Проблема
Vale – это международная горнодобывающая компания, а также один из крупнейших грузоперевозчиков в Бразилии.
Компания хотела повысить производительность угольных карьеров в Мозамбике. Чтобы оценить сценарии улучшения процессов, не прерывая горные работы, Vale решила использовать имитационное моделирование. Для выполнения проекта она обратилась к компании Genoa, которая специализируется на оптимизации и моделировании.
Решение: моделирование добычи угля
Инженеры из Genoa построили имитационную модель двух угольных карьеров (разрезов), которая включала в себя:
- 8 одновременно разрабатываемых уступов;
- 8 экскаваторов (по одному на каждый уступ);
- 80 грузовиков с разной вместимостью, скоростью и частотой выхода из строя;
- 10 видов угля;
- одну площадку для складирования несортированного угля, дробилку и одно хвостохранилище для каждого карьера.
У каждого разреза есть несколько рабочих уступов, в которых добываются разные виды угля. Грузовики перевозят и ссыпают добытый уголь в дробилку или на специальную площадку рядом с ней. Вместе с полезным ископаемым техника также вынимает вскрышные (пустые) породы, которые грузовики отвозят в отвалы.
После дробления уголь перевозят на обогатительные фабрики. В процессе обогащения образуются три типа продуктов: энергетический уголь, коксующийся уголь и хвосты (отходы). Отходы перемещают в хвостохранилище с помощью конвейеров, а оттуда грузовики вывозят их в хвостовой отвал.
В имитационной модели инженеры также учли графики смен работников карьеров, поломку и техническое обслуживание оборудования.
AnyLogic для повышения эффективности горнодобывающих работ
На первом этапе проекта специалисты из Genoa разработали оптимизационную модель со сторонним «решателем» и с ее помощью максимизировали грузоподъемность транспорта, задействованного в работах. Результаты, полученные в ходе оптимизации, стали входными данными для имитационной модели.
В AnyLogic специалисты отразили результаты оптимизации в виде графиков и диаграмм, а также проанализировали ключевые показатели организации горных работ открытого типа, включая:
- неопределенности – события, которые сложно предсказать (например, поломку техники);
- время, которое необходимо грузовикам для различных операций: перевозки грузов, ожидания и выполнения погрузки и разгрузки;
- коэффициенты использования грузовиков, экскаваторов и дробилок;
- производительность дробилки;
- графики смен операторов техники и графики техобслуживания.
AnyLogic позволяет импортировать сторонние Java-библиотеки. Благодаря этой функциональности Genoa смогла загрузить данные из оптимизатора напрямую в имитационную модель.
На основе этих данных специалисты построили модель карьеров, в которых они отобразили все процессы добычи угля и определили, как их можно улучшить. В разработке модели специалисты использовали два подхода:
- дискретно-событийный – чтобы смоделировать передвижение техники;
- агентный (а также диаграммы состояний) – чтобы детально смоделировать действия, выполняемые грузовиками.
Результат
Специалисты из компании Genoa разработали имитационную модель добычи угля открытым способом в карьерах в Мозамбике. С помощью стороннего оптимизатора они также определили необходимое количество грузовиков и максимальное количество угля, которое можно перевезти. При этом для грузовиков учитывалась перевозка пустой породы и хвостов.
С помощью разработанной модели заказчик – компания Vale – может анализировать разные сценарии работы угольных карьеров, визуализировать и сравнивать результаты. Она также может смотреть, как изменение количества задействованной техники влияет на производительность карьеров, моделировать графики смен работников и разные политики техобслуживания.
В будущем команда Genoa планирует сделать модель масштабируемой. Для этого можно попробовать представить угольные карьеры в виде популяций агентов в AnyLogic. Специалисты также планируют смоделировать передвижение грузовиков с помощью Библиотеки дорожного движения вместо схематического рисования маршрутов.
Genoa представила свой проект [англ., PDF] на конференции AnyLogic 2021.
