矿山短期生产计划优化的多目标遗传粒子群算法

针对露天矿山生产的基本特征及短期生产计划的编制要求,从露天矿山的品位及经济成本最小化的角度出发,构建了露天矿短期生产作业计划优化模型。以MATLAB软件为平台,采用遗传粒子群混合智能算法对模型进行求解。以某石灰石露天矿为工程背景进行研究,将研究结果与露天矿实际生产指标进行对比验证。结果表明:该模型适用于露天矿短期采掘作业生产计划的编制,优化结果保证了矿山生产作业出矿品位、出矿量及生产利润三者之间的平衡,有利于提高矿山的经济效益。     

基于改进DCW-QPSO算法的露天矿卡车调度优化方法

为了提高露天矿卡车运输效率,有效降低矿山企业开采成本,针对量子粒子群算法(QPSO)在优化求解过程中易陷入局部最优的问题,本研究引入惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法(DCW-QPSO),并借助于遗传算法的变异操作,将DCW-QPSO的粒子更新方法改进,然后将改进DCW-QPSO用于求解露天矿卡车运输调度方案。调度方案以总运输成本最低为目标函数,并综合考虑矿石产量、品位均衡、卡车等待时间最短等约束条件。通过在国内某大型露天铁矿的应用发现,卡车调度优化结果符合矿山实际生产需求,为企业管理者提高了决策依据。改进算法在模型求解过程中全局搜索能力及算法稳定性都得到显著提升,具有一定的实际应用价值。     

基于混合粒子群优化算法的矿山生产配矿

为了提高矿山低品位矿产资源的利用率, 确保生产过程中矿石质量的稳定性和均匀性, 建立了一种矿山多目标配矿优化模型, 并将标准遗传算法中的交叉和变异操作与标准粒子群算法融合, 提出求解该优化模型的混合粒子群算法。以国内某地下铝土矿为例, 分别运用混合粒子群优化算法、标准遗传算法和标准粒子群算法3种方法对建立的多目标配矿优化模型进行求解, 通过对比优化结果发现: 混合粒子群优化算法求解的各采区月出矿量完全满足矿山实际生产要求, 而标准遗传算法和标准粒子群算法求解结果存在误差, 分别达到9.92%和14.94%, 且易陷入局部最优值; 从迭代进化曲线可知, 混合粒子群优化算法收敛速度快, 稳定性和鲁棒性较高, 具有一定科学研究和实际应用价值。     

露天矿多目标配矿模型与优化算法研究

针对露天矿的多金属多目标短期配矿问题,提出了基于自适应粒子群算法的露天矿配矿优化方法。首先,结合矿山配矿实际生产要求和指标,构建了以运输功和配矿品位偏差最小为目标函数的多目标短期配矿模型。其次,在基本粒子群算法的基础上,采用Kent映射产生初始种群,使种群分布更加均匀;并将自适应概率引入到粒子群算法,提高了种群的多样性和算法的全局搜索能力。最后,以一个算例和三道庄露天矿配矿的实际数据为例,进行仿真验证,仿真结果表明:该优化方法适用于解决露天矿多金属多目标的配矿问题,可以有效降低配矿过程中的运输功和品位偏差。     

多因素条件下的露天矿最终境界优选

露天矿最终境界的选取是露天开采过程中的关键环节,直接影响矿山生产规模和矿山效益,传统最终境界选择多考虑利润和安全方面的因素,很少考虑矿山的可持续发展问题。基于Dimine数字采矿软件平台,构建露天矿山价值模型,采用网络最大流最小割算法进行露天境界优化,同时通过调节矿石价格产生多个嵌套境界,综合考虑经济、社会、环境等多个因素构建露天矿最终境界优选模型优选露天矿最终开采境界。方法的应用在保证矿石经济利益的同时,在实现矿山可持续发展及绿色开采方面具有较好指导意义和社会价值。     

基于进化算法MOEA/D-AU的露天矿多金属多目标智能配矿研究

针对露天矿的多金属多目标配矿问题,提出了基于多目标进化算法的配矿优化方法。根据矿山实际情况,以生产成本、矿石品位偏差和矿石岩性配比偏差最小为优化目标建立了露天矿配矿优化模型;在基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）的基础上,对算法的更新过程进行了改进,利用种群与权重向量之间的空间位置关系提出了基于角度的更新策略,使算法在求解多目标问题时更好地平衡种群的多样性与收敛性;由于对选矿因素考虑不充分,无法有效提高矿石的综合回收率,本文建立了融合氧化率及有害物质参数的综合回收率随机森林预测模型,通过预测模型对算法得到的多组配矿结果进行筛选,获得一组更加贴合矿山实际情况的配矿计划。最后以国内某大型钼钨铜矿为例进行仿真实验,实验结果表明：该配矿计划在解决多金属多目标配矿问题时能够有效提高矿石综合利用率和企业经济效益。     

柿竹园矿非均衡品位多金属多目标配矿优化研究

为解决柿竹园多金属矿地下露天协同开采后各出矿点 矿石品位非均衡难以满足选厂选矿要求的难题,采用矿石品 位、采矿回采率、生产能力、采掘运输成本等优化指标,构建 基于采选流程下的柿竹园地下露天协同开采的多金属多目 标精细化配矿模型,借助 MATLAB软件采用自适应性遗传 算法求解该模型,编制相应的日出矿计划,优化配矿以提高 选厂回收率。以柿竹园2019年8月生产作业计划为背景进 行研究,结果表明:多金属多目标精细化配矿模型可以用于 地下露天协同采矿的短期生产作业计划编制,采用理想点法 求解的结果能很好地平衡矿石品位、生产能力、采掘运输成 本和回采率之间的关系,钨、钼、铋的选矿回收率分别提高了 8,12,15个百分点。     

露天矿新能源纯电动卡车的智能调度优化及应用

随着我国“双碳”战略的提出,在绿色矿山建设背景下,新能源纯电动卡车在露天矿生产中的应用越来越广泛。为了提高新能源纯电动卡车的运输效率,降低矿山生产成本,从卡车的碳排放成本和矿山生产指标角度出发,综合考虑电池电量、车铲生产能力以及矿石品位等多种影响因素,构建了基于碳排放成本的露天矿新能源纯电动卡车多目标调度优化模型,并采用非支配邻域免疫算法(NNIA)对模型进行了求解。通过国内某露天矿的生产数据进行仿真分析发现,所建立的多目标优化模型求得的调度方案,提高了设备利用效率9.5%,增加了11.29%的矿石运输量,同时有效减少了电能消耗所带来的碳排放成本。     

多金属矿山开采利用低品位矿石资源经济性分析

采用盈亏平衡法计算,以综合品位代替单一金属品位作为矿石开采边界品位,探讨拉拉铜矿开采利用其延伸勘探区低品位矿石资源的经济性。分析结果表明:当单一金属品位达不到边界品位要求时,多金属矿综合品位可达到,这可为该矿山综合回收利用低品位矿石资源、延长露天开采部分服务年限提供依据。     

基于采选流程下的露天矿多金属多目标配矿优化模型

多金属配矿的目的是为了保证入选矿石品位的稳定和提高矿石的综合回收率。针对现有多金属配矿模型对选矿影响因素考虑不充分,导致精细化程度不足的问题,在考虑影响选矿回收率的矿石岩性、氧化率、有害物质等配矿指标的情况下,建立了以品位偏差、矿石岩性百分比偏差、总产量偏差和采掘运输成本为优化目标,基于采选流程的多金属多目标配矿优化数学模型。在标准遗传算法的基础上,对算法的变异过程和比较选择过程进行了改进,设计了一种自适应遗传算法对该模型进行求解。以国内某大型钼钨矿为例,将该模型的优化结果与传统模型的优化结果进行对比分析,并采用遗传算法、粒子群算法和所提出的自适应遗传算法分别进行模型求解。研究表明:①该模型在保证采掘运输成本不增加的情况下,对原有配矿模型未考虑的矿石岩性、氧化率、有害物质等影响因素进行了配矿优化,保证了矿石品位的均衡性以及矿石的可选性,从而增加了配矿优化模型的适用性,使得配矿优化模型更符合生产实际;②所提出的自适应遗传算法不仅能够避免陷入局部最优解,而且在计算效率上相比于粒子群算法和遗传算法分别提高了40%和56%,在模型求解精度上提高了10倍左右,表明了改进算法的有效性。     

铁蛋山矿床露天转地下开采的实践

通过保国铁矿铁蛋山矿区露天转地下开采实践,顺利地解决了铁蛋山矿区露天转地下开采挂帮矿石回采,强化开采露天底部矿石,形成废石覆盖层,保证选矿生产,地下开采采矿方法的选择等问题,取得了良好的效果,实现了对矿区资源和机械设备利用的最大化,并保证了过渡时期矿石的生产能力,创造了巨大的经济效益,为我国中等规模的露天转地下开采的矿山提供了成功的样板。     

矿石质量智能控制系统的开发与应用

针对露天金属矿山的供矿质量不稳定的现状，响应智能矿山发展的需求，研发了具有地形生成与配矿计算集合的矿石质量智能控制系统。系统的地形生成功能采用C++语言编制，利用Open GL可视化平台完成区域骨架构建、地形填充，实现开采现状模型品位更新及矿量统计，从而为矿石质量控制提供基础。根据矿石质量优化需求，以多目标函数描述配矿问题，构建数学模型，采用遗传算法求解，得到优化方案后将其显示于三维模型系统中，在优化矿石质量的基础上达到矿山数字化、智能化管理，对于大中型露天金属矿山具有重要的现实意义。     

露天矿多采区协同开采资源配置优化

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。     

白马铁矿及及坪采场达产创效方案研究及实践

针对白马铁矿及及坪采场近年来不能稳定达产达效的实际情况,寻求使采场快速达产、生产成本可控的技术方案。基于矿体的赋存特征,利用3Dmine软件建立三维可视地质模型,并在三维地质模型基础上利用L-G法优化开采境界。在剥采比与产能双层指标控制下,对采场按设计正常采矿的产能方案、采场境界内缩均衡剥采比的产能方案以及采场分期分区开采产能方案进行比选,得出了采场分期分区开采产能方案可满足要求。针对此方案进行了应用实践,实践表明自2012年起,白马铁矿在及及坪采场采剥能力大幅提高、超过设计能力,矿石及采剥成本大幅下降,降幅达38%。分期分区开采可增加矿石产能、均衡剥采比,能够促使矿山早日达产达效,为类似矿山提供了借鉴经验。     

露天矿生产规模优化的经济动态评估方法

为实现经济动态评估、采剥总量均衡的露天矿生产规模优化,将露天境界优化与生产规模相结合,建立矿床地质数据库、矿床三维地质实体模型和块段品位模型,综合考虑矿床品位分布不均、资金时间及矿石价格的可变性等因素对境界优化和生产规模的影响,借助境界动态优化分析软件Whittle的Milawa算法,快速生成高质量批量的露天境界,并计算出不同境界方案下的矿山动态经济指标,选择出最优境界,模拟矿山经济运营情况,从技术经济角度优化出矿山生产规模和采剥顺序;在项目依托矿山包钢白云鄂博东介勒格勒铁矿的应用结果表明：该矿山最优生产规模为130万t/a,但在当前的市场环境下,投资收益率为7.58%,矿山开采经济风险很大。为矿山企业的决策提供了科学依据。     

基于“互联网+”智慧露天煤矿建设发展新构想

智慧露天煤矿建设不是各种信息化系统的简单堆砌,而是通过将物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联网、无人机、三维激光扫描等技术和装备与露天矿山开采有机结合,形成露天矿山互联、感知、分析、自学习、预测、决策、控制的完整的具有符合露天矿智能开采的“智慧大脑”系统。通过对露天矿山“智慧大脑”的构建,从无人机测量、智能调度及物料流规划、违章行为智能识别以及多源数据融合等角度出发,最终实现露天矿采掘、运输、排土、洗选、物流、风险预警、生态保护、安全管理等各个生产环节的智能化、开采资源利用的最大化、生态开采扰动的最小化、生态恢复的最优化、职业卫生危害的降低和矿山生产的无人化,实现“互联网+”的露天矿山智慧化生产、精细化开采,对我国金属、非金属露天矿山智能化建设同样具有重要借鉴。     

大型铁矿山露天转地下开采过渡方案优化

合理确定大型铁矿山露天转地下开采过渡方案是露天转地下开采矿山关键技术问题之一。以庙沟铁矿为研究对象,首先在系统分析露天开采终了阶段,境界外矿体空间赋存状态的基础上,对不同区域的矿体开采进行方案设计,确定其基建时间节点与逐年产能;然后依据矿山开采现状与计划,结合挂帮矿体开采及覆盖层形成方案,分析矿山露天转地下开采过渡期阶段的时空相关性,提出了4种可行过渡方案;最后以露天转地下平稳过渡为目标,结合现有规范、标准,提出方案优化的评价指标为投资、资源利用可靠系数、产能平稳系数和开采安全系数。采用模糊综合评价理论对可行方案进行优化,确定了庙沟铁矿露天转地下开采过渡方案为:北端帮挂帮矿体采用崩落法、西边帮挂帮矿体采用平硐溜井联合开拓和回填形成覆盖层的过渡方案。     

基于Whittle的露天境界动态优化研究

开采境界圈定是露天矿山开采设计的基础，境界优化结果的优劣直接制约着矿山的整体发展效益。露天开采过程中面对的是复杂多变的地质岩体、无序的品位分布、多变的经济参数等一系列非线性动态问题，现有的主流境界优化方法未能有效考虑该类问题。为实现对露天矿山境界优化的经济动态评估以及矿山剥采均衡，将露天境界优化与地质品位、矿体赋存状态相结合，根据地质数据库采用SURPAC软件建立了矿体三维实体模型和块段品位模型。借助境界动态优化分析软件Whittle，并根据某矿山实际情况，将浮动圆锥法和LG图论法相结合，在一定的技术、经济指标条件下，生成了一系列不同价格对应的露天境界优化方案。根据矿山设计生产规模，对各个境界方案进行进度计划排产，同时考虑了资金的时间价值，引入贴现率指标，获得了各个方案的最大净现值，确定净现值最大的方案为最优方案。研究表明：该方案的提出，实现了动态条件下该矿山露天境界的高效动态优化，为露天矿山开采境界优化提供了新思路。