Increasing the value of heterogeneous ore deposits by high-resolution deposit-modelling and flexible extraction techniques
Notice bibliographique
Résumé
Continued profitability in mineral resource extraction is challenged by depressed prices and decreasing grades, combined with increased extraction and processing costs, as well as the increasing depth and complexity of available deposits. A standard industry response to these challenges has been to adopt economies of scale; however, this approach is proven to have limitations in the current cost/price environment. Improved precision and accuracy in ore routing can overcome these challenges to a larger extent, but in order to achieve this, a new tool set consisting of high resolution data capture and modelling, coupled with flexible, real-time, online in-pit mineral classification appears to be required. This paper examines preliminary developments in measuring and modelling deposit heterogeneity at two copper mines in Chile. This examination is then followed by the development and use of a data model to evaluate the opportunity to introduce selective partitioning of ores through in-pit sensing and decision support tools prior to conventional processing in leach or flotation circuits. The results of this study suggest that the value proposition for the use of in-mine sensors for classifying and segregating valuable ore from waste, and to improve the accuracy of dispatch to the leaching, milling, or waste disposal stages, is significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».