露天矿计划阶段内离散块体物料运距预测算法

矿岩运距是衡量露天矿山卡车运输经济性的重要指标之一,但多年因受运输系统复杂、多变等多种综合因素限制,在进度计划编制期间进行逐条带的运距计算问题一直并未得到有效解决。特别是需要进行离散化的物料规划时,传统逐阶段的运距量测方法无法对离散块体进行逐个推估。因此,为有效解决计划阶段内离散块体物料运距计算问题,根据露天矿外排土场出入口选址及排土运输干线相对固定等空间特征,将非线性预测理论、因子分析法等技术方法应用于实际的矿山优化问题中,研究了排土场计划阶段内块体运距波动变化的主要控制因素;结合外排土场内运距波动变化的影响要素,提出了采用加权最小二乘支持向量机技术(WLS-SVM)拟合非线性运距曲线的预测算法,并对权向量、核参数等主观经验指标进行了动态修正,以实现对计划阶段内(两阶段工程位置间的)离散块体物料过程运距的时变预测;最终,利用拟合出的时变曲线,实现两连续工程位置间逐个物料块体运距的高效计算。实验结果表明:预测算法的误差期望分别为:训练集0. 93 m,测试集0. 84 m,且在实验中表现出模型精度易受样本规模影响的特性,且当样本规模N90时,可控制绝对误差水平稳定在0. 8%～1. 2%。结论表明:试图应用非线性预测理论处理计划阶段内缺乏时变路网条件的运距预测问题是可行的,提出的算法模型对解决计划阶段内的逐块体运距赋值问题具有现实有效性。常规的露天矿山运输优化问题其优化目标和特征参数之间往往存在紧密耦合关系,无法直接应用特定的优化、规划模型进行计算求解,尝试采用全新的解耦思想和求解思路对于有效解决露天矿山运输优化问题是十分有益的,也应该是今后露天矿山系统工程学科研究的热点问题之一。     

露天矿境界优化LG算法初始有向图生成研究

最终境界对露天矿开采效益至关重要,初始有向图生成是露天矿境界优化LG算法的关键环节,对境界优化算法的准确性及效率都有重要影响。对初始有向图生成方法的研究,有助于为境界优化过程中的参数选取及结果分析提供科学依据。基于矿床离散方法和单元块空间拓扑关系,以单元块为节点、块体开采净价值为节点权值,构建了带权初始有向图,进一步采用图论法求解最大闭包,获得了最优露天境界。为使初始有向图既满足最大允许边坡角要求,又避免冗余有向弧段产生,引入了最小搜索模式(MSP),并对MSP方法进行了改进。改进后的MSP方法可针对不同方位角、不同高程、不同岩石类型,设置不同的边坡角,在设定的角度容差范围内,生成满足要求的初始有向图。基于改进的MSP露天矿境界优化初始有向图生成算法采用C++语言编程实现,实践证明该算法是合理、高效的。     

大型露天矿境界动态优化研究——以西澳Weld Range铁矿为例

为实现露天矿经济境界优化,研究了基于境界动态优化分析软件Whittle的露天矿境界优化方法。针对中钢澳洲中西矿业公司Weld Range铁矿,采用Surpac矿业软件建立矿山钻孔数据库、矿体模型和块段模型,根据定义的经济模型及露天境界优化参数,利用L-G图论理论方法,借助Whittle软件生成Weld Range铁矿在不同条件下、不同生产规模的最优开采境界。结果表明,Whittle软件可实现高质量批量境界的快速生成,用于矿山各种境界方案的动态经济指标计算,实现露天矿山开采境界的快速准确优化。     

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。     

边界单元法在露天矿边坡疏干排水工程中的应用

该文首先讨论了边界无法处理渗流问题的计算原理,针对露天矿山边坡裂隙岩体的渗透特性,建立二维渗流模型,采用边界元数值方法模拟分析各向异性岩体地下水在排水孔疏于过程中的渗流场分布特征,并应用于露天矿现场实例之中。     

基于免疫算法的三道庄露天矿车辆调度优化

分析露天矿车辆调度问题,建立求解矿山车辆调度问题的数学模型。矿山车辆调度问题实际上属于NP完全问题,建立多目标优化模型来求解,即解决总运量最小问题。最后,通过免疫算法在三道庄露天矿车辆调度优化中的应用实例表明,本算法可以快速求得优化解,是求解车辆调度问题的一种有效算法。     

基于轻量化图注意力机制的露天矿卡车调度优化算法

有效地管理和调度露天矿卡车,有助于大幅提升运输效率、降低矿山运营成本。现有研究聚焦于利用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)构建学习模型求解路径优化问题,然而,该模型针对Transformer架构的参数训练时,会产生大量参数冗余。为此,提出了一种轻量化图注意力机制的露天矿卡车调度优化算法。将微分方程数值解法——阿当姆斯(Adams)法用于Transformer模型的权重学习中,通过Adams的残差训练方法,可提高网络后期的优化精度,进一步压缩模型的规模,高效求解露天矿卡车调度优化问题。研究表明:该方法在降低最优间隙的同时将源模型的参数量压缩1/2,减少了对GPU设备的训练依赖。采用随机生成的露天矿卡数据集算例对该算法性能进行了验证,反映出采用Adams-Transformer模型有助于提升露天矿卡车调度效率。     

基于Micormine软件的露天矿境界优化应用

露天矿境界优化是露天矿山开采的重要环节,需要考虑矿山的多种因素对优化设计方案的影响,实现矿山的经济效益最大化。在已建立的三维地质模型的基础上,采用MicroMine矿业软件对大平掌铜矿进行露天境界优化,结合实际情况对露天境界进行了再优化,得出了最优露天境界,使矿山设计与市场紧密结合,做到动态管理,实现资源的最优化利用。     

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。     

露天矿运输问题的模拟退火优化

研究了一类露天矿非平衡运输优化问题,通过引入虚拟装载点,将非平衡运输问题转化为等价的平衡运输问题。根据平衡运输问题的特点,进一步将其转化为排序优化问题并利用模拟退火算法进行求解。模拟退火算法中使用了随机选取已有解中的两个位置,交换其内容得到新解的策略,降温采用几何方式。对一个具有9个装载点、5个卸载点的露天矿运输问题进行了优化计算,得到了与单纯形法相同的最优解,验证了模拟退火是求解露天矿运输问题一种有效算法。     

基于改进HMM纠偏算法的露天矿车辆高精度定位方法

针对露天矿区复杂路网背景下容易出现车辆定位偏差,严重影响生产车辆路径规划和智能调度的问题,提出了一种基于改进隐马尔可夫模型的露天矿车辆高精度定位纠偏方法。通过对构建的露天矿复杂路网地图进行路段裁剪处理以及对矿车定位轨迹数据清洗、密度稀疏化和分段处理等,建立缓冲区搜索轨迹候选路段点,从而提高复杂路网下矿车定位纠偏效率;通过计算矿车定位观测概率和转移概率建立定位纠偏HMM优化模型,并结合Viterbi算法计算最优纠偏结果,实现对露天矿车的高精度定位纠偏。研究结果表明,该方法纠偏效果优于原始HMM定位纠偏方法,纠偏准确率可达到89.2%,平均纠偏时间仅需0.055 s,能够实现对复杂背景下露天矿车辆定位坐标的有效纠偏。     

工程扰动下矿山高陡边坡力学响应规律研究

露天矿山中存在大量的高陡边坡与凹陷露天深坑,受区域环境影响,开采过程中各种生产扰动可能会造成滑坡、滚石等现象,威胁生产安全。基于高陡边坡稳定性分析相关理论,综合考虑工程区域地质条件,建立了边坡稳定性分析的数值模型。采用显式—隐式结合的计算方法,通过LS-DYNA软件对露天矿山高陡边坡爆破布置方案进行模拟,实现了计算结果的唯一可解性、无条件稳定性和收敛性。从时变角度对静力场应力迁移与动力扰动的共同作用进行了研究,针对扰动影响开展了动静耦合力学响应规律分析。研究表明：①上覆岩层剥离后边坡体坡面及台阶位置产生卸荷力学行为,坡顶位置振动速度较大,生产中坡顶易发生碎石滚落,需重点防范;②在工程爆破中,炸药量越大,塑性范围随之呈正比增长关系。爆心距较大的单元变形受地应力作用影响明显,爆破动力仅提供初始扰动作用。③根据不同药量爆破动力强度的分析,为了减震降灾,应当尽可能维持最优药量爆破,或者采用预裂爆破形式,削弱爆破振动对周边环境的影响。通过完成矿山高陡边坡稳定性优化研究,实现了动静荷载还原的边坡稳定性时程分析,可为露天矿山开采扰动影响的预测预警提供参考。     

露天矿山运输调度系统粒子群优化

结合露天矿山运输调度系统实际,考虑到计划产量、生产能力、质量要求和运输过程等方面的约束,建立了一个通用性较强的露天矿山运输调度系统模型。该调度模型以总的运营成本最低为目标函数,采用惩罚函数法把诸多约束条件化为无约束,构建优化系统中粒子群算法的适应度函数。通过引入自适应变异程序对粒子群算法进行改进,避免算法过早收敛,提高了收敛效果。运用改进后的自适应变异粒子群算法对露天矿山运输调度系统模型优化求解,并采用Matlab软件对求解过程进行仿真,研究结果表明该算法能够快速得到当前班次的车辆调度的满意方案,提高了露天矿山运输调度的效率,进而提高露天矿山生产率,为数字化矿山建设提供一定参考。     

基于ISSA-XGBoost模型的多特征融合露天矿卡车行程时间预测

针对露天矿运输系统卡车行程时间预测问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀算法优化XGBoost的露天矿卡车行程时间预测模型。模型充分考虑了卡车特征、道路特征、气象特征以及时间特征对卡车行程时间的影响,并使用皮尔逊系数法深入分析影响因素的贡献度。针对麻雀算法中全局搜索能力薄弱的问题引入反向学习和螺旋搜索策略,以提高算法的收敛性能。最后,使用改进的麻雀算法对XGBoost的关键参数进行寻优,进而构建露天矿卡车行程时间预测模型。选取国内某大型露天矿卡车调度系统采集的数据进行仿真模拟,并将所提出模型与SVM、BP、RBF和RF等其他机器学习模型进行对比。结果表明：所提出模型的预测误差均低于其他模型,相关系数可达0.981 9。开发的模型和分析结果可以极大地帮助决策者规划、运营和管理更高效的露天矿运输系统。     

露天矿运输调度优化的生物地理学改进算法

露天矿生产运输调度优化问题是一类典型的具有非线性、多变量特征的优化问题。首先,在对露天矿卡车调度优化进行系统分析的基础上,以总运输费用最小为目标函数,给定矿石量、运输能力等约束条件,建立运输调度优化模型;然后,提出将差分算法中局部搜索功能引入到基本生物地理学优化算法的迁移策略中的改进生物地理学优化算法;最后,以MATLAB软件为平台,以露天矿实际生产运输实例数据为依据,计算出改进的生物地理学算法优化路径的综合运输成本比实际花费成本节约5 994万元,且比单一的生物地理学算法和差分算法优化路径的运输成本更低,验证了该算法求解露天矿运输调度问题的优越性。     

基于GPS数据的露天矿道路网自动提取

传统栅格法提取路网精度较低,尤其在提取露天矿道路网时,路段缺失与偏移现象更加明显。针对这一问题,摒弃了传统栅格法通过增大栅格来保证道路网连通性的处理方式,以GPS数据存在偏移这一事实为根据,假设GPS数据偏移服从正态分布,提出了通过求取GPS轨迹点在道路上的概率进行栅格初始化的方法,建立了相应模型;采用二维中值滤波方法对初始栅格数据进行修正;对查表细化算法进行改进,采用改进的细化算法对道路网栅格图像进行细化处理,得到道路网骨架信息;采用追踪法实现道路矢量化。实验表明,该方法较传统栅格方法的覆盖率提高6.43%~11.54%,错误率降低42.13%~83.02%,为道路网提取工作提供了一种有效办法,揭示了栅格大小对于路网提取结果的重要影响。     

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。