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Evaluation Method and Application of Multi-index Rock Mass Blastability Based on Normal Cloud Model

Este artículo propone un método de evaluación de la blastabilidad de macizos rocosos basado en el modelo de nube normal y un enfoque combinado de AHP-peso de entropía para mejorar la precisión de la clasificación, el cual fue validado y aplicado con éxito para guiar el diseño de voladuras en una mina de oro en la provincia de Henan.

Autores originales: Kui-kui HOU, Shu-yan Du, An-ran Yin, Yang-yang Qiu, Zi-kang Zhao, Ming-de Zhu

Publicado 2026-08-07

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CC BY 4.0

Autores originales: Kui-kui HOU, Shu-yan Du, An-ran Yin, Yang-yang Qiu, Zi-kang Zhao, Ming-de Zhu

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina que eres un chef intentando hornear el pastel perfecto, pero en lugar de harina y azúcar, tus ingredientes son enormes trozos de roca escondidos en las profundidades del subsuelo. En el mundo de la minería y la tunelería, la "voladura" es la forma principal de romper estas rocas. Pero aquí está la parte difícil: no todas las rocas son iguales. Algunas se desmoronan como galletas viejas, mientras que otras son tan resistentes como una pared de ladrillos. Si usas demasiados explosivos, podrías arruinar el túnel; si usas muy pocos, te quedarás con un peñasco obstinado. Aquí es donde entra en juego la "volabilidad de la masa rocosa". Es, básicamente, una tarjeta de puntuación que le dice a los ingenieros qué tan dura es una roca específica. Para calcular esta puntuación, los científicos buscan pistas como la velocidad a la que viajan las ondas sonoras a través de la roca (una señal de qué tan compacta es), qué tan pesada es, cuánto puede estirarse antes de romperse y cuántas grietas y juntas tiene ya en su interior. Obtener esta puntuación correctamente es algo de gran importancia porque mantiene a los mineros seguros y asegura que los túneles se construyan de manera eficiente.

Ahora, imagina intentar adivinar esa puntuación solo con mirar la roca. Es un proceso desordenado. Un experto podría decir: "Oh, eso parece duro", mientras que otro diría: "No, es fácil". Ahí es donde este artículo entra en escena. Los investigadores, trabajando con una mina de oro en Henan, China, decidieron construir una calculadora súper inteligente para resolver este juego de adivinanzas. No se limitaron a elegir un solo número; analizaron cuatro pistas diferentes a la vez: la resistencia a la tracción de la roca (qué tan difícil es separarla tirando de ella), su velocidad de onda (qué tan rápido viaja el sonido a través de ella), su integridad (cuántas grietas tiene) y su densidad (qué tan pesada es).

Pero aquí está la verdadera magia: utilizaron un "Modelo de Nube Normal". Piensa en esto como un pronóstico del tiempo para las rocas. En lugar de decir "Estará exactamente a 70 grados", un modelo de nube dice: "Es probable que esté alrededor de 70, pero podría estar un poco más cálido o más frío, y hay un poco de aleatoriedad". Las rocas son difusas e impredecibles, por lo que este modelo maneja esa incertidumbre mejor que las matemáticas tradicionales. Para asegurar que la calculadora fuera justa, utilizaron dos formas diferentes para decidir qué pistas eran las más importantes. Una forma fue como pedir la opinión de un panel de expertos (el Proceso de Jerarquía Analítica), y la otra fue como dejar que los datos hablaran por sí mismos observando cuánto variaban los números (el Método de Peso de Entropía). Al mezclar ambos, evitaron la trampa de ser demasiado sesgados o demasiado robóticos.

El equipo probó su nueva calculadora en tres lugares diferentes de una mina de oro profunda. Midieron las rocas en esos puntos y alimentaron los números en su modelo de nube. ¿El resultado? El modelo clasificó con éxito las rocas en cinco categorías: "extremadamente fácil", "fácil", "medio", "difícil" y "extremadamente difícil". Por ejemplo, en un punto, la roca fue calificada con una dificultad "media", mientras que en otro, fue "difícil". El artículo muestra que este método funcionó bien en el mundo real, proporcionando una guía clara sobre cómo volar las rocas sin desperdiciar energía o causar accidentes. No solo sugirió una teoría; demostró que esta mezcla específica de matemáticas y modelos de nube podía predecir con precisión qué tan dura sería la roca en esa mina específica, ofreciendo una nueva herramienta confiable para que los ingenieros la utilicen cuando necesiten romper cosas de forma segura.

Resumen Técnico: Método de Evaluación y Aplicación de la Fragmentabilidad de Macizos Rocosos Multi-índice Basado en el Modelo de Nube Normal

Planteamiento del Problema
La fragmentación explosiva de rocas es un método primario en la ingeniería geotécnica; sin embargo, la dificultad de la voladura varía significativamente según las diferentes condiciones de la roca. La clasificación precisa de la fragmentabilidad de los macizos rocosos es crítica para guiar el diseño de voladuras y garantizar la seguridad de la construcción. Si bien los académicos han progresado desde las evaluaciones de un solo indicador hacia las evaluaciones integrales de múltiples indicadores, los métodos existentes enfrentan dos desafíos principales: la dificultad de equilibrar la subjetividad y la objetividad al determinar los pesos de los indicadores de evaluación, y las variaciones significativas en los resultados de la evaluación causadas por las discrepancias entre los diferentes modelos de evaluación. Estas limitaciones suelen comprometer la precisión de la clasificación de la fragmentabilidad de los macizos rocosos.

Metodología
Para abordar estos desafíos, los autores proponen un método de evaluación de la fragmentabilidad de macizos rocosos basado en el Modelo de Nube Normal. La metodología integra los siguientes componentes:

Selección de Indicadores: Se seleccionaron cuatro indicadores clave para reflejar las propiedades físicas y mecánicas que influyen en la fragmentación a través de diferentes zonas de voladura (zonas de trituración, fractura y ondas elásticas):
- Resistencia a la Tracción de la Roca ( $\sigma_t$ )
- Velocidad de Onda Longitudinal de la Roca ( $V_p$ )
- Integridad del Macizo Rocoso (representada por la puntuación RMR, $K_v$ )
- Peso Unitario/Densidad de la Roca ( $\rho$ )
Determinación de Pesos: Para evitar las trampas de una ponderación puramente subjetiva o puramente objetiva, se empleó un método de ponderación integral. Este enfoque combina:
- Proceso de Jerarquía Analítica (AHP): Utilizado para derivar pesos subjetivos basados en el juicio de expertos y el método de escala 1-9.
- Método de Peso de Entropía (EWM): Utilizado para calcular pesos objetivos basados en el nivel de dispersión de los datos.
- Integración: Los pesos finales se calcularon mediante la síntesis multiplicativa de los pesos normalizados de AHP y EWM.
Modelo de Evaluación: Se utilizó el Modelo de Nube Normal para manejar la incertidumbre y la imprecisión inherentes en la transición entre los grados cualitativos de fragmentabilidad y los valores cuantitativos de los indicadores. El modelo caracteriza cada grado de fragmentabilidad (Extremadamente Fácil, Fácil, Moderado, Difícil, Extremadamente Difícil) utilizando tres características digitales: Valor Esperado ($Ex$), Entropía ($En$) e Hiperentropía ($He$).
Aplicación de Caso: El método se aplicó a una mina de oro en el condado de Songxian, provincia de Henan. Las evaluaciones de fragmentabilidad se realizaron en tres puntos de muestreo dentro de labores mineras adyacentes en el subnivel de -30 m, involucrando litologías de cataclasita alterada y dacita. Se utilizaron pruebas de laboratorio (compresión uniaxial, división de Brasil, velocidad de onda sónica) y escaneo láser 3D in situ para obtener los valores de los índices necesarios.

Resultos Clave
El estudio estableció con éxito un sistema de clasificación que divide la fragmentabilidad de los macizos rocosos en cinco grados. La aplicación del modelo a la mina de oro de Songxian arrojó las siguientes evaluaciones específicas:

Punto de Muestreo 1 (Cataclasita Alterada): Evaluado como Grado III (Moderado). La resistencia a la tracción fue de 5.32 MPa, la velocidad de onda 4629.63 m/s, la integridad 36 y la densidad 2539 kg/m³.
Punto de Muestreo 2 (Dacita): Evaluado como Grado IV (Difícil). La resistencia a la tracción fue de 7.81 MPa, la velocidad de onda 4984.13 m/s, la integridad 60 y la densidad 2745 kg/m³.
Punto de Muestreo 3 (Dacita): Evaluado como Grado IV (Difícil). La resistencia a la tracción fue de 9.54 MPa, la velocidad de onda 5163.33 m/s, la integridad 67 y la densidad 2860 kg/m³.

Los resultados de la ponderación integral indicaron que la Integridad del Macizo Rocoso ( $K_v$ ) poseía el peso más alto (0.558), seguido de la Resistencia a la Tracción (0.262), el Peso Unitario (0.060) y la Velocidad de Onda (0.120).

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma que el método propuesto equilibra eficazmente la subjetividad del juicio de expertos con la objetividad del análisis basado en datos, mejorando así la precisión de la clasificación de la fragmentabilidad de los macizos rocosos. Al utilizar el Modelo de Nube Normal, el método aborda la incertidumbre en la relación entre los indicadores físicos y los grados cualitativos de fragmentabilidad. Los autores sostienen que la aplicación exitosa en la mina de oro de Songxian demuestra la practicidad del método y proporciona una guía confiable para el diseño de voladuras en entornos de minería profunda. El estudio concluye que este enfoque integrado posee un fuerte valor de promoción y aplicación para la ingeniería geotécnica.

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