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Enregistrement W2789409847 · doi:10.1080/17480930.2018.1432009

Stochastic optimisation of long-term block cave scheduling with hang-up and grade uncertainty

2018· article· en· W2789409847 sur OpenAlex
Rein Dirkx, Vassilios Kazakidis, Roussos Dimitrakopoulos

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mining Reclamation and Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensLaurentian UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAngloGold AshantiNewmont CorporationBarrick Gold Corporation
Mots-clésHangOpen-pit miningBlock (permutation group theory)Production scheduleScheduling (production processes)Production planningScheduleComputer scienceProduction (economics)Mathematical optimizationEngineeringMining engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass mining methods provide alternatives in developing deeper and lower-grade mineral deposits. Consequently, block cave mining has been increasingly popular mass mining method, especially for large copper deposits currently being mined by open pit methods. This study adopts similar concepts as in stochastic open pit production planning to the planning of block cave mines, to evaluate their effectiveness in a different approach to mass mining. The main contribution of this study is the incorporation of the uncertainty of delays from hang-ups and grades directly into the production scheduling process of a cave mining operation. Hang-up uncertainty relates to the uncertainty linked to the occurrence of ore that clogs the production draw points. This clogging causes time delays in the production cycle leading to tonnage losses and additional costs. Grade uncertainty is incorporated by means of stochastic orebody simulations. Both uncertainty sources are directly linked to the extraction decisions and influence the optimized schedules. The proposed stochastic integer programming model is applied to the optimization of the long-term schedule of a large-scale, low-grade copper deposit by taking into account hang-up delays in block caving. The results of the optimization maximizing net present value clearly show the capability of the formulation to mitigate the effects of both grade and hang-up uncertainty.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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