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Title: Modelo probabilístico del transporte de mineral en el tajo Anama en la unidad minera Anabi S.A.C.
Authors: Gamarra Santamaría, Riemann Euler
Advisors: Teves Rojas, Augusto
Keywords: Operaciones mineras;Transporte de minerales;Carguío y acarreo;Simulación en GPSS;Control de la producción
Issue Date: 2015
Publisher: Universidad Nacional de Ingeniería
Abstract: En el presente trabajo se desarrolla un modelo probabilístico de transporte de mineral en el tajo “Anama” de la Unidad Minera Anabi S.A.C. con el objetivo de realizar modificaciones de parámetros de operación al mismo equipo de carguío y acarreo para incrementar la producción diaria de mineral. El modelo probabilístico se diseñó y programó haciendo el uso del lenguaje de simulación GPSS (General Purpose Systems Simulator), el cual se basa en conceptos como el método de Monte Carlo de Jhon Von Neumann. Para el modelo se tomaron datos estadísticos del carguío y acarreo, in situ y en una guardia de trabajo de 12 horas. Este modelo probabilístico puede ser utilizado como una herramienta de toma de decisiones antes de iniciar una guardia, lo cual nos permite simular la producción en toneladas de mineral por guardia, estimar el porcentaje de utilización de los equipos de carguío (excavadoras), y estimar el número de camiones en la cola y el tiempo promedio en las colas.
In the present work is developing a probabilistic model ore transport on the block "Anama" Unit Minera Anabi S.A.C. In order to change the parameters changes of operation at the same loading and hauling equipment to increase the daily production of mineral. The probabilistic model was designed and programmed by the use of simulation language GPSS (General Purpose Systems Simulator), which is based on concepts such as the Monte Carlo method of John Von Neumann. For the model data statistics loading and hauling were taken by myself and working on my watch 12 hours. This probabilistic model can be used as a tool for decision making before starting a guard, allowing us to simulate production in tons of ore per shift, to estimate the percentage of utilization of haulage equipment (excavators), and to estimate the number of trucks in the queue and the average time in queues.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.14076/2095
Rights: info:eu-repo/semantics/openAccess
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