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Desafíos de Modelado Numérico en Ingeniería de Rocas con Especial Consideración de la Interacción entre Minas a Cielo Abierto y Subterráneas

Autores: Shapka-Fels, Tia; Elmo, Davide

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Desafíos de Modelado Numérico en Ingeniería de Rocas con Especial Consideración de la Interacción entre Minas a Cielo Abierto y Subterráneas


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Preguntas importantes
Análisis numérico
Diseño de ingeniería de rocas
Modelos numéricos avanzados
Aspectos geotécnicos
Transiciones de pozo a cueva

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 19

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este artículo plantea preguntas importantes sobre la forma en que abordamos el análisis numérico en el diseño de ingeniería de rocas. La aplicación de modelos numéricos avanzados es esencial para analizar y diseñar adecuadamente diferentes aspectos geotécnicos de las transiciones de pozo a cueva. Presentamos una revisión crítica de los métodos numéricos centrada en la hipótesis de que un modelo no es, y no puede ser, una imitación perfecta de la realidad; por lo tanto, la modelización numérica de proyectos mineros a gran escala requiere que el problema real sea idealizado y simplificado. La discusión destaca la dicotomía entre modelización de continuo y discontinuo, así como la importante pregunta de si los modelos de continuo pueden capturar efectivamente los procesos dinámicos de continuo a discontinuo típicos de la minería en cueva. La discusión se complementa con ejemplos de modelos híbridos de continuo-discontinuo para analizar el importante problema de la transición de la minería a cielo abierto a la minería masiva subterránea (caving). Los resultados demuestran la hipótesis de que la modelización hacia adelante debe realizarse en el contexto de un enfoque basado en riesgos, con modelos numéricos convirtiéndose en herramientas de investigación para evaluar riesgos y evaluar el impacto de diferentes incógnitas, clasificando así los resultados de la modelización en términos de consecuencias esperadas.

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