An efficient method for optimizing nested open pits with operational bottom space
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Determining a set of nested pits to support the design of an open pit mine that leads to high economic value is crucial for the strategic planning of these operations; thus, practitioners rely on optimization methods for finding high‐value solutions. However, current approaches are not sufficient as they lack at least one of the following features: fast computations of optimal solutions, good geometric properties, and nestedness of the pits. In this work, we propose an optimization model to address the problem of determining multiple nested pits by introducing a cost‐based penalty for not meeting precedence constraints linked to a minimum bottom width. Using penalties instead of constraints is novel and turns out to have several advantages. First, the constraint matrix is totally unimodular; thus, the problem can be solved efficiently. Second, the model can be parameterized to generate nested pits. Therefore, our model is the first published model that is efficient, can be solved to optimality, preserves the nestedness of the solutions, and produces geometries more amenable for mine design, without the need for heuristics. Finally, we devise an iterative method that profits from the nestedness of the solutions to speed up the resolution and test the model in three different data sets, with different geometrical and cost parameters for a total of 135 different instances. The results show that the geometry of the bottom pits is indeed improved and that we can solve the problems up to optimality up to 80% faster than an off‐the‐shelf solver.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle