El estudio, publicado en la revista Mining, integra por primera vez el índice Rock Mass Rating (RMR) para predecir el Factor de Energía en túneles mineros, permitiendo diseños de tronadura más eficientes, precisos y sostenibles, validados con datos reales de la mina El Teniente.
Académicos UST, sede Santiago desarrollan modelo pionero para optimizar la energía de tronadura en minería subterránea
La carrera de Ingeniería Civil en Minas de la Universidad Santo Tomás, sede Santiago destacó recientemente la publicación de un nuevo artículo científico realizado por los académicos Heber Hernández y Luis Álvarez, en colaboración con Alejandro Díaz, primer autor y consultor técnico de Orica Mining Services, y Javier Gallo, de la Universidad del País Vasco.
El trabajo, titulado “A Theoretical Model for Predicting the Blasting Energy Factor in Underground Mining Tunnels”, y publicado en la revista Mining (2026, 6(1), 2), propone un modelo teórico para predecir el Factor de Energía de tronadura (Fe) en túneles mineros subterráneos, incorporando propiedades geomecánicas de la roca mediante el índice Rock Mass Rating (RMR).
El modelo fue validado con datos reales de la mina El Teniente, demostrando que a mejor calidad de macizo rocoso (mayor RMR) se requiere mayor energía de entrada para iniciar y propagar fisuras, pero también se incrementa la eficiencia en el uso de la energía para la fragmentación. A partir de la energía de fractura volumétrica, el estudio integra por primera vez el RMR como variable predictiva del Factor de Energía de tronadura, junto con parámetros geomecánicos escalados y litológicos, alcanzando correlaciones robustas y mostrando que macizos más competentes, como dioritas con RMR 75, demandan mayor energía específica que andesitas de menor módulo elástico y resistencia a tensión.
Según explican los académicos, la eficiencia de fractura observada (entre 3,0% y 8,2%) confirma que la litología es un factor clave y que se requieren diseños de tronadura adaptativos según el tipo de roca, lo que permite asignar la energía de forma más precisa, reducir costos operacionales y minimizar el desperdicio energético, avanzando hacia prácticas de minería subterránea más eficientes y sostenibles.
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