Training Word Embeddings - A Study on Learning Representations for Relations Between Words

Primeramente se aplicarán dos scripts que afectaran a todos los bloques existentes en el modelo. Para ello es necesario haber definido previamente la densidad de los rellenos de marga y de estéril de roca. Es muy importante la ordenada ejecución de estos scripts. Se ejecutará el script llamado “1Script_dens_m_relleno_marga”, el cual le dará a todos los bloques del modelo el valor de la densidad del relleno de marga dentro de la variable “dens_m”.

Después se ejecutará otro script llamado “2Script_dens_m_relleno_roca”, que dará el valor de la densidad del estéril de roca sólo a aquellos bloques incluidos dentro del sólido correspondiente al modelo de relleno de estéril para el año 2018.

Este script tiene dos funciones. La primera es asignar un valor del 0 al 8 al bloque en función del dominio geológico al que pertenece, generando una clasificación acorde al algoritmo. Por otro lado pretende modificar y arreglar la variable “dens”, la cual posee ciertos bloques con valores por defecto iguales a -99. Estos bloques se denominan bloques huérfanos. Con este algoritmo dichos bloques pasan a tener valores acordes a su litología, eliminando posibles fallos que puedan ocasionar durante la optimización. Por último ejecutaremos el script “4Script_completo_postminado”. Cabe destacar que es imprescindible haber ejecutado la herramienta “Mine…” previamente a este script, pues los valores de “minado_r” y “minado_m” deben ser los adecuados para el correcto funcionamiento de este script.

Funciones de este último script:

 Diferenciar el cobre del mineral de interés, del resto de litologías que puedan tener contenido en cobre.

 Asignar a cada bloque el valor de extracción que posee en función de la roca original por la que estaba formado y por su posición en cota.

 Coste de la extracción de cada bloque si estuviera formado por relleno de marga o de estéril de roca.

 Coste unitario de tratamiento del mineral contenido en cada bloque.

Al finalizar la manipulación, se obtendrá una clasificación de la siguiente manera:

Dominio Cu (%) Litología Roca

10 - 1 Gossan 20 >=1 2 Secundario 20 <1 2 Secundario_estéril 30 >=1 2 Secundario 30 <1 2 Secundario_estéril 40 >=1 3 HC4 40 <1 3 HC4_estéril 50 - 5 Primario 60 - 6 Stockwork 70 - 4 Recubrimiento 80 - 4 Recubrimiento 90 - 7 TECHO 100 - 8 MURO 0 - 0 Defecto

Y se optimizará únicamente en función de la litología número 3 para valores de cobre

ANEXO B

EJECUCIÓN DEL ALGORITMO DE LERCHS AND

GROSSMAN

Se elige el modelo de bloques sobre el que se pretende ejecutar el algoritmo. El archivo específico es un archivo que guarda tu configuración de Pit Optimiser. Además se utilizará reblock =1 para mantener los bloques tal y como se encuentran en el modelo.

Se ejecutará el cálculo sobre un único producto, teniendo en cuenta los ingresos que puede generar cada bloque y manteniendo los sub-bloques en el mismo proceso que el bloque original.

Se tendrá en cuenta un valor del producto final vendible de 6000€ por tonelada. La variable que contiene la ley en el modeló será “cu_hc4” y el coste de venta se tendrá en cuenta como nulo, pues ya se incluye dentro del coste de tratamiento.

El coste de proceso se asociará a la variable del modelo “coste_planta”. El producto será el cu_hc4, con cut off 1 % y un factor de recuperación del 92.4%.

Se asocia la variable “ton” a las toneladas del bloque y el coste de minado a la variable “coste_mina”.

Además se utilizarán los factores de dilución y de recuperación en mina de 0.043 y de 0.98 respectivamente.

Deben definirse los ángulos de talud general respecto a la litología, para ello se asocian a la variable “litología” los ángulos correspondientes y se mantiene por defecto el ángulo de 45º para el resto de litologías.

Se ejecutará un análisis múltiple por factores de ingresos/costes. El programa utilizará el valor del producto definido previamente de 6000€/ton y aplicará una optimización para cada uno de los factores multiplicadores del precio original.

Estos factores irán desde 1.2 hasta 0.2 con intervalos de 0.02, es decir, generará 51 optimizaciones diferentes.

Se le indicará al programa las tablas y gráficos que se necesitan como salida. Todo ello sobre un archivo Excel.

Se procederá a elegir la variable sobre la que se cargarán los valores de las envolventes económicas.

ANEXO C

******************************************************** * * * S O F T W A R E V U L C A N * * * * Vulcan 3-D Pit Optimiser * * * * LG_OPTIPIT Version 3.000 * * * * * ******************************************************** ************************** PARAMETERS ************************** **** General

- Parameters file name...:

Y:\13Planificacion_Mina\VulcanProjects\CLCMINA2016\Opt_Javi\Opt_2\optimizacio n2.lnk.opf

- Parameters version...: 1.400

- Run ID for this project...: optimizacion2.lnk - Optimisation engine...: Lerchs & Grossmann 3D - Resulting pit variable...: pit4

- User comment...: - Build a report with resulting pits...: Yes - Delete files after optimisation...: No

- Block model name...: 1412_full_Opt_1.bmf - Block model type...: Sub-blocked

- Block model bearing...: 90.00 deg.

- Block model dimensions...: 130 x 60 x 65 = 507000

- Block size...: 15.000 x 25.000 x 10.000 = 3750.000 **** Dynamic reblock - Reblock on X direction...: 1 - Reblock on Y direction...: 1 - Reblock on Z direction...: 1 - Reblocked block model type...: Regular

- Reblocked block model dimensions...: 130 x 60 x 65 = 507000

- Reblocked block size...: 15.000 x 25.000 x 10.000 = 3750.000

**** Financials

- The economic block value is...: Calculated

- Block calculation method...: Single process / rock type - Currency units...: €

- Selection criteria to decide if

a block is worth processing...: By revenue

- Sub-block process mode...: Send all sub-blocks to the same process

*** Products

- Number of products...: 1 * Product 1

- Base price...: 6000.000 [€/metric tonne (t)]

- Product units...: Calculated

- Grade variable...: cu_hc4 [weight percent (%)] - Use selling cost value...: 0.000 [€/metric tonne (t)] *** Processes

- Use PCAF value...: 1.00000 *** Rock types

- Number of rock types...: 1

- Use rock type variable...: Unnecessary for single process

* Rcok type 1

- Type...: -default- - Use rock type MCAF value...: 1.00000 - Use rehabilitation cost value...: 0.00000 - Default rock type MCAF value...: 1.00000

- Default rehabilitation cost value...: 0.00000 [€/metric tonne (t)] *** Combinations

- Number of combinations...: 1 ** Combination 1

- Process name...: -default- - Rock type...: -default-

- Use Processing cost variable...: coste_planta [€/metric tonne (t)]

- Number of products...: 1 * Product 1

- Product name...: cu_hc4x2

- Use minimum - maximum cut-off...: 1.000 - 50.000 [weight percent (%)]

- Use threshold grade...: No - Use recovery value...: 0.924

- Use available product cost value...: 0.000 [€/metric tonne (t)] *** Tonnages

** Block/SubCell tonnage

- Block tonnage...: Supplied - Block tonnage variable...: ton

- Tonnage measured in...: metric tonne (t) ** Mining cost

- Use mining cost variable...: coste_mina [€/metric tonne (t)]

- Use positional MCAF value...: 1.00000 - Mining dilution factor...: 0.04300 - Mining recovery factor...: 0.98000 *** Adjustments

**** Air Criteria

- Use air blocks...: All air blocks - Fix air blocks after optimisation...: No

**** Slope Interpolation

- Interpolation option...: Apply total interpolation. - Number of benches to create arcs...: 5

- Slope angle accuracy...: Precise **** Multiple Pit

- Perform multiple pit analysis...: Yes - Maximum number of pits...: 51 - Maximum decrement trials per pit...: 1

- Search new pits using...: Revenue/Cost factors - Set factors by...: Decrements

- Major factor...: 1.200 - Minor factor...: 0.200 - Factor decrement step size...: 0.020

- Apply factors to...: One product price - Product affected...: 1

Factor 3 = 1.1600 Factor 4 = 1.1400 Factor 5 = 1.1200 Factor 6 = 1.1000 Factor 7 = 1.0800 Factor 8 = 1.0600 Factor 9 = 1.0400 Factor 10 = 1.0200 Factor 11 = 1.0000 Factor 12 = 0.9800 Factor 13 = 0.9600 Factor 14 = 0.9400 Factor 15 = 0.9200 Factor 16 = 0.9000 Factor 17 = 0.8800 Factor 18 = 0.8600 Factor 19 = 0.8400 Factor 20 = 0.8200 Factor 21 = 0.8000 Factor 22 = 0.7800 Factor 23 = 0.7600 Factor 24 = 0.7400 Factor 25 = 0.7200 Factor 26 = 0.7000 Factor 27 = 0.6800 Factor 28 = 0.6600 Factor 29 = 0.6400 Factor 30 = 0.6200 Factor 31 = 0.6000 Factor 32 = 0.5800 Factor 33 = 0.5600 Factor 34 = 0.5400 Factor 35 = 0.5200 Factor 36 = 0.5000 Factor 37 = 0.4800 Factor 38 = 0.4600 Factor 39 = 0.4400 Factor 40 = 0.4200 Factor 41 = 0.4000 Factor 42 = 0.3800 Factor 43 = 0.3600 Factor 44 = 0.3400 Factor 45 = 0.3200 Factor 46 = 0.3000 Factor 47 = 0.2800 Factor 48 = 0.2600 Factor 49 = 0.2400 Factor 50 = 0.2200 Factor 51 = 0.2000 **** Subregions

- Subregion definition...: By BM Variable "litologia" - Number of subregions...: 4

** Subregion 1

- Identifier...: Terciario - Default block value...: -100.0000 - Variable value...: 4

- Angle List (With Respect to Block Model in North Direction)..: List: Bearing Slope

0: 359.90 28.00 ** Subregion 2

- Identifier...: Paleozoico - Default block value...: -100.0000 - Variable value...: 7

- Number of angles...: 1

- Angle List (With Respect to Block Model in North Direction)..: List: Bearing Slope

0: 359.90 32.00 ** Subregion 3

- Identifier...: Paleozoico - Default block value...: -100.0000 - Variable value...: 8

- Number of angles...: 1

- Angle List (With Respect to Block Model in North Direction)..: List: Bearing Slope

0: 359.90 32.00 ** Subregion 4

- Identifier...: Relleno - Default block value...: -100.0000 - Variable value...: 9

- Number of angles...: 1

- Angle List (With Respect to Block Model in North Direction)..: List: Bearing Slope

0: 359.90 14.00 ** Default Subregion

- Identifier...: Default_Subregion - Default dollar value...: -100.0000

- Number of angles...: 1

- Angle List (With Respect to Block Model in North Direction)..: List: Bearing Slope

0: 359.90 45.00

*************************************************************

Slope error for Default Subregion

Minimum slope error...: 0.07 Average slope error...: 3.36 Maximum slope error...: 10.66 Slope error for Subregion 1

Minimum slope error...: 2.45 Average slope error...: 4.26 Maximum slope error...: 6.66 Slope error for Subregion 2

Minimum slope error...: 2.45 Average slope error...: 4.26 Maximum slope error...: 6.66 Slope error for Subregion 3

Minimum slope error...: 0.04 Average slope error...: 0.53

Minimum slope error...: 0.00 Average slope error...: 2.33 Maximum slope error...: 8.13 Time to build graph...: 0:03:25 Pit: 1 Trial number: 1 Revenue factor index: 1

- Number of blocks for the optimiser...: 21116 - 118 Ore blocks (+),

- 6391 Waste blocks (-), - 14607 Air blocks (0).

Initialization time...: 0:00:00

- Economic value from the optimum pit...: € 202144087.92 - Number of blocks to be mined...: 20757 blocks. - 114 Ore blocks (+),