Ciencias con mención en Ingeniería de Minas
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Ítem Texto completo enlazado Aplicación de SIG en la evaluación de los aspectos más influyentes en la percepción de los residentes sobre el proyecto Tía María(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-31) Muñoz Huamaní, Alexis Gonzalo; Delgado Villanueva, Kiko AlexiEn los últimos años, el proyecto minero Tía María ha sido objeto de diversos problemas ocasionados por conflictos entre pobladores y mineros que ocasionaron paralizaciones en la operación, mala imagen de la minería y protestas. Debido a esto, se ha visto la necesidad de implementar una metodología que permita obtener más información para poder ayudar a tratar el conflicto. Para ello, se estudiará la opinión de los pobladores sobre qué factores son los que más influyen en su percepción del proyecto y a qué es lo que más afectará este proyecto. Toda esta data será estudiada con herramientas SIG y procesadas a través del software ArcGIS. En el presente trabajo semostrará este estudio para poder obtener las respectivas conclusiones y aportar con algunas medidas que se podrían ejecutar. De este modo, el problema general radica en una falta de comunicación real y posible desinformación por parte de algunos pobladores, así como una posible imagen no adecuada que la misma empresa se generó por algunos hechos en el pasado. Además, en este estudio, se evaluará la capacidad, alcance y posibilidad del uso de herramientas SIG para esta investigación. Los factores que se evaluarán varían desde elementos que son afectados por la minería como educación, empleabilidad, salud, entre otros hasta la clasificación de los pobladores que opinan entre comerciantes, agricultores y pobladores que no pertenecen a ninguna de las 2 clases mencionadas.Ítem Texto completo enlazado Proyecto Tía María: análisis del conflicto social y alternativas de solución utilizando el Método de Grey Clustering(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-15) Jiménez Pasache, Juan Renato; Delgado Villanueva, Kiko AlexiEl presente estudio busca analizar los aspectos críticos del conflicto social, proponer posibles alternativas de solución al conflicto social generado en la provincia de Islay debido al desarrollo del Proyecto Tía María y analizar la viabilidad de los mismos, de manera que estos puedan ser tomados en consideración por la compañía a cargo del proyecto y este pueda ser viable en la medida de lo posible. Para lograr este propósito, se obtendrá la información necesaria a partir de estudios previos, fuentes bibliográficas y de encuestas dirigidas a un grupo de expertos en la materia. Esta información será procesada mediante el método de la Entropía de Shannon y, principalmente, del método de Grey Clustering. Analizando los resultados, se determinará si la propuesta de solución es viable desde el aspecto social. El desarrollo de la tesis está compuesto por siete capítulos. En el primer capítulo, se presenta la introducción, la cual consta de la justificación, los antecedentes, los objetivos, las hipótesis y metodología aplicada en el presente estudio. En el segundo capítulo, se desarrolla el marco teórico, en el que se describen de manera general los conflictos sociales en el Perú y Arequipa, la perspectiva de los peruanos respecto a la minería en el Perú y al Proyecto Tía María, el conflicto social en el Proyecto Tía María y, con mayor detalle, los métodos de análisis empleados, los cuales son los métodos de Grey Clustering y la Entropía de Shannon. En el tercer capítulo se realiza el análisis de los posibles aspectos críticos del conflicto social utilizando dos enfoques, uno cualitativo y uno cuantitativo. En el cuarto capítulo, se determina los aspectos críticos utilizando el método de Grey Clustering, apoyado por el método de la Entropía de Shannon. En el quinto capítulo se determina las posibles alternativas de solución al impacto potencial que generarían los aspectos críticos y se aplicará el método de Grey Clustering para verificar su viabilidad desde el aspecto social. En el sexto capítulo se discuten los resultados de la determinación de los aspectos críticos y de la viabilidad social de las alternativas de solución. Finalmente, en el séptimo y último capítulo, se enuncian las conclusiones.Ítem Texto completo enlazado Propuesta de mejora de la priorización de pasivos ambientales mineros en el Perú mediante una metodología basada en inteligencia artificial con Grey Systems(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-09-11) Berrospi Jorge, Bryan Rodrigo; Delgado Villanueva, Kiko AlexiLa minería es desde hace unas décadas una parte fundamental del desarrollo económico en este país, dicho desarrollo trajo consigo muchas cosas positivas; sin embargo, debido a la poca preocupación ambiental que existía hasta hace unos años, se generaron aspectos negativos precisamente en este ámbito, como son los pasivos ambientales. Estos pasivos se generaron debido a que no existía una legislación que regulara el cese o finalización de una operación minera, por lo cual, en muchas ocasiones al acabar la operación se abandonaba las labores tal como estaban, generando así un riesgo para la salud y seguridad humana así también como para la integridad de los ecosistemas. En la actualidad se han registrado un total de 8448 pasivos ambientales a lo largo del territorio nacional, afortunadamente existe una preocupación por parte del estado para poder tratar esta problemática, habiendo creado una metodología de clasificación de pasivos ambientales para poder priorizarlos debido a su importancia; sin embargo, esta metodología se basa en estadística y teniendo en cuenta que en la actualidad se existen otros métodos de clasificación, esta tesis se propone plantear una metodología basada en inteligencia artificial con grey systems para mejorar la priorización de pasivos ambientales mineros en el Perú. La metodología de Grey Clustering está basada en inteligencia artificial, la cual es una combinación de matemática con programación para el tratamiento de datos, con dicha metodología se procesó la información obtenida de la Dirección General de Asuntos Ambientales Mineros (DGAAM) del Ministerio de Energía y Minas, obteniendo una clasificación alternativa, nuevas puntuaciones para los pasivos además de nuevos rangos para clasificarlos según el nivel de riesgo. Se concluyó que con la nueva clasificación los pasivos que pertenecen al nivel de riesgo muy alto disminuyen en un 97% al utilizar la metodología de Grey Clustering y la clasificación porcentual, mientras que los que los pasivos que pertenecen al nivel de riesgo alto aumentan en un 42% con la nueva clasificación. Cabe destacar que la metodología y clasificación planteadas en este trabajo aún se encuentra en análisis, por lo que los resultados presentados en esta tesis son de manera preliminar y estos aún pueden ser mejorados.