curso planificacion desafios nuevas tendencias industria minera

8/16/2019 Curso Planificacion Desafios Nuevas Tendencias Industria Minera

1/27

1/5/2010 1

Enrique Rubio, Profesor Asistente, AMTC, Universidad de Chile

http://www.maquinariaspesadas.org/


2/27

C• D

• P M

• H

1/5/2010 2

• F • D D

• D

http://www.maquinariaspesadas.org/http://www.maquinariaspesadas.org/


3/27

1/5/2010 3



4/27

P M• D I

M

1/5/2010 4

•

• E



5/27

P P M

M

E

Envolvente Económica

1/5/2010 5

Leyes de corte

Parámetros geométricosy geotécnicos

Parametrización de Leyesde Corte

Programa de Producción

Perfil de leyes de corte



6/27

E E• D

• C

• A

• L&G (1968),

• P 1976

M

E

1/5/2010 6

• H C (2000)• K 3D

• A

• C

• C

• M

•

• O

• NP

• FF PCBC

Lm=((1+E/M)*Cm+Cp)/RF



7/27

D M

1/5/2010 7

• – G

– E –

– L

• – M /

–

– D

– E



8/27

• D

•

– (1988)

–

1/5/2010 8

– B G (1984)

• M – G (1987)

• –

– O

– NP



9/27

P P• L : . ,

• /

T

1/5/2010 9

– L (1964) – L (1996)

– (1992)

– K (1999)

• /

– C

– M

– O

– M

Panel Caving Resolution

t



10/27

P M

A• E

,

– E

• L . N

1/5/2010 10

• N

• L

• L



11/27

O • P

• P

1/5/2010 11

• P

•



12/27

H

• D:

– AN. – N HEC (

).

– .

1/5/2010 12

– P (/): ( )

– :

• L !

– D . – N .

– N : , .



13/27

F P M• / C/

D

– O .

– HEC: N + AN

• I (, )

1/5/2010 13

– P • P

– M , .



14/27

P H:

B• O

• M

– J (1969)

– D (1986)

–

1/5/2010 14

– (2005) – B (2007)

– G (2008) , L.,

• A

– B

– GO

– M

– CP

binar io x

X x x

T t x x

T t U x xc

i,t

t it it i

t it i

k

t t ii

t i

k

i

=

≥−

=∀≤

=∀≤−

−

−

−

∑

,1,,

,1,

1,,

)(

..1

..1 )(

[ ]1,,,

,

,max −−∑ t it iT I

t i

t i x xb

s.a.



15/27

M O GM:

BO2• M G M.

– 3D /

– C : ,

– M

1/5/2010 15

–

– M

• G

100 .

• M 6,000 3 . B 1/5



16/27

I PM

1/5/2010 16



17/27

M P• E

• C

R1 R2

R1 R2 R3

R1 R1

R2 R2

R1 R3R2

R1 R2

R1 R2 R3

R1 R1

R2 R2

R1 R3R2

R1 R1

1/5/2010 17

• C ,

R1 R2R2 R2

R1 R3R2



18/27

C EReconciliación de Unidades de Planificación

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

Under Draw A c t u a l D r a w P

o i n t P

r o d u c t i o n ( t o n s )

Forecasted Tons

Over Draw

1/5/2010 18

Unidad

T(mes)

r(α,β,ζ,….)

P(t>=t*)

Tt*

Tonelaje planificadopor unidad



19/27

M C

LPs-WestLP12..LP01J, LPN1

LPs-EastLP13 to LP24 and LPS4

1/5/2010 19

L

HC1

HC2

HC3

Production drifts:1L,1K,1J..12

Production drifts:13…27

LPs-South

LP06S..LP01JS



20/27

E M B C

XC-110 XC-55 & XC80

Confiabilidad de Cruzados de Transporte LHD

Confiabilidad de LHD en función del # de CX

1/5/2010 20

XC-95 de Transporte para producir 100 Ktpd



21/27

E Aτ=β1x1+β2x2 +β3x3 + β4x4X1= Tamaño equipo de carguíoX2=Utilización efectiva del equipoX3=# Camiones

X4= Banco/Ubicacion

0.8

0.9

1.0

1/5/2010 21

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

.

0 50 100 150 200 250

C o n f i a b i l i d

a d

Tonelaje Fase (ktpd)

38 41 42 46 49 44 - 41 DERR ST 72



22/27

M CVAN

dVAN

1/5/2010 22

Tpd (Lc)

R

Gradiente de

ley de corte



23/27

P B IGeneración de

Simulacionesde leyes Generación de Distr.Pbb de ProducciónConfiabilidad BOS3

• LyG Float. Band• Gershon

SecuenciamientoEstocástico

1/5/2010 23

SecuenciamientoRápido

• LyG Float. Band• Gershon

• BOS2

• LyG grafo modif

F

t

Análisis Distr. dePlanes deProducción

Se enlazan algoritmos nuevos con modelos pre existentes en una tecnología decomputación paralela para resolver el cálculo y análisis estadístico de soluciones

• MIP ad hoc



24/27

P

MVAN Confiabilidad

1/5/2010 24

manuales algoritmosmarginales

Leyes decorte variable

SecuenciamientoDe Bloques

SecuenciamientoEstocástico

VAN Confiabilidad



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CM

1/5/2010 25

• Computación de alto rendimiento

• Modelos y algoritmos ad hoc al problema minero de la empresa

minera• Integración intrínseca de incertidumbre de producción yyacimiento• Integración de los procesos productivos en el cálculo deenvolvente, secuenciamiento y planes de producción• Integración de rutas de trasporte y equipos para el cálculo de

programas de corto plazo



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D M

2009 2010• L&G FB• Gershon•ProgramaciónMatemática

Validaciones Industriales

BO3 :

1/5/2010 26

• e a eur s cas

•Geomet.•HSEC.•Incertidumbre

BO3

BO2F

BO2

Productos

BE• L&G FB• Gershon

•Programación Matemática• Metaheurísticas

•Geomet.•HSEC.•Incertidumbre



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C F• E

•

•

1/5/2010 27

, , , ..

• I

• M

•

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