Мета дипломно роботи – максимізація найважливішо характеристики рудопотоків – вилучення корисної копалини в концентрат, для забезпечення збільшення прибутку гірничо-збагачувального підприємства.

Методи дослідження. Для порівняння значень вилучення використовується аналітичний метод, для виявлення математичної залежності між змістом металу і продуктивністю – регресійний метод, для виявлення ступеня взаємозв’язку – кореляція, для рішення оптимізаційної задачі – метод пошуку безумовного екстремума.

У першому розділі представлений огляд літературних джерел, зв'язаних із проблемою стабілізації якості руд, визначена мета і сформульован завдання дипломної роботи. В другому розділі приведена економіко-математична модель максимізації вилучення, за рахунок оптимальної продуктивності блоків, для збільшення прибутку ГЗКа й алгоритм її розв’язання. У третьому розділі розроблена АІС оптимального управління рудопотоками. У четвертому розділі роботи описані вимоги до охорони праці при експлуатації технічних засобів ІС.

Новизна дипломної роботи - підрахований економічний ефект, у виді збільшення прибутку гірничо-збагачувального підприємства, від максимізації найважливішої характеристики рудопотоків – можливого вилучення корисної копалини в концентрат (корисний продукт).

Практичне значення роботи полягає в підвищенні ефективності роботи ГЗКу, у вигляд підвищення прибутку, за рахунок максимізації вилучення, при розрахуванн оптимальної продуктивності блоків.

ГОРНО-ЗБАГАЧУВАЛЬНИЙ КОМБІНАТ, ЕКОНОМІКО–МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ МАКСИМІЗАЦІЇ ВИЛУЧЕННЯ, ПРИБУТОК, АІС.

ЗМІСТ

ВСТУП

1. ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРНИХ ДЖЕРЕЛ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ ДОСЛІДЖЕННЯ

1.1 Аналітичний огляд літературних джерел

1.1.1 Усереднення руд

1.1.2 Формування рудопотоків

1.1.3 Експериментальн дослідження якісних характеристик рудопотоків ГЗКов

1.1.4 Показники усереднення і методи їхнього розрахунку

1.1.5 Технологія сортування при плануванні видобутку, розробці і збагаченні руд

1.1.6 Математичний апарат змішувальних і сортувальних систем

1.2 Формулювання мети і задач дослідження

2. ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ РУДОПОТОКІВ ГІРНИЧО-ЗБАГАЧУВАЛЬНЬОГО ПІДПРИЄМСТВА

2.1 Побудова математичної моделі.

2.1.1 Економічна оцінка рудної маси на етапах її формування

2.1.2 Оцінка зв'язку параметрів рудопотоків з економічними показниками ГЗКа

2.1.3 Кількісна оцінка вилучення металу по параметрах рудопотока

2.2 Максимізація прибутку за рахунок підвищення вилучення

Висновки по розділу 2

3. ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ УХВАЛЕННЯ РІШЕНЬ (СППР) ПО ОПТИМАЛЬНОМУ УПРАВЛІННЮ РУДОПОТОКАМИ НА ГІРНИЧО-ЗБАГАЧУВАЛЬНОМУ ПІДПРИЄМСТВІ

3.1 Загальні дані про інформаційн системи.

3.2 Узагальнена структура і вимоги до СППР

3.3 Створення основних елементів інформаційно системи.

3.4 Методичні вказівки по використанню системи

Висновки по розділу 3

4. ОХОРОНА ПРАЦІ І ТЕХНІКА БЕЗПЕКИ ПРИ ВИКОРИСТАННІ КОМП’ЮТЕРА В ОФІСІ ПІДПРЄМСТВА

4.1 Загальні вимоги безпеки

4.2 Вимоги безпеки перед початком роботи.

4.3 Вимоги безпеки під час роботи.

4.4 Вимоги безпеки по закінченні роботи

4.5 Вимоги безпеки в аварійних ситуаціях

ЗАКЛЮЧЕННЯПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ

ДОДАТКИ

ВСТУП

В умовах ринкової економіки метою кожного виробництва є одержання максимальне можливого прибутку. На величину прибутку суб'єкта, що хазяює, впливають фактори, зв'язані з його виробничою діяльністю і ті, які носять суб'єктивний характер, об'єктивні, що не залежать від діяльності суб'єкта, що хазяює. До суб'єктивних факторів можна віднести: організаційно-технічний рівень керування підприємницькою діяльністю, конкурентноздатність продукції, що випускається, рівень продуктивності праці, витрати на виробництво і реалізацію продукції, рівень цін на готову продукцію. Об'єктивні фактори включають: рівень цін на споживані матеріальні й енергетичні ресурси, норми амортизаційних відрахувань, кон'юнктуру ринку.

Виснаження запасів корисних копалин і зменшення змісту корисних компонентів у них визначає різке погіршення економічної ефективності роботи гірничорудного підприємства.

Входження в систему світової економіки гірничорудного підприємства вимагає безперервного підвищення його ефективності і якості продукції, що випускається, що забезпечують високу конкурентноздатність на зовнішньому ринку. Основна увага при цьому повинна приділятися процесам рудопідготовки і переробки рудної сировини по всьому технологічному ланцюзі, починаючи від розвідки родовища і до одержання кінцевої продукції.

Найбільш багат доступні родовища корисних копалин у світі вичерпані або близькі до вичерпання. Витрати праці на видобуток природних багатств безупинно зростають. Збільшення витрат на видобуток сировини приводить до того, що його ощадлива витрата, що виражається, зокрема, у підвищенні коефіцієнтів вилучення металів різними способами (комплексний, безвідхідний вилучення наявних металів), виявляється набагато вигідніше, ніж додаткові витрати на інтенсифікацію вилучення з надр.

Основна задача підприємства – найбільш повне забезпечення попиту високоякісною продукцією за умови одержання максимально можливого прибутку. Проблема полягає в підвищенні частки корисної копалини, що іде в корисний продукт. Вилучена цінність добутої рудної маси в значній мірі залежить від технології видобутку, рудопідготовки і переробки. При цьому правильний вибір способу формування рудопотоків (зокрема усереднення), дозволяє різко підвищити вилучення при збагаченні і, як наслідок, вилучену цінність рудної маси, що добувається. При підвищенні вилученої цінності добутої рудної маси, здійснюється одержання додаткового прибутку. Рудопотоки повинні формуватися окремо по сортах типам руд по мінімуму мінливості ведучих якісних показників (вилучення) руди.

Метою даної роботи є максимізація найважливішої характеристики рудопотоків – вилучення корисної копалини в концентрат, для забезпечення збільшення прибутку гірничо-збагачувального підприємства. Прибуток є найбільш ємною економічною характеристикою роботи гірничо-збагачувального підприємства.

Відповідно до поставленої мети дослідження в роботі визначені такі задачі:

· розробка методики моделювання процесу оптимізац параметрів рудопотоків за критерієм вилучення, з метою збільшення прибутку підприємства;

· обґрунтувати вибір економіко-математичної моделі оптимізації параметра рудопотоків ГЗКа за критерієм прибутку;

· виконати економіко-математичне моделювання й установити залежність і вплив параметра рудопотоків (вилучення) і прибутку;

· виконання формалізованої постановки задачі максимізації вилучення, для збільшення прибутку в умовах гірничо-збагачувального підприємства;

· рішення оптимізаційної задачі й одержання оптимальних значень продуктивностей рудопотоків за критерієм вилучення;

· створення автоматизованої інформаційної системи.

Актуальність теми дипломної роботи зв'язана з проблемами підвищення ефективності роботи гірничо-збагачувального підприємства, у свою чергу, ефективність роботи гірничо-збагачувального підприємства залежить від організації рудопотоків, тобто підвищення одержуваного підприємством прибутку.

Наукове значення роботи полягає в дослідженні особливостей використання економіко-математичного моделювання керування якістю продукції, з метою максимізації прибутку гірничо-збагачувального підприємства.

Новизна дипломної роботи – підрахований економічний ефект, у виді збільшення прибутку гірничо-збагачувального підприємсва, від максимізації найважливішої характеристики рудопотоків можливого вилучення корисної копалини в концентрат (корисний продукт).

Практична значимість роботи полягає в розробці моделі максимізації найважливішо характеристики рудопотоків – можливого вилучення корисної копалини в концентрат, з метою підвищення прибутку в умовах гірничо-збагачувального підприємства, розробці інформаційної системи, що дозволяє вирішувати задач розрахованняі оптимальних значеннь продуктиавностей рудопотоків за критерієм вилучення для підвищення прибутку.

Апробація результатів дипломної роботи. Результати доложені на засіданнях кафедри економічної кібернетики й нформаційних технологій і тези прийняті до опубліковання на міжнародній научно-практичній конференції "Актуальні проблеми сучасних наук: теорія і практика - 2006" у секції "Економічні науки", підсекції "Математичні методи в економіці"(Дніпропетровськ, 2006 р.).

1 ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРНИХ ДЖЕРЕЛ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ ДОСЛІДЖЕННЯ

1.1 Аналітичний огляд літературних джерел

1.1.1 Усереднення руд

Основн поняття і визначення

Усереднення якості руди - сукупність операцій планування і керування якістю її в процесі гірничо-транспортних робіт і операцій по змішуванню руди на руднику і фабриці, у результаті яких зменшується і стабілізується в заданих межах розмах коливань показників якості в змінних і внутрізмінних партіях протягом визначеного періоду часу [15, 16].

Усереднюють руди: збагачувані по різних технологічних схемах — по сортах, при виділенні окремих типів (сортів) руд; збагачувані по одній технологічній схемі — усього валового видобутку.

Способи усереднення руди (табл. 1.1) розрізняються застосуванням тієї або іншо технології поділу виділених партій руди на менші й організацією зміни послідовності надходження й об'єднання первісних або зменшених партій руди. У результаті операцій усереднення змінюються в потрібному напрямку природн закономірності коливань якості руди в надрах [14, 15, 16]. Амплітуда коливань показників якості руди характеризується розмахом коливань і дисперсією (середнім квадратичним відхиленням). Кількісні оцінки коливань завжди відносяться до визначеної маси (партії) руди і без її вказівки позбавлен змісту.

Дисперсія і середнє кВ

(1.1)

де — значення показника якості "поточне"; — те ж, середнє; — число значень показника в статистичній сукупності.

Таблиця 1.1 Характеристика і галузь застосування різних способів і заходів по усередненню якості руди

Ефективність усереднюючого процесу визначається зіставленням характеристик коливань показників якості до і після усереднення. Для оцінки ефективності усереднення використовуються: ступінь усереднення , рівний відношенню середніх квадратичних відхилень показників якості неусередненої й усередненої руди:

(1.2)

коефіцієнти зменшення дисперсії і середнього квадратичного відхилення в усередненій руді:

(1.3)

Усі показники ефективності усереднення несуть однакову інформацію і зв'язані один з одним:

(1.4)

Усереднення якості руди здійснюється перемішуванням партій руди різної якості. Найбільш ефективне усереднення досягається при об'єднанні партій руди, показники якост яких різко розрізняються і не зв'язані кореляційною залежністю [15, 16]. У цьому випадку ступінь усереднення визначається по формулах математично статистики:

(1.5)

де — число поєднуваних партій руди.

Чим більше партій (потоків) руди різної якості змішуються (чим більше місткість пристроїв усереднення), тим більше ступінь усереднення. При змішуванні порцій руди, показники якості яких зв'язані кореляційним зв'язком, ступінь усереднення руди визначається приблизно по формулі

(1.6)

де — коефіцієнт кореляції показників у суміжних партіях руди.

При змішуванні партій руди масою й утворенні із суміші нових партій такої ж маси середнє значення показників якості залишиться незмінним, але дисперсія показників у партіях руди на виході зі змішувача місткістю партій зменшується. Для багатошарових усереднюючих складів ступінь внутріштабельного усереднення визначається по наближеній формулі

(1.7)

де -число шарів у штабелі; — місткість штабеля в змінних партіях.

Показники якост руди, що визначають її однорідність. Ефективність усереднення

Якість руди визначається кількісними показниками, що характеризують склад, технологічні, фізичні і структурні властивості, що впливають на процес рудопідготовки збагачення. Показники якості руди, що характеризують її однорідність, визначаються особливостями руди і технологічної семи збагачувальної фабрики.

Для стабілізац процесу на оптимальному рівні руду необхідно усереднювати за всіма показниками якості, що негативно впливає на ефективність роботи фабрики. Такими показниками : зміст основних і супутніх корисних компонентів; зміст компонентів у визначеній мінеральній формі; зміст шкідливих домішок і компонентів, що негативно впливають на процесі збагачення або на якість концентрату; подрібненість (щодо базової); крупність вкрапленості (щодо базової — тієї, при якій виходить концентрат з базовим змістом металу); зміст великих і дрібних (200—300 і 5—10 мм) класів крупності; фізико-механічні показники якості, наприклад вологість, зміст глинистих домішок й т.п. [16].

Усі показники якості руди і продуктів збагачення збагачувальних фабрик у добових, змінних внутрізмінних партіях істотно коливаються в порівнянні з плановим значенням. Надходження в технологічні операції руди з коливаннями якості стосовно планового рівня і настроювання процесу веде до відхилення технологічного режиму від оптимального і неузгодженості пропускної здатності й ефективності операції. Чим більше амплітуда відхилення якості руди від передбаченого при настроюванн процесу і чим триваліше це відхилення (без корекції процесу), тим великі втрати при вилученні, витрата реагентів і т.п. Вони залежать від особливостей інженерно-конструктивних рішень фабрик, частотного спектра коливань і динамічних характеристик процесу системи керування й у сумі можуть бути еквівалентні втратам приблизно 15—20% продуктивності.

Утрати вилучення, зниження якості концентратів, продуктивності в результаті коливань якості руди відбуваються через невідповідність режимів (наприклад, реагентного) складов якості руди, ведення процесу на рівні нижче оптимального, запізнювання в змін технологічного режиму, що відповідає якості, що змінилася, руди.

При різких (внутрізмінних і змінних) коливаннях показників якості (зміст металу, крупність вкрапленості і т.п.) перебудова режиму не виробляється або здійснюється з запізненням, новий режим може не відповідати новій якості руди.

Ніж триваліше період роботи фабрики на однорідній, наприклад по змісту металу, руді, чим рідше порушується технологічний процес, тим на найбільш оптимальний рівень може бити набудований процес, тим більший виходить приріст вилучення.

Залежност вилучення від величини середнього квадратичного відхилення змінних коливань змісту металу в руді збагачувальної фабрики: чим менше коливання якості руди у змінах і чим рідше ці коливання (чим триваліше періоди роботи на однорідній руді), тим більший виходить приріст вилучення.

Зменшення коливань якості руди в обсягах добових, змінних і внутрізмінних партій знижує коливання вхідних характеристик технологічного процесу, дозволяє інтенсифікувати його стабілізувати на більш оптимальному рівні.

Вимоги збагачувальних фабрик до якості руди

При збагаченні руд кольорових металів методом флотації реагентний режим видержується з урахуванням змісту компонента, що вилучається. Відсутність нформації про якість руди є причиною невідповідності реагентного режиму поточній якості. Прийнята витрата реагентів може бути недостатнім або надлишковим. Незалежно від способу збагачення руд на ефективність процесу впливають миттєві характеристики руди. Концентрат, його кількість і якість утворяться як сума мікропорцій, порівнянних з місткістю робочої зони сепаратора або флотокамери. Усереднення руди за змінний або добовий період не усува межперіодні коливання і не гарантує однорідність у малих порціях, якщо руда не піддавалася суцільному перемішуванню.

Аналізуємо загальновідому формулу, що визначає вихід концентрату:

(1.8)

де - зміст заліза відповідно в руді, хвостах, промпродукті, %

Можна помітити, що незалежно від знака коливання ± нестабільність знижу вихід і збільшує зміст корисної копалини в хвостах.

Технологічна ефективність усереднення складається з двох складових статичною і динамічної, котрі зв'язані з повною або частковою компенсацією статичних і динамічних утрат, що виникають при переробці руд нестабільно якості. Статичні втрати обумовлені нелінійністю об'єктів керування і статичних характеристик мінливості якісного складу (дисперсією, стандартом відхилень н.). Динамічні - викликаються як нелінійністю процесу, так і динамічними властивостями мінливості якості (кореляційною функцією, спектральною щільністю) об'єктів керування (наприклад, запізнюванням основних процесів або каналів керування, алгоритмом керування й ін.).

Відомі і найбільш розповсюджені статистичні методи визначення ефективності усереднення за допомогою регресійних моделей процесів збагачення мають істотні недоліки, особливо при обліку декількох показників якості руд. Ці методи в окремих випадках дають суперечливі результати.

Метод мітаційного моделювання дозволяє з урахуванням особливостей математичних моделей процесів збагачення й усереднення моделювати за допомогою ЕОМ ц процеси спільно, використовуючи звітні дані про роботу фабрик, інтерпретуючи їх як результати активного експерименту. Цей метод може застосовуватися як у випадку одного, так і декількох компонентів якісного складу.

Статична складової технологічної ефективності визначається по сукупності інформаційного ряду, що характеризує якісний склад руди хi (i= 1, 2, ..., k) технологічні показники yi (i= 1,2, ...,т).

Визначаються середні характеристики і . З деяким кроком задаються значення параметра tn, наприклад tn =2; 1,8; 1,6 ..., і будуються k-мірні вікна для "просівання" вихідних даних. Параметри вікон: , де — стандарт компонента.

Параметр tn повний коефіцієнт усереднення kn зв'язані в такий спосіб:

Параметр tn у таких вікнах характеризує коливання компонента біля середніх значень, тобто статичне усереднення. За допомогою n-го вікна (п = 1, 2, 3, ..., р), що відповідає п=у значенню параметра tn; роблять "просівання" вихідних даних, що полягає в доборі результатів і тих змін, для яких

Для n-го вікна знаходять середні значення , що порівнюють з відповідними значеннями вихідного інформаційного масиву. У загальному випадку внаслідок асиметрії розподілу компонентів Xi значення і можуть відрізнятися друг від друга. Тому можливо зсув середніх значень "просіяних" даних у порівнянні з вихідних, що не дозволяє об'єктивно оцінювати результати усереднення. Компенсують так зсуви за допомогою вікна "просівання".

Метод визначення динамічної складової технологічної ефективності усереднення ґрунтується на наступній властивості реалізації випадкових процесів. При фіксованому розмаху коливань реалізаціям, що мають велику довжину L, відповідають більш положисті кореляційні функції. Аналогічно при фіксованій довжині L і зменшенні реалізації.

При заданих L = 1, 2, 3, ... будуються вибірки, що поєднують L послідовних змін, з размахами коливань, що не перевищують заданого для кожного компонента Xi. Вибірки містять у собі значення контрольованих показників якості (наприклад, продуктивність по руді, ступеневі здрібнювання й ін.) і розглянутих технологічних показників. Размахи коливань кожного компонента в моделююмих послідовностях обмежені значеннями , вираженими в частках t відповідних стандартів . Значення параметра t для всіх компонентів приймаються рівними. Максимальна тривалість реалізації Lmax визначається вимогою забезпечення необхідної надійності результатів. Число вибірок довжиною L швидко убуває зі зменшенням t. Моделююм вибірки піддають статистичній обробці, що аналогічна розглянутої раніше для випадку визначення статичних утрат.

Технологічн параметри збагачення мають своє планове значення, тому в процесі подачі руди на фабрику плануванням якості при видобутку й усередненням забезпечують плановий зміст компонента в руді .

У залежності від текстури рудомінеральної фракції змінюють навантаження на секції, забезпечуючи задане здрібнювання руди для одержання концентрату, що має плановий зміст компонента . Ріст, що намітився, або зниження щодо планового рівня коректується зміною навантаження на секції.

Технологічний ефект від стабілізації якості руди виявляється за рахунок зниження змісту компонента в хвостах збагачення, а отже, зменшення витрати руди на тонну концентрату.

Витрата руди виразимо через (1.8)

Продеференцював вираження одержимо

Відкіля випливає, що при зменшенні відповідно зменшується і d.

Зниження стандарту в партіях змінної переробки руди на 1% зменшу витрата руди при одержанні 1 млн т концентрату.

В умовах ГЗКа при усередненні в обсязі добових надходжень вилучення малий залежить від амплітуди коливання якості в усередненій руді. У цьому випадку ліквідуються високочастотні коливання, але внаслідок наявності низьких частот вилучення не перевищує 90,5 %. Надійне усереднення низьких частот (Тi = 15 змін) при = 5 ум. од. дозволяє підняти вилучення до 91,4 %.

(1.9)

Подача різноякісних руд довгими періодами без відповідного коректування реагентного режиму знижує вилучення.

Аналогічний характер ці залежності мають і у випадку магнітної сепарації руд. З їхньою допомогою легко визначають оптимальний період і амплітуду усереднення руд. При цьому враховується період корекції параметрів збагачувального процесу. Якщо реагентний режим змінюється кожну зміну, орієнтуючись на якісні показники руди в попередній зміні, то подібні коректування ефективні тільки при наявност автокореляції середньозмінних показників якості. При їхньої низько автокореляції прогнозні характеристики мають малу вірогідність і прогнозний реагентний режим на наступну зміну може не відповідати фактичному значенню якісних властивостей руд.

Технологічний режим знову проектованих збагачувальних фабрик руд кольорових металів передбачає, що припустимі коливання показників якості руди змінних надходжень, що впливають на ефективність технологічного процесу, не повинні перевищувати ± 10 % до планового рівня.

1.1.2 Формування рудопотоків

Принципи формування рудних потоків

Розглядаючи динамічний графік показників якості, отримана для родовища, якісні показники руд якого утворять лівоасиметричний розподіл, можна помітити, що асиметрія розподілу створюється за рахунок включень порожніх порід і некондиційних руд . Якщо з потоку виключити ці включення, то характер кривої розподілу зміниться, а математичне очікування показників якост наблизиться до модального значення. Останнє характерно для нормальних розподілів, показники яких усереднюються найбільше ефективно.

Отже, для ефективного усереднення руд, розподіл якісних показників яких має ліву асиметрію повинна передувати сортування руди, що виключає з потоку надходжень включення порожніх порід і некондиційних руд.

У випадку правої асиметрії в результаті сортування виключаються ділянки руд з високим змістом компонента, представлені монолітами рудних мінералів або винятково густий рудомінеральної вкрапленістю. З огляду на, що ці включення, як правило, мають дуже невеликі обсяги, сортувальні пристрої повинні мати систему датчиків, що здатні виділити ці включення, а сортувальні механізми - забезпечувати виключення з потоку малих порцій руди.

Руди, які характеризуються асиметричним розподілом показників, після сортування утворять колективи якісних показників, які характеризуються нормальним розподілом, і ефективність їхнього усереднення зростає. При випадковому включенні в потік усереднючої руди, якість якої близько до модального значення, порцій руди з високою або низькою концентрацією корисного компонента різко знижується ефективність усереднення.

У табл. 1.2 приведені основні положення, якими варто керуватися при формуванні структури усреднительных систем і рудних потоків (при відсутност селективної переробки руди). З огляду на те, що в період, коли проектуються усереднювальні системи, єдина інформація, що характеризує якість руд, представлена пробами детальної розвідки. Початковими ознаками, що маркірують, для вибору системи усереднення є статистичні параметри розподілу показників якості, отримані по цих пробах.

Аналіз нтервальних проб, визначення кореляційних функцій інтервальних проб спектрального складу дисперсії показників якості по інтервальним пробах дозволяє більш точно установити структуру усереднюючих систем, при цьому варто керуватися наступними правилами.

1. Якщо дисперсія показників мала і представлена в основному високочастотної складового спектра (коефіцієнт варіації v < 30 %), то усереднення надійне здійснюється в складах-змішувачах, методика визначення місткості яких і технологія змішування приведені нижче.

2. У цьому ж випадку при великій дисперсії показників v > 30 % доцільно передбачити найпростішу сортувальну систему, яка забезпечує поділ руди принаймні на два умовних сорти.

3. Наявність в енергетичному спектрі значної частки низькочастотно складової вимагає створення сортувальної системи, що забезпечує як виключення екстремальних включень з потоку руди, так і розподіл її на умовні сорти. Надал різносортні руди можуть або селективно збагачуватися, або змішуватися в складі-змішувачі в заданій пропорції.

Усі варіанти відкритих гірських робіт передбачають поділ оконтуреного рудного тіла на горизонтальні шари, рівні прийнятій висоті уступу, що вибирається, як правило, без обліку її впливу на ефективність стабілізації. У цьому випадку домінують економічні і технологічні фактори. Незалежно від прийнятої висоти уступу відпрацьовування руд у межах звичайного уступу здійснюється послідовним відділенням від масиву в конкретному напрямку призм руди, що мають висоту уступу Н, ширину прийнятої екскаваторної заходки В и довжину фронту робіт окремого добичного екскаватора на уступі Zэ.

У межах заходки в межах буровзривних робіт якісні показники руди змішуються в інтервалі висоти уступу і ширини заходки, тому в границях вертикального переріза заходки, що має форму паралелограма, якість руди усереднюється припускаєте однаковим у всьому перетині.

Таким чином, вибій екскаватора є змішувачем для руду погашаючим частку високочастотних коливань показників якості Місткість такого змішувача визначається з вираження

де b — відстань між буровзривними свердловинами.

У такому блоці якісні показники передбачаються стабільними й оцінюються по аналізі, відібраному зі шламу буровзривної свердловини, що відокремила при вибуху цей блок від масиву. З огляду на, що при варіюванні параметрів блоку в межах Н = 10 - 15 м, B = 12 - 16м, b =6 - 8м, обсяг блоку, відокремлюваного окремою свердловиною, V 1000 м3. Цей обсяг варто прийняти за мінімальний блок руди, для якого в процес видобутку може бути отримана інформація, що характеризує якість руди в ньому.

Безперервне відвантаження руди з окремих вибоїв до споживача (збагачувальна фабрика, склад) являє собою потік ємностей, завантажених рудою. Організація транспортних комунікацій і прийомних бункерів у споживача руди така, що окремі потоки руди з конкретних добичних уступів і від окремих екскаваторів утворять єдиний транспортний потік від кар'єру до пунктів розвантаження.

Цей потік утворений дискретними надходженнями з окремих вибоїв з циклічною повторюваністю в загальному потоці. Циклічна повторюваність якості руд, що характеризує руду конкретного вибою, має наступну періодичність:

, де Nз - число вибоїв, v — місткість складу. Ці коливання, створені чергуванням подачі руди в загальний потік з окремих вибоїв (для залізничної доставки руди).

При рішенні задач по стабілізації якості руд головна проблема складається в погашенні середньозабійних коливань, що у спектрі дисперс представлені, як правило, низькочастотним діапазоном.

У спектр коливань якості руди в об'єднаному потоці значна частка дисперсії представлена високочастотними коливаннями. Високочастотними варто вважати коливання з періодом не перевищуючим

де v — місткість поїзда, т.

З огляду на, що видобуток руди і розміщення екскаваторів у вибої здійснюється відповідно до тижнево-добового графіка, середньотижневі показники якості, а інод середньодобові показники утворять періодичність динамічного графіка показників якості в об'єднаному потоці. Тому коливання, що виникли в результаті керування якістю і мають період, рівний Т = Vсут — Vнед, звичайно називають середньочастотними. Коливання показників якості, які характеризуються генетичними властивостями родовища і виникаючі внаслідок наявності в надрах локальних або загальних закономірностей у розміщенні якісних властивостей руди, відносять до низькочастотного.

Як при автомобільному, так і залізничному транспорті руди до споживача принцип формування об'єднаного потоку однаковий Так, якщо якість у вибоях у напрямку фронту робіт

те в ідеальному представленні формування потоку здійснюється за схемою:

Можуть мати місце відхилення від цієї схеми, викликані перебоями в роботі транспорту і забійних екскаваторів, але загальний принцип побудови об'єднаних потоків зберігається.

Якщо інформація, що характеризує якість руд у вибоях, визначалася по модульних пробах, то дисперсія якості в дискретних надходженнях об'єднаного потоку дорівню дисперсії модульних проб:

де - дисперсія модульних проб в окремому вибої; - дисперсія поточних середніх межзабійних показників якості.

Зі збільшенням числа добичних вибоїв значення зменшується, а - зростає незначно. Дійсно, змінюючи обсяг вибірки із сукупності проб, можна помітити експонентний ріст дисперсії з збільшенням обсягу вибірки, що припиняється при значних обсягах вибірки.

Характеризуючи блок руди Vc однієї свердловиною пробій, допускають, та якість руди в блоці однорідно.

Це було б справедливим, якби свердловина була пробурена у висадженій і перемішеній руді. У реальному випадку проба із свердловини характеризує тільки циліндр руди, обсяг якого дорівнює '

де d діаметр свердловини.

Неважко бачити, що Vc представляє тільки незначну частку обсягу, приблизно 1/800 його частина. Крім того, проба із свердловини pacпологається в центрі блоку. Якщо визначити суміжні різниці модульних проб

(1.10)

те після зведення в квадрат і розподіли на n одержують

(1.11)

Приймаючи допущення, що для досить довгого ряду показників

(1.12)

одержують

Однак

тоді

Для умов взаємно кореляції

(1.13)

тоді

Отже,

(1.14)

Але при експонентній апроксимації

(1.15)

Якщо від центра блоку Vc до його границі відстань дорівнює l = , то

Помилка модульних змістів може досягати значень , при відсутност кореляції між показниками якості в модульних пробах вона складе .

У більшост випадків модульна проба досить приблизно характеризує якість руди в блоц тому для надійного формування потоку використовується оперативна інформація, одержувана при надходженні руди на збагачення.

1.1.3. Експериментальні дослідження якісних характеристик рудопотоків ГЗКов

Визначення умов контролю якісних характеристик рудопотоків ГЗКів

Одним з основних вимог до контролю технологічного процесу видобутку або збагачення сировини є незалежність досвідів. При малому інтервалі контролю виникає сильний кореляційний зв'язок між вимірами, у зв'язку з чим сукупність експериментальних даних не може бути використана для кореляційного аналізу. Якщо інтервал контролю обраний занадто великим, то на результаты експерименту будуть впливати впливу, викликані зміною параметрів агрегатів. На практиці за час інтервалу контролю приймають відрізок часу, за який автокорреляційна функція спадає до 5% свого первісного значення, тобто

(1.16)

Одержати оцінку автокорреляційної функції можна по вираженню [21]:

(1.17)

де — інтервал кореляції перетинів випадково функції ;

— оцінка математичного чекання випадково функції;

— інтервал дискретного контролю ;

m — число інтервалів дискретного контролю випадкової функції;

п — число крапок контролю;

Т — інтервал реалізації.

З рівняння (1.17) випливає, що для одержання досить здійснити дискретний контроль , при якому крива апроксимації вимірюваної функції носить східчастий характер.

Вибір інтервалу дискретизації вимага обґрунтування, тому що завищена частота виміру, особливо при ручному добор проб, досить трудомістка. Занижена частота не дає представлення про щирий характер зміни і може привести до великих погрішностей обчислення . Тому що заздалегідь відсутня інформація про структуру , визначення можна звести до перевірки спочатку обраного його значення. Умовою прийнятності первісного обраного значення є

(1.18)

де — розрахункове значення інтервалу контролю .

При визначенні інтервалу дискретизації коливаємість якості сировини, що надходить на збагачення, у часі можна виразити полігармонійним рядом:

(1.19)

де — чисто випадкова складової якості корисно копалини;

— параметри полігармонійного ряду.

Відповідно до цього дисперсія якості щодо середнього значення явля собою суму дисперсії:

(1.20)

Складність гармонійного аналізу коливань якості корисної копалини в часі приводить до необхідності емпіричного встановлення , шляхом випробування якості корисної копалини на різних інтервалах часу. Чим менше значення інтервалу часу, узятого як інтервал між двома послідовними випробуваннями, тим точніше можна установити значення якості корисної копалини його коливаємість у часі. Практично час, затрачуваний на узяття однієї проби в деякій крапці технологічного ланцюга збагачувальної фабрики, складає 1—1,5 хв. Кожна окрема проба не може нести достовірну інформацію про якість, а для встановлення дисперсії якості в одиницю часу потрібно кілька проб.

Оцінимо мінімально припустима кількість проб, що забезпечує задану вірогідність оцінки якості корисної копалини і його дисперсії. Нехай узято п проб корисно копалини в деякій крапці рудопотоків з якістю . Припустивши, що випадкова величина підкоряється нормальному законові розподілу з шуканими параметрами і D побудуємо довірчі інтервали для цих параметрів, що відповідають довірчої імовірності PD.

Для шуканих параметрів отримані наступні оцінки:

(1.21)

Позначимо через довірчий інтервал для . Величина повинна бути такий, щоб дотримувалася умова

(1.22)

Рівність (1.22) еквівалентно умові

Значення знаходимо по [21] для числа ступенів волі п—1. Довірчий інтервал для дисперсії визначаємо по формулі

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9