A data driven decision making approach for long-wall mining production enhancement

Machine failures have destructive effects on continuity of operation and lead to production losses in long-wall mines, making proper maintenance scheduling essential. This paper models the reliability of the whole production chain in an Iranian long-wall mine including the drum shearer, Armored Face Conveyor (AFC), hydraulic powered supports, Beam Stage Loader (BSL), and main conveyer belt. Analyzing the computational results and failure frequencies, we rank the critical components and develop a reliability-based preventive maintenance schedule for all equipment. In respect to the data classification, conveyor belt with failure abundance of 41.5 percent is the most critical, while powered supports with the failure abundance of 1.2 percent shows the best performance. Approximately, the reliability of the production process after four hours reaches nearly to zero. Implementing the schedule, computational results suggest an increase of approximately 67.7 percent in the average production per shift

RAM analysis of rotary drilling machines

Rotary drilling machines are the most common machines used for drilling the blast holes in mining and constructions activities. The vital role of drilling operation in mining activities reveals that, the performance analysis of drilling machines and their failure and repair behaviours are essential. There-fore, the present study focuses on the reliability, availability and maintainability (RAM) of drilling ma-chines. In this paper, four rotary drilling machines at Sarcheshmeh Copper Mine in Iran are considered for repair and failure data collection. RAM analysis of drilling machines is done using Markov Approach. Results show that the reliability of drilling fleet is decreased by 0.67% in per hour drilling. The hydraulic system is the main unavailability reason of all machines. Moreover, the most failures of the two newest machines are completely repaired in 25 hours

Analiza niezawodności urządzeń wiertniczych wykorzystywanych w kopalniach odkrywkowych

Considering the high investment and operation costs, reliability analysis of mining machineries is essential to achieve a lean operation and to prevent the unwanted stoppages. In open pit mining, drilling, as the initial stage of the exploitation operations, has a significant role in the other stages. Failure of drilling machines causes total delay in blasting operation. In this paper, the reliability of drilling operation has been analyzed using the Markov method. The failure and operation data of four heavy rotary drilling machines in Sarcheshme copper mine in Iran have been used as a case study. Failure rate and repair rate of all machines have been calculated using available data. Then, 16 possible operation states have been defined and the probability of being of drilling fleet in each of the states was calculated using Markov theory. The results showed that there was 77.2% probability that all machines in fleet were in operational condition. It means that, considering 360 working days per year, drilling operation will be in a reliable condition in 277.92 days.Biorąc pod uwagę wysokość kosztów inwestycyjnych a także eksploatacyjnych, przeprowadzenie analizy niezawodności maszyn i urządzeń górniczych jest sprawą kluczową dla zapewnienia sprawnego działania i dla wyeliminowania niepożądanych przestojów. W kopalniach odkrywkowych prace wiertnicze prowadzone w początkowych etapach eksploatacji mają ogromne znaczenie również w późniejszych fazach działalności przedsięwzięcia. Awaria urządzeń wiertniczych powoduje opóźnienia przy pracach strzałowych. W pracy tej przeanalizowano niezawodność urządzeń wiertniczych w oparciu o metodę Markowa. Jako studium przypadku wykorzystano dane zebrane w trakcie eksploatacji i awarii czterech obrotowych urządzeń wiertniczych wykorzystywanych w kopalni rud miedzi Sarcheshme w Iranie. Awaryjność maszyn i zakres oraz częstość napraw obliczono na podstawie dostępnych danych. Zdefiniowano 16 możliwych stanów działania, a prawdopodobieństwa znalezienia się jednego z urządzeń wiertniczych w każdym z podanych stanów obliczono z wykorzystaniem teorii Markowa. Wyniki pokazują, że poziom prawdopodobieństwa tego, że wszystkie urządzenia wiertnicze znajdować się będą w stanie gwarantującym ich właściwe działanie wynosi 77.2%. Biorąc pod uwagę 360 dni roboczych w roku, oznacza to, że prace wiertnicze prowadzone być mogą w warunkach niezawodności przez 277.92 dni w roku

Harmonogram utrzymania i konserwacji floty obrotowych urządzeń wiertniczych

In this paper a basic methodology was used for the reliability modeling and developing a maintenance program for a fleet of four drilling rigs. Failure and performance data was collected from Sarcheshmeh Copper Mine in Iran for a two-year period. Then the available data was classified and analyzed and reliability of all subsystems and whole rigs were modeled and studied. The failure data showed that, in all rigs, electrical, hydraulic and drilling systems are the most frequent failing subsystems of the machine. The reliability analysis showed that transmission system is the most reliable subsystem in all studied rigs. In order to calculate the reliability of whole fleet, it was assumed that operation of at least two drilling rigs is essential for satisfying the production goals. Therefore, probabilistic possibility of all fleet’s states were calculated. In this paper, 80% is selected as the desired level of reliability for developing of preventive maintenance program for each subsystem of the drilling rigs. Finally, the practical approaches were suggested for improving the maintenance operation and productivity of the studied fleet.W pracy omówiono metodologię wykorzystaną przy modelowaniu niezawodności i opracowywaniu harmonogramu utrzymania i konserwacji czterech obrotowych urządzeń wiertniczych. Dane o ich funkcjonowaniu i awariach w okresie dwuletnim zebrane zostały z kopalni miedzi Sarchesmeh w Iranie. Otrzymane dane zostały poddane analizie, opracowano modele niezawodności działania wszystkich podsystemów oraz urządzeń w całości. Dane o awariach wykazały, iż układy hydrauliczne i elektryczne we wszystkich urządzeniach wiertniczych wykazywały największa awaryjność. Analizy wykazały, że najbardziej niezawodnym podsystemem we wszystkich urządzeniach okazał się układ przenośnikowy. W obliczeniach całościowej niezawodności dla floty urządzeń przyjęto założenie, iż dla wykonania założonego poziomu produkcji niezbędna jest praca co najmniej dwóch urządzeń wiertniczych. Następnie obliczono prawdopodobieństwo zaistnienia wszystkich możliwych stanów poszczególnych urządzeń. W niniejszej pracy założono niezbędny poziom niezawodności jako 80% przy przygotowywaniu harmonogramu konserwacji i działań zapobiegawczych wykonywanych w odniesieniu do wszystkich podsystemów urządzeń wiertniczych. W końcowej części pracy zaproponowano rozwiązania praktyczne mające na celu usprawnienie programów konserwacji i podniesienie produktywności grupy urządzeń

Dry laboratories:mapping the required instrumentation and infrastructure for online monitoring, analysis, and characterization in the mineral industry

Abstract Dry laboratories (dry labs) are laboratories dedicated to using and creating data (they are data-centric). Several aspects of the minerals industry (e.g., exploration, extraction and beneficiation) generate multi-scale and multivariate data that are ultimately used to make decisions. Dry labs and digitalization are closely and intricately linked in the minerals industry. This paper focuses on the instrumentation and infrastructure that are required for accelerating digital transformation initiatives in the minerals sector. Specifically, we are interested in the ability of current and emerging instrumentation, sensors and infrastructure to capture relevant information, generate and transport high-quality data. We provide an essential examination of existing literature and an understanding of the 21st century minerals industry. Critical analysis of the literature and review of the current configuration of the minerals industry revealed similar data management and infrastructure needs for all segments of the minerals industry. There are, however, differences in the tools and equipment used at different stages of the mineral value chain. As demand for data-driven approaches grows, and as data resulting from each segment of the minerals industry continues to increase in abundance, diversity and dimensionality, the tools that manage and utilize such data should evolve in a way that is more transdisciplinary (e.g., data management, artificial intelligence, machine learning and data science). Ideally, data should be managed in a dry lab environment, but minerals industry data is currently and historically disaggregated. Consequently, digitalization in the minerals industry must be coupled with dry laboratories through a systematic transition. Sustained generation of high-quality data is critical to sustain the highly desirable uses of data, such as artificial intelligence-based insight generation