Dynamic multi-period mixed-integer non-linear programming model for equipment selection in the mining industry
Notice bibliographique
Résumé
Planning an equipment fleet is a complex engineering challenge involving (1) the capacity selection of equipment pieces forming a fleet, (2) the determination of fleet size, (3) strategic timing of equipment acquisitions, and (4) ensuring compatibility between interconnected equipment. Selecting equipment type involves evaluating capacity to meet production requirements effectively while considering operational constraints. It also requires determining the optimal number of units to avoid underutilisation or redundancy. In multi-period projects, the timing of equipment acquisition further adds complexity, as decisions must align with production rates that evolve over time. Moreover, matching equipment types is essential to ensure smooth and efficient workflows. This study develops a dynamic multi-period mixed-integer non-linear programming model to optimise equipment selection, considering capital recovery, operating costs, and equipment availability under match factor and production constraints. The model's effectiveness is demonstrated through a case study encompassing greenfield and brownfield scenarios in open-pit mining operations. The greenfield scenario emphasises phased equipment acquisition to align with production ramp-up and minimising initial costs. The brownfield scenario addresses the integration of aging and new equipment to sustain operational efficiency. The results highlight the model's flexibility and applicability, offering a robust tool for optimising equipment selection while balancing cost and performance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».