ENFOQUE INTEGRADO PARA LA ESTIMACIÓN DEL RIESGO GEOMECÁNICO EN MINERÍA SUBTERRÁNEA UTILIZANDO ERT, SÍSMICA Y ANÁLISIS DE DATOS
La identificación temprana de zonas con potencial inestabilidad constituye uno de los principales retos para la gestión del riesgo geomecánico en minería subterránea, particularmente en escenarios donde coexisten labores activas, explotaciones históricas e intervenciones informales que incrementan la incertidumbre sobre las condiciones del macizo rocoso. En este contexto, se presenta una metodología integrada para la estimación del riesgo geomecánico desarrollada en el proyecto ”Diagnóstico de los Factores de Riesgo Geomecánico en Zijin Continental Gold”, orientada a combinar información geológica, minera, geomecánica y geofísica dentro de un flujo incremental soportado en ciencia de datos.
La metodología parte de una fase de diagnóstico basada en el modelo empírico Mining Rock Mass Rating (MRMR) de Laubscher, empleado para delimitar zonas prioritarias de estudio a partir de información geomecánica, condiciones estructurales, características del macizo rocoso y antecedentes de subsidencia. Posteriormente, sobre las zonas priorizadas se realizaron levantamientos mediante Tomografía Eléctrica de Resistividad (ERT), Tomografía Sísmica de Refracción para velocidades de onda P (Vp) y Análisis Multicanal de Ondas Superficiales (MASW) para la estimación de velocidades de onda S (Vs), permitiendo caracterizar de manera complementaria las propiedades eléctricas y mecánicas del subsuelo.
Los resultados muestran que la integración de resistividad eléctrica con velocidades sísmicas permite identificar sectores donde coinciden anomalías compatibles con procesos de fracturamiento, alteración hidrogeológica, disminución de la rigidez del macizo y posibles desarrollos mineros abandonados. En varios perfiles se reconocieron zonas donde la disminución simultánea de resistividad, Vp y Vs constituye un indicador consistente de condiciones geomecánicas desfavorables, mientras que la presencia conjunta de altas resistividades y elevadas velocidades sísmicas se asocia con macizos rocosos relativamente competentes. Estas interpretaciones, aunque indirectas, reducen la incertidumbre espacial y permiten priorizar sectores para investigaciones detalladas y monitoreo continuo.
Como aporte metodológico, el trabajo propone una arquitectura incremental en la cual la clasificación empírica basada en Laubscher constituye la primera capa de evaluación, mientras que la evidencia geofísica representa una segunda capa de validación física del comportamiento del subsuelo. Sobre esta base se estructura un inventario maestro de datos y un modelo computacional preparado para incorporar, en etapas posteriores, algoritmos de inteligencia artificial destinados a la clasificación automática de anomalías y a la estimación probabilística del riesgo geomecánico. Esta estrategia facilita la transición desde enfoques empíricos tradicionales hacia sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones para la gestión del riesgo en minería subterránea