A Scheduling Algorithm Tailored for a Dredging Operation

Diese Arbeit präsentiert die Entwicklung eines speziell auf einen Nassabbau zugeschnittenen Planungsalgorithmus. Sie befasst sich mit den besonderen Herausforderungen des Unterwasserabbaus in konsolidierten Quarzsandlagerstätten unter Verwendung von Schneidkopfsaugbaggern (CSDs). Herkömmliche Tagebau-Planungsansätze erfassen die kontinuierliche, eingeschränkte und richtungsabhängige Natur von Baggerbetrieben nicht. Um diese Lücke zu schließen, wurde ein in Python entwickelter Algorithmus erstellt, der 3D-geologische und Qualitätsmodelle in ein Directed Acyclic Graph (DAG)-Framework integriert und eine topologische Sortierung verwendet, um betrieblich gültige Abbaureihenfolgen zu erzeugen. Dadurch wird sichergestellt, dass alle räumlichen, geotechnischen und betrieblichen Abhängigkeiten während des Planungsprozesses berücksichtigt werden. Der Ansatz transformiert detaillierte Blockmodelle in sogenannte Smallest Mining Units (SMUs), die mit den tatsächlichen Produktionsvolumina des Baggers übereinstimmen, und wendet stochastische, restriktionsbasierte Sequenzierung an, um durchführbare Abbauszenarien zu generieren. Die Validierung anhand realer Betriebsdaten zeigte, dass der Algorithmus die definierten Einschränkungen einhält und gleichzeitig die Produktqualität, die in das Mischbecken gelangt, stabilisiert, wodurch die Schwankungen im Vergleich zu historischen Daten um etwa 2–5 % reduziert werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die vorgeschlagene Methode realistische und konsistente Abbaupläne erzeugen kann und eine Grundlage für zukünftige datengetriebene Ansätze in der Minenplanung bildet.