CC BY
21
РАЗРАБОТКА МОДУЛЯ «УСРЕДНИТЕЛЬНЫЙ СКЛАД» ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ КАЧЕСТВА ПОЛЕЗНОГО ИСКОПАЕМОГО В КАРЬЕРЕ
Стаценко Лариса Геннадьевна
канд. тех. наук, доцент каф. автоматизации и информационных систем
Рудненского индустриального института, г. Рудный
E-mail: stacenko larisa@mail. ru Брановец Наталья Евгеньевна старший преподаватель каф. автоматизации и информационных систем
Рудненского индустриального института, г. Рудный
E-mail: branovetsne@mail. ru
DEVELOPMENT OF A MODULE “BLENDING STOCK YARD” OF INFORMATION SYSTEM FOR STABILIZING ORE QUALITY IN OPEN
PIT MINE
Statsenko Larissa
Candidate of Science, Associated Professor of Automation and Information Systems
Department of Rudny Industrial Institute, Rudny
Branovets Natalya
Senior Lecturer of Automation and Information Systems Department
of Rudny Industrial Institute, Rudny
АННОТАЦИЯ
Описана информационная система для формирования эффективных технологических схем горных работ в карьере, обеспечивающих требуемое качество руды, подаваемой на обогащение. Модуль «Усреднительный склад» обеспечивает оптимальный порядок заполнения и разгрузки усреднительного склада. Использованы методы имитационного моделирования и математического программирования.
ABSTRACT
The paper describes information system for designing effective technological schemes for open pit mining operations to meet quality requirements of ore fed to the processing plant. Information system’s module “Blending stockyard” developed by authors allows to use optimal scheme of loading and unloading blending stockpile. Methods of imitation modeling and programming are used to develop an algorithm of the module.
Ключевые слова: усреднение руд, усреднительный склад, имитационная модель.
Keywords: ore blending, blending stockyard, imitational model.
Усреднение, как необходимый комплекс мероприятий при разработке месторождений открытым способом
Усреднение качества полезных ископаемых — это совокупность технологических и организационных мероприятий, проводимых с целью обеспечения необходимого постоянства качества твёрдых полезных ископаемых в процессе их добычи и первичной переработки [5].
Усреднению подвергают руды чёрных и цветных металлов, горнохимическое сырьё, ископаемые угли и другие полезные ископаемые. Необходимость усреднения качества возникает при существенной изменчивости показателей качества полезных ископаемых, поступающих на переработку, т. к. их нестабильность отрицательно влияет на технологию переработки и её экологические последствия. При переработке неоднородных по качеству полезных ископаемых снижаются извлечение полезных компонентов и выход конечной продукции, возрастают потери и материальнотрудовые затраты. Так, уменьшение колебания железа в рудной шихте на 1 % дает прирост производительности доменных печей на 4—6 %, позволяет уменьшить расход кокса на 3 % и известняка на 6—8 %. Значительно улучшаются показатели металлургических заводов при плавке металлов из однородных руд и т. д. Поэтому обеспечение стабильности добываемого полезного ископаемого является одним из основных промышленных требований к его качеству [2].
Проблемы усреднения руд широко исследованы в трудах зарубежных и российских ученых и специалистов [3—7].
Усреднение качества включает в себя как технологические мероприятия горного производства, обеспечивающие благоприятные условия для смешивания, и усреднение качества в процессе добычи (изменения системы
разработки и её параметров, средств механизации, общей технологии, схемы добычи и первичной переработки полезных ископаемых), так и организационно-управляющие действия. Начинается процесс усреднения качества с перспективного и текущего планирования горных работ и продолжается при оперативном управлении. При планировании в соответствии с плановыми объёмами и качеством полезных ископаемых устанавливают направление развития горных работ и конкретные участки и блоки месторождения, подлежащие отработке в планируемые календарные сроки (вплоть до суточных и сменных). На втором этапе оперативного управления регулируется нагрузка на забои в зависимости от достигнутого объёма и качества полезных ископаемых в участковых и общерудничных грузопотоках и фактического качества руды в забоях. Третьей фаза усреднительного процесса осуществляется в процессе формирования транспортных потоков, обеспечивающих необходимое смешивание полезных ископаемых в участковых и общерудничном звеньях. Четвертый и наиболее эффективный этап - перегрузка руд на внутрикарьерных складах, аккумулирование полезных ископаемых в рудоспусках, камерах околоствольного двора, а также в бункерах и штабелях на поверхности.
Для планирования и оперативного управления горными работами в карьерах в режиме усреднения, как правило, используются математические методы исследования операций — имитационное моделирование, линейное и нелинейное программирование, статистические методы и др. При этом устанавливают наиболее вероятную картину распределения во времени качества полезных ископаемых по забоям, исходя из чего определяют объёмы добычи из каждого забоя и соответственно количество погрузочных и доставочных средств, резервные забои и оборудование.
Информационная система стабилизации качества полезного ископаемого в карьере
Целью данного исследования является разработка информационной системы поддержки принятия решений формирования эффективных
технологических схем стабилизации качества рудопотока в карьере, посредством оптимизации технологических схем выемки, транспортных потоков и технологии усреднения на складах, проводимая в рамках гранта МОН РК, выполняемого по бюджетной программе 055 «Научная и/или научнотехническая деятельность» (№ госрегистрации 0112РК02423).
Информационная система представляет собой интегрированное решение, обеспечивающие планирование и оперативное управление на всех четырех стадиях усреднения.
Рисунок 1. Кибернетическое описание ИСуправления качеством
рудопотоков
Х1 — Параметры карьера: производственная мощность, способ разработки, технологические схемы отработки, горнотранспортная система
Х2 — Параметры обогатительного комплекса: требуемое качество и объем рудопотока
Х3 — Горно-геологические параметры месторождения: условия залегания, тип оруденения, минимальное промышленное содержание, запасы
Х4 — Нормативные требования о ограничения, накладываемые законодательством на параметры горных работ
Х5 — Климатические и горно-геологические условия и — Технологические схемы и параметры усреднения У — Параметры рудопотока на выходе из карьера
У’ — «Обратная связь», обеспечиваемая контролем параметров рудопотока лабораторией и приборами
Система управления качеством рудопотока может быть описана в рамках кибернетического подхода теории систем (рисунок 1).
Модульная структура информационной системы
Рисунок 2. Укрупненная модульно-функциональная структура информационной системы принятия решений формирования технологических схем стабилизации качестварудопотока
* — корректировка выполняется в случае невозможности достижения требуемого уровня стабилизации качества модулем «Усреднительный склад» ** — корректировка выполняется в случае невозможности достижения требуемого уровня стабилизации качества модулями «Усреднительный склад» и «Автотранспорт»
Анализ способов усреднения и задач оперативного планирования и управления горнодобывающих предприятий позволил выделить четыре взаимосвязанных модуля системы, осуществляющих моделирование всего цикла добычи полезного ископаемого до момента подачи на обогащение: планирование развития горных работ — модуль «Рабочая площадка», выемка и
погрузка — модуль «Забой», транспортировка — модуль «Автотранспорт» и складирование — модуль «Усреднительный склад» (рисунок 2).
Каждый модуль соответствует одному из этапов усреднения. Если результат на конечном этапе не достигнут — руда на выходе склада не соответствует требованиям обогатительного комплекса, то происходит возврат на предыдущий этап и моделирование повторяется, пока не будет получен рудопоток требуемого качества.
Модуль «Усреднительный склад»
В данной статье рассмотрено алгоритмическое решение задачи усреднения на внутрикарьерном складе, реализованное в программном модуле «Усреднительный склад».
Предложена технология загрузки склада, которая позволяет оперативно распределять прибывающие для разгрузки автосамосвалы по зонам склада, так чтобы обеспечить наименьшее отклонение в отгружаемых порциях от планового качества руды.
Склад представлен в виде двумерного массива. В качестве входных параметров модели используются его геометрические параметры — ширина, длина, высота, а также плановое значение качества руды на выходе склада:
• W — ширина склада (м);
• L — длина склада (м);
• H — высота склада (м);
-5
• Po — плотность руды (т/м );
• Plan — плановое значение качества руды, (%).
Алгоритм модели
Ввод значений W - ширина склада (т^1 L - длина склада (и) Н - высота склада (м) Ро - шютнэсть руды (т/м")
Р1ап-плаюЕое значение качества руды,
Вычисляем объем и массу руды V = (W*L*H)/2 (м3) М = Po*V (т) Отсыпка первого слоя
Подсчитываем среднее значение по зонам ЭйпасЬ - среднее значение качества по столбцам (зонам), (%) ЗгётсЬ = вит I п
Генерация новой порции руды в автосамосвапе Sam = Int((20 * Rnd) +10), (%)
Проверяем заполнен ли склад If ol = L
Конец
Подсчет отклонений по зонам от плана и отклонений самосвала от плана PlanOtkl = Plan - Sam StOtkl = Plan - SrZnach
Перебор зон Fori= 1 To L
Заполнена ли зона
Входит ли зона в диапазон возможных для разгрузки
Пополнение массива возможных для разгрузки зон
Нет
__________________j [_____________________
mm - минимальное абсолютное значение NSloy - координата строки,
NZona - координата столбца
Отсыпка соотве тствующего слоя в соответствующей зоне
Рисунок 3. Блок-схема алгоритма модели
1. Задаются геометрические параметры усреднительного штабеля, плановое значение усредняемого компонента на выходе склада, параметры транспорта.
2. Генерируется значение качества руды во вновь прибывающем на склад автосамосвале: Sam — значение качества в прибывшем самосвале, (%).
3. В зависимости от заданной величины ширины склада случайным образом заполняется первая строка таблицы зон (отсыпается первый слой штабеля).
4. Для каждой зоны определяется среднее значение ее слоев и их количество (средние значения по столбцам (зонам) выводятся в следующей строке таблицы: SrZnach, (%)).
5. Для каждого прибывающего автосамосвала определяется отклонение планового значения от значения качества прибывшего самосвала по формуле (1):
PlanOtkl = Plan - Sam (%) (І)
По формуле (2) вычисляется отклонение планового значения качества от среднего значения по зонам:
StOtkl = Plan - SrZnach(%) (2)
Условие вхождения зоны в поле альтернатив для возможной разгрузки определяется следующим образом:
• если среди отклонений по зонам нет значений, удовлетворяющих условию: отклонение значения качества руды в самосвале от плана > О и отклонение среднего качества по зонам от плана < О или отклонение значения качества руды в самосвале от плана < О и отклонение среднего качества по зонам от плана > О, то среди имеющихся значений находим минимальное абсолютное значение: min и координаты зоны минимального элемента: NSloy
— координата строки, NZona — координата столбца;
• если среди отклонений по зонам есть значения, удовлетворяющих условию: если отклонение значения качества руды в самосвале от плана > О и отклонение среднего качества по зонам от плана < О или отклонение значения качества руды в самосвале от плана < О и отклонение среднего качества по зонам от плана > О, то среди имеющихся значений находим максимальное абсолютное значение: max и координаты зоны максимального элемента: NSloy
— координата строки, NZona — координата столбца.
Следующий самосвал разгружается на складе согласно полученным выше координатам, после чего производится пересчет средних значений качества по зонам, количества слоев в зонах, величин отклонений.
Далее действия повторяются с момента генерации нового значения качества пришедшего на склад самосвала. Условием выхода из алгоритма является полное заполнение склада.
Программная реализация приведенного на рисунке З и описанного выше алгоритма позволяет формировать оптимальную последовательность разгрузки автосамосвалов в зонах усреднительного склада.
Результаты моделирования
Для моделирования использованы данные о плановом и реальном содержании железа карьеров Северного Казахстана: Качарского, Сарбайского, Куржунскульского, Соколовского и Лисаковского. Вид типового внутрикарьерного усреднительного склада приведен на рисунке 4.
Рисунок 4. Перегрузочно-усреднительный склад железной руды в карьерах
Северного Казахстана
Стабилизация качества руд этих месторождений осуществляется по содержанию в руде железа (Бе), как полезного компонента и серы, как вредного компонента. Среднее плановое содержание Бе железной руде составляет 35— 40 %, колебания в руде, поступающей на усреднительный склад в диапазоне от 15 до 55 %, содержание серы в руде колеблется от 0,5 до 5,3 %, среднее — 2,2 %.
Модель имеет ограничение — возможность управления по одному показателю качества — содержанию железа.
В связи с этим, моделирование проводилось на основе параметров представленных в таблице 1.
Параметры параметров процесса Таблица 1. усреднения на складе
Параметры моделирования Значение для моделирования
Г еометрические параметры усреднительного
склада:
Длина 18—62 метра
Ширина 28 метров
Высота 7—8 метров
Плотность железной руды 3,6 тонн/м3
Ширина кузова автосамосвала 6,4 м
Г рузоподъемность автосамосвала 120 тонн
Плановое содержание железа в руде, % 30—35
Контролируемыми параметрами модели является относительное отклонение аРе содержания железа в руде от планового значения.
Рисунок 5. Форма ввода исходных данных для моделирования
Форма ввода исходных данных приведена на рисунке 5. Результатом моделирования является заполненный массив склада, представленный на рисунке 6, а также выходные параметры рудопотока — среднее содержание железа по зонам склада и среднеквадратическое отклонение содержания от
планового значения. На рисунке 6а визуально заметно, что при разгрузке по схеме обеспечивается более равномерное смешивание разнокачественных слоев руды, тогда как рисунок 6б свидетельствует о наличии явно выраженных «бедных» и «богатых» рудных зон. Таким образом, в первом случае будет обеспечиваться наилучшее усреднение рудопотока.
а) б)
Рисунок 6. Результат моделирования — заполненный склад: а — с разгрузкой по схеме на основе предложенного алгоритма, б — с
бессистемной разгрузкой
По результатам экспериментов, среднеквадратическое отклонение содержания железа в зонах склада от планового и среднего значений при разгрузке самосвалов по схеме ниже в 1,2—3 раза, чем при бессистемной разгрузке.
Выводы:
Модель усреднительного склада отражает существенные свойства складов отвального типа с автомобильно-железнодорожным транспортом, организуемых в карьерах и пригодна для формирования эффективных схем разгрузки автосамосвалов с учетом усреднения руды по одному из полезных компонентов. Предварительные результаты моделирования получены с использованием среды программирования VBA и позволяют сделать положительные выводы о возможности практического внедрении модуля в составе системы поддержки принятия решений для формирования эффективных технологических схем стабилизации качества полезного ископаемого в карьере.
Список литературы:
1. Бастан П.П., Азбель И.И., Ключкин Е.И. Теория и практика усреднения руд. — М.: Недра, 1979. — 255 с.
2. Мирошниченко Л.А., Тилепов З.Т., Гуляева Н.Я. и др. Справочник «Месторождения железа Казахстана»/ Л.А. Мирошниченко, З.Т. Тилепов, Н.Я. Г уляева — Алматы.: Комитет геологии и охраны недр Министерства экологии и природных ресурсов Республики Казахстан, 1998. — 485 с.
3. Стаценко Л.Г. Моделирование рудопотока на входе усреднительного склада. //Промышленность Казахстана. — 2008. — № 2(№ 47). — C. 43—47.
4. Стаценко Л.Г. Разработка программного модуля «модель усреднительного
склада». //VI Международная научно-практическая конференция «ГЕОТЕХНОЛОГИЯ-2007: Проблемы и пути устойчивого развития
горнодобывающих отраслей промышленности»: тезисы докл. — Алматы, 2007. — С. 115—118.
5. Усреднение качества. Горная энциклопедия. [Электронный ресурс]. — Режим доступа. — URL: http://www.mining-enc.ru7u/usrednenie-kachestva/ (дата обращения: 25.12.2012).
6. Gy P.M. A new theory of bed-blending derived from the theory of sampling. Development and full-scale experimental check. / P.M. Gy // International Journal of Mineral Processing — 1981. Vol. 8, P. 201—238.
7. Robinson G.K. How much would a blending stockpile reduce variation? / G.K. Robinson// Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems — 2004. Vol. 74, P. 121—133.
