楊蕾綺，劉文君，文 磊，李 兵

(1.南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖南 衡陽 421001；2.南華大學(xué)核能經(jīng)濟(jì)與管理研究中心，湖南 衡陽 421001；3.南華大學(xué)核資源工程學(xué)院，湖南 衡陽 421001)

礦山生產(chǎn)能力可信度的MonteCarlo模擬與應(yīng)用研究

楊蕾綺1，2，劉文君1，2，文 磊3，李 兵3

(1.南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖南 衡陽 421001；2.南華大學(xué)核能經(jīng)濟(jì)與管理研究中心，湖南 衡陽 421001；3.南華大學(xué)核資源工程學(xué)院，湖南 衡陽 421001)

地下礦山生產(chǎn)能力的設(shè)計(jì)具有廣泛的不確定性，為減少生產(chǎn)能力決策風(fēng)險(xiǎn)，建立了礦山生產(chǎn)能力可信度的Monte Carlo模擬方法。以黑龍江某鉬礦首采中段的生產(chǎn)能力方案模擬為例，分別進(jìn)行了按同時(shí)回采礦塊數(shù)、礦山開采年下降速度和新水平準(zhǔn)備時(shí)間的生產(chǎn)能力可信度的Monte Carlo方法模擬，綜合分析表明，300×104t/a、500×104t/a、750×104t/a的礦山生產(chǎn)能力方案的可信度分別為100%、99.1%～88.4%、84.0%～9.85%，模擬結(jié)果可為生產(chǎn)能力設(shè)計(jì)提供參考。

礦山生產(chǎn)能力可信度；Monte Carlo法；同時(shí)回采礦塊數(shù)；年下降速度

0 引 言

礦山生產(chǎn)能力是礦山企業(yè)建設(shè)與生產(chǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)，直接影響礦山投資規(guī)模、基建工程量大小、投產(chǎn)和投產(chǎn)時(shí)間及礦山企業(yè)的運(yùn)營效益等。礦山生產(chǎn)能力的確定主要考慮以下因素[1-4]：①礦床開采自然條件，如儲(chǔ)量、品位、礦床產(chǎn)狀及分布等；②礦床開采技術(shù)經(jīng)濟(jì)條件，如投資，水、電、設(shè)備供應(yīng)，外部運(yùn)輸?shù)?；③市?chǎng)需求，如資源區(qū)域分布、產(chǎn)品需求分布、產(chǎn)品價(jià)格走勢(shì)等。其中，礦床開采自然條件和技術(shù)經(jīng)濟(jì)條件主要是從技術(shù)上分析可能達(dá)到的生產(chǎn)生能力，而市場(chǎng)需求主要從經(jīng)濟(jì)上優(yōu)化生產(chǎn)能力。目前，金屬礦山按技術(shù)可能性確定生產(chǎn)能力的方法主要有三種：按可布礦塊數(shù)、按礦山開采年下降速度和按新水平準(zhǔn)備，最終設(shè)計(jì)的礦山企業(yè)的生產(chǎn)能力應(yīng)同時(shí)滿足以上三個(gè)條件，本文僅從技術(shù)方面考慮礦山實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)能力的可能性，以供礦山生產(chǎn)能力決策提供參考。

由于影響礦山生產(chǎn)能力的因素(如年下降速度、地質(zhì)儲(chǔ)量、礦床產(chǎn)狀等)具有不確定性，學(xué)者們用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊綜合評(píng)價(jià)法、灰色理論、遺傳算法等方法優(yōu)化和確定礦山生產(chǎn)能力[5-7]。同時(shí)，Monte Carlo方法被廣泛用來進(jìn)行隨機(jī)事件的模擬、分析和評(píng)價(jià)[8-11]。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等方法相比，Monte Carlo模擬方法的優(yōu)點(diǎn)是模擬的精度高，方法簡單，缺點(diǎn)是模擬次數(shù)多，一般當(dāng)模型不復(fù)雜時(shí)，可選用Monte Carlo模擬方法。為此，本文采用Monte Carlo方法模擬礦山生產(chǎn)能力，并開展應(yīng)用研究。

1 基于Monte Carlo方法的礦山生產(chǎn)能力可信度數(shù)值模擬

Monte Carlo方法的實(shí)質(zhì)是通過大量隨機(jī)試驗(yàn)，利用概率論解決問題的一種數(shù)值方法?；舅枷胧钱?dāng)所求解問題是某種隨機(jī)事件出現(xiàn)的概率，或者是某個(gè)隨機(jī)變量的期望值時(shí)，通過某種“實(shí)驗(yàn)”的方法，以這種事件出現(xiàn)的頻率估計(jì)這一隨機(jī)事件的概率，或者得到這個(gè)隨機(jī)變量的某些數(shù)字特征，并將其作為問題的解。

礦山生產(chǎn)能力可信度Monte Carlo數(shù)值模擬計(jì)算步驟如下。

1)確定礦山生產(chǎn)能力的計(jì)算模型，見式(1)。

A=f(X1，X2，…，Xn)

(1)

式中：A為礦山生產(chǎn)能力，104t/a；f為礦山生產(chǎn)能力的計(jì)算模型，X1，X2，…，Xn分別為影響生產(chǎn)能力的因素。常用的技術(shù)可能性確定生產(chǎn)能力的模型有可布礦塊數(shù)模型、開采年下降速度模型和新水平準(zhǔn)備模型，分別見式(3)、式(4)和式(5)。

2)擬訂目標(biāo)中段生產(chǎn)能力，根據(jù)礦山綜合技術(shù)開采條件和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)分析，初步擬訂目標(biāo)中段生產(chǎn)能力的幾種方案，以Yj表示第j種方案，生產(chǎn)能力為Y。

3)分析確定影響生產(chǎn)能力因素的概率分布Ψ(Xi)。

7)礦山中段生產(chǎn)能力可信度按式(2)計(jì)算。

(2)

式中，pj為第j種目標(biāo)生產(chǎn)能力方案的實(shí)現(xiàn)概率。

2 應(yīng)用研究

2.1工程概況

黑龍江某鉬礦山為新建礦山，選擇380～80 m作為首采區(qū)，階段高度為60 m，320 m中段為首采中段，320 m中段礦體資源儲(chǔ)量(Mo≥0.1%)為1 435.91×104t，平均品位為0.145 4%，鉬金屬量20 871.67 t。采用大直徑深孔階段空?qǐng)鏊煤蟪涮畈傻V，采場(chǎng)鏟運(yùn)機(jī)出礦、中段汽車運(yùn)輸、斜井膠帶連續(xù)提升至選礦廠。

根據(jù)礦山企業(yè)發(fā)展需求，提出了300×104t/a、500×104t/a和750×104t/a三種生產(chǎn)能力方案，通過生產(chǎn)能力方案可信度的Monte Carlo數(shù)值模擬，確定礦山生產(chǎn)能力方案。

2.2基本假設(shè)

1)礦山主要生產(chǎn)機(jī)械設(shè)備生產(chǎn)能力滿足設(shè)計(jì)要求，不考慮充填系統(tǒng)與選礦系統(tǒng)對(duì)生產(chǎn)能力的制約。

2)考慮基建工程推進(jìn)速度，首采中段采用單中段生產(chǎn)，待礦山達(dá)產(chǎn)后，可考慮2個(gè)中段同時(shí)生產(chǎn)。

3)生產(chǎn)能力模型中所有不確定性參數(shù)假設(shè)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

2.3按可布礦塊數(shù)的生產(chǎn)能力的模型與參數(shù)

2.3.1 可布礦塊數(shù)的生產(chǎn)能力模型

首采中段選在320 m，各主要回采工藝不同時(shí)進(jìn)行，同時(shí)回采礦塊數(shù)確定生產(chǎn)能力按式(3)計(jì)算。

(3)

式中：A為礦山年生產(chǎn)能力，t/a；N為生產(chǎn)中段可布的礦塊總數(shù)，個(gè)；k為礦塊利用系數(shù)；q為礦塊生產(chǎn)能力，t/d；z為副產(chǎn)礦石率，%；E為地質(zhì)影響系數(shù)；t為年工作日，d，t=330 d。

2.3.2 模型參數(shù)取值

N：首采中段礦塊布置如圖1所示，可布置的塊礦數(shù)經(jīng)計(jì)算大致范圍為25～45塊。

圖1 礦塊布置圖

q：根據(jù)采礦方法和設(shè)備等條件，設(shè)定礦塊的生產(chǎn)能力為3 600 t/a，由于受到開采條件和工程設(shè)備的影響，礦塊生產(chǎn)能力有一定的波動(dòng)性，本設(shè)計(jì)礦塊生產(chǎn)能力取值在2 000～4 000 t/a。

k：采用大直徑深孔嗣后充填采礦法，礦山礦塊布置的比較疏松，礦塊的利用系數(shù)比較高，參考相似大型金屬礦山資料選擇礦塊利用系數(shù)取0.25～0.35。

z：該礦山是鉬鉛鋅多金屬大型礦山，在300 m標(biāo)高以上礦體夾石含量比較高，副產(chǎn)礦石率波動(dòng)比較大，取5%～20%。

E：該礦山處在東北地區(qū)，由于地質(zhì)構(gòu)造和溫度等原因?qū)ΦV山開采有一定的影響，取地質(zhì)影響系數(shù)0.8～1.0。

2.4按年下降速度的生產(chǎn)能力的模型與參數(shù)

2.4.1 年下降速度的生產(chǎn)能力模型

按開采年下降速度確定中段生產(chǎn)能力按式(4)計(jì)算。

(4)

式中：A和E同式(3)；V為開采可行的年下降速度，m/a；S為中段可利用礦體水平面積，m2；γ為礦石容重，2.72 t/m3；α為綜合回收率，%；β為礦石貧化率，%；Z為礦體傾角修正系數(shù)。

2.4.2 模型參數(shù)取值

V：該礦山是鉬鉛鋅多金屬大型礦山，礦體水平面積比較大使開采年下降速度不大，但由于采用了大型的采掘設(shè)備使年下降速度有所增快，所以取開采可行的年下降速度在12～20 m。

S：首采中段的可利用礦塊不是連續(xù)的，這就給連續(xù)開采帶來了一定的困難，在開采礦塊選擇上要考慮礦石含量、開采成本等問題，就需要對(duì)分散的不能構(gòu)成規(guī)模生產(chǎn)的礦塊先不予開采，使中段可利用礦體水平面積難以精確計(jì)算，取16×104～22×104m2。

α：采用的是大直徑深孔嗣后充填采礦法，該方法使礦石的綜合回收率很高，可以達(dá)到85%～95%。

β：礦房回采后采用采用膠結(jié)充填體，礦房的貧化率在5%～10%，礦柱回采后采用非膠結(jié)充填，礦柱貧化率在5%～15%，綜合考慮礦石貧化率取5%～15%。

Z：該礦山礦體隨著開采深度加大傾角也越來越大深部礦體傾角幾乎達(dá)到了90°，該礦體修正系數(shù)取在0.85～0.95較合理。

2.5按新中段準(zhǔn)備時(shí)間的生產(chǎn)能力的模型與參數(shù)

2.5.1 新中段準(zhǔn)備時(shí)間的生產(chǎn)能力模型

為保證礦山能持續(xù)生產(chǎn)，必須使新階段開拓、采準(zhǔn)等準(zhǔn)備時(shí)間小于開采一個(gè)階段所需的時(shí)間，因此，礦山生產(chǎn)能力受到新階段準(zhǔn)備時(shí)間的限制。

新階段開拓、采準(zhǔn)等準(zhǔn)備時(shí)間，根據(jù)設(shè)計(jì)礦山實(shí)際采用的機(jī)械水平和掘進(jìn)工作條件及技術(shù)管理水平等情況，通過排采掘進(jìn)度計(jì)劃得出。

新中段巷道布置如圖2。輔助斜坡道長502 m，兩條穿脈巷道長973 m，回風(fēng)石門長22.5 m，運(yùn)輸大巷長513 m，回風(fēng)大巷長505 m。新中段采掘總長度S為2 515.5 m。

圖2 開拓巷道布置圖

新中段巷道掘進(jìn)不能平行進(jìn)行，一年工作11個(gè)月，新階段準(zhǔn)備時(shí)間T按式(5)計(jì)算，中段生產(chǎn)能力A按式(6)計(jì)算。

(5)

式中：T為新階段準(zhǔn)備時(shí)間，a；v為井巷掘進(jìn)速度，m/月。

(6)

式中：A、α、β和E同式(3)、式(4)和式(5)；Q為生產(chǎn)中段可利用礦量，1 435.9萬t。

2.5.2 模型參數(shù)取值

V-根據(jù)設(shè)計(jì)單位提供的井巷掘進(jìn)進(jìn)度和實(shí)際井巷掘進(jìn)進(jìn)度綜合確定，取120～180 m/月；α、β、E取值同式(4)；ω-超前系數(shù)值視礦床埋藏要素穩(wěn)定情況而定，礦床埋藏要素穩(wěn)定，有用礦物分布均勻，ω=1.2～1.5。

2.6首采中段生產(chǎn)能力Monte Carlo模擬與分析

按照上面介紹的礦山生產(chǎn)能力可信度Monte Carlo數(shù)值模擬計(jì)算程序和步驟，模擬生產(chǎn)能力見表1。

從表1中可看出：①首采區(qū)設(shè)在320 m，達(dá)到300×104t/a生產(chǎn)規(guī)模設(shè)計(jì)要求的可信度均為100%；②達(dá)到500×104t/a生產(chǎn)規(guī)模設(shè)計(jì)要求的可信度均達(dá)到88.4%以上；③按年下降速度和新中段準(zhǔn)備時(shí)間模擬的年生產(chǎn)能力達(dá)到750×104t/a的生產(chǎn)規(guī)模設(shè)計(jì)要求的可信度很小，需多中段作業(yè)。

綜合礦山的采礦工藝、設(shè)備條件、礦體賦存條件，建議首采區(qū)采用300×104～500×104t/a生產(chǎn)規(guī)模，待具備多中段生產(chǎn)條件時(shí)，將礦山生產(chǎn)能力提高到750×104t/a。

3 結(jié) 論

1)用Monte Carlo模擬礦山生產(chǎn)能力可信度，綜合考慮了各種不確定性因素，對(duì)礦山生產(chǎn)能力設(shè)計(jì)更為科學(xué)合理。

2)用Monte Carlo模擬了黑龍江某鉬礦首采中段生產(chǎn)能力的可信度，首采區(qū)采用300×104t/a、500×104t/a、750×104t/a的礦山生產(chǎn)能力方案的可信度分別為100%、99.1%～88.4%、84.0%～9.85%，模擬結(jié)果可為生產(chǎn)能力設(shè)計(jì)提供參考。

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MonteCarlosimulationsofthereliabilityofminecapacityanditsapplication

YANG Leiqi1，2，LIU Wenjun1，2，WEN Lei3，LI Bing3

(1.School of Economics and Management，University of South China，Hengyang421001，China；2.Research Center of Nuclear Energy Economics and Management，University of South China，Hengyang421001，China；3.School of Nuclear Resources Engineering，University of South China，Hengyang421001，China)

There is great uncertainty in the process of design underground mine’s capacity.In order to reduce its decision risk，the Monte Carlo simulations of the reliability of mine capacity is established.Taking the capacity simulations of initial mining level of a molybdenum mine in Heilongjiang as an example，the Monte Carlo simulations of the reliability of mine capacity is separately carried out with the design method of the numbers of simultaneously mining block，and the design method of mining decreasing speed per year and the design method of new level preparation time.Comprehensive analysis shows that the reliability of mine capacity of300×104t/a，500×104t/a and750×104t/a are respectively100%，99.1%～88.4% and84.0%～9.85%，and the simulation results can provide a reference for mine capacity design.

reliability of mine capacity；Monte Carlo simulation；numbers of simultaneously mining block；mining decreasing speed per year

2017-01-02責(zé)任編輯：趙奎濤

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(編號(hào)：71540011，50974076)

楊蕾綺(1993-)，女，湖南衡陽人，碩士研究生，攻讀南華大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)，主要從事礦業(yè)經(jīng)濟(jì)與核能經(jīng)濟(jì)與系統(tǒng)工程方面的研究工作，E-mail：544528641 @qq.com。

劉文君(1978-)，男，博士，陜西山陽人，2011年畢業(yè)于日本神戶大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事核能經(jīng)濟(jì)與系統(tǒng)工程方面的研究工作，E-mail：liuwenjun@usc.edu.cn。

TD214

：A

：1004-4051(2017)09-0038-04