A new approach to pit optimization

Hal ini bukan berarti bahwa belum ada kemajuan dalam menyelesaikan masalah tersebut. Sejak proposal algoritma Lerchs-Grossman pada tahun 1965, perbaikan terus-menerus telah dilakukan dalam ruang optimasi lubang. Berbagai metode alternatif telah muncul selama bertahun-tahun dengan metode barunya masing-masing yang lebih memahami kompleksitas optimisasi lubang dengan mempertimbangkan variabel baru.

Salah satu metode baru ini adalah Direct Block Scheduling (DBS). Metode terbaru ini mempertimbangkan implikasi variabel waktu selama proses perencanaan guna memastikan bentuk lubang yang benar-benar optimal. Dengan manfaat tambahan ini, Direct Block Scheduling terbukti menjadi langkah perubahan industri berikutnya, yang membawa tambang selangkah lebih dekat ke operasi yang optimal.

Optimisasi tambang bertujuan untuk menjawab pertanyaan paling mendasar tentang bentuk tambang, penjadwalan tambang, dan ekonomi.

Untuk lokasi lahan hijau, pertanyaan-pertanyaan ini dapat mencakup:

• Apakah batas akhir lubang itu?
• Berapa kapitasitas pabrik yang seharusnya?
• Apakah layak menyewa rumah tetangga?
• Seperti apakah seharusnya fase internalnya?

Sebagai alternatif, untuk operasi di lahan telantar, pertanyaan-pertanyaan yang dapat diajukan adalah:

• Apakah fase yang ada masih bisa dilanjutkan?
• Haruskah satu daerah pertambangan berkembang sebelum daerah lainnya?
• Apakah pengeluaran modal untuk meningkatkan tingkat penambangan akan menambah nilai bagi tambang?

Meskipun pertanyaan ini tidak dapat dipecahkan, pertanyaan ini rumit dan melibatkan banyak tahap penentuan dan analisis masalah.

Metode saat ini untuk memecahkan masalah ini melibatkan campuran teknik optimasi dan heuristik. Metode ini terdiri dari tiga langkah utama:

1. Cari batas akhir lubang
2. Pilih fase internal
3. Tentukan jadwal penambangan dan pengolahan

Untuk masalah batas lubang, algoritma Lerchs-Grossman (LG) dan Pseudoflow umumnya digunakan dan merupakan standar industri yang diterima. Algoritma ini merupakan varian dari masalah penutupan maksimum dan menghasilkan serangkaian shell dengan memvariasikan pendapatan input untuk serangkaian biaya tetap. Meskipun kedua algoritma ini biasanya cepat dan menghasilkan jawaban yang andal dan dapat diulang, algoritma ini tidak dapat menjelaskan keterbatasan kapasitas atau nilai waktu uang.

Setelah memilih batas akhir lubang, shell faktor pendapatan dari algoritma LG atau Pseudoflow umumnya digunakan untuk menentukan bentuk kandidat untuk fase internal. Pemilihan fase merupakan proses yang sangat berulang mengingat hal-hal seperti geometri operasional, volume total, dan pengiriman bijih ke pengolahan.

Untuk masalah penjadwalan produksi tambang, biasanya metode pemrograman linear campuran (MILP) digunakan. Hal ini memungkinkan masalah sumber dan tujuan dioptimalkan secara bersamaan sambil memberikan panduan yang sangat baik tentang kapan area baru harus dibuka, material apa yang harus dimasukkan ke pabrik, dan strategi penimbunan material jangka panjang. Namun, masalah MILP tradisional sering kali menjadi terlalu besar untuk diselesaikan dalam waktu yang cukup lama jika terlalu banyak keputusan penambangan yang harus dibuat atau terlalu banyak kendala yang diterapkan.

Direct block scheduling (DBS) adalah teknik baru untuk optimasi lubang dan penjadwalan strategis. DBS menggunakan MILP untuk menemukan batas lubang optimal dengan menentukan kapan setiap blok diekstraksi dan apakah blok tersebut merupakan bijih atau limbah. Teknik DBS dimungkinkan karena kemajuan matematika baru-baru ini seperti algoritma Bienstock-Zuckerberg (BZ). Algoritma baru ini memperhitungkan karakteristik spesifik dari masalah penjadwalan tambang untuk memecahkan bagian-bagian proses MILP dengan cepat.

Metode ini mengoptimalkan lubang sekaligus mempertimbangkan tingkat diskonto dan kendala kapasitas variabel waktu, keputusan modal, biaya, dan harga komoditas. Urutan ekstraksi blok disampaikan secara bertahap guna memberikan panduan yang jelas untuk pemilihan fase. Hal ini memungkinkan tambang memperoleh pemahaman yang mendalam tentang perekonomian endapan mereka sambil memperhitungkan aspek terpenting dari pertambangan dan pengolahan.

Aspek terpenting DBS untuk optimasi lubang adalah pertimbangan variabel waktu. Hal ini mencakup kendala spasial yang dapat memodelkan pergerakan infrastruktur utama, perubahan batas izin di masa mendatang, dan batasan pengeringan air. Hal ini dikombinasikan dengan variabel waktu lain yang diterapkan pada kendala biaya, pendapatan, dan kapasitas memungkinkan nilai batas waktu dinamis (COG) yang berubah setiap periode penambangan. COG dinamis diterapkan pada definisi sederhana tentang limbah bijih serta mengarahkan bijih secara benar ke berbagai fasilitas pengolahan yang mungkin bersaing untuk mendapatkan bijih.

Manfaat lain bagi DBS adalah kemampuan untuk mempertimbangkan beberapa model blok selama optimalisasi. Berbagai area tambang ini dapat berbagi sumber daya pertambangan dan pengolahan yang terbatas guna memberikan solusi lubang yang realistis. Beberapa model balok juga dapat digunakan untuk memperkirakan tekanan pengolahan yang kompetitif dari sumber bijih eksternal seperti tambang bawah tanah atau pengiriman konsentrat. Hal ini memastikan bahwa material dari lubang tersebut diekstraksi pada periode penambangan yang tepat dan diarahkan ke lokasi tujuan terbaik.

Selain bentuk lubang utama dan rute bijih, pemilihan fase internal sangat mempengaruhi nilai lubang terbuka mana pun. Cangkang lubang faktor pendapatan lama dari LG/Pseudoflow memberikan beberapa indikasi untuk pemilihan fase. Namun, cangkang lubang ini tidak dapat memenuhi banyak kendala operasional dan keuangan. Akibatnya, terdapat banyak kasus ketika shell faktor pendapatan tidak memberikan hasil yang baik untuk pemilihan fase. Solusi per blok yang dihasilkan melalui optimasi lubang DBS menunjukkan dengan tepat ke mana lubang harus berkembang pada setiap periode waktu. Hal ini memberikan petunjuk yang kuat tentang di mana menentukan fase internal sehingga menghasilkan desain lubang yang lebih bernilai.

Penerapan DBS dalam optimisasi lubang dan penjadwalan menghasilkan beberapa manfaat bisnis.

Dampak yang paling signifikan adalah peningkatan nilai proyek. Dalam alur kerja optimasi lama menggunakan LG/Pseudoflow, solusi yang baik dapat ditemukan melalui banyak iterasi, tetapi jarang sekali solusi ini benar-benar optimal. Generalisasi dan asumsi yang masuk ke dalam alur kerja lama mencegah tambang menemukan potensi penuhnya. Asumsi ini meninggalkan nilai yang belum dimanfaatkan dalam proyek pada tahap evaluasi dan perencanaan tambang yang paling kritis. Optimasi lubang DBS dapat secara langsung menjelaskan banyak aspek paling kompleks dari optimasi lubang. Dengan memperhitungkan parameter ini secara langsung, pengoptimalan memberikan solusi yang optimal secara global. Hal ini memungkinkan bisnis meningkatkan laba atas investasi mereka dan memfokuskan upaya perencanaan pada bidang-bidang yang paling penting.

Selain sekadar meningkatkan nilai proyek, pemanfaatan DBS juga dapat mengurangi risiko yang terkait dengan proyek pertambangan. Mengurangi jumlah iterasi per skenario memberi peluang bagi bisnis untuk menguji lebih banyak skenario daripada sebelumnya. Skenario tambahan ini dapat menghasilkan wawasan tentang sensitivitas proyek atau digunakan untuk menguji strategi mitigasi. Pengurangan risiko tambahan dilakukan dengan membatasi jumlah asumsi yang diperlukan selama optimasi lubang. DBS mampu secara langsung menghitung biaya variabel, harga komoditas, dan hambatan operasional. Dengan mendefinisikan variasi waktu ini dengan jelas sepanjang hidup saya, optimisasi lubang DBS memberikan solusi yang sangat halus untuk berbagai masukan.

Meskipun DBS merupakan metode yang relatif baru dalam dunia optimasi lubang, metode ini tersedia dalam beberapa paket perangkat lunak komersial. Salah satunya adalah Deswik Global Optimization (Deswik.GO) yang menggunakan DBS untuk memecahkan masalah optimasi lubang dan metode MILP lainnya untuk perencanaan tambang strategis yang lebih terperinci. Penerapan DBS untuk optimisasi lubang makin banyak digunakan karena perusahaan pertambangan beralih menggunakan metode ini guna menciptakan lebih banyak manfaat dari operasi mereka.

Baik algoritma LG maupun Pseudoflow merupakan langkah maju yang besar dalam bidang optimasi lubang pada masanya, tetapi jalan menuju optimasi merupakan proses yang berkelanjutan. DBS mengaktifkan potensi variabel waktu guna menghasilkan bentuk lubang optimal yang sesuai dengan skenario realistis dan menghasilkan nilai terbaik bagi setiap tambang.

^{Artikel ini dimuat dalam Global Mining Review terbitan bulan Juni.}

^{Agar tetap mengikuti perkembangan berita dan tren industri pertambangan terbaru, mendaftarlah untuk uji coba GRATIS di Global Mining Review.}