Variables de impacto en la programación minera
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i12.34146Palabras clave:
Mejoramiento; Análisis de componentes principales; Avances; Secuenciación.Resumen
La planificación de la mina se desarrolla considerando variables económicas, leyes, litología, posición espacial. Estas variables se utilizan para determinar el límite final del tajo y la secuencia de operaciones. Normalmente, sólo se muestrean exhaustivamente las variables relacionadas con el grado. Las demás variables se configuran con valores medios. Las técnicas estadísticas multivariantes permiten determinar las variables de mayor impacto. Utilizando un modelo geológico de cobre y oro, la secuencia final del tajo y la extracción se determinará utilizando el algoritmo de Lerchs-Grossmann. El modelo de bloques resultante se evaluará para variables no estándar en la población. Los elementos de la población fueron estandarizados y debidamente transformados en variables continuas. La técnica de análisis de componentes principales se utilizará para determinar las variables más importantes de la secuenciación de la mina y el tajo final. El objetivo de este trabajo es determinar las variables más influyentes en la determinación del rajo final y la secuenciación del minado. Las herramientas de planificación minera solo presentan el resultado final de la planificación. No señalan las variables más sensibles. Es importante determinar las variables en las que un pequeño cambio de valor es capaz de convertir un bloque minado en estéril. El trabajo confirmó la importancia de las variables económicas relacionadas con la función de beneficio, sin embargo, cuantificó que el posicionamiento espacial de la manzana tiene una importancia similar a algunas variables económicas.
Citas
Ahmadi, M. R. (2018). Cutoff grade optimization based on maximizing net present value using a computer model. Journal of Sustainable Mining, 17(2), 68–75. https://doi.org/10.1016/j.jsm.2018.04.002
Bakke, H. A., Leite, A. S. de M., & Silva, L. B. da. (2008). Estatística Multivariada: Aplicação Da Análise Fatorial Na Engenharia De Produção. Revista Gestão Industrial, 4, 01–14.
Boezio, M. N. M. (2010). Estudo das metodologias alternativas da geoestatística multivariada aplicadas a estimativa de teores de depósitos de ferro. 465.
Borouche, J. M. ., & G, S. (1982). Análise de dados (Zahar (ed.)).
Burgarelli, H. R., Souza, F. R., Nader, A. S., Navarro Torres, V. F., Câmara, T. R., Ortiz, C. E. A., & Galery, R. (2018). Direct block scheduling under marketing uncertainties. REM, 71(2), 275–280.
Campos, A. C. A., & Girodo, A.C,Valente, J. (2000). Otimização de cavas ou estacionarização de parâmetros: Qual caminho a seguir? In IBRAM (Ed.), I Congresso Brasileiro de Mina a Céu Aberto & I Congresso Brasileiro de Mina Subterrânea.
Drummond, R. D., & Vidal, A. C. (2011). Comparação entre as técnicas multivariadas MAF e PCA aplicadas na classificação de eletrofácies. Revista Brasileira de Geofisica, 29(3), 497–509. https://doi.org/10.22564/rbgf.v29i3.95
Fontoura, D. M. (2017). Método para auxílio na definição da quantidade de minério liberado. Universidade Federal do Rio Grande do SUl.
Hall, B. (2014). Cut-off Grades and Optimising the Strategic Mine Plan Cut-off Grades and Optimising the Strategic Mine Plan.
Mallmann, E. M. (2015). Pesquisa-ação educacional: preocupação temática, análise e interpretação crítico-reflexiva (C. de Pesquisa (ed.), 45th ed.).
Mingoti, S. A. (2017). Análise de Dados Através de Métodos de Estatística Multivariada: Uma Abordagem Aplicada (E. UFMG (ed.), 2nd ed.).
Mustapha, H., & Dimitrakopoulos, R. (2011). HOSIM: A high-order stochastic simulation algorithm for generating three-dimensional complex geological patterns. Computers and Geosciences, 37(9), 1242–1253. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2010.09.007
Pereira, A., Shitsuka, D., Parreira, F., & Shitsuka, R. (2018). Método Qualitativo, Quantitativo ou Quali-Quanti. In Metodologia da Pesquisa Científica. https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1. Acesso em: 28 março 2020.
Prichoa, C. E., & Ribeiro, S. R. A. (2013). Aplicação da análise de componentes principais em dados extraídos automaticamente de imagens de satélite landsat 5 TM. Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
Rendu, J.-M. (2014). An Introduction to Cut-Off Grade Estimation (Second). Society for Mining, Metallurgy & Exploration (SME).
Rendu, J. (2008). An Introduction to Cut-off Grade Estimation. Society for Mining, Metallurgy, And Exploration, Inc. (SME).
Richards, J. A. (1993). Remote Sensing Digital Image Analysis - An Introduction (2nd ed.). Springer-Verlag.
Souza, F. R., Burgarelli, H. R., Nader, A. S., Ortiz, C. E. A., Chaves, L. S., Carvalho, L. A., Torres, V. F. N., Câmara, T. R., & Galery, R. (2018). Direct block scheduling technology: Analysis of Avidity. REM - International Engineering Journal, 71(1), 97–104. https://doi.org/10.1590/0370-44672017710129
Tang, F., & Tao, H. (2006). Binary principal component analysis. BMVC 2006 - Proceedings of the British Machine Vision Conference 2006, 377–386. https://doi.org/10.5244/c.20.39
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