Рациональные параметры внутрикарьерного автотранспорта при имитационном моделировании с частной оптимизацией по второстепенным факторам

Расходы на транспортирование горной массы составляют до половины и более от общих затрат на добычу руды, и с углублением карьера их доля постоянно растет. В связи с этим актуальна оптимизация технологического транспорта в горнотехнической системе с учетом ее развития. Большинство процессов формирования транспортных систем карьеров не поддаются традиционным методам оптимизации, таким как поиск минимума и максимума ключевых показателей. Поэтому необходимо использовать комбинированный подход. Часто возникают задачи оптимизации тех или иных главных параметров с учетом второстепенных факторов, при этом необходимо обеспечить невысокую трудоемкость дополнительных расчетов. Цель исследования заключается в решении задачи частной оптимизации параметра транспортной системы карьера, определенного по основному фактору, в приложении к второстепенному фактору на примере обоснования количества работающего в сборочном звене автотранспорта при циклично-поточной технологии. Задача решена на примере сборочного звена транспорта карьера Михайловского ГОКа. Предложен следующий методический подход к частной оптимизации: диапазон рациональных значений количества работающих в карьере автосамосвалов на вывозке горной массы из забоев до перегрузочных пунктов на дробильно-конвейерные комплексы определяется методом вариантов при имитационном компьютерном моделировании по критерию обеспечения заданной часовой и сменной производительности; рациональные значения количества самосвалов уточняются с учетом экономического показателя потенциальных убытков от недозагрузки дробильно-конвейерных комплексов. Установлено, что для рассмотренных условий работы рациональное количество работающих автосамосвалов грузоподъемностью 240 т составляет 28–29 ед.

Ключевые слова: имитационное компьютерное моделирование, транспортная система карьера, производительность карьерного автотранспорта, дробильно-конвейерный комплекс, дробильно-перегрузочная установка, экскаваторно-автомобильный комплекс, карьерный автосамосвал, горнотранспортное оборудование.

Как процитировать:

Журавлев А. Г., Глебов И. А. Рациональные параметры внутрикарьерного автотранспорта при имитационном моделировании с частной оптимизацией по второстепенным факторам // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2025. – № 10. – С. 112–123. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_10_0_112.

Благодарности:

Исследования выполнены в рамках государственного задания № 075-00410-25-00. № гос. рег. 125070908257-0. Тема 1 (2025–2027). Методология обоснования перспектив технологического развития комплексного освоения минерально-сырьевых ресурсов твердых полезных ископаемых России (FUWE-2025-0001).

Информация об авторах:

Журавлев Артем Геннадиевич¹ — канд. техн. наук, зав. лабораторией, e-mail: juravlev@igduran.ru, ORCID ID: 0000-0001-7643-3994,
Глебов Игорь Андреевич¹ — научный сотрудник, e-mail: i.glebov@igduran.ru, ORCID ID: 0000-0003-4436-3594,
¹ Институт горного дела Уральского отделения РАН.

 

Контактное лицо:

Глебов И.А., e-mail: i.glebov@igduran.ru.

Список литературы:

1. Яковлев В. Л. Теория и практика выбора транспорта глубоких карьеров. — Новосибирск: Наука, 1989. — 240 с.

2. Matsimbe J. Optimization of shovel-truck productivity in quarries // International Journal of Research in Advent Technology. 2020, vol. 8, no. 10, pp. 1—9. DOI: 10.32622/ijrat.810202008.

3. Яковлев В. Л. Исследование переходных процессов — новое направление в развитии методологии комплексного освоения георесурсов. — Екатеринбург: УрО РАН, 2019. — 284 с.

4. Teknomo K. Queuing rule of thumb based on M/M/s queuing theory with applications in construction management // Civil Engineering Dimension. 2012, vol. 14, no. 3, pp. 139—146. DOI: 10. 9744/ced.14.3.139-146.

5. O'Neil T. J., Manula C. B. Computer simulation of materials handling in open pit mining. Pennsylvania State Univ., 1966, 89 p.

6. Forsman B., Rönnkvist E., Vagenas N. Truck dispatch computer simulation in Aitik open pit mine // International Journal of Surface Mining, Reclamation and Environment. 1993, vol. 7, no. 3, pp. 117—120.

7. Temkin I., Myaskov A., Deryabin S., Konov I. Sensors design of a digital 3D model of transport —technological environment of open-pit mines based on the common use of telemetric and geospatial information // Sensors. 2021, vol. 21, no. 18, pp. 62—77. DOI: 10.3390/s21186277.

8. Лемперт А. А., Павидис М. М., Жарков М. Л. Моделирование зарубежных сортировочных станций на основе теории массового обслуживания // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. — 2019. — № 3(43). — С. 24—32. DOI: 10.20291/2079-03922019-3-24-32.

9. Shamsi M., Pourrahimian Y., Rahmanpour M. Optimisation of openpit mine production scheduling considering optimum transportation system between truck haulage and semi-mobile in-pit crushing and conveying // International Journal of Mining, Reclamation and Environment. 2022, vol. 36, no. 2, pp. 142—158.

10. Bernardi L., Kumral M., Renaud M. Comparison of fixed and mobile in-pit crushing and conveying and truck-shovel systems used in mineral industries through discrete-event simulation // Simulation Modeling Practice and Theory. 2020, vol. 103, pp. 102—100. DOI: 10.1016/j.simpat.2020.102100.

11. Наговицын Г. О. Оптимизация местоположения карьерных рудоспусков с использованием методов компьютерного моделирования // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2017. — № S23. — С. 203—213.

12. Стенин Ю. В., Стариков А. И. Имитационное моделирование работы экскаваторно-автомобильных комплексов карьеров // Известия Уральского государственного горного университета. — 1998. — № 7. — С. 188—190.

13. Журавлев А. Г., Черепанов В. А., Глебов И. А. Методический подход к оптимизации параметров транспортной системы карьера в динамике развития горнотехнической системы // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. — 2024. — № 4. — С. 232—247.

14. Исмагилов Р. И., Журавлев А. Г., Фурин В. О. Проектирование современных российских дробильно-перегрузочных установок для комплексов ЦПТ // Горная промышленность. — 2024. — № 3. — С. 104—111.

15. Лаптев Ю. В., Титов Р. С., Яковлев А. М. Математическая модель оптимизации производительности карьерного автомобильного транспорта // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. — 2013. — № 4. — С. 126—135.

16. Воронов А. Ю. Оптимизация показателей эксплуатационной производительности экскаваторно-автомобильных комплексов разрезов: автореф. дис. … канд. техн. наук. — Кемерово, 2015. — 19 с.

17. Васильев М. В., Яковенко Б. В., Яковлев В. Л. Опыт планирования работы карьерного транспорта с использованием математических методов и вычислительной техники. — М.: Недра, 1966. — 52 с.

18. Андреева Л. И., Лашманов В. А. Повышение уровня стандартизации ремонтных процессов на примере АО «Ковдорский ГОК» / Технологическое оборудование для горной и нефтегазовой промышленности: Сборник трудов XVI международной научно-технической конференции в рамках Уральской горонопромышленной декады. — Екатеринбург: УГГУ, 2018. — С. 342—345.

19. Глебов А. В. Определение значимости показателей при оценке уровня качества геотехники // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. — 2021. — № 1. — С. 123—137.

20. Журавлев А. Г., Глебов И. А., Черепанов В. А. Поиск резервов повышения производительности экскаваторно-автомобильных комплексов с применением компьютерного моделирования // Горная промышленность. — 2023. — № 6. — С. 148—154.