Integrated Stochastic Underground Mine Planning with Long-Term Stockpiling: Method and Impacts of Using High-Order Sequential Simulations
Notice bibliographique
Résumé
The integrated optimization of stope design and underground mine production scheduling is an approach that has been shown to effectively leverage the synergies among these two underground mine planning components to generate truly optimal stope layouts and extraction sequences. The existing stochastic integrated methods, however, do not include several elements of a mining complex, such as stockpiles, due to the computational complexity and non-linearity that they might add to the optimization of the long-term mine plan. Additionally, sequential simulation methods that rely on two-point statistics and Gaussian distribution assumptions are commonly used to generate the input realizations of the mineral deposit. These methods, however, are not able to properly characterize complex spatial geometries or the high-grade connectivity of non-Gaussian and non-linear natural phenomena. The present work proposes an extension of previous developments on the integrated stope design and underground mine scheduling optimization through an expanded stochastic integer programming formulation that incorporates long-term stockpiling decisions. An application of the proposed method at an operating underground copper mine compares the cases in which the geological simulated orebody models are based on high-order and Gaussian sequential simulation methods. The extraction sequence and related final stope design are shown to be physically different. It is seen that the optimization process takes advantage of the better representation of high-grade connectivity when high-order sequential simulations are used, by targeting the areas with grades that follow the mill’s blending requirements and by making less use of the stockpiles. Overall, a 4% higher copper metal production and a resultant 6% higher net present value are observed when high-order sequential simulations are used.
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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 ».