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Enregistrement W3173639095 · doi:10.82308/861

Application of efficient frameworks for joint simulation of multi-element mineral deposits and stochastic optimization of open pit mine production scheduling

2014· article· en· W3173639095 sur OpenAlexfundno aff
Mario De Freitas Silva

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaStanford Bio-XAngloGold AshantiNewmont CorporationBarrick Gold Corporation
Mots-clésOpen-pit miningScheduling (production processes)Production (economics)Joint (building)Mining engineeringComputer scienceMineral resource classificationGeologyMathematical optimizationEngineeringGeochemistryMathematicsCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le problème d'optimisation de la production des mines à ciel ouvert (POPM) est un problème complexe en raison de sa taille et de l'incertitude associée à ses paramètres clés. Au cours de la dernière décennie, des efforts considérables ont été déployés pour élaborer des nouveaux cadres stochastiques intégrant l'incertitude dans le processus de décision. Toutefois, en raison de la complexité intrinsèque de la formulation mathématique du problème et de la grande taille des dépôts minéraux, trouver une solution exacte pour le POPM est probablement impensable vu temps de calcul induit. De plus, la modélisation de l'incertitude spatiale commune de gisements minéraux tenant compte de plusieurs attributs géologiques corrélés augmente de manière significative la complexité de ces cadres stochastiques. Ces observations motivent le développement de nouvelles approches efficaces pour générer des simulations stochastiques communes d'un dépôt et pour résoudre le POPM sous incertitude géologique. Cette thèse considère ces deux aspects dans ses deux parties principales.Dans la première partie de cette thèse, une approche de résolution heuristique efficace est appliquée et testée pour la planification stochastique de le production d'une mine d'or relativement grande contenant environ 120 000 blocs et considérant un ensemble de quinze scénarios géologiques générés de façon stochastique. La formulation de programmation stochastique en nombres entiers tient compte de plusieurs installations de traitement et d'une «réserve» qui ajoute de la souplesse à l'opération en avançant le traitement des blocs ayant une grande teneur en minerai. L'approche de résolution testée génère d'abord une solution initiale réalisable en résolvant successivement des sous-problèmes du POPM stochastique, où chaque sous-problème est associé à une période. Par la suite, un algorithme de flot dans les réseaux est utilisé séquentiellement pour obtenir des améliorations supplémentaires. Dans le réseau associé au problème de flot, les nœuds représentent les blocs candidats qui pourraient voir leur extraction retardée ou avancée pour générer un nouveau calendrier de production de valeur plus élevée et présente un risque moindre. L'approche de résolution décrite ci-dessus a été testée dans un environnement minier réel et les résultats montrent que des calendriers de production proches des prévisions peuvent être générés en un temps de calcul raisonnable.Dans la deuxième partie de la thèse, l'efficacité d'un cadre de simulation est démontrée à travers une application au cas du dépôt minéral Puma de Vale, une importante latérite de nickel située au Brésil. Pour intégrer la variabilité des profils révoltants, leurs épaisseurs «réelles» sont simulées conjointement en utilisant le facteur d'auto-corrélation min /max (MAF). Les réalisations servent de limites géologiques dans lesquelles Ni, Co, Fe, SiO2, MgO et le facteur de tonnage (DTF) peuvent être conjointement simulés directement à l'échelle du bloc. Le résultat final est un ensemble de représentations équiprobables du dépôt minéral qui intègrent l'incertitude associée aussi bien à la teneur du minerai qu'au tonnage. Ces simulations peuvent être utilisées pour évaluer l'incertitude liée aux aspects clés du projet, tels que le contrôle strict de la qualité du minerai qui alimente l'usine métallurgique. Le cadre exploré tire parti de la MAF et des méthodes de simulation directs à l'échelle du bloc qui facilitent la simulation de grands dépôts qui contiennent des éléments multiples.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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