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Título: Unifed modelling and simultaneous optimization of open pit mining complexes with supply uncertainty
Autores: Goodfellow, Ryan
Fecha: 2014
Publicador: McGill University - MCGILL
Fuente:
Tipo: Electronic Thesis or Dissertation
Tema: Engineering - Mining
Descripción: A mining complex is an integrated business that extracts materials from open pit or underground mines, treats extracted materials via a series of processing facilities that are interconnected by various material handling methods, and generates a set of products that are sold and delivered to customers and/or the spot market. The primary objective when optimizing a mining complex is to maximize its value for the business and its stakeholders while obeying the technical constraints that limit production. This optimization is traditionally performed by treating the various components independently, leading to the suboptimal use of the natural resources and financial capital, and the underperformance of the mining complex. The global optimization of mining complexes aims to simultaneously optimize the mine production schedules, which define the distribution of materials over time, the destination policies, which define where extracted materials are sent, and the use of the various processing streams for processing, distribution and product marketing. As the size of the mining complex grows, there is a compounded effect that uncertainty has on the components, and new stochastic optimization methods are needed to manage this risk. This thesis aims to generate a unified modelling and global optimization methodology that integrates supply uncertainty and manages risk in the design and operation of mining complexes, and can be adapted to suit the needs and objectives of individual operations.This work advances the related field of knowledge through the development of new models and methods for optimizing mining complexes with uncertainty, which is achieved through five major contributions. First, a stochastic global optimization method is developed to simultaneously optimize multi-mine production schedules, destination policies, processing streams and capital expenditures for capacity design; while existing state-of-the-art methods may address some of these aspects, they have not been previously integrated in a simultaneous optimization model that does not rely on divvying up the global model into sub-problems. Second, a new, unified modelling approach is developed that permits the proposed methods to be tested on many different types of mining complexes with a high degree of modelling detail; as a result of this unified approach, non-linear relationships can easily be integrated in the optimization models - a limitation of existing deterministic and stochastic methods. Third, and a result of the previous development, a new approach is developed to model the economic value of the products sold, rather than the materials mined. Existing models and methods are limited by the assumption that each block has an economic value, hence the optimal processing stream is known a priori, and the block is treated and sold in isolation from other blocks; in some cases, this may lead to substantially undervaluing the resource. Using the new modelling approach, it is possible to evaluate the economic potential of products at the point of sale, rather than making these unrealistic assumptions at the block-level. Fourth, computationally efficient solvers are adapted and applied using metaheuristics. A combination of particle swarm optimization and a modified simulated annealing algorithm are developed to optimize various aspects of the global optimization problem; these methods have not been previously combined for mine optimization, and requires devising new methods to change designs and ensure that the optimizers do not get trapped in local optima. Finally, the performance, advantages and limitations of the models and methods are analyzed through full-field testing on real-world and large-scale examples. The results consistently reinforce the concept that it is possible to not only reduce the risk of not meeting production targets, thus guaranteeing financial forecasts are met, but also increase the net present value of the operation.
Un complexe minier est une entreprise intégrée qui extrait du minerai de mines à ciel ouvert ou sous-terraines, traite le minerai extrait via une série d'usines de traitement de métaux, qui sont interconnectées par une variété de méthodes de traitement, et génère un ensemble de produits qui sont vendus et livrés à des clients ou sur le libre marché. L'objectif premier lors de l'optimisation d'un complexe minier est de maximiser sa valeur pour l'entreprise et les parties prenantes tout en respectant les contraintes techniques qui limitent la production. Cette optimisation est faite de façon traditionnelle en considérant chaque composante indépendamment, conduisant à une utilisation sous-optimale des ressources naturelles et capitaux financiers. L'optimisation globale des complexes miniers cherche à optimiser simultanément les calendriers de production de multiples mines, définissant la distribution du minerai dans le temps et les politiques de destination. Celles-ci définissent où le minerai extrait est envoyé, l'utilisation des différents courants de traitement et produits pour le marché. L'incertitude produit un effet d'agrégation sur les différentes composantes et donc de nouvelles méthodes d'optimisation stochastiques doivent être développées pour gérer ce risque. Cette thèse a pour objectif de générer un model unifié et une méthodologie d'optimisation globale qui intègre l'incertitude géologique et gère le risque du design et des opérations de complexes miniers et peuvent être adapté pour répondre aux besoins et objectifs pour différentes opérations.Ce travail fait avancer le domaine connexe par le développement de nouveaux modèles et méthodes pour l'optimisation globale de complexes miniers avec incertitude. Ceci est principalement réalisé par cinq contributions majeures. Premièrement, une méthode d'optimisation stochastique est développée pour optimiser le calendrier de production de multiples mines, les politiques de destinations, les courants de traitements et les dépenses en capital pour le design des capacités, par opposé à l'état de l'art existant qui peut adresser quelqu'un de ces aspects sans considérer l'optimisation simultanée et sans diviser le modèle globale en sous-problèmes. Deuxièmement, une nouvelle approche unifiée est développée qui permet de modéliser et d'être appliqué à différents types de complexes miniers. Un résultat de cette approche généralisée est la capacité d'intégrer facilement des relations non-linéaires dans les modèles d'optimisation. Troisièmement, une nouvelle approche est développée pour modéliser la valeur économique des produits vendus plutôt que celui du minerai extrait. Les méthodes et modèles existants sont limités par l'hypothèse que chaque bloc d'exploitation possède une valeur économique et donc le courant de traitement optimal est connu a priori. Dans certains cas, ceci peut produire une sous-évaluation substantielle des ressources. En utilisant le modèle unifié, il est possible d'évaluer le potentiel économique des produits aux points de vente plutôt que de faire une hypothèse irréaliste au niveau des blocs. Quatrièmement, une combinaison d'algorithmes d'optimisation par essaims particulaires et de recuit simulé modifié est développée pour optimiser les divers aspects de ce problème d‘optimisation globale. Ces méthodes n'ont jamais été combinées pour l'application au domaine minier et donc ceci requiert le design de nouvelles méthodes afin de modifier le design et s'assurer que l'optimiseur n'est pas coincé dans un optimum local. Finalement, les performances, avantages et limites des modèles et des méthodes présentés sont analysés grâce à des applications sur des exemples de grandes tailles. Les résultats renforcent le concept qu'il est possible de non pas juste réduire le risque d'écart entre les cibles de production attendues et réelles, garantissant l'atteinte des prévisions financières, mais aussi augmente la valeur nette actualisée des opérations.
Idioma: en