Durante décadas, la industria minera ha tratado la planificación de minas como un proceso paso a paso. Esta tecnología tradicional se ha establecido de manera inteligente frente a las limitaciones tecnológicas de ese tiempo.
La metodología convencional, representada en la Figura 1, en general, consta de tres etapas principales:
a) optimización de la fosa final de excavación con pits o fosas anidadas (algoritmo de LG).
b) la definición de las fosas incrementales (pushback).
c) la programación de bancos dentro delas fosas incrementales.
Es posible que se requieran manipulaciones intermedias y ciclos sobre estos pasos para que se pueda lograr un Valor Presente Neto (VPN) más alto.
Figua 1: Proceso de programación tradicional
Algoritmos para la planificación de minas a largo plazo
La Programación directa de bloques (Direct Block Scheduling) es una alternativa a este proceso tradicional. Investigadores de todo el mundo lo han estudiado durante casi 50 años, pero en aquel entonces las computadoras no estaban lo suficientemente desarrolladas para manejar el enfoque propuesto por primera vez por Johnson en 1968. Durante décadas, otros autores siguieron la propuesta de Johnson e introdujeron sus algoritmos, la tecnología avanzó considerablemente, pero la capacidad de resolver problemas de mayor tamaño (cantidad de variables) siguió siendo un reto.
DBS se volvió viable solo después del advenimiento de la tecnología de 64 bits y en el año 2015 se lanzó SimSched DBS de forma oficial al mercado, basado en tecnología de 64 bits. El enfoque de DBS considera todos los periodos simultáneamente, proporcionando una visión holística del problema de programación de mina al maximizar el VPN sin restricciones en cuanto al uso de fosas incrementales y leyes de corte (cut-off grade) predefinidos. La Figura 2 resume cuánto tiempo se ha estudiado la DBS en las últimas décadas.
Figura 2: Investigaciones sobre la programación directa de bloques
El objetivo de DBS es definir el límite la fosa final de excavación óptima y la programación de la mina de forma simultánea, es decir, determinar qué bloques se deben extraer, cuándo y el destino de cada bloque para maximizar el VPN respetando las restricciones de producción / operación, los ángulos de la pendiente de la fosa, tasa de descuento, reservas, entre otros; todo realizado directamente desde el modelo de bloques. Esto significa que los pasos de optimización de fosas y programación no se obtienen por separado, sino en un proceso único y optimizado.
Además, el marco del algoritmo basado en MILP (Mixed Integer Linear Programming) con heurísticas , es flexible para incluir cualquier otro tipo de restricciones (flota y horas de excavación, producción de metal, distancia de acarreo promedio, entre otras) y mezcla (blending). La figura 3 ilustra una comparación entre DBS y la metodología tradicional.
Figura3: Comparación entre metodología tradicional y DBS
La Programación Directa de Bloques no requiere predefinir sus destinos ya que es capaz de definir lo que es mineral / escombro automáticamente.
Debido a esta definición optimizada, los valores económicos se calculan antes de importar los datos para cada posible destino. Esto representa que se pueden crear N destinos diferentes, lo que deja al algoritmo la tarea de definir los mejores destinos de los bloques en función de la viabilidad de explotarlos y sus contribuciones económicas, representadas por el valor del bloque. El usuario ya no necesita asumir la ley de corte (cut-off grade) basado en la experiencia previa para predefinir si un bloque es mineral o es escombro.
La ley promedio reportada en cada período por DBS (Figura 4) puede interpretarse como un corte «óptimo» que se alcanzó como consecuencia de un complejo proceso de optimización que consideró las restricciones de producción, geotécnicas y temporales, de las cuales se opone a supuestos arbitrarios predefinidos que gobernaría los destinos de los bloques presente en la metodología convencional para la programación de minas. La Figura 5 ilustra un diagrama de flujo simplificado de cómo se definen los destinos de los bloques.
Figura 4: Ley promedio a lo largo de la vida útil de la mina lograda por SSDBS en el depósito McLaughlin
Figura 5: Diagrama de flujo simplificado de optimización de destinos de los bloques