Cela ne veut pas dire qu'il n'y a pas eu de progrès pour résoudre le problème. Depuis la proposition de l'algorithme de Lerchs-Grossman en 1965, des améliorations constantes ont été apportées dans l'espace d'optimisation de la fosse. Au fil des ans, des méthodes alternatives ont vu le jour, chaque nouvelle méthode capturant mieux la complexité de l'optimisation des fosses en tenant compte de nouvelles variables.
Parmi ces nouvelles méthodes, il y a la planification directe des blocs (DBS, Direct Block Scheduling). Cette dernière approche tient compte des implications des variables temporelles pendant le processus de planification afin de garantir une forme de fosse véritablement optimisée. Compte tenu de cet avantage supplémentaire, la planification directe des blocs s'avère être la prochaine étape du changement dans l'industrie et rapproche les mines d'opérations optimisées.
Quel est le problème de l'optimisation des fosses ?
L'optimisation des fosses tente de répondre aux questions les plus fondamentales concernant la forme des fosses, la planification des mines et l'aspect économique.
Pour un nouveau site, ces questions peuvent inclure :
- Quelle est la limite ultime de la fosse ?
- Quelle devrait être la capacité du site ?
- Est-ce que cela vaut la peine d'acquérir une concession limitrophe ?
- À quoi devraient ressembler les phases internes ?
Autrement, pour une exploitation sur ancien site, les questions pourraient être :
- Les phases existantes sont-elles toujours valables ?
- Une zone minière devrait-elle se développer avant une autre ?
- Les dépenses en capital pour augmenter les taux d'extraction ajouteront-elles de la valeur à la mine ?
Bien que ces questions ne soient pas insolubles, elles sont complexes et impliquent de nombreuses étapes de définition et d'analyse des problèmes.
La méthode privilégiée de l'industrie
L'approche actuelle pour résoudre ces problèmes implique un mélange de techniques d'optimisation et d'heuristiques. Cette approche comporte trois étapes principales :
- Trouver la limite ultime de la fosse
- Sélectionner les phases internes
- Déterminer les calendriers d'extraction et de traitement
Pour le problème de la limite ultime de la fosse, les algorithmes de Lerchs-Grossman (LG) et de Pseudoflow sont couramment utilisés et constituent les normes acceptées par l'industrie. Ces algorithmes sont à la fois des variantes du problème de fermeture maximale et génèrent une série d'enveloppes en faisant varier les revenus d'entrée pour un ensemble fixe de coûts. Bien que les deux algorithmes soient généralement rapides et produisent des réponses fiables et reproductibles, ils ne peuvent pas tenir compte des contraintes de capacité ou de la valeur temporelle de l'argent.
Après avoir sélectionné la limite ultime de la fosse, les enveloppes des facteurs de revenus provenant d'algorithmes de LG ou de Pseudoflow sont généralement utilisées pour déterminer les formes candidates pour les phases internes. La sélection des phases est un processus hautement itératif qui prend en compte des éléments tels que les géométries opérationnelles, le volume total et la livraison du minerai au traitement.
Pour le problème de planification de la production minière, une approche de programmation linéaire à nombres entiers mixtes (MILP) est normalement adoptée. Cela permet d'optimiser simultanément le problème de la source et de la destination tout en fournissant d'excellentes indications sur le moment où de nouvelles zones doivent être ouvertes, le matériel qui doit alimenter l'usine et les stratégies de stockage à long terme. Cependant, les problèmes traditionnels concernant la MILP deviennent souvent trop importants pour être résolus dans un délai raisonnable s'il y a trop de décisions minières à prendre ou trop de contraintes appliquées.
Une nouvelle approche
La planification directe des blocs (DBS) est une nouvelle technique pour l'optimisation des fosses et la planification stratégique. DBS utilise le MILP pour trouver la limite optimale de la fosse en déterminant quand chaque bloc est extrait et si ce bloc est du minerai ou des déchets. Les techniques de DBS sont possibles grâce aux récentes avancées mathématiques telles que l'algorithme Bienstock-Zuckerberg (BZ). Ce nouvel algorithme prend en compte les caractéristiques spécifiques du problème de planification de mine pour résoudre rapidement certaines parties du processus MILP.
Cette approche optimise la fosse tout en tenant compte du taux d'actualisation et des contraintes de capacité variables dans le temps, des décisions en capital, des coûts et des prix des matières premières. La séquence d'extraction de blocs est fournie bloc par bloc pour offrir des indications claires pour la sélection des phases. Ainsi, les mines peuvent avoir une vision en profondeur de la rentabilité de leur gisement, tout en tenant compte des aspects les plus critiques de l'extraction et du traitement.
L'aspect le plus important de DBS pour l'optimisation de la fosse est la prise en compte des variables temporelles. Il s'agit notamment des contraintes spatiales permettant de modéliser les déplacements majeurs d'infrastructures, les futures modifications des limites des permis et les limitations de l'assèchement. Ces variables, combinées à d'autres variables temporelles appliquées aux coûts, aux revenus et aux contraintes de capacité, permettent des teneurs de coupure dynamiques, qui changent à chaque période d'exploitation minière. Les COG dynamiques sont appliquées à la définition simple des stériles miniers, ainsi qu'à l'acheminement correct du minerai vers plusieurs installations de traitement qui peuvent être en concurrence pour celui-ci.
Un autre avantage de DBS est la possibilité de prendre en compte plusieurs modèles de blocs lors de l'optimisation. Ces différentes zones de la mine peuvent partager des ressources minières et de traitement limitées pour fournir des solutions réalistes de fosses. Les modèles de blocs multiples peuvent également être utilisés pour estimer les pressions de traitement compétitives provenant de sources externes de minerai telles que les mines souterraines ou les expéditions de concentrés. Cela garantit que les matières de la fosse sont extraits à la bonne période d'extraction et qu'ils sont acheminés à la meilleure destination possible.
Au-delà de la forme ultime de la fosse et du routage du minerai, la sélection des phases internes a un impact immense sur la valeur de toute fosse à ciel ouvert. Les enveloppes des facteurs de revenus hérités de LG/Pseudoflow donnent des indications pour la sélection des phases. Toutefois, ces enveloppes de fosse ne respectent pas de nombreuses contraintes opérationnelles et financières. Par conséquent, il existe de nombreux cas où les enveloppes des facteurs de revenu ne fournissent pas de bons résultats pour la sélection des phases. La solution bloc par bloc générée grâce à l'optimisation de la fosse DBS montre exactement où la fosse devrait progresser pour chaque période. Ceci donne des orientations robustes sur la définition des phases internes, ce qui conduit à une conception de plus grande valeur.
Planification directe des blocs en pratique
L'application de la DBS dans l'optimisation et la planification des fosses offre plusieurs avantages commerciaux.
L'impact le plus significatif est l'augmentation de la valeur des projets. Dans le flux de travail d'optimisation basé sur LG/Pseudoflow, il était possible de trouver de bonnes solutions grâce à de nombreuses itérations, mais ces solutions étaient rarement optimales. Les généralisations et les hypothèses qui alimentent le processus de travail ancien empêchent les mines de trouver leur plein potentiel. Ces hypothèses laissent une valeur inexploitée au sein du projet au stade le plus critique de l'évaluation et de la planification minière. L'optimisation de la fosse DBS peut directement tenir compte de bon nombre des aspects les plus complexes de l'optimisation de la fosse. En tenant compte directement de ces paramètres, l'optimiseur fournit une solution optimale globale. Cela permet aux entreprises d'augmenter leur retour sur investissement et de concentrer leurs efforts de planification sur les domaines de la plus grande importance.
Outre la simple augmentation de la valeur du projet, l'utilisation de DBS peut également réduire les risques liés à un projet minier. La réduction du nombre d'itérations par scénario permet aux entreprises de tester beaucoup plus de scénarios qu'auparavant. Ces scénarios supplémentaires peuvent permettre de mieux appréhender les sensibilités du projet ou être utilisés pour tester des stratégies d'atténuation. Une réduction supplémentaire des risques provient de la limitation du nombre d'hypothèses nécessaires lors de l'optimisation de la fosse. DBS est en mesure de tenir compte directement des coûts variables, des prix des produits de base et des goulets d'étranglement opérationnels. En définissant clairement ces variantes temporelles tout au long de la vie de la mine, l'optimisation des fosses DBS fournit une solution parfaitement adaptée à un large éventail d'intrants.
Qu'est-ce que cela signifie pour les opérations futures ?
Bien que DBS soit une approche relativement nouvelle dans le monde de l'optimisation des fosses, elle est disponible dans certains logiciels commerciaux. Parmi ceux-ci, Deswik Global Optimization (Deswik.GO) utilise Dynamic Block Scheduling (DBS) pour résoudre le problème d'optimisation des mines à ciel ouvert et d'autres méthodes MILP pour une planification minière stratégique plus détaillée. L'application de la DBS pour l'optimisation des mines devient de plus en plus courante au fur et à mesure que les sociétés minières se mettent à utiliser ces méthodes pour créer plus de valeur à partir de leurs opérations.
Les algorithmes de Lerchs-Grossmann (LG) et de Pseudoflow ont tous deux représenté des progrès majeurs dans le domaine de l'optimisation des mines à ciel ouvert à leur époque, mais le chemin de l'optimisation est un processus continu. La DBS libère le potentiel des variables temporelles pour fournir des formes de fosse optimales qui sont conformes à des scénarios réalistes et génèrent la meilleure valeur possible pour chaque mine.
Cet article a été publié dans le numéro de juin de Global Mining Review.