Problème : Amélioration de la productivité minière
Vale est une multinationale brésilienne active dans les métaux et les mines. C’est également l’un des plus grands opérateurs logistiques du Brésil.
L’entreprise souhaitait maximiser la productivité de ses mines de charbon à ciel ouvert à Moatize, au Mozambique. Pour tester différents scénarios sans perturber les opérations, Vale a opté pour la modélisation par simulation et a fait appel à Genoa, une société d’aide à la décision spécialisée dans l’optimisation et la simulation.
Solution : Optimisation et simulation des opérations minières
Des ingénieurs de Genoa ont construit un modèle de deux mines de charbon à ciel ouvert. Dans l’ensemble, le modèle a pris en compte :
- 8 fronts miniers concurrents fonctionnant simultanément
- Une chargeuse par avant
- 80 camions avec différents profils de capacité, de vitesse et de défaillance
- 10 types de charbon différents (plys)
- Une plate-forme ROM (run-of-mine), un concasseur et un silo à résidus par mine.
Chaque mine a plusieurs fronts miniers à partir desquels divers types de charbon sont extraits. Le charbon récupéré est transporté par camions soit vers le broyeur, soit vers la plate-forme ROM à côté. Outre le charbon, les machines d’extraction minière récupèrent également les déchets qui doivent être transférés par camion vers des dépôts de déchets.
Le charbon extrait passe par un concasseur, puis est acheminé vers des usines où il est traité. Les usines produisent trois types de produits : le charbon thermique (vapeur), le charbon métallurgique (métallurgique, coke) et un sous-produit appelé résidus. Les résidus sont transportés vers un silo par un convoyeur, puis vers le barrage de résidus par un camion.
Dans le modèle minier, les ingénieurs ont également tenu compte des temps de quart du personnel travaillant sur le site, ainsi que des défaillances et de l’entretien de l’équipement.
Pourquoi AnyLogic pour l’optimisation minière ?
Au cours de la première étape du projet, Genoa a construit un modèle d’optimisation avec un solveur externe pour maximiser la capacité de transport dans les mines. Ensuite, ils ont utilisé les sorties du modèle d’optimisation comme entrées pour le modèle de simulation des opérations minières.
Dans AnyLogic, les ingénieurs visualisaient les résultats fournis par l’optimiseur à l’aide de graphiques, de diagrammes et de chronologies. En outre, le logiciel a également permis l’analyse d’autres paramètres clés de gestion à ciel ouvert, notamment :
- Incertitudes telles que la défaillance de l’équipement (camions, équipement de chargement et concasseur)
- Temps de cycle des camions : temps de trajet, file d’attente avant chargement, temps de chargement, file d’attente avant déchargement et temps de déchargement
- Niveaux d’utilisation des camions, de l’équipement de chargement et du concasseur
- Débit d’entrée du concasseur (débit de la mine)
- Planification du quart de travail et de la maintenance des opérateurs.
Grâce à la capacité d’AnyLogic à importer des bibliothèques Java externes, l’équipe a pu importer et utiliser les données de son optimiseur directement dans le modèle de simulation.
À l’aide des données des résultats de l’optimisation, les ingénieurs ont construit une simulation des opérations d’extraction du charbon qui a montré comment les processus de la mine pouvaient être améliorés.
L’équipe a utilisé la modélisation à événements discrets comme approche principale pour modéliser les mouvements des équipements et des machines. Pour simuler le comportement des camions en détail, ils ont également utilisé la modélisation basée sur le comportement des agents et les diagrammes d’état.
Résultat
Genoa a construit un modèle de simulation des opérations d’extraction du charbon à Moatize, au Mozambique. À l’aide d’un optimiseur externe, ils ont déterminé la meilleure taille de flotte de camions et maximisé la quantité de charbon pouvant être transportée, tout en tenant compte du transport des déchets et des contraintes liées aux résidus.
Vale peut maintenant utiliser le modèle de simulation pour évaluer différents scénarios d’exploitation minière et visualiser et comparer les résultats. Ils peuvent également analyser le rendement de la mine avec différentes flottes de camions et d’équipement et simuler des politiques de quart et d’entretien.
Pour améliorer davantage le modèle, l’équipe a envisagé de modéliser les mines en tant que population dans AnyLogic, ce qui aiderait à mettre le modèle à l’échelle pour d’autres scénarios. Enfin, pour simuler le mouvement des camions en détail, ils pourraient utiliser AnyLogic Road Library au lieu de dessiner schématiquement les itinéraires.
Genoa a présenté cette étude de cas à la conférence AnyLogic 2021.
