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dc.contributor.advisorGomez Noblega, Andres Corsino
dc.contributor.authorVargas Lopez, John Franklin
dc.date.accessioned2023-02-03T23:38:01Z
dc.date.available2023-02-03T23:38:01Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.other253T20220543
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12918/7152
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación tiene por finalidad comprender la relación intrínseca entre los parámetros de perforación, voladura y datos recolectados por los sistemas FMS, relación que fácilmente no se evidencia con herramientas de uso común para el análisis de datos por lo que las variables asociadas a la fragmentación de rocas en la operación a cielo abierto en la Mina Constancia de la Compañía Hudbay tienen un tratamiento diferenciado para el mejor aprovechamiento de la información que provean. Para lo cual se evaluó diferentes métodos y modelos con el propósito de llegar a la comprensión de la información disponible y su posterior predicción, teniendo como principal herramienta el uso de las Redes Neuronales Artificiales y los algoritmos asociados a estos, los cuales vienen a ser una aplicación del campo de la inteligencia artificial. En este caso en particular se empleo está ciencia aplicada a la fragmentación de rocas haciendo uso del lenguaje de programación Python para construir los algoritmos a usar en el estudio. De esta manera se desarrolló un modelo predictivo con moderada confianza que nos permite conocer los parámetros determinantes para la predicción de la fragmentación de las rocas, reflejándose de esta forma en la optimización que estabiliza el throughput evitando su alta variabilidad. Agregando mayor tratamiento de mineral e incremento en la producción de finas comercializables.es_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/*
dc.subjectFragmentaciónes_PE
dc.subjectRedes neuronaleses_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectOptimizaciónes_PE
dc.subjectMinería superficiales_PE
dc.titleOptimización de la fragmentación de rocas mediante la aplicación de redes neuronales artificiales en la Unidad Minera Constancia – Cuscoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.nameIngeniero de Minas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Geológica, Minas y Metalúrgica
thesis.degree.disciplineIngeniería de Minas
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.02
renati.author.dni44602165
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7793-4010
renati.advisor.dni23850939
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.discipline724026
renati.jurorVera Miranda, Miguel
renati.jurorContreras Arana, Odilon
renati.jurorMolina Delgado, Raimundo
renati.jurorOlave Apaza, Jose Alfredo
dc.publisher.countryPE


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