Modelo geometalúrgico del índice de trabajo para un depósito pórfido cuprífero mediante aprendizaje automático

• Autores: Nelson Jesús Ramos Armijos, Marilú Calderón Celis
• Localización: FIGEMPA: Investigación y Desarrollo, ISSN-e 2602-8484, Vol. 18, Nº. 2, 2024 (Ejemplar dedicado a: Innovation and Energy), págs. 42-60
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Geometallurgical model of the work index for a porphyry copper deposit by machine learning
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• Resumen
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    El desarrollo de proyectos mineros en etapas de exploración y prefactibilidad conlleva desafíos relacionados a la heterogeneidad e incertidumbre geológica y de procesamiento debido a la variabilidad en sus atributos primarios y de respuesta. Por lo tanto, el objetivo de esta investigación radica en elaborar el modelo geometalúrgico del índice de trabajo de Bond. Para esto se desarrollaron modelos de regresión lineal en Jupyter Notebook considerando 790 muestras de resistencia a la compresión uniaxial de la roca (UCS), litologías, zonas minerales e índice de trabajo de Bond (BWi) en un depósito pórfido cuprífero. Los resultados indican relación directamente proporcional de tipo lineal entre el BWi y UCS, generando modelamientos con desempeños aceptables de R2 entre 0.76 a 0.90. Además, las litologías y zonas mineralizadas en el depósito estudiado son características relevantes relacionadas a la conminución. Finalmente, de acuerdo a la competencia de la roca, esta se clasifica como tipo media a dura, dura y muy dura en las zonas de óxidos, mixtos y sulfuros primarios respectivamente.

  • English

    The development of mining projects in the exploration and pre-feasibility stages involves challenges related to geological and processing heterogeneity and uncertainty due to variability in their primary and response attributes. Therefore, the objective of this research is to develop the geometallurgical model of the Bond work index. For this purpose, linear regression models were developed in Jupyter Notebook considering 790 samples of uniaxial compressive strength of rock (UCS), lithologies, mineral zones and Bond work index (BWi) in a porphyry copper deposit. The results indicate a directly proportional linear relationship between BWi and UCS, generating modeling with acceptable R2 performances between 0.76 and 0.90. In addition, the lithologies and ore zones in the deposit studied are relevant characteristics related to comminution. Finally, according to rock competence, the rock is classified as medium to hard, hard and very hard in the oxide, mixed and primary sulfide zones, respectively.