Модели для выбора горного оборудования

Модели для  выбора горного оборудования

Во многих отраслях промышленности обработка материалов представляет собой значительный компонент оперативных  расходов, выбора оборудования является важной задачей для управления. Для  решения этой задачи, обширные исследования имело место в горнодобывающей  и строительной промышленности, которые  в значительной степени зависит  от оборудования. Тем не менее этого  исследования не привела к стратегии  приемлемого решения для этих отраслей. Сложность этой проблемы из-за многих факторов, которые способствуют операционные расходы оборудования. Следовательно доступные методы можно рассматривать только небольшое  подмножество возможных комбинаций грузовиков и погрузчиков.

В настоящем документе  рассматриваются подбор оборудования для поверхности шахт. Учитывая план разминирования, конечная цель заключается  в выберите погрузчики и грузовики, таким образом, чтобы минимизировать общую стоимость обработки материалов. Флот должен быть достаточно прочным, чтобы справиться с динамической природой добыча где график производства иногда может быть зависимыми от НПЗ  требований и спроса. Из-за масштаба операций в горнодобывающей промышленности даже небольшое улучшение в эффективности  работы переводит к существенной экономии над жизнью шахты.

Существует значительное количество литературы о производительности лопатой грузовик для выбора строительного  оборудования и лопатой грузовик подбор оборудования для поверхности  шахт. Хотя применяется целый ряд  методов моделирования, таких как  очереди теория, теория гармошки, линейное программирование и генетические алгоритмы, полученных решений последовательно  неадекватны. В горнодобывающей  промышленности текущие методы использования  таблиц и сильно зависит от опыта  специалиста-консультанта.

 Классические методы  включают в себя такие понятия,  как фактор матч, гармошки кривых  теория и производительности. Эти  методы часто полагаются на  грубой силы для достижения  допустимого решения, где горстка  грузовик типы могут быть перечислены  вручную для флота размера  минимальной стоимости. В стремлении  добиться оптимального решения  были применены методы исследования  операций, такие как целочисленное  программирование (IP) и нелинейного  программирования. Текущий IP-решений,  как правило, упрощать модель  или полагаться на чрезмерное  предположений. Более сложные  ограничения могут быть включены  в эти формулировки, которые помогают  описать более реальное представление  о производительности конкретного  флота. Методы искусственного  интеллекта, такие как экспертных  систем, методы на знаниях и  генетические алгоритмы были  применены к выбору оборудования  с некоторым успехом, хотя в  литературе оптимальности продемонстрирована  не была.

Общие недостатки, среди всех этих моделей являются флота однородности, загрузчик (или грузовик) типа предварительного отбора и ограничено количество проходов (от погрузчика грузовик). Флот однородности предполагает, что автопарк должен состоять только из одного типа грузовиков. Еще нет никаких оснований  полагать, что флот смешанного типа невысока homogeneoustype флота. Загрузчик (или  грузовик) тип отбора требует высококвалифицированных  и опытных инженера, чтобы выбрать  тип загрузчика, основанный на географической и геологической информации. Это  может быть много времени задачей, и демонстрация оптимальности является маловероятным. Хотя есть общее предпочтение для ограничения максимальной проходит от погрузчика грузовик, существует также  никаких доказательств в литературе для поддержки этого ограничения. Выбор типа оборудования должен существовать бок о бок выбор размера флота, желанию ставку на оптимальности. В литературе не существует модели, которые считают состояние существующего оборудования. Некоторые исследования моделируется проблему замены оборудования, но фокусируется на время замены, а не оптимизации, тип и количество грузовых автомобилей/погрузчики замены.

 Этот документ содержит  критический анализ различных  моделей для поверхности добыча, выявления важных ограничений  и целей подходит для выбора  модели оборудования. Новая модель  смешанного целочисленного линейного  программирования представлен использует  линейной аппроксимации функций  затрат. Эта модель позволяет  mixedtype флотов и выбирает типы  грузовик и загрузчик в рамках  решения. Результаты показывают, что гетерогенных флотов может  привести к экономии средств  для добычи операции. Обсуждаются  проблемы, связанные с IP формулировки.