Sustainable open pit mining through GHG-conscious short-term production scheduling
Notice bibliographique
Résumé
The mining industry is a notable contributor to global greenhouse gas (GHG) emissions, posing challenges to achieving the Paris Agreement’s goal of capping emissions at 30 Gt CO2-equivalent annually by 2030. This paper introduces a novel Mixed Integer Linear Programming (MILP) model tailored for short-term open-pit mine planning that integrates environmental considerations, particularly GHG emissions, alongside economic objectives. The model handles complex operational challenges including block sequencing, multiple transport destinations, and stockpile management. Additionally, it provides the opportunity to examine the adoption of In-Pit Crushing and Conveying (IPCC) systems as the main transport method, an innovative approach aimed at reducing emissions from haulage – which accounts for over 35% of GHG emissions in open-pit mining. Applied to a case study in an iron ore mine, the model not only considers the environmental benefits of IPCC systems compared to traditional truck and shovel (TS) operations but also highlights significant reductions in haulage costs and carbon tax liabilities. The findings demonstrate that fixed IPCC (FIPCC) systems, in particular, offer substantial decreases in GHG emissions, presenting a compelling case for their broader adoption in the industry.
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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 | 0,001 |
| 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 ».