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Actualmente, en la minería a tajo abierto, el transporte mediante camiones mineros es una parte fundamental del ciclo de minado, ya que recorren grandes distancias varias veces al día. El costo de dicha operación de transporte tiene un alto impacto en los costos operativos de explotación minera, debido a los altos precios y el consumo masivo de combustible por parte de los camiones diésel. Por otro lado, el uso de otras fuentes de energías renovables en los equipos mineros es una necesidad imperativa, por lo cual en el presente estudio se diagnosticó el reemplazo de los equipos de transporte a diésel por equipos eléctricos, el cual se determinó con la aplicación del método Choosing by Advantages (CBA). La aplicación del CBA permite el análisis y toma de decisiones para optar por la alternativa de continuar con camiones a diésel o reemplazarlos por eléctricos, teniendo en cuenta factores como costos de operación, productividad y criterios específicos como la viabilidad técnica y la factibilidad económica que ofrece cada equipo. La evaluación técnico productiva evidenció que los camiones eléctricos presentan un mejor performance (148% más de torque), y ofrecen un 10% más de producción en comparación de los equipos a diésel. Asimismo, económicamente se demostró que los camiones eléctricos brindan un ahorro del 80% en el consumo energético y se redujeron los costos operativos en 292$/Hr, proporcionando una optimización de 34.78%. Esta investigación muestra que los camiones eléctricos son económicamente viables para la operación minera de estudio y ofrecen una mejor rentabilidad en el tiempo que los camiones diésel.

Este estudio se centra en analizar los procesos de carguío y acarreo de la mina “El Toro”, operada por Summa Gold Corporation, ya que se identificó un problema crítico de espera de volquetes que genera un aumento de costos operacionales; en total son 12.22 horas perdidas diarias y un costo de $562.58 por día de concepto de espera. El objetivo principal del estudio es desarrollar una solución para reducir los tiempos de espera mediante la aplicación del software Float Estimation, buscando así optimizar los costos operacionales. Los objetivos específicos incluyen el análisis de la información actual, la evaluación de parámetros que influyen en los tiempos de espera, la utilización de Float Estimation para optimizar ciclos de volquetes, la simulación en MS Excel para estimar tiempos de espera, y la comparación de resultados con la situación actual de la mina. El enfoque de investigación es cuantitativo, utilizando datos medibles y cálculos matemáticos. El alcance es correlacional y pre-experimental, centrado en la manipulación de costos operacionales para reducir tiempos de espera. La recolección de datos se realizará mediante análisis de registros de tiempos operativos y rendimiento de equipos, utilizando herramientas digitales como Microsoft Excel, Geocatmin y Float Estimation.

In this research, we focus on improving production availability in an agricultural company specialized in fertilizers, including products such as boric acid, phosphoric acid 85%, potassium chloride, and ammonium nitrate. Our main focus is on optimizing the production line of the best-selling fertilizer, potassium chloride. The project arises in response to challenges related to limited equipment availability in the production process. Our primary goal is to reduce downtime, improving efficiency and ensuring optimal equipment performance. To achieve this, we adopt an approach based on Total Productive Maintenance (TPM) methodology and the integration of IoT (Internet of Things) technology. The TPM methodology focuses on maximizing operational efficiency through preventive maintenance, staff involvement, and continuous process improvement. On the other hand, the implementation of IoT allows us to monitor equipment status in real-time, collecting data on critical aspects such as vibration, lubrication level, wear, and temperature. Through a combination of these methodologies, we seek to significantly improve equipment availability, reduce unproductive times, and optimize operational efficiency in agricultural fertilizer production.

Alzheimer's is a neurodegenerative disease that is constantly growing in Peru. It affects more than 200,000 elderly people. This fact highlights the importance of creating diagnostic methods that are more accessible and efficient. Considering this, a novel approach proposes a biosensor to identify biomarkers, such as beta-amyloid and phosphorylated tau, in blood samples. The aptasensor works together with a prediction algorithm based on clinical data. The procedure involves acquiring aptamers, choosing carbon electrodes, and using a convolutional neural network model to detect Alzheimer's in the early stages. This system is expected to provide an accurate pseudo-diagnosis, reducing the need for invasive procedures and improving the clinical treatment of the disease, which at the same time will improve the quality of life of patients and their families.

Mining problems are increasingly complex, involving technical, economic, and human variables due to ongoing process, machine, and technology improvements. Effective maintenance for this new generation remains a challenge. Innovative maintenance methods and tools are crucial for identifying failures and proposing solutions that align with companies' needs, ensuring feasible real-world implementation. This article introduces a method inspired by the Theory of Inventive Problem Solving (OTSM-TRIZ) and Resource Analysis to understand implementation risks. A step-by-step procedure structures the problem context through elicitation, classification, and evaluation. The Analytic Hierarchy Process (AHP) reinforces decision-making analysis. A case study demonstrates the method's application through four stages: i) forming working groups to gather information across company levels; ii) using a Network of Problems (NoP) to identify issues and potential solutions; iii) applying Resource Analysis to understand implementation challenges; and iv) employing AHP to compare NoP solutions and determine the most suitable one. This methodology fosters idea creation, addresses risks, and facilitates decision-making, leading to robust and effective mining project proposals

The objective of this research article is a simulation to measure the magnitude of electric fields, resistive losses and the corona effect, through the development of a set of numerical formulations in Comsol and a mathematical model in Matlab, generated around a transmission line 500KV HVDC. To carry out this simulation, the Comsol software was first used jointly, which considered the types of conductors, tension level, some beam geometries and a 2D model of the tower as a transmission line; and secondly, the Matlab software, where commands were used that are organized into groups of both input and output codes accompanied by the main factors that influence the generation of said losses. To carry out this research, articles from the IEEE, CIGRE, EPRI, among the main ones, were used. Therefore, these scientific contributions that help develop the technological system of the HVDC transmission system are of utmost importance.