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。     

基亏GIS／GPS／GPRS的露天矿配矿动态管理系统

针对露天矿山规划与管理矿石质量的配矿需求,应用先进的地理信息系统（GIS）技术、全球卫星定位（GPS）技术及通用无线分组传输（GPRS）技术设计实现了露天矿山配矿生产动态管理系统。该系统针对多出矿点多卸矿点的情况,建立线性规划模型,不仅能够自动生成班配矿生产计划,而且还能对配矿作业过程实时控制。现场测试表明：该系统性能稳定,能满足矿山生产配矿要求。     

基于GIS/GPS/GPRS的露天矿配矿动态管理系统

针对露天矿山规划与管理矿石质量的配矿需求,应用先进的地理信息系统(GIS)技术、全球卫星定位(GPS)技术及通用无线分组传输(GPRS)技术设计实现了露天矿山配矿生产动态管理系统.该系统针对多出矿点多卸矿点的情况,建立线性规划模型,不仅能够自动生成班配矿生产计划,而且还能对配矿作业过程实时控制.现场测试表明:该系统性能稳定,能满足矿山生产配矿要求.     

基于采场配矿技术的乌龙泉矿露天采场工作面布置优化

乌龙泉矿露天采场内矿石品级种类较多,部分低品级矿石不能直接满足后续生产加工要求而堆积于采场内部,影响采场的有序推进及矿山生产能力的提高。采用线性规划法建立配矿模型,构建适用于当前乌龙泉矿露天采场内低品级矿石的配矿技术方案;基于配矿技术方案,对乌龙泉矿露天采场的工作面布置进行优化;将配矿技术方案及优化后的工作面布置方式应用于乌龙泉矿露天采场的生产计划中。工程实践表明：采场内配矿技术方案充分利用采场内部矿石参与配矿,有利于低品级矿石资源利用率的提高及配矿成本的降低;工作面布置优化后的乌龙泉矿露天采场能够有效地实现配矿方案在生产中的应用,解决低品级矿石的开采问题,促进采场的有序推进,提高矿山的生产能力及作业效率。     

基于数字化矿山平台的智能配矿系统研究

传统的矿石配矿过程通常依赖于经验和人工判断,存在效率低、资源浪费和质量控制难等问题。本文研究的智能配矿系统在矿区三维模型的基础上结合地质钻探数据得到了矿区的生产配矿品位模型,采用目标规划方法生成配矿方案,实现了配矿过程的自动化,提高了矿石的品位和回收率,延长了矿山的服务年限,提高了矿山生产效率,有利于建设绿色矿山,为矿山企业带来良好的经济效益和社会效益。     

迪迈排产平台在露天铜多金属矿配矿中的应用

城门山铜矿为露天铜多金属矿,矿石品位变化区间大,配矿工作难度大.随着城门山铜矿智能化矿山建设一期项目的建设完成,三维激光扫描仪项目及迪迈排产平台项目在配矿工作中的落地应用,配矿工作逐步从传统的配矿模式向数字化、精细化、流程化转变,并取得了初步成效.     

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。     

露天矿配矿优化方法研究

针对露天矿山规划与矿石质量管理的配矿需求, 在爆堆品位分布预测的基础上, 利用0-1整数规划模型, 研究了露天矿配矿的优化方法, 进而将其嵌入到DIMINE软件中, 并以某水泥灰岩矿配矿设计为例, 验证该技术的性能。结果表明, 该露天矿配矿优化方法应用简单、配矿效率高、效果好, 可有效提高企业的经济效益, 对于指导矿山企业的有效生产与决策具有重要的意义。     

Whittle高级优化功能在纳米比亚湖山铀矿价值提升中的应用(2022年10月增刊)

本文以纳米比亚湖山铀矿为例介绍使用Geovia Whittle对露天矿山进行境界优化的方法、步骤,并着重阐述利用Whittle高级优化模块配矿模拟及边界品位优化来指导露天矿山项目优化及提升项目价值的原理、方法及结果。Whittle在湖山铀矿的应用研究结果表明：使用Whittle可以快速地完成并更新露天矿山的境界优化,遴选出支持后续露天采场设计的分期及最终境界;利用Whittle的配矿模拟模块验证了湖山铀矿采矿场满足选冶厂长期供矿品位需求460ppm~700ppm的可行性;通过Whittle的边界品位优化可使湖山铀矿项目价值提升2.4%,提升项目净现值约3700万美元,服务年限提升近2年,产出金属量增加1740吨,入选矿石量增加近1200万吨。     

基于时间序列的露天矿矿石品位预测

针对露天矿山规划与矿石质量管理的配矿需求,以新疆宝明油页岩露天矿为例,在利用大型数字化矿山辅助设计软件Minex建立了三维矿床地质模型的基础上,模拟了露天矿采矿工程发展的时空过程,预测了首采一区、首采二区及全矿在服务年限内逐年的出矿品位,并从矿石质量中和角度分析了本矿分区开采方案的合理性和配矿的有效性。研究结果对于指导矿山企业的有效生产与决策具有重要的意义。     

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。     

矿石质量智能控制系统研究与应用

针对鞍千矿业有限责任公司采区数量多、分布面积广、各采区品位差异较大等问题,以系统方法为指导,采用车辆路径问题中启发式优化算法,综合考虑入选品位、总成本、设备利用率等,建立多采区、多破碎站的采矿全过程协同配矿优化模型,并利用C++语言开发集采区三维建模、配矿智能计算、配矿方案三维显示为一体的矿石质量智能控制系统。实际应用表明:该系统实现了多采区协同优化配矿,解决了局部环节简单优化问题,降低了生产成本,达到了优化入选矿石质量的目的。     

基于TIN的露天矿区地形精细模型构建研究

准确构建露天矿区三维地形模型，客观反映露天矿在开采过程中的地形动态变化特征，对于提高露天矿生产管理效率和信息化水平具有重要意义。根据露天矿地形特点，提出了以凸壳算法为基础的建模方法。该方法中，以空间特征为约束条件构建三维地形精细模型。以三维地形精细模型为基准，针对地理信息软件ArcGIS中三维体积计算的局限性，提出了一种土方量计算的改进算法。以宝日希勒露天矿为例，结合矿区地形碎部点测绘数据，进行了三维地形精细模型构建。研究表明：该建模方法提升了三维地形模型的构建效率，同时以边为着眼点对三维地形模型进行优化，提高了模型的几何精度。通过对比分析不同时期露天矿三维地形模型的体积变化和形状变化情况，可为露天矿开采动态量化评估提供可靠依据。     

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。     

石灰石矿山优化开采理论与计算方法的研究

根据石灰石矿山的地质实际情况，以样品长度为权重，建立了地质样本的加权标准偏差理论与计算方法，并正确地结合矿山地质模型建立了单元标准偏差的估值原理和计算方法，同时根据矿山生产的实际需要，建立了复合标准偏差理论和计算方法，这些方法的有机结合，构成了分析评价矿山质量波动情况的理论系统，具有重要的理论价值和实用价值；该文建立的迭代优化配矿方法，用模拟开采掌握采矿技术的要求，用线性规划方法控制矿石质量波动，     

低碳限制下综合成本最小的露天矿卡车运输优化研究

露天卡车运输是露天矿山企业生产管理中的重要环节，合理控制卡车运输的能源消耗和碳排放量是低碳经济背景下保护资源环境的重要举措。在低碳限制下针对露天矿卡车运输问题，以油耗成本、碳排放成本和卡车启用成本最小为优化目标，综合考虑各装载点与各卸载点之间的多条运输路径和生产任务，建立了低碳限制下综合成本最小的卡车运输优化模型，然后利用IAS算法对模型进行求解，对卡车运输行驶的能源消耗进行了优化，并将3种不同目标函数做了对比，最后利用实例进行验证。结果表明：该优化研究能够有效减少运输成本、能源消耗和碳排放量，同时也能减少卡车使用数目，降低了矿山企业的经营成本，为建设资源节约型和环境友好型矿山提供了保障。     

多金属露天矿多目标生产计划优化问题建模及求解算法

针对多金属露天矿山生产计划优化问题难以建模、求解复杂等问题,从多种金属元素、采掘运输成本以及矿石品位三个角度出发,综合考虑矿石产量、品位波动、矿石资源利用率、开采和处理能力以及回采率等多种影响因素,构建了一个多金属露天矿多目标生产计划模型。受粒子群算法启发,提出一种改进狼群算法(IGWO)对模型进行求解,并引入反向学习策略和非线性收敛策略来提高算法的求解效率。以国内某露天矿的实际生产为例,分别利用粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和IGWO算法对模型进行求解对比。结果表明:该生产计划模型更加符合露天矿多种矿产资源综合开采利用的实际需求,IGWO算法较PSO算法运行速度上提高了71%,在求解精度上提高16%。该生产计划方案对多金属露天矿山矿产资源综合利用及精细化排产具有重要的指导意义,可促进企业可持续发展。     

智能露天煤矿信息综合管控平台设计及关键技术研究

为了加快露天煤矿智能化建设,设计了智能露天煤矿信息综合管控平台,利用大数据技术为基础,通过对露天煤矿各自动化系统/信息化系统数据的研究,为智能露天煤矿信息综合管控平台提供跨系统多元化的数据治理,并通过可快速部署的云服务模式为其提供智能化系统应用。信息综合管控平台通过大数据云服务的数据、算力和环境支持,紧紧围绕露天煤矿半连续工艺流程,设计了智能三维地质中心、智能生产管控中心、综合安全监控预警及应急指挥中心三个中心,并根据智能化技术发展,梳理了中心的具体系统,为露天矿智能化建设提出具体的构想。