Improvements to production planning in oil sands mining through analysis and simulation of truck cycle times

CIM Journal, Vol. 10, No. 1, 2019

E. Goris Cervantes, S. P. Upadhyay, and H. Askari-Nasab
University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada

A theoretical framework based on a detailed analysis of mine operations data from an oil sands mine in northern Alberta and the static simulation of truck cycle times are developed, verified, and validated in this paper. Implementation of this framework provides better results than existing tools that rely solely on manufacturer data. This, therefore, aids in efficient equipment planning for the life of the mine. The use of this framework to modify existing productivity curve estimation methods currently in use at the mine site is also proposed. This method replaces “loaded flat haul” with “loaded effective flat haul” in the productivity estimation. Validation of the model results in a 4% overestimation of productivity, versus an underestimation of more than 10% when using the existing in-house method.

Un cadre théorique fondé sur une analyse détaillée des données relatives aux activités minières d’une exploitation de sables bitumineux dans le nord de l’Alberta et la simulation statique des temps de cycle des camions sont développés, vérifiés et validés dans cet article. La mise en oeuvre de ce cadre offre de meilleurs résultats que ce que proposent les outils existants, lesquels se basent uniquement sur des données des constructeurs. Ceci contribue donc à une planification efficace de l’équipement pour des projets relatifs à la durée de vie de la mine. On propose également de se servir de ce cadre pour modifier les méthodes d’estimation de la courbe de productivité actuellement utilisées sur le site minier. Cette méthode remplace le concept de loaded flat haul (la distance parcourue par des camions avec un chargement du point de collecte jusqu’au point de déchargement des résidus miniers) par celui d’effective loaded flat haul (la distance relative parcourue par des camions avec un chargement du point de collecte jusqu’au point de déchargement des résidus miniers) dans l’estimation de la production. La validation du modèle résulte en une surestimation de 4 % de la productivité, par rapport à une sous-estimation de plus de 10 % avec la méthode actuellement utilisée en interne.