Simulación y optimización de planes mineros

Abstract

Una de las etapas de mayor relevancia en la elaboración de los planes de producción de una mina a tajo abierto o subterránea es la estimación de la cantidad de camiones y su uso adecuado. En el mercado existen aplicaciones de software que realiza tal tarea de manera aceptable, pero el inconveniente radica en el uso de ciclos fijos de acarreo para su estimación. Hoy en día, estos ciclos ya no son reales dado que los sistemas de despacho actuales trabajan en forma dinámica, en busca de la mejor producción posible. Adicional a ello es conocido que la estimación de flota se realiza bajo un esquema de foto instantánea, desestimando la variabilidad de las condiciones con que se ejecuta la explotación en la mina. Esto implica que el cálculo sea una aproximación algebraica que se acerca muy poco a la realidad operativa. La estimación de la flota de acarreo necesaria para llevar a cabo un plan de producción involucra no solo la estimación de costos de operación y de adquisición, también tiene un costo extra en términos de personal para mantenimiento, operación y el espacio físico para brindar el mantenimiento requerido al equipo, por lo que la estimación de flota de acarreo en estos tiempos no solo se limita al número de camiones necesarios también se evidencia un impacto en la gestión operativa debido a la demanda de personal y equipo adicional. Adicional a la estimación de equipos es necesario tener una comprensión global de la operación y el impacto tanto económico como de seguridad que ocasionaría la operación de cierta cantidad de equipos durante la vida de la mina. Estas necesidades de vital importancia para la correcta toma de decisiones nos llevan a concluir que la metodología tradicional necesita de mayores herramientas para poder brindarnos mayor conocimiento de la forma en que nuestra operación se desempeña. En esta tesis presentamos las herramientas necesarias para poder cubrir no solo la estimación de camiones, también comprender el comportamiento técnico y económico de un sistema productivo minero con el adicional de poder identificar las zonas de la mina con mayor riesgo operacional. Para lograr dicho objetivo se ha revisado la metodología actual, rescatando los temas más relevantes, como el Match Factor, y se ha integrado la simulación de eventos discretos con la optimización matemática en un solo proceso para responder a los desafíos que la industria necesita para llevar a cabo la ejecución de sus planes de manera rentable y segura. La metodología propuesta conlleva un riguroso modelamiento matemático con la incorporación de un modelo de simulación y algoritmos de optimización matemática con lo que se asegura que los resultados tengan un alto nivel de confidencia y puedan ser aplicables a cualquier operación minera.

One of the most important stages in the preparation of production plans for an open pit or underground mine is the estimation of the number of trucks and their proper use. In the market there are software applications that perform such a task in an aceptable manner, but the drawback lies in the use of fixed haul cycles for its estimation. Today, these cycles are no longer real since current dispatch systems work dynamically, in search of the best possible production. Additionally, it is known that the fleet estimation is carried out under a snapshot photo scheme, disregarding the variability of the conditions under which the exploitation in the mine is executed. This implies that the calculation is an algebraic approach that isn’t very close to the operational reality. The estimation of the transport fleet necessary to carry out a production plan involves not only the estimation of operation and acquisition costs, it also has an extra cost in terms of personnel for maintenance, operation and physical space to provide maintenance to the equipment fleet. Haul fleet estimation at this time is not only limited to the number of trucks required but also an impact on operational management is evidenced due to the demand for additional personnel and equipment In addition to estimating equipment fleet, it is necessary to have a comprehensive understanding of the operation and the economic and safety impact that a certain amount of equipment fleet would cause during the life of the mine. These needs are vital importance for correct decision-making lead us to conclude that the traditional methodology needs more tools to be able to give us greater knowledge of the way in which our operation is performed. In this thesis we present the necessary tools to cover not only the estimation of trucks, but also to understand the technical and economic behavior of a mining production system with the additional ability to identify the areas of the mine with the greatest operational risk. To achieve this objective, the current methodology has been revised, rescuing the most relevant issues, such as the Match Factor, and the simulation of discrete events has been integrated with the mathematical optimization in a single process to respond to the challenges that the industry needs to carry carry out the execution of your plans in a profitable and safe way. The proposed methodology entails a rigorous mathematical modeling with the incorporation of a simulation model and mathematical optimization algorithms, which ensures that the results have a high level of confidence and can be applicable to any mining operation