Cálculo de probabilidad de fallas en los tranques de relave mediante redes bayesianas

Abstract

La industria minera busca la obtención de un beneficio económico a raíz de la extracción de un mineral de valor. En paralelo, se produce una generación masiva de desechos como los relaves. Este material es un desecho del proceso de flotación en donde se libera la mena (mineral valioso) de la ganga (desecho). Los relaves son almacenados en depósitos de relave como los “Tranques”, los cuales, consideran muros de contención y una zona interna donde se almacena el desecho. El tranque está construido con el material grueso del descarte de la flotación. En general, los depósitos activos operan correctamente. En la mayoría de los casos, los problemas aparecen cuando el depósito no opera o es abandonado, aumentando el riesgo de colapso. En esta memoria de título, se realiza un análisis estadístico que revisa las causas del colapso de tranques debido a “Desbordamiento”, “Fundación”, “Talud”, “Filtración” y “Flujo”, con este último como el más frecuente en los casos documentados en Chile. Cada mecanismo de falla es evaluado por separado y se revisan las causas que las generan. Se consideran en el análisis causas que van desde problemas de diseño del depósito, pasando por el monitoreo deficiente y por causas ambientales no controlado. Toda la información es recopilada en diagramas de árbol. Posteriormente, se aplican redes bayesianas para obtener la probabilidad que cada causa devenga en el colapso. The mining industry seeks economic benefit through the extraction of valuable minerals, leading to the generation of massive waste, known as tailings. These tailings result from the flotation process, separating valuable minerals from waste material (gangue). Tailings are stored in tailings dams, which include containment walls and an internal area for waste storage. The dams are constructed using the coarse material discarded from the flotation process. While active deposits generally operate correctly, issuesoften arise when a deposit is non-operational or abandoned, increasing the risk of collapse. This thesis conducts a statistical analysis examining the causes of dam collapses due to "Overflow," "Foundation," "Slope," "Filtration," and "Flow," with the latter being the most frequent in documented cases in Chile. Each failure mechanism is evaluated separately, considering causes ranging from design problems to inadequate monitoring and uncontrolled environmental factors. All information is compiled in tree diagrams. Subsequently, Bayesian networks are applied to obtain the probability that each cause leads to collapse.