CC BY
62
- © А.Г. Журавлев, А.В.Скороходов, 2015
УДК 620.684
А.Г. Журавлев, А.В.Скороходов
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ ГЛУБОКИХ КАРЬЕРОВ
Для решения задач планирования и проектирования горных работ появляется все больше специализированных программных комплексов. Главной задачей таких программных комплексов является моделирование и проектирование открытой и /или подземной разработки месторождений полезных ископаемых.
Ключевые слова: транспортная система карьера, компьютерное моделирование, экскаваторно — автомобильный комплекс, проектирование горных работ, производительность, стоимость владения, весовой модуль.
В области оперативного планирования горных работ и оперативного управления технологическими комплексами машин также имеется множество программно-аппаратных комплексов, в которых задачи, например, оперативного управления горно-транспортным комплексом проработаны достаточно глубоко. Однако стоит отметить, что существенныйнедостатокта-ких комплексов состоит в статистическом анализе оперативной информации и сложности объективного прогнозирования (планирования), например, транспортных работ, в новых изменившихся условиях. Таким образом, в составляемых планах как бы фиксируется достигнутый уровень организации работ на предприятии с учетом всех недостатков, которые заложены в достигнуты технико-экономических показателях за предыдущие периоды. Это создает сложности с объективным анализом теоретически достижимого уровня организации работ (например, по критерию производительности) и разработке мер по выявленным недостаткам.
Важным направлением совершенствования программных средств оперативного планирования и управления горно-транспортными работами является необходимость их увязки с параметрами и управлением комплекса выемочно-погрузочного оборудования.
На сегодняшний день для решения задач проектирования и планирования горных работ можно использовать специальные программные комплексы, такие как М1НЕЕНЛМЕ, ГЕОМИКС, вЕОУ1Л Биграе, Эа1аш1пе и др. С помощью этих программ можно сделать качественные модели карьеров, спроектировать автодороги, планировать горные работы, управлять разработкой месторождений.
В ряде программ есть модули для оперативного планирования и управления транспортом на карьерах и рудниках. Так, в программном комплексе MAINFRAME под названием MAINGEAR, с помощью которого можно отслеживать местоположение техники в реальном времени и ее характеристики, учитывать загрузку оборудования и собирать информацию для оптимизации маршрутов техники. Модуль расчета работы транспорта присутствует в программе TALPAC, с помощью которого можно рассчитать работу карьерных автосамосвалов и экскаваторов (погрузчиков). Но в данных программах нет полновесного модуля расчета транспорта, который позволял бы решать задачи имитационного моделирования, выявления «узких» мест в организации горно-транспортной системы.
В связи с этим для решения задач исследования развития транспортных систем карьера в динамике на различных этапах жизни карьера в Институте горного дела УрО РАН разработана программа для ЭВМ «Транспортная система карьера» (ТСК) (рис. 1) [1]. Главное отличие от существующих программных средств -интерактивность и реалистичность моделирования. Если другие программы в большинстве проводят детерминированные расчеты по имеющимся исходным данным или накопленной статистике о продолжительности рейса, расходе топлива и т.п., то ТСК моделирует движение и работу всех объектов в реальном времени (масштаб времени можно изменять от реального до ускоренного в несколько десятков раз, при этом точность сохраняется).
Программа ТСК предназначена для моделирования транспортной системы карьера, включающей в себя любые сочетания автомобильного (Авто), железнодорожного (ЖД) и конвейерного (дробильно-конвейерный комплекс - ДКК) видов транспорта. Суть процесса моделирования заключается в перемещении руды по карьеру с помощью заданных видов и моделей транспорта, в том числе реального временного моделирования процесса погрузки и разгрузки, с учетом очередей и заторов в различных частях схемы.
Она применима для:
— долгосрочного прогнозирования формирования транспортных систем карьеров;
— определения «узких мест» варианта организации транспортной системы;
— оценки влияния и выбора параметров горнотранспортного оборудования;
— оптимизации управления технологическими процессами горнотранспортных работ.
Рис. 1. Окно программы «Транспортная система карьера»: а - визуализация конвейерного транспорта, б - визуализация автомобильного транспорта
Применение компьютерного моделирования позволяет существенно сократить время и трудоемкость расчета вариантов транспортной системы, а следовательно увеличить количество рассматриваемых вариантов, что дает более точную оценку наиболее выгодной конфигурации транспортной системы для данных условий карьера. К настоящему времени в ИГД УрО РАН накоплен опыт решения исследовательских и прикладных задач. Одна из них - поиск наиболее экономичного сочетания параметров горно-транспортной техники в составе экскаваторно-автомобиль-ных комплексов. Задача решалась с применением компьютерного моделирования в программе «ТСК».
Условия проведения расчетов: для всех рассматриваемых ЭАК была принята одинаковая расчетная трасса с кольцевым движением между одной погрузкой и одной разгрузкой. Протяженность трассы от погрузки до разгрузки - 7 км. Объем перевезенной горной массы определялся исходя из максимально возможной производительности комплекса по результатам имитационного компьютерного моделирования. По результатам моделирования определялись технологические показатели каждого комплекса: объем фактически перевезенной горной массы, пробег по парку автосамосвалов, расход топлива и т.п. Объем погруженной горной массы экскаватором очевидно равен объему перевезенной горной массы.
Сравнение проводилось для нескольких простых экскава-торно-автомобильных комплексов (ЭАК), приведенных в таблице 1. Для каждого сочетания модели экскаватора и автосамосвала рассматривались несколько подвариантов с различным количеством автосамосвалов в комплексе.
Моделирование проводилось для промежутка одной 8-часовой смены по всем вариантам. Далее с учетом годового фонда рабочего времени при круглогодичной 3-сменном режиме работы рассчитана годовая производительность каждого ЭАК, которая представлена на рис. 2.
Из графика рис. 2 видно, что для всех вариантов на уровне 10-15 автосамосвалов, работающих на линии, достигнуто насыщение транспортной системы, когда производительность практически не растет с увеличением парка транспортных машин. При этом насыщение происходит тем раньше, чем больше весовой (объемный) модуль ЭАК.
¡йк Таблица 1 о
Сравниваемые варианты экскаваторно-автомобильных комплексов
Варианты ЭАК ЭКГ-5 (7540) ЭКГ-8 (7540) ЭКГ-20 (7540) ЭКГ-5 (7555 ) ЭКГ-8 (7555 ) ЭКГ-20 (7555) ЭКГ-8 (7513) ЭКГ-40 ЭКГ-15 (7513) (7513) ЭКГ-20 (7513) ЭКГ-40 (7513)
Модель автосамосвалов БелАЗ-7540 БелАЗ-7555 БелАЗ-7513
Модель экскаватора ЭКГ-5 ЭКГ-8 ЭКГ-20 ЭКГ-5 ЭКГ-8 ЭКГ-20 ЭКГ-8 ЭКГ-15 ЭКГ-20 ЭКГ-40
Весовой модуль ЭАК (с учетом коэф. заполнения ковша и разрыхления) 3,6 2,3 2,3 6,6 4,1 1,7 10,2 5,4 4,1 2,0
Объемный модуль ЭАК 3,8 2,4 1,0 6,6 4,1 1,7 8,8 4,7 3,5 1,8
Подварианты по количеству автосамосвалов 5 ед. 5 ед. 5 ед. 5 ед. 5 ед. 5 ед. 5 ед. 5 ед. 5 ед. 5 ед.
10 ед. 10 ед. 10 ед. 10 ед. 10 ед. 10 ед. 10 ед. 10 ед. 10 ед. 10 ед.
15 ед. 15 ед. 15 ед. 15 ед. 15 ед. 15 ед. 15 ед. 15 ед. 15 ед. 15 ед.
20 ед. 20 ед. 20 ед. 20 ед. 20 ед. 20 ед. 20 ед. 20 ед. 20 ед. 20 ед.
Рис. 2. Расчетная годовая производительность для рассматриваемых ЭАК
Также наблюдаются известные закономерности: с увеличением грузоподъемности автосамосвалов существенно повышается производительность комплекса, однако в случае использования экскаваторов с малым объемом ковша при объемном модуле ЭАК более 6,5-7 производительность комплекса даже ниже, чем у ЭАК с менее грузоподъемными самосвалами, но большим по объему ковша экскаватором (см. ЭКГ-8(7513) и ЭКГ-20(7555)). В то же время, при работе в паре с экскаватором, объем ковша которого близок к оптимальному для данного автосамосвала (согласно рекомендациям многих литературных источников: 4-6 ковшей экскаватора на погрузку одного автосамосвала) значительно увеличивается производительность ЭАК. Например, 15 самосвалов БелАЗ-7513 в паре с экскаватором ЭКГ-40 обеспечивает производительность на 26,5 % выше относительно варианта с ЭКГ-20, а 20 таких самосвалов — на 32 %.
С точки зрения увеличения производительности рационально выбирать ЭАК с весовым (объемным) модулем менее 4. Однако экскаваторы большого типоразмера влекут повышенные капиталь-
ные и эксплуатационные затраты. Поэтому важно оценить технико-экономические показатели по рассмотренным вариантам.
Технико-экономический расчет базируется на полученных моделированием технологических параметрах и затратных показателях, определенных как по аналогам и имеющимся ценам на расходные материалы, так и на регрессионных зависимостях аналогично методике, описанной в [5]. Для автосамосвалов использовались данные исследований [5, 6]. Для экскаваторов на основе сведений о стоимостных показателях [7,8] были установлены регрессионные зависимости и путем экстраполяции и интерполяции определены искомые удельные экономические показатели экскавации в зависимости от объема ковша экскаватора.
Для установления общих закономерностей без привязки к конкретному инвестиционному проекту по конкретному горнодобывающему предприятию удобно использовать показатель «стоимость владения», рассчитываемая как сумма капитальных и эксплуатационных затрат за фиксированный промежуток времени (обычно -срок службы оборудования). Для расчетов в данной статье принят срок 7 лет (средний срок службы карьерных автосамосвалов).
На рис. 3 представлена стоимость владения ЭАК, приведенная к 1 т перевезенной горной массы, по рассматриваемым вариантам. Видно, что наименьшие затраты имеют место при использовании более производительного оборудования. При этом наиболее экономичный вариант необходимо выбирать по комплексу факторов: для одной и той же модели автосамосвала при малых объемах перевозок и парке автосамосвалов преимуществом будет обладать вариант с меньшим по типоразмеру экскаватором, а с увеличением объема перевозок - вариант с более производительным экскаватором. Также видно, что при использовании слишком малых экскаваторов (весовой (объемный) модуль ЭАК более 8) ведет к резкому повышению затрат (см. ЭКГ-5(7555) и ЭКГ-8(7513)).
Вопросы формирования ЭАК достаточно глубоко исследованы. Так например, в работах А.А. Кулешова [9] приведены расчеты удельных затрат на экскавацию и транспортирование горной массы ЭАК при различных весовых и объемных модулях комплекса, отражающие наличие минимума удельных затрат в зависимости от соотношения объема ковша экскаватора и вместимости грузовой платформы автосамосвала. Расчеты, приведенные в данной статье, показывают, что в большинстве случаев имеется также оптимум и по критерию удельных затрат на тонну перевезенной горной массы в зависимости от количества автосамосвалов, обслуживающих экскаватор.
-*-ЭКГ5(7М0) -в-ЭКГ-3{7Ь40) -в-ЭКГ-20|7540} —»-ЭКГ-5{7555> ——ЭКГ-8(7555)
-Ф-ЭкГ-8(751а)
-ЭКГ-15(7513>
-ЭКГ-20(7513>
-ЭНГ-Л0(7513)
Рис. 3. Удельная стоимость владения ЭАК за 7 лет
При этом положение оптимума зависит как от объема ковша экскаватора, так и от грузоподъемности автосамосвалов.
Указанный факт и данные рисунка 3 позволяют сформулировать дополнительный методический принцип, при выборе параметров ЭАК: для близких или тождественных по технико-экономическим показателям вариантов ЭАК при большем количестве автосамосвалов, обслуживающих экскаватор, следует отдавать предпочтение экскаваторам с большим объемом ковша (или что то же самое - принимать меньшие значения весового и объемного модуля ЭАК), а для вариантов с меньшим количеством автосамосвалов в ЭАК - отдавать предпочтение экскаваторам с меньшей вместимостью ковша (большими значениями весового и объемного модуля ЭАК).
При этом необходимо учитывать, что минимальные удельные затраты не всегда соответствуют минимальным абсолютным показателям затрат. Так, на рис. 4 приведены суммарные затраты за 7 лет на эксплуатацию простого ЭАК с автосамосвалами БелАЗ-7513. Видно, что наиболее дешевый по удельным затратам (рис. 3) вариант с экскаватором ЭКГ-40 по абсолютным цифрам является наиболее капиталоемким. Поэтому, если предприятие не имеет возможности
Рис. 4. Зависимость суммарной стоимости владения ЭАК от количества автосамосвалов в нем (ЭАК состоит из одного экскаватора и автосамосвалов БелАЗ-7513)
вложить большие средства на мощный комплекс, оно должно выбирать наиболее рациональный из вариантов с меньшими экскаваторами, например: экскаватор ЭКГ-20 с 12 автосамосвалами БелАЗ-7513 или ЭКГ-15 с 9 автосамосвалами БелАЗ-7513.
При исследованиях и проектировании карьерного транспорта возникают также вопросы точного расчета эксплуатационных показателей карьерного автотранспорта. Для этих целей применима программа «Самосвал» (рис. 5), разработанная в ИГД УрО РАН и представляющая собой модель движения автосамосвала по заданной конечной трассе, которая позволяет проводить детальный расчет параметров работы энергосиловой установки автосамосвала по нескольким десяткам показателей, а также оценивать технологические показатели в целом за один рейс (расход топлива, продолжительность рейса, производительность, объем выбросов вредных веществ с отработавшими газами) [2]. Исходными данными для самосвала являются подробные технические характеристики, в том числе характеристики элементов трансмиссии, например, для электромеханической трансмиссии - допустимые токи, напряжения, нагрузочные характеристики электрических машин. Для трасс - протяженность и уклон участков, коэффициент сопротивления качению колес, коэффициент сцепления колес с дорогой, задаваемая скорость движения, коэффициент загрузки самосвала.
Рис. 5. Окно программы «Самосвал» для расчета параметров за рейс: а - при визуализации движения самосвала, б - при выводе графиков
Программа «Самосвал» применима для:
— исследования эксплуатационных показателей работы автотранспорта;
— оперативного планирования материально-технических ресурсов и производительности для карьерных автосамосвалов;
— оценки влияния горно-технических условий на эксплуатационные показатели карьерных автосамосвалов и подбор рациональных моделей автосамосвалов или разработка технического задания карьерный автосамосвал производителю.
Проведенный анализ существующих программных средств показал:
— несмотря на наличие большого количества программно-аппаратных комплексов для оперативного управления транспортом (системы диспетчеризации), программ для расчета и проектирования транспорта с широким функционалом, позволяющим решать большое количество прикладных задач не представлено;
— имеются отдельные программы для расчета технико-экономических показателей, однако их функционал ограничен, а номенклатура исходных данных и заложенные математический аппарат не обеспечивает высокой точности;
— программные средства для проведения виртуальных экспериментов, научно-исследовательских работ, стратегического планирования развития транспортных систем карьеров практически отсутствуют;
— универсальными средствами для исследовательских и проектных работ являются разработанные в ИГД УрО РАН программные средства «Самосвал» и «Транспортная система карьера»;
— требуется разрабатывать методики проектирования карьеров с учетом комплексной оптимизации транспортной системы как на локальном уровне (по ряду критериев себестоимости, энергоемкости, транспортной работы, сокращения расстояний), так и на уровне проектирования карьера по комплексным технико-экономическим и другим показателям.
Применение указанных систем компьютерного моделирования позволяют вывести технико-экономические обоснования и проектные решения на новый уровень за счет многовариантного сравнения, при этом количество вариантов может достигать нескольких десятков и сотен, при том, что точность расчета по каждому варианту будет высокой, если качественно подготовлены исходные данные. Это позволило на базе имеющегося теоретического базиса [3] разработать адаптивную методику исследования параметров карьерного автотранспорта (рис. 6), характеризуемую применением имитационного компьютерного моделирования, многофакторной регрессии [4], а также адаптивностью к исходным данным и задачам исследования. Последнее объясняется существенными различиями в номенклатуре и точности исходных данных на практике.
Перечень исходных данных, целевая функция и требуемая точность
Формированиеадаптированной структуры технико-экономической модели. Установлениерегрессии основных показателей от грузоподъемности автосамосвалов
Требуется исследовать параметры ТСК времени и пространстве
М4 Расчет годовых эксплуатационных затрат
Мб Расчет капитальных затрат
Моделирование в программе «Самосвал»
Моделирование в программе
«тек»
М7 Расчет итоговыхэкономическихпоказателей
Результаты расчетов
Рис. 6. Алгоритм методики исследования параметров технологического транспорта на примере задачи обоснования рациональной грузоподъемности автосамосвалов для конкретных горнотехнических условий
Технико-экономическая модель за счет структуры может быть адаптирована под конкретные задачи с учетом имеющегося перечня исходных данных и требуемой точности расчетов. Так, если не требуется повышенная точность или недостаточно исходных данных, то целесообразно исключить этап компьютерного моделирования и использовать достаточно простой набор известных формул для определения парка и расхода ресурсов. С другой стороны, за счет накопленной базы данных характеристик автосамосвалов и используя компьютерное моделирование, существует возможность при минимальном наборе исходных данных (параметры трасс, объемы перевозок) оперативно промоделировать и получить точные данные для установления локальных технико-экономических показателей (производительность, расход топлива, потребный парк автосамосвалов и т.п.), и на основании этих показателей сделать предварительные выводы.
Реализацию приведенной выше методики можно проиллюстрировать на примере решения задачи обоснования рациональной грузоподъемности карьерных автосамосвалов на магистральных перевозках [5] в рамках исследований, выполненных для АК «АЛ-РОСА» по технико-экономическому сравнению рационального вида транспорта для доставки руды от удаленных месторождений [6].
Методика расчета технико-экономических показателей была адаптирована таким образом, что базовым варьируемым параметром стала грузоподъемность автосамосвала. Критериями для выбора наилучшего варианта грузоподъемности могут служить чисто технические характеристики (производительность, топливная экономичность и др.), однако комплексным показателем все же служит экономическая оценка. Поэтому в основу разрабатываемой методики выбора рациональной грузоподъемности карьерных автосамосвалов для условий конкретного карьера было положено экономико-математическое моделирование, которое позволяет учесть большинство влияющих факторов и различные варианты применения автосамосвалов.
Результаты исследований, выполненные для карьеров, использующих в качестве магистрального звена технологического транспорта за пределами карьера карьерные автосамосвалы, показывают что, годовой объем перевозок оказывает заметное влияние на рациональную грузоподъемность. Так, при низком грузообороте капитальные затраты резко возрастают с ростом грузоподъемности. Это связано с увеличением стоимости автосамосвалов и ростом затрат на гаражное хозяйство, автодороги. А при большом
грузообороте капитальные затраты не столь резко повышаются в области высоких грузоподъемностей, а в области особо малых — снижение сменяется ростом потребных капиталовложений из-за интенсивного наращивания парка машин. Расстояние транспортирования вызывает пропорциональный рост парка самосвалов во всем диапазоне грузоподъемностей.
Таким образом, предложенная методика исследования параметров карьерного транспорта на основе имитационного компьютерного моделирования обеспечивает повышение скорости расчетов, увеличение количества рассматриваемых вариантов и в итоге повысить точность принимаемых проектных решений, выявить «узкие» места уже на стадии принятия проектных решений.
Анализ показал, что современные методы проектирования карьеров требуют создания комплексного подхода, включающего совместное рассмотрение как вопросов горно-геометрического анализа и оптимизации формы карьера, так и совместного учета параметров функционирования транспортной системы.
- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Салахиев Р.Г., Дедюхин A.B., Бахтурин Ю.А., Журавлев А.Г. Имитационное моделирование и автоматизированное управление горнотранспортными работами в карьерах // Горный журнал. - 2012. — №1. - С. 82-85.
2. Журавлев А.Г. Компьютерное моделирование режимов движения карьерных автосамосвалов с КЭУ // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2011. - №ОВ11 - С. 371-382.
3. Яковлев В.Л. Теория и практика выбора вида карьерного транспорта.- Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1989. - 240 с.
4. Уравнения нелинейной регрессии, тренды двумерные функционально-факторные с самоопределяющимися параметрами и повышенной достоверностью (Тренды ФСП-1): программа для ЭВМ 2011616230 Рос. Федерация.
5. Журавлев А.Г. Выбор рациональной грузоподъемности карьерных автосамосвалов для конкретных условий транспортирования // Транспорт Урала. - 2014. №4. - С. 96-101.
6. Тарасов П.И., Журавлев А.Г., Черепанов В.А. и др. Проблемы магистрального транспортирования руды от удаленных кимберлитовых месторождений // Горное оборудование и электромеханика. 2014. № 5. С. 25-31. ISSN 1816-4528.
7. Глебов А.В., Репин Ё.А. Оценка эффективности применения мехло-пат и гидравлических экскаваторов в условиях Кузбасса // Горное оборудование и электромеханика. - 2013. — №6. - С. 20-22.
8. Глебов А.В., Репин Ё.А. Цена владения - критерий выбора горного оборудования (на примере тяжелых экскаваторов) // Горное оборудование и электромеханика. - 2014. — №5. - С. 10-13.
9. Кулешов А.А. Мощные экскаваторно-автомобильные комплексы карьеров. - М.: Недра, 1980. - 317с. ЕЕШ
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ
Журавлев А.Г. - кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Институт горного дела УрО РАН, Скороходов А.В. - инженер-исследователь.
UDC 620.684
MODELING OF PARAMETERS FOR TRANSPORT SYSTEMS IN DEEP OPEN-PITS
Zhuravlev A.G., senior researcher, PhD (Eng.), Institute of Mining of the Ural branch of the Russian Academy of Sciences, Yekaterinburg, Russia, [email protected], Skorokhodov A.V., engineer — researcher, Institute of Mining of the Ural branch of the Russian Academy of Sciences, Yekaterinburg, Russia.
A growing number of specialized software systems appear to solve the problems of planning and designing of mining operations. The main task of such software is the simulation and design of open and/or underground mining of mineral deposits.
Key words: pit transport system, computer modeling, excavator-automobile set, design of mining operations, productivity, cost of ownership, weight module.
REFERENCES
1. Salahiev R.G., Dedjuhin A.V., Bahturin Ju.A., Zhuravlev A.G. Imitacionnoe modelirovanie i avtomatizirovannoe upravlenie gornotransportnymi rabotami v kar'erah (Simulation and automated control of mining works in the quarries) // Gornyj zhurnal., 2012. No 1. Pp. 82-85.
2. Zhuravlev A.G. Komp'juternoe modelirovanie rezhimov dvizhenija kar'ernyh avtosamosvalov s KJeU (Computer simulation of the modes of motion of mine dump with KEU) // Gornyj informacionno-analiticheskij bjulleten'. 2011. No OV11. Pp. 371-382.
3. Jakovlev V.L. Teorija i praktika vybora vida kar'ernogo transporta (Theory and practice of career choice of transport). Novosibirsk: Nauka. Sib. otd-nie, 1989. 240 p.
4. Uravnenija nelinejnoj regressii, trendy dvumernye funkcional'no-faktornye s samoopredeljajushhimisja parametrami i povyshennoj dostovernost'ju (Trendy FSP-1): programma dlja JeVM 2011616230 Ros. Federacija.
5. Zhuravlev A.G. Vybor racional'noj gruzopodemnosti kar'ernyh avtosamosvalov dlja konkretnyh uslovij transportirovanija (Choice-duty the rational mine dump to the specific conditions of transport) // Transport Urala, 2014. No 4. Pp. 96-101.
6. Tarasov P.I., Zhuravlev A.G., Cherepanov V.A. i dr. Problemy magistral'nogo transportirovanija rudy ot udalennyh kimberlitovyh mestorozhdenij (Problem the main of transportation of ore from remote kimberlite deposits) // Gornoe oborudovanie i jelektromehanika. 2014. No 5. Pp. 25-31. ISSN 1816-4528.
7. Glebov A.V., Repin L.A. Ocenka jeffektivnosti primenenija mehlopat i gidravlicheskih jekskavatorov v uslovijah Kuzbassa (Evaluation of the effectiveness of the used hydraulic excavators in the conditions of Kuzbass) // Gornoe oborudovanie i jelektromehanika, 2013. No 6. Pp. 20-22.
8. Glebov A.V., Repin L.A. Cena vladenija - kriterij vybora gornogo oborudovanija (na primere tjazhelyh jekskavatorov) (Cost of ownership is the criterion for selection of mining equipment (for example heavy excavator)) // Gornoe oborudovanie i jelektromehanika. 2014. No 5. Pp. 10-13.
9. Kuleshov A.A. Moshhnye jekskavatorno-avtomobil'nye kompleksy kar'erov (Powerful excavator-automobile complexes of pits). Moscow: Nedra, 1980. 317 p.
