Gap problem and Production Control

In modern/traditional technology, large size differences between consecutive periods may render them impractical, leading to the “gap” problem. Such a gap is caused by a scaling revenue factor that might limit a large area of being mined until some threshold value is tested. MiningMath allows you to control the entire production without oscillations due to our global optimization.

Predefined cut-offs and destination optimization

In the modern/traditional methodology the decisions on block destinations can be taken following some techniques such as: fixed predefined values based on grades/lithologies post-processing cutoff optimization based on economics post-processing based on math programming or even multiple rounds combining these techniques. With MiningMath the destination optimization happens within a global optimization in a single step, maximizing NPV and accounting simultaneously for capacities, sinking rates, widths, discounting, blending, and many other required constraints.

Single Sequence and Multiple Scenarios

Modern technology is restricted to pre-defined, less diverse sequences because it is based on step-wise process built upon revenue factor variation, nested pits, and pushbacks. These steps limit the solution space for the whole process. MiningMath performs a global optimization, without previous steps limiting the solution space at each change. Hence, a completely different scenario can appear, increasing the variety of solutions.

Bench by Bench and Math Optimization

Due to tonnage restrictions, modern technology might need to mine partial benches in certain periods. With MiningMath’s technology, there isn’t such a division. MiningMath navigates through the solution space by using surfaces that will never result in split benches, leading to a more precise optimization.

Partial Benches and Entire Benches

Due to tonnage restrictions, modern technology might need to mine partial benches in certain periods. With MiningMath’s technology, there isn’t such a division. MiningMath navigates through the solution space by using surfaces that will never result in split benches, leading to a more precise optimization.

Slope Approximations and Precise Slopes

Modern approaches present a difference between the optimization input parameters for OSA (Overall Slope Angle) and what is measured from output pit shells, due to the use of the “block precedence” methodology. MiningMath works with “surface-constrained production scheduling” instead. It defines surfaces that describe the group of blocks that should be mined, or not, considering productions required, and points that could be placed anywhere along the Z-axis. This flexibility allows the elevation to be above, below, or matching a block’s centroid, which ensures that MiningMath’s algorithm can control the OSA precisely, with no errors that could have a strong impact on transition zones.

Súper mejor caso

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Reflejos

Simultaneously optimizing all periods in a single run helps identify the highest-value scenarios without requiring separate sequencing steps.

Combines destination and schedule optimization in one step, unlike traditional multi-stage approaches, improving NPV without additional manual effort.
The “Super Best Case” run generates a fast upper-bound scenario, reducing trial-and-error and supporting informed strategy discussions.
MiningMath’s single-step engine uniquely handles all constraints at once, making it easier to evaluate complex plans and share results internally.

En la busqueda de la potencial alcista para el VAN de un proyecto dado, esta configuración explora todo el espacio de la solución sin ninguna otra restricción más que las capacidades de procesamiento, en una optimización global multiperíodo completamente enfocada en maximizar la con descuento Flujo de efectivo.

A medida que MiningMath optimiza todos los períodos simultáneamente, sin que la necesidad de factores de ingresos, tiene el potencial de encontrar VAN más altos que los procedimientos tradicionales basados en pozos anidados LG/Pseudoflow, que no tienen en cuenta las capacidades de procesamiento (problemas de brecha), optimización del destino y tasa de descuento. Tradicionalmente, estas, y muchos otros, los aspectos de la vida real solo se tienen en cuenta más adelante, a través de un proceso paso a paso, limitar los potenciales del proyecto.

MiningMath vs. Tecnologías tradicionales

El Super Best Case de MiningMath sirve como referencia para desafiar el mejor caso obtenido por otros medios, incluidas las tecnologías DBS académicas/comerciales más recientes disponibles. Vea una comparación detallada de estos dos enfoques a continuación..

Problema de brechas y control de producción.

En tecnología moderna/tradicional, Las grandes diferencias de tamaño entre períodos consecutivos pueden hacerlos poco prácticos., conduciendo a la “brecha” problema. Esta brecha es causada por un factor de ingresos en escala que podría limitar la explotación de una gran área hasta que se pruebe algún valor umbral.. MiningMath le permite controlar toda la producción sin oscilaciones gracias a nuestra optimización global.

Cortes predefinidos y optimización de destinos.

En la metodología moderna/tradicional las decisiones sobre los destinos de los bloques se pueden tomar siguiendo algunas técnicas como: valores predefinidos fijos basados en grados/litologías optimización del límite de posprocesamiento basada en economía posprocesamiento basado en programación matemática o incluso rondas múltiples que combinan estas técnicas. Con MiningMath la optimización del destino ocurre dentro de una optimización global en un solo paso, maximizar el VAN y contabilizar simultáneamente las capacidades, tasas de hundimiento, anchos, descuento, mezcla, y muchas otras restricciones requeridas.

Secuencia única y múltiples escenarios

La tecnología moderna se limita a elementos predefinidos., Secuencias menos diversas porque se basa en un proceso paso a paso basado en la variación del factor de ingresos., pozos anidados, y retrocesos. Estos pasos limitan el espacio de solución para todo el proceso.. MiningMath realiza una optimización global, sin pasos previos limitando el espacio de la solución en cada cambio. Por eso, puede aparecer un escenario completamente diferente, aumentando la variedad de soluciones.

Banco por banco y optimización matemática

Por restricciones de tonelaje, Es posible que la tecnología moderna necesite extraer bancos parciales en ciertos períodos.. Con la tecnología de MiningMath, no existe tal división. MiningMath navega a través del espacio de la solución utilizando superficies que nunca darán lugar a bancos divididos, conduciendo a una optimización más precisa.

Bancos parciales y bancos enteros

Aproximaciones de pendientes y pendientes precisas

Los enfoques modernos presentan una diferencia entre los parámetros de entrada de optimización para OSA (Ángulo de pendiente general) y lo que se mide desde los cascos de salida del pozo, debido al uso de la “precedencia de bloque” metodología. MiningMath trabaja con “programación de producción con restricciones de superficie” en cambio. Define superficies que describen el grupo de bloques que deben ser minados., O no, considerando las producciones requeridas, y puntos que podrían colocarse en cualquier lugar a lo largo del eje Z. Esta flexibilidad permite que la elevación esté por encima, abajo, o hacer coincidir el centroide de un bloque, lo que garantiza que el algoritmo de MiningMath pueda controlar el OSA con precisión, sin errores que puedan tener un fuerte impacto en las zonas de transición.

Ejemplo

Configurar el Super Best Case es sencillo. Sólo hay dos restricciones necesarias:

Capacidad de procesamiento: 10 toneladas por año.
Periodo de tiempo: Años (1).

Dependiendo de su modelo de bloque, Es posible que sea necesario especificar parámetros adicionales.. Por ejemplo, Si tiene varios destinos, estos se pueden agregar para una optimización adecuada del destino.. La siguiente figura proporciona una descripción general completa., destacando los parámetros esenciales necesarios para ejecutar el escenario Super Best Case utilizando el conjunto de datos de Marvin preinstalado.

Versión interna 3.0.16

Ejecutar el Super Best Case para cualquier escenario es aún más fácil con la versión interna de MiningMath (descargar aquí).

Simplemente haga clic en el nuevo Ejecutar el mejor caso Botón de acción para su escenario actual., y MiningMath lo hará automáticamente ejecutar el análisis utilizando únicamente las restricciones requeridas para el Súper Mejor Caso.

Por ejemplo, Imagina que has configurado un escenario que incluye todas las restricciones disponibles en MiningMath.. Si quieres explorar su Super Best Case, No es necesario ajustar nada. Simplemente configure su escenario como de costumbre y haga clic en el Súper mejor caso botón. Luego, MiningMath ejecutará el análisis considerando solo las restricciones necesarias para el mejor caso posible., Proporcionar información sobre el potencial alcista del VPN de su escenario. Los resultados se integran perfectamente en su árbol de decisión, claramente etiquetado para indicar el escenario del cual se derivó el Súper Mejor Caso.

Resultados

Los resultados se pueden analizar en el Espectador pestaña y el archivo de informe exportado. Para el conjunto de datos de Marvin preinstalado, observe cómo la secuenciación no tiene problemas de espacios, y la producción se mantiene cerca del límite sin violar ninguna restricción.

Exportar archivos

Los períodos de bloque y los destinos optimizados por el Super Best Case de MiningMath (o cualquier otro escenario) se puede exportar en formato CSV. Puede utilizar estos resultados para volver a importarlos a su paquete de minería preferido., para comparacion, diseño de retroceso o fines de programación. Las opciones de exportación se muestran a continuación..

Agregar restricciones

Se podría refinar el mejor caso añadiendo más restricciones., preferiblemente uno a la vez para evaluar cada impacto en “reservas”, posibles conflictos entre ellos, y así. Puede intentar seguir las sugerencias a continuación para esta mejora.:

Todo restricciones de mezcla.
Todo restringir la minería Aspectos debidos a zonas prohibidas.
Extra rutas de procesamiento o descarga para una adecuada optimización del destino.
Sumar variables (con cuidado), en caso de que algún aspecto deba controlarse para todo el LOM a la vez.
En caso de que se necesite más eficiencia, la superficie resultante obtenida en el Validación de restricciones el paso podría usarse como restricción de minería para las ejecuciones aquí.

Tiempo de ejecución y restricciones adicionales.

Agregar restricciones adicionales puede aumentar el tiempo de ejecución. Para ejecutar escenarios complejos, se recomienda utilizar una máquina potente. Para facilitar las pruebas y el análisis de múltiples escenarios., La versión Insider de MiningMath ahora incluye un nuevo sistema de colas (Descárgalo aquí).

MiningMath

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