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露天矿多采区协同开采资源配置优化
2017-07-07
针对鞍千矿业公司科学配矿需求,建立露天矿多采区协同开采资源配置优化模型。针对矿山实际自然 环境和生产限制条件,在掌握矿山各采区品位分布等矿山基本信息的基础上,应用线性规划单纯形大M 法解算与 3DMine 矿业软件相结合,并以鞍千矿为实例,验证该方法的实用性。试验结果表明:矿石破碎站的矿石输出品位稳定 在要求范围之内,从而保持了选厂入选品位的稳定,最终实现了提高生产效率,降低了生产成本,提高了选矿工艺流 程和设备设施的生产能力,对矿山科学生产具有指导性意义。
Series No. 492ꢀ Juneꢀ 2017 金ꢀ ꢀ 属ꢀ ꢀ 矿ꢀ ꢀ 山 ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 总第 492期 METAL MINE 2017 年第 6 期 ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 露天矿多采区协同开采资源配置优化 1 1 2 3 杨ꢀ 驰 ꢀ 吴建胜 ꢀ 郭连军 ꢀ 熊宏启 ( 1. 辽宁科技大学软件学院,辽宁 鞍山 114051;2. 辽宁科技大学矿业学院, 辽宁 鞍山 114051;3. 鞍钢集团鞍千矿业有限公司,辽宁 鞍山 114001) 摘ꢀ 要ꢀ 针对鞍千矿业公司科学配矿需求,建立露天矿多采区协同开采资源配置优化模型。 针对矿山实际自然 环境和生产限制条件,在掌握矿山各采区品位分布等矿山基本信息的基础上,应用线性规划单纯形大 M 法解算与 3 DMine 矿业软件相结合,并以鞍千矿为实例,验证该方法的实用性。 试验结果表明:矿石破碎站的矿石输出品位稳定 在要求范围之内,从而保持了选厂入选品位的稳定,最终实现了提高生产效率,降低了生产成本,提高了选矿工艺流 程和设备设施的生产能力,对矿山科学生产具有指导性意义。 关键词ꢀ 露天矿ꢀ 配矿优化ꢀ 3DMine 软件ꢀ 线性规划ꢀ 单纯形大 M 法 ꢀ ꢀ 中图分类号ꢀ TD854ꢀ ꢀ ꢀ 文献标志码ꢀ Aꢀ ꢀ ꢀ 文章编号ꢀ 1001-1250(2017)-06-018-06 Ore-blending Optimization Via Collaborative Mining of Multiple Mining Areas in Open-pit Mine 1 1 2 3 Yang Chi ꢀ Wu Jiansheng ꢀ Guo Lianjun ꢀ Xiong Hongqi ( 1. School of Software Engineering,University of Science and Technology Liaoning,Anshan 114051,China; . School of Mining Engineering,University of Science and Technology Liaoning,Anshan 114051,China; . Ansteel Anqian Mining Co. ,Ltd. ,Anshan 114001,China) 2 3 Abstractꢀ The optimized ore-blending model via collaborative mining of multiple mining areas in open-pit mine is pro- posed in accordance with the scientific requirement of ore-blending of Anqian Mining Co,. Ltd. . taking the Anqian mine as the study example,combing with the actual natural environment and production restrictions,based on the mine basic information ( such as the grade distribution etc. ) of every mining areas,the 3DMine software and linear programming simplex big M meth- od are adopted to testify the practicability of the ore-blending optimization model. The test results show that:the output ore grade of ore crushing plant is stabilized within the requirements scope to keep stable of the milling grade of beneficiation plants. Therefore the ultimate goals of improve production efficiency,reducing production cost,improving the production capaci- ty of mineral processing flow and related facilities can be realized effectively. The above analysis results in this paper can pro- vide some reference for the scientific production of mines. Keywordsꢀ Open-pit mine,Ore-blending optimization,3DMine software,Linear programming,Simplex big M method ꢀ ꢀ 针对人工编制配矿方案的低效性,随着计算机科 题的关键。 近年来很多先进的技术被应用到矿山生 [2] 学的不断发展提出越来越多的基于矿山生产实际的 配矿计划算法。 但由于矿山生产实际情况和地质情 况的多样性和复杂性,目前所提出的配矿算法具有一 产中,如吴春丽等 提出的露天矿配矿优化方法,徐 [3] 少游等 提出的一种新露天矿开采几何约束模型及 [ 4] 其应用,黄启富等 提出的基于多轮 PSO 算法中长 [ 1] [5] 定的局限性 。 期动态优化配矿的研究,姚旭龙等 提出的基于免 目前大多针对单采区的配矿优化进行研究,对于 多采区协同开采的研究非常少。 对于矿山来说配矿 优化本来就是十分复杂的线性规划问题,求解非常困 难。 在矿山的实际生产过程中,常常面临配矿数据量 大、约束条件限制多、人工编制时间长、生产信息传递 慢、工作效率低等问题。 因此,科学配矿成为解决问 疫克隆选择优化算法的地下矿山配矿等。 由于各个 采场和采区的矿石类型及品位差异较大,因此原矿的 输出品位变化对既定选矿工艺流程的选矿效率影响 较大,因此建立采场矿石品位分布模型,实现科学配 矿具有重要现实意义。 主要体现在以下两方面:一是 通过合理配矿,可以稳定矿石输出品位,保持选厂入 收稿日期ꢀ 2017-02-14 作者简介ꢀ 杨ꢀ 驰(1993—),男,硕士。 通讯作者ꢀ 吴建胜(1971—),男,教授,硕士研究生导师 。 · 18· ꢀ ꢀ ꢀ 杨ꢀ 驰等:露天矿多采区协同开采资源配置优化ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 2017 年第 6 期 选品位的稳定,提高选矿生产效率,提高选矿工艺流 程和设备设施的生产能力;二是通过合理配矿,最大 限度地提高表外矿的利用率,使矿石资源得到最大限 度的利用,增加矿山可采资源量,实现经济效益与社 会效益最大化。 基于此,本研究根据矿山的实际情 况,提出一种满足目标品位且运输功最小的优化方 法,利用线性规划单纯形法解算。 将其嵌入到三维矿 业软件 3DMine 中,以鞍千矿为例,验证该配矿优化 方法的实用性,最终实现指导生产的目的。 经过分析,我们认为露天矿多采区协同开采资源 配置优化是一个线性规划问题,但因为具体的限制因 素等情况又不完全符合单纯形法大 M 法,所以将露 天矿多采区协同开采资源配置优化问题结合矿山实 际生产过程中的约束条件、自然约束条件和目标函 数,建立单纯形大 M 法的数学模型。 引入松弛变量 和系数为 M 的人工变量,构造单位阵,将原方程转化 成标准型,将单位阵作为初始基,得到初始基对应的 初始可行解,通过检验数判断该基可行解是否为最优 解,如果是则可得到最优解。 如果不是最优解,非基 变量出基,基变量进基,然后得到可行解,返回继续判 断是否为最优解,经过多次迭代后得到最优解和最优 值。 1 ꢀ 露天矿多采区协同开采的配矿流程 如图 1 所示,露天矿多采区协同开采的配矿流程 有:收集矿区的地质信息、矿区的钻孔信息,熟悉掌握 矿山的基本情况;在 3DMine 矿业软件上建立地表模 型、矿体模型、品位模型等矿床三维模型,从三维空间 中了解矿山的储量信息;在 3DMine 矿业软件上圈定 矿体,得到矿体信息数据;了解露天矿多采区协同开 采资源配置优化中可能遇到的问题,建立目标函数, 应用单纯形大 M 法建立数学模型,产生最优开采方 案;最后将露天矿多采区协同开采资源配置优化方案 与传统未协同开采的配矿方案做对比,验证单纯形大 M 法的实用性。 2 . 2ꢀ 构建线性规划模型目标函数 根据矿山的实际情况,共有 3 个矿山同时参与配 矿,设第 i 个待采爆堆(待采爆堆总数为 54) 参与配 矿,每个待采爆堆到破碎站的距离为 li ,m 表示是否 选择这个矿山,选择为 1,未选择为 0。 设每个待采爆 堆的矿石量为 xi ,运输功用 W 表示,开采目标是满足 目标品位的情况下达到运输功最小,从而减少矿山生 产成本。 则目标函数表示为 54 minW = ∑mxi li . i = 1 2. 3ꢀ 构建线性规划模型约束条件 ( 1)各个爆堆出矿量约束。 由于受到采掘设备 电铲最大生产能力的限制,每个爆堆的最大出矿量不 能多于电铲的最大生产能力 c铲 ,而且参与配矿的爆 堆必须能出矿。 mxi ≥ 0,i = 1,2,…,54; 图 1ꢀ 矿山配矿流程 xi ≤ c铲 ,i = 1,2,…,54. Fig. 1ꢀ Ore-blending flow in mines ꢀ ꢀ (2) 各个矿山总出矿量的约束。 考虑到露天矿 2 ꢀ 单纯形大 M 法的构建 超前采掘及采掘连续性要求,每个矿山所有开采爆堆 的矿石量不能多于该矿山的最大开采限制 Mn ,不能 少于最小开采限制 mn ,其中 3 个矿山用 n =1、2、3 表 示,具体表示为 2 . 1ꢀ 基本原理 单纯形法的基本思路是将可行域中某个基可行 解转换到一个新的可行解,同时使得目标函数值有所 [ 6-9] 改进 。 而大 M 法则是通过将人工变量加入到原 18 约束方程中作为虚拟变量,构造一个辅助线性规划问 题,明显有一个基本可行解,并使得这些虚拟变量从 基变量中被置换出来。 为此只需假定人工变量在目 标函数中的系数 M(M>0)是个充分大的数。 引入一个足够大的正数 M,用来制约人工变量的 取值,建立目标函数为 mn ≤ ∑mxi ≤ Mn ,n = 1; i = 1 36 mn ≤ ∑mxi ≤ Mn ,n = 2; i = 19 54 mn ≤ ∑ i = 37 mxi ≤ Mn ,n = 3. ꢀ ꢀ (3) 目标品位的约束。 露天矿在一个生产周期 minF = ∑cj xj + M∑xt(xt 为人工变量), 这样,如果计算结果 xt ≠ 0,那么由于 M 是一个足够 大的正数,也就是使 F 无法达到最小值。 内,难免会出现多个出矿点同时出矿,这就涉及出矿 点出矿协同发展的问题。 在实际生产过程中,特别是 短期计划内,各出矿点出矿的空间约束关系并不需要 · 19· 总第 492 期ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 金ꢀ ꢀ 属ꢀ ꢀ 矿ꢀ ꢀ 山ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 2017 年第 6 期 象长期计划考虑的那么复杂。 因此,作如下假设:在 当前条件下,各出矿点均能满足开采对空间的要求, 即各出矿点均能正常生产(不同的破碎站对品位的 要求也是不同的),设每个破碎站的全铁目标品位为 en 、亚铁目标品位为 pn ,设每个待采爆堆的全铁品位 为 ai 、亚铁品位为 fi ,具体表示为 max{∂i | ∂i > 0} = ∂k . 那么, xk 进基,即 xk 由非基变量变成基变量。 既然有 非基变量变成基变量,就有基变量变成非基变量,我 们称之为出基变量,挑选原则是 bi > 0 = bl min | aik . { } a alk ik 36 36 那么,原来的第 l 个基变量出基变成非基变量,并代 替之前进基变量 xk ,并更新基矩阵和非基矩阵。 ∑ i = 1 ma i x i = e1 ∑ i = 1 mxi , 36 36 ( 5)进行第 2 个基可行解的确定。 上步中 alk 是 主元,即在寻找第 2 个基可行解过程中需要先考虑 lk 所在矩阵的行,找到行系数所表示的约束方程,通 mfi xi = p1 ∑ mxi ,n = 1; ∑ i = 1 i = 1 54 54 a ∑ i = 37 mai xi = e2 ∑ i = 37 mxi , 过系数变换,与其他行系数构成单位阵,得到第 2 个 基可行解,并跳回到(2)继续。 54 54 mfi xi = p2 ∑ i = 37 mxi ,n = 2; ∑ i = 37 54 54 单纯形大 M 算法流程如图 2 所示。 i = e3 mxi , ∑ i = 19 ma i x ∑ i = 19 54 54 i = p3 mxi ,n = 3. ∑ i = 19 ∑ i = 19 mf i x ꢀ ꢀ (4) 磁性率的约束。 为保证全铁和亚铁的配矿 均衡,需要限制磁性率,具体表示为 ai ÷ fi ≥ 18,i = 1,2,…,54. 2 . 4ꢀ 单纯形大 M 算法 单纯形大 M 算法具体步骤: ( ( 1)首先将目标函数和约束方程转换成标准型。 2)添加完人工变量后,人工变量构成一组可行 解的基变量,但单纯形初始矩阵要求基变量的检验数 为 0。 若所得的基变量中含有非 0 人工变量,则说明 该问题没有可行解,否则,有最优解。 经过对人工变 量的初步计算判断后,得到一个单位阵,这个单位阵 可以作为初始基变量,令非基变量 xi 等于 0,可以得 到初始可行解 x1 = [0,0…0,,c铲 ,c铲 ,…,c铲 ,m1 ,m2 , T m3 ,M1 ,M2 ,M3 ] 。 ( 3)找到了第 1 个基可行解,接下来的就是判断 该初始基可行解是否为最优解,检验标准是:非基变 - 1 量 xi 对应的检验数 ∂i = ci - cB B pi 是否小于等于 0。 式中: ci 表示目标函数运输功最小的系数 mli , cB 代 ( 表 xj ,xt 在目标函数中的系数 1 或 M, pi 表示非基变 量 xi 在约束系数矩阵中相应的列)如果所有的 ∂i ≤ 图 2ꢀ 单纯形大 M 法资源配置优化算法流程 Fig. 2ꢀ Steps of the ore-blending optimization algorithm based on simplex big M method 0 , 停止计算,得到最优解,否则转入(4)。 ( 4)如果存在 ∂i > 0,那么 x1 = [0,0…0,c铲 ,c铲 , 3ꢀ 实例应用 T ,c铲 ,m1 ,m2 ,m3 ,M1 ,M2 ,M3 ] 不是最优解,需要继 3. 1ꢀ 三维地质模型的建立 … 以鞍千矿业公司 3 个矿山为背景,配置满足目标 品位的全铁和亚铁。 用 3DMine 软件创建了这 3 个矿 山的矿体模型、矿体品位模型、数字地形模型、地址数 据库等基础信息,这些基本信息都是露天矿多采区协 续寻找下一个基可行解。 寻找进基变量,即由非基变 量变成基变量,挑选原则是在所有的检验数中寻找最 大的检验数 · 20· ꢀ ꢀ ꢀ 杨ꢀ 驰等:露天矿多采区协同开采资源配置优化ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 2017 年第 6 期 [ 10] 同开采资源配置优化算法计算时的关键信息 。 3 个采场实体模型如图 3 所示。 图 3ꢀ 三维地质模型 Fig. 3ꢀ 3D geological model 3 . 2ꢀ 圈定开采区域 表格数据量很庞大,所以在这里用圈定矿体编号代替 根据当时现场的地质情况、天气情况等开采条件 圈定区域的三维坐标信息。 3 个矿山圈定的区域如 图 4。 分区域放大后的图 5 分别为许冬沟、哑巴岭、 西大背圈定矿体放大效果。 提取到的具体数据如表 1。 分析,圈定大致区域后,3DMine 矿业软件中的数据信 息导入到 Excel 表格中,得到三维坐标、全铁品位、亚 铁品位、可采矿量等信息。 由于带坐标信息的 Excel 图 4ꢀ 3 个矿山圈定矿体区域显示图 Fig. 4ꢀ Delimitation areas of ore-bodies from 3 mines 图 5ꢀ 矿体圈定结果 Fig. 5ꢀ Delineation results of ore-bodies 表 1ꢀ 圈定块体信息数据 3. 3ꢀ 矿山生产技术指标 Table 1ꢀ Data of the delineated ore-bodies 矿区开采的技术指标是露天矿开采过程的重要 组成部分。 鞍千矿业有限公司在生产过程中主要用 以下技术指标:每个矿山 1 个周期内的最大开采限 制,电铲的最大生产能力,磁性率,每个出矿点到破碎 站的距离,每个破碎站对应的全铁目标品位、亚铁目 标品位。 具体指标要求如表 2。 全铁品位 亚铁品位 圈定矿体编号 距离 / km 10 矿ꢀ 山 / % / % XDBZK36ꢁ1 XDBZK36ꢁ2 ︙ 25. 69 24. 43 ︙ 2. 52 1. 36 ︙ 11 ︙ 13 12 12 13 ︙ 14 13 14 12 ︙ 15 17 西大背 XDBZK132ꢁ2 XDBZK132ꢁ3 YBLZK24ꢁ1 YBLZK24ꢁ2 ︙ 25. 97 13. 68 19. 82 21. 18 ︙ 1. 26 0. 54 1. 62 1. 8 3. 4ꢀ 露天矿多采区协同开采资源配置优化结果 由圈定矿体得到的开采信息和矿山的生产技术 指标,经优化计算后,得到露天矿多采区协同开采资 源配置优化开采方案,如表 3。 哑巴岭 许东沟 ︙ YBLZK72ꢁ1 YBLZK72ꢁ2 XDGZK96ꢁ1 XDGZK96ꢁ2 ︙ 25. 13 20. 59 21. 64 16. 47 ︙ 4. 01 1. 14 6. 65 0. 54 ︙ 3. 5ꢀ 实用性分析 为了检验该方法的实用性,以 12 个周期为检验 标准,与传统矿山开采过程中未协同开采的配矿计算 得到的生产方案做对比。 XDGZK120ꢁ2 XDGZK120ꢁ3 25. 97 23. 88 2. 35 1. 09 ( 1)从矿石的利用率角度分析:入选品位的贫、 · 21· 总第 492 期ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 金ꢀ ꢀ 属ꢀ ꢀ 矿ꢀ ꢀ 山ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 2017 年第 6 期 表 2ꢀ 矿山生产技术指标(1 个周期) 用情况基本好于未协同开采的高、低矿石品位使用情 况。 可以得到协同开采的矿石利用效果更好,与以前 优秀品位矿石(与目标品位接近的矿石) 入选相比, 提高了贫、富矿石的利用率,从而,减少了矿山资源浪 费,为矿山可持续开采提供了技术保障。 Table 2ꢀ Technical index of mine production (a cycle) 名ꢀ 称 参ꢀ 数 20 许东沟最大开采限制/ 万 t 许东沟最小开采限制/ 万 t 哑巴岭最大开采限制/ 万 t 哑巴岭最小开采限制/ 万 t 西大背最大开采限制/ 万 t 西大背最小开采限制/ 万 t 电铲的最大生产能力/ 万 t 北破破碎站全铁目标品位 / % 北破破碎站亚铁目标品位 / % 许东沟粗破破碎站全铁目标品位/ % 许东沟粗破破碎站亚铁目标品位/ % 哑巴岭粗破破碎站全铁目标品位/ % 哑巴岭粗破破碎站亚铁目标品位/ % 磁性率/ % 10 20 10 20 10 5. 09 25 (a)高品位矿石 1. 05 24 1. 04 24 (b)低品位矿石 1. 04 18 图 6ꢀ 不同品位矿石利用情况 Fig. 6ꢀ Utilization of the ore with different grades ■ —协同开采;□—未协同开采 表 3ꢀ 最优开采方案计划 ( 2)从运输功的角度分析:运输功的大小比较如 Table 3ꢀ Optimal mining scheme 图 7 所示。 运输功代表着生产成本,运输功越大代表 生产成本越高,运输功越小则代表生产成本越低。 12 个周期内从 2 种开采方式的对比情况来看,协同开采 的运输功基本小于未协同开采的运输功,即可说明协 同开采的生产成本更低,实现了矿山降低生产成本的 计划,给矿山带来了经济效益。 破碎站 名ꢀ 称 全铁品位 亚铁品位 应采矿量 入选矿体编号 / % / % / 万 t XDBZK36ꢁ2 XDBZK48ꢁ2 XDBZK96ꢁ3 XDBZK108ꢁ2 XDBZK72ꢁ3 YBKZK36ꢁ1 YBLZK36ꢁ3 YBLZK48ꢁ3 YBLZK72ꢁ1 YBLZK72ꢁ2 XDBZK96ꢁ3 XDBZK108ꢁ2 XDKZK72ꢁ3 XDGZK48ꢁ3 XDGZK120ꢁ1 XDGZK120ꢁ3 24. 43 18. 85 16. 47 23. 73 13. 68 18. 99 19. 82 24. 29 25. 13 20. 59 23. 31 21. 64 16. 47 24. 17 18. 95 23. 88 1. 36 0. 26 0. 54 2. 33 0. 54 1. 09 0. 72 1. 62 4. 01 1. 26 0. 83 6. 65 0. 54 0. 36 1. 49 1. 09 1. 578 5. 09 5. 09 3. 153 5. 09 4. 589 5. 09 5. 09 0. 142 5. 09 5. 09 0. 226 5. 09 0. 132 5. 09 4. 37 哑巴岭 粗破 许东沟 粗破 图 7ꢀ 运输功对比 Fig. 7ꢀ Comparison of transportation work ■ —协同开采;□—未协同开采 北破粗破 ( 3)从生产设备生产利用率分析。 以 1 个周期 内入选出矿点的出矿量是否达到电铲最大开采能力 5. 09 万 t/ 周期为标准,对 1 个周期内所有入选出矿 点的出矿量与在电铲最大开采能力下的出矿量相除, 得到生产设备利用率。 由图 8 中 12 周期生产设备利 用率变化数据分析可知,协同开采生产设备的利用情 况基本好于未协同开采生产设备的利用情况,实现了 矿山提高生产设备利用率的目标。 富矿石分布情况,即低品位和高品位的利用情况,如 图 6 所示。 在采矿生产过程中,矿石品位高于 28% 的称为高品位矿石, 也叫富矿石。 矿石品位低于 2 1 0% 的称为低品位矿石,也叫贫矿石。 图 6(a) 表示 2 个周期内入选矿石品位大于 28% 的个数,图 6(b) 表示 12 个周期内入选矿石品位小于 20% 的个数。 从图 6 中数据可知,协同开采的高、低品位矿石的使 · 22· ꢀ ꢀ ꢀ 杨ꢀ 驰等:露天矿多采区协同开采资源配置优化ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ 2017 年第 6 期 [ 3]ꢀ 黄俊歆,王李管,徐少游,等. 一种新的露天配矿开采几何约束 模型及其应用[J]. 计算机工程与应用,2013(1):245-248. Huang Junxin,Wang Liguan,Xu Shaoyou,et al. Novel mining geo- metric constraint model for open-pit mine ore-matching and its appli- cation[J]. Computer Engineering and Application,2013 (1):245- 248. [ [ 4]ꢀ 黄启富,陈建宏. 基于 PSO 的矿山企业动态配矿优化研究[ J]. 计算机工程,2011(8):175-177. 图 8ꢀ 生产设备利用率对比 Fig. 8ꢀ Comparison of the utilization rate of production equipment Huang Qifu,Chen Jianhong. Research on dynamic mine ore blending optimization based on particle swarm optimization in mining enterpri- ses[J]. Computer Engineering,2011(8):175-177. ■ —协同开采;□—未协同开采 5]ꢀ 姚旭龙,胡乃联,周立辉,等. 基于免疫克隆选择优化算法的地 下矿山配矿[J]. 北京科技大学学报,2011(5):526-531. Yao Xulong,Hu Nailian,Zhou Lihui,et al. Ore-blending of under- ground mines based on an immune clone selection optimization algo- rithm[J]. Journal of University of Science and Technology Beijing, 2011(5):526-531. 4 ꢀ 结ꢀ 论 针对鞍千矿业有限公司矿山品位分布复杂、3 个 采区联合均衡生产开采管理难度大,并达到满足 3 个 破碎站目标品位的情况下运输功最小的要求,从最大 限度的利用电铲生产能力、改善矿石的利用率、降低 生产成本、提高经济效益出发,利用矿业生产中的技 术指标和单纯形大 M 法进行研究,结合矿山的自然 条件和生产条件通过 3DMine 矿业软件构造矿山实 体模型和露天矿多采区协同开采资源配置优化数学 模型,最后编制短期开采计划方案,达到了破碎站既 定的目标品位,为下一步选矿提供了保障。 [6]ꢀ 张干宗. 线性规划[M]. 武汉:武汉大学出版社,2006. Zhang Ganzong. Linear Programming[M]. Wuhan:Wuhan Universi- ty Press,2006. [ 7]ꢀ 李ꢀ 健,高永涛,谢玉玲,等. 基于无需测速的单纯形法微地震 定位改进研究[J]. 岩石力学与工程学报,2014(7):1336-1346. Li Jian,Gao Yongtao,Xie Yuling,et al. Improvement of microseism locating based on simplex method without velocity measuring[ J]. Chinese Journal of Rock and Engineering,2014(7):1336-1346. 运输功代表生产力有些牵强,它只是一个理想状 态,应该考虑金属当下阶段的市场价格因素、矿山实 际生产过程中的设备损耗等因素。 在以后的研究中 这方面可以得到很大的改善,更有利矿山的发展。 单 纯形大 M 法的不足之处在于,一般不能直接看出应 取哪组变量为基变量,求得基解不一定是可行的。 那 么,如何解决基变量的选取和解的验证,加入更多的 限制条件计算矿山的实际生产成本,将是解决多采区 协同开采配置优化的发展方向。 [8]ꢀ 莫愿斌,马彦追,郑巧燕,等. 单纯形法的改进萤火虫算法及其 在非线性方程组求解中的应用[ J]. 智能系统学报,2014(6): 7 47-755. Mo Yuanbin,Ma Yanzhui,Zheng Qiaoyan,et al. Improved firefly al- gorithm based on simplex method and its application in solving non- linear equation groups[J]. Transactions on Intelligent System,2014 ( 6):747-755. [ [ 9]ꢀ 张劲松,李ꢀ 红. 含自由变量 LP 问题的改进单纯形法[J]. 运筹 与管理,2012(1):53-56. Zhang Jinsong,Li Hong. Improved simplex method about liner pro- gramming with free variable[ J]. Operations Research and Manage- ment Science,2012(1):53-56. 参ꢀ 考ꢀ 文ꢀ 献 [ [ 1]ꢀ 王ꢀ 青,任凤玉. 采矿学[M]. 北京:冶金工业出版社,2011. Wang Qing,Ren Fengyu. Mining Science[ M]. Beijing:Metallurgy Industry Press,2011. 10]ꢀ 钟德云,胡柳青. 利用 3DMine 软件进行露天矿境界优化[ J]. 金属矿山,2012(1):128-130. 2]ꢀ 吴丽春,王李管,彭平安,等. 露天矿配矿优化方法研究[ J]. 矿 冶工程,2012(4):8-12. Zhong Deyun,Hu Liuqing . Optimization of the open-pit mine by u- sing 3DMine software[J]. Metal Mine,2012(1):128-130. Wu Lichun,Wang Liguan,Peng Ping′an,et al. Optimization methods for ore blending in open-pit mine[J]. Mining and Metallurgical En- gineering,2012(4):8-12. ( 责任编辑ꢀ 石海林) · 23·
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