A Comparison Between Linear Programming and SimulationModels for a Dispacthing System in Open Pit Mines

RESUME : Cette recherche est principalement axee sur la planification de la production a tres court terme et de l’affectation des camions aux pelles dans une mine a ciel ouvert. Les principales lacunes des modeles existants dans la litterature sont: a) la non consideration du temps d'attente et de la file d'attente aux serveurs (pelles et concasseurs), b) la simplification des modeles et la consideration d'une quantite limitee de details dans les modeles, c) la negligence de la nature stochastique du systeme d’affectation des camions aux pelles, d) le developpement des modeles est base sur l'hypothese d'une flotte identique (camions et pelles). Les objectifs de cette recherche sont le developpement et l'utilisation d'un modele de simulation de base pour valider la solution du modele de programmation lineaire (PL) et le developpement d'un second modele de simulation qui represente le systeme de controle en temps reel. L'objectif du second modele de simulation est la maximisation de la production de minerai tout en prenant en compte les contraintes du modele de PL. Les deux modeles de simulation sont consideres dans les situations deterministes et stochastiques. Les modeles proposes sont appliques dans une mine de charbon. Les resultats obtenus a partir de l’exemplaire de base demontrent que le concasseur est le goulot d'etranglement de l'installation. Afin de valider et verifier les modeles proposes, l’exemplaire de base est modifie pour que les camions et les pelles deviennent a tour de role les goulots d'etranglement du systeme d'exploitation. Lorsqu’on diminue le nombre de camions pour que ceux-ci deviennent le goulot d'etranglement, le resultat du modele PL est tres optimiste et differe de la realite. Le modele de PL ne considere pas le temps d'attente aux serveurs, mais le modele de simulation de base tient compte de la file d'attente aux concasseurs et aux pelles. En consequence, des qu'on a un temps d'attente dans le modele de simulation, il y a perte de temps ce qui reduit la production de minerai. Le modele de simulation en temps reel obtient un meilleur resultat que le modele de simulation de base. La raison de cette difference est due au fait que dans le deuxieme modele de simulation, la destination pour laquelle on estime qu’il y aura un temps d'attente aux pelles sera penalisee. La quantite de minerai produite est donc plus grande que dans le modele de simulation de base. Quand le temps de chargement de la pelle est considere comme un goulot d'etranglement, le resultat du second modele de simulation produit plus de sterile que la solution du modele de PL. Etant donne que dans le modele de PL, l'objectif est de maximiser la production de minerai, il existe plusieurs solutions de meme valeur (i.e. meme quantite de minerai) mais dont la production de sterile peut fortement varier.----------ABSTRACT : This research deals with very short term production plan and truck-shovel hauling system in open pit mines. The main shortcomings of the existing models reviewed in the literature are: a) not considering the waiting time and queue at servers (shovels and crushers), b) simplifying the models and considering a limited amount of details in the models, c) ignoring the stochastic nature of the truck and shovel hauling system, d) developing model based on an homogeneous fleet (trucks and shovels). The objectives of this research are: 1- to develop and apply a basic simulation model considering the queue and waiting time of trucks at shovels and crushers in both deterministic and stochastic situations based on the linear programming (LP) model result. This model validates the result of the LP model and provides the detailed and applicable dispatching plan for an open pit mine, 2- To develop, apply and verify the second simulation model which is the real time control system. This simulation model maximizes the ore production while taking into account the LP constraints. This model imitates the truck shovel haulage system in both deterministic and stochastic situations. The proposed models are applied in a coal open pit mine. The obtained results from the LP and simulation models in our case study demonstrate the fact that the crusher is the bottleneck of the system. Then, in order to validate and verify the proposed models, we created two other scenarios where the fleet of trucks and the shovel’s service time are considered respectively as bottleneck of the operational system. When the fleet of trucks is the bottleneck, the result of the LP model is too optimistic and differs from the reality. The LP model does not consider the waiting time at servers while the basic simulation model takes into account the queue at crushers and shovels. As a result, as soon as the waiting time occurs in the simulation model, system is losing time thus the production of ore is lower than the expected. The real time simulation model has better results than the basic simulation model. The reason is that in the second simulation model, the waiting time at shovels will be penalized therefore; this model has a better production level than the basic simulation model. When the shovel loading time is considered as the bottleneck of the system, the result of the second simulation model produces more waste in comparison with LP model solution. Since in the LP model, the objective is to maximize the ore production only, there are an infinite number of solutions which have the same level of ore production but different amounts of extracted waste.