Planificación Minera Subterránea (Nivel Avanzado)

NIVEL AVANZADO

PLANIFICACIÓN MINERA SUBTERRÁNEA

Curso avanzado de planificación minera subterránea que integra el diseño y análisis de estabilidad, selección de métodos de extracción, y optimización de la producción/ desarrollo mediante metaheusticas y modelos matemáticos de optimación MILP, CP de manera determinista y estocástica.

Descripción

Curso avanzado de planificación minera subterránea que integra el diseño y análisis de estabilidad, selección de métodos de extracción, y optimización de la producción/ desarrollo mediante metaheusticas y modelos matemáticos de optimación MILP, CP de manera determinista y estocástica.

El curso abarca desde el análisis geotécnico, evaluación empírica de la estabilidad de caserones y pilares, manipulación de modelos de bloques, construcción de curvas tonelaje-ley, implementación de algoritmos genéticos, recocido simulado y búsqueda tabú en la optimización del diseño. Además, se aborda la planificación del desarrollo horizontal mediante modelos de Job Shop Scheduling, así como la definición y optimización de planes de producción y desarrollo, considerando restricciones operativas y financieras, con metodologías deterministas y estocásticas para maximizar el valor actual neto (VAN).

Formato del curso: Online - asincrónico

Contenidos

Modulo I

Introducción al Diseño de Minas Subterráneas

Modulo II

Diseño Geométrico de Caserones y Pilares en Python

Parámetros geotécnicos para el diseño subterráneo, Clasificación de Barton (Q) y RMR.
Análisis de estabilidad con métodos empíricos.
Gráfico de estabilidad de Método de Mathews, Potvin entre otros (caserones).
Análisis de Estabilidad de pilares: Método de Lunder y Pakalnis.

Modulo III

Optimización de Diseño de Caserones (Metaheurísticas)

Modelos de bloques en Python.
Visualización y análisis estadístico en python del modelo de bloques.
Curvas tonelaje en python.
Algoritmos: Genéticos, Recocido Simulado, Búsqueda Tabú.
Optimización del diseño de caserones mediante metaheurísticas.
Visualización de diseños 3D en python.

Modulo IV

Job Shop Scheduling aplicado al Desarrollo de Mina

Modulo V

Planificación de Producción y Desarrollo UG

Definición de tasas de producción mediante Hill Value en Python.
Definición de ritmos de desarrollo.
Modelos matemáticos de optimización de planes mineros considerado restricciones: precedencias, producción simultánea, capacidad de desarrollo.
Optimización en python de planes mineros deterministas maximizando el VAN.
Optimización en python de planes mineros estocásticos maximizando el VAN considerando incertidumbres operativas.

CERTIFICADO

CONDICIONES

DE APROBACIÓN

Deberá aprobar una prueba al finalizar el curso, relativa a los contenidos vistos, para obtener el certificado de aprobación emitido por NUBE MINERA.

NIVEL AVANZADO