СПб-Гипрошахт разрабатывает проект оптимизации горно-транспортной системы ООО "Медвежий ручей"

СПб-Гипрошахт разрабатывает проект оптимизации горно-транспортной системы ООО "Медвежий ручей"

Обзор

Проектно-консалтинговая компания СПб-Гипрошахт (Санкт-Петербург) – один из ведущих операторов российских и международных проектов в сфере проектирования и строительства для предприятий горной промышленности. Одной из наиболее масштабных работ в данной области стала оптимизация горно-транспортной системы ООО “Медвежий ручей” (г. Норильск, Красноярский край).

“Медвежий ручей” (дочернее общество ПАО “ГМК «Норильский никель»”) – одно из предприятий-разработчиков месторождений медно-никелевых сульфидных руд в России. В соответствии с договором, компания СПб-Гипрошахт разработала логистические модели отработки запасов северной части месторождения “Норильск-1”, включая запасы охранного целика рудником “Заполярный” и карьером “Медвежий ручей”. Цель – оптимизация логистики транспортных систем и количества применяемого горно-транспортного оборудования.

Разработка глубоких месторождений: глобальный тренд и актуальная задача

Мировые запасы полезных ископаемых близкого залегания к настоящему времени практически исчерпаны. Горнодобывающие компании, стремящиеся сохранить и упрочить позиции на рынке, активно разрабатывают глубокие месторождения. К настоящему времени уже порядка 90% минерального сырья, извлекаемого открытым способом, добывается в карьерах глубиной более 500 м.

Уход “в глубину” потребовал создания более сложных комплексов горных и транспортных машин, задействованных на всех стадиях производственного процесса. При этом ощутимо выросли затраты на транспортировку продукции: для глубоких карьеров они составляют порядка 60-75% себестоимости сырья.

Для оптимизации транспортных систем и процессов заказчика СПб-Гипрошахт провела оптимизацию горно-транспортного оборудования для карьера “Медвежий ручей” и рудника “Заполярный”. При этом решались следующие задачи:

Для решения указанных задач СПб-Гипрошахт создала с помощью программной платформы AnyLogic отдельные логистические имитационные модели для каждого объекта.

Логистическая имитационная модель открытого карьера

Решение

Программное обеспечение (ПО) AnyLogic даёт возможность диверсифицированного моделирования. Так, в данном случае разработчики одновременно применили агентный и дискретно-событийный подходы.

Фрагмент транспортной сети логистической модели в 3D
Фрагмент транспортной сети логистической модели в 3D

В модели добычи руды и выемки вскрыши (пустой породы, покрывающей залежи полезного ископаемого) используются экскаваторы, а для доставки – самосвалы. Руда перевозится на дробильно-доставочный комплекс располагающейся в карьере “Медвежий ручей”, после чего по средствам конвейерного транспорта доставляется на обогатительную фабрику, вскрыша вывозится на отвалы пустых пород. При этом разгрузка рудных самосвалов происходит только в чёткой последовательности, в то время как разгрузка вскрышных самосвалов может происходить одновременно.

В основу модели были положены данные, соответствующие периоду работы карьера с максимальной транспортной нагрузкой и выходом на максимальную производственную мощность соответственно: 7-ой, 8-ой и 9-ый годы работы.

Транспортная сеть была создана на основе ситуационных планов различных положений отработки карьера. Для создания объёмного ситуационного плана использована база данных точек и линий трёхмерного положения горных работ, полученная из программ Micromine и Geovia Surpac. На её основе была построена векторная модель. Модель реализована в двух видах: 2D и 3D. Стандартными средствами AnyLogic были созданы маршруты следования технологического транспорта с учётом рельефа местности, расположения добычных и вскрышных забоев, формируемых отвалов и других объектов производственной инфраструктуры.

Созданная модель позволяет проводить два вида экспериментов: простой и с варьированием параметров. В простом эксперименте процесс моделирования запускает модель с заданными значениями параметров. В нём задавались такие параметры, как год отработки, место разгрузки руды, количество и грузоподъёмность используемой техники. Также модель позволяла дополнительно задать вместимость отвалов, скорость движения на маршрутах, время погрузки и разгрузки. При старте модели на экране отображается визуализация процесса перевозки горной породы.

Экран запуска модели

Экран запуска модели
(нажмите для увеличения)

Результаты эксперимента: зависимость объёма транспортированной вскрыши от количества самосвалов на 8-ой год отработки карьера

Зависимость объёма транспортированной
вскрыши от количества самосвалов
(нажмите для увеличения)

Полученные при расчётах данные представлялись в виде графиков, диаграмм и динамического текста: количество используемой техники, масса руды и вскрыши за весь период моделирования, масса руды и вскрыши посменно, характеристики перевозочного процесса.

Эксперимент с варьированием параметров позволяет оценить степень и характер влияния отдельных параметров на поведение модели. Пользователь выбирает их и задаёт число автоматических запусков модели с варьирующимися значениями выбранных параметров. Результаты эксперимента отображаются в виде диаграммы, показывающей зависимость эффективности модели от варьируемого параметра. Например, такой эксперимент позволяет узнать зависимость объёма транспортированной вскрыши от количества самосвалов для нахождения минимального количества самосвалов, обеспечивающих необходимую производительность.

Результат

Имитационная модель открытого карьера позволила специалистам:

Логистическая имитационная модель подземного рудника “Заполярный”

Решение

Ведение горных работ в подземном руднике “Заполярный” характеризуется рядом особенностей. К примеру, множество горных выработок, составляющих откаточный горизонт, формируют замкнутую транспортную сеть, при движении по которой автосамосвалы неизбежно будут препятствовать прохождению друг друга. Также по мере разработки месторождения изменяется положение откаточного горизонта и, соответственно, изменяется место изъятия сырья. Поэтому на разных стадиях разработки автосамосвалы следует загружать в разных местах, что приводит к появлению большого количества маршрутов откатки добытой горной массы.

Данные особенности вносят нелинейность в процесс транспортировки. Чтобы отразить это в модели, при разработке был выбран дискретно-событийный подход. В свою очередь Библиотека производственных систем AnyLogic предоставила компоненты, позволяющие воспроизводить взаимное влияние техники при движении в одной транспортной сети.

Транспортная сеть модели
Транспортная сеть модели

Модель состоит из стандартных объектов AnyLogic “Путь” и “Узел”, отображённых на масштабированной растровой подложке с изображением существующих и проектируемых горных выработок. В характерных местах транспортной сети расположены компоненты, определяющие точки загрузки и разгрузки автосамосвалов. Для данной модели также возможны простой эксперимент и эксперимент с варьированием параметров.

Результаты эксперимента варьированием параметров: с расчётным (1) и увеличенным (3) количеством самосвалов

Результаты эксперимента с варьированием параметров
(нажмите для увеличения)

При проведении простого эксперимента модель запускается с параметрами, определяющими работу автосамосвалов в течение одной рабочей смены. Минимальным временным интервалом для исследования работы транспортной сети принят один календарный месяц. Каждому месяцу соответствует одно положение фронта очистных работ и одинаковый процесс транспортировки горной массы. Модель запрашивает из базы данных информацию об участках, на которых ведутся работы в указанную дату, и активирует соответствующие точки загрузки в транспортной сети. С учётом этих данных строятся маршруты автосамосвалов, отслеживаются и устраняются аварии.

При проведении эксперимента с варьированием параметров в качестве таковых были выбраны год и месяц, а постоянными параметрами – количество автосамосвалов и количество тонн горной массы, перевозимое за один рейс, скорость гружёного и порожнего автосамосвала, время загрузки и разгрузки, а также время работы автосамосвалов в течение рабочей смены. Результаты расчётов отображались в виде гистограммы, отображавшей объем добычи руды за каждый месяц заданного промежутка времени при выбранных постоянных параметрах.

Результат

Модель подземного рудника помогла рассчитать необходимое количество техники для достижения проектной производительности в разные годы. По результатам моделирования количество автосамосвалов в 2018-2030 гг. и в 2033-2047 гг. увеличено на две единицы, в 2031, 2032 и 2048 г. – увеличено на одну единицу.

Похожие проекты

Другие истории успеха