Semi-mobile in-pit crushing and conveying vs. truck-shovel systems: Long-term scheduling with road and conveyor networks integration
Notice bibliographique
Résumé
In-pit crushing and conveying systems (IPCC) integrate crushing and conveying directly into the transportation of the extracted material from the pit, minimizing the need for extensive truck fleets and haulage infrastructure that is typical in Truck Shovel systems (TS). This approach reduces truck-related costs and environmental impacts while enhancing operational efficiency. The current study optimizes long-term scheduling in open-pit mining operations by comparing IPCC and traditional TS systems. Our methodology employs two mathematical models optimization model to determine optimal crusher locations or crusher panels and establish a practical long-term extraction sequence. Through a comprehensive case study involving pushbacks and analyzing different road and conveyor network configurations, we examine the capital and operational costs across four scenarios for the in-pit crusher: without any in-pit crusher, with an ore in-pit crusher, with a waste in-pit crusher, and with both ore and waste in-pit crushers. Results include comparisons of Net Present Value (NPV), tonne-kilometers traveled, total kilometers traveled, and the number of trucks required. Significant improvements in NPV are observed in scenarios with both ore and waste crushers, reflecting reduced hauling distances and operational costs. The waste crusher scenario also demonstrates substantial savings, while the ore crusher scenario shows moderate improvements compared to the base case without any in-pit crusher.
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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 ».