Optimisation des opérations minières en temps réel

1. Projet

Objectif

Ce programme de recherche propose de développer des méthodes analytiques adaptées à l’industrie minière et qui ont pour principal objectif d’améliorer les processus de maintenance préventive des équipements, d’anticiper leurs défaillances en estimant la durée de vie résiduelle et de développer un outil d’aide à la décision qui sera basé sur les aspects autant techniques qu’économiques. La maintenance préventive dans les mines consiste essentiellement à déterminer à quel intervalle les inspections (et remplacement/réparation) sur les différents composants des machines auront lieu. Ces inspections se font généralement à intervalles fixes et la synchronisation des inspections entre les différents composants d’une même machine n’est pas forcément optimisée. Quant à la maintenance prédictive, très peu de travaux ont été réalisés à ce jour dans le domaine minier.

Résultats attendus et retombées escomptées

À terme, les résultats attendus sont :

1. Le développement d’un protocole de captation et de gestion des données bien adapté aux opérations minières;
2. La mise en place de programmes de maintenance préventive optimaux qui intégrera et coordonnera les entretiens des équipements ciblés afin de minimiser les immobilisations des équipements;
3. Le développement d’algorithmes qui permettront de détecter des anomalies et de calculer des probabilités de défaillance des équipements ciblés, permettant ainsi de réduire la maintenance réactive et;
4. Le développement d’un outil de visualisation et d’aide à la décision sur l’état des équipements et des opérations.

La surveillance des performances des équipements peut faire économiser des millions de dollars aux entreprises grâce à une diminution des interruptions de service, une durée de vie des équipements plus longue et un environnement de travail plus sûr. Avec une stratégie de maintenance mieux définie et adaptée à chaque type d’équipement, nous sommes convaincus que les résultats obtenus durant ce programme de recherche entraîneront une augmentation de la disponibilité opérationnelle des équipements, une diminution des coûts de maintenance et, par conséquent, une productivité accrue.

Une identification précoce des problèmes potentiels permettra de déployer les ressources nécessaires afin d’assurer la continuité des opérations de la chaîne logistique. Les partenaires industriels de ce projet sont le Groupe MISA et Newtrax. Les actions du GROUPE MISA ont pour objectifs de contribuer à assurer la vitalité et la pérennité de l’industrie minière via du développement de technologies et de méthodologies. Leur objectif est de travailler à l’avancement d’équipements et de services innovateurs afin d’assurer la pérennité, la maximisation des retombées et le rayonnement de la filière minérale du Québec. Newtrax Technologies est une entreprise québécoise qui intègre les dernières technologies de l’internet des objets et des méthodes analytiques afin de surveiller et de fournir des informations sur les opérations minières souterraines, notamment les personnes, les machines et l’environnement.

2. Équipe de recherche

Équipe de recherche

3. Appel de propositions

Le projet est d’une durée de 3 ans et le montant total octroyé est de 297 000 $.

4. Résumé et rapport de recherche

Les mines souterraines opèrent dans des environnements dynamiques comportant un degré d’incertitude beaucoup plus élevé que dans la plupart des autres secteurs industriels. Cet environnement occasionne fréquemment des événements imprévus qui perturbent l’horaire des activités et que les opérateurs doivent gérer aux meilleurs de leur connaissance. Jusqu’à présent, en raison de l’absence d’un système de communication efficace pour transmettre les données en temps réel, les opérateurs proposent des solutions sans avoir une vision globale du problème, sans connaître les impacts de ces décisions sur les prochains quarts de travail et souvent avec un délai important par rapport à la détection de l’événement. Avec la venue des nouvelles technologies de communication dans les mines souterraines, il sera maintenant possible de réagir en temps réel.

Le programme de recherche propose le développement d’outils proactifs et réactifs utilisant des méthodes analytiques telles que l’apprentissage automatique et l’optimisation pour améliorer la planification et la gestion des opérations minières souterraines. Plus précisément, le programme de recherche a permis de développer :

[1] un modèle de conception d’une mine intelligente et une approche pour la sélection de portefeuilles de projet 4.0 pour la transformation numérique d’une mine souterraine existante;

[2] un outil d’optimisation proactif de la fabrication d’horaires de quarts de travail robustes dans les mines qui intègre la variabilité et l’incertitude sur les données : temps d’opération et disponibilité des équipements;

[3] un outil d’optimisation réactif pour le suivi des horaires de quarts de travail en temps réel qui permet de déterminer l’opportunité de réagir ou non à un événement et, si oui, de proposer la meilleure solution qui permettra de poursuivre les opérations de la meilleure façon tout en prenant en compte les développements et les opérations futurs de la mine;

[4] un outil de simulation du transport du minerai dans une mine souterraine;

[5] un outil de prédiction des temps de transport des camions dans les opérations minières.

Pour le projet [1], une revue exhaustive de la littérature a permis de définir le concept de mine intelligente autant d’un point de vue scientifique qu’industriel. Pour les projets [2] et [3], la programmation par contraintes a été utilisée pour résoudre les problèmes de fabrication d’horaires de travail proactifs et réactifs. L’outil développé permet la création d’horaires de travail très robustes beaucoup moins sensibles à la variabilité des temps d’exécution des activités de minage. Le temps de résolution très rapide a permis d’intégrer cet outil dans la procédure réactive. Une approche multiagent a permis d’effectuer la gestion des opérations de transport du minerai en temps réel (projet [4]). Finalement, les librairies de valorisation des données sur Python ont permis de caractériser les temps de transport des camions d’un point A à un point B dans des mines souterraines (projet [5]). Cet outil permet également de prédire quels seront les temps de transport des futurs segments de route du réseau. Ces modèles ont été développés et testés grâce à des données réelles de deux opérations minières.

Ce programme de recherche a permis jusqu’à présent la rédaction de six articles scientifiques, trois mémoires de maitrise et d’un thèse de doctorat et d’une autre prochainement.

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