Optimisation of the undercut level elevation in block caving mines using a mathematical programming framework
Notice bibliographique
Résumé
The selection of an elevation for the placement of the undercut level is a decisive initial step in the planning and design of block caving mines. It is key for the success of a caving project to define the undercut elevation that will most likely yield the highest possible net present value (NPV) of the operation, considering the discounting periods from both the vertical draw rate extraction of the ore and the horizontal mining direction advancement. This paper outlines a mathematical programming framework to determine the best undercut elevation by formulating a simplified linear integer programming (IP) model that captures the discounting of the profits from the vertical draw rate extraction and the horizontal advance direction that can be applied at the early stages of a caving project. The IP model comprises a simplified block caving scheduling algorithm that considers ‘mining units’ (MU), which are groupings of blocks within each column based on the minimum draw rate condition and the undercut elevation considered. The formulation considers the following constraints: mining capacity, minimum and maximum draw rate, vertical precedence within columns and a horizontal precedence based on a concave mining advancement front. The model is set on an iterative loop over the different possible levels. The model is tested on a case study, where it provides a tool to evaluate the potential mineable reserves, define the optimal undercut elevation, and a starting schedule for future detailed engineering design.
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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 | 0,000 |
| 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 ».