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Planning Tunnel Construction Using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) -…
Planning Tunnel Construction Using Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
Introducción
Tunel
Finalidad de unir 2 puntos
Minería Subterránea
Pilar fundamentar en chile
Aumentará porque se están agotando los recursos minerales
La minería se realiza manera continua las 24 horas
Planificación de la construcción de túneles
se utilizan valores fijos de los parámetros relevantes, dando resultados consistentes
Análisis de los resultados
La construcción duró 133 días
error del 0,37 % (1 día)
probabilidad de éxito del 60%
una mediana de 267 turnos
Aplicación de las cadenas de Markov
la jornada laboral se divide en dos o tres períodos
Problemas
traslado a las áreas de trabajo
cambios de los equipos de trabajo
Toma en cuenta la probabilidad de éxito en cada turno y los problemas que ocasiona
Aplicación del algoritmo a la construcción de túneles
Minera San Pedro Limitada (MSP)
Mina Romero
La simulación implica entre 105 y 106 iteraciones
Algoritmo de simulación
Utiliza la cadena de Markov seguido del Monte Carlo
Similación estocástica
Generar números aleatorios
función de distribución inversa
resultado escenarios
Construcción de túneles
Perforación y Voladura
operaciones unitarias
Escalado
Cargar el material volado
Ventilación
Fortificación
Carga de explosivos y voladura
Perforación
El objetivo
romper la roca con explosivos
darle la forma de sección transversal requerida
es muy difícil determinar tiempo de construcción de un túnel
Método de Monte Carlo y planificación de la construcción de túneles
la construcción de túneles implica ciclos de excavación
las operaciones unitarias pueden ser representadas por una función de distribución de probabilidad
el tiempo teórico
Números de ciclos de excavación necesarios para el túnel
No toma en cuenta la probabilidad de éxito
Conclusiones
herramienta muy eficaz para planificar el tiempo de construcción de un túnel.