Обґрунтування методики адаптивного формування календарного плану гірничих робіт з урахуванням змінної якості рудної сировини та динаміки ринкової кон’юнктури
DOI:
https://doi.org/10.26642/ten-2025-1(95)-124-130Ключові слова:
динамічне проєктування, режим гірничих робіт, календарне планування, динамічний бортовий вміст корисного компонента, адаптивне управлінняАнотація
Одним з найбільш актуальних завдань сучасного гірничого виробництва є забезпечення стійкості та адаптивності режиму гірничих робіт у стохастичних умовах господарювання. У роботі обґрунтовано підхід до побудови календарного плану на основі оптимізації положення усереднюючої прямої режиму гірничих робіт у тривимірному просторі координат гірничої маси, мінімального вмісту корисного компонента та обсягу руди. Метою дослідження є розробка методики адаптивного формування календарного плану гірничих робіт з урахуванням динаміки ціни на продукцію гірничодобувного підприємства, а також змінної якості рудної сировини. Методологічну основу становить оптимізація положень усереднюючої прямої графіку режиму гірничих робіт, інтерполяція тривимірних обмежувальних поверхонь, попередньо реалізованих графо-аналітичним способом. Програмна реалізація алгоритму здійснена на мові програмування Python у середовищі Google Colaboratory із застосуванням бібліотек SciPy і Plotly для оптимізації та візуалізації результатів відповідно. Запропонований підхід дозволяє не лише забезпечити погодженість обсягів робіт із обмеженнями законів розвитку робочої зони кар’єру, а й мінімізувати витрати на розкрив у змінних ринкових умовах. Результати дослідження мають наукову цінність для подальшого розвитку методів динамічного проєктування відкритої розробки родовищ корисних копалин. Практична значущість результатів досліджень полягає у можливості використання пропонованої методики для оптимізації режиму гірничих робіт гірничодобувних підприємств у стохастичному економічному середовищі.
Посилання
Hryhoriev, Y., Lutsenko, S. and Joukov, S. (2023), «Dominant determinants of adaptation of the mining complex in the conditions of a dynamic environment», Inżynieria Mineralna, Vol. 1, No. 1, рр. 15–21, doi: 10.29227/im-2023-01-02.
Lutsenko, S.O., Zhukov, S.O., Hryhoriev, Yu.I. and Fedorenko, S.O. (2023), «Systemni nevidpovidnosti za tradytsiinoho proiektuvannia zalizorudnykh karieriv», Hirnychyi visnyk, No. 111, рр. 11–18, [Online], available at: https://iomining.in.ua/wp-content/uploads/GV/111/GM111.pdf
Bascetin, A. and Nieto, A. (2019), «Determination of optimal mining cut-off grades: mathematical formulation and solution algorithm», Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, No. 119 (10), рр. 839–846.
Johnson, M. and Evatt, M. (2017), The determination of a dynamic cut-off grade for the mining industry, The University of Manchester, Manchester, [Online], available at: https://eprints.maths.manchester.ac.uk/1705/1/johnson_evatt_book_cutoff.pdf
Shava, H. and Musingwini, C. (2019), «A stochastic cut-off grade optimization model to incorporate uncertainty in metal prices and ore grades», Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, Vol. 119, No. 3, [Online], available at: https://www.scielo.org.za/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2225-62532019000300004
Lane, K.F. (1988), The economic definition of ore: cut-off grades in theory and practice, Mining Journal Books Ltd, London, 205 p.
Dimitrakopoulos, R. (2011), «Stochastic optimization for strategic mine planning: a decade of developments», Journal of Mining Science, Vol. 47, No. 2, рр. 138–150, doi: 10.1134/S1062739147020018.
Topal, E. and Ramazan, S. (2010), «A new MIP model for mine equipment scheduling by minimizing maintenance cost», European Journal of Operational Research, Vol. 207, No. 2, рр. 1065–1071, doi: 10.1016/j.ejor.2010.05.037.
Askari-Nasab, H., Pourrahimian, Y., Ben-Awuah, E. and Kalantari, S. (2011), «Mixed integer linear programming formulations for open pit production scheduling», Journal of Mining Science, Vol. 47, No. 3, рр. 338–359, doi: 10.1134/s1062739147030117.
Hryhoriev, Yu.I., Monastyrskyi, Yu.A., Plotnikov, O.V. and Bohomaz, O.P. (2024), «Doslidzhennia vzaiemozviazkiv parametriv rezhymu hirnychykh robit, konfihuratsii pokladu i parametriv systemy rozrobky pry zminnii tsini na produktsiiu hirnychodobuvnoho klasteru», Naukovi pratsi DonNTU. Seriia. Hirnycho-heolohichna, No. 1–2 (31–32), рр. 39–48, doi: 10.31474/2073-9575-2024-1(31)-2(32)-39-48.
Список використаної літератури:
Hryhoriev Y. Dominant determinants of adaptation of the mining complex in the conditions of a dynamic environment / Y.Hryhoriev, S.Lutsenko, S.Joukov // Inżynieria Mineralna. – 2023. – Vol. 1, № 1. – Р. 15–21. DOI: 10.29227/im-2023-01-02.
Системні невідповідності за традиційного проєктування залізорудних кар’єрів / С.О. Луценко, С.О. Жуков, Ю.І. Григор’єв, С.О. Федоренко // Гірничий вісник. – 2023. – № 111. – С. 11–18 [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://iomining.in.ua/wp-content/uploads/GV/111/GM111.pdf.
Bascetin A. Determination of optimal mining cut-off grades: mathematical formulation and solution algorithm / A.Bascetin, A.Nieto // Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. – 2019. – № 119 (10). – Р. 839–846.
Johnson M. The determination of a dynamic cut-off grade for the mining industry / M.Johnson, M.Evatt. – Manchester : The University of Manchester, 2017 [Electronic resource]. – Access mode : https://eprints.maths.manchester.ac.uk/1705/1/johnson_evatt_book_cutoff.pdf.
Shava H. A stochastic cut-off grade optimization model to incorporate uncertainty in metal prices and ore grades / H.Shava, C.Musingwini // Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. – 2019. – Vol. 119, № 3 [Electronic resource]. – Access mode : https://www.scielo.org.za/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2225-62532019000300004.
Lane K.F. The economic definition of ore: cut-off grades in theory and practice / K.F. Lane. – London : Mining Journal Books Ltd, 1988. – 205 p.
Dimitrakopoulos R. Stochastic optimization for strategic mine planning: a decade of developments / R.Dimitrakopoulos // Journal of Mining Science. – 2011. – Vol. 47, № 2. – Р. 138–150. DOI: 10.1134/S1062739147020018.
Topal E. A new MIP model for mine equipment scheduling by minimizing maintenance cost / E.Topal, S.Ramazan // European Journal of Operational Research. – 2010. – Vol. 207, № 2. – Р. 1065–1071. DOI: 10.1016/j.ejor.2010.05.037.
Mixed integer linear programming formulations for open pit production scheduling / H.Askari-Nasab, Y.Pourrahimian, E.Ben-Awuah, S.Kalantari // Journal of Mining Science. – 2011. – Vol. 47, № 3. – Р. 338–359. DOI: 10.1134/s1062739147030117.
Дослідження взаємозв’язків параметрів режиму гірничих робіт, конфігурації покладу і параметрів системи розробки при змінній ціні на продукцію гірничодобувного кластеру / Ю.І. Григор’єв, Ю.А. Монастирський, О.В. Плотніков, О.П. Богомаз // Наукові праці ДонНТУ. Серія : Гірничо-геологічна. – 2024. – № 1–2 (31–32). – С. 39–48. DOI: 10.31474/2073-9575-2024-1(31)-2(32)-39-48.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Юліан Ігорович Григор’єв
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автор, який подає матеріали до друку, зберігає за собою всі авторські права та надає відповідному виданню право першої публікації, дозволяючи розповсюджувати даний матеріал із зазначенням авторства та джерела первинної публікації, а також погоджується на розміщення її електронної версії на сайті Національної бібліотеки ім. В.І. Вернадського.
