CC BY
30
УДК 669.053.4:004.896
Е.А. ГОРБАТОВА, канд. техн. наук, зав. каф., ФГБОУ ВПО "Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова", Магнитогорск,
М.В. ЗАРЕЦКИЙ, канд. техн. наук, доц., ФГБОУ ВПО "Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова" , Магнитогорск,
И.З. ШИЯХМЕТОВА, студ., ФГБОУ ВПО "Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова", Магнитогорск
НЕЧЕТКОЛОГИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ СПОСОБА ВОВЛЕЧЕНИЯ В ПРОИЗВОДСТВО НЕКОНДИЦИОННОГО СЫРЬЯ В ГИДРОМЕТАЛЛУРГИИ
Рассмотрен выбор способа вовлечения в производство некондиционного сырья в гидрометаллургии. Обоснован многокритериальный выбор одного из трех вариантов вовлечения в производство: дофлотация, выщелачивания или утилизации. Разработана экспертная система для поддержки принятия решений в гидрометаллургии. Библиогр.: 10 назв.
Ключевые слова: гидрометаллургия, дофлотация, выщелачивание, утилизация, экспертная система.
Постановка проблемы. Горно-обогатительные предприятия Южного Урала функционируют в условиях снижения сырьевого потенциала, в результате чего в качестве потенциальных ресурсов рассматриваются отходы горно-обогатительного производства. В частности, актуальной является задача оперативного вовлечения в производство текущих хвостов горно-обогатительного производства. Вовлечение в производство состоит в извлечении из них ценных компонентов или в утилизации - использовании без извлечения ценных компонентов. Оперативное вовлечение в производство текущих хвостов позволяет устранить их накопление в хвостохранилищах и, тем самым, уменьшить негативное воздействие горно-обогатительных предприятий на окружающую природную среду.
Существенные для вовлечения в промышленное производство характеристики текущих хвостов обогащения определяются свойствами используемого сырья и особенностями технологического процесса обогащения. Значения этих характеристик подвержены изменениям со
■ © Е.А. Горбатова, М.В. Зарецкий, И.З. Шияхметова, 2013
значительным непредсказуемым разбросом. Таким образом, система поддержки принятия решений (СППР) для выбора способа вовлечения в производство текущих хвостов горно-обогатительного производства должна учитывать наличие неустранимой неопределенности в исходных данных.
Ранее уже были предложены нечеткологическая экспертная система для выбора конкретных характеристик технологического процесса переработки некондиционного сырья [1] и основанная на логическом выводе система определения способа вовлечения в производство некондиционного сырья [2]. Последняя система предполагает использование усредненных характеристик некондиционного сырья. Усреднение характеристик "маскирует" ситуацию неустранимой неопределенности, характерную для гидрометаллургии [1]. Экспертная система, использующая усредненные характеристики некондиционного сырья удовлетворительно функционирует при относительно стабильных значениях этих характеристик. При наличии большого разброса в их значениях экспертная система такого вида может дать ошибочные рекомендации.
В настоящее время имеется возможность оперативного получения детальных характеристик некондиционного сырья, что позволяет отказаться от использования его усредненных характеристик. Возникает необходимость построения экспертной системы для определения способа вовлечения в производство текущих хвостов обогащения, эффективно использующей оперативную информацию о наиболее существенных параметрах текущих хвостов обогащения. Методологической основой данной экспертной системы должна служить теория многокритериальной оптимизации [3, 4].
Анализ литературы. Проблемы оптимизации технологических процессов в гидрометаллургии в настоящее время активно обсуждаются в научной периодике. В [5] содержится обзор применяемых в настоящее время методов оптимизации в данной сфере. Основные подходы, применяемые при разработке экспертных систем в гидрометаллургии, изложены в [6]. Следует отметить, что в данных работах рассматриваются оптимизация и определение параметров при априори выбранном технологическом процессе.
Современная методология принятия решений в условиях неустранимой неопределенности изложена в [7, 8]. Примеры нечеткого многокритериального анализа с применением парных сравнений приведены в [9, 10].
Цель статьи. Разработка алгоритма функционирования нечеткологической экспертной системы, предназначенной для функционирования в составе СППР гидрометаллургического производства.
Вовлечение в производство некондиционного сырья может осуществляться путем переработки - извлечения полезных компонентов, а также путем утилизации - использования без извлечения полезных компонентов [2]. Переработка некондиционного сырья осуществляется чаще всего с помощью дофлотации или выщелачивания. Утилизация некондиционного сырья может быть выполнена различными способами в зависимости от его механических, физико-химических свойств.
Отметим, что переработка возможна лишь в том случае, когда содержание в сырье полезного компонента не меньше некоторой априори заданной величины. Если это условие не выполнено, некондиционное сырье подлежит утилизации.
В настоящее время сложилась следующая система приоритетов. В первую очередь рассматривается целесообразность дофлотации. Если проведение дофлотации нецелесообразно, рассматривается целесообразность выщелачивания. В том случае, когда дофлотация и выщелачивание нецелесообразны, применяется утилизация.
Следуя логике приоритетов, процесс принятия решений состоит из двух этапов. На первом этапе рассматривается вопрос о целесообразности дофлотации. Если проведение дофлотации целесообразно, работа системы завершается. В противном случае система переходит ко второму этапу - рассмотрению вопроса о целесообразности проведения выщелачивания. Если выщелачивание нецелесообразно, принимается решение об утилизации.
Сведения об основных характеристиках некондиционного сырья могут быть в настоящее получены с разной степенью точности. Это могут как качественные данные типа «имеется (отсутствует)», так и количественные, характеризующие принадлежность интервалу. В рассматриваемой системе количество интервалов не превышает трех, поскольку при большем числе интервалов эксперты затрудняются в оценке ситуации.
Рассмотрим основные параметры:
- V - содержание полезного компонента, находится в интервале между кондиционным содержанием УСопё и минимальным содержанием VMin, интервал разбивается на 3 подинтервала II = [УМт, V!), 12 = [VI, V 2), 13 = [V 2, УСопй);
- TSplice - тип преобладающего содержания минерала (в мономинеральных сростках - MonoSplice или полиминеральных сростках - PolySplice);
- LClass — крупность класса рудных минералов (L1 - более 75% в крупном классе, L2 - от 75% до 50% в крупном классе, L3 - менее 50% в крупном классе);
- Dom - рудный минерал в полиминеральном сростке является преобладающим ( DomY - является, DomN - не является);
- Porosity - наличие трещиноватости и пористости в полиминеральных сростках (PorosityY - имеется, PorosityN -отсутствует);
- Silicates - наличие слоистых силикатов (SilicatesY - имеются, SilicatesN - не имеются).
В соответствии с двухэтапной схемой выбора технологического процесса введем обозначения:
Р1 - дофлотация, Р2 - дополнительный выбор между
выщелачиванием и утилизацией (для первого этапа);
Q - выщелачивание, Q - утилизация (для второго этапа, если он требуется).
В качестве критериев выбора рассматривается соответствие технологического процесса основным параметрам некондиционного сырья.
Для первого этапа выбора с помощью квалифицированных экспертов получены следующие оценки.
Для критерия V :
- при V е 13 явное преимущество Р1 над Р2;
- при V е 12 существенное преимущество р над Р ;
- при V е I1 почти слабое преимущество Р1 над Р2.
Для критерия TSplice:
- при TSplice = MonoSplice почти существенное преимущество Р1
над Р2;
- при TSplice = PolySplice почти существенное преимущество Р2 над Р1.
Для критерия LClass:
- при LClass = L1 явное преимущество Р1 над Р2 ;
- при LClass = L2 почти существенное преимущество Pi над P2;
- при LClass = L3 почти слабое преимущество P2 над Pi
Для второго этапа выбора с помощью квалифицированных экспертов получены следующие оценки.
Для критерия V:
- при V є !З явное преимущество Ql над Q2;
- при V є I 2 существенное преимущество Q над Q ;
- при V є Il почти слабое преимущество Ql над Q2.
Для критерия Dom:
- при Dom = DomY почти явное преимущество Q над Q ;
- при Dom = DomN почти явное преимущество Q2 над Ql.
Для критерия Porosity:
- при Porosity = PorosityY почти явное преимущество Q над Q ;
- при Porosity = PorosityN почти явное преимущество Q2 над Ql.
Для критерия Silicates:
- при Silicates = SiliocatesY почти явное преимущество Ql над
Q2 ; l
- при Silicates = SilicatesN почти явное преимущество Q2 над Ql.
В соответствии с исходными данными составляются матрицы
парных сравнений, на основании которых в соответствии с методикой многокритериального выбора определяется наиболее приемлемый в конкретных условиях технологический процесс.
Разработанная система опробована на реальных данных, получены удовлетворительные результаты.
Выводы:
- предложена методика построения нечеткологической экспертной системы для определения способа вовлечения в производство некондиционного сырья;
- разработан алгоритм для реализации экспертной системы;
- получены удовлетворительные результаты при работе с реальными данными.
Список литературы: 1. Горбатова E.A. Экспертная система в проектировании
технологических процессов в гидрометаллургии / E.A. Горбатова, А.И. Дюскина, М.В. Зарецкий // Вісник НТУ "ХПІ". Серія: Інформатика та моделювання. - Харків: НТУ "ХПІ". - 20l2. - №2 62 (968). - С. 40 - 45. І. ГорбатоваЕ.А. Гибридная экспертная система в гидрометаллургии / Е.А. Горбатова, М.В. Зарецкий, И.З. Шияхметова // Информационные технологии и системы. Материалы Второй международной конференции. - Челябинск: Изд-
во Челяб. гос. ун-та, 2013. - С. 157 - 159. 3. Беллман Р. Принятие решений в расплывчатых условиях / Р. Беллман, Л. Заде // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Сб. переводов. - М.: Мир, 197б. - С. 173 - 215. 4. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. - М.: Радио и связь, 1993. - 278 с. 5. Rintala L. The use of decision and optimization methods in selection of hydrometallurgical unit process alternatives / L. Rintala, K. Lillkung, J. Aromaa // Physochemical Problems of Mineral Processing. - 2011. - № 4б. -P. 229 - 242. 6. Wu Min An expert control system in purification process / Wu Min, Gui Wiehua, Xie Yongfang, Shen Deyao, Cai Zixing // Transactions of NFsoc. - 1996. - Vol. 6. - N° 2. - P. 125 - 131. 7. Зак Ю.А. Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных: Fuzzy-технологии / Ю.А. Зак - М.: Книжный дом "Либроком", 2013. - 352 с. 8. Сявавко М.С. Інформаційна система "Нечіткий експерт" /М.С. Сявавко - Львів: Видавничий центр Львівського нац. ун-ту, 2007. - 320 с. 9. Ротштейн О.П. Вибір проекту створення бренду за допомогою нечітких парних порівнянь / О.П. Ротштейн, С.Д. Штовба, О.В. Штовба // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. - 2005. - № 2. - С. 13 - 21. 10. ШтовбаД.С. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / Д.С. Штовба. -М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 288 с.
Поступила в редакцию 15.07.2013
Статью представил д-р техн. наук, проф. ФГБОУ ВПО Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова" Ячиков И.М.
УДК бб9.053.4:004.89б
Нечіткологічне визначення способу залучення до виробництва некондиційної сировини у гідрометалургії / Горбатова О.О., Зарецький М.В., Шияхметова І.З.
// Вісник НТУ "ХПІ". Серія: Інформатика та моделювання. - Харків: НТУ "ХПІ". - 2013. -№ 19 (992). - С. 10 - 15.
Розглянуто вибір способу залучення до виробництва некондиційної сировини у гідрометалургії. Обґрунтовано багатокритеріальний вибір одного з трьох варіантів залучення до виробництва: дофлотації, вилугування або утилізації. Розроблена експертна система для підтримки прийняття рішень у гідрометалургії. Бібліогр.: 10 назв.
Ключові слова: гідрометалургія, дофлотація, вилугування, утилізація, експертна система.
UDC 669.053.4:004.896
Fuzzy logic defining of the method of the involving in manufacture substandard raw materials in hydrometallurgy / Gorbatova E.A., Zaretsky M.V,Shyyakhmetova I.Z. // Herald of the National Technical University "KhPI". Subject issue: Information Science and Modelling. Kharkov: NTU "KhPI". - 2013. - № 19 (992). - P. 10 - 15.
We consider the choice of the method involving g in manufacture substandard raw materials in hydrometallurgy. Multi-criteria analysis justified the choice of one of three options to engage in production: additional flotation, leaching or disposal. A consulting model is developed for support of making decision in a hydrometallurgy. Refs.: 10 titles.
Keywords: hydrometallurgy, doflotaciya, lixiviating, utilization, consulting model.
