Optimización de planificación de desarrollo y preparación de corto plazo en minería subterránea

L. Alvarez y N. Morales – Laboratorio de planificación minera DELPHOS, DIMIN & AMTC, Universidad de Chile.

Para la planificación de minas subterráneas en un horizonte de corto plazo existe escasa investigación para la programación del desarrollo y preparación. En el presente estudio se presenta una metodología para el agendamiento de las actividades de la construcción de galerías horizontales para un horizonte de un turno o un día que consiste en plantear el problema como un Job Shop Scheduling (JSP) con tiempos de seteo dependiente de la secuencia y equipos paralelos no relacionados, cuyo agendamiento se resuelve por algoritmos genéticos y búsqueda tabú. Esta metodología es aplicada en un caso de estudio, donde se compara con los resultados expresados en frentes equivalentes con un modelo matemático de optimización de largo plazo, los resultados muestran, por una parte, las limitantes del modelo matemático adaptado, destacando los resultados de JSP tanto por su operatividad al considerar el tiempo de traslado de equipos, calidad de la solución como un tiempo de cómputo inferior a los dos minutos.

La minería subterránea consiste en una red compleja de excavaciones en el macizo rocoso que tienen el propósito de extraer mineral (Hustrulid, 2001). La planificación de minas subterráneas está principalmente orientada a la optimización de la producción en el mediano o largo plazo (Terblanche, 2017), y en el cumplimiento de la producción de mineral respetando las restricciones operacionales en un horizonte de corto plazo (Nehring, 2012; Diering, 2012; O’Sullivan, 2015).

Por otro lado la planificación del desarrollo y preparación minera que consiste en agendar la construcción de galerías horizontales, verticales, obras civiles de manera condicionada para habilitar los sectores de extracción para dar cumplimiento a los requerimientos del plan de producción es realizada en una segunda etapa y sin optimizar, pero en años recientes se ha investigado el optimizar de manera integral la producción y la preparación para un horizonte de largo y mediano plazo Rocher et al (2011), Morales et al (2012), Brickey (2015), Terblanche (2015), Muñoz (2018) y Nancel-Penard et al (2020).
Lamentablemente para un horizonte de corto plazo existe una escasa investigación para la optimización de la planificación del desarrollo y preparación, la cual tiene como propósito la coordinación de numerosos recursos desde trabajadores hasta equipos entre diferentes frentes de explotación (Tyson, 2019), cada uno de ellos con sus propias limitaciones (Campeau, 2020) que según Topal (2008) es una tarea compleja. La construcción o avance de una galería horizontal conlleva un conjunto de actividades que se deben realizarse de manera secuencial, este conjunto de actividades es conocido como ciclo (Cortes, 2018),  en el caso de minas de panel caving el ciclo es más extenso en comparación a operaciones de sub level stoping.

En este artículo, presentamos una metodología que busca optimizar el agendamiento de las actividades de construcción de galerías horizontales para un horizonte de corto plazo. Esta metodología busca asistir al planificador en la generación del programa del turno del desarrollo horizontal. La metodología consiste en plantear el agrandamiento del turno como un problema de tipo Job Shop Scheduling con tiempos de seteo dependiente de la secuencia y equipos paralelos no relacionados, cuyo agendamiento se resuelve por algoritmos genéticos y búsqueda tabú. La metodología tiene como propósito minimizar el makespan que corresponde el intervalo de tiempo entre el inicio del procesamiento del primer trabajo y el tiempo de terminación del último trabajo. Minimizar el makespan de forma indirecta maximiza la utilización de los recursos, generando la mayor actividad en las frentes en el menor tiempo
posible. En este trabajo se presentan y comparan dos formas de modelar el problema, el primero es mediante la adaptación de un modelo de
optimización para largo plazo y el segundo mediante el Job Shop Scheduling. Se debe mencionar que la resolución de un problema de tipo Job Shop Scheduling es una tarea compleja, ya que es un problema combinacional definido como NP-difícil.

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