Optimisation de la planification à court et moyen terme dans les mines souterraines

La présente thèse s'inscrit dans le mouvement de numérisation des mines souterraines en s'attaquant au problème de planification. L'objectif global de la thèse est de fournir un outil d'optimisation des planifications à court et moyen terme permettant l'accès rapide à une solution optimale. La planification dans les mines souterraines pour ces horizons de temps est un problème difficile pour plusieurs raisons, notamment de par le grand nombre de ressources nécessaires, le grand nombre d'endroits de travail, les implications à long terme difficiles à prévoir et le niveau de précision requis. De manière plus spécifique, les objectifs de recherche sont de développer un modèle de programmation mathématique à court terme, un autre à court et moyen terme et un dernier en programmation par contraintes pour le court et moyen terme et de comparer ensuite les différentes approches. La revue de la littérature disponible sur le sujet montre que la majorité des travaux sur la planification minière portent sur les mines en fosses. Bien qu'elles aient certaines ressemblances, les mines en fosse et les mines souterraines sont malgré tout trop différentes pour simplement appliquer les solutions de l'une à l'autre. On constate d'ailleurs cette disparité dans la différence entre l'offre commerciale de produits d'optimisation pour les deux types de mines. Au sein de la littérature portant sur le souterrain, la majorité des publications portent sur la planification à long terme. Quelques modèles sont disponibles pour les horizons de temps à court et moyen terme, mais sont spécifiques à certaines mines. De cette littérature, l'ensemble des modèles est basé sur la programmation mathématique, à l'exception d'un modèle de planification en temps réel, mais qui constitue un problème différent de celui présenté ici. Un premier modèle de planification à court terme est présenté avec pour fonction objectif de maximiser les tonnes extraites tout en gardant un minimum de production de minerai pour chaque période de temps. Les variables utilisées pour la planification représentent des périodes d'une semaine et le modèle peut être résolu pour des exmeplaires allant jusqu'à six mois. Plusieurs tests sont effectués sur des données inspirées d'une mine canadienne et une analyse détaillée des solutions montre la grande différence entre la solution de la relaxation linéaire et le problème entier. Un exemple d'application réel est ensuite démontré afin de fournir les explications sur comment le modèle serait appliqué dans un tel contexte. Un deuxième modèle en programmation mathématique est présenté pour la planification intégrée à court et moyen terme. Les variables de planification y représentent des périodes d'une semaine pour les trois premiers mois de planification et des périodes de trois mois pour les suivantes. Un premier objectif consiste à maximiser la valeur actuelle nette des activités planifiées, mais un second est aussi présenté où la valeur absolue de la valeur actuelle nette est maximisée. Il est démontré que le deuxième objectif permet une meilleure utilisation des ressources tout en conservant le même niveau de production, et correspond mieux à ce qui serait implémenté en un contexte réel. De plus, on démontre que la relaxation linéaire de ce dernier est beaucoup plus près de la solution entière, facilitant ainsi la résolution du problème. Un exemple d'application à des scénarios réaliste est ensuite présenté pour fournir un cadre d'application au modèle et les avantages de la planification à court et moyen terme intégré sont présentés. Un troisième modèle est ensuite introduit, celui-ci utilisant la programmation par contraintes. L'objectif utilisé est de maximiser la valeur actuelle nette des activités. Le choix de ce dernier est fait afin de fournir une base de comparaison connue pour les modèles de programmation mathématique et de programmation par contraintes. Les résultats démontrent que ce nouveau modèle permet de résoudre avec une précision au quart de travail des exemplaires de plus d'un an. Une adaptation du modèle précédent permet de démontrer qu'aucune des exemplaires ne peut être résolue par celui-ci à ce niveau de précision et pour tel horizon de planification. La thèse se conclut en présentant quelques travaux en cours comme le développement d'un modèle de planification en temps réel et une adaptation du modèle de programmation par contraintes à un problème de mine en fosse. L'inclusion de l'aspect stochastique dans le modèle est finalement discutée ainsi que le potentiel d'une application réelle à une mine en production.