多金屬礦技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)優(yōu)化和經(jīng)營(yíng)策略研究.pdf

1、世界的礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)正經(jīng)歷從粗放型到精細(xì)型的數(shù)字化開(kāi)發(fā)的轉(zhuǎn)型，越來(lái)越多的礦山企業(yè)通過(guò)內(nèi)部經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)策略的優(yōu)化來(lái)獲得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的持久優(yōu)勢(shì)。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，人均GDP對(duì)礦產(chǎn)資源的依賴程度不斷提高，加上我國(guó)對(duì)礦產(chǎn)資源的綜合利用率較低、精細(xì)化礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)的水平與能力與國(guó)外同行相比有一定差距。導(dǎo)致我國(guó)礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)的經(jīng)濟(jì)效益比較低下，礦產(chǎn)資源可持續(xù)供給能力下降，嚴(yán)重影響我國(guó)資源可持續(xù)發(fā)展的重大策略。論文結(jié)合國(guó)家重大課題的研究需要，瞄準(zhǔn)我國(guó)礦業(yè)開(kāi)

2、發(fā)與管理發(fā)展的前沿，采用當(dāng)前新近發(fā)展的計(jì)算機(jī)技術(shù)與方法，對(duì)湖南辰州礦業(yè)公司開(kāi)展了礦山企業(yè)關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)與經(jīng)營(yíng)策略優(yōu)化方法研究，本文所做的主要工作如下：
　　 (1)針對(duì)礦產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格與成本確定的情況，論文論述了礦產(chǎn)工業(yè)品位與礦石儲(chǔ)量、采礦貧化率、采礦損失率、選礦回收率，冶煉回收率之間復(fù)雜的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。在對(duì)粒子群算法(particle swarmoptimization algorithm，PSO)進(jìn)行了相應(yīng)改進(jìn)的基礎(chǔ)上，采用PS

3、O算法并對(duì)礦山企業(yè)的多金屬共存類型工業(yè)品位指標(biāo)進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化。優(yōu)化結(jié)果表明算法可達(dá)到延長(zhǎng)礦山企業(yè)壽命，充分利用資源，經(jīng)濟(jì)效益較優(yōu)的目標(biāo)。為多金屬共存類型礦山企業(yè)生產(chǎn)工業(yè)品位的優(yōu)化提供了一種新的解決思路。
　　 (2)針對(duì)前面PSO算法中未包含價(jià)格與成本的不足。論文論述了采用基因算法(genetic algorithm，GA)來(lái)求解礦山企業(yè)多目標(biāo)生產(chǎn)技術(shù)指標(biāo)優(yōu)化的新方法。通過(guò)建立礦石儲(chǔ)量、開(kāi)采品位與成本、價(jià)格四個(gè)優(yōu)化目標(biāo)之間的聯(lián)

4、動(dòng)求解模型。實(shí)現(xiàn)了可根據(jù)礦產(chǎn)品的價(jià)格變化簡(jiǎn)便、快速、直觀地計(jì)算開(kāi)采成本，確定盈虧品位界限、成本與價(jià)格比和儲(chǔ)量可供情況。為實(shí)施儲(chǔ)量、品位動(dòng)態(tài)管理，使礦山企業(yè)科學(xué)配礦，貧富兼采，提高資源利用率提供了科學(xué)的手段。
　　 (3)在工業(yè)品位已經(jīng)確定的情況下，論文研究了動(dòng)態(tài)優(yōu)化配礦的高復(fù)雜非線性問(wèn)題，采用改進(jìn)的粒子群算法來(lái)求解礦山企業(yè)動(dòng)態(tài)配礦問(wèn)題：用粒子的一位來(lái)代表礦塊，并用0或者1來(lái)代表是否選擇此礦塊來(lái)開(kāi)采，然后重新定義了在約束條件下PS

5、O粒子的運(yùn)算與“飛行”規(guī)則，最后實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)優(yōu)化配礦的粒子群算法。通過(guò)采用2009年的實(shí)際生產(chǎn)情況與優(yōu)化結(jié)果對(duì)比表明，本文的算法能夠在生產(chǎn)成本幾乎不變的情況下明顯的提高企業(yè)效率。
　　 (4)針對(duì)前面動(dòng)態(tài)配礦工作中僅考慮當(dāng)前效益，沒(méi)有考慮礦山企業(yè)長(zhǎng)期效益的不足，提出了采用多輪PSO算法來(lái)解決中長(zhǎng)期內(nèi)動(dòng)態(tài)配礦問(wèn)題。首先，依據(jù)開(kāi)采條件圈定出可開(kāi)采的礦塊，并給出預(yù)測(cè)的產(chǎn)品價(jià)格趨勢(shì)結(jié)果作為算法的輸入條件。然后，通過(guò)對(duì)PSO算法輪的劃分以確

6、定每輪(期)的動(dòng)態(tài)配礦方案，經(jīng)過(guò)多輪(期)PSO算法的優(yōu)化后的最終目標(biāo)為中長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)配礦的優(yōu)化結(jié)果。通過(guò)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的計(jì)算表明了本文算法的有效性。
　　 (5)礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)是礦山企業(yè)宏觀決策的重要基礎(chǔ)，它涉及到眾多的生產(chǎn)技術(shù)指標(biāo)，而這些指標(biāo)間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，導(dǎo)致快速而準(zhǔn)確的礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)面臨挑戰(zhàn)。論文改變了傳統(tǒng)的粗放計(jì)算方法，建立了一種逐礦塊資源評(píng)價(jià)累加的方法來(lái)評(píng)價(jià)礦產(chǎn)資源的總經(jīng)濟(jì)價(jià)值。通過(guò)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)確定影響評(píng)價(jià)的難處理