Determinación del valor en riesgo para planes de producción en minas de block caving mediante la simulación de eventos discretos

Abstract

En Chile la industria minera tiene un fuerte impacto en la economía. Según antecedentes del Banco Central de Chile (2022) el aporte al producto interno bruto (PIB) alcanzó el 14.6%. Así también, la minería representó el 55% del total de las exportaciones del país, según el Consejo Minero (2022). Considerando estos antecedentes económicos, se desprende que parte importante del presupuesto de Chile se sustenta en la industria minera y por lo tanto el resultado de esta industria es relevante para el desarrollo de Chile. De esta forma, se plantea que la planificación minera es la base para la determinación de resultados de un periodo estipulado. Sin embargo, los resultados obtenidos mediante planes mineros determinísticos impactan en una correcta estimación. El objetivo principal de esta tesis es implementar una metodología que determine el valor en riesgo de un plan de producción y por lo tanto entregar el valor de producción esperado, por medio de la simulación de eventos discretos, la cual debe ser validada y posteriormente implementada para la reproducción de la realidad. El caso de estudio a desarrollar corresponde a una mina subterránea de block caving, que se encuentra en operación, cuyo plan determinístico alcanza las 784 kt de mineral al mes y el cual será contrastado con los resultados obtenidos de la simulación, determinando la probabilidad de cumplimiento del plan determinístico. De este modo, para el desarrollo de este trabajo es necesario crear un modelo conceptual que refleje la operación minera. Posteriormente, en base a la recopilación de antecedentes operacionales, se generan modelos probabilísticos que puedan simular el comportamiento de la operación minera. Luego de validar el modelo computacional, se lleva a cabo la simulación de eventos discretos. En este caso en particular se han definido 255 réplicas, producto de recomendaciones al implementar metodologías paramétricas y no paramétricas para la determinación del valor en riesgo. De este modo, se obtiene que el promedio acumulado de las réplicas producto de la simulación alcanza las 700 kt de mineral almes, muy por bajo el plan determinístico el cual tiene un 36% de probabilidad de cumplimiento. Por lo tanto, el valor el riesgo que cumple con la prueba de backtesting, determina una pérdida de las 160 kt de mineral almes, con una máxima pérdida condicional de 366 kt/mes. Finalmente, se destaca que el valor en riesgo de un plan de producción dependerá claramente de la representatividad del modelo y por lo tanto si la simulación no es validada, el valor en riesgo tampoco lo será.

In Chile, the mining industry has a significant impact on the economy. According to data from the Central Bank of Chile (2022), the contribution to the gross domestic product (GDP) reached 14.6%. Similarly, mining accounted for 55% of the country's total exports, according to the Mining Council (2022). Considering these economic data, it is evident that a significant part of Chile's budget is sustained by the mining industry, and therefore, the outcome of this industry is relevant for Chile's development. In this context, it is proposed that mine planning is the basis for determining the results of a stipulated period. However, the results obtained through deterministic mining plans impact accurate estimation. The main objective of this thesis is to implement a methodology that determines the value at risk of a production plan and thus provide the expected production value through discrete event simulation, which must be validated and subsequently implemented for reproducing reality. The case study to be developed corresponds to an operating underground block caving mine, whose deterministic plan reaches 784 kt of ore per month, which will be contrasted with the results obtained from the simulation, determining the probability of meeting the deterministic plan. Thus, for the development of this work, it is necessary to create a conceptual model that reflects the mining operation. Subsequently, based on the collection of operational data, probabilistic models that can simulate the behavior of the mining operation are generated. After validating the computational model, discrete event simulation is carried out. In this particular case, 255 replications have been defined, resulting from recommendations when implementing parametric and non-parametric methodologies for determining the value at risk. Thus, it is obtained that the accumulated average of the replications resulting from the simulation reaches 700 kt of ore per month, well below the deterministic plan, which has a 36% probability of fulfillment. Therefore, the value at risk that meets the backtesting test determines a loss of 160 kt of ore per month, with a maximum conditional loss of 366 kt/month. Finally, it is highlighted that the value at risk of a production plan will clearly depend on the representativeness of the model and therefore, if the simulation is not validated, the value at risk will not be either.