Mathematical modelling of blasting decisions using an integrated open pit mine to mill model
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Date
2017
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Abstract
En industrias sensibles al precio, como la industria minera, el costo y la productividad son los factores clave. Por lo tanto, tomar las decisiones correctas para reducir los gastos y aumentar el rendimiento del proceso puede marcar la diferencia cuando se trata de mantenerse activo en un mercado que cambia rápidamente. El concepto de Mine to Mill corresponde a modelos que describen los procesos mineros, desde las decisiones de tronadura hasta las decisiones de la planta. Estos modelos de toma de decisiones buscan mejorar el rendimiento de todos los procesos aguas abajo. En esta tesis estudiaremos las variables que están involucradas en la etapa de tronadura de una mina a cielo abierto y cómo afectan el desempeño económico de la mina. Las preguntas de investigación son: ¿Es posible crear un modelo matemático integrado de todos los procesos mineros? ¿Podemos determinar una relación entre las variables de tronadura y el consumo total de energía? ¿Hay un diseño de tronadura que maximiza la productividad de la operación reduciendo el consumo de recursos? La contribución de este trabajo es analizar el impacto de las decisiones de tronadura en los costos y el consumo de energía de una operación minera a cielo abierto, mediante el desarrollo de un modelo matemático que evalúa el rendimiento operativo y económico bajo cualquier configuración de los equipos de la mina y planta. Este utiliza modelos matemáticos existentes de los procesos de perforación, tronadura, chancado y molienda balanceando la simplicidad de los inputs y la precisión de los outputs. La simulación de la operación de una mina chilena muestra el diseño de tronadura que reduce el consumo de energía, incrementando el rendimiento y los ingresos anuales. Para el caso estudiado, se observaron incrementos de 25% en el rendimiento de la planta y los ingresos anuales, al reducir en 15% el diámetro de perforación e incrementar el factor de carga en un 15%.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2017