Diseño óptimo de minería subterránea auto-soportada

Magíster en Minería. Ingeniera Civil de Minas === La presente investigación trata la obtención del diseño óptimo en minería subterránea auto-soportada, específicamente Sublevel Stoping (SLS) sin relleno. Se tiene como objetivo general la generación e implementación de un modelo de optimización que...

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Main Author: Grigaliunas Gompertz, María Camila
Other Authors: Yarmuch Guzmán, Juan Luis
Language:es
Published: Universidad de Chile 2017
Subjects:
Online Access:http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/143656
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spelling ndltd-UCHILE-oai-repositorio.uchile.cl-2250-1436562017-05-03T05:33:36Z Diseño óptimo de minería subterránea auto-soportada Grigaliunas Gompertz, María Camila Yarmuch Guzmán, Juan Luis Emery, Xavier Saavedra Rosas, José Goycoolea Guzmán, Marcos Minería subterránea Modelos logísticos Heurística Caserones Magíster en Minería. Ingeniera Civil de Minas La presente investigación trata la obtención del diseño óptimo en minería subterránea auto-soportada, específicamente Sublevel Stoping (SLS) sin relleno. Se tiene como objetivo general la generación e implementación de un modelo de optimización que permita la obtención del layout óptimo de caserones. Esto, con el fin de maximizar el beneficio asociado a la extracción en cualquier proyecto a ser explotado por este método. Principalmente, se generó un modelo de optimización binaria en el cual se tiene como función objetivo la maximización del beneficio de los caserones a extraer. Asimismo, se incorporaron restricciones técnico-operacionales que corresponden a la imposición de no traslape de caserones, y las restricciones relacionadas con la incorporación de pilares y losas. Con el fin de comparar los resultados, se utilizó el modelo heurístico de diseño de caserones del autor D.S.S. Sandanayake, el cual genera una familia de sets únicos de caserones que cumplen con las restricciones impuestas anteriormente, incorporando una restricción al número de soluciones (Parámetro de la heurística) para la implementación computacional factible del modelo. Para estudiar lo anterior, se generaron 5 casos de estudio asociados a distintas cantidades de caserones factibles como input. Cada uno consistió a su vez en 10 modelos variantes en ley media, lo que se traduce en un total de 200 corridas; 150 asociadas a tres parámetros de la heurística distintos. Las restantes 50 se corrieron por medio del modelo lineal. Es de resaltar que estas realizaciones se generaron para archivos de caserones factibles con niveles predefinidos, por lo que sólo se activan las restricciones de traslape y pilares contiguos. Asimismo, se generó un caso de estudio general, el cual consistió en un modelo de caserones que se corrió de forma similar a los casos anteriores; sin embargo, se incorporó una corrida asociada al archivo de caserones sin predefinición de niveles para el modelo de Envolvente Económica (modelo lineal). Los resultados reflejan la eficacia del modelo lineal ya que permite asegurar la optimalidad de los resultados, y es posible correrlo en tiempos razonables. Se tiene que el modelo lineal con niveles genera un resultado 17.17% mayor en comparación al modelo heurístico, con tiempos de ejecución razonables (segundos-minutos en comparación a horas con el modelo de Sandanayake). A su vez, el modelo lineal libre entrega resultados 4.70% mejores que el modelo restringido a niveles; pero a un costo computacional mayor (66 [hrs] extra). 2017-04-18T18:25:17Z 2017-04-18T18:25:17Z 2016 Tesis http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/143656 es Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ Universidad de Chile
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Modelos logísticos
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Grigaliunas Gompertz, María Camila
Diseño óptimo de minería subterránea auto-soportada
description Magíster en Minería. Ingeniera Civil de Minas === La presente investigación trata la obtención del diseño óptimo en minería subterránea auto-soportada, específicamente Sublevel Stoping (SLS) sin relleno. Se tiene como objetivo general la generación e implementación de un modelo de optimización que permita la obtención del layout óptimo de caserones. Esto, con el fin de maximizar el beneficio asociado a la extracción en cualquier proyecto a ser explotado por este método. Principalmente, se generó un modelo de optimización binaria en el cual se tiene como función objetivo la maximización del beneficio de los caserones a extraer. Asimismo, se incorporaron restricciones técnico-operacionales que corresponden a la imposición de no traslape de caserones, y las restricciones relacionadas con la incorporación de pilares y losas. Con el fin de comparar los resultados, se utilizó el modelo heurístico de diseño de caserones del autor D.S.S. Sandanayake, el cual genera una familia de sets únicos de caserones que cumplen con las restricciones impuestas anteriormente, incorporando una restricción al número de soluciones (Parámetro de la heurística) para la implementación computacional factible del modelo. Para estudiar lo anterior, se generaron 5 casos de estudio asociados a distintas cantidades de caserones factibles como input. Cada uno consistió a su vez en 10 modelos variantes en ley media, lo que se traduce en un total de 200 corridas; 150 asociadas a tres parámetros de la heurística distintos. Las restantes 50 se corrieron por medio del modelo lineal. Es de resaltar que estas realizaciones se generaron para archivos de caserones factibles con niveles predefinidos, por lo que sólo se activan las restricciones de traslape y pilares contiguos. Asimismo, se generó un caso de estudio general, el cual consistió en un modelo de caserones que se corrió de forma similar a los casos anteriores; sin embargo, se incorporó una corrida asociada al archivo de caserones sin predefinición de niveles para el modelo de Envolvente Económica (modelo lineal). Los resultados reflejan la eficacia del modelo lineal ya que permite asegurar la optimalidad de los resultados, y es posible correrlo en tiempos razonables. Se tiene que el modelo lineal con niveles genera un resultado 17.17% mayor en comparación al modelo heurístico, con tiempos de ejecución razonables (segundos-minutos en comparación a horas con el modelo de Sandanayake). A su vez, el modelo lineal libre entrega resultados 4.70% mejores que el modelo restringido a niveles; pero a un costo computacional mayor (66 [hrs] extra).
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