Alternativas de operativización de fases en un yacimiento cuprífero
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Yarmuch Guzmán, Juan Luis
Author
dc.contributor.author
Obach Mege, José Joaquín
Associate professor
dc.contributor.other
Troncoso Bórquez, Sebastián
Associate professor
dc.contributor.other
Carmona Caldera, Sebastián
Admission date
dc.date.accessioned
2017-04-17T15:20:25Z
Available date
dc.date.available
2017-04-17T15:20:25Z
Publication date
dc.date.issued
2016
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/143615
General note
dc.description
Ingeniero Civil de Minas
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
El proceso de planificación minera de largo plazo para minas de cielo abierto comúnmente se aborda en etapas, debido a la gran cantidad de variables que hacen del problema uno complejo de resolver. El objetivo de este trabajo es estudiar la etapa de diseño de fases para un depósito cuprífero, lo que consiste en operativizar los pits anidados que son generados ya sea mediante el algoritmo de Lerchs & Grossmann o el Modelo de Secuenciamiento de Bloques propuesto por Johnson, utilizando distintos criterios de diseño empíricos y cuantificando su impacto en desviaciones de tonelaje y el resultado económico del agendamiento de la producción mediante el algoritmo Milawa.
De los resultados experimentales, se concluye que los criterios de diseño empíricos basados en tonelajes de fase no presentan por si solos una ventaja o desventaja desde el punto de vista operacional y económico, lo que queda demostrado al ser sobreseídos por el resultado del algoritmo Milawa. En segundo lugar, el proceso de diseño afecta en la evaluación económica, pero no de manera correlacionada con las desviaciones de tonelaje. Adicionalmente, se destaca que el modelo de Secuenciamiento de Bloques obtiene un mejor VAN que el de Lerchs & Grossmann para los planes de este yacimiento.
Este trabajo refuerza la idea de que el enfoque de la planificación minera de largo plazo debe avanzar hacia metodologías que permitan integrar las variables del problema, para así reducir las distorsiones entre etapas, la necesidad de iteraciones entre éstas, y por sobre todo comprender el impacto económico de los criterios y decisiones que deben ser tomadas.