389 Arch. Min. Sci., Vol. 56 (2011), No 3, p. 389–403 Electronic version (in color) of this paper is available: http://mining.archives.pl AHMAD REZA SAYADI*, NADER FATHIANPOUR**, AMIN ALLAH MOUSAVI* OPEN PIT OPTIMIZATION IN 3D USING A NEW ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TRÓJWYMIAROWA OPTYMALIZACJA KOPALNI ODKRYWKOWEJ PRZY WYKORZYSTANIU SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH Determination of the pit limits is a vital task in the designing process of a mine. While overestimation increases stripping ratio, underestimation can result in loss of economic ore. The available methods of pit limit optimization are mostly based on the programming approaches (linear and/ or dynamic) and graph theory. In the large scale mines with probably varying wall slopes especially in 3D states performance of these approaches may be unsatisfactory. In this paper, a new 3D pit optimization algorithm has been developed and applied in an economic classified block model. In the first step economic block model of the Esfordi phosphate mine (Iran) was prepared. In the second step, the block model was divided into positive and negative regions with the help of a well trained feed-forward back-propagation neural net- work. For this, 3D blocks coordinates were considered as the neural network inputs whereas the blocks net economic values were set to be the model output. Finally, the optimum pit limit was determined on the classified block model considering constraints of wall slopes and impurities. This process was set to run in the MATLAB software. The results obtained have been compared to that from the modified Lerchs-Grossman’s algorithm. The results are the same but in the presence of some kinds of ore impurity constraints the proposed algorithm generates a pit with more profit. Keywords: open pit optimization, neural network, block classification, ore impurities Określenie zasięgu odkrywki jest kluczowym problemem na etapie projektowania kopalni. Prze- szacowanie zasięgu prowadzi do zrywania gruntu na zbyt wielkim obszarze, zaś w wyniku niedosza- cowania utracić można cenne rudy. Dostępne metody optymalizacji zasięgu odkrywki opierają się głównie na zasadach programowania liniowego i dynamicznego oraz wykorzystują teorie grafów. Dla kopalni o wielkich rozmiarach i o zmiennym nachyleniu zbocza wyniki uzyskiwane przy użyciu technik trójwymiarowych mogą okazać się niewystarczające. W pracy zaprezentowano nowy algorytm do trój- wymiarowej optymalizacji zasięgu odkrywki. Algorytm ten został opracowany i następnie zastosowany w postaci modelu blokowego uwzględniającego zyskowność. W pierwszym kroku opracowano model * FACULTY OF ENG., TARBIAT MODARES UNIVERSITY, TEHRAN, IRAN; e-mail: sayadi@modares.ac.ir; mousavi_mine@ yahoo.com ** DEPARTMENT OF MINING ENG., ISFAHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY, ISFAHAN, IRAN; e-mail: fathian@cc.iut. ac.ir