[發(fā)明專利]自然崩落法放礦計劃編制方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811190101.4 | 申請日: | 2018-10-12 |
| 公開(公告)號: | CN109408925A | 公開(公告)日: | 2019-03-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 朱忠華;代碧波;蒲成志;楊仕教 | 申請(專利權(quán))人: | 南華大學 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50;G06N3/12 |
| 代理公司: | 長沙市融智專利事務(wù)所 43114 | 代理人: | 顏勇 |
| 地址: | 421001 湖*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 放礦 礦量 計劃編制 自然崩落 品位 出礦品位 均衡 出礦 二進制 日出 變異算子 調(diào)節(jié)活動 方案基礎(chǔ) 混合編碼 目標函數(shù) 數(shù)學模型 遺傳算法 約束變量 選礦廠 實數(shù) 選礦 求解 迭代 分層 編制 | ||
本發(fā)明公開了一種自然崩落法放礦計劃編制方法,首先計算放礦水平上全部放礦點的擔負礦量并進行品位估值,得到所述擔負礦量及分層礦量的品位分布;計算活動放礦點的存窿礦量和可放礦量建立基于出礦品位均衡的自然崩落放礦計劃編制的數(shù)學模型,所述模型中目標函數(shù)是確保日出礦品位波動趨于小值,約束變量包括每日出礦量、排產(chǎn)指數(shù)和存窿礦量等;使用遺傳算法二進制與實數(shù)混合編碼,在所述編碼方案基礎(chǔ)上設(shè)計選擇、交叉和變異算子,通過調(diào)節(jié)活動放礦點的出礦量進行迭代求解得到出礦品位均衡的放礦計劃,進而編制放礦計劃。該方法可以確保日出礦品位均衡,大幅降低選礦廠的選礦成本。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于礦床開采技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種自然崩落法放礦計劃編制方法。
背景技術(shù)
以往自然崩落法放礦控制和計劃編制方法,主要考慮崩落礦巖流動,以此保證均勻出礦和礦巖接觸面平穩(wěn)下降,從而降低礦石損失貧化,對自然崩落法放礦起到了一定的積極作用,但是沒有考慮出礦的品位均衡問題,使得出礦缺乏品位控制的科學依據(jù),致使送往選場的礦石品位波動過大,使選礦工藝復(fù)雜,成本增加。從礦山生產(chǎn)效率和效益的角度出發(fā),需要兼顧考慮出礦量和出礦品位。
發(fā)明內(nèi)容
本申請旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一。為此,本發(fā)明的目的之一在于提供一種考慮出礦品位均衡的自然崩落法放礦計劃編制方法。
為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
一種自然崩落法放礦計劃編制方法,包括如下步驟:
S1:計算放礦點的擔負礦量和品位估值,得到放礦點擔負礦量和礦柱分層品位分布;
S2:計算活動放礦點的存窿礦量和可放礦量
S3:建立自然崩落法出礦品位均衡的放礦計劃編制數(shù)學模型,所述數(shù)學模型中目標函數(shù)是確保日出礦品位波動值在合理范圍內(nèi),模型的約束變量包括每日出礦量、排產(chǎn)指數(shù)和存窿礦量;
S4:使用遺傳算法求解S3步驟得到的數(shù)學模型,求解得到出礦品位均衡的放礦計劃,進而編制放礦計劃。
進一步的,所述存窿礦量通過公式計算得到,可放礦量由公式確定,其中pd表示所述放礦點的排產(chǎn)指數(shù),其取值滿足0.125≤Pd≤0.167,di為所述放礦點的放礦指數(shù),k'out為所述放礦點已放礦量。
進一步的,所述數(shù)學模型中活動放礦點d的集合為D,活動放礦點數(shù)量為n,礦石有用元素e的集合為E,選廠對礦石的要求品位為選廠每天對礦量的要求為M,所述數(shù)學模型的目標函數(shù)為所述目標函數(shù)中Gd,e為對應(yīng)放礦點有用元素e的品位,變量約束條件為,Gd,e≥0,每日出礦量M、排產(chǎn)指數(shù)和存窿礦量之間滿足
進一步的,所述擔負礦量通過幾何法或者三維建模方法得到,礦柱分層品位用距離冪或者地質(zhì)統(tǒng)計學方法計算得到。
進一步的,所述遺傳算法采用二進制和實數(shù)混合編碼。
進一步的,放礦點出礦定位向量y采用二進制編碼,其余參數(shù)采用十進制編碼,y用來確定出礦量在可放礦量數(shù)組中的位置。
進一步的,所述遺傳算法的遺傳算子包括選擇算子、交叉算子和變異算子。
進一步的,為一整數(shù)數(shù)組,數(shù)組元素增值取5
進一步的,所述遺傳算法的選擇操作采用輪盤賭選擇,交叉概率100%,變異概率0.1%。
進一步的,所述遺傳算法的迭代收斂條件為日出礦品位的波動值在目標范圍之內(nèi)。
與現(xiàn)有放礦計劃編制技術(shù)相比,本發(fā)明可以在保證出礦量的基礎(chǔ)上確保日出礦品位在合理范圍內(nèi),降低選礦藥劑更換頻次和復(fù)雜性,降低成本,增加礦山采選企業(yè)效益。
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