Implementación en Python del algoritmo de Lerchs y Grossmann para la optimización del pit final en minas a cielo abierto en yacimientos de cobre tipo skarn

• Autor: Achata Flores, Yovani
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/20498
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/20498
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Python; Pit final; Grafo; Cerradura máxima; Algoritmo recursivo; Programación dinámica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05

El objetivo de esta investigación es la optimización del pit final en minas a cielo abierto haciendo uso del algoritmo de Lerchs and Grossman modificado con ángulos variables implementado en Python; por medio del cual se maximizará el valor neto del negocio minero. La investigación es de tipo aplicada, con un diseño experimental y enfoque cuantitativo que busca la implementación del algoritmo mediante la revisión de literatura, luego la implementación del algoritmo de LG en código Python haciendo uso de técnicas de programación. Finalmente, se incorporará la metodología de Cono Plantilla para la implementación de ángulo variable. Existe una variedad de algoritmos desarrollados, a la fecha, para resolver el problema del pit final; enfoques basados en la teoría de grafos, programación lineal, programación dinámica, inteligencia artificial, y métodos heurísticos. Entre todos ellos el algoritmo de Lerchs y Grossmann es el más conocido y usado. La evaluación de los resultados en términos de valor neto; diferencia entre el valor total de mineral extraído y el costo total de extracción del mineral y desmonte, indica que se obtuvo el diseño de un pit final óptimo con un valor neto de U$D 0.54 millones, el cual cumplió con la restricción de los parámetros económicos, técnicos y geotécnicos para el caso de estudio desarrollado. La conclusión indica que la implementación del algoritmo de LG es viable en uno de los lenguajes de programación más usados y de fácil aprendizaje, Python, haciendo uso de matemáticas discretas (teoría de grafos) y técnicas de programación, además de la implementación de una interfaz gráfica para cargar el modelo de bloques con sus respectivos parámetros y visualizar los resultados de la optimización. Esto para medir la viabilidad económica en etapas tempranas del proyecto como estudios a nivel conceptual.