CC BY
27
ГИАБ. Горный информационно-аналитический бюллетень / MIAB. Mining Informational and Analytical Bulletin, 2020;(11-1):189-201 ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ / ORIGINAL PAPER
УДК 622.014.2:622.272 DOI: 10.25018/0236-1493-2020-111-0-189-201
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИЧЕСКИХ ОСНОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КАЛЕНДАРНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ГОРНЫХ РАБОТ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ПОДЗЕМНОЙ ОТРАБОТКИ РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
Д.А. Стадник1, О.З. Габараев1, Н.М. Стадник1, А.М. Тедеев1
1 Северо-Кавказский горно-металлургический институт (госудаственный технологический университет), Владикавказ, Россия
Аннотация: В современном мире цифровизация становится определяющим фактором успешности в конкурентоспособности горных предприятий. Это связано прежде всего с необходимостью постоянно увеличивать свою производительность и наращивать эксплуатационное превосходство. Очевидно, что современные компьютерные технологии позволяют открыть целый спектр новых возможностей для достижения целей по цифровизации горного производства. Горнодобывающие компании с мировыми именами инвестируют значительные средства в применение и развитие своей lT-инфраструктуры и новейших технологий с целью повышения автоматизации производства, перехода к безлюдной выемке полезных ископаемых и уменьшения издержек. Одним из наиболее перспективных направлений является применение компьютерных технологий для календарного планирования горных работ. В данной статье предложен алгоритм автоматизированного проектирования календарного плана развития горных работ в ГГИС, описаны принципы его формирования. Показано, что применение данного алгоритма позволяет получить динамический календарный план развития горных работ и отчеты по планированию в автоматическом режиме с учетом необходимых количественных и качественных характеристик. Также авторами обоснована необходимость разработки экспертной системы для повышения качества определения перспективных направлений развития горных работ и сформирована ее структура. Данная экспертная система базируется на правилах, необходимых для задания оптимального порядка отработки выемочных камер, подготовительных выработок, охранных целиков и других объектов, которые необходимы для составления календарного плана развития горных работ. В ее основе также лежит идея зафиксировать, формализовать и использовать знания и умения группы экспертов геологической, технической и маркшейдерской служб горного предприятия. Совершенствование методических основ автоматизированного календарного планирования развития горных работ при проектировании подземной отработки рудных месторождений
Ключевые слова: рудное месторождение, проектирование каркасов технологических единиц, прогнозирование и оценка запасов, горно-геологические информационные системы, проектирование календарного плана развития горных работ, достоверность данных. Для цитирования: Стадник Д.А., Габараев О.З., Стадник Н.М., Тедеев А.М. Совершенствование методических основ автоматизированного календарного планирования развития горных работ при проектировании подземной отработки рудных месторождений // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 11-1. — С. 189-201. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-111-0-189-201.
© Д.А. Огадник, О.З. Габараев, Н.М. Огадник, А.М. Тедеев. 2020.
Improvement of methodical framework for autonomous scheduling of mining operations during underground mine design and planning
D.A. Stadnik1, O.Z. Gabaraev1, N.M. Stadnik1, A.M. Tedeev1
1 North Caucasian Institute of Mining and Metallurgy (State Technological University), Vladikavkaz, Russia, e-mail: bezalina60@yandex.ru
Abstract: In the modern world, digitalization is becoming a determining factor of success in the competitiveness of mining enterprises. This is primarily due to the need to constantly increase their productivity and increase operational superiority. It is obvious that modern computer technologies can open up a whole range of new opportunities for achieving the goals of digitalization mining production. World-renowned mining companies are investing heavily in the application and development of their IT infrastructure and the latest technologies in order to increase production automation, transition to unpopulated mining and reduce costs. One of the most promising areas is the use of computer technologies for scheduling mining operations. The algorithm for computer-aided design of the mining development schedule in GGIS is proposed, and the principles of its formation are described in this article. It is shown that the application of this algorithm allows you to get a dynamic calendar plan for the development of mining operations and planning reports in automatic mode, taking into account the necessary quantitative and qualitative characteristics. Also, by authors the necessity of developing an expert system to improve the quality of determining promising areas of mining development is justified and its structure is formed. This expert system is based on the rules necessary for setting the optimal order of mining excavation chambers, preparatory workings, security pillars and other objects that are necessary for drawing up a calendar plan for the development of mining operations. It is also based on the idea to record, formalize and use the knowledge and skills of a group experts from the geological, technical and surveying services of a mining enterprise.
Key words: ore deposit, frameworks design of technological units, forecasting and estimation of reserves, mining and geological information systems, design of the mining development schedule, data reliability, design decision making, 3D-modeling, expert system for mining development's determining promising areas.
For citation: Stadnik D.A., Gabaraev O.Z., Stadnik N.M., Tedeev A.M. Improvement of methodical framework for autonomous scheduling of mining operations during underground mine design and planning. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2020;(11-1):189-201. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236-14932020-111-0-189-201.
Введение
В современном мире применение компьютерных технологий широко используется во всех отраслях и сферах деятельности, не исключением является и горно-металлургическая промышленность. Как показывают научные исследования, одним из наиболее перспективных направлений является применение новейших информационных технологий для календарного пла-
нирования горных работ на горнодобывающих предприятиях [1, 2].
Календарный план горных работ — это распределение объемов основных видов работ (вскрышных, добычных и горно-подготовительных) по годам и горизонтам [3]. Другими словами, можно сказать, что это расписание, по которому ведется отработка месторождения и на основании которого осуществляются все технологические
и организационные процессы на горнодобывающем предприятии, оценивается правильность их проведения. Качество составленного календарного плана определяет окончательную технико-экономическую оценку инвестирования строительства и эксплуатации горного предприятия.
Задачами календарного планирования горных работ занимались многие ученые, такие как Кузнецов Ю.Н., Егоров П.В., Ржевский В.В., Миллер С.О., Малкин А.С., Пастихин Д.В. и другие [4 — 7]. Также в данной сфере ведут свою деятельность научно-исследовательские институты, такие как Институт горного дела СО РАН (Сибирское отделение Российской Академии Наук), ВНИМИ (Научно-исследовательский институт горной геомеханики и маркшейдерского дела) и другие. В настоящее время составление календарного плана развития горных работ полностью возлагается на специалистов геологической, технической и маркшейдерской служб предприятия [8]. Однако рудные месторождения, как правило, характеризуются достаточно вариативным минеральным составом, как в качественном, так и в количественном отношении. При подземной разработке только в рудной зоне выделяют более 10 видов горной массы, до 6 типов балансовых руд и несколько видов вскрышных пород [9]. Поэтому при составлении календарного плана добычных работ эксперту-технологу приходится учитывать огромное количество параметров, необходимых для задания оптимального порядка отработки технологических единиц. Процесс календарного планирования горных работ на практике является очень трудоемким, это обусловлено тем, что все принятые в нем решения весьма тесно взаимосвязаны, и нарушение хотя бы одного из них может при-
вести к изменению всего календарного плана. Ко всему прочему, перед экспертом-технологом ставится также вторая задача — выявление несоответствий между календарным планом добычных работ и стратегическим планом предприятия с целью корректировки первого для достижения целей по второму. Таким образом, принимая во внимание многопараметричность данных задач, обработку больших цифровых данных, содержащихся в 3D-моделях месторождений полезных ископаемых, реализованных в современных горно-геологических информационных системах (ГГИС), а также системах управления горным производством, сжатые сроки корректировки принятых проектных решений при изменении горно-геологических параметров и состояния технологических процессов, решить проблему автоматизированного составления и актуализации оптимального календарного плана добычных работ без использования методов и средств искусственного интеллекта практически невозможно. Научные исследования показывают, что для решения подобного класса задач наиболее целесообразным является использование экспертных систем [10].
Соответственно, совершенствование методических основ автоматизированного календарного планирования развития горных работ при проектировании подземной отработки рудных месторождений с заданием оптимального порядка отработки технологических единиц и возможностью учета стратегического плана предприятия является актуальной научной задачей.
Методика исследования
В работе применен комплексный метод исследования, включающий системный анализ и научное обобщение передового опыта существующей
методической базы календарного планирования горных работ, экспертный анализ формирования календарного плана горного предприятия, технологическое и компьютерное моделирование, анализ инструментария автоматизированного проектирования современных ГГИС, позиционирование применения экспертной системы как инструмента искусственного интеллекта для решения задач автоматизированного календарного планирования добычных работ, апробация разработанных моделей и алгоритмов в производственной среде.
Результаты
В настоящее время для планирования горных работ действующие горнодобывающие предприятия все больше стали использовать ГГИС. Руководители предприятий стараются организовывать автоматизированные рабочие места для специалистов соответствующих горных служб, которые выполняют свою часть работы в ГГИС [11]. На мировом рынке представлено огромное количество ГГИС, выполняющих сходные задачи. К ним относятся «Geovia» (Франция), «Deswik» (Австралия), «Micromine» (Австралия), «Mincom» (Австралия), «Datamine» (Англия), «Leapfrog» (Новая Зеландия) и т. д. Но составление календарного плана для горнодобывающего предприятия в автоматизированном режиме с помощью данных программных продуктов требует дальнейшего развития [8, 12].
Проведенный авторами системный анализ научной задачи автоматизированного календарного планирования горных работ в современных ГГИС [13, 14] позволил выявить основные этапы разработки долгосрочного сводного календарного плана развития горных работ и сформировать алгоритм автоматизации данного процесса, который
представлен на рис. 1. Для визуализации результатов эксплуатации разработанного алгоритма была использована ГГИС «Micromine».
В блоке 1 производится проектирование каркасных моделей элементов системы разработки рудного месторождения, таких как выемочные камеры, подготовительные выработки (нарезные, вентиляционные, транспортные, капитальные и т. п.), охранные целики и другие объекты, которые необходимы для составления календарного плана развития горных работ (рис. 2). Кроме того, необходимо учитывать текущее состояние этих объектов, например, отработана ли горная выработка, выполнена ли там закладка выработанного пространства и т. п. Проектирование каркасных моделей системы разработки рудного месторождения производится в соответствии с действующими техническими регламентами, утвержденными на руднике, на основании исходных данных: SD-блочной геологической модели месторождения, каркасных моделей рудных тел, капитальных выработок и многих других.
В блоке 2 для каждой каркасной модели элемента системы разработки рудного месторождения производится подсчет запасов по типам руд (в нашем примере это вкрапленная, медистая и богатая), расчет разубоживания и потерь [15, 16]. Для автоматизации работы с большими цифровыми данными в ГГИС нами был создан макрос ЪА программа, обеспечивающая выполнение n-го количества операций в автоматическом режиме [17].
После запуска макроса, получаем итоговую таблицу (рис. 3). Как видно из этой таблицы, были получены расчетные данные по весу и объему руды, весу и объему породы, показатель разу-боживания и веса содержащихся металлов и элементов в каркасных моделях.
горных работ в ГГИС при отработке рудного месторождения
Fig. 1. Algorithm for computer-aided design of the calendar plan for the development of mining operations in GGIS during the development of an ore Deposit
Мл При«* (м Просмотр С»рСши« CtflMClMK* C«4j ЦМП '»;'К Мс,ил»ро«»«ч р-^тк Олпмлмчм « Снм>| П*чн» н*>и<**мч »ряпн Ctpe-к Owo Сприм | - ' • - р|
Рис. 2. Проектирование каркасных моделей элементов камерной системы разработки рудного месторождения с закладкой выработанного пространства
Fig. 2. Design of frame models of elements of the chamber system of ore Deposit development with the laying of the developed space
3 Bnie<t | a r-r,n гч.'-.l-t. RMV '',!■ X | |
ЛАЧ А^ЛЧ с»^* (й iic V - э • Too i°o а э ъзш & £3 5 % V I •ma з •
ИМЯ КАРКАСА [ВЕС РУДЫ Б| ВЕС РУДЫ В ВЕС РУДЫ м| ОБЪЕМ РУДЫ ЛОТНОСТЬ РУДЫ ЕС РУДЫ | ОБЪЕМ ПОРОДЫ ПЛОТНОСТЬ ПОРОДЫ ЕС ПОРОДЫ РАЗУБОЖИВАНИЕ ГОД | Ni | М Nljcu М Cu[Co М Со S М
1 ТШ-1 ) 0 8414.8125 0 2804.94 3.000 8414.81 2691.94 2.745 7388.63 '.4675329862834484 ¡40 .81895 234 >06448 352 >67954 »4 50
2 ТШ-2 0 17096.71875 0 5698.91 3.000 17096.72 1195.47 2.766 3307.20 16208638262294328 133 03401 342 >48440 562 >32481 >5 10
3 ТШ-3 0 5984.625 0 1994.88 3.000 5984.63 2869.69 2.718 7800.77 '.5658720303146941 ¡89 89352 547 778617 164 ¡65838 17 00.
4 ТШ-4 о 14405.25 0 4801.75 3.000 14405.25 837.56 2.832 2371.76 14136977605518264 166 65378 391171419 364 >77594 П .87-
5 КАМ-1 0 12685.78125 0 4228.59 3.000 12685.78 1188.75 2.786 3311.66 20701197964831097 »1 50754 767 188172 143 >20170 ¡5 48
б КАМ-2 0 7042.3125 0 2347.44 3.000 7042.31 1099.94 2.815 3096.36 30540067205568755 ¡23 "27300 369 ¡10949 237 ¡66029 >0 09
7 КАМ-3 о 17978.8125 0 5992.94 3.000 17978.81 654.22 2.738 1791.25 39060402101093823 >03 -65196 365 '26303 125 ¡18256 « 91
8 КАМ-4 0 18040.39375 0 6029.09 2.992 18040.39 112.81 2.621 295.69 31612632738581765 ¡09 97848 364 >85507 318 >11391 >1 78
9 КАМ-5 0 20833.581249999992 0 6974.59 2.987 20833.58 169.34 2.613 442.48 20796996154274994 ¡75 04438 593 >47072 356 >49190 >2 28.
10 КАМ-6 о 19745.28749999997 0 6751.44 2.925 19745.29 467.78 2.692 1259.42 59959024070048716 >57 51781 788 166480 145 >42062 >4 20.
11 КАМ-7 0 19418.83749999999 0 6493.94 2.990 19418.84 551.69 2.724 1502.64 37182273238383052 >69 82477 300 ¡55201 308 ¡91207 14 53-
12 KAM-S 0 18303.71875 0 6111.09 2.995 18303.72 225.22 2.815 634.09 33348278633731894 '40 >80844 796 >79261 555 '62342 13 88-
13 КАМ-9 0 19924.84375 0 6654.91 2.994 19924.84 513.34 2.863 1469.64 36869250033047358 >84 90240 350 '62023 182 >17492 >4 60
14 КАМ-10 0 31240.987499999992 0 10439.38 2.993 31240.99 115.16 2.721 313.36 39930783110211339 >53 58452 280 >32009 568 >75363 >4 87
15 КПЦ-1 о 27315.500000000007 0 9128.31 2.992 27315.50 335.09 2.662 892.05 31624619159518086 >38 46766 191 >26237 143 130481 >4 74
Рис. 3. Итоговая таблица подсчета запасов по каждому элементу системы разработки рудного месторождения
Fig. 3. Final table of reserves calculation for each element of the ore Deposit development system
В блоке 3 осуществляется проектирование календарного плана горных работ в интерфейсе «Диаграмма Ганта». Прежде чем приступить непосредственно к созданию календарного плана, необходимо задать следующие параметры объекта «Календарь»:
- рабочие и особые дни;
- ресурсы техники, которые применимы для данного участка с учетом их производительности;
- атрибуты задач планировщика, к которым относятся горно-геологические и технологические параметры;
- размерность всех используемых единиц измерения;
- типы задач, которые будут реализованы.
Так как проектируется календарный план добычных работ, выделить можно три основных типа задач: отработка камер, проходка подготовительных выработок и отработка целиков.
Календарный план ведения горных работ неразрывно связан со стратегическим планом горного предприятия, в котором указываются предполагаемые объемы по добыче полезного иско-
паемого в год. Соответственно, данный параметр необходимо учесть и контролировать выход на него при составлении календарного плана.
После того, как объект «Календарь» настроен, можно импортировать в структуру планировщика отдельные задачи, связанные с каркасными моделями элементов системы разработки рудного месторождения, например, выемочными камерами, подготовительными выработками и охранными целиками (рис 4). Стоит отметить, что импорт задач необходимо осуществлять в соответствии с их типом.
При импорте необходимо задать последовательность отработки технологических единиц (например, выемочных камер), которая впоследствии определит очередную связь между задачами. Задание данной последовательности является объектом исследования предлагаемой авторами экс-
пертной системы для определения перспективных направлений развития горных работ.
Экспертная система (или система искусственного интеллекта) — это программный комплекс, который моделирует знания специалиста-эксперта и который способен выдавать оптимальные решения поставленной перед ним задачи [18]. В основе использования экспертной системы для задания оптимального порядка отработки технологических единиц лежит идея зафиксировать, формализовать и использовать знания и умения группы экспертов геологической, технической и маркшейдерской служб горного предприятия.
При формировании архитектуры экспертной системы следует учитывать тот факт, что данные, используемые при проектировании горнотехнических систем постоянно изменяются [19]. В этой связи авторами предлагается
■ q-i'
ь? у/
¡1 -5 (!)
Съемка Печать Написание скриптов Сервис Окно Справка Поиск 8 Майкромайн (СЫ+О) Р
■ U
■4>-с. и 4;с: п /•/ z © a s
ы е
Ж- И ¿Л А Д
Id?
:
Л « -
2025 2026 2027
2025 2026 2027
Планирование
Новый... [3 Открыть... £¡3 Сохранить ¡^ Сохранить как... Переименовать... Удалить... гЩ Свойства Й§ Единицы Щ Атрибуты [¿J Календари Ресурсы Типы задач Группы задач Импорт Экспорт Задачи Зависимости Диаграмма Гантта Визекс
В реальном времени Анимировать Фильтр Выбрать В выделенном Оптимизировать...
Рис. 4. Импорт в структуру планировщика задач, связанных с каркасными моделями элементов системы разработки рудного месторождения
Fig. 4. Import of tasks related to wireframe models of elements of the ore Deposit development system into the scheduler structure
ш
Выбрать каркасы
Набор каркасов... Обновить из источника... Пакет...
Присвоить последовательность..
Последовательность по стрингу. Последовательност
Задать последовательность и добавить
Задать последовательность и добавить каркасы из Визекса в Планировщик и диаграмму Ганта
_ \
Механизм логического вывода
Подсистема диалога
ского1
I
д Л
Подсистема взаимодействия с внешним миром горного предприятия
Подсистема пополнения базы знаний о календарном планировании добычных работ
Рис. 5. Каноническая структура экспертной системы динамического типа для повышения качества определения перспективных направлений развития горных работ Fig. 5. Canonical structure of the dynamic type expert system for improving the quality of determining promising areas of mining development
использование канонической структуры экспертной системы динамического типа, представленной на рис. 5.
В используемом для анализа программном продукте ГГИС «Мкготте» последовательность задается на основании предложенных экспертом-технологом решений тремя способами: пользователем, по стрингу, по атрибуту. Таким образом, получается календарный план в виде диаграммы Ганта (рис. 6).
Отличительной особенностью данного планировщика является то, что каждая задача имеет уникальный набор горно-геологических и технологических характеристик, что позволяет оперативно принимать технологические решения и корректировать план в кратчайшие сроки.
В блоке 4 алгоритма производится имитационное моделирование ведения горных работ по разработанному
календарному плану в режиме анимации модели. Для этого необходимо настроить анимированную визуализацию ведения горных работ, задав ускорение по параметру «время» (например, 1 месяц ^ 1 секунда). Такой метод дает возможность визуального анализа направлений ведения горных работ и способствует проверке выбранных технологических решений.
В блоке 5 алгоритма проверяется условие соответствия полученного календарного плана развития горных работ стратегическому плану предприятия.
В блоке 6 алгоритма осуществляется формирование итоговых отчетов календарного плана горных работ по форме рудника [20]. Для этого необходимо
Л Ь-а-ав ч с saga «^осФ oii- S-fl'S-»' о • j • * • »(■^•♦•li- • --Ц . г» , -(¡а i". V <••!•_• *«|1П-НХ ® • s
Рис. 6. Календарный план горных работ в виде диаграммы Ганта Fig. 6. Schedule of mining operations in the form of a Gantt chart
преобразовать с помощью макроса встроенные отчеты ГГИС и сформировать вспомогательные отчеты по задачам и дате [6]. В итоге получается таблица Excel календарного плана производства горных работ, в которой содержится информация о выемочных камерах, подготовительных выработках и целиках, их принадлежности к панелям и участкам, о времени их отработки и количественном содержании полезных ископаемых внутри них (рис. 7).
Используя стандартные встроенные функции Excel, настроим удобную для восприятия визуализацию календарного плана, включающую итоговые суммированные показатели по каждой выемочной единице, панеле, участку в соответствии с каждым годом отработки (рис. 8).
Заключение
Таким образом, разработанные авторами методические основы автоматизированного проектирования
календарного плана развития горных работ в ГГИС позволяют контролировать фронт работ, прогнозировать рост и спад производственной мощности, получать достоверные знания о количественных и качественных характеристиках георесурсного потенциала горного предприятия, получать отчеты по календарному плану в автоматическом режиме. Формализация данных, учитываемых экспертами при календарном планировании, позволила сформировать структуру экспертной системы динамического типа для определения перспективных направлений развития горных работ. Это повысит качество геоинформационных моделей в ГГИС, обеспечит учет особенностей горно-геологической специфики горного предприятия на основе имеющейся геоинформации, нормативно-методической базы проектирования отработки запасов рудных месторождений и опыта принятия проектных решений экспертами.
АЛМач-р-)' Календарный тлам рудника 01.06.2020 - Microsoft Excel
---' | Главная Вставка Разметка страницы Формулы Данные Рецензирование Вид
& Вырезать Вставить ^Копирова,ь .У Формат по образцу
1—_Чи -11А* А | Щ> Перенос текста Общий j|J| | Обычный | Нейтральный
ж к ч -|ii±]-i -3»- А- ■ ■ mm Объединить и поместить в центре - 1Щ- % 0» Z& Условное Форматировать Хороший | Ввод
Буфер обмена Ч Шрифт 1 Выравнивание ■» Число Стили
г А в с 1 D Е F G н 1 J к L М N о Р
1 ГруппаЗадач ТипЗадачи ВЫПОЛНЕ ИмяЗадачи ВЕС РУДЬ СОРТ Б СОРТ В СОРТМ ВЕС ПОРС ГОРНАЯ Л Ni баланс Си баланс Со баланс S баланс. Pt баланс Rh бал
2 Панель 1 Проходка подготовительных выработок 2024 ТШ-1 1587,655 975,842 611,8127 0 1193,917 2781,571 35,01986 159,74 0,714885 314,2272 0,015841 0,000
3 Панель 1 Проходка подготовительных выработок 2024 TLU-2 3069,179 2839,117 230,0625 0 2874,461 5943,64 137,4125 702,8887 2,166636 857,6139 0,038156 0,000
4 Панель 1 Проходка подготовительных выработок 2024 тш-з 2273,364 248,8326 2024,532 0 1576,708 3850,071 23,39566 37,93569 0,830438 142,6134 0,004948 0,000-
5 Панель 1 Проходка подготовительных выработок 2024 ТШ-4 3192,588 2130,306 1062,281 0 2399,8 5592,391 87,36875 409,3967 1,756839 569,4916 0,028437 0,000-
7 Панель 1 Отработка камер 2024 КАМ-1 405,8943 293,4881 112,4062 0 433,3943 839,2889 11,93792 16,12161 0,331687 78,51651 0,001245 0,000
8 Панель 1 Отработка камер 2025 КАМ-2 1431,983 1353,603 78,37503 0 1353,608 2785,591 62,53202 314,4796 1,004022 397,1729 0,029035 0,000
9 Панель 1 Отработка камер 2025 КАМ-3 1214,979 1125,166 89,81246 0 1154,891 2369,869 53,6106 247,1296 0,876956 325,2867 0,018271 0,00
10 Панель 1 Отработка камер 2026 КАМ-4 849,0788 529,6725 319,4063 0 635.7038 1484,78 28,34593 124,8393 0,525321 175,2065 0,006796 0,000
11 Панель 1 Отработка камер 2024 КАМ-5 354,4922 174,4923 179,9998 0 234.7923 589,2844 7,794131 10,84824 0,227153 50,75953 0,000907 0,000
17 Панель 1 Отработка камер 2025 КАМ-6 1691,543 1248,293 443,25 0 1306,293 2997,84 63,38383 302,8264 0,998345 399,2463 0,04568 0,000
13 Панель 2 Проходка подготовительных выработок 2023 ТЗ-1 779,5287 443,7165 335,8122 0 568.7789 1348,309 21,97893 105,6732 0,386714 136,7937 0,011046 8,24Е
14 Панель 2 Проходка подготовительных выработок 2024 BLU-1 1063,951 933,6386 130,3126 0 933,6386 1997,591 49,97791 207,2235 0,863297 291,5233 0,014941 0,000
15 Панель 2 Проходка подготовительных выработок 2024 8Ш-2 1753,559 1635,997 117,5625 0 1635,997 3389,551 73,43077 346,6353 1,173587 457,9662 0,026718 0,000
16 Панель 2 Проходка подготовительных выработок 2024 ВШ-3 1082,069 412,2256 669,8438 0 412,2256 1494,3 23,83212 94,70406 0,469872 153,0181 0,007903 0,000
17 Панель 2 Проходка подготовительных выработок 2025 В 111-4 1130,953 600,1406 530,8125 0 616.9281 1747,88 26,3387 105,7038 0,494704 158,9248 0,00936 9,68Е
18 Панель 2 Проходка подготовительных выработок 2025 8Ш-5 1953,958 1255.52 698,4375 0 1258,22 3212,18 68,49635 263,3479 1,302473 392,2165 0,019221 0,000-
19 Панель 2 Отработка камер 2025 КАМ-7 1230,541 1174,726 23,99999 31,81499 1356,391 2586,929 50,76333 236,4273 0,875504 328,6423 0,018824 0,000
20 Панель 2 Отработка камер 2025 КАМ-8 2773,347 2012,472 760,875 0 2026,972 4800,32 98,29835 464,6076 1,696011 631,8628 0,039218 0,000
21 Панель 2 Отработка камер 2025 КАМ-9 1754,127 1025,144 721,219 7,764378 1077,627 2831,751 48,12122 217,8614 0,854863 310,9695 0,017757 0,00
22 Панель 2 Отработка камер 2026 КАМ-10 1004,629 565,0356 439,5938 0 565.0356 1569,66 32,20936 153,9362 0,545222 205,4945 0,017047 7,93Е
23 Панель 2 Отработка камер 2026 КАМ-11 803,0093 691,2592 111,7501 0 911.4187 1714,431 25,8356 156,9746 0,566355 208,7943 0,013246 0,000
24 Панель 2 Отработка камер 2027 КАМ-12 1347,565 766,5026 581,0628 0 766.5026 2114,071 45,88226 219,1313 0,771893 293,388 0,034696 0,000
25 Панель 2 Отработка целиков 2026 КПЦ-1 5566,838 0 5566,838 0 1.165666 5568 37,14593 59,19372 1,594095 213,1007 0,007721 0,000
26 Панель 2 Отработка целиков 2026 КПЦ-2 5950,758 0 5950,758 0 1,246057 5952 39,70772 63,27605 1,704033 227,7973 0,008254 0,000
27 Панель 2 Отработка целиков 2027 КПЦ-3 5758,798 0 5758,798 0 1,205862 5760 38,426S2 61,23489 1,649064 220,449 0,007987 0,000
28 Панель 2 Отработка целиков 2027 КПЦ-4 3873,591 0 3873,591 0 0,811109 3874,4 25,84738 41,18897 1,109225 148,2826 0,005373 0,000
29 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Рис. 7. Итоговый файл-отчет календарного плана горных работ по форме рудника Fig. 7. Final file-report of the mining schedule according to the form of the mine
Рис. 8. Настройка визуализации календарного плана горных работ по форме рудника в Excel Fig. 8. Setting up visualization of the mining schedule based on the mine shape in Excel
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Petitjean, F. Skopus: Mining top-k sequential patterns under leverage / F. Petitjean, T. Li, N. Tatti, G.I. Webb // Data Mining and Knowledge Discovery. - 2016. - № 5. - Т. 30. - P. 1086-1111.
2. Wang, H.H. Underground mine planning optimization process to improve values and reduce risks / H.H. Wang // Mining Goes Digital — Proceedings of the 39th international symposium on Application of Computers and Operations Research in the Mineral Industry (APCOM). — 2019. — P. 335—343.
3. Бурчаков, А.С. Проектирование предприятий с подземным способом добычи полезных ископаемых. Справочник / А.С. Бурчаков, А.С. Малкин, В.М. Еремеев, и др. — М.: Недра, 1991. — 399 c.
4. Голик, В.И. Основа устойчивого развития РСО-Алания — горнодобывающая отрасль /В.И. Голик, Ю.И. Разоренов, К.Г. Каргинов // Устойчивое развитие горных территорий. — 2017. — № 2. — Т. 9. — C. 163 — 171.
5. Дребенштедт, К. Перспективы диверсификации технологии добычи металлов в РСО-Алания / К. Дребенштедт, В.И. Голик, Ю.В. Дмитрак // Устойчивое развитие горных территорий. — 2018. — № 1. — Т. 10. — C. 125 — 131.
6. Gilani, S.O. A stochastic particle swarm based model for long term production planning of open pit mines considering the geological uncertainty / S.O. Gilani, J. Sattarvand, M. Hajihassani, S.S. Abdullah // Resources Policy. — 2020. — Т. 68. — P. 101738.
7. Groshong, R.H. 3-D structural geology: A practical guide to quantitative surface and subsurface map interpretation /R.H. Groshong. — Springer Berlin Heidelberg, 2006. — 400 p.
8. Кузнецов, Ю.Н. Автоматизированное распознавание геоструктур пластовых месторождений / Ю.Н. Кузнецов, Д.А. Стадник, Н.М. Стадник, Б.В. Курцев // Горный журнал. — 2016. — № 2. — C. 86 — 91.
9. Архипов, Г.И. Основы недропользования / Г.И. Архипов. — Хабаровск: Изд-во «РИОТИП» краевой типографии, 2008. — 356 c
10. Кузнецов, Ю.Н. Основные научно-методические принципы формирования дерева решений в рамках системы автоматизированного проектирования угольных шахт / Ю.Н. Кузнецов, Д.А. Стадник, Н.Н. Монастырев // Горная промышленность. — 2017. — № 6 (136). — C. 84—85.
11. Грахов, В.П. Совершенствование организации проектных работ путем внедрения технологий информационного моделирования зданий // Современные проблемы науки и образования [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http:// science-education.ru/ru/article/view?id=18202 (дата обращения: 26.02.2017).
12. Клюев, Р.В. Оценка горно-геологических и горнотехнических условий карьера «Северный» с помощью математических моделей / Р.В. Клюев, И.И. Боси-ков, Е.В. Егорова, О.А. Гаврина // Устойчивое развитие горных территорий. — 2020. — № 3. — С. 418 — 427.
13. Стадник, Д.А. Основные методические принципы синтеза прогнозных моделей горнотехнических систем при реализации единой отраслевой системы автоматизированного проектирования угольных шахт. Открытые горные работы в XXI веке-2. Отдельные статьи (вып. 38) / Д.А. Стадник // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2017. — № 12. — С. 222 — 228
14. Стадник, Н.М. Основные методические принципы формирования интегрированной геоинформационной базы прогнозирования и оценки запасов угольных месторождений /Н.М. Стадник // Горная промышленность. — 2016. — № 3(127). — С. 73 — 76.
15. Габараев, О.З. Закономерности взаимодействия разрушенных геоматериалов и рудовмещающего массива при отработке подработанных вкрапленных руд / О.З. Габараев, Ю.В. Дмитрак, К. Дребенштедт, В.И. Савелков // Устойчивое развитие горных территорий. — 2017. — № 4. — Т. 9. — С. 406 — 413.
16. Копылов, А.С. Повышение устойчивости выпускных воронок при изменении фракционного состава выпускаемой руды / А.С. Копылов // Устойчивое развитие горных территорий. — 2019. — № 4. — Т. 11. — С. 535 — 546.
17. Горно-геологическая информационная система Micromine [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.micromine.ru/ (дата обращения: 01.04.2020
18. Jamieson, G.A. Model-Based approaches to Human-Automation Systems Design // Proceedings of 11th Biennial inference on Engineering Systems Design and Analysis (asme Esda 2012) [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http:// www.forskningsdatabasen.dk/en/catalog/2282406415 (дата обращения: 22.08.2017).
19. Стадник, Д.А. Обоснование функциональных подсистем единой отраслевой системы автоматизированного проектирования угольных шахт / Д.А. Стадник // Уголь. — 2017. — № 10(1099). — С. 52 — 56.
20. Михеев, О.В. Методы инженерного проектирования: учеб. пособие / О.В. Михеев, Ю.А. Жежелевский. — М.: МГИ, 1985. — 68 c. ЕШ
REFERENCES
1. Petitjean, F. Skopus: Mining top-k sequential patterns under leverage / F. Petitjean, T. Li, N. Tatti, G.I. Webb. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016. no. 5. T. 30. pp. 1086—1111.
2. Wang, H.H. Underground mine planning optimization process to improve values and reduce risks / H.H. Wang. Mining Goes Digital Proceedings of the 39th international symposium on Application of Oomputers and Operations Research in the Mineral Industry (APOOM). 2019. P. 335—343.
3. Burchakov A.S., Malkin A.S., Eremeev V.M., i dr. Proektirovanie predpriyatij s podzemnym sposobom dobychi poleznyh iskopaemyh. Spravochnik [Design of enterprises with underground mining method. Handbook]. Moscow: Nedra, 1991. 399 p. [In Russ]
4. Golik V.I., Razorenov Yu.I., Karginov K.G. Basis of sustainable development of the RSO-Alania-mining industry. Sustainable Development of Mountain Territories. 2017. no. 2. T. 9. pp. 163 — 171. [In Russ]
5. Drebenshtedt K., Golik V.I., Dmitrak Yu.V. Prospects for diversification of metal mining technology in the RSO-Alania. Sustainable Development of Mountain Territories. 2018. no. 1. T. 10. pp. 125 — 131. [In Russ]
6. Gilani, S.O. A stochastic particle swarm based model for long term production planning of open pit mines considering the geological uncertainty / S.O. Gilani, J. Sattarvand, M. Hajihassani, S.S. Abdullah. Resources Policy. 2020. T. 68. p. 101738.
7. Groshong, R.H. 3-D structural geology: A practical guide to quantitative surface and subsurface map interpretation / R.H. Groshong. Springer Berlin Heidelberg, 2006. 400 p.
8. Kuznecov Yu.N., Stadnik D.A., Stadnik N.M., Kurcev B.V. Automated recognition of geostructures of reservoir deposits. Gornyj zhurnal. 2016. no. 2. pp. 86 — 91. [In Russ]
9. Arhipov G.I. Osnovy nedropol'zovaniya [Fundamentals of subsoil use]. Habarovsk: Izd-vo «RIOTIP» kraevoj tipografii, 2008. 356 p. [In Russ]
10. Kuznecov Yu.N., Stadnik D.A., Monastyrev N.N. Basic scientific and methodological principles of decision tree formation in the framework of the computer-aided design of coal mines. Gornaya promyshlennost'. 2017. no. 6 (136). pp. 84—85. [In Russ]
11. Grahov, V.P. Sovershenstvovanie organizacii proektnyh rabot putem vnedreniya tekhnologij informacionnogo modelirovaniya zdanij. Sovremennye problemy nauki i obra-zovaniya [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: http://science-education.ru/ru/article/ view?id=18202 (data obrashcheniya: 26.02.2017). [In Russ]
12. Klyuev R.V., Bosikov I.I., Egorova E.V., Gavrina O.A. Assessment of mining and geological and technical conditions of the Severny quarry using mathematical models. Sustainable Development of Mountain Territories. 2020. no. 3. pp. 418—427. [In Russ]
13. Stadnik D.A. Basic methodological principles of synthesis of predictive models of mining systems in the implementation of a unified industry-wide system of computer-aided design of coal mines. Open-pit mining in the 21st century-2. Otdel'nye stat'i (vyp. 38). MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2017. no. 12. pp. 222—228 [In Russ]
14. Stadnik N.M. Basic methodological principles of forming an integrated geoinforma-tion base for forecasting and evaluating coal deposits reserves. Gornaya promyshlennost'. 2016. no. 3(127). pp. 73—76. [In Russ]
15. Gabaraev O.Z., Dmitrak Yu.V., Drebenshtedt K., Savelkov V.I. Regularities of interaction of destroyed geomaterials and ore-containing massif during mining of interspersed ores. Sustainable Development of Mountain Territories. 2017. no. 4. T. 9. pp. 406—413. [In Russ]
16. Kopylov A.S. Increasing the stability of exhaust funnels when changing the fractional composition of the produced ore. Sustainable Development of Mountain Territories. 2019. no. 4. T. 11. pp. 535 — 546. [In Russ]
17. Gorno-geologicheskaya informacionnaya sistema Micromine [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: https://www.micromine.ru/ (data obrashcheniya: 01.04.2020.
18. Jamieson G.A. Model-Based approaches to Human-Automation Systems Design. Proceedings of 11th Biennial Gonference on Engineering Systems Design and Analysis (asme Esda 2012) [Elektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: http://www.forskningsdatabasen. dk/en/catalog/2282406415 (data obrashcheniya: 22.08.2017).
19. Stadnik D.A. Justification of functional subsystems of the unified industry system of computer-aided design of coal mines. Ugol'. 2017. no. 10(1099). pp. 52 — 56. [In Russ]
20. Miheev O.V., Zhezhelevskij Yu.A. Metody inzhenernogo proektirovaniya [Methods of engineering design]: ucheb. posobie. Moscow: MGI, 1985. 68 p. [In Russ]
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
€тадник Денис Анатольевич1 — докт. техн. наук, профессор кафедры «Горное дело» sined777@yandex.ru;
Габараев Олег Знаурович1 — докт. техн. наук, профессор, заведующий кафедрой «Горное дело», gabaraev59@mail.ru;
€тадник Нино Мамукаевна1 — канд. техн. наук, доцент кафедры «Горное дело» Kun17@yandex.ru;
Алан Мамукаевич Тедеев1 — студент 6 курса горно-металлургического факультета; 1 Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет), 362021, Владикавказ, ул. Космонавта Николаева 44, Россия.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Stadnik D.A.1, Dr. Sci. (Eng.), professor of mining Department; Gabaraev O.Z.1, Dr. Sci. (Eng.), professor, head of the mining Department; Stadnik N.M.1, Cand. Sci. (Eng.), associate professor of mining Department; Tedeev A.M.1, 6th level student;
1North Caucasian Mining and Metallurgical Institute (State Technological University), 362021, Vladikavkaz, Russia.
Получена редакцией 02.07.2020; получена после рецензии 04.09.2020; принята к печати 10.10.2020. Received by the editors 02.07.2020; received after the review 04.09.2020; accepted for printing 10.10.2020.
