ਓਪਨ ਪਿਟ ਅਤੇ ਭੂਮੀਗਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ

ਲਾਭ:

• AI ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਟੋਏ ਦੀ ਸੀਮਾ, ਪੁਸ਼ਬੈਕ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕ੍ਰਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਏਆਈ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਸਟ੍ਰਿਪਿੰਗ ਰੇਟ, ਐਨਪੀਵੀ ਅਤੇ ਢਲਾਨ ਕੋਣ ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ AI ਸੁਝਾਈ ਗਈ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਧਾਤੂ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ: ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ, ਕਿਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਪੁੱਟਾਂਗੇ? ਜਨਵਰੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ; ਬਲਾਕ ਮਾਡਲ ਖੁਦਾਈ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜੋ ਲਾਗਤਾਂ, ਧਾਤੂ ਦੀ ਕੀਮਤ, ਢਲਾਣ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਲਿਆ ਕੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖੁੱਲੇ ਟੋਏ ਵਿੱਚ (ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨ ਦੇ ਉੱਪਰ ਖੁਦਾਈ), ਅੰਤਮ ਟੋਏ ਦੀ ਸੀਮਾ, ਪੁਸ਼ਬੈਕਸ (ਵਿਚਕਾਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਜੋ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਟੋਏ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ) ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕ੍ਰਮ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਭੂਮੀਗਤ ਵਿੱਚ, ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ, ਪੈਨਲ/ਪੈਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ (ਸਹਿਯੋਗ ਜੋ ਖੁਦਾਈ ਦੇ ਖੋਲ ਨੂੰ ਉੱਪਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ) ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਈ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੈ; ਪਰ ਅੰਤਮ ਯੋਜਨਾ, ਢਲਾਣ ਕੋਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਸਮਰੱਥ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦਾ ਹੈ।

ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ

• ਬਲਾਕ ਮਾਡਲ: ਛੋਟੇ ਆਇਤਾਕਾਰ ਬਲਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਇੱਕ ਧਾਤ ਜਮ੍ਹਾ ਦਾ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਾਡਲ, ਹਰੇਕ ਬਲਾਕ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਗ੍ਰੇਡ, ਘਣਤਾ ਅਤੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਾਲ।
• NPV (ਨੈੱਟ ਪ੍ਰਜ਼ੈਂਟ ਵੈਲਿਊ): ਵਰਤਮਾਨ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਛੂਟ ਵਾਲੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਕਦ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਜੋੜ; ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਪਦੰਡ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• ਸਟ੍ਰਿਪਿੰਗ ਅਨੁਪਾਤ: ਧਾਤੂ ਦੀ ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਹਟਾਈ ਗਈ ਕੂੜੇ ਦੀ ਚੱਟਾਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ; ਆਰਥਿਕਤਾ ਅਤੇ ਖਾਣ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਅੰਤਮ ਟੋਏ ਦੀ ਸੀਮਾ: ਆਖਰੀ ਸੀਮਾ ਜਿੱਥੇ ਖੁਦਾਈ ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੁਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਕਲਾਸਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Lerchs-Grossmann ਨਾਲ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਕ੍ਰਮ (ਤਹਿ) : ਕਿਹੜੇ ਬਲਾਕ ਦੀ ਖੁਦਾਈ ਕਿਸ ਸਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ; NPV ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਕੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ (ਸਮਰੱਥਾ, ਮਿਸ਼ਰਣ, ਢਲਾਨ) ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

AI ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅੰਤਮ ਟੋਏ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਨੁਕੂਲਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਸੈਕਟਰਲ ਪਲੈਨਿੰਗ ਪੈਕੇਜ) ਅਤੇ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ NPV ਜਾਂ ਸਟ੍ਰਿਪਿੰਗ ਰੇਟ ਨੰਬਰ ਜੋ AI ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਬਲਾਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: AI ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ

1. ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ। ਬਲਾਕ ਮਾਡਲ, ਲਾਗਤਾਂ (ਖੁਦਾਈ, ਆਵਾਜਾਈ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ), ਧਾਤੂ ਦੀ ਕੀਮਤ, ਛੂਟ ਦੀ ਦਰ, ਢਲਾਣ ਦੇ ਕੋਣ, ਸਮਰੱਥਾ। AI: ਗੁੰਮ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਸੂਚੀ ਕੱਢਦਾ ਹੈ।
2. ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਧਾਤ ਦੀ ਕੀਮਤ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੱਟ-ਆਫ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮਰੱਥਾ. AI: ਦ੍ਰਿਸ਼ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. ਇੱਕ ਖਾਤਾ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ। ਬਲਾਕ ਮੁੱਲ, ਸਟ੍ਰਿਪਿੰਗ ਰੇਟ, ਸਧਾਰਨ NPV ਗਣਨਾ ਲਈ ਕੋਡ। AI: ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਕਾਈ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
4. ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਅੰਤਮ ਭੱਠੀ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI: ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
5. ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਢਲਾਨ ਕੋਣ, ਕਦਮ ਉਚਾਈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਰਮ. AI: ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਫੈਸਲਾ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
6. ਰਿਪੋਰਟ. ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਮੀਟਿੰਗ ਲਈ ਤੁਲਨਾ ਟੇਬਲ। AI: ਡਰਾਫਟ ਲੇਖਕ।

ਸੰਕੇਤ: AI ਨੂੰ ਬੇਵਲ ਕੋਣ "ਸੁਝਾਓ" ਨਾ ਬਣਾਓ। ਢਲਾਣ ਦਾ ਕੋਣ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਚਟਾਨ ਪੁੰਜ, ਵਿਘਨ, ਪਾਣੀ) ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਥੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਭੂਮੀਗਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦਾ ਅੰਤਰ

ਭੂਮੀਗਤ ਵਿੱਚ, ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਆਦਾਤਰ ਢੰਗ ਦੀ ਚੋਣ (ਚੈਂਬਰ-ਟੋ, ਲੌਂਗਵਾਲ, ਹੇਠਲੀ/ਉੱਪਰੀ ਮੰਜ਼ਿਲ ਦੇ ਕੇਵਿੰਗ ਆਦਿ), ਖੁੱਲਣ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ, ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਹਵਾਦਾਰੀ ਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੋਰ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ: ਛੱਤ/ਕੰਧ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ, ਢਹਿ ਜਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ, ਗੈਸ ਅਤੇ ਹਵਾਦਾਰੀ। AI ਵਿਧੀ ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਮਾਈਨਿੰਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਅਨੁਮਾਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇੱਕ ਲੰਮੀ ਲੱਤ ਇਸ ਬਿਸਤਰੇ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ" ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਲਪਨਾ ਹੈ ਜੋ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਛਿੜਦੀ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸਟ੍ਰਿਪਿੰਗ ਰੇਟ ਦ੍ਰਿਸ਼। ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਕੋਲੇ ਦੀ ਖਾਣ ਵਿੱਚ, ਟੀਮ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਲੇ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੇ 3 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਅੰਤਮ ਸੀਮਾ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਏਆਈ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਥਾਪਿਤ ਹੈ ਜੋ ਬਲਾਕ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਰੇਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕੀਮਤ 20% ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਆਰਥਿਕ ਸੀਮਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਖਣਨਯੋਗ ਭੰਡਾਰ 4.1 Mt ਤੋਂ 3.3 Mt ਤੱਕ ਘਟਦਾ ਹੈ। AI ਨੇ ਕੈਲਕੂਲਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਯੋਜਨਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਕੇਸ 2 - ਗਲਤ NPV ਧਾਰਨਾ। ਇੱਕ ਇੰਟਰਨ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ "ਕੀ ਇਹ ਮੇਰਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ"; AI ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ NPV ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੰਟਰਨ ਇਸ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਨੂੰ ਛੂਟ ਦੀ ਦਰ, ਅਸਲ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ; ਉਹ ਜੋ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਰਜ਼ੀ ਹੈ। NPV ਦੀ ਗਣਨਾ ਇਸ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕੈਸ਼ ਫਲੋ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਨਾਲ ਕਰਨਾ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਪਾਠ: AI ਨੂੰ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ "ਕੀ ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ?" ਏਆਈ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੈਸ਼ ਫਲੋ ਅਕਾਉਂਟ ਕਿਵੇਂ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਨੰਬਰ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।

ਕੇਸ 3 - ਮਿਲਾਉਣ ਦੀ ਪਾਬੰਦੀ। ਇੱਕ ਫੋਰਜ ਵਿੱਚ, ਪੌਦੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ SiO2 ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਫੀਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਟੀਮ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਲਾਕ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਉਹ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜੇਕਰ ਕਿਹੜੇ ਮਹੀਨੇ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰ ਮਿਲਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਬਾਰਡਰ ਹੋਲਡ ਕਰੇਗਾ। ਪਲੈਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਉਤਪਾਦਨ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਨੇ ਸੀਮਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅੰਕਗਣਿਤ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਮਜਬੂਰੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦਾ ਸੀ।

ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਇਨਪੁਟ ਜਾਂਚ ਦੀ ਕਮੀ "ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਓਪਨ ਪਿਟ ਪਲੈਨਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਹੋ। ਅੰਤਮ ਟੋਏ ਦੀ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕ੍ਰਮ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ: ਬਲਾਕ ਮਾਡਲ ਖੇਤਰ, ਲਾਗਤ ਆਈਟਮਾਂ, ਆਰਥਿਕ ਮਾਪਦੰਡ, ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ। ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਦੀ ਕਿਉਂ ਲੋੜ ਹੈ।"

NPV ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨ SKELETON "ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਲਾਨਾ ਨਕਦ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ NPV ਗਣਨਾ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਇਨਪੁਟਸ: ਸਾਲਾਨਾ ਧਾਤੂ, ਗ੍ਰੇਡ, ਧਾਤੂ ਦੀ ਕੀਮਤ, ਉਪਜ, ਯੂਨਿਟ ਲਾਗਤਾਂ, ਛੂਟ ਦਰ। ਸਾਰੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਸੰਖਿਆ ਨਾ ਬਣਾਓ; ਮੈਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਐਨਪੀਵੀਟ ਅਤੇ ਕੈਸ਼ਬੁੱਲ ਦੁਆਰਾ ਕੈਸ਼ਫਲੋ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ। ਸਾਲ, ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ±20% ਬਦਲਦਾ ਹੈ।"

ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ"ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ: [scenario1: price

ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੋਕਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ "ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਓਪਨ ਪਿਟ ਪਲਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਢਲਾਣ ਦੇ ਕੋਣ ਦੀ ਤਸਦੀਕ, ਕਦਮ ਦੀ ਉਚਾਈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੱਟੀ, ਰੈਂਪ ਢਲਾਨ, ਡਰੇਨੇਜ, ਨਿਗਰਾਨੀ। ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ ਨੋਟ 'ਕੌਣ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ / ਕਿਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ' ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ ਕਿ ਇਸ ਸੂਚੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ AI ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਖਾਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਟੋਏ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਦਿਓ।"

ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ: "ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਯੋਜਨਾ ਸਹਾਇਕ ਹੋ। ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਬਲਾਕ ਮਾਡਲ, ਲਾਗਤਾਂ, ਅਤੇ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਢਲਾਨ ਕੋਣਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਾਂਗਾ। ਮੈਨੂੰ (1) ਗੁੰਮ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਦਿਓ, (2) ਸਟ੍ਰਿਪਿੰਗ ਰੇਟ ਅਤੇ ਬਲਾਕ ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਕੋਡ ਪਿੰਜਰ, (3) ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਤਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਇਹ ਅੰਤਿਮ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ; ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।"

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਭੂਮਿਕਾ

ਫੈਸਲਾ

ਨਿਰਣਾਇਕ

AI ਭੂਮਿਕਾ

ਤਸਦੀਕ

ਅੰਤਮ ਟੋਏ ਸੀਮਾ

ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ + ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ

ਦ੍ਰਿਸ਼/ਖਾਤਾ

ਯੋਜਨਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ

ਢਲਾਨ ਕੋਣ

ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਸਿਰਫ਼ ਚੈੱਕਲਿਸਟ

ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ

ਉਤਪਾਦਨ ਕ੍ਰਮ

ਸਮਰੱਥਾ + NPV

ਗਣਿਤ ਸਹਾਇਕ

ਸੌਫਟਵੇਅਰ + ਇੰਜੀਨੀਅਰ

ਮਿਲਾਉਣਾ

ਸਹੂਲਤ ਸੀਮਾ

ਦ੍ਰਿਸ਼ ਖਾਤਾ

ਧਾਤੂ ਵਿਗਿਆਨ + ਯੋਜਨਾ

ਭੂਮੀਗਤ ਢੰਗ

ਡਿਜ਼ਾਈਨ + ਸੁਰੱਖਿਆ

ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ

ਮਾਈਨਿੰਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• AI ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ "ਕੀ ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ/ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਯੋਜਨਾ ਕੀ ਹੈ?" AI ਤੁਹਾਡੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਛੂਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ; ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਸਾਰਣੀ ਨਾਲ NPV ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
• AI ਨੂੰ ਢਲਾਣ ਦੇ ਕੋਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ; ਸਿਰਫ਼ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ। ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹਨ; ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.
• ਆਰਥਿਕਤਾ ਲਈ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਬਲੀਦਾਨ ਦੇਣਾ। ਇੱਕ ਸਟੀਪਰ ਢਲਾਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਘੱਟ ਜੰਗਾਲ, ਪਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਰਜਿਨ ਗੈਰ-ਸੋਧਯੋਗ ਹੈ।
• ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ। ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੁਹਾਡੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ; ਹੱਥੀਂ ਤਰਕ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਜਦੋਂ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਆਰਥਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਟਕਰਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਿੱਤ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ AI ਇੱਕ ਢਲਾਣ ਢਲਾਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੀਮਾ ਹੇਠਾਂ ਨਹੀਂ ਜਾਵੇਗੀ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਜਨਵਰੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ; ਬਲਾਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਕੰਮ ਹੈ ਜੋ ਆਰਥਿਕਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। AI ਇੰਪੁੱਟ ਕੰਟਰੋਲ, ਸਟ੍ਰਿਪਿੰਗ ਰੇਟ ਅਤੇ NPV ਗਣਨਾ ਪਿੰਜਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਤੇ ਮਿਲਾਨ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅੰਤਮ ਟੋਏ ਦੀ ਸੀਮਾ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਢਲਾਣ ਦਾ ਕੋਣ ਅਤੇ ਭੂਮੀਗਤ ਵਿਧੀ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ/ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਨਾ ਪੁੱਛੋ "ਕੀ ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ" ਜਾਂ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਯੋਜਨਾ ਕੀ ਹੈ"; ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨੰਬਰ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕਤਾ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਨਾ ਦਿਓ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ (ਜਾਂ ਨਮੂਨਾ) ਬਲਾਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ "NPV ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਾਲਾਨਾ ਨਕਦ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ NPV ਗਣਨਾ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ; ਕੀਮਤ ਨੂੰ ±20% ਨਾਲ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇਖੋ। ਫਿਰ "ਸੀਨੇਰੀਓ ਤੁਲਨਾ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਤਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਚਾਰਟ ਕਰੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, "ਜੀਓਟੈਕਨੀਕਲ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਾਬੰਦੀ ਜਾਂਚ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪਲਾਨ ਡਰਾਫਟ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ ਫੈਸਲਾ ਕਿਸ ਨੇ ਲਿਆ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ NPV ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ, ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਨਕਦੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਢਲਾਣ ਦੇ ਕੋਣ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ AI ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਇਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਸੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ (ਕੀਮਤ/ਕੱਟ-ਆਫ/ਸਮਰੱਥਾ) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ।
• ਮੈਂ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਭੂ-ਤਕਨੀਕੀ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਪਲੈਨਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਅੰਤਮ ਭੱਠੀ ਦੀ ਸੀਮਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤਰਕ ਜਾਂਚ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਅੰਤਿਮ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਸਮਰੱਥ ਇੰਜੀਨੀਅਰ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।