Las presas de relaves son estructuras cruciales en la industria minera, diseñadas para almacenar los residuos generados durante el procesamiento de minerales. Sin embargo, la falla de estas estructuras puede tener consecuencias catastróficas, tanto ambientales como sociales.

Los geosintéticos han revolucionado la ingeniería civil y ambiental en las últimas décadas. Su versatilidad, durabilidad y eficiencia los han convertido en componentes esenciales en una amplia gama de aplicaciones, desde la construcción de carreteras y ferrocarriles hasta la gestión de residuos y la protección costera.

La caracterización geomecánica de macizos rocosos es un proceso fundamental en la ingeniería geotécnica y minera, ya que permite evaluar la calidad del macizo y predecir su comportamiento frente a excavaciones y obras civiles.

El diseño, construcción y operación de depósitos de relaves requieren un profundo entendimiento del comportamiento mecánico de estos materiales, especialmente bajo condiciones dinámicas como sismos.

Este artículo técnico explora el uso de criterios de falla anisotrópicos en la ingeniería geotécnica, con un enfoque en su implementación y aplicación en software comercial.

La estabilidad de taludes, excavaciones subterráneas y cimentaciones en roca es crucial en la ingeniería geotécnica. Para predecir y prevenir fallas en macizos rocosos, es esencial comprender los mecanismos que las gobiernan.

El presente artículo técnico realiza una revisión exhaustiva de los criterios de falla de Hoek-Brown y Mohr-Coulomb, ampliamente utilizados en la ingeniería geotécnica para evaluar la estabilidad de macizos rocosos. Se exploran las bases teóricas de cada criterio, sus limitaciones y ventajas, así como su aplicabilidad en diferentes escenarios geotécnicos.

El estudio de túneles bajo esfuerzos excesivos en geomecánica es un campo especializado y crucial para garantizar la seguridad y estabilidad de las excavaciones subterráneas en condiciones de carga extrema.

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la geomecánica y la ingeniería civil en general. Con algoritmos avanzados de aprendizaje automático y análisis de datos, la IA tiene el potencial de optimizar los procesos de diseño, mejorar la toma de decisiones y aumentar la seguridad en proyectos geotécnicos.