Optimizing mining complexes with multiple processing and transportation alternatives: An uncertainty-based approach
Notice bibliographique
Résumé
Mining complexes contain multiple sequential activities that are strongly interrelated. Extracting the material from different sources may be seen as the first main activity, and any change in the sequence of extraction of the mining blocks modify the activities downstream, including blending, processing and transporting the processed material to final stocks or ports. Similarly, modifying the conditions of operation at a given processing path or the transportation systems implemented may affect the suitability of using a mining sequence previously optimized. This paper presents a method to generate mining, processing and transportation schedules that account for the previously mentioned activities (or stages) associated with the mining complex simultaneously. The method uses an initial solution generated using conventional optimizers and improves it by mean of perturbations associated to three different levels of decision: block based perturbations, operating alternative based perturbations and transportation system based perturbation. The method accounts for geological uncertainty of several deposits by considering scenarios originated from combinations of their respective stochastic orebody simulations. The implementation of the method in a multipit copper operation shows its ability to reduce deviations from capacity and blending targets while improving the expected NPV (cumulative discounted cash flows), which highlight the importance of stochastic optimizers given their ability to generate more value with less risk.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».