Planteamiento de un modelo de simulación estocástica para pronosticar el avance lineal mensual de la Unidad Minera San Jose, Argentina, 2021
Descripción del Articulo
La empresa Minera Santa Cruz, con su Unidad Minera San José en la Provincia de Santa Cruz, Argentina. Toma como desafío pronosticar la capacidad de sus operaciones mineras, confiable y asertivamente. Así entonces, la presente investigación se realiza con el fin de aplicar un modelo de simulación est...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Nacional del Centro del Perú |
| Repositorio: | UNCP - Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/8261 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12894/8261 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Simulación estocástica Método Montecarlo Algoritmo https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.02 |
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La empresa Minera Santa Cruz, con su Unidad Minera San José en la Provincia de Santa Cruz, Argentina. Toma como desafío pronosticar la capacidad de sus operaciones mineras, confiable y asertivamente. Así entonces, la presente investigación se realiza con el fin de aplicar un modelo de simulación estocástica a los avances lineales de la operación. Para la creación de este modelo definimos nuestras variables supuestas de las operaciones mineras de avances. Las ajustamos a funciones de distribución de probabilidad, que simulan su comportamiento aleatorio. Las variables supuestas en consideración son: la calificación RMR de la labor, la disponibilidad de saneo de rocas por cuadrilla, el carguío de explosivos posible por cuadrilla, horas de parada y producción probable de los equipos de limpieza, sostenimiento y perforación. Creamos un algoritmo evento orientado de nuestra operación minera, que se programó en lenguaje visual basic. El algoritmo permite simular cada operación unitaria y su influencia en la siguiente y esta a su vez en la siguiente, así conseguimos simular los turnos de la operación minera. Utilizamos el método de Montecarlo para simular el algoritmo usando números pseudoaleatorios con apoyo del software Oracle Crystal Ball. Con el conseguimos realizar las pruebas necesarias y analizar los resultados obtenidos. Planteamos la hipótesis de si el Modelo de Simulación Estocástica se relaciona positivamente con el pronóstico del Avance Lineal Mensual de la Unidad Minera San José, Argentina 2021. En el desarrollo de la investigación se usó el método científico del tipo aplicativo y de nivel descriptivo elemental, el diseño de la investigación es descriptiva comparativa. Como población se considera las operaciones mineras de avance de la Unidad Minera San José, y como muestra las operaciones de avances de la zona Frea y Kospi de la misma unidad minera. Se utilizo el modelo para pronosticar el avance de los meses de enero, febrero y marzo de 2021. Los resultados pronosticados en comparación con los ejecutados solo diferenciaron en un máximo de 3.10% con respecto al programa, resultando así en pronósticos confiables los calculados por el modelo. |
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Como población se considera las operaciones mineras de avance de la Unidad Minera San José, y como muestra las operaciones de avances de la zona Frea y Kospi de la misma unidad minera. Se utilizo el modelo para pronosticar el avance de los meses de enero, febrero y marzo de 2021. Los resultados pronosticados en comparación con los ejecutados solo diferenciaron en un máximo de 3.10% con respecto al programa, resultando así en pronósticos confiables los calculados por el modelo.application/pdfspaUniversidad Nacional del Centro del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Simulación estocásticaMétodo MontecarloAlgoritmohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.02Planteamiento de un modelo de simulación estocástica para pronosticar el avance lineal mensual de la Unidad Minera San Jose, Argentina, 2021info:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:UNCP - Institucionalinstname:Universidad Nacional del Centro del Perúinstacron:UNCP SUNEDUMaestría en gestión mineraUniversidad Nacional del Centro del Perú.Facultad de Ingeniería de MinasMaestro en gestión minerahttps://orcid.org/0000-0001-6722-876119939419419697Delzo Salomé, Orison EvansSalazar Orihuela, Mario MarinoDelzo Salomé, Orison EvansAmes Lara, Victor Alejandrohttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttp://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro42233998ORIGINALT010_42233998_M.pdfT010_42233998_M.pdfapplication/pdf3043706http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/8261/1/T010_42233998_M.pdfa4f7499e331fc15685362a244b77ad87MD51THUMBNAILT010_42233998_M.pdf.jpgT010_42233998_M.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6527http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/8261/3/T010_42233998_M.pdf.jpgb828ddc8da35d86e03475b4025a0b555MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/8261/2/license.txtc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD5220.500.12894/8261oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/82612022-11-16 03:00:54.247DSpacerepositorio@uncp.edu.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 |
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