Nickel mine planning application to support smelter demand fulfilment: a case study of gag nickel mine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gag Nickel is a mining project in West Papua developed by Antam, with a total resource of approximately 300 million wet metric tons. In the central block, mining activities are carried out to meet the demand target for the nickel smelter. There are two types of specifications, saprolite and limonite ores, each with specific grade requirement based on sales purchase contract. The aim of this study was to fulfill the long-term target from 2024 to 2028 through integrated mine planning to generate production scheduling plan based on agreed contract of around 6 million wet metric tons ore per year. The quantitative method was implemented to gather primary data, including the 6-meter-high bench and material classification based on specific quality of elements-compounds, and to use the secondary data such as reserve block model to create a reverse model. The challenges of this study included different ore specifications of each location of the hill, and constraints on limited stockyard location to support differentiation between two types of products. Based on the simulations performed, production and sales targets could be achieved according to predetermined product specifications, amounting to 6 million wet metric tons of saprolite and limonite with fluctuating processes during the period. From the scheduling results, the smelter supply composition ratio between saprolite and limonite was between 1.37 and 1.85. After the implementation above, Gag Nickel can conserve resources by optimizing reserves of both limonite and saprolite for optimum utilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».