One of the unavoidable steps for the next generation of Data Science and Artificial Intelligence technologies applied to mining
Bernardo Moreira
Traditional pit design methods miss value by separating geometry and economics. Alexey Tsoy’s research proved that MiningMath’s Single-step Mine Optimization integrates all constraints in one model, delivering up to 50% higher NPV in open-pit mine planning.
Para evaluar diferentes posibilidades de límites entre operaciones a cielo abierto y subterráneas, puede crear un árbol de decisiones centrado en este ejercicio.
En el primer escenario, realice una ejecución libre considerando la situación que ocurriría solo a cielo abierto.
Por ejemplo, si el nivel más profundo alcanzado fue de 350 metros y su mina tiene bancos (dz) de 10 metros, puede crear una superficie a una elevación de 360 metros, otra a 370 metros y así sucesivamente. Para cada escenario, utilizará una superficie diferente en “Restrict Mining” para el último intervalo (to = <end>).
De esta manera, cada uno de estos escenarios profundizará la mina hasta la elevación de la superficie como máximo, y luego podrá combinar este escenario de cielo abierto con el desarrollo subterráneo a partir de esa elevación para identificar la elevación óptima de transición.
I see here from your screenshot that your data set has only 1 destination. The formatted data set should have at least 2 Economic Values. This link can clarify the field types better.
¡Hola! En la página de simulaciones estocásticas, hay un modelo de ejemplo: https://miningmath.com/wp-content/uploads/2023/02/copper.zip