Optimización de la transición de método cielo abierto a subterráneo usando algoritmos genéticos
| datacite.contributor.advisor | Reyes Jara, Manuel Rolando | |
| datacite.contributor.entity | Universidad de Talca | |
| datacite.creator | Bravo Albornoz, Álvaro Andrés | |
| datacite.date.issued | 2022 | |
| datacite.rights | Acceso Abierto | |
| datacite.size | 46 p. | |
| datacite.subject | Algoritmos Genéticos | |
| datacite.subject | Optimización | |
| datacite.subject | Minería cielo abierto | |
| datacite.subject | Minería subterránea | |
| datacite.subject | Transición | |
| datacite.subject | Genetic Algorithms | |
| datacite.subject | Optimization | |
| datacite.subject | Open pit mining | |
| datacite.subject | Underground Mining | |
| datacite.subject | Transition | |
| datacite.subject | Tesis de pregrado | |
| datacite.subject | Minería a tajo abierto - Investigaciones | |
| datacite.subject | Minería subterránea - Investigaciones | |
| datacite.title | Optimización de la transición de método cielo abierto a subterráneo usando algoritmos genéticos | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-26T12:06:28Z | |
| dc.date.available | 2024-09-26T12:06:28Z | |
| dc.description.abstract | Durante muchos años la decisión de extraer mineral desde la tierra pasaba por elegir entre usar un método cielo abierto o un método subterráneo. Sin embargo, en los últimos años a partir del incremento de costos de extracción y la reducción de las leyes minerales, muchas operaciones han tomado la decisión de migrar de un open pit a un método subterráneo. Este trabajo propone un nuevo método usando algoritmos genéticos para buscar escenarios de diseño en dos dimensiones que maximicen el beneficio económico al pasar de un método cielo abierto a un método subterráneo. El método propuesto se fundamenta en la teoría de la evolución, donde una serie de escenarios iniciales son modificados y seleccionados según su valoración económica. El procedimiento se realiza en un modelo de bloques de libre acceso que cumple con las características para ser explotado por método cielo abierto y subterráneo. Los resultados de la utilización de algoritmos genéticos muestran que las soluciones presentan mejora con el paso de las iteraciones y tiempos de ejecución aceptables. Para realizar una comparación con otro método, se evalúa el mismo modelo de bloques usando un algoritmo heurístico que busca obtener el punto de transición de un open pit a un método subterráneo usando el VAN como factor de decisión. El VAN presentado por la solución propuesta por el algoritmo genético es superior, sin embargo, presentan similitudes en los escenarios de diseño óptimo. Al ser el método planteado en este trabajo un primer acercamiento a la utilización de los algoritmos genéticos para resolver el problema de transición de extracción cielo abierto a subterránea, se propone incorporar variables geológicas y el uso de estructuras mas complejas en tres dimensiones. | |
| dc.description.abstract | For many years the decision to extract ore from the earth was to choose between using an open pit method or an underground method. However, in recent years since the increase in extraction costs and the reduction of mineral grades, many operations have made the decision to migrate from an open pit to an underground method. This study proposes a new method using genetic algorithms to look for two-dimensional design scenarios that maximize the economic benefit by moving from an open pit method to an underground method. The proposed method is based on the theory of evolution, where a series of initial scenarios are modified and selected according to their economic valuation. The procedure is performed in a model of blocks of free access that meets the characteristics to be exploited by open pit and underground method. The results of the use of genetic algorithms show that the solutions show improvement with the passage of iterations and acceptable computing times. To make a comparison with another method, the same block model is evaluated using a heuristic algorithm that seeks to obtain the transition point from an open pit to an underground method using the NPV as a decision factor. The NPV presented by the solution proposed by the genetic algorithm is superior, however, they present similarities in the optimal design scenarios. As the method proposed in this study is a first approach to the use of genetic algorithms to solve the transition problem of open pit to underground extraction, it is proposed to incorporate geological variables and the use of more complex structures in three dimensions. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.other | Ingeniería Civil de Minas | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.utalca.cl/repositorio/handle/1950/14096 | |
| dc.language | es | |
| dc.placeofedition | Curicó | |
| dc.publisher | Universidad de Talca (Chile). Escuela de Ingeniería Civil de Minas. | |
| dc.subject.category | Ingeniería | |
| oaire.licenseCondition | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| oaire.licenseCondition.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| oaire.resourceType | Tesis | |
| utalca.catalogador | PPC | |
| utalca.idcarga | pag23102024a | |
| utalca.informaciondegenero | Hombre | |
| utalca.ods | Industria, innovación e infraestructura |
