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Modelado de segmento de Ruta

Detalles del caso de estudio

Mina:

Canadá

Materia prima:

Energía

Desafío

Retos para evaluar el impacto en la producción y el consumo de combustible de un nuevo diseño de trituradora. Era necesario mejorar los datos y los recursos para pronosticar los efectos de las decisiones de infraestructura recientes

Solución

Los Científicos de Datos de Cascadia Scientific construyeron modelos de aprendizaje automático para aislar el impacto del recorrido vertical cargado. Se determinó un valor para el combustible por LVM (metro vertical cargado), y se combinó con el diferencial de altura de la trituradora y el plan de la mina para producir las predicciones anuales del impacto del combustible.

Resultados

Se determinó que el coste de cada metro vertical adicional ascendía a 0,18 litros de diésel o casi 1,5 litros por carga de camión. Con más de 200.000 cargas al año, esto representa un impacto de más de 300.000 litros y 819 toneladas de CO2.

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