Aplicación del modelo de colas al acarreo minero. Caso Mina Magistral

• Autores: Ortiz Sánchez, Oswaldo, Canchari Silverio, Godelia
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - IIGEO
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/14387
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/iigeo/article/view/14387
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Model; queueing; mine interior; surface; loading; unloading; hauling; Modelo; colas; interior mina; superficie; carguío; descarga; acarreo

El estudio minimiza el tiempo improductivo o tiempos de espera de los equipos de carguío y acarreo entre puntos de carguío en interior mina y los puntos de descarga en superficie. Para ello se analiza el sistema existente que consiste en 4 puntos de carguío de materiales en interior mina y 4 puntos de descarga en superficie. Por aplicación de herramientas del modelo de colas se estima el costo de la espera y luego se estudia la posibilidad de reducir este costo incrementando puntos de carguío. La información que se analiza proviene de los tiempos de acarreo y demoras generadas entre los puntos de carguío y los puntos de descarga. La variable que se evalúa es el número de puntos de carguío vs. el costo de la demora de los transportadores más el costo unitario del uso de las tolvas en interior mina.
The study minimizes the cycle waiting time of loading and hauling equipment between loading points of the underground mining operation and unloading points on surface. For this purpose the existing loading and hauling system is first analyzed. Present system consists of four underground loading points and 4 unloading spots on surface. The waiting cost is estimated and then the increment in loading points underground is proved for reducing haulage cost which is a bearing component of the mining cost. By applying queuing techniques the possible reduction in waiting cost is obtained by increasing the number of loading points. The information gathered comes from loading and hauling times measured at site. Evaluated variables were number of loading points vs. waiting time cost of haulers and unit cost of underground ore and waste bins.