Расчет параметров транспортирования горной массы при автоматизированном планировании подземных горных работ

Для автоматизации планирования развития подземных горных работ был разработан алгоритм, позволяющий с учетом заданных ограничений моделировать процесс перемещения горной массы от проходческих и очистных забоев до конечных пунктов разгрузки, находящихся в пределах рудника. В моделировании используются: информация из базы данных применяемого на руднике оборудования, цифровые модели объектов подземной геотехнологии, показатели плана развития горных работ и транспортные цепочки, формирующие схему вывозки горной массы на поверхность. В процессе расчета транспортной схемы вычисляется время транспортирования горной массы для каждого забоя с учетом его расположения, физико-механических свойств транспортируемой горной массы и характеристик применяемого оборудования. Дополнительно производится сбор статистической информации, использование которой представляет широкие возможности для анализа и принятия решений, направленных на оптимизацию транспортной и технологических схем предприятия с учетом горно-геологических и горно-технологических условий отработки месторождения.

Laptev V. V., Zvonareva S. V. Rock haulage loop design in automated underground mine planning. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2022;(2):70-80. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_2_0_70.

Лаптев Владимир Викторович¹ — научный сотрудник, e-mail: v.laptev@ksc.ru,
Звонарева Светлана Владимировна¹ — программист 1 категории,
¹ Горный институт Кольского научного центра РАН.

Лаптев В.В., e-mail: v.laptev@ksc.ru.

1. Ломоносов Г. Г. Производственные процессы подземной разработки рудных месторождений: монография. — М.: Изд-во «Горная книга», 2013. — 512 с.

2. Громов Е. В., Билин А. Л., Белогородцев О. В., Наговицын Г. О. Обоснование вида и параметров горнотранспортных систем при освоении рудных месторождений в условиях Кольского полуострова // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. — 2018. — № 4. — С. 70—78.

3. Лукичев С. В., Наговицын О. В., Ильин Е. А., Рудин Р. С. Цифровые технологии инженерного обеспечения горных работ — первый шаг к созданию «умного» добычного производства // Горный журнал. — 2018. — № 7. — С. 86—90. DOI: 10.17580/gzh.2018.07.17.

4. Лаптев В. В. Численное моделирование потока раздробленной горной массы в процессе выпуска руды с использованием программы ROCKY DEM // Вестник МГТУ. — 2019. — Т. 22. — № 1. — С. 149–157. DOI: 10.21443/15609278-2019-22-1-149-157.

5. Журавлев А. Г., Скороходов А. В. Моделирование параметров транспортных систем глубоких карьеров // Горный информационно-аналитическию бюллетень. — 2015. — № S56. — С. 336—349.

6. Малыханов А. А., Черненко В. Е. От имитационной модели к цифровому двойнику: анализ опыта выполнения коммерческих проектов / Труды Девятой Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности. — Екатеринбург, 2019. — С. 37—46.

7. Newman C., Newman D., Dupuy R. Development of a multiple level underground limestone mine from geology through mine planning // International Journal of Mining Science and Technology. 2020, vol. 30, no. 1, pp. 63–67. DOI: 10.1016/j.ijmst.2019.12.007.

8. Валуев А. М. Задача Парето-оптимизации траектории на сети как метамодель многокритериального выбора проектных решений для горных предприятий // Горный информационно-аналитическию бюллетень. — 2015. — № 11. — С. 215—223.

9. Лукичев С. В., Наговицын О. В. Цифровое моделирование при решении задач открытой и подземной горной технологии // Горный журнал. — 2019. — № 6. — С. 51—55. DOI: 10.17580/gzh.2019.06.06.

10. Лукичев С. В., Наговицын О. В., Билин А. Л., Белогородцев О. В., Рыбин В. В., Громов Е. В., Любин А. Н., Корниенко А. В., Гурин К. П., Наговицын Г. О., Лаптев В. В., Торопов Д. А. Научные и практические аспекты применения цифровых технологий в горной промышленности: монография. — Апатиты: Изд-во ФИЦ КНЦ РАН, 2019. — 192 с.

11. Manríquez F., Pérez J., Morales N. A simulation–optimization framework for shortterm underground mine production scheduling // Optimization and Engineering. 2020, no. 21, pp. 939–971. DOI 10.1007/s11081-020-09496-w.

12. Karami A., Szymanski J. A simulation model of an underground mine haulage system // Mineral Resources Engineering. 1997, no. 06, pp. 229—238.

13. Лукичев С. В., Наговицын О. В. Цифровая трансформация горнодобывающей промышленности: прошлое, настоящее, будущее // Горный журнал. — 2020. — № 9. — С. 13— 18. DOI: 10.17580/gzh.2020.09.01.

14. Vásquez J., Morales N., Cornejo J. Optimization of mining planning in block / Panel caving mines including development activities / Proceedings of the 38th International Symposium on the Application of Computers and Operations Research in the Mineral Industry (APCOM 2017), USA, 2017, pp. 16.1—16.8.

15. Bardziński P. J., Król R., Jurdziak L. P. Empirical model of discretized copper ore flow within the underground mine transport system // International Journal of Simulation Modelling. 2019, vol. 18, no. 3, pp. 279—289.

16. Наговицын Г. О., Билин А. Л., Звонарева С. В. Новые возможности ГГИС MINEFRAME для технологического и стоимостного расчета транспортных затрат // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2019. — СВ 37. — С. 241—248. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-11-37-241-248.

17. Dijkstra E. W. A note on two problems in connexion with graphs // Numerische Mathematik. 1959, vol. 1, no. 1, pp. 269—271. DOI: 10.1007/BF01386390.

18. Левитин А. В. Алгоритмы. Введение в разработку и анализ. — М.: Вильямс, 2006. — 576 с.

19. Lukichev S. V., Nagovitsyn O. V., Laptev V. V. Digital tools for underground mine planning: Cut-and-fill mining // Eurasian Mining. 2021, no. 1, pp. 75—78.