Новый подход к оптимизации карьеров

Это не означает, что в решении проблемы не достигнуто прогресса. С момента создания алгоритма Лерча-Гроссмана в 1965 году в области оптимизации карьеров постоянно вносятся улучшения. С годами возникли новые альтернативные методы, каждый из них лучше справляется со сложностью оптимизации карьера путем учета новых переменных.

Одним из этих новых методов — прямое блочное планирование (DBS). Этот новейший подход учитывает влияние временных переменных в процессе планирования, чтобы обеспечить действительно оптимизированную форму карьера. Учитывая это дополнительное преимущество, прямое блочное планирование — это новый этап, меняющий отрасль, который еще на один шаг приближает горные предприятия к оптимизации операций.

Для оптимизации карьера необходимо ответить на самые фундаментальные вопросы, связанные с формой карьера, планированием горных работ и экономическими аспектами.

Среди вопросов, связанных с территорией нового строительства, могут быть следующие:

• Какова конечная граница выработки?
• Какой потенциал должно иметь производство?
• Стоит ли приобретать соседний участок?
• Какими должны быть внутренние фазы?

Или же для проекта на основе существующего объекта могут быть заданы следующие вопросы:

• Актуальны ли существующие фазы?
• Следует ли разрабатывать одну область добычи перед другой?
• Приведут ли капитальные затраты на увеличение темпов добычи к увеличению эффективности шахты?

Хотя эти вопросы не являются неразрешимыми, они достаточно сложны и предполагают многоступенчатый подход к определению и анализу проблемы.

Нынешний подход к решению этих задач включает сочетание методов оптимизации и эвристик. Этот подход состоит из трех основных действий:

1. Найти конечную границу выработки
2. Определить внутренние фазы
3. Установить планы выемки и обогащения

Для решения задачи конечной границы карьера обычно используются алгоритмы Лерча-Гроссмана (LG) и Псевдопотока, которые являются принятыми отраслевыми стандартами. Эти алгоритмы являются вариантами задачи максимального закрытия и генерируют серию задач, изменяя входной доход при фиксированном наборе затрат. Хотя оба алгоритма, как правило, работают быстро и дают достоверные и повторяемые ответы, они не способны учитывать ограничения производительности или временную стоимость денежных ресурсов.

После выбора предельного предела карьера для определения возможных форм для внутренних фаз обычно используются оболочки по факторам выручки из алгоритмов LG или псевдопоток. Выбор фазы — это высокоитеративный процесс, в котором учитываются такие составляющие, как рабочая геометрия, общий объем и доставка руды для обогащения.

Для решения задачи составления графиков добычи на руднике обычно используется метод смешанно-целочисленного линейного программирования (MILP). Это позволяет одновременно оптимизировать задачи источника и назначения, а также предоставлять отличные указания относительно того, когда следует открывать новые участки, какой материал должен снабжать завод, и долгосрочных стратегий складирования. Однако традиционные проблемы MILP часто становятся слишком серьезными, чтобы решить их за разумное время, если требуется принять большое количество решений о добыче или имеется слишком много ограничений.

Прямое блочное планирование (DBS) — это новый метод оптимизации карьеров и составления стратегических графиков. DBS использует MILP для поиска оптимальной границы выработки карьера, определяя, когда каждый блок добывается и является ли этот блок рудой или отходами. Методы DBS стали возможны благодаря последним достижениям в области математики, таким как алгоритм Биенстока-Цукерберга (BZ). Этот новый алгоритм учитывает специфические характеристики проблемы планирования шахты для быстрого решения отдельных частей процесса MILP.

Такой подход оптимизирует работу карьера, одновременно учитывая ограничения ставки дисконтирования и временных переменных мощностей, капитальных решений, затрат и цен на сырье. Последовательность извлечения блоков выполняется поэтажно, чтобы обеспечить четкое руководство для выбора фаз. Это позволяет горным предприятиям получить глубокое представление об экономической эффективности своего месторождения, учитывая при этом наиболее важные аспекты добычи и переработки.

Наиболее важным аспектом DBS для оптимизации карьеров является учет временных переменных. К ним относятся пространственные ограничения, позволяющие моделировать основные изменения инфраструктуры, будущие изменения границ разрешений и ограничения по обогащению. Эти показатели в сочетании с другими временными переменными, применяемыми к затратам, доходам и ограничениям в отношении производственных мощностей, позволяют определять динамические пределы (COG), которые изменяются в каждом периоде добычи. Динамическое пороговое содержание применяется для простого определения рудных отходов, а также для надлежащей маршрутизации руды между несколькими обогатительными объектами, которые могут конкурировать за руду.

Еще одним преимуществом DBS является возможность учитывать несколько блочных моделей в процессе оптимизации. Эти различные участки шахты могут совместно использовать ограниченные ресурсы добычи и обработки для обеспечения реалистичных решений для карьера. Несколько блочных моделей также могут использоваться для оценки давлений по переработке внешних источников руды, таких как подземные рудники или партии концентратов. Это позволяет извлекать материал из карьера в соответствующий период добычи и направлять его в оптимальный пункт назначения.

Помимо конечной формы карьера и маршрута движения руд, внутренний выбор фаз оказывает огромное влияние на ценность любого открытого участка. Унаследованные данные о оболочках карьеров по коэффициенту дохода от LG/Pseudoflow дают некоторые сведения для выбора фаз. Однако эти карьеры не могут учитывать многие эксплуатационные и финансовые ограничения. В результате часто случаи, когда показатели дохода не обеспечивают хороших результатов для выбора фаз. Поблоковое решение, полученное в результате оптимизации DBS, показывает, где именно должно развиваться развитие карьера в каждый период времени. Это дает четкие ориентиры для определения внутренних фаз, что приводит к более качественному построению карьера.

Применение DBS при оптимизации карьера и планировании дает несколько преимуществ для бизнеса.

Наиболее значительное влияние — повышение ценности проектов. В устаревшем рабочем процессе оптимизации с использованием LG/Pseudoflow можно было найти хорошие решения с помощью многих итераций, но эти решения редко были по-настоящему оптимальными. Обобщения и предположения, учитываемые устаревшим рабочим процессом, не позволяют шахтам полностью раскрыть свой потенциал. Эти предположения оставляют неиспользованную ценность в проекте на самом ответственном этапе оценки и планирования горных работ. Оптимизация карьеров DBS может напрямую учитывать многие из самых сложных аспектов оптимизации карьера. Учитывая эти параметры напрямую, оптимизатор обеспечивает глобально оптимальное решение. Это позволяет компаниям повысить рентабельность инвестиций и сконцентрировать усилия по планированию на наиболее важных областях.

Использование DBS не только повышает ценность проекта, но и снизит риски, связанные с проектом в горных работ. Сокращение количества итераций за сценарий дает компаниям возможность протестировать гораздо больше сценариев, чем было возможно ранее. Эти дополнительные сценарии могут помочь получить представление о чувствительности проекта или быть использованы для проверки стратегий смягчения последствий. Дополнительное снижение рисков заключается в ограничении числа предположений, необходимых в процессе оптимизации карьера. DBS может напрямую учитывать переменные затраты, цены на сырье и узкие места в эксплуатации. Четко определяя эти временные переменные на протяжении всего срока службы месторождения, оптимизация карьера по методу DBS обеспечивает точное решение для широкого диапазона входных данных.

DBS — относительно новый подход в мире оптимизации работ, но доступен в нескольких пакетах коммерческого программного обеспечения. Среди них — Deswik Global Optimization (Deswik.GO), использующий DBS для решения задачи оптимизации карьера, и другие методы MILP для более детального стратегического планирования горных работ. Применение DBS для оптимизации карьера получает все большее распространение по мере того, как горнодобывающие компании переходят на использование этих методов для повышения эффективности своих операций.

Алгоритмы LG и псевдопотока стали для них важными шагами вперед в области оптимизации карьеров, однако оптимизация — это постоянный процесс. DBS использует потенциал временных переменных для получения оптимальных форм карьера в соответствии с реалистичными сценариями и генерирует оптимальную эффективность каждого месторождения.

^{Эта статья была опубликована в июньском номере журнала Global Mining Review.}

^{Чтобы оставаться в курсе последних новостей и тенденций в горнодобывающей отрасли, зарегистрируйтесь и получите БЕСПЛАТНУЮ пробную версию журнала Global Mining Review.}