Modèles de planification minière court terme par programmation par contraintes dans un environnement incertain

L'environnement minier souterrain étant hautement incertain, les outils utilisés pour réaliser la planification des opérations d'une mine souterraine doivent être adaptés et tenir compte des sources d'incertitudes opérationnelles. La planification minière court terme correspond au processus d'ordonnancement d'activités et à l'affectation de ressources rares pour les réaliser sur des horizons de temps variant d'un jour à trois mois d'opérations. Plus particulièrement, elle est sensible aux variations de durées des activités ainsi qu'aux perturbations journalières liées aux bris potentiels des équipements. Actuellement, cette phase de planification est réalisée de façon manuelle sur le site étudié. Dans le présent mémoire, une approche robuste de planification court terme basée sur la génération de plusieurs scénarios a été implémentée afin de produire des séquences ordonnées et robustes d'activités à réaliser pour chacune des ressources disponibles. Elle permet aussi de minimiser l'impact potentiel d'une perturbation sur l'objectif des modèles développés. En effet, l'environnement souterrain étant hautement incertain et très contraint, de nombreux imprévus peuvent survenir et rendre les solutions des modèles déterministes sous-optimales en pratique. Ces modèles sont souvent trop optimistes, car ils ne tiennent pas compte de la variabilité plurifactorielle associée aux durées des opérations à réaliser et qui n'est pas connue à l'avance. Les modèles présentés sont adaptés à la planification de la production et au développement d'une mine d'or située au Canada utilisant la méthode d'exploitation des sous-niveaux abattus par forages de longs trous. Ces modèles sont testés sur des données réelles du site étudié (ou simulées) et sont modélisés en utilisant le paradigme de la programmation par contraintes qui est adaptée pour la résolution efficace de problèmes d'ordonnancement avec affections de ressources rares. En cas de problème majeur (bris majeur d'un équipement ou manque de main-d'œuvre, par exemple), des modèles basés sur une approche réactive permettent de réparer les solutions en tenant compte du problème survenu. Enfin, dans l'hypothèse de l'accès à des données en temps réel et pour estimer le gain d'avoir accès à ces données, des modèles en ligne ont été implémentés, décomposant le problème dans le temps et permettant de prendre des décisions en temps réel sur les opérations (lorsqu'une nouvelle information devient disponible).