Ingeniero Civil de Minas / En el último tiempo, el precio del cobre se ha estado transando con una tendencia sostenida a la baja, lo que ha conllevado implementar un conjunto de medidas a nivel nacional e internacional, para lograr una reducción de costos e incrementos en la productividad de los procesos.
Actualmente, los sistemas de asignación dinámica como Jigsaw o Modular no se encargan del reabastecimiento de combustible, el cual es llevado a cabo de manera manual, y este es realizado cuando el equipo notifica que está cercano a la reserva. Por otra parte, estos softwares una vez asignado a descarga el material, no analiza las características de la carga que se transporta en cada camión, por lo que este proceso consiste en que el primero en llegar es el que realiza la actividad.
Este trabajo se centró en recuperar tiempos perdidos de los camiones de extracción en las operaciones a cielo abierto de la gran minería, para mejorar el proceso productivo. Esto se logra mediante la implementación de modelos de redes neuronales, usados para la predicción de información, y modelos de optimización, los cuales usarán lo predicho para mejorar el transporte, en los procesos de chancado y abastecimiento de combustible. Para el caso de estudio se tomó una base de datos de 6 meses, contados a partir de febrero del 2015, de una faena donde el movimiento de material es de aproximadamente 450 KTPD y cuenta con una flota efectiva de 54 CAEX.
En cuanto al proceso de optimización de chancado, se logró que mediante una red neuronal se predijera el tiempo de proceso de cada carga y luego, se reorganizara el sistema de descarga teniendo en consideración este nuevo parámetro. Considerando un circuito de 5 km de distancia y con una flota 11 CAEX, se consiguió incrementar la utilización de los equipos de transporte en un 1,9% y el tonelaje procesado en un 2,4% en promedio, con una desviación estándar de 0,4% y 0,6% respectivamente, para 10.000 simulaciones, esto implica un ingreso adicional de 16,8 MUS$/año por cada chancador en faena de características similares. En el caso de que se aumentará el largo del circuito, se deberá incrementar el número de camiones, para conseguir los mismos resultados.
Para el proceso de abastecimiento de combustible, la red neuronal predice el consumo del equipo, para posteriormente con un modelo de asignación dinámica, crear un proceso autónomo de envió a las diferentes estaciones. En un escenario de 60 CAEX en circulación y con dos petroleras, se generó una reducción de un 65% aproximadamente en la espera de cada camión para reabastecer. Adicionalmente, disminuye el número de recargas necesarias en periodos mayores a una semana, gracias a rellenar más litros por visita. Lo anterior, significó un incremento de un 3,2% en la utilización de los camiones de extracción.
Para asegurar la fidelidad de los resultados presentados anteriormente, se realizó un test de confianza al 95%, para descartar que los beneficios fueron aleatorios. De este se concluyó que los valores señalados son estadísticamente significativos. Por último, con estos desarrollos una faena puede recuperar de manera rápida, gracias a algoritmos de predicción y optimización, y a un bajo costo de implementación y operación, tiempos perdidos en sus activos, con lo que se generará mayores ingresos para el negocio. / The copper mining industry is currently experiencing a low-price crisis, which has led to a series of measures at national and international level, to reduce costs and improve productivity in operational processes.
Currently, dynamic allocation systems as Jigsaw or Modular is not responsible for the refueling, which is carried out manually and is performed when the operator notifies that his equipment is close to the reserve. Moreover, this software once assigned the discharge point, does not analyze the type of material carried in each haul truck, so this process is the first to arrive is the one who performs the activity.
This work focused on recovering some of the wasted time of haul trucks in large open pit operation to improve the production process. This is achieved by implementing neural network models used for forecasting information, and optimization models, which will use this predicted data to improve transport in the processes of crushing and refueling. For the case study it was used a database of 6 months, from February 2015. The mine company has a production of approximately 450 KTPD material and an effective fleet of 54 CAEX.
As for the crushing optimization process, this was succeeded using a neural network that predicted the processing time of each charge. Then, with this information the discharge order was reorganized in crushing in view of this new parameter. Now, considering a 5 km circuit and a fleet of 11 trucks, there was an increase of the utilization of the equipment’s on that circuit by 1.9% and 2.4% of extra throughput tonnage, with a standard deviation of 0.4% and 0.6%. This implies an additional income of 16.8 MUS $ / year for each crusher in the mine. In the case the circuit length increase, the same needs to happen with the truck fleet to achieve the same results.
For the refueling process, the neural network predicts the fuel consumption of the equipment. Later a dynamic allocation model, create an autonomous sending process to different fuel stations. If it is consider a case with 60 haul trucks in circulation and two available stations. This results in a reduction of approximately 65% of the waiting of each truck to restock. Further on, it was also decreases the number of loads, thanks to fill more liters per visit. Finally, this means an increase of 3.2% in the utilization of haulage equipment.
To ensure that the results presented above, has a 95% of confidence, it was performed a test to determinate that the benefits were not randomized. This test concluded that the indicated values are statistically significant. With these improvements, a mine company can recover quickly, thanks to predictive and optimization algorithm, and for a low cost strategy, wasted time in their assets and improve revenues for the business.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/141629 |
| Date | January 2016 |
| Creators | González Gazmuri, Roberto Ignacio |
| Contributors | Soto Olmedo, Manuel, Carmona Caldera, Sebastián, Palma Villagrán, Jorge |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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