지질학적 불확실성, 수요 변동 및 가격 변동 하에서의 리튬 생산 결정 최적화: 다목적 의사결정을 위한 POMDP 프레임워크

Optimizing Lithium Production Decisions under Geological, Demand, and Pricing Uncertainties: A POMDP Framework for Multi-Objective Decision Making

투자자 관점 또는 전략적인 생산 관점에서 볼 때, 리튬 생산에 대한 의사 결정은 매우 복잡합니다. 어떤 광산을 언제 개방할지 결정하는 것은 지질학적 불확실성과 가격 변동뿐만 아니라, 직접 리튬 추출부터 고상 채굴까지 다양한 추출 방법 선택과 관련된 어려움도 포함합니다. 기존 연구에서는 이 문제에 대한 모델과 생산 의사 결정을 최적화하기 위한 다양한 방법을 탐구했지만, 이러한 모델은 가격 불확실성, 수요 불확실성 또는 리튬 추출을 위한 다양한 광업 기술을 고려하지 않았습니다. 다양한 가격 모델과 추출 기술을 이러한 모델에 통합하면 광산을 언제, 어디서 개방할지뿐만 아니라 어떤 생산 방법을 사용할지에 대한 더욱 강력한 전략을 수립할 수 있습니다. 본 연구에서는 이 문제를 부분 관측 마르코프 의사 결정 프로세스(POMDP)로 정의하고, 최적의 의사 결정을 얻기 위해 믿음 상태 계획 방법으로 해결합니다. 본 연구에서 POMDP 솔버는 믿음 상태 계획 및 명시적인 불확실성 관리를 통해 변화하는 리튬 가격 체제(정적, 선형, 지수, 확률적)에 동적으로 적응하여 인간이 설계한 휴리스틱보다 우수한 성능을 보이는 것을 보여줍니다. 본 프레임워크는 탐사, 생산 및 기술 선택의 최적 순서를 통해 다양한 가격 및 광물 매장 시나리오에서 프로젝트 수명 동안 더 높은 수요 충족과 균형 잡힌 경제-환경적 결과를 달성합니다.

Decision making in lithium production is challenging, whether from an investor's perspective or a strategic production standpoint. Determining which mines to open and when to open them involves not only geological and price uncertainties, but also complexities around the choice of extraction method, from direct lithium extraction to hard rock mining. Prior work explored models of this problem and different methods to optimize mining decisions; these models did not account for uncertainty in pricing, uncertainty in demand, or different mining technologies to extract lithium. Incorporating different pricing models and extraction technology into these models enables more robust strategies for determining not only when and where to open a mine, but also which method of production to pursue. We frame the problem as a partially observable Markov decision process (POMDP) and solve using belief state planning methods to get optimal decision making. In our study, we show that POMDP solvers outperform human inspired heuristics by dynamically adapting to shifting lithium price regimes (static, linear, exponential, and stochastic) through belief state planning and explicit uncertainty management. By optimally sequencing exploration, production, and technology choice, the framework achieves higher demand fulfillment and more balanced economic environmental outcomes over the projects lifetime in all different pricing and deposit scenarios.