Ciencias con mención en Ingeniería de Minas
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Ítem Texto completo enlazado Estudio comparativo del método de Reducción Carbotérmica aplicado a sulfuros de cobre y molibdeno para la identificación de una mayor reducción de dióxido de azufre(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-07-16) Astete Huishuita, Patricia Isabel; Mejía Flores, Manuel Alejandro; Pillihuaman Zambrano, AdolfoEn el presente trabajo de investigación para obtener el grado académico de bachiller se presenta un análisis comparativo, en vista a diferentes factores de importancia en el sector minero, del impacto de la aplicación de un método de reducción de emisión de gases de dióxido de azufre en comparación con métodos tradicionales aplicados por la industria en la última década. Se analiza de forma cuantitativa la variación de la concentración de dióxido de azufre en el aire estudiado en un escenario posible en la provincia de Yauli. Los datos de concentración de dióxido de azufre y PM10 en el aire fueron provenientes de DIGESA. Se realiza el fortalecimiento teórico metalúrgico del método estudiado por medio de antecedentes, con la finalidad de rectificar y verificar su efectividad teórica. Para ello, se trabajó por medio de diferentes antecedentes nacionales como internacionales de estudios en laboratorios, donde se corrobora la efectividad cinética en la metalurgia de este método de reducción de gases de dióxido de azufre en el proceso de obtención de cobre y molibdeno. Por consiguiente, en el presente trabajo después del análisis metalúrgico del método estudiado, se aplica la metodología de Grey Clustering para comparar los escenarios de reducción de concentración de dióxido de azufre en el aire de la Oroya, tanto antes como después de aplicar teóricamente el método de reducción carbotérmica con cal. Finalmente, se muestran los resultados con una significativa mejora en la calidad de aire, principalmente debido a la reducción porcentual de emisión de dióxido de azufre provenientes por causas mineras, generando impacto en aspectos ambiental, social y económico.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.