Predicción de la vida útil de la columna de perforación basado en parámetros operativos mediante regresión lineal múltiple en la Unidad Minera San Cristóbal, 2026

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo evaluar la vida útil de los componentes de la columna de perforación (shank, coupling, barra y broca) mediante modelos predictivos basados en los parámetros operativos y geomecánicos de la Unidad Minera San Cristóbal, durante 2026. Para ello, se aplicó la regresión lineal múltiple considerando como variables independientes la presión de percusión, presión de rotación, presión de avance, presión de agua, presión de aire y RMR. Metodológicamente, la investigación fue de tipo aplicada, de nivel explicativo, diseño no experimental y corte transversal. El procesamiento, entrenamiento, evaluación y validación estadística se realizaron en Python mediante Pandas, Scikit-learn y Statsmodels. En el conjunto de prueba, los modelos alcanzaron coeficientes de determinación de 0.9236 para el shank, 0.9760 para el coupling, 0.9288 para la barra y 0.9639 para la broca. La validación mediante mínimos cuadrados ordinarios obtuvo valores de R2 de 0.9786, 0.9647, 0.9711 y 0.9659, respectivamente, con significancia estadística global en todos los modelos (p<0.001). En el shank, las seis variables fueron estadísticamente significativas; en el coupling y la barra, resultaron significativas la presión de percusión, presión de avance, presión de aire y RMR; mientras que, en la broca, la presión de agua y el RMR alcanzaron significancia individual. Se concluye que la regresión lineal múltiple implementada en Python constituye una herramienta predictiva con elevada capacidad explicativa para apoyar la planificación del mantenimiento, el reemplazo oportuno de componentes y la gestión del consumo de aceros de perforación en la Unidad Minera San Cristóbal.