第六章双品位指标异步滚动整体优化法-公开课件（讲义）.ppt

矿山技术指标整体动态优化法 1 矿山技术指标系统 所谓“矿山技术指标” （或称矿山经营参数）,是指可以人为地加以调整，用以控制矿山的生产，进而影响矿山效益的一些指标，以铁矿为例，如，圈定矿体的品位指标、开采方式、采矿方法、年产规模、采矿损失率、贫化率、入选品位、磨矿细度、选矿回收率、精矿品位、精矿产率、选冶回收率、烧结矿品位、焦比、高炉利用系数、生铁产量等 1 矿山技术指标系统 矿山生产已形成一个严密的系统。指标密切联系，相互制约，一个指标的变动，会引起一系列指标的相应变动。 如，圈定矿体的品位指标提高，则矿石平均品位高（但矿石储量少）；采出矿石的品位（即入选品位）也高，可提高精矿品位，这是有利的；但同时采出矿石量将减少，精矿产量也可能减少，使矿山成本提高，这又是不利的。 再如：提高贫化率，似乎不利，但往往可使损失率降低，又是有利的 2矿山技术指标系统的特点 矿床的储量和品位随着品位指标的变化而变化； 对于崩落采矿法等，损失率可随着贫化率的变化而变化； 贫化率又随着出矿截止品位的变化而变化； 入选品位又随着品位指标及贫化率的变化而变化； 产率(或选比)和精矿品位又随着入选品位的变化而变化； 这些变化又都将影响整个矿山生产经营的经济效益和资源回收效益。 在经济分析中如不考虑这种动态性，而用平均值参加计算分析，就可能得出不可靠的结论 矿山技术指标系统的特点 实行多目标优化决策的必要性：经济效益和资源回收效益存在着互相制约的关系，“鱼和熊掌不可得兼”，只能通过多目标优化决策，使两者达到相对的最佳 3 矿床某些工业指标 边界品位：是划分矿石与非矿石界线的有用组分含量的最低要求，是圈定矿体计算储量的重要依据。是以单个样品的品位作为衡量的标准。 工业品位：全称为块段最低工业可采平均品位，是划分工业矿体与非工业矿体界线的标准。一般是按单个勘探工程所揭露地段用此指标圈定工业矿体。 边际品位：是对“选别开采单元”的最低可采平均品位的要求。 矿体最小可采厚度：一定技术经济条件下，可供开采的矿体的最小厚度。 夹石剔除厚度： 最低工业米百分值：矿体真厚度与品位的乘积。 级差品位指标：是对矿山不同生产准备阶段，按照“扣除前序费用”的理论，通过技术经济分析，变原工业品位指标为生产准备阶段相适应的工业品位指标系列。P84页。 确定工业品位和边界品位的传统方法 价格法确定品位指标的缺点 其公式举例如下： Sc+Sx C = ––––––––––—— ; 可变换为 C( 1－ ? ） ? P = Sc+Sx ( 1－? ） ? P 式中，c-品位指标 Sc–采矿成本/吨矿 Sx–选矿成本/吨矿 ?–贫化率 ?–选矿回收率 P–精矿中吨金属价格 从公式可见，价格法的实质是以单位矿石的某种盈亏平衡品位为准， 确定品位指标。这种方法较简便，但有以下缺陷： 4 双品位指标异步滚动整体优化 原则: (1)整体化:以系统论为指导,将品位、损失率、贫化率、入选品位与选比、烧结品位等作为一个整体进行优化 （2）动态化：建立上述各指标间动态联系的数学模型；除静态评价外，还进行动态评价；编制专用软件，供矿山在市场条件变化时实现动态优化。 （3）多目标决策：选取合理技术指标时，既考虑经济效益决策目标，也考虑资源回收的社会效益，用模糊综合评判的方法，进行多目标决策。 （4）数据处理和分析计算的计算机化。 原理和方法 (1)储量模型的建立 思路：储量大：体积大：探矿工程多：采样多：样长长。统计各品位样品总长，反算体积，反算储量。 ①进行矿石品位的频率统计 ②绘制品位频率分布曲线图，确定品位分布的概率密度函数 ③对统计数据进行滤波处理 ④确定品位分布的概率密度函数 常见的有以下几种函数： （a） 服从正态分布的函数，其函数式为 ： (c) 服从右偏对数正态分布的函数，其函数式为： （5）建立以品位为自变量求矿石体重的数学模型 （6）建立以积分法求储量和平均品位的数学模型①积分法求储量的数模为 （7）通过回归分析建立求储量和平均品位的数学模型建立以边界品位和工业品位为自变量求储量和平均品位的模型 2 建立以边品和工品为自变量求开采损失率和贫化率的数学模型 3 建立以入选品位为自变量求选比和精矿品位的数学模型 4 建立综合技术经济分析模型 5 进行多目标优化决策 μ(Xij)—第i方案对第j目标的隶属程度，即模糊隶属度； Xij—第i方案下第j个决策目标的计算值； Xjmin—所有方案中第j个决策目标的最小值； Xjmax—所有方案中第j个决策目标的最大值。 对诸如能耗之类的取值越大，对总目标贡献越小的目标，则可选择如下的隶属函数： 案例1:酒钢