Truck travel time estimation inside an open pit mine considering congestion

Short-term simulation in an open-pit mine setting permits predicting current trends and simulating alternative scenarios to make informed decisions. Although novel models have been proposed in the literature, congestion regarding truck travel time has not been considered. Accounting for congestion would simulate the model better, leading to better truck-dispatching algorithms in the future. A new model is developed starting from a model currently in commercial use. The main addition to the model is trucks dynamics, especially congestion. The proposed model was developed from scratch for a case study in Chile. The new model can be applied to a wider range of open-pit mines. Various heuristics for modeling traffic are proposed and compared in the case study under consideration. One heuristic, which is both easy to fit and accurate, is found. Compared to the traffic model, the proposed heuristic improves the MSE by 7% and reduces the bias, measured as mean error, by 42%.

La simulazione a breve termine in una miniera a cielo aperto consente di prevedere le tendenze attuali e di simulare scenari alternativi per prendere decisioni informate. Sebbene in letteratura siano stati proposti nuovi modelli, non è stata considerata la congestione del tempo di viaggio dei camion. La contabilizzazione della congestione simulerebbe meglio il modello, portando a migliori algoritmi di spedizione dei camion in futuro. Viene sviluppato un nuovo modello partendo da un modello attualmente in uso commerciale. L'aggiunta principale al modello è la dinamica dei camion, in particolare la congestione. Il modello proposto è stato sviluppato da zero per un caso di studio in Cile. Il nuovo modello può essere applicato a una gamma più ampia di miniere a cielo aperto. Diverse euristiche per la modellazione del traffico sono proposte e confrontate nel caso di studio. Viene trovata un'euristica, che è sia facile da adattare che accurata. Rispetto al modello di traffico, l'euristica proposta migliora il MSE del 7% e riduce il bias, misurato come errore medio, del 42%.