Incorporación del valor del dinero en el tiempo para la determinación de límites económicos de un Open Pit
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Date
2015
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La minería es una actividad industrial de alto riesgo técnico y económico. El riesgo técnico considera las incertidumbres asociadas al tamaño, la forma y la calidad del cuerpo mineralizado, la estabilidad del diseño minero, el tamaño de la operación, la disponibilidad y utilización del equipamiento, entre otros aspectos. Por otro lado, el riesgo económico y financiero tiene relación con los pronósticos de precios, costos e inversiones, con la determinación adecuada de la tasa de descuento y con la selección óptima de fuentes de financiamiento, entre otros. Por estas razones, en cada etapa del proceso de planificación se buscan aquellos resultados óptimos que reducen la incertidumbre y maximizan el valor presente neto del negocio. Una de estas etapas es la determinación del tamaño de pit final. Conocer el límite de pit final es muy importante, pues es la base para determinar las reservas a explotar y la rentabilidad global del negocio. En las últimas cinco décadas, se ha investigado bastante para desarrollar algoritmos que permitan encontrar el límite óptimo de una mina explotada a cielo abierto. Se ha recurrido a la programación lineal, a la técnica de flujo en redes, a la programación dinámica, a la heurística, y más recientemente a la inteligencia artificial. Sin embargo, el problema es tan complejo que solo el algoritmo de cierre máximo de Lerchs y Grossmann (1965) ha logrado el objetivo de optimización. No obstante, este algoritmo no aporta a la estrategia empresarial de maximizar el valor presente neto, pues solo puede optimizar límites de pit en base al beneficio instantáneo o flujo de caja.En vista de esta problemática, se piensa que un algoritmo que busque los límites de pit en base a la maximización del valor presente neto del negocio, a pesar de que no encuentre un óptimo, generará un resultado mejor que el de Lerchs y Grossmann (1965). En esta investigación, se desarrolló un nuevo algoritmo que permite definir el límite de pit que produce el máximo valor presente neto (VPN) para un depósito mineral, bajo un escenario económico dado y para una tasa de descuento dada. El método utiliza un algoritmo que combina programación dinámica, para la búsqueda de una secuencia de extracción óptima, y heurística, para ajustar los bloques mineralizados del límite. Fue probado para la evaluación de depósitos minerales de diferentes tamaños y variadas distribuciones de leyes. Los resultados confirman que para una tasa de descuento cero los límites de pit resultaron ser muy similares que aquellos definidos utilizando el método de Lerchs y Grossmann (1965). Sin embargo, cuando se utiliza una tasa de descuento mayor que cero se genera un valor presente neto mayor o al menos igual. Esta investigación generó dos publicaciones internacionales: “Definition of Economic Pit Limits Taking in Consideration Time Value of Money” (E. Latorre y T.S. Golosinski, 2011) y “Optimising Open Pit Mine Scheduling Taking into Consideration Time Value of Money and Mining Restrictions” (E. Latorre y T.S. Golosinski, 2012).
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Tesis (Doctor en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2015