CC BY
70
Л.А. Бахвалов, проф., д.т.н., М.А. Напалкова асп.,
МГГУ МГГУ
МООЕЛИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ГОРНОДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ НА ОСНОВЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Со времени появления первых работ компьютерное моделирование получило значительное развитие и широкое применение. В 70-х годах нашего столетия большие усилия по разработке более совершенных компьютеров привели к значительному успеху, что позволило исследователям возобновить попытки создания теории глобального компьютерного моделирования. Стимулом для этого послужил вышедший в 1972 году отчет Римского клуба, озаглавленный «Пределы роста». Одна из самых ранних моделей -это модель «Мировая динамика» Дж. Форрестера. Модель пред-
ставляет собой совокупность дифференциальных уравнений:
^ = B(t) - D(t) dt
dK
dt
= I(t) - A(t);
dR - t«;
(1)
(2)
(3)
dS_
dt
= (SS - S(t))/T,;
^ = G(t) - U(t).
dt
где P(t) - численность населения на конец года t, чел./год; B(t) -темп рождаемости в году t, чел./год; D(t) - темп смертности в году t, чел./год; K(t) - фонды в году t, ед. фондов; I(t) - инвестиции в году t, ед. фондов/год; A(t) - износ фондов, ед. фондов/год; R(t) -объем не воспроизводимых ресурсов в году t, ед. ресурсов; T(t) -годовой объем расхода не воспроизводимых ресурсов, ед. ресурсов/год.; S(t) - часть фондов в
сельском хозяйстве в году 1; -
определяемая относительным уровнем питания часть фондов;
- доля капиталовложений в зависимости от «качества жизни»; Т - время задержки изменения
части фондов в сельском хозяйстве; 2(1) - уровень загрязнения в году 1, ед. загрязнения; в(1) - темп образования загрязнения в году 1, ед. загрязнения/год; и(1) - темп разложения загрязнения в году 1, ед. загрязнения/год;
В качестве начальных условий для этой системы дифференциальных уравнений Дж. Форрестер взял значения основных переменных в 1900 г.
Особенностью модели является ее способность имитировать обобщенные показатели во всемирном масштабе, такие как население, капиталовложения, совокупность проблем, относящихся к окружающей среде, природным ресурсам, сельскому хозяйству, обеспечению продовольствием,
т. е. по модели можно проследить основные тенденции мирового развития. Главной же проблемой является проблема «пределов роста», где под ростом подразумевалось увеличение численности населения и объемов производства.
М. Месарович и Э. Пестель продвинули подход, предложенный Дж. Форрестером, в несколько ином направлении. В проекте «Человечество перед выбором» мир разделен 10 облас-тей(регионов) и была разработана модель, учитывающая взаимозависимость областей. Модель каждого региона имеет подмодели: экономики, демографии, питания, энергии, нефтяных ресурсов.
Управление осуществляется выбором того или иного сценария, т. е. набором значений этих параметров на всем рассматриваемом промежутке времени. Сценарий выбирается лицом, принимающим решение (ЛПР - человеком, проводящим исследование проблемы). Для каждой модели заранее определяется конечный набор возможных сценариев. Они объединяются в дерево допустимых
решений. ЛПР выбирает приемлемый с его точки зрения сценарий путем исследования в режиме диалога с ЭВМ дерева допустимых решений. После выбора сценария система становится замкнутой и ЭВМ просчитывает ее траекторию. ЛПР знакомится с результатами; если результат его не удовлетворяет, ЛПР задает новое управление, и т.д.
Дифференциация (сказываю-
щаяся на выборе соответствующих предпосылок и на форме зависимостей) осуществлена между странами с развитой «рыночной» экономикой (Э), с «централизованно планируемой экономикой» (С), со слаборазвитой экономикой (Ь).
Для каждой их трех крупных групп стран (Э, С, Ь) формулируется своя макромодель, отражающая специфику их функционирования. Каждая макромодель является разновидностью одной общей и простейшей модели экономического роста, базирующейся на двухресурсной производственной функции типа Кобба-Дугласа-Тинбергена:
Как пример, потенциальный выпуск (валовой региональный продукт) определяется с помощью производственной функции
у; = ).
Реальный выпуск У отли-
X
чается от потенциального только
тем, что в уравнение вместо ^
подставляется значение численности занятых:
Ух = ).
где К - основной капитал, возрастающий за счет валовых инвестиций I х (его выбытие учитывается с помощью коэффициента Э) :
к( = К-1 - Б • К-1 +1г
Б - численность рабочей силы; Ь -численность занятой рабочей силы.
В 60-х годах эконометрические модели были почти все без исключения национальными моделями. Однако, в 1968 году проф. Л. Клейн начали исследование всемирной экономики, связывая
национальные модели с моделями всемирного рынка, включая страны с рыночной и социалистической экономикой.
Проект ЛИНК представляет собой совокупность различных по размерам и структуре (годовых и квартальных, с укрупненными финансовыми секторами, ориентированных на спрос и предложение) экономических моделей национальной экономики ряда стран и регионов, которые увязываются в единую систему посредством субмодели мировой торговли на основе итеративной процедуры, обеспечивающей соответствие ограничению - равенству экспорта и импорта в мировой торговле.
Представленная система уравнений определяет основные соотношения модели мировой торговли в проекте ЛИНК: п
Е. = 2 а..М ,,г = 1,2,...,п;
, г1 ]
] = 1
РМ . = 2 а..(РЕ.),1 = 1,2,...,п.
г = 1
п
а,, = Х../М .; М . = 2 X..,
у 1 1 11
1 = 1
где п - число стран; Б1 - экспорт 1-ой страны; ац - элемент матрицы торговых долей; Хц - элемент матрицы торговых потоков; -
импорт ]-ой страны; РБ1 и PMJ -экспортные и импортные цены соответственно.
Эта система используется в ЛИНК для взаимной увязки страновых показателей международной торговли. При этом решаются две задачи: проводится балансировка импорта и экспорта по странам и осуществляется прогнозирование матрицы торговых долей. Проект ЛИНК до сих пор используется ООН для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования.
В 1977 году была опубликована модель мировой экономики для ООН, разработанная группой, руководимой известным экономистом и Нобелевским лауреатом В. Леонтьевым. Проект получил название «Будущее мировой экономики».
Основой модели является модель «затраты выпуск». Это эконометрическая модель, которая базируется на системе линейных уравнений, отражающих производственные затраты и объемы выпуска продукции различных отраслей народного хозяйства. Основная формула модели:
П
x =Za4xj + у , где * -
j
объем производства в отрасли i (i = 1,...,п); aij - коэффициент прямых затрат (коли-чество продукта i, затраченное на производство ед. продукции j); yi - величина конечного, выходящего за пределы производства, продукта отрасли i.
В проекте разработана система межотраслевых балансовых моделей (для 15 регионов мира), включающих потоки основного и оборотного капитала, экспорт и импорт. Каждый региональный блок мировой модели, построенный по единой схеме (модель типа затраты выпуск), содержит пять групп уравнений:
1) макроэкономические балансовые уравнения;
2) балансовые уравнения затраты выпуск;
3) уравнения, описывающие загрязнение окружающей среды;
4) балансовые уравнения инвестиций;
5) уравнения мирохозяйственных связей.
Ведущим фактором, позволяющим прогнозировать состояние системы до 2000 года, является величина валового внутреннего продукта (ВВП), приходящаяся на душу населения.
В настоящее время наиболее крупномасштабной глобальной моделью является модель FUGI (Future Global of Interdepence), разработанная в Японии. Мир делится на 180 стран и 80 регионов, которые зависят друг от друга через потоки информации, товаров, денег. Структура модели FUGI показана ниже.
Модель FUGI является моделью с удаленным доступом, разработанной на базе UNIX, помимо этого создано программное обеспечение FGMS. Программное
обеспечение состоит из базы данных, оценок структурных параметров и моделирования. БД содержит информацию по странам и регионам. Информация собирается из 12 источников. Поступившая информация компилируется в файлы трех типов: ОЯв, СОТ и ЯвМ (первоначальная информация, информация по странам и информация по регионам соответственно), при этом применяется подход «затраты выпуск» В. Леонтьева, расширенный автором модели. Затем данные стандартизируются и объединяются в классификациях. После этого оцениваются структурные параметры модели. Один из применяемых способов оценивания параметров
- метод наименьших квадратов. Затем модель тестируется с помощью динамического моделирования. Определяется пригодность полученной модели. В случае успеха вырабатываются сценарии будущего развития. Модель имеет особенность, связанную с определением неизвестных данных из уже известных. Глобальная модель Рив1 включает более 150 000 уравнений для 180 стран и более 40 000 для 80 регионов. Разработанное программное обеспечение может также использоваться для моделирования глобальной экономики отдельных стран. На схемах 1 и 2 представлена структура и организация модели Бив! Рассмотрение созданных глобальных моделей позволило выделить возможные подходы к моделированию состояния горнодобывающей промышленности России. Горная промышлен ность рассматривается во взаимосвязи всех крупных отраслей производства. Источниками информации послужили сборники по Народному хозяйству России за период с 1960 по 1992 года, а также Российские статистические ежегодники за 1994-1996 года. Т.о. моделирование производилось на основе данных с 1960 по 1996 год по 15 макроэкономическим показателям.
Эконометрическое моделирование опирается на применение регрессионного анализа. Все имеющиеся данные необходимо стандар-
тизировать, чтобы была возможность оценить влияние независимых переменных регрессионного уравнения на зависимую. Перед тем, как построить модель, было проведено макроэкономическое исследование, которое включило в себя 3 этапа. Первоначальная математическая запись модели для каждого этапа исследования имеет вид: у1 = а1 2x1 , где у1-зависимая переменная регрессионного уравнения, в данном исследовании -это либо национальный доход на душу населения, либо относительный прирост населения; х1 -это отрасли производства, включаемые в рассмотрение модели; а1
- коэффициенты при независимых переменных уравнения регрессии. 3 этапа исследования:
1. Исследование статистической зависимости национального дохода на душу населения текущего года от макроэкономических показателей добычи угля, нефти, природного газа и железной руды за три предыдущих года, включая текущий.
Полученное результирующее уравнение имеет вид: Dohod_96 = 0,337112*^^94 + + 0,187866*^Й_95 +
0,610629 *Gas_95 + 0,444949*-Fer_rud_95 - 0,226834*-
Fer_rud_94,
Критерий Фишера Бр = 551,65, где Dohod_96 - стандартизированный национальный доход на душу населения текущего года; Соа1_94 - стандартизированная добыча угля в году, предшествующему предыдущему; №й_95 -стандартизированная добыча нефти в предыдущем году; ваз_95 -стандартизированная добыча газа в предыдущем году; Бег_1^_95, Бег_1^_94 - стандартизированная добыча железной руды в предыдущем году и в году, предшествующему предыдущему соответственно. На диаграмме 1 графически
показано влияние каждого из
Интенсивность влияния каждого из макроэкономических показателей горнодобывающей промышленности на национальный
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-0,1
-0,2
-0,3
Интенсивность влияния каждого из макроэкономических показателей на национальный доход на душу населения.
1,5
1
0,5
0
-0,5
-1
-1,5
Coal Gas Fer_ruda Energy Car_build Forr_paper Build_mat Light_ind
Интенсивность влияния каждого из макроэкономических показателей на относительный прирост населения.
доход на душу населения.
ZZ
Coal 94 Neft 95 Gas 95 Fer rud 95 Fer rud 94
макроэкономических показателей на нац. доход на душу населения.
2.Исследование статистиче-
ской зависимости национального дохода на душу населения от макроэкономических показателей развития России в период с 1960 по 1996 год.
Полученное результирующее уравнение имеет вид:
0<)1и)(1 = 0,478378*Gas +
0,555433*Fer_ruda - 0,217628*
Chemistry + 0,197577*Light_ind -
0,075413*Soc_cultur,
Критерий Фишера Fр = 403,10;
3. Исследование статистической зависимости относительного прироста населения от макроэкономических показателей развития России в период с I960 по 1996 год.
Полученное результирующее уравнение имеет вид:
Otn_Prirost = 0,839304*Coal +
0,493691*Gas - 0,720532*-
Fer_ruda + 0,376705*Energy +
1,03448*Car_build - 0,673679*-Forr_paper + 1,0381*Build_mat -1,23728*Light_ind,
Критерий Фишера Бр = 42,30;
На диаграммах 2 и 3 графически представлены полученные результаты для соответствующих этапов исследования.
Диаграмма 1. Интенсивность влияния каждого из макроэкономических показателей горнодобывающей промышленности на национальный доход на душу населения.
Диаграмма 2. Интенсивность влияния каждого из макроэкономических показателей окончательного уравнения регрессии на национальный доход на душу населения, где Dohod - стандартизированный национальный доход на душу населения; Otn_Prirost -стандартизированный относительный прирост населения, значение которой вычисляется делением числа родившихся на число умерших в соответствующем году; Coal - стандартизированная добыча угля на душу населения; Gas - стандартизированная добыча природного газа на душу населения; Fer_ruda - стандартизированная добыча железной руды на душу населения; Energy - стандартизированные темпы роста валовой продукции электроэнергии; Chemistry - стандартизированные темпы роста валовой продукции химической и нефтехимической промышленности; Car_build -стандартизированные темпы роста валовой продукции машиностроения и металлообработки; Forr_paper - стандартизированные темпы роста валовой продукции лесной, деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности; Build_mat - стандартизированные темпы роста валовой продукции промышленности
строительных материалов;
Light_ind - стандартизированные темпы роста валовой продукции легкой промышленности;
Soc_cultur - стандартизированные расходы в социально-культурной сфере.
Диаграмма 3. Интенсивность влияния каждого из макроэконо-
мических показателей окончательного уравнения на относительный прирост населения.
Критерий Фишера - это критерий, на основе которого проверяется значимость уравнения регрессии. Вычисленное значение критерия сравнивается с табличным значением при выбранном уровне значимости(вероятности). Если оно окажется больше соответствующего табличного значения, то гипотеза о том, что независимые переменные х1 не имеют существенного влияния на у отвергается.
Эконометрическая модель динамики горнодобывающих отрас-
лей России состоит из 15 уравнений. Математическая запись первоначальной модели имеет вид: А
х1[п+1] = 2а^[п], 1^. В левой части каждого из уравнений стоит величина прироста по каждой из отраслей. Правая часть окончательной модели представлена в виде полиномов I и II степени. При определении структуры модели было проведено большое число вычислений, для обеспечения адекватности каждого из уравнений модели. Полученная модель может быть использована для оценки влияния горнодобывающей промышленности на другие отрасли производства. Про-
граммная реализация включает в себя: построение БД, включающей в себя рассмотренные макроэкономические показатели, прогнозирование динамики развития промышленности России с учетом горнодобывающей составляющей на основе уравнений модели, адаптацию модели при изменении значений макроэкономических показателей или внесении новых данных по ним. А так же структурное изменении модели пользователем. Работа с моделью основана на «клиент-серверной» архитектуре.
© Л.А. Бахвалов, М.А. Напалкова
Л.А. Бахвалов, проф., О.В. Шпильчевский, магистрант,
МГГУ МГГУ
СИСТЕМНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УГОЛЬНОЙ ШАХТЫ
Угольные шахты представляют собой производственные предприятия, отличающиеся от промышленных особой сложностью. Это проявляется в том, что:
♦ шахты является распределенными в подземном пространстве системами с изменяющимися во времени структурой и параметрами;
♦ на функционирование шахт значительное влияние оказывают естественные условия залегания угольных пластов, геологические, геомеханические, физико-технические и другие процессы, сопровождающие эксплуатацию шахт;
♦ для угольных шахт характерно наличие сложных взаимодействий между различными технологическими процессами и процессами, происходящими при добыче в горной среде.
Как известно, в ходе научно -технического развития производства шахта и ее подсистемы выступают в качестве объектов целенаправленного технологического воздействия. Повышение обос-
нованности и эффективности этих воздействий требует создание такого методического и расчетного аппарата, который был бы адекватен реальной сложности соответствующих задач и обеспечивал получение (на разных уровнях управления) практически полезных, привязанных к конкретным условиям рекомендаций. Основную роль в достижении указанной цели призвано сыграть развитие и дальнейшее распространение методов моделирования.
Попытки разработки достаточно комплексных технологических моделей в прошлом уже предпринимались, однако особых успехов не принесли. Совершенно очевидным стали отсутствие простых решений задачи моделирования, недостаточность жестких, пусть даже развернутых, многоуровневых схем моделирования. В такой ситуации целесообразнее выработать системный подход- попытаться найти и зафиксировать не каркас будущей модели, а основные принципы ее построения, создать единую сре-
ду моделирования, способную вместить то ценное, что уже есть или появится в частных технологических моделях [1].
Существующие модели технологических и других процессов в угольной шахте отличаются крайней разнородностью в постановках, используемом математическом аппарате, а также используемых средствах разработки и реализации, и попытка прямого их объединения (при сколь угодно хорошей концепции) была бы нереальна. Уровень, на котором должна осуществляться стыковка моделей, должен быть более глубинным, чем простое согласование входов и выходов.
Говоря о процессе моделирования угольной шахты с более общих позиций, можно сказать, что важнейшим для постановки задачи моделирования является ее соотнесение с общей исследовательской и проектной деятельностью. Модель в данном случае выступает как составляющая единого процесса исследований, как аккумулятор результатов предше-
ствующих - и инструмент для будущих разработок [1].
Главными вопросами, на которые должны «уметь» отвечать интегрированные модели, являются вопросы синтеза (в соответствии с внешними требованиями и ограничениями) оптимальных цепочек технологических процессов, определения их параметров и техникоэкономических показателей. Таким образом, целью моделирования в данном случае является не столько задачей анализа, сколько задачей синтеза, конструирования итогового технологического процесса из отдельных подпроцессов и операций с учетом их взаимного влияния, взаимного расположения во времени и пространстве, взаимных условий функционирования.
Внутри моделей должен содержаться существенный объем инженерных знаний именно этого уровня и глубины - знания о том, как, при каких условиях, с какими параметрами может быть встроен очередной подпроцесс или операция в конструируемую цепочку, какие новые последствия и ограничения это за собой повлечет и т.д. Очевидно, большая часть этих знаний является знаниями качественными, не формализируемы-ми с помощью чисто расчетных процедур. Как и в любой другой сложной большой системе, сейчас невозможно говорить о построении моделей шахты, претендующих на точную имитацию реальных процессов, без привлечения знаний экспертов, построения базы знаний [1].
Следовательно задача состоит в организации «диалога» между различными автономными моделями, каждая из которых содержит определенный объем качественных и количественных технологических знаний и за счет этого способна анализировать и выдавать решения по определенному кругу вопросов. В этом случае задача объединения разнородных моделей, будет решаться на основе объединения содержащихся в них элементов общего технологического знания, а система в целом
- имитировать деятельность квалифицированных технологов.
Построение интегрированной модели угольной шахты осуществляется с общих концепций системного анализа сложных систем, основными из которых являются следующие:
> принцип максимума критерия эффективности системы-наиболее фундаментальный принцип. Любая система определяется целью своего существования. Нет цели- нет системы. Однако, само по себе существование системы еще не повод, чтобы оставить пребывать ее в саморефлексии. Суть изучения сложных систем посредством системного моделирования заключается в конечном счете в переводе ее в такой режим функционирования, при котором достигается максимум некоторого критерия эффективности, точнее, максимум ее математического ожидания. В случае угольной шахты критерием эффективности является отношение показателей экономической ценности добытого угля, полученного в процессе функционирования шахты, к показателю затрат на его добычу.
> принцип согласования (субоптимизации) частных (локальных) критериев эффективности применительно к угольной шахте гласит, что для оптимального функционирования шахты в целом не требуется оптимизации работы каждой из ее подсистем (очистные работы, транспорт, вентиляции и т.д.). Для достижения общей цели должны быть согласованы между собой критерии эффективности каждой подсистемы (причем эти частные критерии могут не совпадать с частными оптимумами).
> принцип декомпозиции- основной принцип при проектирования систем. Шахта разделяется на части по функциональному признаку, устанавливаются возможные технологические варианты реализации этих частей, взаимосвязей между ними и на заданном множестве возможных при данных горно-геологических и производственных условиях вариантов выбирается структура системы, отвечающая требованиям максимума математического ожидания эффективности. Составны-
ми частями могут быть локальные системы и системы более высокого иерархического уровня, системы связи, системы переработки и отображения информации и др. Разбиение на подсистемы выполняется с учетом естественной структуры технологического процесса добычи угля, удобства организации проектирования и других факторов. При этом следует стремиться обеспечить минимум связей между подсистемами.
> принцип централизации информации сводится к необходимости организации сбора, хранения и обработки качественной и количественной информация о параметров функционирования шахты на основе единых массивов, единого банка данных, который может быть и децентрализованным. Это необходимое условие эффективности систем управления и принятия решений.
> принцип явлений с малой вероятностью утверждает, что проектируемая угольная шахта должна выполнять поставленные цели (как глобальную, так и задачи подсистем) почти всегда, за исключением достаточно редких случаев и ситуаций. Основную задачу шахты- добычу угля- нельзя пересматривать, стараясь учесть возможные события, вероятность которых меньше заранее оговоренного предела вероятности наступления.
> принцип эмерджентности, учитывающий два типа изменений в системе: количественные, определяемые алгебраические сложения исходных свойств и качественные (эмердженты), несводимые к исходным и не обусловленные только ими.
Итак, в соответствии с вышеперечисленными принципами системного подхода можно выделить следующие этапы решения проблемы построения интегрированной модели шахты:
♦ выбор критерия оценки эффективности функционирования шахты и ее подсистем. Этот этап плохо формализуется, поэтому успех определяется прежде всего искусством и опытом исследователя, глубиной его понимания по-
ставленной проблемы. (в последнее время при выборе вариантов строительства новых или реконструкции действующих предприятий за критерий оптимальности принимаются приведенные затраты);
♦ определение границы объекта
«угольная шахта» и его первичная структуризация. Совокупность
объектов и процессов, имеющих отношение к поставленной цели, разбивается на два класса: шахту и внешнюю среду. Такое разделение происходит в результате последовательного перебора и включения в систему объектов и процессов, оказывающих заметное влияние на процесс достижения поставленных целей.
♦ фиксирование и формализация параметров, характеризующих технологические процессы шахты;
♦ анализ и корректировка
имеющихся, разработка новых конкретных технологических моделей, имеющих интерфейс взаимодействия и составляющих единую математическую модель
угольной шахты. Этот этап можно разбить на следующие подэтапы:
• формирование пространства состояний и параметризация, т.е. описание выделенных элементов системы и элементарных воздействий на нее с помощью тех или иных параметров в некоторой системе координат.
• установление различного рода зависимостей между введенными параметрами в сформированной системе координат.
♦ создание вычислительной среды, поддерживающей совместную работу коллектива моделей и реализующей концепцию системного моделирования[1].
В общем виде процесс системного моделирования угольной
шахты представлен на рис. 1. Рас-
смотрим какие модели должны входить в комплексную интегрированную модель угольной шахты.
Все технологические процессы в угольной шахте проистекают в пространстве горных выработок и наземной инфраструктуры. Поэтому, очевидно, что базовым элементом интегрированной модели шахты, с привязкой к ко-
торой строятся все составляющие модели, входящие в интегрированную, является геометрическая модель пространственной динамики шахтных выработок.
Привязке сети горных выработок в трехмерном пространстве горного отвода предшествует этап геометризации участка месторождения. Он заключается в разработке моделей, описывающих основные горно-геологические, физико-механические параметры и их пространственную динамику. При этом описываются следующие геологические поверхности и поля:
♦ поверхности контакта залежей полезного ископаемого с боковыми породами;
♦ геометрические объекты, соответствующие аномалиям, учет которых необходим при проектировании топологии горных выработок (участки разломов, геологических нарушений, зоны плывунов, обводненные участки);
♦ распределение качественных характеристик полезного ископаемого в трехмерном пространстве;
♦ пространственная динамика физико-механических свойств полезного ископаемого и боковых пород;
♦ земная поверхность в пределах горного отвода с выделением запретных зон[3].
При формировании технологии сети горных выработок целесообразно выделить три элемента, определяющих пространственное положение выработки (координаты начала и конца 1-й выработки (х,к, у,н, 2н), (хк, угк, 2,к) соответственно, функцию, описывающую пространственную траекторию 1-й выработки /(.х, у, 2)), а также пять классов выработок, пространственное положение которых определяется:
1) полностью заданием координат (х,н, ун, 2?) и (хк, у,к, 2к). К этому классу относятся выработки, которые по функциональному назначению должны всегда сохранять прямолинейность (на пример, вертикальные стволы);
2) заданием координат начала и конца, а также функцией, описывающей траекторию выработки, вид которой зависит от:
а) геометрических характери-
стик залежи полезного ископаемого (например, транспортный
штрек, пройденный по пласту полезного ископаемого);
б) технологического и функционального назначения данной выработки (например, объездные выработки околоствольного двора);
в) геометрических характеристик боковых пород (например, полевой штрек, пройденный в слое горных пород высокой устойчивости);
г) геометрии и пространственного положения аномальных зон[3].
Таким образом, функции, описывающие пространственную траекторию выработок, полностью определяются при задании координат начала и конца выработок и наличии формализованного описания геометрии горного отвода. Так как сеть горных выработок является связной, пространственная ориентация основных вскрывающих и подготовительных выработок определяется однозначно в процессе задания таких проектных параметров, как место расположения промплощадок, высота этажа, отметки транспортных, вентиляционных, закладочных горизонтов, которые можно отнести к основным варьируемым параметрам для данного технологического варианта проектируемого предприятия, [3].
На основе модели пространственной привязки строятся модели следующих подсистем технологических процессов угольной шахты (рис.2):
♦ очистные работы;
♦ транспорт, подъем;
♦ сортировка, бункеризация, отгрузка;
♦ проведение и поддержание горных выработок;
♦ вентиляция;
♦ водоотлив, дегазация;
♦ энергоснабжение;
Возможность реализации интерфейса взаимодействия между различными локальными моделями предполагает, как отмечалось выше, наличие единой информационной технологической среды, единого информационного обеспечения.
Всю информацию можно объединить в шесть БДиЗ:
1. Геология. Здесь хранится и обрабатывается информация по угольному месторождению на котором проектируется объект:
характеристики угольных пластов и вмещающих пород по разведочным линиям, скважинам, шахтным замерам; данные о геологических нарушениях и гидрогеологии; математические модели изменчивости природных факторе; характеристики природных факторов по технологическим контурам (выемочные столбы и поля, подготовительные выработки, целики и участки прирезаемых запасов).
База данных "Геология" имеет две развернутые взаимосвязанные структуры информации: символьную и графическую. Графическая
структура обеспечивает визуализацию следую-
щих геологических объектов: шахтное поле,
пластовая карта, геологические разрезы, структурные колонки.
2. Технология. Содержит информацию по угольной шахте, ее блокам, крыльям, выемочным столбам и полям, горным выработкам, принятым средствам механизации. Данная база также имеет две структуры: символьную и графическую. В символьной содержатся различные цифровые данные, в графической — образцы технологических объектов (различные классы выработок).
3. Оборудование и
материалы. Включает
показатели по всей номенклатуре применяемого на проектируемых объектах оборудования. Информация базы служит основой для выпуска заказных спецификаций по оборудованию.
4. Расценки и норма-
тивы. Содержит расценки и нормативы для видов строительно-мон-
тажных и горных работ. Информация базы служит основой для выпуска сметной документации и экономических расче-
тов[2].
5. Охрана окружающей среды. Включает данные по биосфере окружающей среды, информацию по нормам и затратам на ее защиту от вредных антропогенных воздействий в процессе функционирования шахты.
6. Данные экономического анализа и прогноза рыночной конъюнктуры. Описывает динамику развития состояния угольного рынка.
Вычислительные модули строятся, исходя из концепций, заложенных в интегрированную модель, и оперируют данными из
БДиЗ. Они фактически реализуют задачи оптимизации шахты в целом и ее подсистем - та цель собственно из-за которой и проводится анализ угольной шахты и синтез ее системной модели.
В настоящее время нет научно обоснованной теории выделения подсистем и в каждом конкретном случае оно зависит от целей и методов исследования, опыта исполнителей. Выделим подсистемы, опираясь на современную теорию и опыт проектирования шахт.
Система разработки, способы механизации и управления кровлей оптимизируются совместно и характеризуют очистные работы, т. е. определяют параметры очистного забоя - производительность, себестоимость 1 т угля, необходимое количество воздуха.
Далее решается вопрос о способе размещения и числе очистных забоев на пласте, т. е. выбираются рациональный способ подготовки пласта и концентрация работ. Основные показатели добычного участка (комплекса очистных забоев на крыле пласта, ограниченного откаточным и вентиляционным штреками) - производительность, себестоимость, необходимое количество воздуха -определяются соответствующими показателями составляющих его очистных забоев, их числом, способом размещения, видом применяемого на участке транспорта, расположением и параметрами нарезных и подготовительных выработок и расстоянием между откаточным н вентиляционным штреками.
Таким образом, вся система «Проектируемая шахта» может быть описана тремя моделями, соответствующих трем пространственно и технологически обособленным подсистемам:
1. Очистной забой;
2. Добычной участок;
3. Комплекс вскрывающих выработок [5].
Все подсистемы объединены общей целью функционирования и целым рядом факторов, причем некоторые из них могут быть определены в одной модели и служить исходной информацией при
построении другой (например, производительность очистного забоя при построении модели добычного участка).
Показатели добычного участка являются основными исходными данными при проектировании вскрытия шахтного поля и технологических модулей (вентиляции, транспорта по капитальным выработкам, водоотлива, электроснабжения и т.д.).
Задача построения интегрированной модели и разработки вычислительных модулей отличается большой степенью сложностью и невозможно ее представить без использования инструментальных средств, позволяющих автоматизировать выполнение различных этапов работ:
> средства решения оптимизационно-вычислительных задач. Обычно в этой роли выступают языки программирования высокого уровня;
> средства работы с данными (структуризация, накопление, обработка). Здесь речь идет о системах управления базами данных (СУБД). В настоящее время имеются мощные инструментальные средства по созданию и поддержке распределенных баз данных (8рЬ-сервера). Набирает темпы процесс улучшения взаимодействия серверов БД и языков программирования;
> средства структурно-
функционального моделирования. Средства, помогающие произвести декомпозицию сложной системы. Этап анализа угольной шахты является наиболее важным при решении поставленной задачи. От того насколько правильно построена структурно-функционального модель угольной шахты и специфицированы подпроцессы и потоки завит успех или неудача всей задачи;
> геоинформационные системы. ГИС-системы предназначены для представления и работы с пространственными данными -данными, связанными с объектами, имеющими пространственную привязку, например положения горной выработки, ее сечение, длина и т.п.;
> средства имитационного моделирования. Существует целое семейство универсальных языков имитационного моделирования (например, вР88), а также многочисленные инструментарии, моделирующие конкретную проблему;
> 3-Б графика реального времени. Стремительное развитие технологий 3-Б графики породило довольно большое количество программных продуктов в этой области. Однако, требованиям к графике выдвигаемые при проектировании шахты, удовлетворяют считанные единицы. Среди них особо можно отметить ЛСЛЭ-продукты, давно и плодотворно применяемые при проектировании.
К слову сказать, стремление функционально различных инструментальных средств к ассимиляции друг другом и простоты взаимодействия отражает общую тенденцию к интеграции программных средств, к концепции «единого документа», когда документ, наиболее полно отражающий некую предметную область, можно свободно передавать между программами, каждая из которых работает с частью целого. Построение единой интегрированной модели угольной шахты в идеале тоже должна привести к ситуации когда документ, содержащие всю информации о некоторой шахте, можно будет открыть в графическом редакторе, чтобы добавить новую выработку, затем передать его в СУБД, чтобы ввести параметры этой выработки и тут же, вызвав оболочку языка, написать нужный код.
Стоит особо отметить все увеличивающуюся и приобретающую доминантный оттенок роль средств удаленного диалогового взаимодействия. Сейчас ни одна серьезная система не обходится без предоставления своих возможностей пользователю через Шегпе^ Задача поддержки удаленных пользователей при построения интегрированной модели угольной шахты становится не просто вопросом популяризации, а выживания в мире информационных технологий.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ю.Л. Барон «О проблеме технологического моделирования». «Моделирование технологических процессов на угольных шахтах».Сборник докладов на научном семинаре, Институт А.А .Скочинского -1993г
2. В.М. Еремеев, Е.Я. Диколенко «Автоматизированное проектирование угольных шахт», Липецкое издательство, 1997г.
3. В.И. Штеле «Имитационное моделирование развития подземных горных работ», Новосибирск, 1984г.
4. А.С. Бурчаков, А.С. Малкин, М.И. Устинов «Проектирование
шахт», «Недра», 1985г.
С. Цой, Г.П. Данилина, Е.Н. Гуц «Автоматизация проектирования
вскрытия шахтных полей», Наука, 1973г.
© Л.А. Бахвалов, О.В. Шпильчевский
Файл: БАХВ_3СТ
Каталог: в:\С диска по работе в универе\01АВ_99\01АБ4_99\Все
Шаблон: С:\и8еге\Таня\АррБа1а\Коат^\Мюго80Й\ШаблоныШогта1Ло1т
Заголовок: Моделирование состояния горнодобывающей промышленности на основе
эконометрических моделей Содержание:
Автор: Гитис Л.Х.
Ключевые слова:
Заметки:
Дата создания:
Число сохранений:
Дата сохранения:
Сохранил:
Полное время правки:
Дата печати:
При последней печати страниц: слов:
знаков:
11.06.1999 10:08:00
4
11.06.1999 10:16:00 Гитис Л.Х.
5 мин.
14.12.2008 20:22:00 10
5 399 (прибл.)
30 780 (прибл.)
