Metodología de construcción de modelo de simulación para camiones autónomos

Abstract

El presente trabajo de título se desarrolló en la Superintendencia de Ingeniería y Gestión Procesos Mina de Empresa del Rubro Minero (ERM). El objetivo principal es generar una metodología de construcción de modelo de simulación mediante el software Orchestra de TI Mining, replicable en el tiempo para utilizarla como método de validación de movimiento mina y velocidad de planes mensuales para ERM. Actualmente, ERM tiene un error de 26% de estimación de velocidad en sus planes mensuales, con la incorporación de la simulación de procesos a la planificación, se pretende disminuir este error. La ERM, es una faena minera dedicada a la extracción de cobre mediante el método a cielo abierto. Está ubicada en el sector de Pampa Elvira, dentro de la comuna de Sierra Gorda, en la Región de Antofagasta a una altura geográfica de 2660 m.s.n.m. La flota de carguío y transporte cuenta actualmente con 18 camiones modelo Komatsu 930E-4 AT de 300 [t], 1 pala hidráulica y 2 eléctricas, además de 2 cargadores frontales. La metodología propuesta se dividió en 3 partes, la primera de ellas fue una recopilación de los datos necesarios para la construcción de los modelos de simulación. La segunda parte pretendía proponer una metodología de simulación con 2 variables de control para establecer cuándo un modelo estaba correctamente calibrando; las dos variables utilizadas fueron la velocidad media y el tonelaje total transportado. Los meses utilizados para esta etapa fueron los de diciembre 2018 a enero-febrero 2019. Al terminar esta etapa los modelos fueron verificados y validados con los datos reales de operación. Los resultados indicaron que la metodología de simulación generada disminuye el error de estimación inicial de velocidad a un máximo de 6,5 %, disminuyendo considerablemente la brecha inicial existente, mientras que el tonelaje presenta un error de estimación de un máximo de -0,8%. La última parte de este estudio permitió verificar la efectividad de la aplicación de la metodología de simulación sobre la base de planes mensuales, en este caso, los meses utilizados fueron los planes de marzo a mayo 2019. El error de estimación de velocidad resultó en un máximo de 2%, mientras que el tonelaje varió entre un 1% a un 37%. Finalmente se puede concluir que se logró generar una metodología de simulación replicable en el tiempo, que disminuye el error de estimación de velocidad, sin embargo, los resultados indican que el tonelaje total no entrega resultados con una precisión deseable en comparación con la lograda para estimar la velocidad.

This undergraduate thesis was developed in the Superintendence of Engineering and Process Management Mine of the Mining Industry Company (MIC). The main objective is to generate a simulation model construction methodology through time-replicating Mining IT Orchestra software to use it as a method of validating mine movement and speed of monthly plans for MIC. Currently, MIC has a 26% speed estimation error in its monthly plans, with the incorporation of process simulation into planning, this error is intended to be reduced. The MIC is an open pit copper’s mine dedicated to the extraction of copper through the open pit method. It is located in the Pampa Elvira sector, within the Sierra Gorda commune, in the Antofagasta region at a geographical height of 2660 m.a.s.l. The MIC’ mining fleet currently has a transport fleet currently has 18 Komatsu 930E-4 AT model trucks of 300 tons, 1 hydraulic and 2 electric shovels, as well as 2 front loaders. The proposed methodology was divided into 3 parts, the first of which was a compilation of the necessary data for the construction of simulation models. The second part was intended to propose a simulation methodology with 2 control variables to establish when a model was correctly calibrating; The two variables used were the average speed and the total tonnage transported. The months used for this stage were those from December 2018 to January-February 2019. At the end of this stage the models were verified and validated with the actual operating data. The results indicated that the simulation methodology generated decreases the initial speed estimation error to a maximum of 6.5%, considerably reducing the existing initial gap, while the tonnage presents an estimation error of a maximum of -0.8 %. The last part of this study allowed to verify the effectiveness of the application of the simulation methodology based on monthly plans, in this case, the months used were the plans from March to May 2019. The speed estimation error resulted in a maximum of 2%, while the tonnage ranged from 1% to 37%. Finally, it can be concluded that it was possible to generate a replicable simulation methodology over time, which decreases the error of speed estimation, however, the results indicate that the total tonnage does not deliver results with desirable precision compared to that achieved to estimate speed.