Maptek, una empresa de tecnología de diseño y modelado 3D centrada en la minería, ha realizado un gran esfuerzo para digitalizar estos procesos e integrarlos en un solo paquete de software. Una nueva versión de software es la última oferta de la empresa. Evolution 4.5 consta de versiones nuevas y mejoradas de Evolution Strategy y Evolution Origin, que se centran en la optimización de los cortes a corto y medio plazo, esencialmente, la identificación y el tratamiento de residuos. La idea es que estos programas funcionen en conjunto con Vulcan, un software de modelado 3D, para brindarle todas las herramientas de planificación que pueda necesitar en un solo lugar, sin necesidad de conocimientos avanzados de software.
«Estos programas funcionan en conjunto con Vulcan, para brindarle todas las herramientas de planificación que pueda necesitar en un solo lugar».
“Los productos basados en hojas de cálculo con motores de optimización que utilizan técnicas como programación lineal, programación lineal de enteros dinámicos o mixtos se usaban tradicionalmente para reservar”, dice Steve Craig, gerente de programación de minas en Maptek. «La configuración y la generación de resultados requirió mucho tiempo … Maptek Evolution desafía la tradición».
La ventaja financiera de la eliminación de residuos
La optimización de la ley de corte es un aspecto a menudo infravalorado de la programación de la mina. Esto es un poco sorprendente dados los altos índices de extracción que producen muchos tipos de minas y el hecho de que el transporte puede representar alrededor del 45% de los costos operativos de una mina.
La estrategia de evolución está diseñada para generar políticas de optimización de leyes de corte. Básicamente, utiliza datos de producción e información sobre la calidad de cada paquete de material para determinar la ruta más adecuada para ese material. Por ejemplo, puede utilizar datos del mercado de productos básicos y del flujo de caja para calcular una ley de corte y luego categorizar automáticamente los materiales en función de dónde se encuentran en esa escala. Luego, estos materiales se pueden organizar y transportar al lugar correcto.
«El transporte puede representar alrededor del 45% de los costos operativos de una mina».
“Si un bloque tiene una ley que está por debajo de la ley de corte de lixiviación en pilas, entonces se convierte en desperdicio”, explica Craig. “Si está por encima del grado de lixiviación por calor pero por debajo del grado de lixiviación del tanque, entonces se vuelve lixiviable por calor. Si es mayor que el grado de lixiviación del tanque, se vuelve lixiviable en el tanque. Y todos estos parámetros se pueden cambiar periódicamente «.
Los datos sobre la cantidad de material que pasa por qué flujo de proceso se acumula en el sistema y se pueden visualizar de varias formas diferentes. Incluso puede aplicar costos variables estimados a cada proceso y dejar que la computadora calcule el mejor y el peor escenario de flujo de caja. Craig cree que la planificación de optimización de leyes de corte puede llevar a un aumento en el valor del proyecto de hasta un 25%.
El vehículo adecuado para el trabajo
El módulo de Origen genera escenarios de programación detallados para el acarreo, el relieve de residuos y la mezcla y es la herramienta con la que se llevan a cabo las políticas de alto nivel desarrolladas en la Estrategia. Por ejemplo, puede usarlo para asignar ciertos tipos de vehículos a materiales o áreas particulares de la mina, teniendo en cuenta aspectos como su velocidad y consumo de combustible y la pendiente, resistencia a la rodadura y velocidad máxima y mínima de la ruta que deben tomar. .
En la última actualización, puede usar Origin para aplicar automáticamente un programa de transporte a una red que ha diseñado e importado de Vulcan, su contraparte de modelado 3D, así como para asignar automáticamente depósitos de desechos a la ubicación más económica dentro de un vertedero según métricas, como el costo del combustible.
“Las minas son entornos complejos y la programación de la producción es igualmente compleja”, dice Craig. “Los planificadores deben considerar la pendiente de corte, la asignación de rutas y equipos, los tiempos de ciclo, el consumo de combustible y las ubicaciones de los vertederos de desechos. Existe un beneficio universal en poder presentar una vista 3D integrada y holística de un sitio de mina al mostrar simultáneamente varios modelos, vertederos de desechos, redes de transporte y topografía «.
La evolución se llama así porque se basa en un algoritmo evolutivo, que se inspira en procesos naturales como la reproducción y la mutación celular. Esencialmente, a medida que se ejecuta el algoritmo, aprende de grandes cantidades de datos operativos guardados de otros proyectos mineros, mejorando su efectividad a través de un proceso de selección, tal como vemos en la evolución. En teoría, la evolución debería mejorar cada vez más a medida que se ajusta para adaptarse a los múltiples objetivos del usuario, un pensamiento emocionante para el papel que podría desempeñar el aprendizaje automático en el futuro de la minería.
«Las técnicas clásicas se basan en la manipulación de una única solución», dijo Craig en una publicación de blog de 2015. “Para acelerar los cálculos, las instancias del mismo problema se pueden resolver utilizando más computadoras o procesamiento paralelo. Sin embargo, todo lo que obtenemos son más soluciones al problema en menos tiempo, sin mejorar la calidad. Ésta es la belleza de utilizar algoritmos evolutivos. Podemos ejecutar con una población de soluciones en paralelo «.
Fuente: Mining Technology
