Planificación y Control de Producción

Presentación del tema: "Planificación y Control de Producción"— Transcripción de la presentación:

1 Planificación y Control de Producción
Enrique Rubio Sergio Barrera Sebastián Troncoso

2 Programa de Producción
Objetivo Max VAN Max vida mina Max fino …. Restricciones Veloc. desarrollo Variables productivas del método de explotación Secuencia Tonelaje procesamiento Contaminantes Costos …

3 Discretizar la Envolvente Económica
Definir UBMs Definir diseño y restricciones de éste Definir relaciones de orden entre las diferentes UBMs

4 Componentes de Modelo Parámetros Variables Restricciones

5 Parámetros y Variables
Valorización de UBM i Factor de actualización anual variables Proporción de la UBM i que es extraído en periodo t Variable o parámetros binarios que permiten asignar o definir secuencia

6 El Modelo Función Objetivo Restricciones Condiciones de borde
Conservación de masa Secuencia Minera Tonelaje meta Restricción de Leyes

7 Arquitectura del programa de producción
Secuencia Distribución de mineral económico en el horizonte de tiempo a planificar

8 Secuencia de producción

9 Arquitectura del Programa de Producción
Cómo se distribuye la producción de la envolvente económica en el tiempo y con qué recursos

10 Programa de Producción

11 Solución Control 1

12 Pregunta 1 Parámetros

13 Parámetros Ti = Reserva de Unidad Básica Minera i (UBM)
= Ley UBM i del elemento j, (Cu,Au,Arcilla,As) Cmi = Costo Mina UBM i Ci = Capacidad máxima de UBM i por periodo E/Mi = Razón estéril mineral UBM i Rfj = Factor de beneficio elemento j

14 Variables ait= proporción de reservas extraídas desde UBM i en periodo t Función Objetivo

15 Restricciones Restricciones Capacidad planta Capacidad UBM
Ponderadores Alimentación ley Cu Restricción Arsénico Restricción Arcilla

16 Ley de Alimentación a planta de cobre igual a 1,0%
Pregunta 2 Ley de Alimentación a planta de cobre igual a 1,0% VAN MMUS$ 557

17 Ley de Alimentación a planta de oro igual a 9,5%
Pregunta 3 Ley de Alimentación a planta de oro igual a 9,5% VAN MMUS$ 537

18 Ley de Alimentación a planta de Arcilla menor a 4%
Pregunta 4 Ley de Alimentación a planta de Arcilla menor a 4% VAN MMUS$ 448, disminuye 20%

19 Caserón 1 colapsa en periodo 3
Pregunta 5 Caserón 1 colapsa en periodo 3 VAN MMUS$ 541, disminuye 3%

20 Todas las restricciones se satisfacen.
Pregunta 5 Todas las restricciones se satisfacen.

21 Optimización de Programas de Producción Incorporando Variables GMM

22 Planificar para la Cadena de Valor

23 El Contexto

24 Ciclo de Planificación Minera
LTP MTP STP Operación OP. DB. OP. Performance Re Modelamiento Promesa Productiva Contratos Logistica y Equipos

25 Proceso de Planificación Minera
Modelo de Recursos Envolvente Económica Diseño Minero Secuencia de Extrcción Programa de Producción Evaluación Sistemas de Control Producción

26 El Problema

27 Secuencia Se realiza la minería en el tiempo
Se realiza a través de fáses Current sequence of Los Pelambres mine, Chile

28 El problema Cómo decidir que bloques se envian a cada línea de procesamiento SAG and Conventional Oxides and Sulphides De alguna manera incorpora una visión global de la cadena productiva

29 Descripción del Problema
SAG N/S No Where De acuerdo a la secuencia minera una serie de bloques están descubiertos Se necesita re asignar los bloques a diferentes líneas de procesos

30 Description of the Problem
N/S SAG No Where $

31 Aproximación Heuristica
Los bloques conteniendo un mayor valor se envian a molienda SAG hasta copar capacidad Total Block Revenue = %Cu*Rev. factor* Met. Recov

32 Tamaño de Molienda afecta la Recuperación
Kelebek S., 2000, Analysis of Andina data on the effect of primary grind size on the recovery of Cu with implications on processing tonnage, An internal Queen’s University report for Metalica, Santiago Chile.

33 Tamaño de Entrada vs Productividad
S.Morrell1 & W.Valery, INFLUENCE OF FEED SIZE ON AG/SAG MILL PERFORMANCE. SAG 2001, CIM.

34 Modelar las Caracteristicas de Molienda
1 2 3 Se modela la dureza (MOTC) y diferentes tipos de rocas con diferentes atributos de recuperación asociados (RT)

35 Se evaluan los Bloques Met. Recovery como función de MOTC and RT
Tiempo de procesamiento de cada bloques La utilidad de cada bloque For all k=1..K processes and i=1..I blocks For all k=1..K processes and i=1..I blocks For all k=1..K processes and i=1..I blocks

36 Construyendo el Modelo
Dimensiones Número de bloques N Parámetros Utilidades: Tiempos: Tiempos disponibles: Variables Bloque enviado a SAG Bloque enviado a N/S

37 Setting Up the Model Función Objetivo Restricciones Tiempo disponible
Limitación de recursos

38 Prototipo Se incorpora en la evaluación el MOTC y RT
Se incorpora la disponibilidad de tiempos en las plantas Se rompe la restricción de tiempo disponible en el procesamiento

39 Solución Utilizando Prog Entera
No intuitiva Toma en consideración el parámetro $/t

40 Application At Grasberg PT Freeport Indonesia

41 Grasberg Open Pit PT Freeport Indonesia
Located in West Papua The Grasberg porphyry deposit, lying northwest of the Erstsberg Mining District, contains the largest single gold reserve one of the three largest open-pit reserves in the world.

42 Setting Up The Environment
1x2 km pit 800 m deep Production Ore 260 Ktpd Waste 340 Ktpd Grades 2.5%Cueq 15 Shovels, 10 loaders 105 trucks

43 Problem Size Two processing facilities SAG and a Conventional milling line N/S 72,000 parameters 18,000 blocks need to be scheduled over a period of a year in a monthly bases 36,000 variables 54,000 constraints

44 Assumptions Heuristic was used to reduce the size of the problem in about 30% in which the time constraints left out the low grade high processing time blocks The model works with a predefined sequence The problem was solved using Front Line Premium Solver Platform with Interval Branch and Bound Method The model run for about 35 hours

45 Database

46 Geo-Mining-Metalurgical Models
MOTC Models Met. Recov. Model

47 Mills Availability

48 Results Heuristic unconstraint optimization 2,300 M$
Heuristic constraint by Processing time availability 2,175 M$ IP Optimization model 2,296 M$

49 Cut Offs By MOTC and Processing
Fixed Cut off grades for Multi-processing facilities does not work

50 Las Leyes de Corte Varían en el Tiempo y Por Procesamiento

51 Se Deriva una Heuristica para el Secuenciamiento
NS Lo anterior se incorpora en la definición de fases y valoración

52 Ciclo de Planificación Minera
LTP MTP STP Operación OP. DB. OP. Performance Re Modelamiento Promesa Productiva Contratos Logistica y Equipos

53 Modelos de Información que Sustentan la PL de Minas

54 Entorno de la Planificación Conceptual de Minas
Exploración y Prospección Modelo Geológico Modelo Mecánico de Roca Planificación Conceptual de Minas Modelo Metalúrgico Las mejores predicciones de acuerdo a la información disponibles, Modelos son solamente Modelos Modelo Económico Financiero información base para la PL de minas Modelo de Desarrollo Sustentable

55 Entorno de la Planificación Operativa de Minas
Modelo Mecánico de Roca Modelo de Desarrollo Sustentable Modelo Geológico Planificación Conceptual de Minas Modelo Económico Financiero Modelo de Comp. Operacional Modelo Metalúrgico

56 Modelo de Comportamiento Operacional
No existe actualmente de manera formal Modelo que permite transformar el proceso de reconciliación minera en conocimiento e inteligencia El basar la planificación operativa en modelos fundamentales sin incluir el modelo de comportamiento operacional puede transformarse en una planificación no sólo inútil sino peligrosa

57 Existen Riesgos en el Negocio Minero
The situation on the left is a really stupid mistake. The crushed truck on the right should be an accident.

58 Incertidumbre Incertidumbre en
El mercado Los recursos mineros Los sistemas productivos: minas y plantas La materia prima posee una alta incertidumbre Los cuerpos minerales se perforan en mallas de 50x50

59 Minería Digital El concepto de minería digital, permite acceder a datos en tiempo real relacionados con equipos y monitoreo global de la mina con los subsistemas de planificación: diseño, programa de producción y reconciliación Scoble, M., Strategic Planning for Advanced Mining Technology. Int. Jnl. Mineral Resources Engineering, Imperial College Press, London, 6, 3, pp

60 Visión: Información en los Subsistemas de Planificación
Modelos de Comportamiento Mod. Geolg. Geotec. Econ. Finan. Metalurg. Mod Desarr. Sust. Programación de la Producción Diseño Minero Modelo de Comp. Operacional Sistemas Expertos y Simulación Sistemas de Información Integrados Sistemas de Captura de Datos en Tiempo Real

61 Integración de Sistemas de Planificación para Minería de Block Caving

62 Deep Ore Zone- DOZ PT Freeport Indonesia
1000 m profundidad con una área basal 1000x200 m RMR 70, Esfuerzos principales 30 Mpa Diseñada para producir tpd Panel caving hundimiento avanzado

63 DOZ_ Freeport Mc Moran Hoy día DOZ produce 50 000 tpd
Sólo 220 ptos abiertos Produce Cu, Au, Ag Característica: Incorporación de infraestructura de producción de acuerdo al plan Uso de datos para la toma de decisiones como forma de gestión e ingeniería

64 Long Term Planning Engineering Input Operation Output Quarterly /
Best HOD Dpts sequence Cave shape Quarterly / Monthly Engineering Monthly plan Draw rate ( inch per day ) Past tons Reconciled monthly actual tons DOZbase database Tons target dpts Daily Engineering Draw rate limits Draw order à Bucket Status Draw card Shift Operation Real time monitoring Bucket of LHD Truck Equipment status Drawpoint info # Holes drilled , etc Draw point status Secondary Drill & Blast Priority Tons Assay Dpts H U clearance Actual tons shift Dispatch database PCBC Long Term Planning Quarterly plan PCBC Tons Actual tons / day ( DOZbase database ) Production report Engineering Input CMS Operation Output DOZbase DISPATCH Mucking & Hauling

65 Modificación de los Recursos Para Planificar
CuSam AuSam Tons LSQ/ PC-BC LSQ.xls Analytical output Statistics between the model and the samples Mixed Slice file Updated Select draw points

66 Modelo de Reservas de Corto Plazo
Modelo diluido Muestras Draw Column G 1 k 2 3 n HOD ?

67 Desviación Modelo Diluido versus Leyes Muestreadas
%Cu HOD Slice File Muestras Regresión lineal

68 Análisis de Desviaciones
Si la desviación entre las muestras y el modelo diluido excede un cierto umbral entonces el “slice” siguiente queda estimado por una regresión de las muestras

69 Panel 18 Potential Air Gap Forming
Seismic activity has not moved up since last August Marble coming from the North side of the footprint shows up on center panel draw points Seismic profile fits with the horizontal dilution coming from the marble contact

70 Actividad Sísmica Relacionada con la Explotación de Caserones
Fuente de información y conocimiento fundamental para entender el comportamiento del macizo rocoso en el sistema minero Here, the location of a fault structure has been defined and is shown with the seismicity. The location of the fault may have been determined by fitting a plane through the seismicity or by other means.

71 Integrando los Modelos con los Datos
Permite pronosticar debido a una calibración adecuada Este es el “modelo” o sistema a utilizar para realizar planificación táctica

72 Efecto de Comportamiento Sísmico en las Decisiones de Planificación Minera
Esfuerzos se redistribuyen Se utiliza para analizar la propagación de caving Actualmente la data sísmica facilita la construcción modelos tomografitos que permite visualizar el flujo de mineral

73 Estos Modelos Híbridos Permiten Pronosticar
Ds1 DD08W-DD07E DD10E