Stochastic mine design optimisation based on simulated annealing: pit limits, production schedules, multiple orebody scenarios and sensitivity analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over recent years, new methods have been developed to integrate uncertainty into the optimisation of life-of-mine production planning. One of these methods is based on scheduling with a simulated annealing (SA) algorithm and equally probable realisations of a given mineral deposit. The latter realisations are used to generate production schedules that minimise the possibility of deviating from production targets, and result in schedules with a substantial improvement in the net present value (NPV), shown to be in the order of 25% when compared to conventional scheduling within the conventionally optimal pit limits. To facilitate the utilisation of this method, a sensitivity analysis is presented in this study. The study documents the case of a copper deposit where 10 simulated realisations are sufficient to provide stable life-of-mine optimisation results. In addition, the study shows that the selected true optimal pit limits are larger than those derived through conventional optimisation. Stochastically optimised pit limits are found to be ∼17% larger, in terms of total tonnage, than the conventional (deterministic) optimal pit limits. The difference adds one year of mining and ∼10% of additional NPV when compared to the NPV of conventional optimal pit limits and a production schedule generated stochastically with the same simulated annealing algorithm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle