RT Dissertation/Thesis
T1 Data analysis and decision making in the mining sector
T2 Análise de datos e toma de decisións no sector mineiro
A1 Gerassis Davite, Saki
K1 5312.09 Minería
K1 1209.03 Análisis de Datos
AB La minería es un sector de alto riesgo, ya que no sólo es difícil conocer el volumen extraíble de un metal o mineral, sino que también es difícil calcular el capital de inversión y humano requerido o el precio del producto antes de iniciar su extracción. Sin embargo, en los últimos tiempos se ha visto una creciente posibilidad de mejorar la eficiencia de este sector mediante el análisis de datos y la aplicación de técnicas matemáticas de simulación que permiten obtener explotaciones mineras más competitivas y respetuosas ambientalmente (Tarshizi et al., 2015).De esta manera, el objetivo del presente trabajo de investigación se centra en la aplicación de modelos matemáticos de optimización que permitan evaluar el factor aleatorio de las distintas variables involucradas en la actividad minera con el fin de dar solución a las elevadas exigencias técnicas y económicas actuales. Para llevar a cabo este trabajo, se parte de la necesidad de disponer de simulaciones numéricas aplicadas a minería cada vez más precisas que permitan optimizar la eficacia y la seguridad de los movimientos de tierras, la ejecución de voladuras o las técnicas de mantenimiento. De este modo, se tratará de optimizar aquellas situaciones en las que existen múltiples factores intervinientes difíciles de estimar y cuantificar. Un caso de elevado interés se corresponde con la optimización de las técnicas de mantenimiento en maquinaria pesada empleada en explotación de minas y obra civil. Los principales constructores de maquinaria ofrecen con sus productos protocolos de mantenimiento que a menudo distan de la realidad de obra. Para afrontar esta tesitura, se aplican distintos modelos probabilísticos en base a al criterio técnico y a la experiencia del ingeniero con el fin de analizar cómo varían las decisiones en función de la estrategia tomada. Con el fin de conocer qué método se ajusta más a la realidad técnica, se implementan diferentes modelos de simulación matemática, tratando de obtener la bondad de cada estimador y evaluando qué repercusión económica y técnica supone para el contexto de obra minera.Ante este objetivo, se considera esencial analizar los historiales de trabajo, los datos de campo y toda la información disponible en empresas del sector sobre estas situaciones particulares de incertidumbre para poder optimizar de manera adecuada las ecuaciones que permiten resolver este tipo de problemas en minería. Para ello se recurrirá a la aplicación de la teoría de matemática de la información (Shannon, 1948) a través de la cual será posible analizar cuáles son las variables más relevantes en la consecución de ciertos objetivos, lo cual permitirá modificar las ecuaciones de la simulación, adaptándose de manera específica al caso particular de la simulación minera bajo estudio.Finalmente, una vez obtenidos los resultados de la simulación tras la optimización de los parámetros en las ecuaciones se desea analizar la actitud hacia el riesgo en la consecución de los objetivos. Esto garantizará la viabilidad necesaria de cualquier proyecto, algo que ya se está comenzando a aplicar en temas ambientales en minas de carbón (Yu et al., 2016). Para ello, se analizarán actitudes conservadoras, neutrales y proclives al riesgo dentro de los modelos matemáticos optimizados lo cual permitirá alcanzar resultados de especial interés acerca de los efectos que suponen las decisiones bajo riesgo, un campo ampliamente estudiado en el ámbito económico y dominado por la teoría prospectiva (Kahneman et al, 1979) según la cual existe una atracción por el riesgo en aquellas decisiones en las que existen pérdidas seguras de antemano.De esta manera, con este proyecto de investigación se trata de aplicar y demostrar de manera exitosa el empleo de las últimas técnicas en análisis de datos y simulación numérica en la mejora de la eficiencia sector minero, tratando de evaluar el riesgo empresarial que supone la decisión de implementar dichas soluciones en la práctica real.
YR 2021
FD 2021-09-06
LK http://hdl.handle.net/11093/2443
UL http://hdl.handle.net/11093/2443
LA spa
DS Investigo
RD 06-oct-2024