CC BY
47
ИЗВЕСТИЯ УРАЛЬСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ГОРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ АКАДЕМИИ
1998 СЕРИЯ: ГОРНОЕ ДЕЛО Вып.7
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ В ГОРНОМ ДЕЛЕ
УДК 519.256:622.2
В.С.Хохряков
ГЕОИНФОРМАТИКА - НОВОЕ НАПРАВЛЕНИЕ В ГОРНОЙ НАУКЕ
Геоинформатика как теория математического моделирования природных объектов, информация о которых может бьггь представлена массивом точек в трехмерном пространстве, получила распространена в последнее время в различных отраслях наук - географии, океанологии, экологии, топографии, а в сфере горного производства - в геофизике, геологии, маркшейдерии, геодезии, проектировании и планировавши горных работ и инфраструктуры горных предприятий, экологическом мониторинге воздействия на окружающую среду.
Термин «геоинформатика», до последнего времени малоизвестный, начал применяться в практике лишь в последнее десятилетие. В словарях и справочниках широкого пользования, изданных до 1990-1993 гг., он отсутствует.
В горной науке он был применен впервые, по-видимому, в 1985 году в нашем докладе «Геоинформационный метод математического моделирования» на УИ Всесоюзном семинаре по оптимизации горных работ в ИГД СО АН СССР и в статье под тем же назва!гоем, опубликованной в 1986 году [13]. Затем основные положения горной геоинформатики были подвергнуты проработке в ряде диссертационных работ, апробированы в приложении к компьютерным технологиям проектирования и планирования открытых разработок, вошли в учебник для вузов «Проектирование карьеров» [16]. В настоящее время метод геоинформационного моделирования широко используется студентами специальности «Открытая разработка месторождений» в лабораторных работах, курсовом и дипломном проектировании.
Геоинформатика как наука получила широкое распространение в таких отраслях науки, близких непосредственно к горной, как геофизика, геология, картография, экология [4, 5, 7, 11,
19].
Проф. О.Н.Кузнецов, ныне президент РАЕН , в 1989 году сформулировал проблемы и задачи геоинформатики как горной науки [6], а в 1992 году издал монографию «Геоинформатика», в которой, в частности, даны основные понятия и определения, сформулированы цель и задачи геоинформатики, определены предметы исследований и условия применения, а также достаточно подробно и широко рассмотрены применительно к условиям геофизических исследований вопросы сбора и регистрации геоинфермации, формирования баз данных, структура полевых вычислительных комплексов и автоматизированных рабочих мест геолога-геофизика и др. Монография предназначена для геофизиков и геологов, сотрудников ВЦ и разработчиков программного обеспечения [5].
В 1993 году создана ассоциация (ГИС) содействия развитию рынка геоинформационных технологий и услуг, которая в 1995 году пропела 2-й Всероссийский форум «Геоинформационные технологии. Управление. Природопользование. Бизнес».
В структуре горно-геологической секции РАЕН сформированы две комиссии по проблемам геоинформатики в геологии и горном производстве.
Широкое развитие работы по геоинформатике получили в области геодезии и картографии
и.т. 157
Систематические работы по геоинформатике в области геологии начали развиваться, по-видимому, в 1991 году во ВНИЭМС [7].
Таким образом, геоинформатика (англ. - geoinformatics) kîk новое направление в науке о Земле получила в последние годы бурное развитие и быстро шагнула в сферу практическое приложения в различных отраслях. Начали создаваться научно-исследовательские и производственные организации, лаборатории, кафедры. Наконец, в структуре горных наук, официально принятой в РАН, геоинформатика рассматривается как горная наука (рис.1.).
Широкое развитие работы по геоинформатике получили в области геодезии и картографии [4, 19].
В структуре федеральной службы геодезии и картографии создан ряд региональных научно-производствешшх центров гсоинформации, в т.ч. в г.Екатеринбурге «Уралгсоинформ».
На геофизическом факультете УГГГА создана кафедра геоинформатики и начата подготовка инженеров-геофизиков по специальности «Рудная геофизика и геоинформатика».
В приложении к горному делу, к собственно разработке месторождений полезных ископаемых, исследования по геоинформатике велись в основном в Екатеринбурге на кафедре разработки месторождений открытым способом. Они были продолжением тех работ по математическому моделированию открытых разработок, которые выполнялись в 70-80-е годы в Свердловском горном институте, Институтах горного дела в Новосибирске, Алма-Ате, Свердловске [1, 10. 1". 20] и начале 80-х годов привели к формулированию основных положений горной геоинформатики. Существенную роль в этом сыграли обсуждения проблем математического моделирование объектов горного производства на конференциях и семинарах по проблемам САПР, которые в тот период проводились в разных регионах страны не только ежегодно, но в ряде случаев по 2-3 раза в год. Последняя крупная конференция этого продуктивного в горной науке периода была проведена в г.Ал/ла-Ате в 1987 г. На ней было заслушано 136 докладов из 350 включенных в программу, в числе принятых рекомендаций была поставлена задача разработки математических моделей и банков данных на основе геоинформатики.
Объектом горной геоинформатики, в отличие от геофизики, топографии, геологии, является •гехнологический комплекс горного предприятия, а также ландшафг, залежи полезного ископаемого, вмещающие их породы и прочие природные и техногенные компоненты, определяющие условия разработки месторождения в пределах земельного и горного отводов.
Горные предприятия, разрабатывающие сложноструктурные многокомпонентные месторождения, как объекты проектирования и управления относятся к высшей категории сложности. Они представляют собой многофакторные природно-технологичсские комплексы, развивающиеся в пространстве в течение длительного времени (20-30 лет и более) и характеризующиеся большими объемами информации различного вида:
- геометрической, включающей элементы месторождения и технологии горных работ, рассматриваемые в трехмерном пространстве горного отвода;
- экологической, отражающей взаимодействие технологических процессов горного производства и природных факторов - недр, поверхности земли, окружающей атмосферы, водных ресурсов;
- технологической и технической, включающей параметры и качественные характеристики элементов карьера, горных выработок, горно-транспортного оборудования и технологических процессов;
- экономической, содержащей показатели и оценки расхода ресурсов, затрат средств и труда, показатели ценности продукции, интенсивности и эффективности производства работ и т.п.
Основные группы определяющих факторов (геометрии, качества, динамики) находятся в сложной взаимосвязи и в комплексе составляют для каждого объекта настолько значительный информационный массив исходных данных, промежуточных и конечных результатов различных управляющих решений, что при традиционных, обычно графоаналитических методах добиться достоверных результатов в большинстве задач по обоснованию технологии горных работ и оптимизации главных параметров горного предприятия практически невозможно.
Возникла необходимость в таких математических моделях, методах и базах данных, которые были бы ориентированы на компьютерную обработку больших массивов информации в практически допустимые сроки.
Рис.1. Структура горных наук
Информационный банк месторождения горного предприятия должен содержать основ» данные по объекту, необходимые при планировании, т.е. информацию о ландшафте, геол< застройке, горных разработках, коммутациях, зонах воздействия на окружакмцую среду и т, Очень важно, чтобы все эти данные хранились в такой форме, которая позволяла бы оператив* выводить их на экран, на печать и автоматизировашю вводить в расчет.
В первых моделях, создаваемых в 60-70-х годах, горный отвод представлялся в bhj послойной суммы микроблоков с размерами граней от 10 до 50 м, каждый из которых порядковый номер и нес всю относящуюся к нему информацию [20].
Предложенные позднее [18] точечно-цифровые модели, отдельные для геологич< условий и для горных работ по мере их практического использования, преобразовались геоинформационные, практическое применение и усовершенствование которых ускорились связи с массовым применением персональных компьютеров в вузах, а затем на карьерах.
Наилучшим принципом для создания банка данных горного предприятия оказался геоинформационный, при котором геометрической основой информацио>шой базы является массив точек каждая из которых имеет координаты X, Yjt Zt в трехмерном пространстве данного объекта характеризуется признаками качества К., вектором перемещения W,, скоростью перемещен« V. и координатами времени t. В иерархии элементов точка является наименьшим структурны элементом, и поэтому ее информационные данные позволяют описывать форму, свойстза динамику всех более крупных элементов (линий, площадей), трехмерных тел и, следовательно^ сложиоструктурных технических объектов.
При графическом моделировании месторождений форма залежей, геологических блоков и распределение признаков качества, т.е. содержания тех или иных компонентов как полезных так и вредных, например, железа и серы в руде, обычно описываются замкнутыми криволинейными контурами на вертикальных или горизонтальных параллельных сечениях и ограничивают руды того или иного качества, характеризуемого сортом или типом руды, категорией разведан-ности, содержанием того или иного компонента и т.п. Криволинейное контуры при преобразовании графических моделей в геоинформационные аппроксимируются ломаными линиями* и» таким образом» каждая характерная точка контура, соединяющая прямых отрезка, может содержать информацию о месте расположения в трехмерном пространстве многих (обычно до 10-12) признаков.
Характерные точки могут быть представлены также в виде дискретного, обычно нерегулярного поля множества точек, каждая из которых является результатом геологической разведки или опробования и несет информацию о признаках качества в да>шой точке. Практически расстояние между точками обычно находятся в плане в пределах от 15-25 до 100-200 м, а по вертикали от 2-3 до 10-20м.
При математическом моделировании горных работ, например, рабочей зоны карьера ее описание на планах производится также криволинейными контурами, аппроксимируемыми ломаными линиями. Здесь аналогичные характерные точки содержат информацию не только о местоположении контура и признаках качества (вскрышной или добычной уступ, рабочий или погашенный борт и т.п.), но также, что очень важно, посредством векторов характеризуют направление перемещения френта работ.
При моделировании транспортных коммуникаций их трасса в трехмерном пространстве представляется в виде прямых или криволинейных отрезков, на соединении которых выделяются характерные точки, разделяющие отрезки, отличающиеся уклонами, кривизной, конструкцией, назначением и т.п., то есть признаками качества. Массив этих точек позволяет характеризовать в трехмерном пространстве сложную конструкцию системы карьерных транспортных коммуникаций как в ее статике, так и ь динамике.
При моделировании ландшафта - рельефа, отвалов, хвостохранилищ, различных поверхностных сооружений характерные точки являются базой изолиний рельефа, линий пересечения выемок и насыпей с поверхностью земли, различных ограничивающих зон (взрывоопасной, санитарно-защити ой, разноса пыли при сдувании ее с отвалов, осаждения частиц выброса из дымовых труб и т.д.).
При моделировании технологических процессов, например, функционирования погрузочно-транспортного комплекса точечный принцип позволяет описывать процессы погрузки, перемещения, разгрузки и прочие операции. Например, точка, представляющая в математической
модели экскаваторный забой, помимо пространственной характеристики, т.е. координат X, Y, Z, ласт информацию о направлении и скорости перемещения забоя, качестве горной массы (сорт руды, вид вскрыши) и др.
Таким образом, для геоинформатики горных предприятий характерны:
- объекты сравнительно небольших размеров (в плане от сотен метров до нескольких километров, а на глубину от десятков до сотен метров), что обусловливает использование графических материалов, имеющих масштабы от 1:100 до 1:10000 или 1:25000;
- в число определяющих и учитысасмых факторов входят не только природные (геологические характеристики, параметры ландшафта и т.п.), но и технические, характеризующие горные выработки, транспортные коммуникации, комплексы горно-транспортного оборудования), а также экологические, главным образом, размеры зон воздействия на окружающую среду;
- моделирование процессов перемещения горных выработок, движения транспортных средств по железным и автомобильным дорогам и т.п.
Вследствие этого горная геоинформатика выходит за рамки науки о земле и становится геотехноинформатикой.
Поиски метода математического моделирования, позволяющего, во-первых, в наибольшей степени использовать возможности современных компьютеров для быстрой переработки той огромной информации, которая характерна для горных предприятий, и особенно месторождений полезных ископаемых, и, во-вторых, добиться совместимости различных математических моделей (рельефа местности, геологии и гидрогеологии, горных разработок, систем транспортных коммуникаций и экологических факторов), привели в начале 80-х годов к работам по созданию геоинформатики горного производства как нового раздела горных наук [3, 12, 13, 14, 15, 20].
С этого времени, т.е. с начала 80-х годов, работы Уральской группы по компьютеризации в области открытых горных работ были направлены в основном на разработку различных аспектов горной геоинформатики в приложении ее к транспортным системам карьеров, планированию развития вскрышных и добычных работ в рабочей зоне карьера, а также к решению различных задач, в том числе экологических, связанных с ландшафтом земельного отвода. Объектами практического применения были карьеры Коркинский угольный, комбината Ураласбест, Саткин-ские магнезитовые и Бакальские железорудные, Коелгинский мраморный и другие.
Результаты работ последних пяти лет (1990-1995 гг.) предсааилетаедокшрской диссергации Аленичева В.М. и нескольких кандидатских диссертациях (Каплана В.М., Семеновой A.C., Всрнера A.M., Старикова А.Д., Ребрина Е.Ю., Ригина Е.В.), серии статей, докладов на международных конференциях, в нескольких программных комплексах и методических пособи« для учебного процесса [9].
В результате исследований был предложен показатель геоинформационной плотности, под которой понимается количество точек и чисел, характеризующих форму, структуру и качественное содержание объекта. Геоинформационная плотность может быть определена в целом для объекта или в виде удельных величин, т.е. количества точек и чисел, отнесенных на единицу площади, объема или длины, например, на 1 га площади земельного отвода горного предприятия, на 1 млн.м3 объема карьера, на 1 км длины транспортных коммуникаций и т.п. (3].
Показатели геоинформационной плотности могут служить для информационной оценки объекта, для сравнения способов моделирования, для определения степени полезного использования первичной информации на различных стадиях ее переработки.
Можно выделить три вида геоинформационной плотности:
- теоретическую, определяемую расчетом из условия достижения высокой степени приближения математической модели к реальным условиям;
- фактическую, т.е. исходную, получаемую в результате инструментальных измерений, съемок;
- практическую, используемую в графических и математических моделях.
В процессе проектирования один вид информации переходит в другой.
Первичными данными, характеризующими форму залежей и другие параметры месторождений, являются результаты геологической разведки (пробы по скважинам), которые представляются в форме списков и таблиц чисел. Затем для практических целей эти данные трансформируются в геологические разрезы и погоризонтные планы, т.е. в геологические графические модели.
Геоинформационная плотность различных видов графической документации открытых
разработок, определенная для ряда горных предприятий -карьеров Ураласбсста, Костомукшского и Качканарского железорудных, Тырныаузского молибденового и др., - оказалась следующей:
- 24-82 числа на 1 дм2 чертежа на поперечных геологических разрезах и погоризонтных планах; 16-102 - на топографических планах; 32-45 - на планах горных работ; 5-48 - на ситуационных планах.
Для автоматизированных расчетов графические модели преобразуются в математические, т.е. вновь приобретают числовую форму.
Если геоинформационная плотность первичных данных составляет около 800-500 чисел на *. млн.м1 горного отвода, то в графических и блочных математических моделях, построенных на основе погоризонтных планов и геологических разрезов, она составляет 30-100 чисел, т.е. в 5-10 раз меньше. Так как математические модели идентичны графическим (погрешность обычно не более 2-5%), то последние характеризуются также аналогичными показателями геоинформационной плотности.
Таким образом, как геологические разрезы и погоризонтные планы, так и основанные на них математические модели далеко не полностью используют фактическую, т.е. первичную информацию, полученную в результате разведки и, следовательно, представляют формы и качество залежей месторождения в весьма упрощенном виде.
Геоинформационный подход позволяет использовать совместно как первичную исходную информацию (данные по скважинам и результаты других измерений), так и вторичную, т.е. графические материалы (топографические планы, геологические разрезы и планы и др.) и тем самым создает условия для получения более достоверных решений в процессах проектирования, планирования и оперативного управления, а также намного снижает трудоемкость и повышает оперативность подготовки исходных данных для компьютерных систем, что является непременным условием для их широкого практического использования.
Примерами практического приложения геоинформационного метода моделирования геологии и горных работ являются компьютерные системы планирования открытых разработок в учебном процессе. При этом благодаря геоинформационному представлению исходных данных обеспечииается быстрая обработка громадного объема информации, корректиропка и ввод новых данных, что и требуется для оперативных расчетов и, как правило, неоднократных перерасчетов вариантов подвигания уступов в рабочей зоне карьеров при разработке многосортных залежей с учетом технологических и .экономических требований [2].
Использование фрагментов этого программною комплекса при выполнении лабораторных занятий можно показать на следующем примере. Перед студентом ставится задача: для заданных условий определить положение фронта уступов на участке рабочего борта, при котором обеспечивается добыча заданного объема полезного ископаемого с учетом качественных характеристик различных сортов.
На плане исходное положение уступов и контуры рудных тел колируются в виде массива точек с координатами X, и цифровыми кодами признаков качества (сорт руды, содержание компонентов и т.п.). Полученная геоинформационная модель вводится в компьютер. Затем в диалоговом режиме методом прирезок находится исходное положение уступов, определяются объемы и коэффициенты вскрыши, а также другие характеристики. В реальных условиях задача может решаться не для одного-двух, а для всех уступов рабочего борта с учетом различных ограничений и требований.
Другой пример связан с внутрикарьерными транспортными коммуникациями, по которым осуществляются перевозки руды и вскрыши автосамосвалами от забоев, расположенных на различных участках рабочей зоны до перегрузочных пунктов. Забои, как правило, перемещаются непрерывно, а перегрузочные пункты и отдельные звенья транспортных коммуникаций -периодически. Одновременно может добываться несколько видов горной массы, каждый из которых доставляется на определенный пункт. В этих условиях ежесменно меняющейся ситуации оптимальное планирование грузопотоков и схем перестройки автодорог может быть достигнуто лишь при оперативных компьютерных расчетах на основе корректируемых баз данных и геоинформационных моделей горных работ и систем транспортных коммуникаций, в которые могут оперативно вноситься любые изменения на данный момент.
Комплексы программного обеспечения для автоматизированных систем планирования
горных работ в карьерах и управления внутрикарьерным транспортом, созданные работами. Каплана В.М., Борисова О.Ю., Ребрина Е.Ю., Леля Ю.И., Старикова А.И. на кафедре РМОС„ предназначены не только для промышленной эксплуатации, но используются также в учебном, процессе.
В диссертации Е.Ю. Ребрина создана геоинформационная модель системы автотранспортных коммуникаций карьеров, как совокупности участков дорог, на протяжении каждого из которых сохраняются свойства покрытия и другие условия, определяющие скорость движения автосамосвалов (рис.2). Длины и уклоны участков задаются координатами его концов. Координатный способ представления предпочтительнее при наличии файла пикетных точек, координаты которых могут быть получены путем обработки съемок первичной маркшейдерской информации. вводимой в базу данных, либо сняты с планов горных работ посредством дигитайзера или палетки..
Программный продукт построен на основе геоинформационного банка данных; включающего базы данных горно-транспортного оборудования, комплекса транспортных коммуникаций, забоев в рабочей зоне карьеров и перегрузочных пунктов, первичной маркшейдерской документации, а также программных средств обработки данных и взаимодействия баз данных.
Новым многообещающим направлением, возможности которою еще не изучены в достаточной степени, является применение трехмерной графики, которая для условий открытых горных разработок возможна лишь на базе геоинформационных моделей. Программно-методическое обеспечение трехмерной графики для условий компьютерной технологии проектирования и планирования открытых горных работ частично создано в работах Печориной М.Д., Семеновой A.C., Ригина Е.В. и апробируется в дипломных проектах студентов УГГГА [17].
К числу основных задач геоинформатики горного производства в настоящее время относятся:
1. Изучение месторождений полезных ископаемых, горных предприятий, а также других структур горного производства как информационных объектов. Разработка способов и показателей измерения параметров информационных массивов и потоков, оценка степени полноты достоверности информации.
2. Создание геоинформационных моделей ландшафта, месторождений полезных ископаемых и горных разработок как природно-технологических комплексов, а также методов математического моделирования, адекватных современным требованиям и средствам переработки информации.
3. Создание геоинформационных, автоматизированных банков данных горных предприятий, преимущественно реляционного типа, обслуживающих автоматизированные системы управления, проектирования, прогнозирования и мониторинга различного назначения, в том числе экологические.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Автоматизированное проектирование карьеров: Учеб. пособ. для вузов /Хохряков B.C. Корнилков СВ., Неволин Г.А., Каплан В.М.; Под рел- Хохрякова B.C. - М.: Недра, 1985. - 203 с.
2. Аленичев В.М. Компьютерная система планирования открытых горных разработок: Авто реф. дис. ... д-ра техн. наук. - Екатеринбург, 1995.
3. Геоинформационная плотность математических моделей горного предприятия / Хохряков B.C., Корнилков С.В., Сивков М.Н. и др. //Изв.вузов.Горный журнал. - 1990. - N9.
4. Кашка рев A.B., Тикунов B.C. Геоинформатика /Под ред. Лисицкого Д. В. - М.: Карто геоцентр и геодезиздат, 1993.
5. Кузнецов O.A., Никитин A.A. Геоинформатика. - М.: Недра, 1992.
6. Кузнецов O.A. Проблемы и задачи геоинформатики (Методологические проблемы автоматизации процессов комплексного изучения кедр (МНТК «Геоо). - М, 1989. - С.3-8.
7. Миронов O.K. Развитие геоинформационных технологий в ВИЭМСе //Разведка и охрана недр.
- 1995. - N8.
8. Ребрин Е.Ю. Моделирование режимов работы карьерного автотранспорта; Авто реф. дис. ... канд.техн.наук /УГГГА. - Екатеринбург, 1995.
9. Семенова A.C., Печорина МЛ- Автоматизированная система информации о ландшафте
земельного отвода горного предприятия: Учеб.пос. - Екатеринбург. Изд-УГГГА. - 1995. - 40 с.
10. Танайно A.C. Автоматизированное проектирование карьеров. Горно-геометрические расчеты. Новосибирск: Наука, 1986. - 193 с.
11. Трофимов А.М., Пакасюк М.В. Геоинформационные системы и проблемы управления окружающей средой. - Казань: Изд-во Казане к. ун-та, 1984. - 192 с
12. Хохряков B.C., Борисов О.Ю. Автоматизированные расчеты карьерного автотранспорта на базе звоинформационного банка данных //Изв.вузов. Горный журнал. - 1991. - N4.
13. Хохряков B.C. Геоинформационный метод математического моделирования //Физ.-матем. разработка полез, ископ. /СО АН СССР. - Новосибирск, 1986. - N5. - С.89-94.
14. Хохряков B.C., Корнилко» С.В., Вернер А.Н. Геоинформационная характеристика горно-ввометрических данных для использования средств машинной графики //Изв.вузов.Горный журнал. - 1992.
- N9.
15. Хохряков B.C. Основы информационного обеспечения САПР горного производства // Изв.вузов. Горный журнал. - 1986. - N4.
16. Хохряков B.C. Проектирование карьеров: Учеб. для вузов. - 3-е изд., перероб. и доп. - М.: Недра,
1991 - 383 с
17. Хохряков B.C., Семенова A.C., Печорина М.Д., Дерябин И. Автоматизированная система информации о ландшафте земельного отвела горного предприятия /Изв.вузов. Горный журнал. - 1956. -N2.
18. Хохряков B.C., Яшкин А.З. Метод раздельного мателлатического моделирования карьеро» на месторождениях сложной формы при календарном планировании посредством ЭВМ //Изв.вузов. - 1971.
- N4. - С13-19.
19. Ширяев Е.Е. Картографическое отображение, преобразование и анализ геоинформации. - М: Недра, 1984.
20. Экономико-математическое моделирование и проектирование карьеров /Хохряков B.C., Саканцсв Г.Г., Яшкин А.З. и др. - М: Недра, 1977. - 200 с.
21. Ямщиков В.С Геоинформационное обеспечение - основа управления горным предприятием// Докл. на Всемирн. горном конгр. - Пекин, 1990.
УДК 622.271:622.333:681.518
М.Б.Носырев, А.В.Дружинин, Н.В.Глушенко
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПРИ ДОБЫЧЕ УГЛЯ ОТКРЫТЫМ СПОСОБОМ
Повышение эффективности функционирования топливно-энергетического комплекса во многом связано с организацией процесса добычи угля открытым способом. Используемая при этом уникальная техника, сложные технологии требуют применения современных достижений науки, в том числе интеллектуальных технологий при проектировании, планировании и управлении. Максимальный эффект может быть получен за счет использования интеллектуальных систем и имитационных математических моделей на основных стадиях жизненного цикла угольного разреза, т.е. при проектировании, строительстве и эксплуатации. При этом одними из основных являются следующие задачи:
1. Выбор оптимальной технологической схемы ведения горных работ.
2. Выбор оптимального по основным характеристикам комплекса вскрышного и добычного оборудования.
