Modelo de Microsimulación Vehicular  permite aumentar productividad en el transporte en faenas mineras

Mejora, optimiza la inversión y el costo de operación en los sistemas de transporte. Con la aplicación de esta metodología de análisis, se obtuvo un 18% de disminución de Flota CAEX estimada para operar.

Problema detectado:

Dentro de los costos de operación e inversión que tienen las faenas mineras a rajo abierto, uno de los componentes más relevantes es el Costo de Transporte.  Análisis comparados de distintas operaciones mineras lo sitúan en un rango de 40% a 60% del costo total de una operación, cifra que además es creciente en minas de mayor antigüedad, producto del aumento en las distancias que deben recorrer.

La posibilidad cierta de generar una operación de menor costo de transporte, tanto para proyectos Greenfield como operaciones Brownfield, requiere dar un salto más allá del estado de la práctica de la industria en este aspecto y avanzar en concebir, desarrollar y testear análisis de mayor sofisticación para tratar problemas crecientemente complejos. El efecto de la congestión sobre el rendimiento y productividad de una flota de camiones de extracción (CAEX) es exponencial y cuando no es contenida, impide el cumplimiento del plan minero.

Frente a lo anterior, Tetra Tech en conjunto con ECS Consult desarrollaron un sistema que amalgama la experiencia en diseño y planificación minera con la expertise en la resolución de problemas complejos en transporte.

Desarrollo y aplicación de nueva tecnología:

Tetra Tech y ECS desarrollaron un modelo de transporte basado en microsimulación de tráfico que incorpora las variables mineras relevantes y permite testear el impacto en CAPEX y OPEX de operaciones de transporte.  Esto se desarrolló para distintas configuraciones: mina, layouts, sistemas de señalización y rendimiento de los equipos sumado a la incorporación de vehículos auxiliares. El modelo incorpora el impacto de la congestión resultante en el rendimiento de la flota de camiones de extracción, mediante un simulador basado en la plataforma TransModeler.

El sistema permite visualizar la operación de los camiones sobre la configuración real de la mina, así se identifican los focos de congestión y mediante la expertise conjunta, se plantean mejoras tanto en layout como señalización y otros elementos para analizar la nueva performance. El modelo permite analizar “What If Scenarios” en forma eficiente para anticipar problemas futuros o bien optimizar el costo de faenas en explotación. Esta integración entre el diseño minero, planificación minera y microsimulación de transporte, permite incluso incorporar en el sistema todos los vehículos menores o auxiliares que circulan al interior de la mina.

La productividad obtenida y los costos ahorrados por un análisis de este tipo superan largamente enfoques más antiguos y que son insuficientes para resolver problemas donde la congestión es un aspecto relevante.

Impacto en la industria:

El uso de este enfoque se ha aplicado en minas y proyectos mineros reales, donde ha permitido perfeccionar y optimizar el layout de las rutas de transporte, anticipar focos de congestión, diseñar medidas costo-eficientes para resolverlos y estimar con alta precisión el CAPEX y OPEX.

Según los resultados de casos de estudios efectuados por Tetra Tech y ECS al aplicar la metodología de análisis se obtuvo un 18% de disminución de flota CAEX estimada para operar.  Estos valores, se explican porque los análisis simplificados iniciales, al no considerar correctamente la existencia de congestión sub-estimaban la flota. Pero al resolver los focos de congestión con medidas de gestión y modificaciones de layout de vialidad, se logra contener esa alza y volver a la estimación de flota inicial, lo que en síntesis significó un ahorro de 18% en el costo de inversión inicial, con un costo marginal que implicó tempranamente modificar el layout.

Complementariamente, este modelo ha logrado responder una pregunta clave realizada por clientes mineros: ¿Qué nivel de producción soporta este layout?.   Este sistema determinó límites de capacidad para el diseño mina. En este caso, correspondió al valor límite de producción por sobre el cual el efecto de la congestión impide seguir creciendo a costos eficientes. Permitió también incorporar un conjunto de soluciones que pudieron ser priorizadas según la dificultad/costo de implementación y los beneficios que producían en productividad y capacidad productiva de la mina.