CC BY
15
Оригинальная статья
УДК 622.23.05 © Ю.Е. Воронов, А.Ю. Воронов, Д.М. Дубинкин, О.С. Максимова, 2023
Сравнительная оценка качества функционирования действующих и роботизированных экскаваторно-автомобильных комплексов разрезов*
DOI: Ь|Ир:/^х^01:.огдЛ0.18796/0041-5790-2023-11-65-71 -
Системы роботизированных (безлюдных) грузовых перевозок с удаленным управлением уже более 10 лет используются на открытых горных работах. Устранение «человеческого фактора» из производственного процесса, как правило, позволяет повысить его безопасность и производительность, а также снизить эксплуатационные затраты. Таким образом, использование беспилотных автосамосвалов в составе автотранспортных парков карьерных экскаваторно-автомобильных комплексов (ЭАК), согласно результатам исследований и их практической апробации, показало преимущества роботизированных ЭАК по сравнению с обычными. Сравнительная оценка качества функционирования обычных и роботизированных ЭАК позволяет показать степень этого улучшения. Оценочно установлено, что качество работы ЭАК всех разрезов в роботизированном варианте выше действующих ЭАК от 12% (на разрезе «Ке-дровский») до 59°% (на разрезе «<Краснобродский»), составляя в целом 42% по компании «Кузбассразрезуголь». Это свидетельствует о значительном повышении качества функционирования ЭАК при использовании в составе автотранспортных парков ЭАК разрезов беспилотных автосамосвалов.
Ключевые слова: карьер, экскаваторно-автомобильный комплекс, беспилотный карьерный самосвал, сравнительная оценка качества.
* Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации по соглашению от 30.09.2022 №075-15-2022-1198с ФГБОУ ВО «Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева» в рамках Комплексной научно-технической программы полного инновационного цикла «Разработка и внедрение комплекса технологий в областях разведки и добычи твердых полезных ископаемых, обеспечения промышленной безопасности, биоремедиации, создания новых продуктов глубокой переработки из угольного сырья при последовательном снижении экологической нагрузки на окружающую среду и рисков для жизни населения» (КНТП «Чистый уголь - Зеленый Кузбасс») в рамках реализации мероприятия «Разработка и создание беспилотного карьерного самосвала челночного типа грузоподъемностью 220 тонн» в части выполнения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ.
ВОРОНОВ Ю.Е.
Доктор техн. наук, профессор, профессор кафедры ЭА КузГТУим. Т.Ф. Горбачева, 650000, г. Кемерово, Россия, e-mail: [email protected]
ВОРОНОВ А.Ю.
Канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры ЭА КузГТУ им. Т.Ф. Горбачева, 650000, г. Кемерово, Россия, e-mail: [email protected]
ДУБИНКИН Д.М.
Канд. техн. наук, доцент,
ведущий научный сотрудник
научного центра «Цифровые технологии»
КузГТУ им. Т.Ф. Горбачева,
650000, г. Кемерово, Россия,
e-mail: [email protected]
МАКСИМОВА О.С.
Младший научный сотрудник научного центра «Цифровые технологии» КузГТУ им. Т.Ф. Горбачева, 650000, г. Кемерово, Россия, e-mail: [email protected]
ноц
КУЗБАСС
Научно-образовательный центр «Кузбасс»
Для цитирования: Сравнительная оценка качества действующих и роботизированных экскаваторно-автомобильных комплексов разрезов / Ю.Е. Воронов, А.Ю. Воронов, Д.М. Дубинкин и др. Уголь. 2023. № 11. С. 65-71. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-11-65-71.
ВВЕДЕНИЕ
Сравнительная оценка качества работы действующих и роботизированных ЭАК применительно к разрезам, входящим в состав УК «Кузбассразрезуголь», производится при следующих условиях.
Базой для исследования являются сводные отчеты о работе действующих ЭАК разрезов и в целом по Компании, приведенные в работе [1 ]. Параллельно рассматривалась работа автотранспортных парков ЭАК, составленных из беспилотных карьерных самосвалов (КС).
Анализ исследований [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, !4, 15, 16, 17, 18, 19, 20] работы автотранспорта по безлюдной технологии свидетельствует о следующих данных:
- производительность беспилотных КС до 20% выше, чем у обычных;
- степень использования беспилотных КС превышает 90%, поскольку они практически не простаивают и работают в среднем на 2,5 ч дольше обычных КС;
- КС может двигаться без остановок 24 ч, совершая до 500 дополнительных технологических циклов.
Исходя из этих предпосылок, продолжительность рабочей смены (суток) Тсм принималась максимально возможной, но не превышающей фактическую более чем на 2,5 ч. В результате продолжительность рабочей смены (суток) Тсм была увеличена на +0,6 ч для разреза «Кедровский», до +1,9 ч на разрезах «Моховский» и «Бачатский», +2,3 ч на разрезе «Краснобродский», +2,5 ч на разрезах «Тал-динский» и «Калтанский», составляя в целом по Компании +2,3 ч (табл. 1).
Соответственно изменилось количество рейсов, которые потенциально могут выполнить беспилотные КС по сравнению с фактическими данными. Увеличение числа рейсов составило от 13 до 20% при среднем значении 17,5% (см. табл. 1).
Простои экскаваторов ^ расстояния транспортирования Ьтр, время погрузки КС экскаваторами время груженого / и порожнего ¿пор пробега КС и время разгрузки ( в расчете на один рейс остаются без изменений
разгр 1 1
(см. табл. 1). Продолжительность рейса несколько уменьшилась благодаря отсутствию затрат времени на ожидание погрузки. Значительно сокращаются простои КС ^ и общие внутрисменные простои техники В результате однозначно увеличился коэффициент эксплуатационной производительности &ЭАК (см. табл. 1), и изменился как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения функциональный критерий X.
В общей сложности к рассмотрению приняты сводные отчеты о работе фактических ЭАК разрезов, входящих в состав УК «Кузбассразрезуголь», а также сводные отчеты о работе ЭАК с применением беспилотных КС вместо обычных, полученные путем пересчета указанных выше величин для фактических данных. Сводный отчет о работе дей-
ствующих и роботизированных ЭАК разрезов и УК «Кузбассразрезуголь» в целом приведен в табл. 1.
Таблица 1
Сводный отчет о работе действующих и роботизированных ЭАК применительно к условиям УК «Кузбассразрезуголь»
Summary report on the operation of existing and robotized STSs for the conditions of the Kuzbassrazrezugol JSC
Всего На один рейс
Показатели по разрезу, На один КС
в том числе:
Разрез «Кедровский»
(31 КС; 1064/1277 рейсов;
кЭАК = 0,888/0,905; X = 0,597/0,609
4820/4607 155,5/148,6 4,5/3,6
Разрез «Моховский»
(28 КС; 1632/1958 рейсов;
кЭАК = 0,894/0,947; X = 0,597/0,609
4874/2636 174,1/94,1 3,0/1,4
Разрез «Бачатский»
(67 КС; 1833/2200 рейсов;
кЭАК = 0,922/0,970; X =0,500/0,497)
7114/2995 106,2/44,7 3,9/1,4
Общие внутрисменные простои техники, Разрез «Краснобродский» (93 КС; 3518/3975 рейсов; кЭАК = 0,968/0,976; X =0,682/0,676)
Р. мин 'пр' 4209/3517 45,3/37,8 1,2/0,9
Разрез «Талдинский »
(91 КС; 3372/4046 рейсов;
кЭАК = 0,946/0,962; X =0,704/0,718)
6376/5000 70,1/54,9 1,9/1,2
Разрез «Калтанский»
(31 КС; 1241/1427 рейсов;
кЭАК = 0,964/0,967; X =0,410/0,417)
1741/1824 56,2/58,8 1,4/1,3
УК «Кузбассразрезуголь»
(341 КС; 12660/14883 рейса;
кЭАК = 0,939/0,961; X =0,591/0,587)
29135/20579 85,4/60,3 2,3/1,4
Разрез «Кедровский»
2126/1913 68,6/61,7 2,0/1,5
Разрез «Моховский»
1022/553 36,5/19,8 0,6/0,3
Разрез «Бачатский»
5620/1501 83,9/28,4 3,1/0,7
Простои КС, Разрез « Краснобродский»
С мин 1947/1255 20,9/13,5 0,5/0,3
Разрез «Талдинский»
2818/1442 31/15,8 0,8/0,4
Разрез «Калтанский»
457/354 14,8/11,4 0,4/0,25
УК «Кузбассразрезуголь»
29135/20579 41/20,6 1,1/0,5
Продолжение табл. 1 Продолжение табл. 1
Всего На один рейс
Показатели по разрезу, На один КС
в том числе:
Разрез «Кедровский»
2694 86,9 2,5/2,1
Разрез «Моховский»
3853/2080 137,6/74,3 2,4/1,1
Разрез «Бачатский»
Простои экскаваторов, ^ мин 1494 22,3 0,8/0,7
Разрез « Краснобродский»
2262 24,3 0,6
Разрез «Талдинский»
3558 39,1 0,9
Разрез «Калтанский»
1471 47,4 1,2
УК «Кузбассразрезуголь»
15331/13568 45/39,8 1,2/0,9
Разрез «Кедровский»
3714/4457 119,8/143,8 3,5
Разрез «Моховский»
3361/4033 120/144 2,1
Разрез «Бачатский»
Расстояние транспортирования, Ь , км тр' 10611/12739 158,4/190 5,8
Разрез « Краснобродский»
16182/18286 174/195,8 4,6
Разрез «Талдинский»
13072/15686 143,6/172,4 3,9
Разрез «Калтанский»
4722/5430 152,3/175,2 3,8
УК «Кузбассразрезуголь»
51661/60625 151,5/177,8 4,1
Разрез «Кедровский»
4004/4805 129,2/155,0 3,8
Разрез «Моховский»
6041/7248 215,8/258,8 3,7
Разрез «Бачатский»
4528/5433 67,6/81,1 2,5
Время погрузки, Разрез « Краснобродский»
мин 9567/10811 102,9116,2 2,7
Разрез «Талдинский»
9750/11700 107,1/128,6 2,9
Разрез «Калтанский»
4448/5115 143,5/165,0 3,6
УК «Кузбассразрезуголь»
38337/45112 112,4/132,3 3,0
136752/160500 401/470,7 10,8
Продолжение табл. 1 Окончание табл. 1
Всего На один рейс
Показатели по разрезу, На один КС
в том числе:
Разрез «Кедровский»
32784/34081 1057,6/1099,4 30,8/27,5
Разрез «Моховский»
28960/34324 1034,3/1225,8 17,7/17,5
Разрез «Бачатский»
Продолжительность рейса, t , мин р 73142/85043 1034,3/1225,8 39,9/38,6
Разрез « Краснобродский»
112348/125939 1208/1354,2 31,9/31,7
Разрез «Талдинский»
95126/110206 1045/1211 28,2/27,3
Разрез «Калтанский»
34908/39468 1126,1/1273,1 28,1/28,1
УК «Кузбассразрезуголь»
373741/429061 1096/1258,2 29,5/28,8
Показатели Всего по разрезу, в том числе: На один КС На один рейс
Разрез «Кедровский»
37704/38688 1213/1248 (20,2/20,8 ч)
Разрез «Моховский»
33835/36960 1208/1320 (20,1/22,0 ч)
Разрез «Бачатский»
Время рейса с учетом простоев техники, (t + tT ), мин
p пр
80256/88038 1198/1314 (20,0/21,9 ч)
Разрез «Краснобродский»
116557/129456 1253/1392 (20,9/(23,2 ч)
Разрез «Талдинский»
101502/115206 1115/1266 (18,6/21,1 ч)
Разрез «Калтанский»
36649/41292 1182/1332 (19,7/(22,2 ч)
УК «Кузбассразрезуголь»
402876/449964 1181/1318 (19,7/22,0 ч)
Примечание: здесь и далее в числителе - показатели работы действующих ЭАК; в знаменателе - роботизированных ЭАК.
Далее приводятся: функциональный критерий, исходные расчетные показатели работы ЭАК (табл. 2), удельные значения показателей качества работы ЭАК, из которых выбираются базовые показатели эталонного разреза.
Поскольку производится сравнение качества функционирования роботизированных ЭАК с действующими, в качестве базы для оценки приняты значения для действующих ЭАК. Оценка качества работы ЭАК производится по формулам методики Г.И. Солода [21]. Окон-
чательная зависимость для определения комплексного показателя качества работы ЭАК разреза имеет следующий вид:
1
(и - 1)£Г Чпп V \-Чтп Чтп Чтп). где п - количество единичных показателей качества; N -количество рассматриваемых разрезов; дтп - уровень качества по каждому единичному показателю на каждом разрезе.
Таблица 2
Исходные расчетные показатели работы ЭАК
Initial calculated indicators of the STS performance
Разрезы
Показатели >s и к с в о р >s и к с m g >s и к с н а ч >s и к с д о а ю о >s и к с X s д >s и к с X га т л
ед ъе о S а ш сн а р 1С л £ а iC
Показатель производительности экскаваторного парка, Пэ, м3/мин 40,32 21,14 64,19 45,24 50,18 29,20
Показатель производительности автотранспортного парка, Пс , м3/мин 4,52 4,65 4,02 4,07 3,57 3,70 3,51 3,54 4,14 4,28 4,0 4,06
Эксплуатационная скорость КС автотранспортного парка 13,08 11,92 15,87 16,66 15,47 15,44
в течение смены, 9 , км/ч 13,82 13,35 17,39 16,95 16,44 15,76
Доля простоев техники в продолжительности рабочей смены, к^ 0,167 0,119 0,155 0,071 0,117 0,034 0,048 0,027 0,095 0,043 0,064 0,044
Соотношение простоев экскаваторов и КС к^ 0,902 1,408 2,796 3,761 0,189 0,995 0,690 1,802 0,583 2,467 1,409 4,153
Соотношение времени работы и простоев (показатель производительного 1,486 1,569 3,031 4,229 2,740 3,024
использования) экскаваторного парка, к* 1,809 3,364 3,571 4,500 3,222 3,600
Соотношение времени работы и простоев (показатель производительного 9,51 20,77 8,98 33,86 15,04 32,88
использования) автотранспортного парка, к£ 17,80 58,33 55,15 105,7 68,25 110,8
Таблица 3
Единичные и обобщенные показатели качества работы ЭАК
Single and generalized indicators of the STS operation quality
Разрезы
Показатели «Краснобродский» «Талдинский» «Бачатский» «Кедровский» «Моховский» «Калтанский»
0,873 0,865 10 1,018 0,907 0,904 0,682 0,695 0,391 0,374 0,339 0,345
«2(Щ 0,823 0,821 10 1,055 0,613 0,631 0,925 0,972 0,900 0,873 0,562 0,580
«А) 10 1,008 0,959 1,039 0,698 0,761 0,687 0,741 0,685 0,734 0,557 0,578
Единичные показатели Ä) 10 1,750 0,519 1,167 0,299 1,029 0,250 0,359 0,295 0,614 0,452 0,660
0,374 0,142 0,457 0,110 10 0,189 0,250 0,163 0,088 0,063 0,110 0,038
10 1,055 0,670 0,803 0,526 0,616 0,308 0,382 0,356 0,729 0,430 0,521
ф;) 10 3,093 0,459 2,123 0,194 1,186 0,246 0,470 0,588 1,580 0,584 2,005
Обобщенный k m 0,879 0,737 0,626 0,499 0,494 0,446
показатель 1,397 1,092 0,784 0,560 0,747 0,696
k = 1,397 0,879
Краснобродский
Кедровский
k = 0,560 0,499
k = 0,696 0,446
Талдинский
k = 1,092 0,737
k = 0,784 0,626
Калтанский
Бачатский
k = 0,747 0,494
Моховский
Диаграмма обобщенного показателя качества работы ЭАК разрезов УК «Кузбассразрезуголь» (синим цветом - роботизированных; красным -действующих)
Diagram of the generalized indicator of the STS operation quality at the Kuzbassrazrezugol JSC mines (blue is for robotized STS; red is for existing STS)
Результаты расчета представлены в табл. 3. При этом в табл. 3 разрезы ранжированы по обобщенному показателю.
Результаты расчета показателей качества работы действующих и роботизированных ЭАК удобно представить по аналогии с диаграммой, представленной на рис. 2.3 в работе [1] (см. рисунок).
Анализ значений единичного показателя ^1(Пэ), характеризующего возможности экскаваторного парка ЭАК разреза в плане обеспечения погрузки требуемого объема горной массы (см. табл. 3), д2(Пс), отражающего возможности автотранспортных парков ЭАК, q3(SJ, отражающего влияние эксплуатационной скорости КС на уровень качества работы ЭАК, q6(lф, отражающего эффективность соотношения производительного (работа) и непроизводительного (простои) использования экскаваторной техники, показывает незначительное увеличение уровня качества, поскольку эти показатели при переходе к роботизированному варианту при заданных условиях не изменяются или изменяются мало (см. табл. 2).
Значительно уменьшились значения показателя q5(£^)c ), характеризующего соотношение простоев экскаваторов и КС и показы-
вающего степень влияния его на качество работы ЭАК (см. табл. 3). Это уменьшение связано с существенным сокращением простоев автотранспортных парков при сохранении практически без изменений простоев экскаваторных парков роботизированных ЭАК.
Особенно сильно улучшаются для роботизированного варианта показатели qA(k^) и q7(£°), характеризующие влияние суммарных простоев погрузочно-транспортной техники на качество работы ЭАК и рациональность соотношения рабочего времени и простоев автотранспортных парков соответственно.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате ЭАК всех разрезов в роботизированном варианте работают лучше действующих от 12% на разрезе «Кедровский» и до 59% на разрезе «Краснобродский», составляя в целом по Компании 42%.
Это свидетельствует о значительном повышении качества функционировании ЭАК при использовании в составе автотранспортных парков ЭАК разрезов беспилотных КС.
Список литературы
1. Оценка качества работы экскаваторно-автомобильных комплексов разрезов Кузбасса / А.Ю. Воронов, А.А. Хорешок, Ю.Е. Воронов и др. // Горное оборудование и электромеханика. 2020. № 2. С. 19-26. DOI: 10.26730/1816-4528-20202-19-26.
2. Воронов А.Ю., Стенина Н.А., Воронов Ю.Е. Системы диспетчеризации на карьерах: прошлое, настоящее и будущее // Горное оборудование и электромеханика. 2019. № 4. С. 41-47. DOI: 10.26730/1816-4528-2019-4-40-47.
3. Воронов А.Ю., Воронов Ю.Е. Современное состояние и перспективы развития роботизированных грузоперевозок на карьерах // Горное оборудование и электромеханика. 2019. № 6. С. 16-24. DOI: 10.26730/1816-4528-2019-6-16-24.
4. Цифровая экономика Западной Австралии - умные горнорудные и нефтегазовые предприятия, железные дороги, морские порты и формализованные онтологии / И.А. Соколов, А.С. Мишарин, В.П. Куприяновский и др. // International Journal of Open Information Technologies. 2018. T. 6. № 6. С. 44-62.
5. Мониторинг динамического состояния автономных тяжелых платформ на карьерных маршрутах горнорудных предприятий / С.Г. Костюк, И.В. Чичерин, Б.А. Федосенков и др. // Устойчивое развитие горных территорий. 2020. Т. 12. № 4. С. 600-608. DOI: 10.21177/1998-4502-2020-12-4-600-608.
6. Об изменении эффективной производительности экскаваторов при использовании карьерных самосвалов с различной вместимостью кузова / А.А. Хорешок, Д.М. Дубинкин, С.О. Марков и др. // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2021. № 6. С. 85-93. DOI: 10.26730/19994125-2021-6-85-93.
7. Об интенсивности изменения производительности автономной тяжелой платформы / М.А. Тюленев, С.О. Марков, Д.М. Дубинкин и др. // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2021. № 1. С. 97-108. DOI: 10.26730/1999-4125-2021 -1 -97-108.
8. Чичерин И.В., Федосенков Б.А., Дубинкин Д.М. Мониторинг текущих траекторий перемещения автономных тяжелых платформ по карьерным маршрутам горнорудных предприятий // Горная промышленность. 2021. № 5. С. 76-83. DOI: 10.30686/1609-9192-2021 -5-76-83.
9. Evaluating the impact of excavator bucket capacity on the output of a haul truck in different variants of their positioning / V.V. Aksenov, D.M. Dubinkin, A.A. Khoreshok et al. / Journal of Physics: Conference Series: 3, Veliky Novgorod, 06-07 September 2021. Vol. 2052. RUS: IOP Publishing Ltd, 2021. P. 012001. DOI: 10.1088/1742-6596/2052/1 /012001.
10. Обзор систем безлюдных грузовых перевозок на карьерах / А.Ю. Воронов, Ю.Е. Воронов, И.С. Сыркин и др. // Уголь. 2022. № S12. С. 30-36. DOI: 10.18796/0041-5790-2022-S12-30-36.
11. Оптимизация параметров экскаваторно-автомобильных комплексов разрезов / А.Ю. Воронов, А.А. Хорешок, Ю.Е. Воронов и др. // Горная промышленность. 2022. № 5. С. 92-98. DOI: 10.30686/1609-9192-2022-5-92-98.
12. Воронов А.Ю., Дубинкин Д.М., Воронов Ю.Е. Обзор моделей диспетчеризации карьерного автотранспорта // Горная про-мы шленность. 2022. № 6. С. 111-121. DOI: 10.30686/1609-91922022-6-111-121.
13. Диспетчеризация в карьерных экскаваторно-автомобиль-ных комплексах с беспилотным транспортом / Ю.Е. Воронов, А.Ю. Воронов, Д.М. Дубинкин и др. // Уголь. 2023. № 9. С. 75-83. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-9-75-83.
14. Gleeson D. Why the Pilbara leads the way in haul truck automation. [Электронный ресурс]. URL: https://im-mining.com/2019/08/06/ pilbara-leads-way-haul-truck-automation/ (дата обращения: 15.10.2023).
15. Parreira J. An interactive simulation model to compare an autonomous haulage truck system with a manually-operated system. PhD thesis, Vancouver, The University of British Columbia, 2013, 228 p.
16. Schmidt D. For the long haul // Coal Age. 2014. No 119. P. 26-29.
17. Кучумова А. Без человека в кабине // Добывающая промышленность. 2019. № 2. С. 92-98.
18. Report 2 - Autonomous mining equipment // New Technology & Innovation. RFC Ambrian, May 2019. 36 p.
19. Brown C. Autonomous vehicle technology in mining // Engineering & Mining Journal. 2012. No 213. P. 30-32.
20. Golbasi O., Dagdelen K. Equipment replacement analysis of manual trucks with autonomous truck technology in open pit mines. APCOM 38. Golden, COL: Colorado School of Mines, 2017. P. 19-9-19-20.
21. Солод Г. И. Основы квалиметрии. М.: МГИ, 1991. 84 с.
surface mining
Original Paper
UDC 622.23.05 © Yu.E. Voronov, A.Yu. Voronov, D.M. Dubinkin, O.S. Maksimova, 2023
ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Ugol' - Russian Coal Journal, 2023, № 11, pp. 65-71
DOI: http://dx.D0k.org/10.18796/0041-5790-2023-11-65-71
Title
dispatching in truck-shovel systems with unmanned transport at open-pit mines
Authors
Voronov Yu.E. ', Voronov A.Yu. ', Dubinkin D.M.1, Maksimova O.S. 1 1 Kuzbass State Technical University, Kemerovo, 650000, Russian Federation
Authors Information
Voronov Yu.E., Doctor of Engineering Sciences, Professor, e-mail: [email protected]
Voronov A.Yu., PhD (Engineering), Associate Professor, e-mail: [email protected]
Dubinkin D.M., PhD (Engineering), Associate Professor, Leading Researcher Associate, e-mail: [email protected] Maksimova o.S., Junior Researcher, e-mail: [email protected]
Abstract
Robotized (or unmanned) cargo transportation systems with remote control have been used in open-pit mining for more than 10 years. Removing the "human element" from the production process usually improves its safety and productivity, as well as reduces operating costs. Thus, the use of unmanned mining dump trucks as part of the motor transport fleets of open-pit shovel-truck systems (STS), according to the results of research and their practical testing, showed the advantages of robotized STSs compared to conventional ones. A comparative assessment of the operation quality for conventional and robotized STSs allows to show the degree of this improvement. It has been estimated that the STS operation quality at all open-pit coal mines in the robotized version is higher than the conventional STS from 12% (at the Kedrovsky Mine) to 59% (at the Krasnobrodsky Mine), totaling 42% for the Kuzbassrazrezugol JSC. This indicates a significant improvement in the STS operation quality when using unmanned mining trucks as part of the STS motor transport fleet at open-pit coal mines.
Key words
Open-pit mine, Shovel-truck system, unmanned mining dump truck, Comparative assessment.
References
1. Voronov An.Yu., Khoreshok A.A., Voronov Yu.E., Buyankin A.V. & Voronov Ar.Yu. Assessment of the operation quality of shovel-truck systems at open-pit coal mines in Kuzbass. Gornoe oborudovanie i electromechanika, 2020, (2), pp. 19-26. (In Russ.).
2. Voronov Ar.Yu., Stenina N.A. & Voronov Yu.E. Dispatching systems at open-pit mines: the past, the present and the future. Gornoe oborudovanie i electromechanika, 2019, (4), pp. 40-47. (In Russ.).
3. Voronov Ar.Yu. & Voronov Yu.E. Current state and development prospects of the autonomous haulage at open-pit mines. Gornoe oborudovanie i electromechanika, 2019, (6), pp. 16-24. (In Russ.).
4. Sokolov I.A., Misharin A.S., Kupriyanovsky V.P., Pokusaev O.N. & Larin O.N. The digital economy of Western Australia - smart mining, oil, gas enterprises, railways, seaports, and formalized ontologies. International Journal of Open Information Technologies, 2018, Vol. 6, (6), pp. 44-62. (In Russ.).
5. Kostyuk S.G., Chicherin I.V., Fedosenkov B.A. & Dubinkin D.M. Monitoring of the dynamic state of autonomous heavy platforms on quarry routes of mining enterprises. Sustainable development of mountain territories, 2020, Vol. 12, (4), pp. 600-608. (In Russ.). DOI: 10.21177/1998-4502-2020-12-4-600-608.
6. Horeshok A.A., Dubinkin D.M., Markov S.O. & Tyulenev M.A. On the change in the effective productivity of excavators when using dump trucks with different body capacity. Bulletin of the Kuzbass State Technical University, 2021, (6), pp. 85-93. (In Russ.). DOI: 10.26730/1999-4125-2021-6-85-93.
7. Tyulenev M.A., Markov S.O., Dubinkin D.M. & Aksenov V.V. On the intensity of changes in the performance of an autonomous heavy platform. Bulletin of the Kuzbass State Technical University, 2021, (1), pp. 97-108. . (In Russ.). DOI: 10.26730/1999-4125-2021-1-97-108/
8. Chicherin I.V., Fedosenkov B.A. & Dubinkin D.M. Monitoring of current trajectories of movement of autonomous heavy platforms along quarry
routes of mining enterprises. Mining Industry, 2021, (5), pp. 76-83. (In Russ.). DOI: 10.30686/1609-9192-2021-5-76-83.
9. Aksenov V.V., Dubinkin D.M., Khoreshok A.A. et al. Evaluating the impact of excavator bucket capacity on the output of a haul truck in different variations of their positioning. Journal of Physics: Conference Series: 3, Veliky Novgorod, 06-07 September 2021. Vol. 2052. RUS: IOP Publishing Ltd, 2021, P. 012001. DOI: 10.1088/1742-6596/2052/1/012001.
10. Voronov A.Yu., Voronov Yu.E., Syrkin I.S., Nazarenko S.V. & Yunusov I.F. A review of unmanned haulage systems at open-pit mines. Ugol', 2022, (S12), pp. 30-36. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2022-S12-30-36.
11. Voronov A.Yu., Horeshok A.A., Voronov Yu.E. et al. Optimization of parameters of excavator-automobile complexes of sections. Mining industry,
2022, (5), pp. 92-98. (In Russ.). DOI: 10.30686/1609-9192-2022-5-92-98. 12. Voronov A.Yu., Dubinkin D.M. & Voronov Yu.E. Overview of models of dispatching of quarry vehicles. Mining Industry, 2022, (6), pp. 111-121. (In Russ.). DOI: 10.30686/1609-9192-2022-6-111-121.
13. Voronov Yu.E., Voronov A.Yu., Dubinkin D.M. & Maksimova O.S. Dispatching in truck-shovel systems with unmanned transport at open-pit mines. Ugol', 2023, (9), pp. 75-83. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2023-9-75-83.
14. Gleeson D. Why the Pilbara leads the way in haul truck automation. Available at: https://im-mining.com/2019/08/06/pilbara-leads-way-haul-truck-automation/ (accessed 15.10.2023).
15. Parreira J. An interactive simulation model to compare an autonomous haulage truck system with a manually-operated system. PhD thesis, Vancouver, The University of British Columbia, 2013, 228 p.
16. Schmidt D. For the long haul. Coal Age, 2014, (119), pp. 26-29.
17. Kuchumova A. Without a human in the cab. Dobyvayushchaya promysh-lennost, 2019, (2), pp. 92-98. (In Russ.).
18. Report 2 - Autonomous mining equipment. New Technology & Innovation. RFC Ambrian, May 2019, 36 p.
19. Brown C. Autonomous vehicle technology in mining. Engineering & Mining Journal, 2012, (213), pp. 30-32.
20. Golbasi O. & Dagdelen K. Equipment replacement analysis of manual trucks with autonomous truck technology in open pit mines. APCOM 38. Golden, COL: Colorado School of Mines, 2017, pp. 19-9-19-20.
21. Solod G.I. Fundamentals of qualimetry. Moscow, MGI Publ., 1991, 84 p. (In Russ.).
Acknowledgements
This work was financially supported by the Ministry of Science and Higher Education of Russian Federation under Agreement № 075-15-2022-1198 dated 30.09.2022 with the Gorbachev Kuzbass State Technical University on complex scientific and technical program of full innovation cycle: "Development and implementation of complex technologies in the areas of exploration and extraction of solid minerals, industrial safety, bioremediation, creation of new deep conversion products from coal raw materials while consistently reducing the environmental impact and risks to human life" (the"Clean Coal -Green Kuzbass" Integrated Scientific and Technical Programme of the Full Innovation Cycle) as part of implementing the project "Development and creation of an unmanned shuttle-type mine truck with a payload of 220 tonnes" in terms of research, development and experimental-design work.
For citation
Voronov Yu.E., Voronov A.Yu., Dubinkin D.M. & Maksimova O.S. Dispatching in truck-shovel systems with unmanned transport at open-pit mines. Ugol',
2023, (11), pp. 65-71. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2023-11-65-71.
Paper info
Received September 22,2023 Reviewed October 13,2023 Accepted October 26,2023
