Simulation Optimization of Shovel‐Truck System in Open‐Pit Mines Considering Rockmass Parameters
Notice bibliographique
Résumé
The shovel‐truck system remains a popular method for overburden removal and mineral excavation in open‐pit mines, needing rigorous logistical management to achieve required productivity levels and maximize resource utilization. Fixed truck assignment (FTA) models represent a prevalent method for truck allocation in open‐pit mining, owing to their simplified fleet operational management. However, existing FTA models often overlook the simultaneous minimization of both trucks’ waiting time and shovels’ idle time. Consequently, these oversights lead to suboptimal allocation of trucks to shovels, resulting in either trucks queuing or shovels idling while awaiting trucks. Such inefficiencies contribute to fleet underutilization and increased fuel costs. To tackle the above issue, this research introduces a novel truck dispatching rule, MFTA, which integrates geotechnical parameters and excavating equipment performance to optimize truck allocation in open‐pit mining. Geotechnical parameters across various rock and soil formations reveal significant variability, influencing shovel performance assessed through the total loading time (TLT) indicator. Utilizing TLT and travel times of loaded and empty trucks, the study determines the optimal number of fixed trucks allocated to each shovel by minimizing the total waiting time (TWT). A case study conducted in an open‐pit coal mine in Thar, Pakistan, validates the approach, demonstrating that adjusting truck allocations based on TLT significantly reduces operational inefficiencies and enhances productivity. The findings highlight the effectiveness of this method in improving overall operational efficiency and economics in open‐pit mining. Integrating real‐time data and advanced simulation techniques, this research enhances the competitiveness and sustainability of mining operations. These outcomes are particularly relevant for mining professionals aiming to optimize mining operations for improved efficiency and sustainability.
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 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 ».