Magíster en Minería / El trabajo de tesis presentado tiene como objetivo desarrollar una metodología que permita incorporar elementos adicionales del diseño, en particular el fondo del pit; en la generación de fases y el plan de producción. Para lograr este objetivo se utiliza como herramienta un algoritmo genético, que es una técnica de optimización estocástica basado en la teoría de reproducción natural.
El problema de la planificación de una mina a cielo abierto tiene dos componentes principales: una componente espacial que define la extracción de fases y una componente temporal que determina en que momento minar las reservas de mineral. Históricamente existen dos metodologías: una basada en pits anidados e impulsada por el algoritmo de L&G, que es la usada actualmente; y otra propuesta por Johnson en 1968, que es el agendamiento directo de bloques desarrollada solo a nivel académico. La metodología tradicional, basada en pit anidados, se centra en la componente espacial, mientras que la metodología de agendamiento directo de bloques se centra en la componente temporal, la solución óptima está relaciona con el valor actual neto del mineral explotable.
Este trabajo busca un enfoque integral, definiendo volúmenes (fases), que respetan ciertas condiciones operacionales de la extracción a cielo abierto y el agendamiento que permita alcanzar el VAN máximo. Para esto se utiliza un algoritmo genético que permite la generación de volúmenes que satisfacen ciertas condiciones espaciales.
El algoritmo considera restricciones de precedencia, restricciones de capacidad, así como restricciones espaciales de tipo operacional. Las precedencias se resolvieron a través de un cono truncado, el mismo que por su base radial facilita el diseño operacional y su ángulo externo constituye el ángulo de talud. Las restricciones de capacidad corresponden a las capacidades máximas de mina y de alimentación a planta. También se calculan los anchos de operación de carguío mínimos, en donde se pone especial atención al ancho mínimo en el fondo de una fase, este fondo corresponde a la base del cono truncado. Para el agendamiento se utilizó un agendamiento basado en programación matemática, denominada fase-banco-destino, donde se incorpora una restricción de desfase de banco entre fases (min_lead y max_lead).
Dentro del trabajo, se consideraron diferentes configuraciones para los parámetros de algoritmos genéticos; tales como el tamaño de la población y el número de generaciones. El proceso de agrupación de conos truncados en fases se realizó a través del algoritmo K-means.
Se aplicó la metodología a un caso estudio para comparar los resultados del algoritmo con el enfoque tradicional, se demostró que era posible generar automáticamente volúmenes más próximos a los diseños operacionales y que los valores de VAN eran comparables con los obtenidos a través de la metodología tradicional de pit anidados.
Finalmente se incorporó diseño a las fases generadas a través del algoritmo genético, las mismas que incrementaron su cantidad de material y perdieron un 20% en valor con relación al VAN inicial.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/148419 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Suárez Mendoza, María José |
| Contributors | Morales Varela, Nelson, Amaya Arriagada, Jorge, Parra Reti, Andrés, Freitas Silva, Mário de |
| 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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