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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[PLANEAMIENTO DE MINAS A CIELO ABIERTO MEDIANTE OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Mine planning processes in open-pit deposits in Colombia, have been performed using deterministic tools, which excludes the assessment of risks and uncertainties in the mining business and in some cases fail to maximize the benefits in monetary terms. We need to develop alternative models for mine planning to improve the competitiveness and productivity in terms of the following factors: Increased mine of life- LOM; Extraction and exploitation of lower quality resources; Obtaining more benefits from the mining business; Reduced risk and uncertainty in the mine planning process, among others. Within the planning processes of mineral mining in the open pit mine in Colombia there is no evidence of the use of tools for decision making under uncertainty scenarios that allow these processes to perform metaheuristic techniques such as simulated annealing; genetic algorithms; tabu search; neural networks; among others. In this paper we focus on genetic algorithms and its application to mine planning for open pit. This paper is intended to serve as the basis for a stochastic approach to mine planning, from the genetic algorithm and its implementation is carried out in companies that exploit the mineral resources in Colombia, with the aim of improving the production chain mining process.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Planeamiento minero estocástico]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[ <p align="center"><b><font size="4" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">PLANEAMIENTO DE MINAS A CIELO ABIERTO MEDIANTE OPTIMIZACI&Oacute;N ESTOC&Aacute;STICA    <br>   </font></b></p>     <p align="center"><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b><i>PLANNING OF OPEN PIT MINES THROUGH STOCHASTIC OPTIMIZATION    <br>   </i></b></font></p>     <p align="center"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Giovanni Franco Sep&uacute;lveda</b>    <br>   <i>Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia, sede Medell&iacute;n</i></font><i>, <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><a href="mailto:gfranco@unal.edu.co">gfranco@unal.edu.co</a></font></i></p>     <p align="center"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>John Willian Branch Bedoya</b>    <br>   <i>Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia, sede Medell&iacute;n, <a href="mailto:jwbranch@unal.edu.co">jwbranch@unal.edu.co</a></i></font></p>     <p align="center"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Patricia Jaramillo &Aacute;lvarez</b></font>    <br>   <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><i>Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia, sede Medell&iacute;n</i></font><i>,<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><a href="mailto:gpjarami@unal.edu.co">gpjarami@unal.edu.co</a></font></i></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Recibido para evaluaci&oacute;n: 31 de Octubre de 2011 / Aceptaci&oacute;n: 10 de Mayo de 2012 / Recibida versi&oacute;n final: 10 de Junio de 2012</b></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center"><b><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">RESUMEN</font></b></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Los procesos de planificaci&oacute;n minera en los dep&oacute;sitos a cielo abierto en Colombia, se han realizado utilizando herramientas deterministas, que excluyen la evaluaci&oacute;n de riesgos y las incertidumbres del negocio minero y en algunos casos dejan de maximizar los beneficios en t&eacute;rminos monetarios.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Es necesario desarrollar modelos alternativos de planificaci&oacute;n minera que mejoren las condiciones de competitividad y productividad en t&eacute;rminos de los siguientes factores: Aumento de la vida de la mina - LOM; Extracci&oacute;n y explotaci&oacute;n de recursos de menor calidad; Obtenci&oacute;n de mayores beneficios del negocio minero; Disminuci&oacute;n del riesgo y la incertidumbre del proceso de planificaci&oacute;n minera, entre otros.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Dentro de los procesos de planificaci&oacute;n minera de los yacimientos minerales a cielo abierto en Colombia no hay evidencia de la utilizaci&oacute;n de herramientas para la toma de decisiones bajo escenarios de incertidumbre que permiten llevar a cabo estos procesos con t&eacute;cnicas meta heur&iacute;sticas tales como recocido simulado; algoritmos gen&eacute;ticos; b&uacute;squeda tab&uacute;; redes neuronales, entre otros. En este trabajo se hace &eacute;nfasis en los algoritmos gen&eacute;ticos y su aplicaci&oacute;n a los procesos de planificaci&oacute;n minera para explotaciones a cielo abierto.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Se pretende que este trabajo sirva de base para realizar una aproximaci&oacute;n al planeamiento minero estoc&aacute;stico, desde los algoritmos gen&eacute;ticos, y que su aplicaci&oacute;n se lleva a cabo en las empresas que explotan los recursos minerales en Colombia, con el objetivo de mejorar la cadena productiva del proceso minero.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>PALABRAS CLAVE:</b> Planeamiento minero estoc&aacute;stico; Algoritmos gen&eacute;ticos; Colombia</font></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>ABSTRACT</b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Mine planning processes in open-pit deposits in Colombia, have been performed using deterministic tools, which excludes the assessment of risks and uncertainties in the mining business and in some cases fail to maximize the benefits in monetary terms.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">We need to develop alternative models for mine planning to improve the competitiveness and productivity in terms of the following factors: Increased mine of life- LOM; Extraction and exploitation of lower quality resources; Obtaining more benefits from the mining business; Reduced risk and uncertainty in the mine planning process, among others.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Within the planning processes of mineral mining in the open pit mine in Colombia there is no evidence of the use of tools for decision making under uncertainty scenarios that allow these processes to perform metaheuristic techniques such as simulated annealing; genetic algorithms; tabu search; neural networks; among others. In this paper we focus on genetic algorithms and its application to mine planning for open pit.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">This paper is intended to serve as the basis for a stochastic approach to mine planning, from the genetic algorithm and its implementation is carried out in companies that exploit the mineral resources in Colombia, with the aim of improving the production chain mining process.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>KEYWORDS: </b>Stochastic mine planning; Genetics algorithms; Colombia</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>1. INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En las actuales explotaciones de recursos minerales el dise&ntilde;o y planeamiento minero se lleva a cabo utilizando t&eacute;cnicas determin&iacute;sticas que conllevan a procesos mineros en los cuales se dejan de explotar o producir una cantidad considerable de recursos minerales, que traen como consecuencia niveles de producci&oacute;n inadecuados desde el punto de vista tecnol&oacute;gico; financiero; social y ambiental (Abdel, 2010; Dimitrakopoulos, 2007). Es por esto que un adecuado dise&ntilde;o y planeamiento minero utilizando herramientas de optimizaci&oacute;n estoc&aacute;stica lograr&aacute; en el corto, y largo plazo incrementar la productividad y competitividad de dichas explotaciones, que redundar&aacute; en una explotaci&oacute;n sostenible (en t&eacute;rminos t&eacute;cnicos, econ&oacute;micos, sociales y ambientales) y en la generaci&oacute;n de nuevos empleos en las regiones donde se lleven a cabo estos procesos productivos.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Adicionalmente, la planeaci&oacute;n minera tiene como finalidad la obtenci&oacute;n de la mejor proyecci&oacute;n del uso de los recursos minerales disponibles, y adem&aacute;s que es una actividad capaz de ajustarse a eventuales cambios en el trascurrir del tiempo; se puede afirmar que la planeaci&oacute;n minera es la gestora del presente y futuro de la actividad minera. Dicha actividad minera posee un componente operacional llamado Planeaci&oacute;n de Producci&oacute;n; El &eacute;xito de esta planeaci&oacute;n depender&aacute; de poder alcanzar un Valor Presente Neto (VPN) &oacute;ptimo que genere factibilidad al proyecto a desarrollar. Llegar a dicho valor lleva a que la actividad sea a veces dif&iacute;cil y compleja (Bastante, 2004; Hustrulid, 2006).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Con el fin de obtener los resultados esperados en el planeamiento minero, se tienen dos m&eacute;todos de seguimiento del buen desempe&ntilde;o. El primer m&eacute;todo son las t&eacute;cnicas de simulaci&oacute;n con la cual basados en datos conocidos se generan una cierta cantidad de hip&oacute;tesis a las que se les realiza un an&aacute;lisis y se empiezan a trabajar. La importancia del uso de las t&eacute;cnicas de simulaci&oacute;n en miner&iacute;a est&aacute; enmarcada por el hecho de que se puede lograr una reducci&oacute;n de costos y de tiempo en algunas actividades, la disminuci&oacute;n de riesgos a la hora de la toma de decisiones y la posibilidad de elaborar un modelo de simulaci&oacute;n que pueda aproximarse a la realidad. Y &eacute;l segundo m&eacute;todo, es la optimizaci&oacute;n que tiene como base un plan ya estipulado o basarse en las simulaciones ya realizadas. Su objetivo principal es realizar las mejoras que sean pertinentes para no equivocar el camino de los objetivos planteados. En la actualidad, la optimizaci&oacute;n de la planeaci&oacute;n, las aproximaciones utilizadas para estimaci&oacute;n de reservas y c&aacute;lculo de la producci&oacute;n mineral resultan imprecisas (Arias, 2008). Es v&aacute;lido tener en cuenta que esta incertidumbre ha disminuido con la definici&oacute;n y el establecimiento de normas internacionales para la estimaci&oacute;n de recursos mineros, como es el caso de la norma The JORC CODE (Hustrulid, 2006)</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La planeaci&oacute;n minera tradicional estima los cuerpos minerales por medio de modelos simples, los cuales no permiten observar la variabilidad e incertidumbre asociada a este. Por lo anterior, conseguir una mejor aproximaci&oacute;n en cuanto a las reservas de un dep&oacute;sito, producci&oacute;n de mineral y mejoramiento de la planeaci&oacute;n contribuir&aacute; con el objetivo principal de todo proyecto minero que ser&aacute; alcanzar el mayor VPN posible (Morales, 2010).</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Por lo anterior, dentro de los procesos de dise&ntilde;o y planeamiento minero de las explotaciones a cielo abierto en Colombia se evidencia la necesidad de utilizar herramientas para la toma de decisiones bajo escenarios de incertidumbre que permitan realizar dichos procesos con t&eacute;cnicas meta heur&iacute;sticas tales como recocido simulado; algoritmos gen&eacute;ticos; b&uacute;squeda tab&uacute;; redes neuronales, entre otros (Askari-Nasab, 2010; Castro, 2010; Dimitrakopoulos, 2009).</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><b><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">2. M&Eacute;TODOS</font></b></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La metodolog&iacute;a para desarrollar este trabajo se establece teniendo en cuenta que el proceso de planeaci&oacute;n en miner&iacute;a es b&aacute;sicamente un problema de optimizaci&oacute;n, que puede ser resuelto mediante: Programaci&oacute;n lineal; Programaci&oacute;n entera o Programaci&oacute;n estoc&aacute;stica (Dimitrakopoulos, 2010; King, 2009; Xu, 2009).</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Programaci&oacute;n Lineal: Un problema de programaci&oacute;n lineal es un problema de optimizaci&oacute;n en donde todos los par&aacute;metros son exactamente conocidos y determin&iacute;sticos y las relaciones entre variables en la funci&oacute;n objetivo y las restricciones son lineales. El m&eacute;todo com&uacute;nmente utilizado para resolver estos problemas es el SIMPLEX.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Programaci&oacute;n Entera: Son problemas en los cuales algunas o todas las variables deben ser enteras. Existen varios m&eacute;todos de soluci&oacute;n de problemas utilizando programaci&oacute;n entera, estos son: Branch and Bound; Cutting Planes; Branch and Cut y Meta heur&iacute;sticos.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Programaci&oacute;n Estoc&aacute;stica: Es una t&eacute;cnica de optimizaci&oacute;n usada cuando los problemas envuelven incertidumbre (como en nuestro caso, la incertidumbre asociada a lo geol&oacute;gico; el mercado y los precios). Dicha incertidumbre puede representarse por medio de distribuciones de probabilidad o a trav&eacute;s de posibles escenarios.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Como el objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo para la planeaci&oacute;n &oacute;ptima de la explotaci&oacute;n minera en explotaciones a cielo abierto considerando la incertidumbre asociada a variables de inter&eacute;s, con el fin de maximizar los beneficios esperados y minimizar los riesgos asociados, para el desarrollo de este trabajo se utilizaran elementos tanto de programaci&oacute;n entera como de programaci&oacute;n estoc&aacute;stica.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">A continuaci&oacute;n en la <a href="#fig01">figura 1</a>, se presenta la clasificaci&oacute;n de algunos algoritmos meta heur&iacute;sticos como lo son: Genetic Algorithm (GA); Simulated Annealing (SA); Ant Colony Optimisation (ACO) y otros, que servir&aacute;n de base para realizar una aproximaci&oacute;n al planeamiento minero estoc&aacute;stico.</font></p>     <p align="center"><a name="fig01"></a><img src="/img/revistas/bcdt/n31/n31a08fig01.gif"></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Se propone utilizar esta herramienta meta heur&iacute;stica de los GA sobre las dem&aacute;s, dadas las particularidades que se tienen en el planeamiento minero de explotaciones a cielo abierto en Colombia, espec&iacute;ficamente las relacionadas con los dep&oacute;sitos de origen sedimentario que explotan recursos como el carb&oacute;n. Adicionalmente, para futuros trabajos se pueden utilizar los dem&aacute;s algoritmos meta heur&iacute;sticos aplicando su desarrollo en diferentes tipos de explotaciones de recursos minerales, como lo pueden ser: Oro; Ferron&iacute;quel; Calizas; Esmeraldas; entre otros. </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Teniendo como base en la figura anterior el algoritmo meta heur&iacute;stico del GA, se muestra en la <a href="#fig02">figura 2</a> la metodolog&iacute;a general para la aplicaci&oacute;n del GA para el proceso de planeamiento minero de a un yacimiento mineral para una explotaci&oacute;n a cielo abierto.</font></p>     <p align="center"><a name="fig02"></a><img src="/img/revistas/bcdt/n31/n31a08fig02.gif"></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">De la <a href="#fig02">figura 2</a> se puede observar que un algoritmo gen&eacute;tico es un procedimiento de b&uacute;squeda que imita el funcionamiento de la selecci&oacute;n natural y gen&eacute;tica. Comienza con la b&uacute;squeda de una poblaci&oacute;n de soluciones aleatorias y desarrolla esta poblaci&oacute;n con una serie de generaciones mediante la aplicaci&oacute;n de t&eacute;cnicas de probabilidad. Realiza esta operaci&oacute;n con dos grandes procesos cruce (crossover) y mutaci&oacute;n (mutation). Algunos autores como Denby y Schofield (1995) han utilizado este algoritmo de optimizaci&oacute;n GA en los procesos de planeamiento minero de una explotaci&oacute;n a cielo abierto, demostrando que la principal ventaja de este m&eacute;todo es la capacidad de resolver problemas de forma simult&aacute;nea de planificaci&oacute;n de Ult</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>3. PROBLEMA</b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El dise&ntilde;o y planeamiento minero de las explotaciones a cielo abierto, se ha llevado hist&oacute;ricamente a cabo mediante t&eacute;cnicas y herramientas determin&iacute;sticas, que permiten maximizar el VPN del negocio minero, dejando de lado los riesgos e incertidumbre del mismo.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En los actuales procesos de dise&ntilde;o y planeamiento minero, los modelos de optimizaci&oacute;n estoc&aacute;stica de las explotaciones mineras a cielo abierto, se presentan como una herramienta que permitir&aacute; determinar la forma de extraer los bloques de mena y est&eacute;ril de un yacimiento mineral, maximizando los beneficios y minimizando el riesgo y la incertidumbre (Tulcanaza 1999; Haimes; 2008; Abdel, 2007). </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En la <a href="#fig03">Figura 3</a>, se muestra un esquema del modelo de optimizaci&oacute;n estoc&aacute;stica que se desarrollar&aacute; en este trabajo el cual consta de tres componentes principales: El modelo matem&aacute;tico; el modelo minero y el modelo computacional. Los tres modelos anteriores convergen en el problema a investigar: El dise&ntilde;o y planeamiento minero mediante miner&iacute;a a cielo abierto, que para el &eacute;nfasis de este trabajo, se refiriere a la forma de extraer los bloques de mineral (O) y est&eacute;ril (W) de un dep&oacute;sito de carb&oacute;n maximizando los beneficios y minimizando el riesgo y la incertidumbre propias del negocio minero.</font></p>     <p align="center"><a name="fig03"></a><img src="/img/revistas/bcdt/n31/n31a08fig03.gif"></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Teniendo en cuenta la <a href="#fig03">Figura 3</a>, vale la pena realizar las siguientes preguntas:</font></p> <ol>       <li>         <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Teniendo en cuenta el agotamiento de los recursos minerales de buena calidad, &iquest;de qu&eacute; forma se pueden realizar dise&ntilde;os y planeamientos mineros que mitiguen el impacto que tiene la explotaci&oacute;n de reservas marginales y al mismo tiempo aumenten las reservas probadas del mineral de inter&eacute;s?</font></p>   </li>       <li>         <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">De acuerdo con las metodolog&iacute;as existentes para el proceso de dise&ntilde;o y planeamientos minero, &iquest;c&oacute;mo tienen en cuenta o eval&uacute;an el riesgo y la incertidumbre para lograr un incremento en la life of mine?</font></p>   </li>       <li>         <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Asumiendo que los planes de producci&oacute;n minera se llevan a cabo con t&eacute;cnicas determin&iacute;sticas (v.g. Programaci&oacute;n lineal), &iquest;Es factible mediante t&eacute;cnicas meta heur&iacute;sticas, llevar a cabo el dise&ntilde;o y planeamiento minero de una explotaci&oacute;n de carb&oacute;n a cielo abierto con el objetivo de aumentar el NPV del negocio minero?</font></p>   </li>       <li>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Conforme al desarrollo del sector minero, con especial &eacute;nfasis en los modelos financieros y econ&oacute;micos, &iquest;Puede la incertidumbre crear oportunidades y valor al negocio minero?</font></p>   </li>     </ol>     <p>&nbsp;</p>     <p><b><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">4. CONCLUSIONES</font></b></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">A continuaci&oacute;n se describen algunas conclusiones de este trabajo:</font></p> <ol>   <li class="c-de-texto">         <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Los modelos de simulaci&oacute;n y optimizaci&oacute;n que mejoran la planeaci&oacute;n minera &oacute;ptima, que incorporen la incertidumbre asociada a las principales variables, y que permiten simult&aacute;neamente maximizar los beneficios asociados, contribuyen a minimizar el riesgo y los impactos negativos asociados.</font></p>   </li>   <li class="c-de-texto">         <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Es posible identificar las variables claves y las incertidumbres asociadas a ellas en el proceso de planeaci&oacute;n minera estoc&aacute;stica. As&iacute; mismo, se debe formular un modelo de optimizaci&oacute;n bajo incertidumbre que mitigue el riesgo asociado y maximice los beneficios, y dem&aacute;s objetivos que tendr&aacute; la planeaci&oacute;n minera.</font></p>   </li>   <li class="c-de-texto">         <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"> Se hace necesario para el sector minero colombiano desarrollar un algoritmo de soluci&oacute;n al modelo de optimizaci&oacute;n estoc&aacute;stica mediante la combinaci&oacute;n de t&eacute;cnicas de optimizaci&oacute;n y simulaci&oacute;n. Adicionalmente, validar dicho modelo para la planeaci&oacute;n &oacute;ptima de la explotaci&oacute;n minera en dep&oacute;sitos de carb&oacute;n, mediante la comparaci&oacute;n con aproximaciones propuestas en la literatura.</font></p>   </li>   <li class="c-de-texto">         <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El desarrollo de nuevas tecnolog&iacute;as aplicadas a la estimaci&oacute;n de recursos minerales, as&iacute; como la definici&oacute;n de nuevos algoritmos de optimizaci&oacute;n de los procesos de planeamiento minero, ha ayudado a disminuir la incertidumbre asociada a todo el ciclo del proceso minero, entendiendo como ciclo desde la definici&oacute;n del modelo geol&oacute;gico hasta la disposici&oacute;n en puerto del recurso mineral explotado.</font></p>   </li>     </ol>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>REFERENCIAS</b></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;1&#93; Abdel, S. and Dimitrakopoulos, R., (2010). Mine Design under Geologic and Market Uncertainties. MININ 2010 Proceeding of the 4th International Conference on Mining Innovation. June 23 to 25, 2010. Santiago de Chile. pp 534.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000075&pid=S0120-3630201200010000800001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;2&#93; Abdel, S. and Dimitrakopoulos, R., (2009). Accounting for Joint Ore Supply, Metal Price and Exchange Rate Uncertainties in Mine Design. Orebody modelling and strategic mine planning, Conference Proceedings, AusIMM.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000077&pid=S0120-3630201200010000800002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;3&#93; Abdel, S. and Dimitrakopoulos, R., (2007). Evaluating mine plans under uncertainty: can be real option make a difference? OrebodyModelling and strategic Mine Planning. pp 305 - 308.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000079&pid=S0120-3630201200010000800003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;4&#93; Arias, J., Castro, R., et al., (2008). MININ 2008 III International Conference on Mining Innovation. August 6 to 8, 2008. Santiago. pp 498.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000081&pid=S0120-3630201200010000800004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;5&#93; Askari-Nasab, H., Tabesh, M. and Badiozamani, M., (2010). Creating Mining Cuts Using Hierarchical Clustering and Tabu Search Algorithms. MININ 2010 Proceeding of the 4th International Conference on Mining Innovation. June 23 to 25, 2010. Santiago de Chile. pp 534.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000083&pid=S0120-3630201200010000800005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;6&#93; Bastante, F., et al., (2004). Design and planning for slate mining using optimisation algorithms. Engineering Geology.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000085&pid=S0120-3630201200010000800006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;7&#93; Castro J., et al., (2010). Probabilistic Risk Analysis of Mine Production Plans. MININ 2010 Proceeding of the 4th International Conference on Mining Innovation. June 23 to 25, 2010. Santiago de Chile. pp 534.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000087&pid=S0120-3630201200010000800007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;8&#93; Denby, B., Schofield, D., (1195). Inclusion of Risk Assessment in Open pit Design and Scheduling. IMM Transactions, 104, A67-A71.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000089&pid=S0120-3630201200010000800008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;9&#93; Dimitrakopoulos, R., (2009). Stochastic Mine Planning Optimization: New Concepts, Applications and Monetary Value in an ever Uncertain Market. Cosmo. pp 313 -325.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000091&pid=S0120-3630201200010000800009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;10&#93; Dimitrakopoulos, R., (2010). Stochastic Mine Planning- Optimisation: New Concepts, Applications and Financial Contribution. Minin 2010. pp 173 - 182.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000093&pid=S0120-3630201200010000800010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;11&#93; Haimes, Y., (2008). Risk Modeling, assessment, and management. United States of America, Third Edition. John Wiley &amp; Sons, Inc. pp 1009.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000095&pid=S0120-3630201200010000800011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;12&#93; Hustrulid, W. y Kuchta, M., (2006). Open pit mine planning and design. Taylor &amp; Francis plc., London, UK.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000097&pid=S0120-3630201200010000800012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;13&#93; King, B., (2009). Optimal Mining Principles. Orebody modelling and strategic mine planning, Conference Proceedings, AusIMM.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000099&pid=S0120-3630201200010000800013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;14&#93; Lerchs, H., Grossmann, I., (1965). Optimum desing of open pit mines. CIM Bulletin 58. pp47-54</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000101&pid=S0120-3630201200010000800014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;15&#93; Morales, N. and Rubio, E., (2010). Robust Open-Pit Planning under Geological Uncertainty. MININ 2010 Proceeding of the 4th International Conference on Mining Innovation. June 23 to 25, 2010. Santiago de Chile. pp534.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000102&pid=S0120-3630201200010000800015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;16&#93; Sattarvand, J., Niemann-Delius, C. (2008). Perspective of metaheuristic optimization methods in open pit production planning. Gospodarka Surowcami Mineralnymi. Vol. 24</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000104&pid=S0120-3630201200010000800016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;17&#93; Tomaselli, B., et al., (2009). Pit Optimisation and Mine Scheduling at the Montes Claros De Goi&aacute;s Nickel Laterite Deposit, Brazil. Orebodymodelling and strategic mine planning, Conference Proceedings, AusIMM.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000105&pid=S0120-3630201200010000800017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;18&#93; Tulcanaza, E., (1999). Evaluaci&oacute;n de recursos y negocios mineros: Incertidumbres, riesgos y modelos num&eacute;ricos. Instituto de ingenieros de minas de Chile. pp 350.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000107&pid=S0120-3630201200010000800018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">&#91;19&#93; Xu, H., et al., (2009). Conditional Simulation of Grades Controlled by Geological Indicators. Orebody modelling and strategic mine planning, Conference Proceedings, AusIMM.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000109&pid=S0120-3630201200010000800019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body><back>
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