Программы для оптимизации карьера: сравнительный анализ (стр. 1 из 2)

Программы для оптимизации карьера: сравнительный анализ

Шолох С.Н., доцент кафедры информатики, автоматики и систем управления Криворожского национального университета, к.т.н.

Многие современные карьеры являются большими сложными системами, достигают значительных глубин и требуют ответственного и взвешенного управления процессами, на них происходящими. При этом резко повышаются требования к точности планирования и проектирования, поскольку даже небольшая относительная ошибка может повлечь за собой крупные дополнительные затраты.

Для выбора оптимального варианта развития горных работ необходимо, чтобы было принято наилучшее из всех возможных распределений во времени объемов пород и руды и, кроме того, нужен объективный критерий оценки рассматриваемых вариантов. Наиболее общим критерием оценки эффективности принятого варианта развития горных работ является приведенный во времени общий денежный поток, связанный с разработкой месторождения. Этот критерий учитывает все виды затрат за оцениваемый период, фактор времени, разницу в качестве добываемых из карьера руд, интенсивность отработки месторождения, оптовые цены на продукцию разработки месторождения. Расчеты по этому критерию очень громоздки и во многих случаях не могут обеспечить необходимой надежности результатов, что объясняется трудностью установления надежных исходных стоимостных показателей и несовершенством методов определения системы оптовых цен.

В связи с этим в последнее время горный инженер все больше в своей работе полагается на помощь автоматизированных систем, на рынке которых появляется все больше предложений. Не слишком легко выбрать среди представленных информационных систем подходящую именно для данного предприятия с учетом его специфики и сложившихся традиций в работе. Поэтому автор статьи поставил перед собой задачу провести предварительный сравнительный анализ программных продуктов, имеющих в своем распоряжении модули расчета оптимальных контуров карьера для стратегического планирования работы горнорудного предприятия. Надеемся, что изложенный субъективный опыт поможет читателям сделать обоснованный выбор программы для автоматизации планирования горных процессов.

Вопросом автоматизированных расчетов контуров карьера я уже некоторое время интересовался, поэтому решил сравнить те программы, которые были на слуху, отложились в памяти и, о которых слышал какие-то положительные отзывы экспертов –K-MINE, Surpac и Whittle.

На необъятных просторах интернета можно найти демо-версии этих программ, и каждая из них снабжена внушительным и вызывающим уважение перечнем предоставляемых функций. K-MINE – динамично развивающаяся геоинформационная система (ГИС), впитывающая в себя новейшие тенденции в области автоматизированных систем управления. Surpac позиционирует себя как модульная горно-геологическая система класса АСУТП с высокой функциональностью. Whittle имеет репутацию программы, специализированной в вопросах перспективного (стратегического) планирования развития горных работ и приспособленной для многих аспектов этого вида планирования.

Анализ документации названных программных продуктов в вопросе оптимизации контуров карьера, позволяет сформировать структуру этого процесса, состоящую из следующих этапов:

формирование и верификация блочной модели месторождения;

подготовка технико-экономических данных добычи и переработки горной массы;

указание горно-технических факторов отработки месторождения;

задание дополнительных показателей;

выбор метода оптимизации контуров карьера и установок отображения результата в графическом поле программы;

вариации отпускной цены конечного продукта горного предприятия с целью формирования серии вложенных карьеров, отображающих порядок отработки месторождения;

формирование и анализ отчетной документации по расчетам.

Выполним сравнение вышеназванных программ по этим пунктам.

1.Формирование и верификация блочной модели месторождения.

Исходными данными при оптимизации контуров карьера является геологическая блочная модель месторождения. Все три рассматриваемые программы используют подобный подход. В первую очередь, это обусловлено наличием методов и алгоритмов обработки такой информации с целью получения конечного результата – контуров карьера, оптимальных с точки зрения экономических показателей его работы. Алгоритмов нахождения оптимума карьера без использования блочных моделей, например, для каркасных моделей, которые применяются в мировой практике, автору не знакомы.

При запуске Whittle предлагает выбрать уже подготовленные типовые проекты, входящие в состав ПО. Рассмотрим проект под названием Marvin Copper (рис. 1). Месторождение сложено породами, содержащими Au и Cu, его блочная модель загружается при загрузке самого проекта. В модели порядка 1 млн. элементарных блоков, они все имеют одинаковые геометрические размеры – кубики со стороной 30 м. Может, и не самый типичный случай месторождения, но почему-то многие зарубежные компании, разработчики ГИС, любят рассматривать именно золоторудные месторождения. Каким-либо образом увидеть блочную модель при помощи Whittle довольно непросто, вообще работа с графикой неинтуитивна и неудобна. Есть интересная возможность отображать разрезы блочной модели по разным осям координат и видеть параметры полезного компонента блока при подведении курсора мышки, но данное обстоятельство оказывается неудобным (при миллионе-то блоков!), особенно для областей, находящихся в глубинах рудного тела. В целом в плане анализа блочной модели Whittle разочаровывает – скорее всего, такой анализ доступен на этапе ее генерации, но создавать и анализировать модель могут разные люди. У Whittle при загрузке блочной модели есть возможность укрупнить блоки. Данное действие приводит к ускорению расчетов, но в свою очередь снижает их точность, причем иногда существенно.

Рис. 1. Некоторые возможности плоскостного отображения блочной модели у Whittle

И в Surpac, и в K-MINE сразу после загрузки блочной модели есть возможность ее рассмотреть во всяческих ракурсах: выполнить градиентную заливку блоков по значениям содержаний, указать системы координат, отсортировать отображение блоков по условиям (например, только рудные блоки, или блоки со значением содержаний выше бортового). В K-MINE можно установить градиентную заливку, выбрать необходимый параметр отображения (отфильтровать ненужные блоки), в результате чего пользователь может выполнить первый прикидочный анализ сформированной блочной модели месторождения, наметить для себя первоочередные области отработки и т.п. Т.е. уже на этом этапе процесс создания проекта карьера запускается в первую очередь в голове проектировщика, а затем он сопровождается точными расчетами и моделями.

Рис.2. Модель проекта Марвина (K-MINE)

В целом, проработка вопросов в области использования блочных моделей лучше всего реализована в K-MINE. Во-первых, моделей можно загрузить несколько; если в процессе анализа месторождения создано несколько моделей (по типам пород, по отдельным участкам месторождения и т.п.), то можно их подгрузить каждую со своими параметрами, и затем указать, какие из них учитывать при оптимизации контуров карьера. Во-вторых, размеры блоков в полученном винегрете загруженных моделей могут быть разными, но это не скажется на качестве расчета – определенным образом блоки трансформируются с пересчетом их параметров качества руды. Ни Whittle, ни Surpac такими возможностями не располагают: размер блока задается жестко и может определенным образом изменяться уже на последующих этапах, после использования параметров блоков для оптимизации.

У К-MINE плюс к тому есть еще редактор вектора свойств блочной модели. Если умело его использовать, то можно подготовить данные для расчета оптимальных контуров совершенно в том виде, каком необходимо проектировщику: можно использовать множество математических и логических функций, использовать настройки единиц измерения, денежных единиц и т.п.

2.Подготовка технико-экономических данных добычи и переработки горной массы.

В этом отношении подход всех трех программ достаточно похож: для каждого блока модели нужно найти экономическую оценку, показывающую его стоимость для случая добычи и переработки руды из блока, как если бы этот блок отрабатывался индивидуально, без учета его зависимости от взаимного положения других блоков. Понятно, что нужно указать стоимость единицы товарной продукции, полученной из блока, стоимость добычи и переработки, бортовое минимальное содержание руды в породе, содержание руды в концентрате, выход концентрата.

У Whittle последние три параметры каким-то образом приняты по умолчанию, зато подробнее, чем у двух других ГИС, рассмотрены затраты, которые называют административными и накладными (или общепроизводственными). Кроме того, в отличие от ГИС K-MINE и программы Surpac, расходы никак не дифференцируются с глубиной залегания блока, хотя блок одного типа руды на глубинах в 100 м и 300 м может требовать разных затрат, хотя бы на транспортирование. К преимуществам Whittle можно отнести возможность формирования выражения для расчета чистой стоимости блока – практически каждое месторождение уникально и, наверное, тяжело представить универсальную формулу для расчета дохода от реализации руды из данного блока.

Положительные аспекты в пользу K-MINE: кроме всех настроек, наличествующих у Surpac, в системе разделены затраты на добычные, транспортные, горно-капитальные и буро-взрывные работы – действительно, часто на этом этапе расчета уже можно их различать по глубине, и возможность указать эти параметры может иметь большое значение.

У Surpac и Whittle некоторое внимание уделяется возможности указания разных величин измерения содержаний полезного компонента (граммы или % и т.п.). В K-MINE эти настройки реализуются при помощи редактора вектора свойств блочной модели и могут быть заданы произвольно.