Mémoire de maîtrise (2020)
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Résumé
Ce mémoire s'insère dans l'ensemble des œuvres qui ont pour cible l'optimisation de la planification dans l'univers complexe des mines souterraines. L'approche empruntée dans ce mémoire est de considérer le trafic des véhicules qui est une conséquence aux décisions prises en amont lors de la planification. L'objectif principal est de déterminer des contraintes de trafic à inclure à la planification à court terme afin d'améliorer la productivité des mines souterraines. Afin d'y arriver, trois sous-objectifs ont été érigés. D'abord, il a été nécessaire de modéliser le trafic généré par les activités de production. Ensuite, des contraintes fidélisant la congestion des routes ont été déterminées. Enfin, une validation de l'ajout de ces contraintes à la planification est faite. Plusieurs modèles de programmation par contraintes ont ainsi été créés pour le volet planification et un modèle de simulation a servi à valider l'efficacité de chaque modèle de planification. Au travers de la revue de la littérature à ce sujet, nous constatons que l'inclusion du trafic dans un outil de planification d'une mine souterraine n'a jamais été tentée auparavant. D'ailleurs, le domaine de l'optimisation pour ce type de mine a très peu été couvert auparavant. La majorité des modèles utilisent de la programmation linéaire mixte afin de résoudre le problème de planification à court, moyen et long terme. Récemment, des modèles de programmation par contraintes appliqués au problème d'optimisation de la planification ont soulevé beaucoup d'intérêt. Ces modèles sont beaucoup plus rapides et plus simples à résoudre que ceux en programmation linéaire. Également, plusieurs cas d'application de la simulation au domaine des mines souterraines sont présents dans la littérature. Ce type d'outil a fait ses preuves quant à son efficacité à reproduire un environnement complexe comme une mine souterraine sous format numérique. Dans un premier temps, le modèle de simulation d'une mine souterraine est présenté. Les données de sortie de ce modèle ont été utilisées afin de modéliser le trafic dans la mine souterraine. Le modèle a surtout permis d'utiliser les planifications provenant de modèles de planification afin de réaliser celles-ci dans l'environnement minier numérique. La simulation de ces planifications permet surtout d'éviter toutes perturbations qui pourraient être provoquées par de tels tests sur la mine réelle. Grâce à cet outil, il a été possible de récolter plusieurs résultats en lien avec la réalisation des planifications de 10 scénarios pour chaque modèle de planification afin de valider l'ajout des contraintes de trafic au modèle de programmation par contraintes.`Ensuite, quatre modèles de planification sont présentés. Le modèle CP-M0 sans contraintes de trafic, le modèle CP-M1 avec une somme de trafic en fonction objectif, le modèle CP-M2 avec des contraintes de délais de trafic pour les activités en développement et le modèle CP-M3 avec des contraintes de délais de trafic pour toutes les activités. En simulant les planifications de ces modèles pour tous les scénarios, nous démontrons que le modèle CP-M3 avec des contraintes de trafic permet d'obtenir des planifications plus réalistes. De plus, ce modèle obtient un temps de complétion moyen plus faible que ceux obtenus par le modèle de planification sans contraintes de trafic (CP-M0) sur l'ensemble des scénarios.
Abstract
This master's thesis inserts itself in the global effort being put forth concerning the opti-mization of the underground mines effciency. The approach taken in this master thesis is to consider the underground traffic caused by the short-term planning of the operations. The uttermost objective of this thesis is to determine traffic constraints to include in short-term planning tools to improve the productivity of underground mines. In order to reach this goal, three sub-objectives are presented. Firstly, we model the traffic generated by the mining activities. Secondly, traÿc constraints were created to represent the congestion of an under-ground mine. Lastly, we validate the traffic constraints used in short-term planning tools. Overall, four di˙erent constraint programming models are presented as short-term planning tools as well as a simulation model used for validating the eÿciency of these planning tools. Throughout the literature on the subject of optimization of short-term planning in under-ground mines, we note that including traffic in such tools was never done before. Moreover, the number of articles covering optimization for this kind of mine is very little compared to open-pit mines. The majority of models for underground mines use mixed linear programming in order to solve the short-, medium- and long-term planning problem. Recently, a small amount of constraint programming models applied to the optimization problem was shown to improve drastically the resolution of such problems when compared to linear programming. Also, many cases of application using simulation in underground mines are presented in the literature. This kind of tool as proven itself when it comes to reproducing a complex environment such as an underground mine in a digital format.At first, the simulation model of an underground mine is presented. Output data from this model is used to shape the traffic in the mine. We were able to use the short-term plans from the planning tools as input data for the simulation model and then analyze the performance of such plans in a digital underground mine. Simulating these plans avoids disturbing the real underground mines by testing the generated plans in a digital version of the mine. With this tool, many results linked to the simulation of planning of 10 scenarios were obtained for every planning model. Such results allowed us to validate the addition of traffic constraints to the constraint programming models. Next, four short-term planning models are presented. The CP-M0 model without any traffic constraints, the CP-M1 model with a traÿc sum inserted in the objective function, the CP-M2 model with traÿc delays constraints for development activities and then, the CP-M3 model with traffic delays constraints for every activity. By simulating the plans from these models for all the scenarios, we demonstrate that the CP-M3 model with traÿc constraints produces more realistic plans. Furthermore, this model obtains the lowest makespan average over all the scenarios when compared to the model with no traÿc constraints (CP-M0).
Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
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Programme: | Maîtrise recherche en mathématiques appliquées |
Directeurs ou directrices: |
Michel Gamache |
URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/9146/ |
Université/École: | Polytechnique Montréal |
Date du dépôt: | 10 nov. 2021 15:20 |
Dernière modification: | 08 avr. 2024 10:07 |
Citer en APA 7: | Bergevin, L. (2020). Optimisation de la planification à court terme avec contraintes de trafic dans les mines souterraines [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/9146/ |
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