Simulación on-line para el despacho de camiones mineros en operaciones a cielo abierto

Abstract

Hoy en día, gracias a los avances tecnológicos en computación que permiten la solución de problemas complejos en tiempos razonables, surge la posibilidad de incorporar sofisticadas técnicas de investigación operativa para la resolución de estas interrogantes en tiempo real, dando lugar al uso de simulación on-line, una herramienta poderosa que permite tomar decisiones basadas en indicadores de desempeño globales del sistema considerando la aleatoriedad presente en los procesos que lo conforman. Este trabajo se desarrolla en el contexto de la toma de decisiones para despacho de camiones en minería a cielo abierto, donde cada vez que un camión realiza una descarga de material se debe responder a la pregunta: ¿adónde debe ir este camión ahora? Aunque existen diversas metodologías descritas en la literatura para enfrentar este problema, éstas no son capaces de estimar el impacto de la presente decisión en las decisiones futuras, o no logran la precisión suficiente en las estimaciones a causa de la simplicidad de los métodos.En este trabajo se proponen tres metodologías para el despacho de camiones basadas en simulación on-line. La primera considera la evaluación de múltiples soluciones generadas aleatoriamente; la segunda corresponde a la técnica SRDM, expuesta por Dalal, Groel y Prieditis (2003); la tercera es una combinación de ambos métodos. Para comprobar la eficiencia de las metodologías propuestas se desarrolla un estudio de simulación, donde los resultados se miden en función de la desviación de: la ley de mineral a chancado y la razón estéril-mineral en relación a un valor objetivo, además de la tasa de alimentación a chancado alcanzado al utilizar cada método. En base a estas medidas de desempeño se demuestra la mayor precisión en la toma de decisiones lograda por los métodos basados en simulación on-line, que presentan la menor desviación en términos de los objetivos operacionales y una alimentación a chancador que supera hasta en un 11% a las metodologías más utilizadas en la industria minera.