CN105243453B

CN105243453B - 一种采矿矿石动态配矿优化方法

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Publication number: CN105243453B
Application number: CN201510746541.3A
Authority: CN
Inventors: 高景俊; 孙亚鑫; 王勐; 孙健; 申宏亮
Original assignee: Angang Group Mining Co Ltd
Current assignee: Angang Group Mining Co Ltd
Priority date: 2015-11-05
Filing date: 2015-11-05
Publication date: 2019-01-15
Anticipated expiration: 2035-11-05
Also published as: CN105243453A

Abstract

本发明一种采矿矿石动态配矿优化方法，属于采矿与选矿之间的配矿技术领域，本发明从生产实践出发，按选厂和采场的实际情况进行配矿，通过配矿比例，下达配矿计划，在配矿流程中实现对难选矿的品位、矿石性质和量值进行动态跟踪，使选厂能实时看到配矿过程的详细情况；本发明利用配矿软件，动态固化生产实际流程和动态计算品位，实现了汽运和铁运的衔接，采矿环节与配矿环节的衔接；通过中和配矿模型计算出实际的矿石品位，有利于选厂验证采矿是否按照配矿比例要求进行配矿；本发明保证选矿稳定正常生产，保证在采矿环节和配矿环节的每个过程中都带着矿石的性质、品位和量，满足选厂矿石铁品位和可选性基本稳定的需求。

Description

一种采矿矿石动态配矿优化方法

技术领域

本发明属于采矿与选矿之间的配矿技术领域，具体涉及一种采矿矿石动态配矿优化方法。

背景技术

所谓配矿又称矿石质量中和，是为了达到矿石质量指标要求，对品位高低不同的矿石或者不同矿石性质，按比例进行互相搭配，尽量使之混合均匀过程；合理配矿一直是选厂对采场的迫切要求；

近年来，矿山成本压力大，从可持续发展的战略高度出发，需要统筹考虑矿石地质品位、采出品位、入选品位、精矿品位、入炉品位；根据选厂对矿石可选性要求，采矿生产要努力实现配矿动态优化的目标；

在采矿环节中，由于矿石品种复杂且难选矿较多，其中赤铁矿的可选性差，一直是我国选矿界的一大难题，含碳酸盐赤铁矿是难选矿的主要品种，如果原矿碳酸铁含量入选比例过大，将直接影响着选矿的生产指标和经济效益，现在生产配矿时需按照一定的配矿原则进行配矿，一般配矿原则是：1)按照使矿石配比为赤铁矿：磁铁矿：碳酸铁5∶2∶3配矿；2)为了获得最佳的配矿比例，首先对原品进行控制，流程中重选对原品的变化非常的敏感，因此要求原品变化不能大起大落；如果不能实现长期的稳定，最起码短期内实现稳定；3)在矿石的界定中有部分矿石很难界定，因此矿石的调配中有时需要灵活地进行调整，以满足现场生产为前提；在配矿环节中，主要根据上面的原则进行配矿，尤其是难选矿的入选比例控制作为选厂的稳定指标，是获得良好经济效益的最佳必要条件，如果难选矿多了，造成指标恶化，如果少了，又浪费矿产资源，因此，需要严格控制各项配比；

常规的配矿方法，选厂主要根据地质品位并且观察矿石颜色，对矿石性质进行区分，有时配比不符合要求，都会给选厂生产带来不便，降低经济效益；

从以上论述中，可以看到稳定难选矿入选比例，提高配矿环节的入选品位，根据矿石可选性要求，在采矿环节与配矿环节之间实现优化配矿显得十分重要；

目前，选厂根据工艺试验和工艺流程，规定最佳的配矿比例5；2∶3，全铁达到30％左右，选厂从采场装运矿石的情况有以下两种：

1)直装：选厂按照某一种矿石性质，要求采场装多少吨，根据分储、分选进行配矿，能很好的满足入选比例的要求，也就是选厂来自己控制相应的量和比例；

2)混装：选厂根据采场情况和采矿人员共同拟定准备采出的矿石比例，每天派专人对准备采出的矿石按地质资料，按采场实际矿石颜色外观进行区分提出需求；这种配矿流程实际跟踪起来很困难。在采矿环节中采矿计划是否被严格执行，和设备状况，人员的责任心，以及地质变化情况有关；由于铲装、汽运和铁运不能有效衔接，造成选厂无法判断配矿比例是否符合要求，尤其是难选矿所占的比例是否正常，严重的制约了选厂的正常生产；

因此，采矿如何为选矿创造条件，实施出矿部位可控化，如何实现合理配矿，如何能达到选矿环节要求的入选品位，如何稳定难选矿入选比例，这种不同性质矿石实时动态跟踪配矿方法显得十分重要。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种采矿矿石动态配矿优化方法，即考虑矿石品位，又考虑矿石性质和复杂的选矿流程，动态固化生产运行流程，实时采集动态称重信息，用马可夫链理论来实时动态跟踪配矿的入选比例，建立动态规划配矿模型，按照路线、距离计算出车和不同矿石性质的铲的比例分配策略，结合GPS系统和动态称重系统，使配矿过程中入选比例接近目标值，实现车和铲在单位时间内稳定的高效率运输，自动调度车和铲，控制铲的铲出量，为选矿创造条件，实现出矿部位可控化，真正达到选矿环节要求的入选品位，稳定入选比例，实现不同性质矿石实时动态跟踪。

一种采矿矿石动态配矿优化方法，方法步骤包括分穿、分爆、采装、称重、采用建立动态规划配矿模型的方式获得满足目标矿石比例的最优配矿计划、放矿、运输和预报配矿品位。

所述的分穿和分爆，具体为：对不同性质的矿石进行分别穿孔和分别爆破，形成不同性质矿石的爆堆；所述的不同性质矿石包括赤铁矿、磁铁矿和碳酸铁。

所述的采装、称重和采用建立动态规划配矿模型的方式获得满足目标矿石比例的最优配矿计划，具体步骤如下：

步骤1、根据实际需求将工作时间分隔为多个时间段，初始化每个时间段的车与铲的对应关系，根据上述车与铲的对应关系形成每个时间段的车铲配合计划，进而获得整个工作时间的车铲配合计划；

步骤2、根据当前时间段的车铲配合计划，对不同性质的矿石爆堆进行分采，并记录每台铲和每台车所采集的矿石爆堆的性质和品位；

步骤3、通过动态称重系统对每台汽车进行称重，确定每台汽车装运的矿石重量，将每台汽车内的矿石翻倒至振动放矿点进行混合，记录每台车装载矿石重量、到达时间、振动放矿点的到达车数；

步骤4、确定当前时间段的不同性质矿石实际比例值，将实际比例值与目标矿石比例进行比较，以实际比例值接近目标矿石比例为目的调控下一时间段车与铲的对应关系，获得下一时间段的效益最大所对应的车铲配合计划，并返回执行步骤2，直至整个工作时间车铲配合计划优化结束。

所述的预报配矿品位，具体步骤如下：

步骤a、确定每一批次各个铲采出的矿石量和各个铲采出的矿石取样品位；

步骤b、根据各个铲采出的矿石量和各个铲采出的矿石取样品位，获得每一批次的实际平均品位；

步骤c、将实际平均品位与供矿平均品位进行比较，若实际平均品位大于等于供矿平均品位，则满足配矿环节的入选品位，否则，不满足配矿环节的入选品位，为后续工艺做预报。

所述的动态规划配矿模型，具体公式如下：

其中，F表示整个工作时间的总效益，x_i表示第i个时间段赤铁矿的运输总量，y_i表示第i个时间段磁铁矿的运输总量，z_i表示第i个时间段碳酸铁的运输总量，n表示时间段的总数，γ的取值范围为0～1，r₁：r₂：r₃为赤铁矿、磁铁矿和碳酸铁的目标矿石比例，k∈(x_i，y_i，z_i)，α表示k的要求比例，s.t.表示“在...条件下”。

1、步骤b所述的根据各个铲采出的矿石量和各个铲采出的矿石取样品位，获得每一批次的实际平均品位，具体公式如下：

其中，A_c表示各个铲采出的矿石量，t，a_c′表示各个铲采出的矿石取样品位，％；R表示实际平均品位，％。

本发明优点：

1)本发明从生产实践出发，按选厂和采场的实际情况进行配矿，通过配矿比例，下达配矿计划，在配矿流程中实现对难选矿的品位、矿石性质和量值进行动态跟踪，使选厂能实时看到配矿过程的详细情况。

2)本发明利用配矿软件，动态固化生产实际流程和动态计算品位，实现了汽运和铁运的衔接，采矿环节与配矿环节的衔接，满足选矿生产实际要求。

3)本发明通过中和配矿模型计算出实际的矿石品位，有利于选厂验证采矿是否按照配矿比例要求进行配矿，具有实用性。

4)本发明保证选矿稳定正常生产，采场根据矿石性质变化情况，实行按采掘部位区分矿石性质，按不同矿石性质决定入选比例，保证在采矿环节和配矿环节的每个过程中都带着矿石的性质、品位和量，根据配矿每台汽车的矿石品位和可选性情况，进行中和配矿，满足选厂矿石铁品位和可选性基本稳定的需求，提高生产效率，降低成本，能够真正达到配矿环节的入选品位。

附图说明

图1为本发明一种实施例的采矿矿石动态配矿优化方法框图；

图2为本发明一种实施例的采矿矿石动态配矿优化方法过程示意图；

图3为本发明一种实施例的采矿矿石动态配矿优化方法整体细节流程图；

图4为本发明一种实施例的采装、称重和采用建立动态规划配矿模型的方式调整配矿实际比例接近目标比例值步骤流程图；

图5为本发明一种实施例的车铲分配计划示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。

如图1和图2所示，本发明实施例中采矿智能矿石动态配矿优化方法包括分穿、分爆、采装、称重、采用建立动态规划配矿模型的方式获得满足目标矿石比例的最优配矿计划、放矿、运输和预报配矿品位，方法整体细节流程图如图3所示，具体如下：

分穿分爆：通过地质勘察，对不同性质的矿石进行分别穿孔、分别爆破，根据爆孔化验数据分析，形成不同性质的爆堆，赤铁矿、磁铁矿和碳酸铁，其中碳酸铁属于难选矿，按照配矿原则，确定配矿比例，综合平衡在哪个爆堆进行采装，由采矿下达配矿指令计划；

本发明实施例中，将采装、称重和采用建立动态规划配矿模型的方式调整配矿实际比例接近目标比例值结合一起进行阐述，方法步骤如图4所示，具体步骤如下：

本发明实施例中，假定一个工作班的时间是12小时，先人为的将该工作班划分成间隔相同的12个1小时时段(状态集，每一个时段为一个状态)，用S＝{s₁，s₂，...s₁₂}来代表该状态集；时段的时长在本发明中采取的是1小时，但是该时段长度可以自由设置，对本发明所述的方法没有影响；其中每个s_i表示对应的某个小时的状态；对应每个时段，都会生成一组新的车铲配对调度计划d_i；

d_i1＝{(车₁，铲₃)，(车₁，铲₃)，(车₁，铲₃)，...，(车_i′，铲_j′)}

d_i2＝{(车₂，铲₃)，(车₃，铲₂₂)，(车₄，铲₂)，...，(车_i′，铲_j′)}

d_i2＝{(车₁，铲₃)，(车₂₃，铲₅)，(车₄，铲₂)，...，(车_i′，铲_j′)}

d_in＝{(车₁，铲₃)，(车₆，铲₁₂)，(车₇，铲₁₁)，...，(车_i′，铲_j′)}

同时针对每一个d_ij，可以求得与其对应的全部矿石的重量和比例；如果用(x：赤铁矿，y：磁铁矿，z：碳酸铁)来代表某个时段全部货车运输的不同的矿石种类；用f(x_i，y_i，z_i)函数代表量某个计划d_ij执行后的总收益，生成一个D＝{d₁，d₂，...，d_n}的计划集，从而形成一个从s₁到s₁₂的执行计划序列(如5图所示)；

本发明实施例中，矿场内有大货车5辆(最大载重70吨)，小货车5辆(最大载重50吨)，挖据铲3台(位置已知)，其中铲1负责挖掘赤铁矿，铲2负责挖掘磁铁矿，铲3负责挖掘碳酸铁，货车在矿场内按照路线行驶；将一个大班划分为间隔为1小时的12个状态，在每个状态起始时间，都生成一个车铲对应的计划表，该表如下所示：

&lt;车<sub>1</sub>，铲<sub>1</sub>&gt;	&lt;车<sub>1</sub>，铲<sub>2</sub>&gt;	&lt;车<sub>1</sub>，铲<sub>3</sub>&gt;
			&lt;车<sub>2</sub>，铲<sub>1</sub>&gt;	&lt;车<sub>2</sub>，铲<sub>2</sub>&gt;	&lt;车<sub>2</sub>，铲<sub>3</sub>&gt;
&lt;车<sub>3</sub>，铲<sub>1</sub>&gt;	&lt;车<sub>3</sub>，铲<sub>2</sub>&gt;	&lt;车<sub>3</sub>，铲<sub>3</sub>&gt;
			…	…	…
&lt;车<sub>10</sub>，铲<sub>1</sub>&gt;	&lt;车<sub>10</sub>，铲<sub>2</sub>&gt;	&lt;车<sub>10</sub>，铲<sub>3</sub>&gt;

通过对上表的遍历，找到对应该状态的一组车铲配合计划；计划的举例如下：

由于每辆货车运输量，到任意铲与卸货地点的时间都已知，因此计算出每个计划在一个小时内全部货车对全部矿种的运输量，并得出该大班中全部矿种的总运输量；

步骤2、根据当前时间段的车铲配合计划，对不同性质的矿石爆堆进行采装，并记录每铲和每车所采集的矿石爆堆的性质和品位；

采装：根据配矿计划进行车、铲分配，对不同爆堆用不同的铲装和汽运，也就是铲与爆堆对应，车与铲对应，同时下达每个铲需要装多少车，实现采装；在采装过程中，使铲和车带着采装的爆堆的性质和品位，保证了难选矿的性质随着铲、车进行动态跟踪；

称重：带着爆堆性质和品位的每台汽车，通过动态称重系统称重后，称出每台汽车装运的矿石重量，然后把矿石翻到振动放矿点进行混合；提供每台车装载矿石重量、到达时间、振动放矿点的到达车数、运距和油耗；

步骤4、确定当前时间段的不同性质矿石实际比例值，将实际比例值与目标矿石比例进行比较，以实际比例值接近目标矿石比例为目的调控下一时间段车与铲子的对应关系，获得下一时间段的效益最大所对应的车铲配合计划，并返回执行步骤2，直至整个工作时间车铲配合计划优化结束。

所述的动态规划配矿模型，具体公式如下：

公式(1)的另一种表达方式如下：

其中，F表示整个工作时间的总效益，x_i表示第i个时间段赤铁矿的运输总量，y_i表示第i个时间段磁铁矿的运输总量，z_i表示第i个时间段碳酸铁的运输总量，n表示时间段的总数，γ的取值范围为0～1，赤铁矿、磁铁矿和碳酸铁的最佳的配矿比例为5；2∶3，s.t.表示“在...条件下”；

从下达配矿计划开始，通过动态称重系统累计对不同爆堆的汽车进行计量，建立动态规划配矿模型，用马可夫链理论来实时动态跟踪配矿的入选比例，按照路线、距离计算出车和不同矿石性质的铲的比例分配策略，结合GPS系统和动态称重系统，使配矿过程中入选比例接近目标值；

本发明实施例中，基于上面公式，可以通过动态规划递归求解的方式，解决求得最优入选比例时的最优调度计划，通过实施调度计划，实现最优入选比例；也就是式(2)中x，y，z的值可知；然后运用式(2)，得出使式(2)最大的x，y，z的组合，或者说产生该x，y，z组合的计划-计划_ij；在每个状态内重复上述过程，使得式(1)最大，从使得该大班内在尽可能满足所需矿石比例的情况下，车铲运输的效率最高。

放矿：每辆汽车经过动态称重系统和动态规划配矿模型计算后，把矿石翻到振动放矿点，当放矿在550～620吨时，把整个放矿点的矿石放到铁运的每个车皮上；

运输：当振动放矿点达到一定矿量后，形成一个批次，也就是装一个自翻车，通过铁运把矿石运往破碎站；

中和配矿模型建立：当满足选厂要求的矿量时，采集每个批次的自翻车的矿量、矿石性质和矿石品位信息，建立中和配矿模型；

本发明实施例中，预报配矿品位的具体步骤如下：

所述的中和配矿模型，是以采矿穿孔爆破化验品位为基础，形成爆堆品位，根据配矿计划分成至少三个不同矿石性质的爆堆，形成三个或者3个以上铲卧，每个铲卧对应一种矿石性质，根据容积，矿仓的容量研究中和配矿比例，具体公式如下：

步骤c、将实际平均品位R与供矿平均品位R′进行比较，若实际平均品位R大于等于供矿平均品位R′，则满足配矿环节的入选品位，否则，不满足配矿环节的入选品位，为后续工艺做预报。

破碎：通过铁运和轨道衡计量，选厂根据此批次中动态跟踪的配矿比例与要求的配矿比例进行比较，决定是否到达破碎站进行破碎。

本发明实施例中，对于出矿点较多，且各出矿点矿量较少，有供给量限制的情况，可以运用目标函数来分析与建立数学模型。假设出矿点位N个(N＝1、2、3、4、……N)，出矿位置为M，且M处的出矿量限制为M1＜a、M2＜b、M3＜c、……Mn＜y，经测得各出矿点的平均地质品位为M1＝20.35、M2＝22.68、M3＝24.12、M4＝25.37……Mn＝23.34，设各出矿点的配比矿量为X1、X2、X3、X4……Xj，公司要求的原矿配比品位指标为23.5，那么可以把配比总量定位目标函数并求其最大化，即Zmax＝∑Xj；

利用单纯形算法计算结果，求当∑Xj最大时，X1、X2、X3、X4……Xj的最优解；此计算方法只是在配比指标一定的情况下追求配矿总量最大，而在实际生产中还需考虑到资源的合理利用，经济合理性，效益最佳等方面的因素。

Claims

1.一种采矿矿石动态配矿优化方法，其特征在于，方法步骤包括分穿、分爆、采装、称重、采用建立动态规划配矿模型的方式获得满足目标矿石比例的最优配矿计划、放矿、运输和预报配矿品位；

所述的分穿和分爆，具体为：对不同性质的矿石进行分别穿孔和分别爆破，形成不同性质矿石的爆堆；所述的不同性质矿石包括赤铁矿、磁铁矿和碳酸铁；

步骤4、确定当前时间段的不同性质矿石实际比例值，将实际比例值与目标矿石比例进行比较，以实际比例值接近目标矿石比例为目的调控下一时间段车与铲的对应关系，获得下一时间段的效益最大所对应的车铲配合计划，并返回执行步骤2，直至整个工作时间车铲配合计划优化结束；

所述的预报配矿品位，具体步骤如下：

步骤c、将实际平均品位与供矿平均品位进行比较，若实际平均品位大于等于供矿平均品位，则满足配矿环节的入选品位，否则，不满足配矿环节的入选品位，为后续工艺做预报；

所述的动态规划配矿模型，具体公式如下：

其中，F表示整个工作时间的总效益，x_i表示第i个时间段赤铁矿的运输总量，y_i表示第i个时间段磁铁矿的运输总量，z_i表示第i个时间段碳酸铁的运输总量，n表示时间段的总数，γ的取值范围为0～1，r₁：r₂：r₃为赤铁矿、磁铁矿和碳酸铁的目标矿石比例，k∈(x_i,y_i,z_i)，α表示k的要求比例，s.t.表示“在…条件下”。

2.根据权利要求1所述的采矿矿石动态配矿优化方法，其特征在于，步骤b所述的根据各个铲采出的矿石量和各个铲采出的矿石取样品位，获得每一批次的实际平均品位，具体公式如下：

其中，A₁、A₂、A₃……A_c表示各个铲采出的矿石量，t，a₁'、a₂'、a₃'……a_c'表示各个铲采出的矿石取样品位；R表示实际平均品位。