确定露天矿山转地下合理生产规模的方法
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
确定露天矿山转地下合理生产规模的方法
摘要:露天金属矿山转地下开采是一种必然的趋势,确定露天转地下合理生产规模是一项核心决策要素。通过使用统计分析、技术条件、技术经济、综合评价等方法确定合理生产规模的阐述,为矿山寻找一种适合本企业的确定合理生产规模的方法。
关键词:金属矿山;露天转地下;生产规模优化;人工神经网络目前国内外矿山开采中对于矿体延伸较深、覆盖层不厚且矿体厚度为中厚以上的矿床多采用露天开采。因为露天开采具有初期建设投资少、投产快、生产条件好、安全高效、资源回收率高等优点,所以应用比较广泛。
但随着露天矿山服务年限的增加,开采深度逐渐增大露天采矿剥采比将会达到甚至超过经济极限值,从而使经济效益明显下降。因此随着露天矿山服务年限的延长,转入地下开采是唯一的途径[1]。研究露天转地下开采规律和相关要素优化成为当前采矿行业中的
一个热门课题[2],而确定露天转入地下开采稳产后的合理生产规模在决策中尤为重要。下面笔者就确定矿山合理生产规模的方法做一些阐述。
1 泰勒公式等统计方法
国外学者泰勒通过多年来对多个矿山样本的设计项目统计分析后,得出了如下关于矿山生产能力的经验公式:
a=5r0.75 或t=0.2r0.25 (1)
式中:a-矿山生产能力,t/a;t-矿山经济寿命,a;r-境界内矿
石储量。
国内许多学者利用泰勒公式对我国矿山生产能力进行验证,得到的结果跟国内矿山的实际生产能力有一定的出入。文献[3~4]通过大量的研究分析后得到更适宜我国矿山的经验公式:
a=1.25r0.75 或t=0.8r0.25 (2)
统计分析法属于传统的方法,考虑的因素较少,而实际矿山生产中因为矿床的自然条件各异,各个矿山的开采工艺与开采设备也不同,所以很难真实的反映矿山开采的实际情况,属于一种粗放型的方法,不能保证企业达到最好的经济效果,这种方法得到的结果可以作为一种参照。
2 从矿山开采技术角度研究
技术分析法主要从矿山开采技术角度出发,根据矿山生产能力应与矿床开采过程中各项技术参数相结合的现实生产情况。其中具有代表性的有矿山开采年下降速度法[5]。
矿山开采年下降速度法
式中:a-矿山生产能力,t/a;ν-年下降速度,m/a;s-矿体水平面积,m2;δ-矿石体重,t/m3;εk-矿石回采率;e-废石混入率;k1-矿体倾角修正系;数k2-矿体厚度修正系数;e-地质影响系数,0.7~0.9
3 从技术经济角度研究
从技术经济角度研究矿山的生产规模是一种相对较传统的方法,采用的方法也比较多。主要采用如最终产品计划需要量、经济合理
服务年限法、盈亏平衡分析法等对矿山生产规模进行优化[6]。
使用较多的是最终产品计划需要量法
从技术经济角度研究生产规模的过程中,人们一般是建立最有生产规模的数学模型优化的目标一般为净现值最大、年利润最大或总成本最低。有些约束条件要求比较苛刻在现实生产中获取的成本较高,并且由于考虑的指标较少最终所求的结果与理想效果可能会存在较大偏差,因此通过这种方法得到的结果不适宜直接指导实际生产。
4 从综合评价角度研究
综合评价技术是一种定量认识客观实际的手段,可以使我们在复杂的现象中把握事物的规律,其广泛运用于各类社会经济现象的定量综合评价实践中。综合评价确定合理生产规模的方法比较多:人工智能法、模糊综合评价法、层次分析法(ahp)、数据包络分析法(dea)、灰色多目标决策法、计算智能法[7~9]等。这些方法都取得了比较理想的效果,下面就人工智能法做个简单介绍。
智能化系统由神经网络与专家系统有机耦合而成,它不是利用两者的性能在系统中实现某一部分的内容,而是在集成后形成一种新的知识表达体系,该体系的信息处理是通过大量的神经元之间相互作用而进行的。整个系统包括以下五个系统:
(1)数据库子系统。该子系统用于存放整个智能化系统运行所需要的各类原始数据以及其产生的所有数据信息,还有系统的各项性能指标等。同时,还可以对一些可以控制的因子经行赋值,使之
变得更合理。该子系统是整个系统运行的基础,也是神经网络输入单元的来源,因此对该子系统变量的选择至关重要,一般选择能反映矿山生产规模属性的变量作为指标。
(2)数据处理子系统。由于反映矿山生产规模变量的是由采矿、选矿及其他因素组成,所以各个变量的属性是不同的,要放在同一个网络里面作为样本参数训练就必须作统一的描述。该子系统就是实现这个功能,它对数据仓库子系统中的各种数据进行转换,通过一定的规则把各个变量转换为[0,1]的值,再把这些属性值作为神经网络子系统的训练样本。
(3)知识库子系统。该子系统是整个系统的存储器,对系统所涉及的各类知识存储。其方式分为两部分:一部分是以规则的形式存放精确的知识,另外一部分则存放网络的权重,表示不精确的知识。
(4)神经网络子系统。该子系统是核心部分,它用于确定矿山露天转地下的合理生产规模。首先从数据处理子系统中获取训练样本,再利用本子系统自身的优势通过不精确推理对知识进行学习从而获取新的知识,最终对新的样本进行判断。知识的获取及表示是知识推理的前提[10]。
(5)管理子系统。该子系统包含用户界面和解释机构。用户界面是方便用户操作,能形象生动的为用户提供系统的运行、操作和维护的友好界面。解释机构则负责回答用户提出的问题,并作出相关的解释,也可以方便用户操作。
上面五个子系统有机的结合在一起就组成了确定矿山露天转地下合理生产规模的智能化系统。
通过综合评价方法得到的生产规模是通过一定的数学模型将多个评价指标值“合成”为一个整体性的综合评价值,主要把握好以下几个问题:被评价对象的确定、建立评价指标体系、确立与各项评价指标相对应的权重系数、构造综合评价的模型、计算各系统的综合评价值并进行排序。只要把这几个问题解决好,一般都能取得理想的效果。目前不但成为学术界常用的方法,也广泛运用于实际生产中。
5 结束语
矿山生产规模作为矿山决策的核心要素之一,其合理与否直接影响到矿山企业的投资数额、建设速度、服务年限、经济效益等。矿山生产规模受到矿区地质条件、矿床储量大小、矿产储藏条件、市场需求、技术条件、经济条件及国家相关法律法规等方面的因素影响,因此确定矿山合理生产规模是一项影响面广、设计因素多的复杂决策过程,因此在确定露天矿山转地下生产规模时应充分的考虑到影响矿山生产规模属性的各项因素,这样才能得到符合实际生产的理想指导结果,才能给矿山企业制定科学规划、合理开发提供科学的方法和理论依据,为矿区实现可持续发展保驾护航。
参考文献
[1]宋卫东,匡卫东,尹小鹏.大冶铁矿东露天转地下生产规模优化研究[j].金属矿山,2004,8(1)23~27.