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Enregistrement W4390942475 · doi:10.1080/25726668.2022.2072559

A stochastic mine planning approach to determine the optimal open pit to underground mining transition depth – case study at the Geita gold mine, Tanzania

2022· article· en· W4390942475 sur OpenAlexafffund
James MacNeil, Roussos Dimitrakopoulos, R. Peattie

Notice bibliographique

RevueMining Technology Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIAMGOLDDe Beers GroupAngloGold AshantiVale Canada Limited
Mots-clésOpen-pit miningMining engineeringGold miningMillEngineeringTanzaniaMining industryCivil engineeringEnvironmental scienceEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several of the world's largest open-pit mines are expected to consider making a transition to underground mining because of the opportunity to access an increased amount of reserves and extend a mine's life. A case study exploring the optimal transition depth from open pit to underground mining at AngloGold Ashanti's Geita gold mine in Tanzania is presented herein. The approach considered assesses the problem by evaluating the profits of a set of candidate transition depths, which have been identified by the mining operation as viable opportunities. An accurate valuation for each candidate's transition depth is derived by producing yearly mine plans based on uncertainty, which outline expected yearly cash flows. Compared with the conventional deterministic approach, the results of this study show a 23% net present value increase for the stochastic mine plans, as well as an improved production performance and the ability to meet mill requirements throughout the life-of-mine.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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