Planejamento de Lavra Intuitivo e Operacional

Criar múltiplos cenários otimizados de SEQUENCIAMENTOS DE LAVRA nunca foi tão simples

Processos

Aumente receitas e reduza custos tomando melhores decisões

SimSched Direct Block Scheduler

Sequenciamento otimizado - Do modelo aos resultados em apenas uma etapa
  • Densidades.
  • Teores.
  • Ângulos de talude.
  • Valores econômicos.
  • Recuperações, e mais por vir.
  • Múltiplos destinos, incluindo pilhas de estoque.
  • Controles para taxa de avanço vertical.
  • Controle da largura mínima de lavra.
  • Controle da largura de fundo de cava.
  • Limites físicos definidos pelo usuário.
  • Períodos sequenciados simultaneamente.
  • Gráficos gerados automaticamente em Excel.
  • Visualização 3D de blocos e superfícies.
  • Exportação dos blocos sequenciados em CSV.
  • Exportação das superfícies para operacionalização.
  • Karol Bartsch
    Engenheiro de Minas - Diretor da Mining in Motion

    “Eu tenho alta consideração pela equipe da MiningMath, não apenas pelo trabalho de desenvolver o SimSched, mas também pela atenção que dão ao responder prontamente questões e problemas levantados pelo usuário.”

    Leia o depoimento completo

    Karol Bartsch

    Karol Bartsch, um dos primeiros clientes do SimSched, tem mais de vinte e cinco anos de experiência em lavra de minério de ferro a céu aberto e na indústria mineral do ouro em produção e ambiente de planejamento. Ele também tem extensa experiência como Competent Person em Chumbo por reportar reservas minerais segundo as regras dos códigos JORC e SEC, além de reservas minerais e avaliação de risco de planejamento de lavra segundo o SOX. Recentemente, Karol produziu um estudo de caso utilizando o SimSched DBS, o qual nós reproduzimos aqui com sua autorização.

    Sequenciamento de Pilhas de Estéril com SimSched DBS

    “SimSched DBS é um pacote de otimização de lavra a céu aberto que seleciona a cava de NPV máximo enquanto gera o sequenciamento de lavra. SimSched oferece otimização de modelos de multi-elementos com rotas de processo alternativas para cada bloco, com pilha de estoque/opção de recuperação para qualquer minério em potencial. O estéril também pode ter pilhas alternativas definidas. O valor econômico (ou custos) de cada bloco será considerado na seleção da rota de processo ou um destino.

    Enquanto testava o SimSched, fiquei interessado em ver se uma otimização de sequenciamento de pilha de estéril pode ser gerada e mais tarde conectada ao sequenciamento de lavra ótimo (exemplo: cava ótima) e mais, se esse sequenciamento poderia melhorar a estimativa de custo além da otimização de planejamento de lavra (tamanho ótimo de cava e sequenciamento de produção). O modelo de blocos de estéril seria preparado antecipadamente e, então, o sequenciamento de pilhas de estoque gerado.

    O teste de sequenciamento de estéril foi baseado nas seguintes premissas:

    • apenas custos de operação do empilhamento de estéril foram considerados;
    • sem provisão para mudar a capacidade de frota durante o tempo (sem CAPEX adicional);
    • minimizar custo presente líquido do empilhamento de estéril é o objetivo principal da otimização;
    • o modelo de blocos de estéril foi construído numa topografia plana.

    A construção da pilha de estéril em uma superfície plana é feita camada por camada do nível mais baixo ao mais alto, rampas e estradas de acesso são construídas para conectar saídas de rampas a cada nível e a ponta da pilha no mesmo nível. Se virarmos a pilha de estéril de cabeça para baixo e convertermos a atividade de empilhamento a uma atividade de lavra, a extração da pilha pareceria exatamente como uma lavra a céu aberto.

    Uma planilha-modelo de pilha de estéril de 3 níveis foi projetada para considerar mudanças no tamanho do bloco da pilha, incluindo a altura da elevação, localização da rampa para o primeiro nível e localização das saídas das rampas para todos os outros níveis da pilha. O custo de empilhamento inclui um transporte plano do estéril para a o ponto inicial da rampa da pilha (isto é, da cava para pilha), e também para cada bloco em todos os níveis. Vale a pena notar que já que o transporte no plano é mais barato inicialmente, até uma certa distância, então se torna mais econômico começar o empilhamento em um nível mais acima. Uma vez que o SimSched é essencialmente uma ferramenta de otimização de cava, ele necessita que alguns campos estejam disponíveis no modelo:

    • localização de cada bloco é representada pelos índices iX, iY e iZ;
    • valor para o teor de um elemento em PPM ou % (para estéril eu usei 1 para um bloco que receberá o estéril e 0 para blocos fora da pilha);
    • valor econômico para processo e valor econômico para estéril;
    • densidade da rocha e ângulos de talude – cada um pode ser um campo no modelo ou um valor padrão inserido em uma das telas da interface.

    O valor econômico para processar estéril está diretamente relacionado aos custos de empilhamento, quanto menor o custo, maior é o valor para fazer tal bloco mais atrativo para ser usado primeiro.

    A otimização considera mudanças na largura mínima – ou uma largura mínima da célula da pilha, isso pode evitar que a face da pilha mude desordenadamente dentro de um mesmo período. A taxa vertical de avanço pode ajudar a promover o aumento da altura da pilha mais rapidamente, devendo haver uma necessidade real – talvez para empilhar sobre uma topografia que não seja plana.

    Modelar áreas de uma pilha para armazenar materiais de diferentes propriedades químicas ou físicas pode ser definido como processos diferentes (alternativos). Capacidade de empilhamento ('processamento') podem ser controladas usando restrições de períodos.

    Dado que um modelo flexível de pilha de estéril é criado, tanto em softwares gerais de mineração quanto em uma planilha, o usuário pode testar várias configurações da pilha tais como o tamanho dos blocos da pilha, altura final da pilha x expansão lateral, localização do ponto de entrada principal, bem como a localização e direção das rampas para cada nível.

    Quando a sequência ótima de empilhamento é definida, as células de estéril (soma de todos os blocos de um período) podem servir como um melhor guia para estimar custos de estéril para um exercício de otimização de cava.

    O SimSched DBS da MiningMath é verdadeiramente um produto notável, permitindo ao usuário não apenas obter o formato da cava que maximiza o NPV, como também simultaneamente prepara um sequenciamento de lavra que honra as propriedades do modelo de blocos, geotecnia dos taludes da cava, taxas de processamento e recuperações, taxas de avanço vertical e restrições definidas pelo usuário. Além de ajudar a definir melhor os custos de lavrar estéril e otimizar uma sequência de empilhamento.

    Eu tenho alta consideração pela equipe da MiningMath, não apenas pelo trabalho de desenvolver o SimSched, mas também pela atenção que dão ao responder prontamente questões e problemas levantados pelo usuário.

    Desejo à MiningMath tudo de bom, para que continuem com seus esforços em prover aos planejadores uma real ferramenta alternativa para otimização de cava e sequenciamento. ”

    Veja o post original e acompanhe a discussão em andamento aqui.

  • Veronica Gil-Costa
    Cientista da Computação - Professora da Universidade Nacional de San Luis

    “Um software como o SimSched, no qual pode-se visualizar diferentes resultados rapidamente, permite-lhes compreender melhor as consequências ou efeitos de suas decisões.”

    Leia o depoimento completo

    Veronica Gil-Costa

    Veronica Gil-Costa é professora da disciplina de Software de Design e Planejamento de Lavra na Universidade Nacional de San Luis, Argentina. Veronica e sua equipe de trabalho estão em busca contínua por soluções tecnológicas que permitam melhorar e facilitar o trabalho de engenheiros em uma reserva mineral, então decidiram incluir o SimSched como uma parte do curso de modo que os estudantes tenham um conhecimento extensivo de novas tendências e como essas ferramentas podem melhorar o processo de planejamento de lavra.

    Incorporando o SimSched na formação de Engenheiros de Minas da Universidade Nacional de San Luis

    “No primeiro estágio de teste, o uso do software foi feito usando os dados fornecidos (Marvin). Através da sequência de passos para rodar a simulação, foi possível conhecer a interface do software, no qual se destaca a forma em que rapidamente se pode ter uma ideia dos dados a serem carregados.

    Foi importante notar a facilidade e velocidade de criar diferentes cenários apenas mudando alguns parâmetros sem necessidade de carregar todos os dados novamente. Além disso, a exportação automática dos resultados em uma planilha no Excel é uma vantagem positiva para o momento de interpretar e representar os resultados.

    Também é importante que o formato CSV, no qual o modelo otimizado e superfícies são automaticamente salvos, o que permite a opção de trabalhar em outros softwares.

    Na disciplina de Software de Desenho e Planejamento de Lavra, do quarto ano de graduação, a primeira tarefa dos alunos será a de apresentar as características de diferentes softwares existentes no mercado e as novas tendências tecnológicas presentes no SimSched para que se familiarizem com eles. Em uma segunda etapa, pretende-se utilizar o software com uma base de dados real para verificar os resultados (e as dificuldades que podem surgir) e trabalhar em conjunto com os alunos para conhecer como incorporar o software a uma matéria específica, suas contribuições e opiniões pessoais lidando com ele.

    O propósito de ter esse software é poder empregá-lo em disciplinas da graduação, como Lavra III, onde os alunos possam definir os planos de produção em função da variação dos parâmetros básicos de desenho da mina. Um software como o SimSched, no qual pode-se visualizar diferentes resultados rapidamente, permite-lhes compreender melhor as consequências ou efeitos de suas decisões.”

  • Luis Martinez
    Engenheiro de Minas - Diretor geral da R&O Analytics

    “Ainda que a aplicação de pesquisa operacional no planejamento de minas a céu aberto não seja algo novo, o SimSched realiza o processo de modo suficientemente prático para sua aplicação na vida real de uma maneira eficiente...”

    Leia o depoimento completo

    Luis Martinez

    Dr. Luis Martinez é um engenheiro com mais de 18 anos de experiência em Engenharia de Minas, geoestatística, análise quantitativa de riscos avançada, avaliação financeira e econômica de projetos, e análise de tomada de decisões. Luis é fundador e diretor geral de R&O Analytics (Austrália) e de MCEISA (Peru). Recentemente, Luis fez uma publicação no LinkedIn, que reproduzimos aqui com sua autorização:

    Inovação e Tecnologia para Melhorar o Planejamento de Lavra e Design Otimizados de Minas a Céu Aberto

    “Em mineração, o progresso tecnológico, englobando processos e software, não ocorre rapidamente; leva o tempo aproximado de 10 a 15 anos, dado o conservadorismo do setor. De fato, com o passar dos anos, novos processos e tecnologias de software têm surgido e substituído técnicas tradicionais, devido a seus benefícios em aplicações reais.

    Para citar algumas destas tecnologias, podemos mencionar as técnicas de Geoestatística (por exemplo, krigagem e simulações), que são agora padrões para avaliação de recursos minerais, superando as técnicas tradicionais de polígono e inverso da distância; e na lavra a céu aberto, o algoritmo de Lerchs - Grossmann (LG), usado para o planejamento de lavra a céu aberto, o qual substituiu o método do cone flutuante (e suas variações). O algoritmo de LG é, hoje em dia, o padrão utilizado para otimização de cava e está implementado na maioria, senão em todos, os pacotes comerciais de planejamento e design de minas a céu aberto. No tocante ao planejamento e design de minas a céu aberto, o processo tradicional de otimização é realizado seguindo os seguintes passos, em alto nível:

    • Aplicar geoestatística (krigagem) para quantificar os recursos minerais e gerar um modelo de blocos estimado – delineado por blocos e bancos.
    • Aplicar o algoritmo de LG para gerar um conjunto de cavas aninhadas, que obedecem a restrições físicas, como ângulo de talude.
    • Delinear as fases de produção (ou pushbacks), analisando massas e mediante a integração das cavas aninhadas.
    • Delinear os limites da cava final – aqui, as referências físicas para o planejamento de lavra são blocos, bancos e fases que obedecem às restrições de ângulo de talude.
    • Aplicar otimização de teor de corte, baseado na teoria de Kennet Lane, para gerar o planejamento de produção a longo prazo – isso é feito mediante a maximização do Valor Presente Líquido (VPL) da operação mineral, tendo em conta o valor do dinheiro no tempo e obedecendo a restrições operacionais, tais como as capacidades da mina, da planta de beneficiamento e da planta metalúrgica. Algo importante a observar é que o processo de otimização do teor de corte depende tanto dos limites da cava final, como do planejamento das fases de produção (pushbacks), os quais dependem do design inicial das cavas aninhadas.

    Aqui, a pergunta obrigatória era se seria possível gerar o planejamento de produção a longo prazo de um projeto de mina a céu aberto, sem ter que se preocupar com o planejamento inicial das cavas aninhadas ou dos pushbacks.

    Na busca por empresas/produtos que utilizam tecnologia de ponta comprovadas academicamente para a otimização do planejamento e design de minas a céu aberto, encontrei a empresa MiningMath com seu software recentemente lançado, SimSched. O software de mineração SimSched é uma nova tecnologia para a otimização do planejamento de minas a céu aberto e otimização, o qual utiliza um algoritmo inovador, baseado em técnicas de pesquisa operacional (um método limitado por superfícies) para planejar e projetar o planejamento de produção a longo prazo e inclui a cava final de uma jazida. O processo maximiza o Valor Presente Líquido (VPL) do projeto, satisfazendo as limitações operacionais, tais como a capacidade da lavra, capacidade de processamento e capacidade de refino; isso é, o processo de otimização é realizado considerando o valor do dinheiro no tempo.

    Diferentemente dos processos tradicionais de planejamento e design de uma mina a céu aberto, que se baseiam na resolução de bloco, banco, cavas aninhadas e fases de produção, a contribuição trazida pelo SimSched à indústria mineral é a utilização somente de restrições operacionais e físicas, com uma resolução no nível dos blocos, para estimar o 'melhor' planejamento de produção a longo prazo, incluindo a cava final, de um projeto de lavra a céu aberto. Dessa maneira, o SimSched minimiza os múltiplos passos requeridos pelos processos tradicionais para definição de planos de lavra e, portanto, evita a dependência do design inicial de cavas aninhadas e das fases de lavra.

    Neste caso, o otimizador seleciona os melhores blocos (minério e estéril) dentro do modelo de blocos que maximizariam a geração de fluxos de caixa anuais e, consequentemente, o VPL do projeto; isso é realizado obedecendo a restrições físicas, como ângulo de talude, largura mínima de lavra, dentre outros.

    Ainda que a aplicação de pesquisa operacional no planejamento de minas a céu aberto não seja algo novo, o SimSched realiza o processo de modo suficientemente prático para sua aplicação na vida real de uma maneira eficiente, isso é, minimizando o tempo e esforço humano, enquanto proporciona uma clara visão dos diferentes aspectos espaciais do projeto, os quais auxiliarão os planejadores de lavra a desenvolverem o projeto.

    Mesmo que ainda esteja em sua versão beta, e seja uma novidade para a indústria de mineração, creio que o SimSched se tornará uma ferramenta importante para o planejamento e design, auxiliando, assim, planejadores de minas e administradores a otimizarem seus projetos.

    A aplicação do SimSched também trará novos desafios e perguntas acerca dos processos tradicionais de otimização, especialmente em depósitos com múltiplos elementos, análise de riscos e outros, o que espero que proporcione bases para futuras melhorias.

    Atualmente, diferentes empresas de mineração associadas à MiningMath estão testando o SimSched (http://www.simsched.com/), analisando os resultados obtidos e comparando-os com os resultados obtidos pelas técnicas utilizadas em softwares tradicionais – destacando suas vantagens e benefícios, e determinando as áreas a serem melhoradas. Esperamos que os resultados definitivos estejam disponíveis e publicados em breve. ”

    Veja a postagem original e siga a discussão em curso aqui.

  • Edmo Rodovalho
    Engenheiro de Minas - Professor da UNIFAL

    “O acesso ao SimSched DBS oferece aos futuros Engenheiros de Minas e Pesquisadores da área de mineração uma formação mais analítica e abrangente com relação ao desenvolvimento e concepção de projetos de mineração.”

    Leia o depoimento completo

    Edmo Rodovalho

    Edmo Rodovalho é pesquisador e professor da Universidade Federal de Alfenas/MG (UNIFAL), especialista na área de planejamento de lavra e com experiência operacional em empresas como Vale e CSN. Edmo acompanha os desenvolvimentos do SimSched desde as primeiras etapas e compartilha aqui como tem sido a sua relação com a MiningMath:

    Formação de Novos Engenheiros

    “O contato com a MiningMath se deu através de uma cooperação científica-acadêmica. Desde os primeiros passos da parceria notamos sua grande abrangência profissional. Além disso, existe um forte compromisso em cumprir prazos e metas estabelecidas.

    Quanto aos bons resultados alcançados pela equipe da MiningMath, atribuímos à estrutura multidisciplinar e à sua total abertura para parcerias com Universidades e Centros de pesquisa. Devido a esta postura, a empresa possui grande capacidade de fornecer produtos atualizados e com potencial de gerar resultados positivos.

    O primeiro produto que utilizamos foi o SimSched Pit Optimizer em atividades de ensino e pesquisa acadêmica. Nestas atividades ficaram claras as contribuições que o SimSched trouxe tanto para academia quanto para a indústria.

    Em seguida, passamos a utilizar o SimSched Direct Block Scheduler, que busca apresentar uma nova abordagem para técnicas de otimização e sequenciamento de lavra. Isso não representa um abandono total de técnicas e conceitos praticados na indústria ou citados no meio acadêmico como estado da arte. Mas a possibilidade de medir os resultados obtidos com a aplicação de Programação Inteira Mista com a adição de heurísticas proprietárias, em contraponto a técnicas tradicionais, é um exercício que demostra a possibilidade de alavancar os resultados econômicos de empreendimentos mineiros. Temáticas ligadas ao melhor aproveitamento econômico de jazidas minerais são cada vez mais recorrentes no âmbito acadêmico e na sociedade.

    O acesso ao SimSched DBS, com todas as suas funcionalidades, oferece aos futuros Engenheiros de Minas e Pesquisadores da área de mineração uma formação mais analítica e abrangente com relação ao desenvolvimento e concepção de projetos de mineração. Devido as novas ferramentas e técnicas implementadas pela MiningMath através do SimSched DBS, contatos frequentes tornam-se necessários. Toda equipe e corpo técnico da MiningMath demostra grande pró-atividade e agilidade em prestar suporte às atividades acadêmicas, bem como prover acesso às atualizações e novidades da ferramenta. ”

  • Matthew Randall
    Engenheiro de Minas - Consultor independente

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    Matthew Randall

    Matthew Randall é consultor independente do Reino Unido e Engenheiro de Minas com mais de 35 anos de experiência em planejamento de lavra. Recentemente, Matthew publicou em seu LinkedIn um estudo avaliando os softwares NPV Scheduler (NPVS) e SimSched Direct Block Scheduler (DBS). Com sua permissão, reproduzimos aqui a opinião de Matthew:

    Uma Nova Abordagem para Sequenciamento Otimizado?

    “Tenho testado o SimSched Direct Block Scheduler (SimSched DBS) em paralelo ao Datamine NPV Scheduler (NPVS) com o objetivo de avaliar se a abordagem do SimSched DBS provoca mudanças significativas no sequenciamento resultante que possam beneficiar o projeto.

    A base de dados que estou utilizando é de um depósito de ouro com 3,6 milhões de blocos que compreende duas cavas distintas a serem lavradas simultaneamente. O sequenciamento inclui uma otimização de teores de corte com o objetivo de maximizar o VPL por meio da estocagem e retomada de materiais de mais baixa qualidade.

    O tempo de processamento gasto pelo SimSched DBS para este projeto foi de 16 minutos, o que é perfeitamente aceitável e mais rápido que a soma das etapas requeridas pelo NPVS. Foi um resultado encorajador pela complexidade e tamanho do problema.

    Os resultados preliminares indicam que o tamanho da cava é muito similar nos dois softwares, mas a sequência de lavra e a política de teores de corte diferem consideravelmente. Estas diferenças podem ser explicadas pelo fato de que o NPVS adota um processo de otimização passo a passo, que necessita que pushbacks sejam gerados a partir dos resultados de uma cava ótima, seguidos pelo sequenciamento dos pushbacks, e, finalmente, pela otimização de teores de corte pelo módulo Mine Flow Optimiser (MFO) do NPVS. Em comparação, SimSched DBS resolve os problemas de otimização de cava e sequenciamento otimizado em uma única etapa.

    Resolver a otimização em uma única etapa traz uma série de potenciais benefícios, pois o limite da cava otimizada considera o valor do dinheiro ao longo do tempo, política de teores de corte e restrições operacionais, como largura mínima de fundo de cava e de lavra. Isso pode resultar em uma cava menor (maior VPL) que elimina materiais não rentáveis em função da receita postergada se comparada ao custo de lavra gerado. Resulta também em sequências de lavra práticas em termos de restrições operacionais e metas de produção. As atuais limitações da versão Beta do SimSched DBS com certeza não permitem múltiplas funcionalidades de produtos maduros, como Whittle e NPVS, mas essas limitações vêm sendo tratadas de forma metódica.

    Ao rodar SimSched DBS em paralelo com NPVS e Whittle, pode ser mostrado que há considerável potencial para se explorar estratégias alternativas de lavra com o SimSched DBS que podem resultar em soluções radicalmente diferentes. Como sempre, é difícil prever como um depósito em particular se comportará sob um dado conjunto de restrições, mas eu acredito que o SimSched acrescenta uma visão muito útil ao problema ao remover algumas das limitações de outros softwares que dependem da metodologia de otimização passo a passo."

    Veja a publicação original e acompanhe a discussão gerada aqui.

    Atenciosamente.

  • Ruben Horbach
    Geólogo - Consultor independente

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    Ruben Horbach

    Ruben Horbach é consultor independente em Geologia com mais de 40 anos de experiência em exploração mineral e avaliação de depósitos. Ruben testou a versão beta do SimSched DBS e, recentemente, nos enviou um e-mail contando um pouco da sua experiência com o software:

    SimSched DBS: Um Software Revolucionário

    “Através da equipe de suporte, que tem me dado apoio no uso de versões beta do SimSched DBS, gostaria de agradecer à MiningMath pela oportunidade de teste deste revolucionário software destinado à simulação de múltiplos cenários de sequenciamento em projetos de lavra a céu aberto.

    Dos testes por mim realizados, utilizando modelos de blocos com dimensões variando desde algumas dezenas de milhares até perto de um milhão de blocos, em relação a algoritmos tradicionais de simulação e planejamento, me foi possível constatar um tempo incrivelmente menor de processamento, considerando que convencionalmente eu precisaria passar por uma série de etapas complexas para um não especialista, como eu, e associando-se a este ganho resultados de qualidade comparável àqueles obtidos pelo uso de softwares já consagrados.

    Enquanto, já hoje, os resultados obtidos no SimSched são passíveis de perfeita integração com pacotes de software de uso no mercado, pelas informações que me foram repassadas, em breve as implementações do SimSched atualmente em desenvolvimento irão permitir uma maior interoperabilidade com programas comumente utilizados na estimativa de recursos e reservas minerais.

    Desejo à equipe da MiningMath muito sucesso neste importante empreendimento.”

  • Mauricio Brücher
    Engenheiro de Minas - Consultor da InnovaMine

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    Mauricio Brücher

    Mauricio Brücher é engenheiro de minas graduado pela Universidade de Santiago, Chile. Adicionalmente, possui um diploma de Estratégias de Negócios obtido pela Universidade Adolfo Ibáñez (Chile). Há 16 anos trabalhando na indústria de mineração, atuou como gerenciador de estudos, professor universitário, diretor de projetos, engenheiro sênior responsável em planejamento de mina, com experiência em planejamento estratégico e a longo prazo, orçamentos e controle de KPI. Em 2009, se tornou membro do Instituto Australiano de Mineração e Metalurgia (AUSIMM) e desde o segundo semestre de 2015, vem atuando como sócio e gerente da InnovaMine, um grupo de consultoria de mineração criado em parceria com Juan Camus, o qual busca criar valores para seus clientes baseados na busca de soluções inovadoras, especialmente na área de planejamento de lavra.

    A Tão Esperada Ferramenta de Planejamento Estratégico.

    “SimSched DBS é a ferramenta pela qual muitos planejadores de lavra estavam esperando. Ela permite encontrar uma cava final ótima, assim como obter o sequenciamento que considera as restrições operacionais básicas. Entre outros aspectos considerados, está a taxa de avanço em profundidade da mina, largura mínima de lavra e o mais importante, o fator tempo associado às taxas de extração, de alimentação da planta e de desconto aplicadas à cada projeto de forma independente. Isso permite estabelecer métricas econômicas mais importantes para o negócio, em termos das capacidades da planta e da lavra, do CAPEX e valor do projeto.

    Ter uma ferramenta que lhe permite revisar o planejamento de lavra, incluindo o sequenciamento e a cava final, apenas mudando parâmetros básicos operacionais, é talvez a realização mais importante. Isso é especialmente relevante já que o planejamento de lavra é dinâmico, tal como o sequenciamento, que depende de preços e outras variáveis que governam todo o processo. Cabe destacar que a grande maioria das ferramentas comercialmente utilizadas para o planejamento de lavra, hoje em dia, apenas otimizam a partir de uma sequência “estática e previamente definida”. Isso é normalmente criado usando o algoritmo de Lerch Grossman, variando preços e custos.

    Outra importante vantagem desta ferramenta é que a otimização é sempre associada ao plano de lavra em particular, o que permite a revisão, em apenas um passo, tanto dos limites da cava final quanto dos fluxos econômicos e de materiais. Isto possibilita uma rápida avaliação da sensibilidade do projeto quanto a mudança das condições limitantes.

    Na InnovaMine, temos utilizado o DBS em projetos reais, obtendo bons resultados em sequenciamentos de lavra e fluxos de caixa dos projetos. Outro importante benefício é que a ferramenta nos possibilitou melhorar a fase operacional de concepção, permitindo visualizar as linhas de contorno dos períodos gerados a partir do planejamento otimizado de lavra, para tomar decisões mais apuradas e atingir formas mais semelhantes às requeridas operacionalmente.

    Nós sabemos que a ferramenta DBS está em estado inicial de desenvolvimento, mas também acreditamos em seu potencial com as novas funcionalidades que o time da MiningMath está comprometido, a médio prazo, a desenvolver. É com este desafio que nós apoiamos firmemente a MiningMath a encontrar soluções inovadoras que enriquecerão os projetos dos nossos clientes.”

    Mauricio Brücher, Sócio Diretor, InnovaMine

  • José Gregorio Freites
    Engenheiro de Minas - Fundador de Cursos GeoMin

    “Não é necessário calcular previamente o teor de corte, SimSched PO possui um algoritmo que decide o melhor destino do bloco (processo, estéril ou não lavrá-lo), maximizando o fluxo de caixa não descontado.”

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    José Gregorio Freites

    José Gregorio Freites é engenheiro de minas da Universidade do Oriente, Venezuela. Possui mais de 20 anos de experiência na indústria de mineração e sua carreira inclui posições nas áreas de planejamento de lavra, planejamento estratégico, fabricação de explosivos a granel, perfuração e desmonte. José Freites é o fundador de Cursos GeoMin, uma plataforma web para cursos de Mineração e Geologia.

    Execute uma Otimização de Cava ou um Sequenciamento de Lavra a Longo Prazo com apenas alguns cliques

    “A MiningMath possui dois produtos para planejadores de lavra: a) SimSched Pit Optimizer (PO) e b) SimSched Direct Block Scheduler (DBS). Eu considero ambos, SimSched PO e SimSched DBS, fáceis de utilizar, os usuários podem executar tanto uma otimização de cava ou um planejamento de lavra a longo prazo com poucos cliques no mouse. Isso é muito importante para os Cursos GeoMin, pois o processo de aprendizagem do software requer o mínimo de esforço do usuário/participante e tanto o SimSched PO como o SimSched DBS são fáceis de aplicar em projetos reais de mineração. A formulação linear do problema de planejamento de lavra a longo prazo é transparente ao usuário final, uma vez que ele apenas precisa preencher poucos dados de entrada, os resultados são fáceis de visualizar e podem ser importados em qualquer software de Planejamento de Lavra que leia um arquivo CSV.

    A abordagem tradicional usada pelo algoritmo de Lerchs-Grossman, algoritmo Max Flow ou heurísticas de Cones Flutuantes requerem o cálculo do teor de corte para decidir o destino do bloco durante a computação do limite da cava final, SimSched PO vai além disso! SimSched PO é um software gratuito para cálculo da cava final baseado em programação linear inteira mista (MILP – Mixed Integer Linear Programming) e métodos de superfícies limitantes; esta tecnologia está disponível para universidades e indústrias da mineração gratuitamente. Não é necessário calcular previamente o teor de corte, SimSched PO possui um algoritmo que decide o melhor destino do bloco (processo, estéril ou não lavrá-lo), maximizando o fluxo de caixa não descontado. Eu considero que o SimSched PO é um excelente complemento ao RecMin software (que implementa a heurística de Cones Flutuantes), ambos são gratuitos, SimSched PO fornece a cava ótima respeitando uma largura de fundo mínimo e o RecMin pode ser usado para adicionar rampas à cava e outros cálculos e desenhos.

    SimSched DBS implementa MILP e outras heurísticas para resolver o problema de planejamento de lavra a longo prazo, ele resolve o problema de otimização em um único passo: não é necessário passar pela abordagem tradicional que consiste em fragmentar o problema de planejamento de lavra a longo prazo em diferentes fases. O SimSched DBS calcula o sequenciamento de lavra maximizando o Valor Presente Líquido (VPL) diretamente do modelo de blocos e fornece uma solução em um tempo razoável. Ainda que esteja na versão beta, é uma tecnologia promissora, que poderia mudar a forma como o planejamento de lavra a longo prazo é focado atualmente; o SimSched DBS está em constante desenvolvimento e eu gostaria de ver em uma versão futura a opção de blendagem e a possibilidade de lidar com múltiplos modelos de blocos para executar otimizações simultâneas.”

  • Universidade Nacional de Colômbia
    Faculdade de Minas da Universidade Nacional da Colômbia Sede Medellín

    “…agradecemos ao suporte técnico, já que sempre estavam dispostos para oferecer sua maior colaboração de forma rápida e eficiente. Além disto, contamos com a visita de um membro da equipe técnica em nosso país, que nos proveu assistência para um uso mais eficiente do software.”

    Leia o depoimento completo

    Universidade Nacional de Colômbia

    A Faculdade de Minas da Universidade Nacional da Colômbia Sede Medellín é uma das instituições mais prestigiosas de formação em engenharia no país. Desde sua criação até a atualidade, tem desempenhado uma participação forte nas atividades social, cultural e econômica da Colômbia, especificamente na área de engenharia. Recentemente, Carolina Navia Vásquez, David Oliveros Sepúlveda, Eliana Hijuelos Franco, Maria Camila Monsalve Hinestroza, Jenis Margoth Trespalacio Torres e o professor orientador Giovanni Franco Sepúlveda enviaram-nos um testemunho contando sua relação com a MiningMath:

    SimSched DBS: uma ferramenta para a indústria e a academia

    “A Universidade Nacional de Colômbia Sede Medellín realizou um acordo com a empresa MiningMath por meio do Grupo de Pesquisa em Planejamento Mineiro (GIPLAMIN), com o objetivo de ter acesso ao software SimSched DBS, o qual permitiu que os estudantes tivessem uma aproximação a uma ferramenta inovadora e de alta tecnologia para planejamento de lavra.

    O software SimSched DBS é uma ferramenta que permite, através da inserção de informações precisas da mina, a utilização de um modelo matemático baseado em incertezas que anteriormente não eram consideradas pela indústria de mineração, permitindo assim trabalhar com dados e riscos reais que podem ser controlados a tempo e que possibilitam a diminuição de custos de operação e aumentam o valor do projeto mineiro.

    Esta versão beta do software nos permitiu realizar sequenciamentos de um modelo matemático de blocos importado para um depósito, onde nosso objetivo foi determinar o destino final de cada um destes blocos segundo suas características. O software mostrou-se ser amigável com o usuário e oferece diversas funções implementadas, além de nos permitir considerar múltiplos cenários por meio de etapas de otimização simultaneamente.

    O trabalho realizado pelos estudantes do grupo GIPLAMIN utilizando o software de mineração SimSched DBS consistiu em análises de comportamento de duas variáveis econômicas (taxa de desconto e custos de remanejamento) e três parâmetros geométricos (ângulo de talude, tamanho da cava final e avanço vertical), com o objetivo de encontrar os valores mais ótimos para o design da lavra de um depósito mineral hipotético a céu aberto. Para cada um desses parâmetros, uma série de simulações individuais foi realizada, levando a 5 valores ótimos. Posteriormente, foi observado que é possível obter um valor presente líquido (VPL) maior se esses valores são integrados. Uma das conclusões mais relevantes do trabalho realizado é que nem sempre uma extração maior do mineral representa um aumento do VPL, pelo contrário, é possível que ele diminua drasticamente devido aos altos custos de operação que representa um projeto de maior escala. O desafio está em minimizar os custos de operação e assim conseguir aumentar o VPL do projeto.

    O grupo (GIPLAMIN) da Universidade Nacional da Colômbia Sede Medellín possibilitou essa abordagem devido à licença fornecida pela MiningMath da versão beta do software, que foi indispensável para o desenvolvimento deste estudo. Também agradecemos ao suporte técnico, já que sempre estavam dispostos para oferecer sua maior colaboração de forma rápida e eficiente. Além disto, contamos com a visita de um membro da equipe técnica em nosso país, que nos proveu assistência para um uso mais eficiente do software.”

  • Jorge Lozano
    Engenheiro de Minas - Co-fundador da Inti Mining Smart Solutions (IMSS)

    “... eu recomendo a utilização do SimSched em todos os projetos que você fizer e tenho certeza de que a forma como você enxerga o planejamento de lavra mudará radicalmente.”

    Leia o depoimento completo

    Jorge Lozano

    Jorge Lozano é o co-fundador da Inti Mining Smart Solutions (IMSS). Ele possui graduação pela Universidade Nacional de Engenharia na área de Engenharia de Minas e representou o Peru e a Universidade Nacional de Engenharia em competições regionais de programação, como na ACM Computer durante sua estadia na universidade. Ele trabalhou com controle de minério, despacho, desenvolvimento de painéis de controle em Visual.net, planejamento de lavra a curto, médio e longo prazo e planejamento estratégico na Barrick Pierina, Barrick Lagunas Norte e Antamina. Atualmente ele atua como Diretor Técnico para IMSS no Peru e Chile.

    Minha experiência com o SimSched

    “Durante o ano de 2016, eu comecei a utilizar o SimSched para fortalecer os processos de planejamento estratégico. Descobri que o SimSched poderia ser uma ferramenta poderosa para análise estratégica de depósitos, uma vez que ele integra muitas variáveis em um único processo e sua interação mutua promove melhores direcionamentos para o processo de decisão.

    Durante os últimos anos, eu trabalhei em mais de 10 projetos de mineração, nos quais projetei minas de diferentes tamanhos e com diferentes restrições. Esse processo foi realizado utilizando a metodologia tradicional, usando Lerchs-Grossmann, e com a mentalidade de que o processo de otimização é um processo iterativo para alcançar o melhor valor, se pudermos encontrá-lo. A experiência de mais de 5000 desenhos de minas desenvolvidos me forneceu a expertise de encontrar o desenho que maximiza o valor de uma companhia, no entanto eu sempre me perguntava: como fazer isto mais eficientemente? Como integrar as capacidades e restrições de processos metalúrgicos e de mineração em um único passo?

    Minha primeira abordagem para as perguntas que fiz no parágrafo anterior foi em um treinamento em Blasor quando eu estava trabalhando com planejamento estratégico na Antamina, e eu fiquei agradavelmente surpreso de encontrar ferramentas que promoviam diretrizes a seguir para desenhar estratégias de explotação. O SimSched veio a mim no final de 2015 e eu pude comparar suas capacidades com os projetos nos quais eu estava trabalhando. Eu vi no SimSched o nascimento de uma nova tecnologia que poderia mudar a maneira de pensar e agir no mundo da mineração.

    Em 2016, eu fundei a Inti Mining Smart Solutions (IMSS) e, em todos os projetos, eu testei o SimSched. Este último ano eu desenvolvi 10 projetos no Peru e no Chile, incluindo análises de capacidades de planta e de mina, sistemas mecanizados IPCC, onde pude experimentar o potencial do SimSched. Eu tenho conseguido alcançar 90% do NPV do Melhor Caso na maioria dos projetos, deixando meus clientes muito felizes, não apenas com os resultados obtidos, mas também com a metodologia integrada que este sistema nos oferece.

    Dito isso, eu recomendo a utilização do SimSched em todos os projetos que você fizer e tenho certeza de que a forma como você enxerga o planejamento de lavra mudará radicalmente.”

Perguntas mais frequentes

O que é o SimSched DBS?

É um software que conta com tecnologia inovadora para sequenciamento direto de blocos. O SimSched DBS busca maximizar o VPL (Valor Presente Líquido) do projeto, decidindo quais blocos serão lavrados, quando e qual o destino de cada um, a partir de um modelo de blocos importado.

É possível definir múltiplas plantas de processo, pilhas de estoque e pilhas de estéril, respeitando suas respectivas capacidades. Também é possível definir limites físicos ou forçar a lavra em determinadas regiões, a partir da importação de superfícies.

Como o software possui um algoritmo flexível, será possível inserir outros tipos de restrição no futuro, como a de blendagem, por exemplo.

OK, mas porque utilizar o SimSched DBS?

O sequenciamento direto de blocos permite que um sequenciamento completo seja executado diretamente a partir do modelo de blocos de recursos, sem a necessidade de definirmos cava final, cavas aninhadas, pushbacks, otimização de teor de corte e pilhas de estoque, como um sequenciador tradicional completo exige. O SimSched DBS encontrará uma sequência de lavra que busca maximizar o VPL do projeto, unificando todas as etapas citadas e otimizando todos os períodos simultaneamente. Dessa forma, um profissional experiente pode testar múltiplos cenários apenas modificando parâmetros e adiantar outras etapas do seu trabalho, enquanto o SimSched DBS executa toda a otimização.

E a solução gerada é operacional ou apenas um resultado matemático?

Para todos os planos de lavra gerados pela otimização, são respeitados parâmetros geométricos importantes, como uma largura mínima de fundo, uma largura de lavra e taxas de avanço vertical, que podem ser configuradas de acordo com seu projeto. Além disso, a tecnologia do SimSched gera superfícies sem erros geotécnicos. Os planos gerados são próximos da realidade operacional da mina, o que implica em menores oscilações nos indicadores quando rampas são inseridas.

Na prática, como posso utilizar o SimSched DBS para fazer um sequenciamento otimizado?

Um modelo de blocos, em formato CSV, incluindo índices e valores econômicos dos blocos deve ser importado; os parâmetros básicos do modelo e restrições de produção devem ser inseridos via interface; pronto, o SimSched está preparado para executar a otimização.

As superfícies resultantes respeitarão os parâmetros definidos pelo usuário e um relatório será gerado com gráficos contendo os indicadores mais importantes.

Para demonstrar o uso e poder do software, é possível acessar nosso vídeo demonstrativo aqui.

A)

B)
C)

D)
Figura 1: Resultados do sequenciamento realizado pelo SimSched DBS. A- Sequenciamento otimizado, no qual superfícies são geradas e cada cor representa um período de lavra / Ao final da otimização, gráficos de produção (B), de teores (C) e de resultados econômicos (D) são gerados.

Será que o SimSched DBS se aplica ao meu projeto? Quais são as limitações da versão atual?

A versão atual do SimSched DBS se aplica a qualquer projeto de mina a céu aberto que possa ser modelado com blocos de dimensões regulares. Se o seu projeto possui múltiplos tipos de rocha por bloco, há formas de manipular os inputs para lidar com esses casos. O SimSched é 100% baseado em tecnologia 64 bits e possui um algoritmo eficiente, capaz de lidar com dezenas de milhões de blocos sem a necessidade de supercomputadores ou de processamento na nuvem.

Até o momento, a MiningMath colocou maior foco em desenvolver os melhores algoritmos, que realmente tragam impacto nos projetos de mineração do mundo; futuras versões trarão maiores facilidades para o usuário, inclusive com o desenvolvimento de plugins para softwares de mineração do mercado.

Tenho um modelo sub-blocado. Como o SimSched poderia ser utilizado nesse caso?

Se o modelo for passível de ser exportado dividindo todos os blocos em sub-blocos, então teremos uma base de dados regular composta apenas por sub-blocos e o SimSched consegue executar. Temos clientes e parceiros ativos, e executamos testes regulares com sucesso utilizando modelos com algumas dezenas de milhões de blocos. Para versões futuras, temos melhorias de eficiência significativas sendo planejadas.

OK, mas qual é o custo dessa tecnologia inovadora?

Surpreenda-se, pois o SimSched DBS custa hoje muito menos do que você imagina. Solicite a sua licença trial por 100 dias sem risco e conheça nossas condições atuais.

Qual é a diferença entre as versões SimSched PO e SimSched DBS?

A principal diferença é que a versão DBS considera o impacto do dinheiro no tempo: o Valor Presente Líquido (VPL) do projeto é maximizado considerando uma taxa de desconto ao longo dos períodos.

A versão PO (gratuita) visa maximizar o valor não-descontado do projeto: o lucro máximo irreal que o projeto poderia gerar caso todo o material fosse lavrado e processado hoje, gerando uma cava otimizada que não necessariamente será a melhor solução, dadas as simplificações desse modelo matemático.

O SimSched PO é uma simplificação do algoritmo principal do SimSched DBS e seguirá recebendo a maioria dos novos desenvolvimentos relativos ao SimSched DBS, como restrições de blendagem.

O SimSched DBS possui o algoritmo Lerchs-Grossman (LG) implementado?

Não. LG é um algoritmo brilhante para a sua época, mas nenhum dos novos softwares devem implementá-lo mais. Os avanços tecnológicos provam que novos métodos superam algumas barreiras que o LG enfrenta. Qualquer software que tem implementado o mesmo modelo matemático do LG irá implementar um algoritmo baseado em fluxo máximo (Max Flow), que pode ser executado dezenas ou centenas de vezes mais rápido que o LG. No entanto, tanto LG quanto Max Flow não possuem flexibilidade para incluir outras restrições importantes, como uma largura mínima de fundo de cava ou blendagem.

O SimSched segue o tipo de tecnologia que é mais recomendado, tanto pela prática quanto pelos centros de pesquisa, sendo o que há de mais avançado, disponível e testado quando o assunto é otimização. Foi implementado utilizando técnicas modernas baseadas em programação inteira mista e heurísticas proprietárias. Seu modelo matemático é mais realista, por considerar aspectos operacionais e utilizar superfícies para retornar soluções sem erros geotécnicos; o que na prática é lavrado são superfícies e não blocos. Esse tipo de tecnologia é flexível para a inclusão de outras restrições reais, como blendagem.

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