CC BY
19
ГИАБ. Горный информационно-аналитический бюллетень / MIAB. Mining Informational and Analytical Bulletin, 2020;(3-1):568-582 ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ / ORIGINAL PAPER
УДК622.68: 622.012.32 001: 10.25018/0236-1493-2020-31-0-568-582
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ АДАПТАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ КАРЬЕРОВ
Ю.А. Бахтурин
Институт горного дела Уральского отделения Российской академии наук (ИГД УрО РАН)
Аннотация: Констатирована роль адаптации как междисциплинарного феномена, развитие представлений об адаптации в технических науках, в том числе в горном деле. Дано определение понятия «адаптация транспортных систем карьеров». Исследование проводилось с целью обоснования выбора методологии адаптации транспортных систем карьеров, демонстрации возможности установления поведения и прогнозирования их развития. В соответствии с определением описано состояние транспортной системы в процессе адаптации. Показано, что теория формирования транспортных систем карьеров и заложенные в ней принципы носят основополагающий характер. Теория отличается гибкостью, постоянно совершенствуется и дополняется, отвечает современным требованиям к методологии и может служить основой структурной и параметрической адаптации. Приведены конкретные примеры эффективного решения различных задач горного производства с применением разработанной в ИГД УрО РАН универсальной интерактивной имитационной модели функционирования транспортных систем карьеров. Исследованы следующие вопросы, имеющие практическое применение: обоснование параметров комплексов перегрузи в схемах с автомобильно-конвейерно-железнодорожным транспортом; определение провозной способности схем путевого развития карьерного железнодорожного транспорта; обоснование параметров транспортных систем карьеров на основе интерактивного моделирования. Представлен выбор теоретико-методологической основы адаптации транспортных систем карьеров, заключающийся в совместном применении теории формирования транспортных систем глубоких карьеров при структурной и структурно-параметрической адаптации и универсальной интерактивной имитационной модели функционирования транспортных систем карьеров для параметрической адаптации.
Ключевые слова: методология, адаптация, структурная, параметрическая, теория формирования транспортных систем карьеров, универсальная интерактивная имитационная модель, многофакторный эксперимент, провозная способность, обоснование параметров. Благодарность: Исследования выполнены в рамках Государственного задания № ГР АААА-А19-119020790025-4.
Для цитирования: Бахтурин Ю.А. Методологические вопросы адаптации транспортных систем карьеров // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 3-1. — С. 568-582. Б01: 10.25018/0236—1493—2020—31-0-568-582.
Methodological aspects of transportation system adaptation in open pit mines
Yu.A. Bakhturin
The Institute of Mining of the Ural branch of the Russian Academy of Sciences, Ekaterinburg, Russia
© Ю.А. Бахтурин. 2020.
Abstract: The role of adaptation as an interdisciplinary phenomenon and the necessity of its evolvement in engineering sciences, including mining, is stated. The notion of "open pit transportation system adaptation" is defined. The research was aimed to justify the choice of a methodology for adapting transportation systems in open pit mines, as well as to demonstrate possibility of the transportation system behavior determination and forecasting. In accordance with the definition, the state of a transportation system in the course of adaptation is described. It is shown that the theory of transportation systems for open pits and the theoretical principles are the mainframe. The theory features flexibility, is continuously developed and upgraded, meets the recent methodological standards and can serve the basis of structural and parametric adaptation. The case-studies of the efficient problem solution in mining using the universal simulation model of transportation system functioning in open pit mines developed at the Institute of Mining, Ural Branch RAS are presented. The scope of the applied research embraced: validation of parameters for loading-and-rehandling points in the dump truck-belt-rail transport flowcharts; determination of carrying capacity of rail tracks in open pits; justification of transportation system parameters for open pit mines based on the interactive modeling. The theoretical methodology framework for transportation system adaptation in open pit mines is presented, which is the joint application of the theory of transportation systems in deep open pit mines in structural and structural-and-parametric adaptation and the universal interactive simulation model of transportation system functioning in open pits in parametric adaptation.
Key words: methodology, adapting, structural, parametric, theory of transportation systems in open pit mines, universal interactive simulation model, multi-factor experiment, carrying capacity, justification of parameters.
Acknowledgements: the studies were performed in the framework of the State task № GR AAAA-A19-119020790025-4.
For citation: Bakhturin Yu.A. Methodological aspects of transportation system adaptation in open pit mines. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020;(3-1):568-582. [In Russ]. DOI: 10.25018/02361493-2020-31-0-568-582.
Введение
Рассуждая о месте и роли горной науки, академик В.В. Ржевский отмечал, что «теоретические основы геотехнологии должны синтезировать знания многих естественных, в том числе биологических дисциплин» [1]. Для развития методологии проектирования мощных глубоких карьеров необходимо использовать пока недостаточно применяемые, имеющие объективную основу показатели, таких как адаптивность горнотехнических систем к изменяющимся условиям их эксплуатации. Истоком описания и оформления адаптации как явления стал комплекс конкретных областей биологии. Идея адаптации оказалась достаточно плодотворной в разных предметных обла-
стях, в том числе с середины прошлого века и в технических науках. Понятие адаптации впервые введено в горную терминологию Е.И. Роговым и развито им применительно к подземной добыче, теоретическое развитие проблема получила в трудах В.Н. Вылег-жанина, понятие адаптация для геотехнологии использовали В.И. Прокопенко и А.В. Юдин [2]. Вместе с тем, представления об адаптации в этих случаях носят узконаправленный характер и связываются, главным образом, с гибкостью и надежностью горнотехнических систем. При этом можно констатировать, что эта область знаний находится в состоянии интенсивного развития, является актуальной и имеющей фундаментальный характер [3].
Есть основания полагать, что развитие прикладных аспектов теории адаптации применительно к открытым горным работам даст результаты обобщающего характера и системного анализа в целом. Продвижению и расширению представлений об адаптации горнотехнических систем в большой степени способствовали труды член-корр. РАН В.Л. Яковлева [4]. Созданная под его руководством теория формирования транспортных систем карьеров представляет их эволюцию в историческом плане и за период жизненного цикла отдельного горнодобывающего предприятия как адаптацию, а любой признак его организации — адаптивным. Вопросам методологического и методического обеспечения адаптации (адаптивного управления) технических систем применительно к изменяющимся условиям, в которых реализуются те или иные процессы, уделяется повышенное внимание исследователей. Исследования в этой области могут быть как самого общего методологического плана [3, 5 — 9], так и непосредственно касающиеся параметрической адаптации транспортно-логистических систем [10, 11]. В ИГД УрО РАН исследования переходных процессов, в том числе адаптации транспортных систем карьеров, проводятся в соответствии с актуальными задачами развития горнодобывающих предприятий и планами исследований, утвержденными Российской академией наук.
В силу широты и многоплановости проблема адаптации утратила четкие границы, и приходится констатировать, что не существует канонического общенаучного понятия «адаптация». Существует ряд определений адаптации [2, 8]. В наибольшей степени подходит следующее: адаптация транспортных систем карьеров — переходный процесс их реакции на изменение техни-
ческих, горнотехнических (технологических), экологических, финансовых, экономических факторов, которая выражается в установлении динамического равновесия показателей функционирования транспортных систем с внешней и внутренней средой (приемлемый уровень функционирования). В строгом смысле слова термин «адаптация» подходит только для самоорганизующихся и самообучающихся систем, которые в большей мере описываются в кибернетике, информатике [12 — 15]. Поскольку субъектом управления такими искусственными системами, как транспортные системы карьеров, в общем случае является человек, правильнее говорить об адаптировании (адаптивном управлении) транспортных систем карьеров. Учитывая сложившуюся практику применения в научно-технической литературе, в настоящей статье используется термин «адаптация». В числе приоритетных направлений технологического прорыва российской академией наук определена разработка долгосрочных прогнозов научно-технологического развития и формирования на этой основе приоритетов развития экономики, участии в разработке стратегических документов по развитию отраслей, в том числе горнодобывающей промышленности. При этом стратегическое прогнозирование развития транспортных систем карьеров является самостоятельной задачей [4]. Исследование проводилось с целью обосновать выбор методологии адаптации транспортных систем карьеров, показать возможность установления поведения и прогнозирования их развития.
Методология
Адаптация как процесс приспособления системы управления к специфическим свойствам объекта и окружающей среды имеет несколько
иерархических уровней, соответствующих различным этапам управления сложным объектом:
1. Параметрическая адаптация. Она связана с регулированием параметров элементов системы без изменения их структуры. Относится, как правило, к краткосрочному временному интервалу.
2. Структурная адаптация осуществляется путем изменения структуры системы. Относится, как правило, к долгосрочной перспективе с малой частотой адаптаций.
3. Структурно-параметрическая адаптация. Включает в себя элементы соответственно структурной и параметрической адаптации.
Такое разделение является условным и предполагает преимущественное наличие тех или иных признаков в выделенных группах. В соответствии с определением состояние транспортной системы в процессе адаптации можно представить как значения компонент множества А, которые являются функциями множества показателей состояний внутренней и внешней сред:
А(С1,П,Т1,Т2,Э1,Э2,Ф1,О), (1)
где С1 — множество параметров состояния элементов транспортной системы; П — множество показателей состояния природных факторов; Т1 — множество показателей состояния технических факторов; Т2 — множество показателей состояния технологических факторов; Э1 — множество показателей состояния экологических факторов; Э2 — множество показателей состояния экономических факторов; Ф1 — множество показателей состояния финансовых факторов; О — множество отношений между элементами системы и внешней средой.
Математически решение задачи адаптации заключается в определении
рациональной структуры О и параметров объекта, обеспечивающих минимизацию различия существующего и требуемого состояний управляемого объекта, характеризуемого функционалом.
Г[А(С1,П,Т1,Т2,Э1,Э2,Ф1,О) - А^] ^ ^ min, (2)
где Атр — множество требуемых из условий обеспечения жизнедеятельности предприятия значений показателей эффективности транспортной системы.
Адаптивное управление транспортной системой карьеров включает такие изменения ее структуры и параметров, которые обеспечивают необходимый уровень приемлемости ее функционирования на данном шаге трансформаций.
"A(C1i,ni,T1i„T2i,31i,32i,0i -
-A(C1 ЦрПцЛ 1рТ2ц,Э1 ц,Э2ц,02ц)
^ min, (3)
В основе структурной и структурно-параметрической адаптации транспортных систем карьеров предлагается использовать теорию последовательного формирования транспортных систем глубоких карьеров до конца отработки месторождения, созданную под руководством член-корр. В.Л. Яковлева [4, 16]. Теория включает следующие основные части: выявление исторических особенностей решения транспортной проблемы, разработка понятийного аппарата, создание научных основ методики сравнения и выбора видов карьерного транспорта, разработка методических основ стратегии формирования транспортных систем глубоких карьеров, обоснование прогноза формирования транспортных систем глубоких конкретных карьеров. При этом методика сравнения и выбора видов карьер-
ного транспорта включает выявление взаимосвязей карьерного транспорта в системе горнодобывающего предприятия, систематизацию факторов и способов их учета при выборе транспорта глубоких карьеров, разработку экономико-математической модели выбора вида и момента перехода на новый вид транспорта. Методические основы стратегии развития транспортных систем глубоких карьеров разработаны исходя из принципов формирования, систематизации глубоких карьеров по условиям формирования их транспортных систем, способов учета общих закономерностей и особенностей их развития, методических рекомендациях по их проектированию.
Выделены этапы принятия решений по формированию транспортных систем глубоких карьеров на основе исследования и реализации переходных процессов в технике и технологии горно-обогатительного производства [4].
Методической основой параметрической адаптации используется разработанная в ИГД УрО РАН универсальная интерактивная имитационная модель функционирования сложных горнотранспортных систем карьеров [17, 18]. Моделирование заключается в пошаговом воспроизведении процесса функционирования транспортной системы карьера. Одним из основных преимуществ модели является ее универсальность, которая заключается в следующем:
1. Модель отличается высокой степенью детализации транспортного процесса (шаг дискретизации — 1 секунда).
2. Модель учитывает случайные колебания величин (времени погрузки, разгрузки горной массы, времени перегрузки с конвейерного на железнодорожный транспорт и т. д.). Случайные
величины формируются по их распределениям, полученных на основе обработки большого массива соответствующих данных.
3. С целью унификации и упрощения процесса моделирования для идентификации распределений случайных величин с достаточной для практических целей используется гамма-распределение. Это распределение носит общий характер и в качестве частных случаев включает в себя ряд часто встречающихся распределений и описывается формулой:
^а,V,х) , У = -2; а=Х, (1)
Г(у) V х
где V и х — коэффициент вариации и математическое ожидание величины.
3. Предусмотрен учет надежности работы технических устройств.
4. Исследуемая система может быть подвержена влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы. Непосредственное составление и описания процесса горнотранспортных работ на основе только аналитических моделей затруднено или практически невозможно из-за сложности объекта исследования. Имитационная модель позволяет воспроизводить горнотранспортные процессы практически любой сложности [19].
5. Модель разработана для автомобильного, железнодорожного, конвейерного, автомобильно-железнодорожного, автомобильно-конвейерно-желез-нодорожного видов транспорта. То есть для всех основных видов карьерного транспорта, которые применяются в настоящее время и будут применяться в перспективе на крупных глубоких карьерах.
6. Модель используется как идентификационная, так и в комплексе с методами оптимального планирования эксперимента как оптимизационная.
7. Модель не ориентирована на решение какого-то определенного класса задач и может использоваться при обосновании и исследовании самых различных вопросов формирования и функционирования транспортных систем карьеров.
8. Предусмотрена возможность интерактивного [20, 21] (диспетчерского) вмешательства в процесс транспортирования горной массы. Это позволяет реализовывать различные варианты организации работы горнотранспортной системы и выбирать оптимальную или рациональную стратегию управления технологическим процессом горнотранспортных работ.
9. По данным моделирования может быть оценена эффективность различных принципов управления, вариантов убавляющих систем.
Результаты и обсуждение
Развитие открытого способа разработки сопровождается ростом глубины карьеров. Методическим вопросам учета влияния глубины карьера на эффективность транспортных систем карьеров уделяется повышенное внимание исследователей [22 — 24]. Приводятся схемы взаимосвязей факторов, влияющих на производительность карьеров и способы их учета при структурной и параметрической адаптации транспортных систем. Постоянно развиваются и другие методические аспекты теории [23, 24]. При всей незыблемости заложенных в ней принципов теория формирования транспортных систем карьеров предполагает гибкий подход, постоянно уточняется, совершенствуется и дополняется, а ее отдельные положения не являются неизменными. Так, ранее считалось, что конвейерный транспорт на карьерах целесообразно использовать с глубины 150 м и более
[2, 16]. Совместное использование усовершенствованной методики технико-экономического сравнения видов транспорта и инновационных решений в области геотехнологии позволило установить, что на карьерах, разрабатывающих глубокозалегающие месторождения циклично-поточную технологию с автомобильно-конвейерным транспортированием руды целесообразно вводить с самого начала ее добычи [25]. В целях совершенствования методической базы оценки транспортных систем карьеров разработана методика технико-экономического сравнения современных и перспективных видов карьерного транспорта [26]. Методика позволяет с позиций современных подходов прямые (сравнение и выбор видов транспорта в заданных горнотехнических условиях) и обратные задачи (например, обоснование областей эффективного применения тех или иных видов транспорта). К числу важнейших факторов, влияющих на эффективность транспортных систем карьеров, следует отнести экологические, которым до недавнего времени не придавалось сколько-нибудь заметного значения, не учитывались в полной мере экологические последствия горного производства. Современные требования экологии и обеспечения эффективности функционирования горнодобывающих предприятий обуславливают необходимость разработки новых методов эколого-экономической оценки транспортных систем карьеров. Так, для условий карьеров АК «АЛРОСА» проведены сравнительные расчеты издержек, связанных с негативным воздействием карьерного автотранспорта на окружающую среду [27]. Установлено, что при оценке эффективности транспортных систем карьеров в качестве критерия оценки потерь от загрязнения окружающей среды
целесообразнее использовать расчетное значение «снижения годовых доходов» из-за простоев горнотранспортного оборудования в результате сильной загазованности карьеров, которые на 2 порядка превышают принятые в настоящее время суммарные размеры отчислений. Широкая практика применения теории при обосновании перспектив их развития транспортных систем карьеров [7, 16] показала, что она отличается гибкостью, уточняется по мере совершенствования, с учетом внесенных изменений необходима и достаточна для их структурной и структурно-параметрической адаптации на современном этапе. Широкий круг задач параметрической адаптации решается с применением универсальной имитационной интерактивной модели воспроизведения функционирования горнотранспортных систем карьеров. Универсальность модели продемонстрирована следующими примерами.
Обоснование параметров комплексов перегрузи в схемах с автомобильно-кон-вейерно-железнодорожным транспортом
Для схем с внутрикарьерным размещением комплексов перегрузки (КП) с конвейерного на железнодорожный транспорт наименее исследованным, а потому представляющим наибольший интерес, является определение влияния на производительность системы таких факторов, как глубина расположения перегрузочного пункта, вместимость бункеров и складов, а также число поездов в работе. Для проведения многофакторных экспериментов с целью установления вышеуказанных зависимостей выбраны варианты формирования транспортной системы Джетыгаринского карьера, для конкретных горнотехнических условий которого реализуемый план максимально приближается к теоретическому. Краткая характеристика исследуемых вариантов представлена в табл. 1.
Параметры распределений характеристик моделируемого процесса приведены в табл. 2.
В основу составления плана положено ортогональное активное планирование на трех уровнях по каждому из факторов. Для определения параметров системы а-к-ж.д. транспорта проведено многократное моделирование в соответствии с планом эксперимента. Получена зависимость производительности системы от вместимости бункеров и числа поездов в работе Q = / Ылх)
О = -13,27 + 0,47Цз + 5,81МЛС -
-0,27МЛС2 - 0,02Ц2, (2)
где Q — производительность а-к-ж.д. транспорта, млн т / год; Vб — вместимость бункеров, тыс. т; Ылс — число поездов в работе, ед.
Вариация вместимости бункеров и числа поездов в работе позволила установить пределы изменения производительности системы.
Получена зависимость производительности системы а-к-ж.д. транспорта от глубины размещения КП и вместимости склада при Ылс = 10; Vб = 1000. Уравнение в натуральных единицах:
Q = 20,72 + 0,01 Vc - 0,03Н2 + 0,00004V2 -
- 0,000015Н2 - 0,000016^Н2, (3)
где Vс — вместимость склада, тыс. т; Н2 — глубина размещения КП.
Установлено, что прирост производительности при увеличении активной вместимости склада имеет предел по глубине размещения комплексов перегрузки с конвейерного на железнодорожный транспорт.
Определение провозной способности схем путевого развития карьерного железнодорожного транспорта с применением имитационной модели функционирования транспортных систем карьеров.
Таблица 1
Характеристики моделируемых схем а-к-ж.д. транспорта горной массы Джетыгаринского карьера
Characteristics of the simulated schemes of a-K-railway transport of the rock mass of the Dzhetygarinsky quarry
№ реализации п/п Глубина размещения КП (H1), м Число поездов в работе, ед. Вместимость бункеров, тыс. т Вместимость склада, тыс. т.
1 0,5
2 0 6 4,75 0
3 9,0
4 0 0,5
5 8 4,75 0
6 9,0
7 0,5
8 0 10 4,75 0
9 9,0
10 10
11 0 10 1,0 80
12 150
13 10
14 195 10 1,0 80
15 150
16 10
17 390 10 1,0 80
18 150
Таблица 2
Параметры распределений характеристик моделируемого процесса Parameters of distributions of characteristics of the modeled process
Название Значения параметров распределений
показателя а V Tmhv мин fma^ мин Tcp, мин
Распределение 0,171 7,4 25 80 43,5
времени погрузки на складе КП
5. Распределение времени бункерной 0,192 5,2 20 40 26,2
погрузки
6. Распределение времени разгрузки 0,148 4,0 12 60 27,4
на отвале
7. Распределение 0,21 5,0 10 50 24,1
времени разгрузки на фабрике
Рис. 1. Зависимость сменных объемов перевозок железнодорожным транспортом (Qсм) по результатам имитационного моделирования от числа экскаваторов в работе (NJ: — при N^ (число поездов) = 32 ед.; ——— — при N^ = 21 ед.
Fig. 1. Dependence of shift volumes of railway transport (fuel) on resimulation results from the number of excavators in operation (Ne): — for N HP (number of trains) = 32 units; ——— — for ELS = 21 units
140
a
о 120
Л w
90
80
Осм= -0,2321 ¿1С- +1 f,9Njic 105,1;
Осм = - 0,1 вт •г+10,1 4N.1C - 17,S
J ____ к" ____. 1 Г
I У / <
( / / {
18 20 22 24 26 28 30 32 34 Число локомотивосоставов, ед. (Лл с)
Рис. 2. Зависимость сменных объемов перевозок железнодорожным транспортом (Qсм) по результатам имитационного моделирования от числа поездов в работе (Nлс): — при N3 (число экскаваторов в работе) = 28; ——— — при N3 16 ед.
Fig. 2. Dependence of shift volumes of railway transport (fuel) on the resimulation results from the number of trains in operation (Als): — at Ne (number of excavators in operation) = 28; ——— — at Ne 16 units
Ведущим ограничением параметрической адаптации карьерного желез-
нодорожного транспорта является пропускная (провозная) способность
путевой схемы. С использованием модели воспроизведен процесс функционирования горнотранспортной системы рудовозного района карьеров Качканар-ского ГОКа. Получены зависимости сменных объемов перевозок железнодорожным транспортом ^см) от числа экскаваторов (Мэ), а также от числа поездов в работе (Ыэ) (рис. 1, 2).
Как следует из приведенных зависимостей, максимальные объемы перевозок достигаются при следующем сочетании количества горнотранспортного оборудования: Ыэ = 28 ед., Ылс =32 ед. Таким образом, провозная способность рудовозного района карьеров и составляет 135 — 139 тыс. т в смену. Задача обоснования пропускной (провозной) способности схем путевого развития с применением имитационной модели проведены также для карьеров Лебединского ГОКа, ОАО «Уралас-бест» и Джетыгаринского карьера.
Обоснование параметров транспортных систем карьеров на основе интерактивного моделирования.
Для решения задачи оперативного планирования работ горного производства на карьерах с железнодорожным транспортом, определения необходимого числа поездов для выполнения плановых показателей, выполнено соответствующее моделирование работы горнотранспортной системы карьера ОАО «Ураласбест» с многократной реализацией вариантов расстановки экскаваторов на погрузке и разгрузке горной массы. Особенность моделирования состоит в интерактивном задании набора правил, определяющих организацию движения поездов, что позволило учесть какие-либо особенности организации движения поездов без перепрограммирования самой системы. При многократном воспроизведении процесса транспортирования варьировались различные сочетания
по видам перевозимой горной массы и числу поездов для замкнутого цикла организации работы (рис. 3). Получены аналогичные зависимости изменения объемов перевозок в зависимости от количества и сочетаний поездов в работе для варианта остановки фабрики.
Анализ соответствующих графиков для открытого и замкнутого циклов показал, что с достаточной для практических целей точностью сменные объемы перевозки горной массы для свободного цикла можно определять по результатам моделирования для замкнутого цикла организации работы железнодорожного транспорта, пересчитывая их в сторону увеличения с определенным коэффициентом (в данном случае равным 1,15). Это позволяет при оперативном планировании распределить рабочий парк поездов по видам горной массы. Эффективность интерактивного подхода к параметрической адаптации была проверена при решении задачи минимизации отсутствия горной массы или вероятности переполнения склада комплекса перегрузки с конвейерного на железнодорожный транспорт [28]. Обоснование рациональных интервалов прибытия поездов под погрузку на склад, а также уровней количества горной массы, при которых целесообразно повысить или уменьшить эти интервалы, проведено на основе серии реализации имитационной модели, когда режимы изменяются интерактивно.
Кроме приведенных примеров имитационная модель функционирования транспортных систем карьеров применялась для обоснования параметров магистрального и карьерного автомобильного транспорта для АК АЛРОСА, определения максимальной производительности автомобильного транспорта
90000 80000
¡Г 40000 £ 30000 20000 10000
Количество локомотнвосоставов, ед.
Рис. 3. Изменение объемов перевозок в зависимости от количества и сочетаний поездов в работе при замкнутом цикле организации:— всего перевозок в смену; — — — руда, тыс. т; - - — порода; — • — — пылевые отходы; скала; • • • — производительность поезда, т в смену Fig. 3. Changes in traffic volumes depending on the number and combinations of trains in operation during a closed cycle of organization: — total traffic per shift; — — — ore, thousand tons; - - — rock; — • — — dust waste; rock; • • • — train capacity, tons per shift
карьера ОАО «Ураласбест», параметров экскаваторно-автомобильного комплекса, при выборе оборудования комплексов циклично-поточной технологии и др. Имитационное моделирование горнотранспортной системы карьеров с применением универсальной интерактивной имитационной модели обеспечило исследование влияния технологических, технических и организационных факторов на эффективность горного производства с высокой точностью и адекватностью. Результаты верификации программной системы позволили оценить достоверность получаемых результатов, которая составляет не менее 95 %.
Ограничения исследования и обобщение его результатов, предложения по направлению будущих исследований Теория формирования транспортных систем карьеров и заложенные в ней принципы носят основополагающий характер. Теория отличается гибкостью, постоянно совершенствуется и дополняется, отвечает современным требованиям к методологии. Имитаци-
онная интерактивная модель, базирующаяся на дискретном воспроизведении горнотранспортного процесса в едином событийно-информационном пространстве, отличается высоким уровнем универсальности и успешно применяется для решения широкого круга задач карьерного транспорта. В качестве методологии адаптации транспортных систем карьеров выбрано совместное применение взаимосвязанных и дополняющих друг друга указанных выше элементов: теорию формирования транспортных систем карьеров — при структурной и структурно-параметрической адаптации, универсальную интерактивную имитационную модель воспроизведения работы горнотранспортной системы — для параметрической адаптации. Вместе с тем, применение методологии имеет свои ограничения. Она недостаточно полно отражает особенности применения новых и специальных видов транспорта, безлюдных технологий, интеллектуальных самообучающихся, саморазвивающихся транспортных систем,
в том числе с использованием роботизированных машин [29]. С развитием этих направлений, их цифровизацией связывается направление перспективных исследований.
Заключение
Обоснован выбор теоретико-методологической основы адаптации транспортных систем карьеров, заключающийся в совместном применении теории формирования транспортных систем глубоких карьеров при структурной и струк-
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
турно-параметрической адаптации и универсальной интерактивной имитационной модели функционирования транспортных систем карьеров для параметрической адаптации. В свою очередь методология адаптации транспортных систем карьеров может составлять базис стратегии и прогноза их развития.
Автор выражает признательность коллегам А.Г. Журавлеву, М.А. Ченды-реву, И.А. Глебову за помощь в подготовке статьи.
1. Ржевский В.В. Научные проблемы горного производства // Сборник статей к 80-летию акад. В.В. Ржевского / Под общ. ред. В.В. Истомина. — М. : Изд-во МГГУ, 2000. — 353 с.
2. Решетняк С.П. Создание систем ЦПТ с внутрикарьерными пердвижными дро-бильно-перегрузочными комплексами: Дис. д-ра техн. наук/ С.П. Решетняк; ГоИ КНЦ РАН. — Апатиты, 1997. — 422 с.
3. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем / Л.А. Растригин // Рига: Зинатне. — 1981. — 386 с.
4. Яковлев В.Л. Инновационный базис стратегии комплексного освоения ресурсов минерального сырья /В.Л. Яковлев, С.В. Корнилков, И.В. Соколов. — Екатеринбург: УрО РАН, 2018. — 360 с.
5. Барбашин Д.И., Адаптация средств взаимодействия в сложных технических системах управления / Д.И. Барбашин, А.И. Нистюк // Технические науки — от теории к практике. — 2014. — №6 — 1. — С. 85 — 89.
6. SokoLov, B.V., ZeLentsov, V.A., Brovkina, O., MochaLov, V.F., Potryasaev, S.A. Models adaptation of complex objects structure dynamics control // Advances in Intelligent Systems and Computing. 4-th Computer Science On-line Conference, CSOC 2015; Zlin; Czech Republic; 27 April 2015 through 30 April 2015. Volume 348, 2015, Springer Verlag. P.21 — 33.
7. Столяров В.Ф. Теория развития горнопромышленных систем / В.Ф. Столяров // Екатеринбург: УрО РАН. — 2009. — 324 с.
8. Георгиевский А.Б. Эволюция адаптаций (историко- методологическое исследование) / А.Б. Георгиевский. — Л.: Наука. — 1989. — 189 с.
9. Anton Pashchenko, Pavel Okhtilev, Semen Potrysaev, Yurylpatov, and Boris Sokolov. Methodology and Structure Adaptation Algorithm for Complex Technical Objects Reconfiguration Models // Cybernetics and Mathematics Application in Intelligent Systems: Proceedings of the 6th Computer Science On-line Conference 2017 (CSOC2017). Vol.2. Series "Advances in Intelligent Systems and Computing, Volume 574. P.319—328.
10. Доенин В.В. Моделирование транспортных процессов и систем [Текст] / В.В. Доенин - М.: Издательство «Спутник». — 2012. — 288 с.
11. Доенин В.В. Адаптация транспортных процессов / В.В. Доенин -М.: Издательство «Спутник», 2009. — 219 с.
12. Bashari M., Bagheri E., DU W. Self-adaptation of service composition through product line reconfiguration // Journal of Systems and Software. 2018. Vol. 144. Pp. 84—3105. DOI: 10.1016.j.j.ss.2018.05.069
13. Salama M., Bahsoon R. Analysing and modelling runtime architectural stability for self-adaptation software // Journal of Systems and Software. 2017. Vol. 144. Pp. 95 — 3-112. DOI: 10.1016.j.j.ss.2017.07.041
14. Hussein M., Nouacer R., Radermacher A. Safe adaptation of vehicle software systems. 2017. Vol. 144. Pp. 272—286. DOI: 10.1016.j.micpro. 2017.06.014
15. Behjati R., Nejati S. Architecture-level configuration of industrial control systems foundations for an efficient approach // Science of Computer Programming. 2018. Vol. 160. Pp. 30 — 47. D0I:10.1016/j.scico.2017.10.001
16. Яковлев В.Л. Теория и практика выбора транспорта глубоких карьеров / В.Л. Яковлев. — Новосибирск: Наука, 1989. — 240 с.
17. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. 2012617844 Российская федерация. Транспортная система карьера (ТСК) / Ю.А. Бахтурин, А.Г. Журавлев, Л.А. Трофименко (РФ). — 2012615505; заявл. 03.07.12; опубл. 30.08.12.4.
18. Салахиев Р.Г. Имитационное моделирование и автоматизированное управление горнотранспортными работами в карьерах [Текст] / Р.Г. Салахиев, Ю.А. Бахтурин, А.В. Дедюхин, А.Г. Журавлев // Горный журнал. — 2012. — N 1. — С. 82-85.
19. Козлов, П.А. Совместное использование аналитических методов и имитационных моделей [Текст] / П.А. Козлов, В.С. Колокольников, В.И. Сорокин // Транспорт Урала. — 2016. — № 3 (50). — С. 3-8.
20. Ramires A., Romero J.R., Ventura S. Interactive multi-objective evolutionary optimization of software architecture // Information Sciences 2018. Vol. 463 — 464. Pp. 92 — 109. D0I:10.1016/j.ins.2018.06.034
21. Дулин С.К., Селецкий A.C., Уманский В.И. Разработка системы имитационного моделирования движения железнодорожного транспорта на основе интерактивно задаваемых правил организации движения [Электронный ресурс] // Российская ассоциация искусственного интеллекта. — Режим доступа: www.raai.org/conference/cai-08/files/cai-08_paper_283.doc.
22. Развитие идей член-корр. PAH В.Л. Яковлева по учету влияния горнотехнических условий эксплуатации на показатели карьерного автотранспорта Ю.И. Лель, С.А Арефьев, С.А. Дунаев, И.А. Глебов //Проблемы недропользования. — 2014. — выпуск 3. — С. 82-85.
23. Яковлев В.Л. О методологическом подходе к исследованиям в области освоения недр на основе системности, комплексности, междисциплинарности и инновационной направленности/С.В. Корнилков, В.Л. Яковлев//Горный журнал. — 2015. — № 1. — C.4—5. 24.Яковлев В.Л. Особенности методологического подхода к обоснованию стратегии освоения сложноструктурных месторождений на основе исследования переходных процессов. // Геомеханические и геотехнологические проблемы освоения недр Севера: Горный информационно-аналитический бюллетень. — №7. — М.: Горная книга. — 2015. — c. 22 — 35.
25. Яковлев В.Л. К вопросу эффективности применения циклично-поточной технологии горных работ на карьерах / В.Л. Яковлев, Г.Д. Кармаев, В.А. Берсенев, А.В. Глебов, А .В. Семенкин, И.Г. Сумина // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. — №1. — 2016. — С.1 — 10.
26. Журавлев A.r. Обоснование методов адаптации горнотранспортных систем к изменяющимся условиям разработки сложноструктурных глубокозалегающих месторождений / Ю.А. Бахтурин, В.А. Берсенев, В.А. Черепанов, А.В. Семенкин // Проблемы недропользования. — 2019. — №3. — С. 117 — 129.
27. Бахтурин Ю.A. Совершенствование критериальной базы оценки потерь от загрязнения окружающей среды при открытых горных работах / Ю.А. Бахтурин // Горный информационно-аналитический бюллетень. Отдельный вып. №11: М.: Горная книга. — 2011. — С. 326—329.
28. Бахтурин Ю.A. Управление режимами движения горной массы на складе при циклично-поточной технологии Проблемы недропользования». [электронный ресурс]: рецензируемое периодическое научное издание /Игд Уро РАН -2015. № 4-С. 44—49. Режим доступа // trud.igduran/ru.
29. Журавлев А.Г. Тенденции развития транспортных систем карьеров с использованием роботизированных машин / Журавлев А.Г. // Проблемы недропользования. — 2014. — №3. — С. 164—175. (DOI 10.18454/2313—1586.2014.03.164).
REFERENCES
1. Rzhevskij V.V. Nauchnye problemy gornogo proizvodstva [Scientific problems of mining production]. Sbornik statej k 80-letiyu akad. V.V. Rzhevskogo. Pod obshch. red. V.V. Istomina. Moscow: Izd-vo MGGU, 2000. 353 p. [In Russ]
2. Reshetnyak S.P. Sozdanie sistem CPT s vnutrikar'ernymi perdvizhnymi drobil'no-peregruzochnymi kompleksami [Creation of CPT systems with intra-barrier perdvizhnymi crushing and reloading complexes]: Dis. d-ra tekhn. nauk/ S.P. Reshetnyak; GoI KNC RAN. Apatity, 1997. 422 p. [In Russ]
3. Rastrigin L.A. Adaptaciya slozhnyh sistem [Adaptation of complex systems]. Riga: Zinatne. 1981. 386 p. [In Russ]
4. Yakovlev V.L., Kornilkov S.V., Sokolov I.V. Innovacionnyj bazis strategii kompleksnogo osvoeniya resursov mineral'nogo syr'ya [Innovative basis of the strategy of integrated development of mineral resources]. Ekaterinburg: UrO RAN, 2018. 360 p. [In Russ]
5. Barbashin D.I., Nistyuk A.I. Adaptation of interaction means in complex technical control systems. Tekhnicheskie nauki ot teorii k praktike. 2014. no6 — 1. pp. 85—89. [In Russ]
6. Sokolov, B.V., Zelentsov, V.A., Brovkina, O., Mochalov, V.F., Potryasaev, S.A. Models adaptation of complex objects structure dynamics control. Advances in Intelligent Systems and Computing. 4-th Computer Science On-line Conference, CSOC 2015; Zlin; Czech Republic; 27 April 2015 through 30 April 2015. Volume 348, 2015, Springer Verlag. P.21 — 33.
7. Stolyarov V.F. Teoriya razvitiya gornopromyshlennyh sistem [Theory of development of mining systems]. Ekaterinburg: UrO RAN. 2009. 324 p. [In Russ]
8. Georgievskij A.B. Evolyuciya adaptacij (istoriko- metodologicheskoe issledovanie) [Evolution of adaptations (historical and methodological research)]. Leningrad: Nauka. 1989. 189 p. [In Russ]
9. Anton Pashchenko, Pavel Okhtilev, Semen Potrysaev, YuryIpatov, and Boris Sokolov. Methodology and Structure Adaptation Algorithm for Complex Technical Objects Reconfiguration Models. Cybernetics and Mathematics Application in Intelligent Systems: Proceedings of the 6th Computer Science On-line Conference 2017 (CSOC2017). Vol.2. Series "Advances in Intelligent Systems and Computing, Volume 574. P.319—328.
10. Doenin V.V. Modelirovanie transportnyh processov i sistem [Modeling of transport processes and systems] [Tekst]. V.V. Doenin Moscow: Izdatel'stvo «Sputnik». 2012. 288 p. [In Russ]
11. Doenin V.V. Adaptaciya transportnyh processov [Adaptation of transport processes]. Moscow: Izdatel'stvo «Sputnik», 2009. 219 p. [In Russ]
12. Bashari M., Bagheri E., DU W. Self-adaptation of service composition through product line reconfiguration. Journal of Systems and Software. 2018. Vol. 144. Pp. 84—3105. DOI: 10.1016.j.j.ss.2018.05.069.
13. Salama M., Bahsoon R. Analysing and modelling runtime architectural stability for self-adaptation software. Journal of Systems and Software. 2017. Vol. 144. Pp. 95 — 3-112. DOI: 10.1016.j.j.ss.2017.07.041.
14. Hussein M., Nouacer R., Radermacher A. Safe adaptation of vehicle software systems. 2017. Vol. 144. Pp. 272—286. DOI: 10.1016.j.micpro. 2017.06.014.
15. Behjati R., Nejati S. Architecture-level configuration of industrial control systems foundations for an efficient approach. Science of Computer Programming. 2018. Vol. 160. Pp. 30 — 47. DOI:10.1016/j.scico.2017.10.001.
16. Yakovlev V.L. Teoriya i praktika vybora transporta glubokih kar'erov [Theory and practice of choosing transport for deep quarries]. Novosibirsk: Nauka, 1989. 240 p. [In Russ]
17. Svidetel'stvo o gosudarstvennoj registracii programmy dlya EVM. 2012617844 Rossijskaya federaciya. Transportnaya sistema kar'era (TSK). Yu.A. Bahturin, A.G. ZHuravlev, L.A. Trofimenko (RF). 2012615505; zayavl. 03.07.12; opubl. 30.08.12.4.
18. SaLahiev R.G., YBahturin U.A., Dedyuhin A.V., ZHuravLev A.G. Simulation modeling and automated management of mining and transport operations in quarries. Gornyj zhurnal. 2012. no 1. pp. 82-85. [In Russ]
19. Kozlov P.A., Kolokol V.S.'nikov, Sorokin V.I. Joint use of analytical methods and simulation models. Transport Urala. 2016. no 3 (50). pp. 3-8. [In Russ]
20. Ramires A., Romero J.R., Ventura S. Interactive multi-objective evolutionary optimization of software architecture. Information Sciences 2018. Vol. 463 — 464. Pp. 92-109. D0I:10.1016/j.ins.2018.06.034.
21. Dulin S.K., Seleckij A.S., Umanskij V.I. Razrabotka sistemy imitacionnogo modelirovaniya dvizheniya zheleznodorozhnogo transporta na osnove interaktivno zadavaemyh pravil organizacii dvizheniya [Development of a system for simulation of railway transport traffic on the basis of interactively set rules for traffic organization] [Elektronnyj resurs]. Rossijskaya associaciya iskusstvennogo intellekta. Rezhim dostupa: www.raai.org/conference/cai-08/files/cai-08_paper_283.doc. [In Russ]
22. Lel'Yu.I., Aref'ev S.A., Dunaev S.A., Glebov I.A. Development of ideas of the corresponding member of RAS V. L. Yakovlev. On accounting for the impact of mining operating conditions on the performance of quarry vehicles. Problemy nedropol'zovaniya. 2014. vypusk 3. pp. 82-85. [In Russ]
23. Kornilkov S.V., Yakovlev V.L. On the methodological approach to research in the field of subsoil development based on system, complexity, interdisciplinary and innovation orientation. Gornyj zhurnal. 2015. no 1. pp. 4—5. [In Russ]
24. Yakovlev V.L. Features of the methodological approach to substantiating the strategy of development of complex structural deposits based on the study of transients. Geomechanical and geotechnological problems of the development of the North's subsurface: MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. no 7. 2015. pp. 22 — 35. [In Russ]
25. Yakovlev V.L., Karmaev G.D., Bersenev V.A., Glebov A.V., Semenkin A.V., Sumina I.G. On the issue of the effectiveness of cyclical-flow technology of mining operations in quarries. Fiziko-tekhnicheskie problemy razrabotki poleznyh iskopaemyh. no 1. 2016. pp. 1 — 10. [In Russ]
26. ZHuravlev A.G., YBahturin U.A., Bersenev V.A., CHerepanov V.A., Semenkin A.V. Substantiation of methods of adaptation of mining transport systems to changing conditions of development of complex-structured deep-lying deposits. Problemy nedropol'zovaniya. 2019. no 3. pp. 117—129. [In Russ]
27. Bahturin Yu.A. Improving the criteria base for assessing losses from environmental pollution in open-pit mining. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. Otdel'nyj vyp. no 11. 2011. pp. 326—329. [In Russ]
28. Bahturin Yu.A. Upravlenie rezhimami dvizheniya gornoj massy na sklade pri ciklichno-potochnoj tekhnologii Problemy nedropol'zovaniya [Management of modes of movement of rock mass in the warehouse with cyclical flow technology Problems of subsurface use»]. [elektronnyj resurs]: recenziruemoe periodicheskoe nauchnoe izdanie. Igd Uro RAN. 2015. no 4. pp. 44—49. Rezhim dostupa. trud.igduran/ru. [In Russ]
29. ZHuravlev A.G. Trends in the development of transport systems of quarries using robotic machines. Problemy nedropol'zovaniya. 2014. no 3. pp. 164—175. (DOI 10.18454/2313—1586.2014.03.164). [In Russ]
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
Бахтурин Юрий Алексеевич — канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник лаборатории транспортных систем карьеров и геотехники, Институт горного дела Уральского отделения Российской академии наук (ИГД УрО РАН), 620075 г. Екатеринбург, ГСП-219, Мамина-Сибиряка 58, e-mail: [email protected].
INFORMATION ABOUT THE AUTHOR
Bakhturin Yu.A., Cand. Sci. (Eng.), Leading Researcher, Laboratory of Transportation Systems and GeoEquipment for Open Pit Mines, The Institute of Mining of the Ural branch of the Russian Academy of Sciences, 620075, Ekaterinburg, Russia.
Получена редакцией 21.11.2019; получена после рецензии 10.03.2020; принята к печати 20.03.2020. Received by the editors 21.11.2019; received after the review 10.03.2020; accepted for printing 20.03.2020.
