Grade control in multi-variable ore deposits as a quality management problem under uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to provide a decision-making tool on where to send mining parcels extracted in such a way as to minimize losses arising from mis-classification. The problem is complicated because actual values of mining parcels cannot be known and the decision is made on the basis of the estimation/simulations of the parcels generated from sparse data. Design/methodology/approach – The loss minimization associated with mis-classification is formulated as a non-linear optimization problem and solved by successive mixed integer programming. By assigning reasonable values to some variables making problem non-linear, the problem is converted to a mixed integer programming (MIP) and is solved by a standard MIP optimization engine. Findings – A case study was conducted to see the performance of the proposed approach on a deposit with gold and silver variables. The proposed approach was also compared with conventional grade control approaches. The results showed that the approach proposed could be used for solving grade quality control problem. Practical implications – Grade quality control problem is well-known problem and there is no effective solution approach. This paper proposes to solve the problem through standard operation research software. As such, mine planner and engineers have a means to deal with grade quality problem in mining operations. Originality/value – The paper formulates multi-variable grade quality control problem as an optimization problem on the contrary to previous one-shot approaches. This can increase profit and operation efficiency. The research also use target grades rather than cut-off grade posing problems in mining operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».