Este documento presenta un análisis de planificación minera avanzada para el proyecto Marvin utilizando métodos como Hill of Value, ley de corte de Lane y el software Whittle. Se realizó un análisis exploratorio de los datos del yacimiento y se generaron curvas tonelaje-ley. Luego, usando Whittle, se definieron varias envolventes económicas óptimas y se construyeron planes de producción. El método de Hill of Value arrojó una ley de corte de 0,4% y un ritmo de producción
Análisis de envolvente económica óptima para proyecto minero Marvin usando métodos de Hill of Value y Whittle
1. TAREA 2. TOPICOS AVANZADOS EN PLANIFICAION MINERA
MI75E
PRESENTADO POR.
ALBA B. URQUIJO MONTAÑO
PROFESOR ENRIQUE RUBIO
PROFESOR AUXILIAR. SEBASTIAN HORACIO TRONCOSO
UNIVERSIDAD DE CHILE
FACLTAD DE INGENIERIA
ESCUELA DE INGENIERIA CIVIL DE MINAS
2008
2. INTRODUCCION
El proyecto marvin, consta de una serie de datos delimitados por valores de coordenadas,
cota y leyes de mineral de interés correspondiente a cada punto.
El objeto del proyecto es determinar la envolvente económica óptima para la ejecución del
proyecto, por métodos como el hill of value, ley de corte de lane, y corriendo el software
whittle.
Para cada metodo se siguió una metodología distinta, como se describe dentro del informe.
Cada método arroja datos distintos, por lo que basados en criterios técnicos ingenieriles se
debe optar por el mas adecuado.
3. Información entregada:
Modelo de bloques: archivo “MB-Marvin.csv”
Parámetros económicos: archivo “Eco1-Marvin.xls”
Método de explotación: cielo abierto.
Considerando la información entregada se le solicita lo siguiente:
1. Análisis exploratorio de la información.
a. Descripción del yacimiento.
b. Curvas tonelaje-ley.
2. Generación de modelo en Whittle
a. Importar modelo de bloques.
b. Valorizar bloques.
c. Construcción de arcos.
3. Definición de envolvente económica
a. Cálculo de ritmo de producción óptimo según metodología “Hill of Value”
(maximización de VPN) según curva tonelaje ley.
b. Cálculo de ley de corte óptima según metodología “Hill of Value”
(maximización de VPN) según curva tonelaje ley.
c. Definición de envolvente económica óptima según parámetros anteriores.
d. Definición de set de envolventes económicas según optimización de Lerchs
y Grossmann.
e. Selección de pit final como envolvente económica óptima para
maximización de VPN.
4. Construcción de plan de producción
a. Construcción de plan de producción con opción “Fixed lead”.
b. Construcción de plan de producción con opción “Milawa NPV”.
c. Cálculo de política de leyes de corte según criterio de Lane.
d. Construcción de plan de producción con opción “Fixed lead” y política de
leyes de corte.
e. Construcción de plan de producción con opción “Milawa NPV” y política de
leyes de corte.
5. Reporte, análisis y conclusiones.
4. 1. ANALISIS EXPLORATORIO DE LA INFORMACION. La base de datos consta de
53272 datos, con su ubicación en coordenadas, y la concentración presente respecto a 2
minerales de interés, Cu, y Au.
Los datos varían entre:
X Y Z Ley Cu (%) Ley Au
(ppm)
Min. 3475 6480 285 0 0
Max. 5275 8250 765 1,46 1,41
Media 0,4
varianza 0.078
El promedio de las leyes teniendo en cuenta solo aquellos bloques cuya ley es superior a 0,
arroja valores de 0,42% para el Cu y de 0,40 ppm para el Au.
El total de finos presentes en los bloques cuantificados es de 1996888,321 ton de Cu y de
188,822 ton de oro.
El modelo de bloques tiene una forma circular, con 4 tipos de litologia que constan de la
información anteriormente mencionada.
Figura. Forma del yacimiento.
El tamaño de los bloques es de 30*30*30.
5. b. CURVAS TONELAJE-LEY
Para la obtención de las curvas tonelaje, ley, se llevan las leyes a leyes de Cu – eq.,
mediante la siguiente expresión:
Lcu-eq = RFcu*LCu+RFAu*LAu
RFCu
Anteriormente se calcularon los RF correspondientes a cada mineral con la ecuación:
RF = (p-Cfr)*R*22,04 en el caso del cobre, teniendo en cuenta que el precio no es
constante se hallo un promedio de precios =1,92 US/lb, con el cual se determino el RF para
el mismo.el valor de RF de cobre obtenido fue de 29,41238
RF= (p-Cfr)*R/28,35, para el Au, puesto que el precio se mantiene constante, se trabaja con
el valor dado correspondiente a 550 US/oz. El valor de RF obtenido para el Au es de
13,2063492
Se tomaron diferentes leyes de corte para obtener la curva tonelaje-ley, y se hallo el
tonelaje y ley media asociados a esa ley de corte.
LC LM TONELAJE
0 0,6 451140965
0,2 0,7 391628614
0,4 0,81 311395539
0,5 0,87 267951768
0,6 0,93 225155193
0,8 1,04 155465523
1 1,18 79822455,8
1,2 1,36 27867551,9
1,4 1,55 8609580,3
1,6 1,71 2749110
Estos valores se corrigieron por el % de recuperación (95%)y de dilución (5%), obteniendo:
LC* LM* T*
0 0,571428571 450,0131126
0,19 0,666666667 390,6495425
0,38 0,771428571 310,6170502
0,48 0,828571429 267,2818886
0,57 0,885714286 224,592305
0,76 0,99047619 155,0768592
0,95 1,123809524 79,62289966
1,14 1,295238095 27,79788302
1,33 1,476190476 8,588056349
1,52 1,628571429 2,742237225
6. Con estos valores se obtuvo la curva tonelaje-ley
Figura 1. Curva tonelaje-ley
0
50000000
100000000
150000000
200000000
250000000
300000000
350000000
400000000
450000000
500000000
0 0,5 1 1,5 2
LEY CORTE
TONELAJE
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1,8
LEY
MEDIA
Serie2
Serie1
2. Generación modelo en Whittle.
a. importación de datos: la importación de datos se realiza desde el whittle,
importando el archivo de excel que contiene la información base:
coordenadas, cota, concentración de Au (ppm), Cu (%).
b. valorización. los parámetros. Se introducen los datos especificados como
parámetros, como costo mina, costo planta, recuperaciones de mineral, perfil
de precios en el caso del cobre.
Recuperación metalúrgica Cu % 85
Recuperación metalúrgica Au % 78
Costo mina US$/t 1,3
Costo planta US$/t 4,4
Costo fundición y refinación
Cu US$/lb 0,35
Costo fundición y refinación
Au US$/oz 70
Capacidad mina 500000000
Capacidad planta 306360000
8. c. Construcción de arcos. La construcción de arcos se realiza para ver que
bloques flotan al tener un ángulo de inclinación de talud de 45°. Como se
puede ver a continuación.
En rojo los bloques flotantes para un angulo de 45°.
3. Método de hill of value.
Para la obtención del ritmo de producción optimo, se partió de la curva tonelaje –ley y
teniendo en cuenta parámetros como ley media, RF, tonelaje y relación E/M, se calculo el
beneficio para cada bloque, por periodos (ver anexos).
Para obtener la relación E/M, se realizo en el software datamine, un corte con ángulo de
45°, puesto que es ese el ángulo el que se usa en Whittle, y se determino la relación E/M
para tres leyes de corte:1,2;0,6 y 0,2.
9. Figura 3. Vista de las secciones generadas para determinar la relación E/M.
Los puntos resultantes se adaptaron a una curva de tipo exponencial generando una
ecuación de tipo:
Figura 4. Curva para la obtención de la relación E/M
10. y = 0,1512e2,5749x
R2
= 0,9859
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
0 0,5 1 1,5
Serie1
Exponencial
(Serie1)
En la ecuación de la curva, X representa la ley de corte.
Los valores obtenidos de relación E/M, son los siguientes:
Ley de corte E/M
0,2 0,28
0,4 0,42
0,5 0,54
0,6 0,59
0,8 1,18
1,0 1,98
1,2 3,56
1,4 5,56
1,6 9,30
Con la ecuación:
Ben eco.= [RF*lm-(1+E/M*Cm-Cp)]*T
Y posteriormente se hallo el VAN, para cada ley de corte. (Ver anexos), al realizar la
valorización para cada ley de corte se obtuvo lo siguiente:
Ley de corte VAN
0,2 1666,11
0,4 1861,57
0,5 1850,78
0,6 1788,67
0,8 1467,75
1,0 906,59
1,2 373,59
11. 1,4 131,68
1,6 41,32
FIGURA. VAN vs Ley de corte
0
500
1000
1500
2000
0 0,5 1 1,5 2
LEY CORTE
VAN(MUS)
Serie1
Observando el VAN asociado a cada ley de corte , el VAN máximo esta asociado a la
siguiente envolvente económica y al siguiente ritmo de productividad:
Ritmo de producción 85100 tpd
tonelaje 310,6170502
Ley de corte 0,4
Ley media 0,81
Definición de set de envolventes económicas según lersch y grossman
Al correr el software Whittle, con los parámetros iniciales, los datos arrojados fueron los
siguientes
12. Figura 5. Grafico pit by pit para el caso inicial.
De la figura 5 se puede apreciar que el caso no es recomendable, puesto que el caso
especificado (la línea verde) es similar a la línea que representa el peor caso.
13. Teniendo en cuenta la figura anterior se escoge el pit 13 como el pit final puesto que
alcanza un alto valor de VAN.
Figura 6. Schedule para las condiciones iniciales
Plan de producción inicial
periodo Ton
imput
Waste
tonne
Strip
ratio
Imput
Cu
Imput
Au
Open pit
cash
Open pit
cash
14. flow($) flow($ disc)
1 14980714 40164086 2.68 0.1910 0.4495 39806832 36188029
2 16876857 38267943 2.27 0.2385 0.5194 86752221 71696050
3 17645894 37498906 2.13 0.2915 0.5723 123830102 93035389
4 20045194 35099606 1.75 0.3855 0.5838 190158395 129880742
5 22104808 33039992 1.49 0.4145 0.5795 214845213 133401974
6 25009990 30134810 1.20 0.4667 0.5572 253836678 143284187
7 28801464 26343336 0.91 0.5622 0.5164 346950848 178040644
8 30636000 20438509 0.67 0.6582 0.4729 462462278 215742066
9 30636000 14818983 0.48 0.6904 0.4505 523463379 221999572
10 30636000 9872525 0.32 0.6714 0.4453 551649436 212684738
11 30636000 6302163 0.21 0.6390 0.4631 573137340 200881141
12 30636000 4275483 0.14 0.5912 0.5024 583071328 185784494
13 30636000 3389111 0.11 0.5716 0.5217 606339628 175634992
14 13876222 1499094 0.11 0.5279 0.4818 261218309 72468683
Con el objeto de mejorar y alcanzar un alto nivel de VAN se realizan variaciones tanto par
a el Millawa NPV, como para el Fixed lead. Variando los parámetros correspondientes en
el software Whitlle.
Al agregar un escenario económico los datos resultantes para el millaza NPV, y con los
siguientes parámetros se obtuvo los siguientes resultados.
Pit final
fases pit Min lead Max lead Max bench
1 5 2 2 2
2 19 2 2
3 13 2 2
Figura 7. Tonelaje de estéril y mineral extraído periodo a periodo. caso Millawa NPV
16. Se limito la capacidad de la mina a 400000000 ton. Dentro de los parámetros del software
whittle.
De la figura 8 se puede estimar que el caso especificado es bueno, ya que la curva
representada (color verde) esta muy cercana a la curva correspondiente al mejor caso (color
azul).
Plan de producción para el Millawa NPV
periodo Ton
imput
Waste
tonne
Strip
ratio
Imput
Cu
Imput
Au
Open pit
cash
flow($)
Open pit
cash
flow($ disc)
1 18212044 31787956 1.75 0.1934 0.4558 73428460 66753146
2 21677199 28322801 1.31 0.2629 0.5434 160716997 132823965
3 22822584 27177416 1.19 0.3436 0.5786 222011145 166800259
4 24053297 25946703 1.08 0.4063 0.5830 261594769 178672747
5 26655651 23344349 0.88 0.4610 0.5719 306867152 190540358
6 30473563 19526436 0.64 0.5790 0.5374 397408206 224326572
7 30636000 14417314 0.47 0.6995 0.5032 472032790 242227458
8 30636000 10706289 0.35 0.7445 0.4987 547504514 255414897
9 30623379 19376621 0.63 0.7476 0.5315 594373711 252072475
10 30636000 16458939 0.54 0.6529 0.5591 573713528 221191401
11 30220671 17248770 0.57 0.5460 0.4575 467186965 163746181
12 23801539 2757488 0.12 0.5273 0.4424 387882665 126247351
De igual manera se realizaron variaciones en los parámetros para el caso Fixed lead,
logrando los siguientes resultados.
Parámetros fixed lead
17. Pit final 13
Fixed lead 2
fases
1 4
2 7
3 12
Figura 9. Schedule graph para el caso fixed lead.
el plan de producción arrojado por el fixed lead, se aprecia en la siguiente tabla.
Tabla. Plan de producción para el fixed lead
periodo Ton
imput
Waste
tonne
Strip
ratio
Imput
Cu
Imput
Au
Open pit
cash
flow($)
Open pit
cash
flow($ disc)
1 19235421 30764579 1.60 0.1940 0.4574 81958388 74507626
2 23126040 26873960 1.16 0.2684 0.5489 181195062 149747985
3 24309462 25690538 1.06 0.3570 0.5807 250287854 188044969
4 25772050 24227950 0.94 0.4152 0.5851 291433852 199053242
5 26680502 23319498 0.87 0.4870 0.5704 322945872 200523978
6 27432941 22567059 0.82 0.6082 0.5378 368709018 208126628
7 28548126 21451874 0.75 0.7189 0.5122 444786472 228245789
8 29378957 20621043 0.70 0.7667 0.5177 534176015 249197053
9 30636000 17352256 0.57 0.7256 0.5333 580935704 246373448
10 30636000 13015159 0.42 0.6236 0.5271 540820996 208509906
11 30636000 7598615 0.25 0.5464 0.4494 483542098 169478555
18. 12 24419289 3225692 0.13 0.5275 0.4372 395904422 128610850
Criterio de Lane
Teniendo en cuenta la siguiente formula se determino el VAN mediante el meto de Lane,
partiendo de el caculo de diversas leyes d corte, y diversos tonelajes repectivamente.
Ley de corte para limitante mina
Los perfiles de leyes de corte obtenidos fueron los siguientes:
PERIODO Ley Au Ley Cu
1 0.35 0.42
2 0.37 0.37
3 0.36 0.36
4 0.35 0.35
5 0.35 0.38
6 0.37 0.39
7 0.38 0.36
8 0.47 0.34
9 0.43 0.32
10 0.41 0.3
11 0.42 0.28
12 0.43 0.27
13 0.4 0.26
Aplicando el nuevo perfil de leyes, se corre nuevamente el software whittle,para ambos
casos(fixed lead i millawa npv), obteniendo los siguients datos.
Parámetros.
dT
dV
V
d
F
t
dT
dV
V
d
f
x
h
m
x
y
g
k
p
v
)
(
)
(
y
k
p
H
F
f
h
g
H
x
t
h
)
(
)
(
)
(
19. Pit final 13
Fixed lead 2
fases
1 5
2 9
Tabla. Plan productivo fixed lead.
periodo Ton imput Waste
tonne
Strip
ratio
Imput
Cu
Imput
Au
Open pit
cash
flow($)
Open pit
cash
flow($ disc)
1 15022866 34977134 2.33 0.2074 0.5130 , 67001750 60910682
2 19574221 30425779 1.55 0.2769 0.5829 156991017 129744642
3 21084542 28915458 1.37 0.3606 0.6125 219382031 164824967
4 22532413 27467587 1.22 , 0.4222 0.6100 258034529 176241055
5 24057765 25942235 1.08 0.4766 0.6003 288432310 179093772
6 25385643 24614357 0.97 0.5878 0.5686 335476182 189367559
7 27746465 22253535 0.80 0.7144 0.5271 433208254 222304332
8 30066529 19933471 0.66 0.7696 0.5147 549116493 256166896
9 30636000 16841996 0.55 , 0.7668 0.5328 613387961 260136373
10 30636000 12300846 0.40 0.6664 0.5568 589396908 227238023
11 30636000 7998089 0.26 0.5838 0.5005 536974910 188206430
12 25024338 3445741 0.14 0.5326 0.4471 412753163 133832064
Van
total 4460155508
Grafico. Schedule grahp para fixed lead
Grafico schedule para millawa npv
20. periodo VAN
1 75288162
2 176413562
3 240897406
4 277267039
5 311788587
6 366914096
7 461920004
8 566340909
9 603423014
10 532208272
11 505628477
12 309491611
Van total 4427581139
CONCLUSIONES
21. Al obtener el VAN para el proyecto usando diferentes metodologías, se obtienen valores
aproximados de VAN aunque con pequeñas variaciones en el valor máximo alcanzado.
Comparando la ley de corte btenida por el Hill of value y las leyes del perfil de Lane, estas
son muy cercanas del orden de 0,4.
Se observa claramente que un proyecto de rajo debe ser ejecutado en fases que combinen
diversos pits, para así lograr alcanzar un alto valor de VAN, estando cerca del mejor caso
de explotación de un rajo que seria pit a pir, puesto que esto no es recomendable
técnicamente, se usan las optimizaciones, combinando varios pits(creando fases), que
faciliten la explotación y aumentar el valor económico del proyecto.
ANEXOS