Taller Avanzado de Voladura de Rocas

ingeniería civil de minas

TALLER AVANZADO DE VOLADURA DE ROCAS

Este curso ofrece una formación avanzada en el análisis, diseño y optimización de voladuras en minería, integrando fundamentos físicos, criterios de control de daño y herramientas de machine learning.

Descripción

A través de clases teóricas y prácticas, los participantes desarrollarán competencias para modelar la propagación de ondas, optimizar secuencias de disparo, predecir la fragmentación y evaluar impactos vibracionales🔥, siempre con un enfoque tanto operacional como estratégico. El programa abarca la simulación de ondas elementales, el análisis energético de la voladura, modelos clásicos como Kuz-Ram y fórmulas empíricas de vibración, así como modelos predictivos basados en Machine Learning 🤖. Todo ello se aplicará a casos reales en contextos de minería subterránea y a cielo abierto. El curso combina el conocimiento técnico tradicional con las herramientas computacionales más modernas, ofreciendo una visión integral y actualizada del proceso de voladura.

Contenidos

Modulo I

Fundamentos de Vibraciones y Fragmentación

Naturaleza de las ondas generadas por voladuras.
Tipos de ondas: longitudinales, transversales, superficiales y aéreas.
Parámetros principales: frecuencia, amplitud, velocidad, duración y espectro.
Extracción de PPV (Peak Particle Velocity) y frecuencia dominante usando Python.
Normativas y criterios de evaluación de vibraciones: DIN 4150, ISO 4866 y normativas locales aplicadas.
Interpretación de resultados mediante gráficos, ábacos y umbrales críticos.

Modulo II

Diseño de Voladuras y Tiempos de Retardo

Influencia de la secuencia de salida en la eficiencia de la voladura y el control de vibraciones.
Principios de retardos eléctricos y no eléctricos. Tipos de sincronización y efectos asociados.
Simulación del método de onda elemental para estudiar la superposición de vibraciones (Python).
Generación de modelos sintéticos de vibración a partir de diseños de voladura simulados (Python).

Modulo III

Modelos de Predicción – Campo Lejano y Campo Cercano

Modelos empíricos de vibración en campo lejano: Fórmula de Devine, USBM, entre otros.
Aplicación de machine learning para la predicción de: PPV, frecuencia dominante y daño estructural en campo lejano (Python).
Modelos físicos de campo cercano (Holmberg & Pearson).
Modelos ML para campo cercano: Entrenamiento de modelos para evaluar daño en excavaciones próximas (Python).
Criterios de daño.

Modulo IV

Fragmentación y Energía de Voladura

Modelos empíricos y físicos de fragmentación: Kuz-Ram, evaluación por visión artificial (uso de imágenes).
Predicción de la granulometría de fragmentos con machine learning aplicado Python.
Modelo de energía en voladura en Python.
Comparación energética entre diferentes diseños de voladura (Python).

Curso online (sincrónico) – 6 y 7 de Junio, 2025, 18:00-22:00 PM (Chile)

CERTIFICADO

CONDICIONES

DE APROBACIÓN

Deberá aprobar una prueba al finalizar el curso, relativa a los contenidos vistos, para obtener el certificado de aprobación emitido por NUBE MINERA.

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