达索系统：重新定义崩落法采矿的可能性
在全球矿业领域，一个惊人的事实正在改变着行业格局：传统的崩落法矿山设计调整可能需要数周甚至数月时间，而现在这个过程可以缩短到几分钟。更令人震撼的是，通过智能化模拟技术，工程师们可以在8.5小时内完成300个生产方案的评估分析，这在过去几乎是不可能完成的任务。近日，在达索系统举办的GEOVIA CONNECT 2025大会上，来自该公司的资深采矿工程师Daniel Villa带来了一场关于重新思考崩落法矿山规划与设计的演讲。这是他在本次大会上关于崩落法矿山项目的第二场演讲，主题聚焦于如何重新思考崩落法采矿在规划和设计方面的可能性。
Daniel Villa在演讲中展示了GEOVIA Surpac软件系统的创新应用，特别是参数化设计和场景模拟技术如何彻底改变传统的矿山规划流程。这不仅仅是技术层面的提升，更是一次思维方式的根本性转变。从手工调整设计到自动化优化，从有限的敏感性分析到大规模的场景模拟，这些突破性进展正在为全球崩落法采矿行业开启全新的可能性。
下面是Daniel Villa的演讲内容。
欢迎来到GEOVIA CONNECT 2025关于崩落法矿山项目的第二场演讲。我是Daniel Villa。今天我将分享我们重新思考对于崩落法矿山规划与设计中可能性的见解。
在深入探讨演讲的具体内容之前，我想先分享我们对于矿山规划和设计系统的整体愿景。这一直是我们的梦想，将矿山规划和设计的不同方面连接起来。我们都知道设计工作是多么困难和耗时，一旦完成了某个特定的设计，如果需要进行修改或调整，就会引发一系列连锁反应。
我们将展示如何使用已经在其他行业应用多年，现在引入采矿规划领域的技术，特别是在块体崩落法矿山中的应用实例。当你在设计中做出改变时，这些变化可以自动传递到我们的崩落法工具中，生成矿山规划部分。你可以运行多重分析和生产进度计划，建立模拟来更好地理解这些输入参数如何转化为价值或你想要最大化或最小化的目标函数。
为此，达索系统提供了一套工具集，帮助我们以不同方式可视化和理解信息，并通过二维甚至三维的统计信息进行分析。此外，我们还可以更进一步，将这些元素组合成带有仪表板的三维模型，提供对数据、结果以及正在建模、使用甚至与实际数据比对的信息的更深入理解。
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例如，底部切割层是设备运行和放矿点建设的层位，通过不同的溜井和通风天井连接到通风层或运输层。这是一个相互连接的复杂设计系统。如果你想对此做出任何改变，就会触发一系列需要调整的元素，这是一个非常耗时的过程，在大多数情况下是需要手工完成的过程。
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你可以看到这里有很多连接和依赖关系。因此，如果对放矿点间距或巷道间距做出任何改变，都会影响并波及整个下方的基础设施。现在，如果我们想要优化这个系统，理想情况下你可以像他们所做的那样模拟并运行多个方案，在某些情况下简化选项，为通风系统建立更简单的系统，也为物料管理建立更简单的系统。
他在论文中描述，通过这种方法他们最小化了需要掘进的巷道长度，同时提高了整个系统的利用率。那么，探索这个选项是否值得呢？问题又回到了在手工系统中完成这项工作有多困难。
为此，我们开发了一个参数化设计的工具，可以自动化这个过程。这是我在去年的一次崩落法会议上建立并展示的一个例子。我可以在演讲后与大家分享这篇论文。参数化设计可以基于输入和参数控制整个设计的生成。
这意味着什么呢？我们可以创建三维或二维设计，如你在这里看到的，并通过连接规则和指南来控制整个设计。例如，在块体崩落法矿山中，蓝色层位是开采水平，这可能是战略决策中最重要的一层，因为放矿点将分布在这一层。因此，巷道间距的任何变化都会影响整个设计。
绿色层位代表底切水平，你可以看到底切水平的巷道位于开采水平之上。这些也是你可以应用的规则，可以作为参数化设计的一部分进行描述。通过一些通风天井穿过开采层与通风系统的连接，包括排风和进风，也在这里设置了特定的规则，还有每条巷道或每对巷道的不同溜井连接。
你可以看到红色代表与运输层的连接。此外，你甚至可以添加第三个元素来控制这个设计，比如当你有像这个断层这样的地质构造时，你不希望设计靠得太近，因为那可能对整个设计的稳定性不利。因此，你可以添加一些偏移量，以自动化的方式强制设计不要太靠近，或者在其他情况下管理这些轴线与断层的接近程度。
我们是在已经创建的模板中改变这些参数。例如，将巷道间距从30米改为35米，同时也改变放矿点间距以及轴线与断层之间的距离。由于整个设计都由参数控制，你可以通过改变这些输入自动更新设计。显然，这里你有更少的生产巷道、更少的放矿点以及减少的掘进量。就这么简单。然而，由于你移动了这个界限，让轴线更接近断层，你也获得了一些额外的放矿点，可以帮助你开采更多的矿石，从而提高这个选项的价值。这完成得非常快。
更重要的是，你可以将参数化设计与Surpac和PCBC在自动化工作流中结合起来。一旦设计被自动修改，结果就可以传输到PCBC。PCBC可以接收这些输入并将其转换为放矿柱，运行储量分析。因此，你可以以自动化的方式将设计中的变化转化为储量回收率，这意味着以吨位和品位来衡量。
正如你所看到的，当我们增加巷道间距时，我们实际上是在增加矿柱尺寸。显然，这使得设计可能更加稳健，但同时你也失去了一些通过更近的放矿点能够开采的储量。一旦你有了自动化流程或在PCBC中完成分析，这就很容易转化为数字。
例如，在这个案例中，将巷道间距从30米增加到35米，将吨位从1.8亿吨减少到9300万吨，同时也降低了铜的破坏率，这也影响了该方案的整体经济价值。因此，这是一个非常有趣的组合，首先你可以在设计中进行更改，然后你可以在PCBC中自动捕获这些更改，并以非常有效的方式进行处理。
一旦你增加了矿体界限或改变了矿体形状或布局界限，整个设计都可以自动更新。一旦更新完成，传输到PCBC就非常容易，你只需将这些文件、这些三维实体文件导入Surpac，新的放矿点分布也会被导出，并且很容易在PCBC中读取。
参数化设计与我们的矿山规划工具之间的连接非常简单，只需将数据导入并导入信息，就可以构建你想在PCBC中测试的模型。正如你在Surpac中看到的，我们已经有了生成放矿柱和运行生产进度所需的所有信息，这些都是可以在我之前的演讲中看到的内容。
现在作为这个工作流程的一部分，我们有能力使用达索系统的另一个工具来开始运行模拟和场景模拟，以运行大量场景并以非常智能的方式分析结果。我们现在使用一个新工具，叫做Process Composer，它帮助我们自动化任何工作流程。这意味着什么呢？
通过改变参数来修改某个特定部件的设计，同时运行一些变形分析来查看和测量其影响。以类似的方式，我们可以在采矿中通过处理生产进度并改变我们想要测量和测试的特定输入来完成这项工作，以找到不同的选项和替代方案，理解或尝试最大化或最小化某些目标函数。
一旦完成这项工作，我们就有了一个非常有趣的方式来分析结果。回到这个话题，特别是对于我们的崩落法工具，问题不在于运行100个或1000个场景，挑战有时在于找到以适当和智能的方式分析它们的方法，从这些分析中获得尽可能多的价值。
这是我现在要向你展示的一个例子。我们有这个结果分析工具，它有一套令人惊叹的工具集，可以用二维或三维的方式描述输入和输出之间的信息，而且它们都是相互连接的。因此，你可以进行的分析水平是惊人的。
这也是一个非常有趣的选项。当我看到这个时，它让我着迷，因为作为一名采矿工程师，通常我们做的工作，特别是对于生产进度，是从初始基础计划开始，然后由于所需的时间和精力，运行一些非常有限的敏感性分析。
但在这里我们可以采取不同的方法。我们可以运行多个模拟来找到最优解，在某些情况下，由于可能输入的组合，有些解决方案是我们在模拟之前甚至无法想象的。我们还可以针对我们想要测量敏感性的特定输入运行大量模拟，并提供一些约束条件，帮助我们根据这些约束识别这些场景是否可行。
这种方法非常有趣，与我们在矿山规划中通常采用的方式非常不同。请记住，这一切都是通过我们想要工作的任何工作流程的自动化来完成的，这就是我们目前正在探索的内容。
想象一下，你正在运行一个生产进度，你有一些特定的方法来测量你想要纳入矿山规划中的不同风险或不确定性。例如，潜在的冒顶、泥石流入侵、破碎影响、崩落传播、悬顶、地震活动等问题。
如果你能将这些转化为可以在运行生产进度时测量和模拟的元素，最终你甚至可以生成一个生产进度，量化与你放入矿山计划中的吨位相关的风险。例如，这个蓝色的吨位可能与高悬顶风险相关，这个橙色的可能与泥石流入侵相关，我们有一些完全没有风险的区域，在某些情况下，早期贫化可能影响你的储量。
将这些风险元素自动化并纳入分析是一种非常有趣的方式。但同时，你可以简单地使用不同的输入和选项，比如分析不同开采顺序的影响，或者如果我们使用不同的生产速率曲线会发生什么，或者根据第三个元素调整生产速率曲线，甚至将一些操作约束添加到这个工作流程中。
显然，你可能会问我们如何做到这一点。实际上，现在使用Surpac非常简单，因为我们需要做的第一件事是创建一个宏。正如你在我之前的演讲中看到的，它能够自动化你在SURPAC中运行的任何工作流程。这意味着所有输入和输出都可以通过该宏访问。然后你可以简单地创建那个宏。
第二步只是构建这个工作流程，添加你想要做的任何事情，以及在运行模拟后你想要在输入和输出方面工作的任何内容。这里有一个非常有趣的选项，因为你可以通过具体提供输入来运行多次模拟，或者你甚至可以根据这些输入的组合要求获得最优结果。
最后，一旦模拟完成，你可以将其带入结果分析工具集，以图形方式查看这些结果。我会通过现场演示向你展示我们如何做到这一点。
为了让你理解什么是可行的，我这里有一个非常快速的例子，展示为这个具有一定倾角的矿体生成的生产进度。因此，有些放矿点从贫化开始，然后到达矿石，或者在这个点上有非常短的矿柱，与上盘的贫化相连。
从这个模拟模型不同选项的可能性来看相应的最佳储量很有趣。我们通常做的典型事情是使用初始输入运行，比如每吨15美元的截止品位。当你计算时，基本上在这种情况下你得到5500万吨，0.99%的铜，净冶炼回报率为75.73美元。顺便说一下，这是相当高的品位。
当你运行基础方案并试图为这个小范围实现生产进度时，年产400万吨，以每年96个放矿点的速度开发放矿点，你可以得到一些有趣的关键绩效指标，如净现值、净冶炼回报率，甚至矿山寿命年数。
我们在这个例子中要做的是模拟300个场景，将截止品位从15美元移动到70美元，这是相当激进的，看看使用更激进的放矿点关闭策略会如何影响结果，同时也看看我们决定以每年400万吨的生产速率是否是最优的。
我们将提供一个很大的范围，从每年180万吨到1080万吨，以及开发速率。如果我们慢速或非常快速地开发这个矿山会发生什么。因此，我们的想法是结合这些元素，看看模拟如何帮助我们更好地理解这个分析背后的结果。
为此，我们在Surpac中需要做的就是创建一个宏，帮助我们运行生产进度并从Excel中读取那些输入，就这样。然后第二步是在Process Composer中构建这个模型，基本上你要读取你想要使用的输入，我们将如何管理这些输入，我们是否要使用覆盖整个区域的随机组合生成。
这是与Excel的连接，我们在PCBC中使用的典型生产进度表，用于读取我们拥有的输入。这里可以停顿一下，这是相当有趣的，与SURPAC的连接现在非常简单。这里只是一个命令行来执行SURPAC并运行这个特定的宏。
这就是我之前所说的，即使在之前的演讲中，使用宏自动化任何工作流程，开启了模拟你想要的任何选项的可能性。所以这里只是执行那个宏，最后你可以关闭Excel文件，获取结果，然后为下一次运行清理。
这是一种获取输入、输出，并进行模拟的简单方式。模拟现在正在执行，你将看到我们在这个实验设计中已经执行的事件列表。第一件事是根据我们拥有的输入槽列表更新Excel中的输入，这将一个接一个地快速自动运行。Surpac打开并运行，你没有任何可视化，这使得流程运行得更快，因为你不需要可视化对于我们想要运行的三百个或四百个或更多场景正在发生什么。
没有可视化加快了流程，然后它会完成分析的其余部分，捕获结果等等。现在我将转到场景模拟，抱歉，在场景模拟完成后，我们可以做的是分析结果。为此，我将展示结果的样子以及你可以用结果做什么，而不是运行一个视频。
在这里，我们正在读取参数，识别输入和输出，检查你是否想要多个元素来最大化。例如，对我来说，在这种情况下，重要的是最大化净现值和净冶炼回报率，但我们也在测量并希望最大化矿石回收率。你还可以在这种情况下添加一些约束，根据生产目标和截止品位等输入的组合，我要求至少有五年的满负荷生产。
一旦确定了这些参数，你就可以在这样的表格中看到结果，其中300个场景已经完成，你可以识别哪些是可行的和不可行的。如果不可行，模拟会在这里描述那个组合能够提供多少年的满负荷生产。
例如，在这种情况下，只有两年。如果我看模拟的组合，截止品位为每吨40.7美元，最大值几乎是1000万吨。所以这是相当激进的，这就是为什么它不能给我所需要的。
另一种查看方式是通过图表。在这里你可以用不同的颜色看到这些运行中有多少是可行的和不可行的，在某些情况下，甚至表示最优值或该运行的最大值。你甚至可以点击这些选项，这个图表上输入和输出之间的连接可以被突出显示。
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因此，你可以很容易地识别哪个场景在最大化这种情况下的净冶炼回报率，并给出输入和输出之间的连接。我们可以用这样的相关性表快速总结，或者我们甚至可以做我们自己的评估和分析。为此，我已经创建了一些图表，例如分析元素之间的相关性。
你可以开始看到，例如，吨位和截止品位之间的完美负相关。这是有道理的，因为一旦我们增加截止品位，吨位就会减少。但还有其他一些也相当有趣。例如，我们正在寻找的是看净现值和净冶炼回报率的表现如何，以及我们是否有机会找到一个可以改善或最大化两者的场景。
这里有一个非常有趣的相关性。正如我提到的，我们有这个表格，这三个图表非常有趣，因为这个名义效应是取一个特定的输出并检查我们正在使用的输入发生了什么。例如，它从低到高。
这意味着如果我们有一个低的目标生产或生产目标，它基本上会降低提供更高净现值的能力，但这并不意味着如果我们达到最高的生产目标，就会最大化净现值。因此，这是一种非常有趣的方式来看我想要测量的输出与输入相比有多敏感或可以做出什么变化。
例如，开发速率显示，如果我们能够更快地开发这个矿山，我们可能能够增加净现值。截止品位则相反。对截止品位非常严格，增加截止品位以获得更高品位和更少吨位，并不意味着我们会获得更高的净现值。同样的事情可以对其他净冶炼回报率或满负荷生产年数进行。
我们还有选项以不同方式在三维中可视化输入和输出。例如，在这里看生产目标和截止品位如何表示净现值的变化。我将这些元素外推到三维表面或二维等高线表面。
我可以在这里清楚地看到，如果我想最大化这个项目的净现值，我们应该瞄准600万到1000万吨之间的生产目标，截止品位不应大于每吨40美元。看到我们与基础方案相比的位置非常有趣。
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我们甚至可以添加任何图表，例如散点图，在那里我可以将净现值与净冶炼回报率相关联，甚至颜色可以指向不同的元素，如矿石回收率。所以我可以添加我想要的任何图表，你可以在这里看到矿石回收率就是我在这个表示中使用的颜色。
蓝色是我有更高矿石回收率的地方，这是净现值和净冶炼回报率之间的相关性。我甚至可以点击这个选项中的一个场景，它给我一个非常好的净现值和一个非常有趣的净冶炼回报率，同时最大化或获得良好的矿石回收率，这也显示在其他图表中。
所以我可以看到这些场景位于哪里。现在我需要快一点，因为我的时间不多了。我想向你展示这个，这也相当有趣。我在三维中绘制了输入的组合，这是一个非常有趣的方式来查看结果。
我有净现值、矿石回收率、净冶炼回报率和矿石回收率，也许我想看的是这些是如何被创建的，这些是如何生成的，我如何更好地分析这些信息。为此，我甚至可以放置这个直方图，例如净现值发生了什么，生产目标发生了什么，开发速率发生了什么，截止品位发生了什么。
所以我在这里有三个输入和输出。由于我有这个图表，我甚至可以点击这个元素，它显示我有三个场景的净现值高于10亿吨，这些在这些图表中被突出显示，也在输入中被突出显示。所以我可以开始分析，如果我有一些相关性，这些输入来自哪里。
如果我点击这两个条来增加大小，我可以开始看到最高的净现值是这些输入的组合。所以很明显，我需要开始测试我可以超过500万吨的选项，希望更快地开发矿山。
即使在这种情况下，如果我想找到净现值和回收率可以最大化的选项，我可以在这里选择这些元素。所以这里的这些场景正在最大化净现值和回收率，也给我一个不错的净冶炼回报率数字。不是最大值，但就这些的组合而言已经足够好了。
这给你一个不同的分析视角。一旦你有了这个，你可以在这里检查选定的场景，你可以构建这些模板并以不同的方式测量这些场景给你的选项和价值。我将选择另一个，因为这都是动态的，例如那些，你可以看到这些不同的场景如何在你获得的排名中被突出显示，以及信息的详细信息。
我将再次选择这些元素。现在快速切换这个。如果我想最大化净现值和矿石回收率，这些可能是最好的。所以我选择了几个场景，我现在可以做的是将它们发送到权衡分析，我选择了10个场景，可以看到所有细节。
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即使在这里，我可以看到我甚至选择了一些不可行的场景。所以我可以做的是应用一些过滤器。我可以进行多次分析，但我也可以选择两个、三个或四个标记为收藏，并将其带到这里。
作为收藏，我可以比较它们在差异、百分比方面，第一个和第二个之间，我获得了什么，我失去了什么，甚至在运行后看到详细信息。我甚至可以带来图片，比如放矿高度的三维表示或布局本身。所以我们在这里进行分析的机会是惊人的。
好的，抱歉我的时间不多了。我需要快一点。但这就是我想向你展示的。只是为了结束并回到最初的问题，如果你还记得，我运行了一个基础方案，输入是400万吨作为目标，每年96个放矿点，每吨15美元，这给了我6.8亿美元的净现值，回收率为81%。
现在让我们来看看，如果我在这个三维地图中定位那个基础方案，它位于这里和这里，用这个红点标记。现在我能够找到一个最优解决方案，它位于这里，是由大约700万吨每年的组合创建的，但它建议我相当快地开发矿山。
所以这可能是一个需要后续评估的风险，截止品位是28.48美元。这给了我一个想法，我如何考虑新的场景来最大化净现值，但显然会降低矿石回收率和减少矿山寿命。所有这些分析，超过300个场景，在8.5小时内完成，我们分析结果的方式非常有趣。
让我们快速回到关键要点。作为整体总结，启用这两个令人惊叹的工具，参数化设计和模拟，使我们能够以前所未有的速度和灵活性创建、评估和修改地下设计以及模拟场景。
当你运行设计选项时，你可以节省的时间是惊人的，因为那可能只需要几分钟，而以前需要几周。Process Composer和快速生成场景的能力也是如此。场景模拟允许我们创建多个设计或场景，使我们能够更好地理解风险，并帮助我们找到优化任何项目的选项。
图表、表格自动分析数百个场景结果，并以各种格式呈现数据，甚至过滤和选择我们最初甚至看不到的选项。
最后是模型可视化。参数化设计能够创建三维模型，可以轻松导入Surpac以进一步详细说明，并自动连接PCBC或PCSLC用于矿山规划目的。
结语：开启崩落法采矿的新纪元
通过Daniel Villa在GEOVIA CONNECT 2025上的这场演讲，我们清晰地看到了崩落法采矿规划与设计正在经历的深刻变革。参数化设计技术将原本需要数周完成的设计调整缩短到几分钟，场景模拟技术让工程师能够在有限时间内评估数百个方案，而强大的结果分析工具则帮助决策者从海量数据中提取最有价值的洞察。
这不仅仅是技术工具的升级，更代表着采矿工程思维方式的根本转变。从被动的设计调整到主动的多方案优化，从有限的敏感性分析到全面的风险量化，从经验驱动的决策到数据支持的智能选择，这些变化正在重新定义崩落法采矿的可能性边界。
正如演讲中展示的Chuquicamata案例所证明的，通过系统化的方案优化，矿山可以在保持稳健性的同时显著提高经济价值。而那个将净现值从6.8亿美元提升到超过10亿美元的最优方案，如果没有这样的智能化工具，可能永远不会被发现。
未来的采矿工程师将不再被繁琐的手工调整所困扰，而是能够将更多精力投入到战略性思考和创新性探索中。这正是达索系统GEOVIA产品系列所追求的愿景：通过技术赋能，让工程师能够真正重新思考采矿的可能性，创造更安全、更高效、更可持续的采矿未来。
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