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Optimización global sin proceso paso a paso!
Optimización global sin proceso paso a paso!
El software MiningMath permite a los ingenieros de minería mejorar su análisis estratégico a través de evaluaciones de riesgo que no están limitadas por un enfoque paso a paso hacia la optimización.. La metodología de optimización de minería global de MiningMath ayuda a integrar múltiples áreas del negocio. Maneja todos los parámetros simultáneamente, ofrecer múltiples escenarios y tener en cuenta los aspectos estratégicos y tácticos.
Incluso los mejores ingenieros y algoritmos podrían…
…perder oportunidades, cuando una decisión limita la siguiente.
La optimización minera global de MiningMath no está restringida por decisiones arbitrarias para leyes de corte o retrocesos. Estas decisiones suelen estar guiadas por el conocimiento previo o por ensayo y error automatizado.. Por lo tanto, cada conjunto de restricciones en nuestra tecnología tiene el potencial para entregar un desarrollo de proyecto completamente nuevo. Junto con el horario de la mina, las diferencias incluyen aspectos económicos, técnico, e indicadores socioambientales, mientras apunta a maximizar el VAN del proyecto.
Los modelos de planificación minera que siguen una metodología paso a paso han desarrollado atajos y aproximaciones. Estos están hechos para permitir la búsqueda de resultados aceptables que consideren todas las complejidades y limitaciones del proyecto.. Sin estas simplificaciones, se requieren máquinas poderosas para encontrar una solución que determine simultáneamente el límite óptimo del tajo y la secuencia de minería que brinde el valor máximo del proyecto..
A continuación puedes ver un común enfoque paso a paso para la optimización.
Representación de un enfoque paso a paso a partir del modelo de bloques, pozos anidados, retrocesos, y horarios hasta la planificación a corto plazo. varias estrategias, se pueden emplear algoritmos o tecnologías en cada paso.
Este enfoque paso a paso generalmente se resuelve en tres grandes individual etapas:
Pozos anidados: al encontrar pozos anidados, es posible emplear el Lerchs-Grossmann (LG) algoritmo, el algoritmo de pseudoflujo, programación directa de bloques, mecanismos heurísticos más recientes o incluso considerar requisitos más complejos como la optimización del destino.
Definición de retroceso: haber definido pozos anidados, el siguiente paso es realizar la definición de retrocesos. Esto lo pueden hacer algunos ingenieros expertos en planificación de minas utilizando una serie de reglas empíricas.. Otro enfoque podría ser mediante el uso de formas automáticas centradas en la optimización del NPV para el diseño de retroceso..
Horarios: por fin, a partir de un retroceso elegido, se realiza la programación. Para ello se pueden emplear infinidad de técnicas. Por ejemplo, programación directa de bloques, algoritmos genéticos, (difuso) algoritmos de agrupamiento, programación dinámica, y métodos heurísticos en general. Todos con diferentes tasas de éxito., pero variedad limitada de soluciones debido a la única entrada de retroceso.
Independientemente de las tecnologías o algoritmos, en un enfoque paso a paso, el objetivo es encontrar inicialmente el límite final del tajo que maximiza el flujo de efectivo sin descontar, para luego enfocarse en la secuencia de bloques dentro de este sobre final de boxes. Al dividir el problema y predefinir entradas, estos atajos (aproximaciones) ayuda a ahorrar tiempo y recursos informáticos. Sucesivamente, es posible considerar complejidades como los requisitos de mezcla de minerales, diferentes rutas de procesamiento, política de almacenamiento, y otros.
Con el enfoque paso a paso, se pueden generar miles de horarios potenciales con una multitud de métodos diferentes. Sin embargo, todos siguen la misma lógica paso a paso, con un paso guiando a los siguientes. Comúnmente, los programas se derivan de un conjunto de pozos anidados y otros parámetros de entrada fijos, como la geotecnia, desempeño metalúrgico, y restricciones de mezcla. Por lo tanto, los resultados frecuentemente presentan comportamientos similares, restringir la exploración completa del espacio de la solución.
Sus pozos anidados no conducen a planes de producción factibles?
Sus retrocesos no tienen en cuenta sus necesidades de mezcla?
Su planificación a corto plazo no se ajusta a la visión a largo plazo?
Se podrían probar otras condiciones geométricas para obtener un mejor VPN?
Sus cortes y secuencia incurren en mayores tasas de extracción y existencias?
Al usar MiningMath’ optimización minera global, es posible definir el límite del rajo y el cronograma de la mina simultáneamente. Eso es, para determinar qué bloques se deben minar, cuándo debería suceder esto y adónde deberían enviarse para maximizar el VAN. Todo eso se hace respetando las restricciones de producción y operativas., ángulos de pendiente, tasa de descuento, reservas, y entonces. Es más, todo se realiza en un solo paso, directamente desde el modelo de bloque. Esto significa que los pasos de la optimización del pit, el retroceso y la programación son no obtenido por separado, pero en un único, proceso global y optimizado.
Para ayudar con la decisión- proceso de fabricación, nuestro software también le permite construir Árboles de decisión. Estos permiten una visión más amplia de su proyecto y una comprensión más profunda de los impactos de cada variable.. Todo esto es posible porque MiningMath trabaja con una optimización de minería global que considera simultáneamente todas las variables, en lugar de seguir un enfoque paso a paso.
MiningMath reconoce que cada proyecto tiene sus propias características. Por lo tanto, también le permite elegir qué flujo de trabajo se adapta mejor a su demanda y decidir cuál se debe utilizar. Por ejemplo, podrías usarlo para define tu Súper mejor caso gratis. Como la optimización de minería global de MiningMath encuentra todos los períodos simultáneamente, tiene el potencial de encontrar VPN más altos. No es necesario utilizar factores de ingresos.. Por eso, los resultados suelen ser mejores en comparación con los mejores procedimientos tradicionales basados en pozos anidados LG/Pseudoflow, que no tienen en cuenta las capacidades de procesamiento (problemas de brecha), optimización de la política de corte y tasa de descuento. Más comúnmente, estos y muchos otros aspectos de la vida real solo se explican más adelante, a través de un proceso paso a paso, limitar los potenciales del proyecto.
MiningMath también ofrece la opción de producir Retrocesos optimizados con producción controlada de mineral y diseños operativos. Teniendo esta visión más amplia en mente, ya estás en condiciones de iniciar la etapa de programación, con Horarios optimizados. Los períodos y destinos del bloque optimizados por MiningMath podrían volver a importarse a su paquete de minería preferido, para comparacion, diseño de retroceso o fines de programación.
MiningMath proporciona diferentes vistas y soluciones para cada parámetro cambiado y cada objetivo posible en la misma mina, ase muestra a continuación.
Representación del enfoque de un solo paso empleado por MiningMath, directo
de modelo de bloques a corto plazo, horarios, retrocesos optimizados o mejor de los casos.
Identifique sus cuellos de botella antes de entrar en una planificación detallada
Compruebe cómo interactúa cada restricción entre sí
Probar cómo cada suposición impacta en la economía
Búsqueda de escenarios realistas de menor riesgo y mayor potencial
Revela cientos de soluciones distintivas invisibles!
Por supuesto! Resultados tan increíbles solo son posibles gracias al solucionador de programación matemática patentado de MiningMath. ©. Consiste en una Programación Lineal Entera Mixta (MILP) formulación y métodos de linealización que abordan los desafiantes aspectos no lineales de la optimización minera. También tiene su propia Sucursal & Algoritmo de corte ajustado a este problema de optimización específico y capaz de proporcionar más eficiencia que los optimizadores MILP estándar.
Otra gran ventaja de MiningMath proviene de las formulaciones matemáticas basadas en superficies. (Goodwin et al., 2006; Mariño, 2013), en lugar de la precedencia de bloque habitual. Los métodos de precedencia de bloques pueden conducir a mayores errores (Beretta y Marinho, 2014), proporcionando pendientes más pronunciadas (es decir. más arriesgado, más optimista) de lo solicitado. El uso de superficies elimina errores geotécnicos y permite zonas geotécnicas bloque por bloque., si es necesario. Ellos también permitir que MiningMath incluya restricciones geométricas y, como consecuencia, encontrar soluciones más cercanas a las operaciones mineras reales. Puede guiar geometrías incluyendo anchos de minería y de fondo, longitudes de minería, tasas máximas de avance vertical, y forzar/restringir áreas mineras. Tales restricciones le dan libertad para trabajar, O no, con cortes y retrocesos predefinidos que podrían limitar el espacio de posibles soluciones.
Todo lo que se explica en nuestro Base de conocimientos, mientras que también puede utilizar nuestro foros para interactuar con la comunidad y obtener respuestas a sus preguntas. El enfoque de MiningMath ha sido aplicado durante años por nuestros clientes, con un número creciente de licencias vendidas en todo el mundo, Comunicados de prensa y investigación académica demostrando también la consistencia de la implementación.
Con desarrollos constantes desde 2013, MiningMath ha alcanzado un estado maduro y robusto, proporcionando soluciones directamente desde el modelo de bloque. Es el primer y único motor de optimización de minería de un solo paso disponible en el mercado.!
El enfoque de MiningMath. Desde el modelo de bloques hasta el cronograma en un solo paso resuelto por su exclusivo Solucionador de Programación Matemática ©.
Windows de 64 bits (x86_64) - 121 MEGABYTE
Hola, es mima aquí 😇 Hazme cualquier pregunta!