Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин
Мета. Розробити новий підхід щодо ефективного освоєння родовищ корисних копалин шляхом створення технології оптимального проектування.
 Методика. Для моделювання процесу освоєння родовищ корисних копалин запропоновано модель динамічного програмування, яка дозволяє розробити стратегії оптимал...
Saved in:
| Published in: | Физико-технические проблемы горного производства |
|---|---|
| Date: | 2020 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут фізики гірничих процесів НАН України
2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/166522 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин / А.О. Хорольський, В.Г. Гріньов // Физико-технические проблемы горного производства: Сб. научн. тр. — 2020. — Вип. 22. — С. 118-140. — Бібліогр.: 50 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860244646716768256 |
|---|---|
| author | Хорольський, А.О. Гріньов, В.Г. |
| author_facet | Хорольський, А.О. Гріньов, В.Г. |
| citation_txt | Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин / А.О. Хорольський, В.Г. Гріньов // Физико-технические проблемы горного производства: Сб. научн. тр. — 2020. — Вип. 22. — С. 118-140. — Бібліогр.: 50 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Физико-технические проблемы горного производства |
| description | Мета. Розробити новий підхід щодо ефективного освоєння родовищ корисних копалин шляхом створення технології оптимального проектування.
Методика. Для моделювання процесу освоєння родовищ корисних копалин запропоновано модель динамічного програмування, яка дозволяє розробити стратегії оптимального процесу проектування, освоєння, експлуатації. Для прийняття рішень на стадії оцінки параметрів застосовано декомпозиційний підхід. Для прийняття рішень запропоновано алгоритми та методи динамічного програмування.
Результати. Наведено новий підхід щодо оцінки та вибору параметрів, характерною особливістю якого є те, що сама корисна копалина розглядається не «як кінцевий продукт», який слід видобути, а лише, як проміжна ланка в структурі генерації енергії, виплавки металу та ін. Це дозволяє розглядати процес експлуатації через зміну стану запасів, що в свою чергу формує стратегію освоєння. Стратегія освоєння передбачає побудову сценаріїв (економічних, екологічних) в рамках, яких вирішується «вузька» задача, пов’язана із організацією робіт, оптимізацією собівартості та ін.
Наукова новизна. Вперше описано механізм формування ефективності освоєння родовища, який передбачає ієрархічну структуру, в основі якої категорія «якість», яка в свою чергу формує стратегії; стратегії формують сценарії, а сценарії містять параметри; оптимізація кожного параметру передбачає оцінку пріоритетних керуючих факторів. Вперше запропоновано алгоритм оптимального проектування освоєння родовища корисних копалин, який передбачає визначення об’єму виробництва, мінімізацію ризиків, визначення параметрів, які відповідають критерію оптимальності та їх подальшу оптимізацію.
Практична значимість. Вперше запропоновано методики і результати досліджень по оптимальному проектуванню параметрів експлуатації родовищ цінних корисних копалини України, які є основою методології рішення складних завдань оптимізації параметрів гірничо-збагачувального підприємства та відповідають сучасному рівню інформаційних технологій.
Цель. Разработать новый подход к эффективному освоению месторождений полезных ископаемых путем создания технологии оптимального проектирования.
Методика. Для моделирования процесса освоения месторождений полезных ископаемых предложена модель динамического программирования, которая позволяет разработать стратегии оптимального процесса проектирования, освоения, эксплуатации. Для принятия решений на стадии оценки параметров применено декомпозиционный подход. Для принятия решений предложены алгоритмы и методы динамического программирования.
Результаты. Приведен новый подход к оценке и выбору параметров, характерной особенностью которого является то, что само полезное ископаемое рассматривается не «как конечный продукт», который следует извлечь, а только, как промежуточное звено в структуре генерации энергии, выплавки металла и др. Это позволяет рассматривать процесс эксплуатации через изменениее состояния запасов, что в свою очередь формирует стратегию освоения. Стратегия освоения предусматривает построение сценариев (экономических, экологических) в рамках, которых решается «узкая» задача, связанная с организацией работ, оптимизацией себестоимости и др.
Научная новизна. Впервые описан механизм формирования эффективности освоения месторождения, предусматривающий иерархическую структуру, в основе которой категория «качество», которая в свою очередь формирует стратегии; стратегии формируют сценарии, а сценарии содержат параметры; оптимизация каждого параметра предполагает оценку приоритетных управляющих факторов. Впервые предложен алгоритм оптимального проектирования освоения месторождения полезных ископаемых, который предусматривает определение объема производства, минимизации рисков, определение параметров, которые соответствуют критерию оптимальности и их дальнейшую оптимизацию.
Практическая значимость. Впервые предложены методики и результаты исследований по оптимальному проектированию параметров эксплуатации месторождений ценных полезных ископаемых Украины, которые являются основой методологии решения сложных задач оптимизации параметров горно-обогатительного предприятия и соответствуют современному уровню информационных технологий.
Purpose. To develop a new approach to the effective development of mineral deposits by creating optimal design technology.
Methodology. To model the process of developing mineral deposits, a dynamic programming model is proposed that allows you to develop strategies for the optimal process of designing, developing, operating. To make decisions at the stage of parameter estimation, a decomposition approach is applied. For decision making, algorithms and methods of dynamic programming are proposed.
Findings. A new approach to the estimation and selection of parameters is presented, a characteristic feature of which is that the mineral itself is not considered “as a final product” that should be extracted, but only as an intermediate link in the structure of energy generation, metal smelting, etc. This allows us to consider operation process due to changes in stock status, which in turn forms a development strategy. The development strategy provides for the construction of scenarios (economic, environmental) within the framework of which a "narrow" task is solved related to the organization of work, cost optimization, etc.
Originality. For the first time, a mechanism is described for shaping the efficiency of field development, which provides for a hierarchical structure based on the category of “quality”, which in turn forms strategies; strategies form scenarios, and scenarios contain parameters; optimization of each parameter involves the assessment of priority control factors. For the first time, an algorithm has been proposed for the optimal design of development of a mineral deposit, which involves determining the volume of production, minimizing risks, determining parameters that meet the optimality criterion and their further optimization.
Practical implications. For the first time, methods and results of studies on the optimal design of the exploitation parameters of deposits of valuable minerals of Ukraine are proposed, which are the basis of the methodology for solving complex problems of optimizing the parameters of a mining and processing enterprise and correspond to the modern level of information technology.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:35:13Z |
| format | Article |
| fulltext |
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
118
Раздел 4. Технико-экономические проблемы горного производства
УДК 622.22.553.4:519.85 https://doi.org/10.37101/ftpgp22.01.009
ОЦІНКА І ВИБІР ПАРАМЕТРІВ ПРИ РОЗРОБЦІ
РОДОВИЩ КОРИСНИХ КОПАЛИН
А.О. Хорольський
1*
, В.Г. Гріньов
1
1
Інститут фізики гірничих процесів Національної академії наук України,
м. Дніпро, Україна
*
Відповідальний автор: e-mail: khorolskiyaa@ukr.net
SELECTION OF PARAMETERS FOR THE DEVELOPMENT
OF MINERAL DEPOSITS
A.O. Khorolskyi
1*
, V.G. Hrinov
1
1
Institute for Physics of Mining Processes of the National Academy of Sciences of
Ukraine, Dnipro, Ukraine
*
Corresponding author: e-mail: khorolskiyaa@ukr.net
ABSTRACT
Purpose. To develop a new approach to the effective development of mineral de-
posits by creating optimal design technology.
Methodology. To model the process of developing mineral deposits, a dynamic
programming model is proposed that allows you to develop strategies for the op-
timal process of designing, developing, operating. To make decisions at the stage
of parameter estimation, a decomposition approach is applied. For decision mak-
ing, algorithms and methods of dynamic programming are proposed.
Findings. A new approach to the estimation and selection of parameters is pre-
sented, a characteristic feature of which is that the mineral itself is not considered
“as a final product” that should be extracted, but only as an intermediate link in
the structure of energy generation, metal smelting, etc. This allows us to consider
operation process due to changes in stock status, which in turn forms a develop-
ment strategy. The development strategy provides for the construction of scenari-
os (economic, environmental) within the framework of which a "narrow" task is
solved related to the organization of work, cost optimization, etc.
Originality. For the first time, a mechanism is described for shaping the efficien-
cy of field development, which provides for a hierarchical structure based on the
category of “quality”, which in turn forms strategies; strategies form scenarios,
and scenarios contain parameters; optimization of each parameter involves the
assessment of priority control factors. For the first time, an algorithm has been
proposed for the optimal design of development of a mineral deposit, which in-
volves determining the volume of production, minimizing risks, determining pa-
rameters that meet the optimality criterion and their further optimization.
https://doi.org/10.37101/ftpgp22.01.009
mailto:khorolskiyaa@ukr.net
mailto:khorolskiyaa@ukr.net
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
119
Practical implications. For the first time, methods and results of studies on the
optimal design of the exploitation parameters of deposits of valuable minerals of
Ukraine are proposed, which are the basis of the methodology for solving com-
plex problems of optimizing the parameters of a mining and processing enterprise
and correspond to the modern level of information technology.
Keywords:: rare and precious metals, opening of a deposit, dynamic program-
ming, inventory status, algorithm, software, optimization, effective operation, an-
chored project, investment attractiveness
1. ВСТУП
Надра нашої країни наділені багатством у вигляді десятків видів корис-
них копалин, при цьому належного їх освоєння нема. Незалежно від виду
копалини існують спільні проблеми, спільні обмежувальні фактори, органі-
заційні прорахунки та чинники, що відбиваються на кінцевій ефективності
процесу отримання кінцевої продукції. Якщо існують спільні проблеми, то,
мабуть, існують і спільні рішення цих проблем, саме вирішенню проблеми
вибору та оцінки параметрів процесу розроби родовищ корисних копалин
присвячена наведена робота.
Для ефективного освоєння родовища необхідно відповісти на кілька пи-
тань: який критерій слід обрати при оцінці ефективності; які параметри слід
враховувати при розробці родовищ; яким чином узгодити у часі виробничі
процеси; який механізм формування кінцевої ефективності; які інструменти
слід застосувати для прийняття рішення? Відповіді на ці питання будуть
приведені у цьому дослідженні.
В роботі [1] зазначено, що усі заходи у вигляді реструктуризації, модерні-
зації, закриття підприємств або збільшення підтримки з боку держави не да-
ли суттєвого збільшення продуктивності. Це пояснюється тим, що на стадії
проектування у особи, що приймає рішення (ОПР) виникає ряд стратегічних
питань (наведено у порядку значимості):
- по-перше, необхідно відповісти на питання, що є критерієм ефектив-
ності?;
- по-друге, необхідно відповісти на питання для якої області отримане
рішення буде оптимальним?;
- по-третє, треба визначити який об’єм виробництва слід запровадити,
скільки треба видобути?;
- по-четверте, яким чином урахувати у часі технологічні процеси з ви-
добутку, транспортування, переробки корисної копалини?;
- по-п’яте, яким чином мінімізувати ризики виробництва?
Лише після відповіді на ці п’ять стратегічних питань можна перейти до
підвищення ефективності процесу виробництва, а саме оптимізації парамет-
рів експлуатації родовищ корисних копалин. Отже, перший прорахунок ще
на стадії проектування, коли не вирішені стратегічні питання, переходить до
вирішення нагальних питань, або поняття ефективності підмінюють понят-
тям оптимальності. Другий прорахунок виникає також на стадії проектуван-
ня, коли процес отримання кінцевої продукції розглядають через поняття
«виробничий процес», хоча слід розглядати через інші категорії «сценарій»
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
120
[2], який в свою чергу формує «стратегію освоєння» родовища корисних ко-
палин [3]. Оптимізація технології виробничого процесу має зовсім іншу ці-
льову функцію, тобто виробничий цикл передбачає отримання кінцевої про-
дукції визначеного об’єму в межах заданих технологічних, економічних, те-
хнічних обмежень, а стратегія освоєння передбачає, перш за все, яким чином
узгодити у часі і просторі складові процесу отримання кінцевої продукції,
що вже сприятиме підвищенню ефективності процесу.
Нарешті вирішення проблеми підвищення ефективності зводиться до під-
ходів та інструментів прийняття рішень. Нами запропонована класифікація
існуючих методів прийняття рішень в гірництві. В основу класифікації пок-
ладена цільова функція, тобто, що є кінцевим результатом методу. У відпо-
відності до неї методи діляться на інформаційні та оптимізаційні. Оптиміза-
ційні дозволяють мінімізувати (максимізувати) значення параметру, який
взятий за критерій ефективності, а інформаційні дозволяють отримати інфо-
рмацію про поведінку (стратегію), яка веде до підвищення ефективності.
В таблиці 1 наведена класифікація методів прийняття рішень в гірництві.
Таблиця 1. Класифікація методів прийняття рішень в гірництві
Клас моделей Група методів Назва Дослідники
інформаційні
метод аналізу іє-
рархій
AHP
Kursunoglu N.,
Onder M. [4]
PROMETHEE
Bogdanovic D.,
Nikolic D., Ilic I.
[5]
ELECTRE
Iphar M., Alpay S.
[6]
VIKOR Hayati M. [7]
Grey-AHP
Huang, W, Cai, S.
[8]
Fuzzy-AHP
Naghadehi, M. Z.,
Mikaeil, R.[9]
WPM
Balusa B. C.,
Singam J. [10]
дослідження опе-
рацій
прийняття рі-
шень в умовах
невизначеності
Krzak M. [11],
Гріньов В.Г. [12]
дерева прийняття
рішень
Lee S., Park I. [13]
графи
Hrinov V.,
Khorolskyi A. [14]
оптимізаційні
математичне про-
грамування:
лінійне
Kulshreshtha M.,
Parikh J. K. [15]
квадратичне Li P. [16]
цілочисельне Bakhtavar E. [17]
геометричне Erdogan, G. [18]
стохастичне Dimitrakopoulos
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
121
Клас моделей Група методів Назва Дослідники
R., Ramazan S.
[19]
Nazimko V.V.
[20]
динамічне
Beaulieu M.,
Gamache M. [21],
Гріньов В.Г. [22]
детерміновані
моделі
керування запа-
сами
Mamaikin O. [23]
кореляційні мо-
делі
Fomichov V. [24],
Петлеванный
М.В. [25],
Kononenko M.
[26],
Khomenko O. [27]
мережеві моделі
Гріньов В.Г. [28],
Brazil M. [29],
ймовірнісні мо-
делі
теорія ігор Liu Q. [30],
теорія надійності
Musingwini C.
[31], Хорольсь-
кий А.О. [32],
Мамайкін О.Р.
[33]
імітаційне моде-
лювання
Khomenko O. [34]
Із наведеної класифікації видно, що незалежно від методу прийняття рі-
шення необхідно обрати інструмент, який дозволить утримати уявлення про
стратегію освоєння родовища корисних копалин. І це ще один «підводний
камінь», який може нівелювати усі попередні вдалі рішення. Від адекватнос-
ті інструменту залежить ефективність процесу проектування. Під «адекват-
ністю» інструменту слід розуміти його відповідність цільовій меті процесу
проектування, при цьому необхідно забезпечити економію часу, ресурсів, а
отримане рішення повинне знаходитись в області раціонального проекту-
вання [35]. Більш детально проблема вибору інструменту прийняття рішень
описана в роботі [36].
Таким чином, створення наукових основ щодо проектування процесу
освоєння родовищ корисних копалин на основі оцінки і вибору параметрів
розробки є актуальною науковою задачею. Пошук інструментів, а також ви-
бір критеріїв формують наукову новизну та практичне значення роботи.
2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ
Вирішення наведеної проблеми сприятиме підвищенню ефективності
процесу отримання кінцевої продукції із корисної копалини. Це досягається
за рахунок узгодження в часі операцій з видобутку, транспортування, пере-
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
122
робки корисної копалини, мінімізації ризиків виробництва. Базою є надійні
інструменти, які дозволяють автоматизувати процес проектування [37, 38].
Для цього необхідно вирішити декілька задач:
- по-перше, необхідно обґрунтувати критерій оптимальності при роз-
робці родовищ корисних копалин;
- по-друге, на основі критерію оптимальності визначити параметри, які
дозволяють підвищити ефективність процесу розробки родовищ;
- по-третє, запропонувати підходи та інструменти.
Характерною відмінністю запропонованої роботи, що формує наукове
значення:
- по-перше, нами розглядається процес в цілому, а не окремо кожен
етап, що в кінцевому випадку дозволяє отримати уявлення про ефективність
процесу, для цього запропоновано визначення «стратегії» освоєння;
- по-друге, із попереднього пункту слідує, що весь процес може розг-
лядатись лише через зміну стану запасів [39], тобто від етапу, коли відома
інформація про кількість, якість копалини до етапу розробки, вилучення,
збагачення, транспортування та отримання кінцевої продукції, таким чином,
наприклад, вугільна шахта та процес видобутку вугілля розглядається не як
операція з отримання продукції у вигляді вугілля, а як проміжна ланка в си-
стемі генерації електроенергії або металу; аналогічна ситуація і з видобут-
ком корисних копалин, коли стадія вилучення руди розглядається через при-
зму не тільки економічних але і екологічних чинників;
- по-третє, на стадії проектування ми визначаємо кількість (об’єм) ви-
робництва, а також визначаємо область, для якої отримане рішення буде діє-
вим, це реалізується через розкриття визначення «область раціонального
проектування» [40];
- по-четверте, лише після вирішення наведених вище стратегічних на-
прямків, можна перейти до параметрів експлуатації;
- по-п’яте, визначені параметри можна представити у вигляді єдиної
структури, а не окремо кожен, таким чином відбувається оптимізація проце-
су отримання кінцевої продукції, тобто ефективність усього процесу зале-
жить від сукупної ефективності заданої кількості параметрів на усіх попере-
дніх етапах, яка в свою чергу, залежить від одного (двох, трьох) параметрів;
для цього нами застосовано декомпозиційний підхід, коли для кожної стадії
виробництва визначаються пріоритетні (керуючі) фактори;
- по-шосте, нами застосовано основний принцип динамічного програ-
мування [41] (Р. Белмана), згідно нього: рішення, що приймається в кожно-
му циклі, має бути найкращим відносно процесу в цілому;
- по-сьоме, впровадження даного підходу у виробництво можливе ли-
ше після створення програмного забезпечення, що дозволяє не тільки інтер-
претувати отримані результати, але і значно підвищити розмірність.
Все це визначає методи дослідження.
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
123
3. МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ
У відповідності до сформованих вище завдань дослідження запропонуємо
новий підхід щодо підвищення ефективності процесу розробки родовищ ко-
рисних копалин. На першому етапі слід зосередити увагу на критерії опти-
мальності. Для цього може бути прийнята категорія «якість». Це філософсь-
ка категорія, що виражає сукупність істотних ознак, особливостей і власти-
востей, які відрізняють один предмет або явище від інших і надають йому
визначеність. Якість предмета або явища, як правило, не зводиться до окре-
мих його властивостей. Воно пов'язане з предметом як цілим, охоплює його
повністю і невіддільне від нього. Тому поняття якості зв'язується з буттям
предмета. Предмет не може, залишаючись самим собою, втратити свою
якість [42]. Таким чином, ця категорія є універсальною незалежно від типу
корисної копалини. Для вугілля категорією «якість» виступає зольність, а
для руди – ступінь зубожіння. Також, в умовах екологічно забруднюючого
виробництва для особливо цінних корисних копалин (наприклад, золото) до
категорії «якість» можна віднести ступінь негативного впливу на довкілля,
який визначено на основі експертної оцінки з боку екологів [43–46]. Із кате-
горії «якість» слідує наступне важливе визначення, сукупність ознак визна-
чає сам процес, це є і зміна стану запасів, тобто вугілля проходить етап від
видобутої корисної копалини до електроенергії або металу. Також руда про-
ходить шлях від відбитої гірничої маси до металу, при цьому кожен проміж-
ний етап визначає ефективність процесу в цілому. Наприклад, при розгляді
технології видобутку залізної руди [47] необхідно раціонально спроектувати
процес відбивання руди, який включає первинну та вторинну відбійку, ви-
пуск руди, навантаження і лише після цього видачу на поверхню. Всі ці ета-
пи істотно впливають на ступінь зубожіння руди. Таким чином можна уза-
гальнити зв'язок між параметрами розробки родовищ (табл. 2).
Таблиця 2. Зв'язок параметрів та оцінок при розробці родовищ корис-
них копалин
Корисна
копалина
Критерій оп-
тимальності
Параметр в рамках
заданої категорії
Оцінка параметру
вугілля
якість виступає
через показник
зольності
якість електричної
енергії (для лан-
цюжку «вугілля-
електроенергія»)
вихід відходів піс-
ля генерації 1 кВт
енергії
собівартість виро-
блення 1 кВт енер-
гії
ступінь викиду
ртуті в повітря
(г/м
3
) при спалю-
ванні вугілля
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
124
Корисна
копалина
Критерій оп-
тимальності
Параметр в рамках
заданої категорії
Оцінка параметру
якість металу (від-
соток сірки, фос-
фору) для ланцюж-
ку «вугілля-кокс-
метал»
вартість виготов-
лення 1 т металу за
технологією
вихід відходів піс-
ля виплавки 1 т ме-
талу
ступінь викидів
шкідливих домі
шків (г/м
3
) при ви-
плавці металу
руда
якість виступає
через показник
ступеню зубо-
жіння
технологія видобу-
тку (при буропід-
ривному способі,
наприклад – залізна
руда)
розхід вибухових
речовин на відбій-
ку
фігура випуску та
технологія вантаж-
но-доставочних
операцій
собівартість видо-
бутку тони руди
кількість викидів в
атмосферу при за-
стосуванні вибухо-
вих речовин
технологія видобу-
тку (при комбайно-
вому способі, на-
приклад – марган-
цева або калійна
руда)
об’єм виробництва
вибір обладнання
спосіб доставки
корисної копалини
собівартість видо-
бутку тони
золото
якість виступає
через катего-
рію ступінь
впливу на до-
вкілля
технологія отри-
мання
об’єм виробництва
організація основ-
них та допоміжних
технологій отри-
мання граму золота
ступінь техноген-
ного впливу на до-
вкілля
собівартість
Поняття «оцінка» параметра слід розглядати в більш широкому сенсі,
тобто це не стільки кількісна характеристика, а більше системний чинник
(світоглядний), тобто проектувальник визначає сам, який параметр є визна-
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
125
чальним та впливає на кінцеву ефективність процесу. Незалежно від техно-
логії та типу корисної копалини враховують увесь процес в цілому, а також
ступінь техногенного впливу на довкілля.
Для вирішення поставленої задачі нами використано методи динамічного
програмування. Зокрема процес прийняття рішень може бути розглянутий за
допомогою функціонального рівняння
1, , ; ;
x t
f x t u t t x y t t
t
, (1)
де τ – довільний параметр; у – довільний вектор.
Інваріантний спосіб з прямим зануренням дозволяє розглянути виробни-
чий процес у часі t при обмеженому обсязі ресурсів. При цьому розгляда-
ються всі можливі рішення і кожне наступне рішення (альтернатива) не гір-
ше попереднього.
Рисунок 1. Схема процедури пошуку оптимального рішення
Для прийняття рішення представимо процес пошуку кінцевого рішення у
вигляді сукупності процедур пошуку оптимальних рішень на кожному з ета-
пів (рис. 2), для цього представимо рівняння (1) у вигляді
11 , , ; ; x t f x t u t t x y t t . (2)
Процес пошуку рішення полягає в дослідженні можливих векторів рішень
х на відповідність області оптимальних рішень F
0
, якщо значення вектора х в
момент часу t дорівнює F ≤ F
0
потрібно запам'ятати результат і відкласти
його (запам'ятати) на фазовій сітці х, інакше перервати пошук. Після цього
на основі відгуків х, х1, х2 обчислити значення оптимізаційного параметра.
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
126
Рисунок 2. Схема обчислювальної процедури
Застосування графів та мережевих моделей дозволяє в наочному та ком-
пактному вигляді представити інформацію про можливі технологічні схеми
у виробництві, а також систематизувати данні. Ідея полягає у наступному –
усі можливі варіанти освоєння родовищ можна представити у вигляді впо-
рядкованої структури – графу, де кожній вершині відповідає окреме рішення
(альтернатива), яке може бути прийняте, а відстань між вершинами (ребро)
має свою довжину, яка відповідає значенню параметра, який слід оптимізу-
вати (собівартість, трудомісткість, часові витрати та ін.). При цьому модель
структурована за етапами (рівнями), тобто вершинами можуть відповідати
альтернативні варіанти розвідки родовища, можливі варіанти розробки ро-
довищ, можливі технології розробки і т.д.
Таким чином, для пошуку оптимальної стратегії освоєння родовища усі
можливі варіанти слід представити у вигляді впорядкованої структури –
графу. Після цього слід задати значення оптимізаційного параметру (в на-
шому випадку витрати на проведення кожного етапу розробки родовища) у
вигляді відстані між вершинами графу. Сукупність вершин, які відповідають
етапам та відстаней між вершинами, які відповідають значенню оптиміза-
ційного параметру формують мережеву модель. У залежності від порядку
розгляду моделі можна аналізувати, як екологічні так і економічні варіанти
освоєння родовищ.
4. РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛІДЖЕННЯ
На рис. 3 зображений альтернативний граф з 37 вузлами визначення стра-
тегії освоєння золоторудного родовища. Кожна дуга (i, j) має свою довжину
tij. У спрямованому ациклічному графові можна помітити вузли цілими чис-
лами від 1 до N таким чином, що для кожної дуги (i, j) справедлива нерів-
ність i < j. Найкоротший шлях від вузла 1 до вузла j повинен містити деяку
дугу в якості кінцевої і тому
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
127
(3)
Рисунок 3. Альтернативний граф з 37 вузлами визначення стратегії освоєння
золоторудного родовища на фрагменті програми динамічно-
го програмування [48]
Слід зазначити, що вершини з’єднані між собою у відповідності до реаль-
них зв’язків. Після цього аналізуємо мережеву модель на кожному етапі.
При цьому існує дві умови, якщо зв'язок між етапами освоєння родовища
існує, то вершини з’єднують, а якщо ні – не з’єднують. Наприклад існує ма-
ршрут, що проходить через точки 1-3-8-11-16, а також альтернативний йому,
що проходить через точки 1-12-16, тобто на першому етапі освоєння родо-
вища існує можливість неповного вивчення родовища. Тобто одразу відбу-
вається розробка родовища, однак в подальшому внаслідок відсутності аде-
кватної стратегії розробка родовища припиняється. Для пошуку оптимальної
стратегії необхідно, щоб були проаналізовані усі етапи, тобто необхідно
знайти найкоротший маршрут від вершини 1 до вершини 37.
Для знаходження найкоротшого шляху від вузла 1 до вузла 37 використо-
вується метод динамічного програмування. Безліч рішень оптимізаційних
завдань описується функціональним рівнянням, аналогічним рівнянню (3).
Функціональне рівняння є системою рівнянь, які зв'язують декілька оптимі-
заційних завдань. У такій системі кожне рівняння відповідає одному вузлу.
Рішення безлічі оптимізаційних завдань можна знайти за допомогою, так
званого, алгоритму зворотного прогону, який рівнозначний впорядкованій
процедурі рішення послідовності функціональних рівнянь.
Для знаходження найкоротшого маршруту слід застосувати алгоритм Бе-
лмана-Форда [49]. Логіка пояснюється тим, що процес пошуку оптимально-
го рішення можна проводити, як у прямому порядку від вершини 1 до 37,
так, зазвичай, і у зворотному від вершини 37 до 1. Наприклад, якщо стоїть
задача спроектувати найбільш економічно ефективне виробництво, то слід
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
128
застосувати зворотній порядок, коли власник родовища бажає зменшити со-
бівартість. А якщо стоїть задача мінімізації негативного впливу на довкілля,
то краще задати прямий порядок (від 1 до 37), коли необхідно урахувати до-
даткові етапи у вигляді спорудження додаткових збагачувальних фабрик та
ін.
Алгоритм зворотного прогону приведений в роботі [50]. Він придатний
для обчислень в ациклічних мережах. Більше того, розрахунки можна почи-
нати у будь-якому кінці мережі і рухатися у зворотному напрямі до іншого її
кінця. При цьому передбачається проведення однієї обчислювальної опера-
ції для кожної дуги. Таким чином, навряд чи існує більш ефективний алго-
ритм, ніж зворотний прогін. На рис. 1 показано результати розрахунків ме-
режевої моделі освоєння родовища у вигляді найкоротшого маршруту (чер-
вона суцільна лінія): 1-2-5-15-18-20-24-28-33-37.
В Інституті фізики гірничих процесів НАН України для розвитку рішень
гірничих технологічних завдань методами дискретної математики також ро-
зроблено програмне забезпечення із сучасним інтерфейсом щодо втілення
алгоритмів динамічного програмування на мережевих моделях. «Програма
динамічного програмування альтернативного графу на мінімум»
«DinMin.v2_2019» призначена для вибору сценарію освоєння родовищ ко-
рисних копалин з мінімальними витратами, мінімально можливим збитком і
максимальним прибутком з урахуванням взаємодії екологічних норм будів-
ництва, видобутку, транспорту і переробки, як ланок однієї системи, яка
працює на кінцевий результат у вигляді ринкового товару.
Програма дозволяє завантажувати та зберігати дані про стратегії освоєння
родовищ. Тобто для різних стратегій користувач може створити «банк» про-
ектних рішень, та завантаживши у програму визначити найбільш ефективне
рішення.
Під час вибору варіанта освоєння родовища необхідно проводити як еко-
номічну, так і екологічну оцінку. Водночас не завжди оптимальна альтерна-
тива з погляду собівартості готової продукції або продуктивності може бути
ліпшою з погляду екології. Перевагу варто віддавати безпечнішій технології,
тому що завжди можливі сценарії, за яких попит на корисні копалини пада-
тиме. Подання можливих варіантів відпрацювання родовищ у вигляді мере-
жевої моделі дає змогу в наочному й компактному вигляді представити ін-
формацію про характеристики родовища, технологічний цикл отримання
кінцевої продукції, витрати на отримання кінцевої продукції, а запропонова-
ні засоби підтримки ухвалення рішень у вигляді програмного забезпечення
дають змогу підвищити розмірність задач, зважаючи на детермінований ха-
рактер формування рівня продуктивності.
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
129
Рисунок 4. Фрагмент робочого вікна програми «DinMin.v2_2019»
Етапи освоєння запасів родовища характеризують зміни стану запасів, які
охоплюють моделювання всього сценарію освоєння родовища від початку
до отримання кінцевого продукту для аналізу пріоритетів з мінімальних ви-
трат на одиницю кінцевої продукції та можливих варіантів ухвалення рі-
шень на етапах освоєння, зокрема з огляду на екологічні переваги. Альтер-
нативний варіант освоєння родовища відрізняється переробленням сировини
на новій збагачувальній фабриці з повним виконанням екологічних норма-
тивів, витрати на будівництво і експлуатацію якої складають фінансову різ-
ницю між економічним та екологічним сценаріями [43].
5. ОБГОВОРЕННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ
Таким чином, запропоновані у роботі підходи дозволяють раціоналізува-
ти параметри розробки родовищ корисних копалин. Механізм розкриття ре-
зерву виробництва полягає:
- в узгодженні в часі процесів отримання кінцевої продукції із корисної
копалини;
- визначенні раціонального об’єму виробництва;
- мінімізації ризиків шляхом зменшення невизначеності (на основі
критеріїв прийняття рішень в умовах невизначеності);
- оцінці ступеню техногенного впливу екологічно шкідливого вироб-
ництва на стан навколишнього середовища;
- впорядкуванні структури технологічних зв’язків у циклі отримання
продукції;
- оптимізації параметрів експлуатації.
Незалежно від типу корисної копалини та характеру виробництва підхід є
універсальним: спочатку необхідно визначити критерій оптимальності
(якість) і на основі цього обрати параметри в рамках заданої категорії. Лише
після цього можна оцінювати параметри. Оцінка та оптимізація параметрів
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
130
ведеться за допомогою програмного забезпечення розробленого в Інституті
фізики гірничих процесів НАН України.
Таблиця 3. Програмні засоби для оцінки та оптимізації параметрів
Корисна
копалина
Оцінка параметру
Програма
вугілля
об’єм виробництва Kritery_v2.2019
вибір обладнання CountsCEM.v1.p2.6_c25
собівартість видобутку тони вугіл-
ля
Din_Min.v2_2019
вихід відходів після генерації 1
кВт енергії
Din_Min.v2_2019
собівартість вироблення 1 кВт
енергії
GraphON.v1.2017
CountsCEM.v1.p2.6_c25
ступінь викиду ртуті в повітря
(г/м
3
) при спалюванні вугілля
Din_Min.v2_2019
вартість виготовлення 1 т металу
за технологією
Din_Min.v2_2019
собівартість виплавки 1 т металу Din_Min.v2_2019
вихід відходів після виплавки 1 т
металу
Din_Min.v2_2019
ступінь викидів шкідливих домі
шків (г/м
3
) при виплавці металу
Din_Min.v2_2019
руда
розхід вибухових речовин на від-
бійку
GraphON.v1.2017
фігура випуску та технологія ван-
тажно-доставочних операцій
Din_Min.v2_2019
собівартість видобутку тони руди Din_Min.v2_2019
кількість викидів в атмосферу при
застосуванні вибухових речовин
Din_Min.v2_2019
об’єм виробництва Kritery_v2.2019
вибір обладнання GraphON.v1.2017
спосіб доставки корисної копалини GraphON.v1.2017
собівартість видобутку тони Din_Min.v2_2019
золото
об’єм виробництва Kritery_v2.2019
організація основних та допоміж-
них технологій отримання граму
золота
GraphON.v1.2017
ступінь техногенного впливу на
довкілля
Din_Min.v2_2019
собівартість GraphON.v1.2017
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
131
Програма GraphON.v1.2017 розроблена в Інституті фізики гірничих про-
цесів НАН України в 2017 році, на програму отримано свідоцтво про реєст-
рацію авторського права на твір. Програма призначена для пошуку найкоро-
тшого маршруту між усіма вершинами мережевої моделі. Для реалізації за-
стосовано алгоритм Дейкстри. Програма дозволяє представити технологіч-
ний цикл із виготовлення продукції у вигляді мережевої моделі та знайти
найкоротший маршрут, який відповідає оптимальному рішенню. Область
застосування: родовища корисних копалин.
Програма CountsCEM.v1.p2.6_c25 розроблена в Інституті фізики гірничих
процесів НАН України в 2017 році, на програму отримано свідоцтво про ре-
єстрацію авторського права на твір. Програма призначена для вибору струк-
тури видобувного комплексу. Область застосування – вугільні родовища, які
розробляються підземним механізованим способом.
Програма Kritery_v2.2019 розроблена в Інституті фізики гірничих проце-
сів НАН України в 2019 році, завершується процедура отримання свідоцтва
про реєстрацію авторського права на твір. Програма призначена для прийн-
яття рішень в умовах невизначеності, що дозволяє визначити об’єми вироб-
ництва з мінімізацією ризиків від невиконання плану. Для реалізації засто-
совано критерії Вальда, Лапласа, Гурвіца, узагальнений критерій Гурвіца,
Севіджа, максимакс. Програма дозволяє проаналізувати можливі альтерна-
тиви та відповідні їм сценарії виробництва. Область застосування: родовища
корисних копалин.
Програма Din_Min.v2_2019 розроблена в Інституті фізики гірничих про-
цесів НАН України в 2019 році, завершується процедура отримання свідоцт-
ва про реєстрацію авторського права на твір. Програма призначена для про-
грамування альтернативного графу на мінімум. Для реалізації застосовано
критерії алгоритм Беллмана-Форда. Програма дозволяє моделювання зміни
стану запасів від початку і до отримання кінцевої продукції. Область засто-
сування: родовища корисних копалин.
Створене програмне забезпечення дозволяє успішно вирішувати питання
пов’язані із експлуатацією родовищ корисних копалин.
6. ВИСНОВКИ
В розглянутій роботі запропоновано новий інноваційний підхід щодо
освоєння родовищ корисних копалин. Характерною особливістю якого є те,
що сама корисна копалина розглядається не «як кінцевий продукт», який
слід видобути, а лише, як проміжна ланка в структурі генерації енергії, ви-
плавки металу та ін. Це дозволяє розглядати процес експлуатації через зміну
стану запасів, що в свою чергу формує стратегію освоєння. Стратегія осво-
єння передбачає побудову сценаріїв (економічних, екологічних) в рамках,
яких вирішується «вузька» задача, пов’язана із організацією робіт, оптиміза-
цією собівартості та ін. Для вирішення цих задач розроблено спеціалізовані
комп’ютерні програми. Це дозволило зробити наступні висновки:
- для ефективного освоєння родовища корисних копалин на першому
етапі слід обрати критерій оптимальності; при побудові економічного сце-
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
132
нарію це – «якість», при побудові екологічного сценарію – «ступінь техно-
генного впливу на довкілля»;
- застосування універсальної категорії «якість» дозволяє відстежувати
зміну стану запасів; в більш широкому плані механізм формування ефектив-
ності освоєння родовища передбачає ієрархічну структуру, в основі якої ка-
тегорія «якість», яка в свою чергу формує стратегії; стратегії формують сце-
нарії, а сценарії містять параметри; оптимізація кожного параметру передба-
чає оцінку пріоритетних керуючих факторів;
- алгоритм оптимального проектування освоєння родовища корисних
копалин передбачає визначення об’єму виробництва, мінімізацію ризиків,
визначення параметрів, які відповідають критерію оптимальності та їх пода-
льша оптимізація;
- узгодження у часі виробничих операцій досягається побудовою впо-
рядкованих структур – мережевих моделей, де найкоротшому маршруту ві-
дповідає оптимальна стратегія; для пошуку найкоротшого маршруту можна
застосувати розроблене Інститутом фізики гірничих процесів програмне за-
безпечення.
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
1. Гринев, В.Г. (2008). Оценка перспектив повышения эффективности получе-
ния конечной продукции из угля. Физико-технические проблемы горного производ-
ства, (11), 126–135.
2. Гріньов, В.Г., & Хорольський, А.О. (2018). Можливості ефективного
освоєння рудних родовищ із запасами рідкісних і благородних металів. Физико-
технические проблемы горного производства, (20), 113–122.
3. Гріньов, В.Г., Хорольський, А.О., & Каліущенко, О.П. (2019). Розроблення
екологічних сценаріїв ефективного освоєння цінних родовищ корисних копа-
лин. Мінеральні ресурси України, (2), 46–50.
4. Kursunoglu, N., & Onder, M. (2015). Selection of an appropriate fan for an un-
derground coal mine using the Analytic Hierarchy Process. Tunnelling and Underground
Space Technology, (48), 101–109.
5. Bogdanovic, D., Nikolic, D., & Ilic, I. (2012). Mining method selection by inte-
grated AHP and PROMETHEE method. Anais da Academia Brasileira de Ciências,
84(1), 219–233.
6. Iphar, M., & Alpay, S. (2019). A mobile application based on multi-criteria deci-
sion-making methods for underground mining method selection. International Journal of
Mining, Reclamation and Environment. 33(7), 480–504.
7. Hayati, M., Rajabzadeh, R., & Darabi, M. (2015). Determination of Optimal
Block Size in Angouran Mine Using VIKOR Method. J. Mater. Environ. Sci. 6(11),
3236–3244.
8. Huang, W. et al. (2015). Stability assessment of underground mined-out areas in
a gold mine based on complex system theory. Geotechnical and Geological Engineering.
33(5), 1295–1305.
9. Naghadehi, M.Z., Mikaeil, R., & Ataei, M. (2009). The application of fuzzy ana-
lytic hierarchy process (FAHP) approach to selection of optimum underground mining
method for Jajarm Bauxite Mine, Iran. Expert Systems with Applications, 36(4), 8218–
8226.
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
133
10. Balusa, B.C., & Singam, J. (2018). Underground mining method selection using
WPM and PROMETHEE. Journal of the Institution of Engineers (India): Series D.
99(1), 165–171.
11. Krzak, M. (2013). The Evaluation Of An Ore Deposit Development Prospect
Through Application Of The" Games Against Nature" Approach. Asia-Pacific Journal of
Operational Research. 30(6), 1350029.
12. Хорольський, А.О., & Гріньов, В.Г., (2018). Проектування технологічних
схем гірничого виробництва в умовах невизначеності. Физико-технические про-
блемы горного производства, (20), 132–146.
13. Lee, S., & Park, I. (2013). Application of decision tree model for the ground sub-
sidence hazard mapping near abandoned underground coal mines. Journal of environmen-
tal management. (127), 166–176.
14. Hrinov, V. & Khorolskyi, A. (2018). Improving the Process of Coal Extraction
Based on the Parameter Optimization of Mining Equipment. In E3S Web of Conferences,
Ukrainian School of Mining Engineering. (Vol. 60. p. 00017). EDP Sciences.
https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186000017
15. Kulshreshtha, M., & Parikh J.K. (2002). Study of efficiency and productivity
growth in opencast and underground coal mining in India: a DEA analysis. Energy Eco-
nomics. 24(5), 439–453.
16. Li, P. et al. (2011). Time series prediction of mining subsidence based on a SVM.
Mining Science and Technology (China). 21(4), 557–562.
17. Bakhtavar, E., Shahriar, K., & Mirhassani, A. (2012). Optimization of the transi-
tion from open-pit to underground operation in combined mining using (0-1) integer pro-
gramming. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 112(12),
1059–1064.
18. Erdogan, G. et al. (2017). Implementation and comparison of four stope boundary
optimization algorithms in an existing underground mine. International Journal of Min-
ing, Reclamation and Environment. 31(6), 389–403.
19. Dimitrakopoulos, R., & Ramazan, S. (2008). Stochastic integer programming for
optimising long term production schedules of open pit mines: methods, application and
value of stochastic solutions. Mining Technology. 117(4), 155–160.
20. Nazimko, V., Illiashov, M., & Youshkov, E. (2014). Соmputer-aided multy-
object distributtion system for prompt project management. Progressive Technologies of
Coal, Coalbed Methane, and Ores Mining, 53.
21. Beaulieu, M., & Gamache, M. (2006). An enumeration algorithm for solving the
fleet management problem in underground mines. Computers & operations research.
33(6),1606–1624.
22. Гринев, В.Г., Изаксон, В.Ю., & Зубков, В.П. (1999). Решение горных задач
на ЭВМ при освоении рудных месторождений. Новосибирск: Наука, Сибирская
издательская фирма РАН, 215 с.
23. Mamaikin, O., Sotskov, V., Demchenko, Y., & Prykhorchuk, O. (2018).
Productive flows control in coal mines under the condition of diversification of
production. In E3S Web of Conferences (Vol. 60, p. 00008). EDP Sciences.
https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186000008
24. Fomychov, V., Mamaikin, O., Demchenko, Y., Prykhorchuk, O., & Jarosz, J.
(2018). Analysis of the efficiency of geomechanical model of mine working based on
computational and field studies. Mining of Mineral Deposits, 12(4), 46–55.
https://doi.org/10.15407/mining12.04.046
25. Petlovanyi, M., Kuzmenko, O., Lozynskyi, V., Popovych, V., Sai, K., & Saik, P.
(2019). Review of man-made mineral formations accumulation and prospects of their de-
https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186000017
https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186000008
https://doi.org/10.15407/mining12.04.046
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
134
veloping in mining industrial regions in Ukraine. Mining of Mineral Deposits, 13(1), 24–
38. https://doi:10.33271/mining13.01.024
26. Khomenko, O., Kononenko, M., & Myronova, I. (2013). Blasting works technol-
ogy to decrease an emission of harmful matters into the mine atmosphere. Mining Of
Mineral Deposits, 231–235. http://dx.doi.org/10.1201/b16354-43
27. Khomenko, O., Kononenko, M., & Myronova, I. (2017). Ecologic-and-technical
aspects of iron-ore underground mining. Mining of mineral deposits, 11(2), 59–67
https://doi.org/10.15407/mining11.02.059
28. Гринев В.Г., & Хорольский А.А. (2017). Обоснование параметров выбора
комплектацій очисного оборудования с учетом области рациональной эксплуата-
ции. Вести Донецкого горного института, 1(40), 139–144.
https://doi.org/10.31474/1999-981x-2017-1-139-144
29. Brazil, M. et al. (2005). Cost optimisation for underground mining networks. Op-
timization and engineering. 6(2), 241–256.
30. Liu, Q., Li, X., & Meng, X. (2019). Effectiveness research on the multi-player
evolutionary game of coal-mine safety regulation in China based on system dynamics.
Safety science. (111), 224–233.
31. Musingwini, C., Minnitt, R.C.A., & Woodhall, M. (2007). Technical operating
flexibility in the analysis of mine layouts and schedules. Journal of the Southern African
Institute of Mining and Metallurgy. 107(2), 129–136.
32. Хорольський А.О., & Гріньов В.Г. (2017). Системні принципи та оціночний
критерій надійності при оптимізації технологічних схем вугільних родовищ. Вісник
Житомирського державного технологічного університету. Серія: «Технічні нау-
ки», 80(2), 199–207. https://doi.org/10.26642/tn-2017-2(80)-225-233
33. Salli, S., Pochepov, V., & Mamaykin, O. (2014). Theoretical aspects of the po-
tential technological schemes evaluation and their susceptibility to innovations. In Pro-
gressive Technologies of Coal, Coalbed Methane, and Ores Mining (pp. 491–496).
34. Vladyko, O., Kononenko, M., & Khomenko, O. (2012). Imitating modeling sta-
bility of mine workings. Geomechanical processes during underground mining, 147–150.
35. Гринев, В.Г., Петров, А.Н., & Зубков, В.П. (1994). Определение области
проектирования эффективной разработки рудных месторождений Якутии. Горное
дело в Арктике, С.-Петербург.
36. Хорольский, А.А., & Гринев, В.Г. (2018). Проектирование технологических
схем очистного оборудования с использованием сетевых моделей: опыт и перспек-
тивы. Горная механика и машиностроение, (4), 12–21.
37. Гріньов, В.Г., Хорольський, А.О., & Мамайкін, О.Р. (2019). Декомпозицій-
ний підхід при побудові систем генерації енергії у вуглепромислових регіонах. Ві-
сті Донецького гірничого інституту, (44), 116–126. https://doi.org/10.31474/1999-
981x-2019-1-116-126
38. Гріньов, В.Г., Хорольський, А.О., & Мамайкін, О.Р. (2019). Оцінка стану та
оптимізація параметрів технологічних схем вугільних шахт. Вісник Криворізького
національного університету, (48), 31–37. https://doi.org/10.31721/2306-5451-2019-1-
48-31-37
39. Хорольський, А.О., Гріньов, В.Г., & Мамайкін, О.Р. (2019). Оптимізація
стійкості функціонування підсистем очисного вибою. Сучасні ресурсоенергозбері-
гаючі технології гірничого виробництва, (23), 85–103. https://doi.org/10.30929/2074-
1537.2019.1.85-103
40. Хорольський, А.О., Гріньов, В.Г., & Мамайкін, О.Р. (2019). Інноваційні пер-
спективи підземної експлуатації вугільних родовищ. Вісник Житомирського дер-
жавного технологічного університету. Серія: Технічні науки, (83), 289–298.
https://doi.org/10.26642/tn-2019-1(83)-289-298
https://doi:10.33271/mining13.01.024
http://dx.doi.org/10.1201/b16354-43
https://doi.org/10.15407/mining11.02.059
https://doi.org/10.31474/1999-981x-2017-1-139-144
https://doi.org/10.26642/tn-2017-2(80)-225-233
https://doi.org/10.31474/1999-981x-2019-1-116-126
https://doi.org/10.31474/1999-981x-2019-1-116-126
https://doi.org/10.31721/2306-5451-2019-1-48-31-37
https://doi.org/10.31721/2306-5451-2019-1-48-31-37
https://doi.org/10.30929/2074-1537.2019.1.85-103
https://doi.org/10.30929/2074-1537.2019.1.85-103
https://doi.org/10.26642/tn-2019-1(83)-289-298
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
135
41. Беллман, Р., & Дрейфус, С. (1965). Прикладные задачи динамического про-
граммирования. М.: Наука.
42. Cargile, J. (1995). qualities. in Honderich, T. (Ed.) (2005). The Oxford Compan-
ion to Philosophy (2nd ed.). Oxford
43. Mironova, I., & Pavlichenko, A. (2013). Analysis of air pollution levels during
underground ore mining. Mining of Mineral Deposits, 7(3), 261–266.
http://dx.doi.org/10.15407/mining07.03.261
44. Mironova, I., & Borysovs’ka, O. (2014). Defining the parameters of the
atmospheric air for iron ore mines. Progressive Technologies of Coal, Coalbed Methane,
and Ores Mining, 333–339. http://dx.doi.org/10.1201/b17547-57.
45. Gorova, A., Kolesnyk, V., & Myronova, I. (2014). Increasing of environmental
safety level during underground mining of iron ores. Mining of Mineral Deposits, 8(4),
473–479. http://dx.doi.org/10.15407/mining08.04.473
46. Khomenko, O., Kononenko, M., Myronova, I., & Sudakov, A. (2018). Increasing
ecological safety during underground mining of iron-ore deposits. Naukovyi Visnyk
Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (2), 29–38.
http://dx.doi.org/10.29202/nvngu/2018-2/3
47. Khomenko, O., Kononenko, M., & Savchenko, M. (2018). Technology of
underground mining of ore deposits. https://doi.org/10.33271/dut.001
48. Гріньов, В.Г., & Хорольський, А.О. (2019). Оптимальне проектування пара-
метрів гірничозбагачувальних підприємств для раціонального освоєння цінних ро-
довищ України. Физико-технические проблемы горного производства, (21), 128–
145. https://doi.org/10.37101/ftpgp21.01.008
49. Bellman, R. (1957). Dynamic Programming. Princeton University Press.
50. Sckwarts, W. (1968). Dunamishes programmleriew erlautert am Belsplet der Op-
timierung Von Kupfergewinnungsverfahren. Erzmetall, (10), 455–460.
REFERENCES
1. Grinev, V.G. (2008). Otsenka perspektiv povyisheniya effektivnosti polucheniya
konechnoy produktsii iz uglya. Fiziko-tehnicheskie problemyi gornogo proizvodstva,
(11), 126–135.
2. Grinov, V.G., & Horolskiy, A.O. (2018). MozhlivostI efektivnogo osvoennya
rudnih rodovisch iz zapasami ridkisnih i blagorodnih metaliv. Fiziko-tehnicheskie prob-
lemyi gornogo proizvodstva, (20), 113–122.
3. Grin'ov, V.G., Horol's'kyj, A.O., & Kaliushhenko, O.P. (2019). Rozroblennja
ekologichnyh scenarii'v efektyvnogo osvojennja cinnyh rodovyshh korysnyh kopalyn.
Mineral'ni resursy Ukrai'ny, (2), 46–50.
4. Kursunoglu, N., & Onder, M. (2015). Selection of an appropriate fan for an un-
derground coal mine using the Analytic Hierarchy Process. Tunnelling and Underground
Space Technology, (48), 101–109.
5. Bogdanovic, D., Nikolic, D., & Ilic, I. (2012). Mining method selection by inte-
grated AHP and PROMETHEE method. Anais da Academia Brasileira de Ciências,
84(1), 219–233.
6. Iphar, M., & Alpay, S. (2019). A mobile application based on multi-criteria deci-
sion-making methods for underground mining method selection. International Journal of
Mining, Reclamation and Environment. 33(7), 480–504.
7. Hayati, M., Rajabzadeh, R., & Darabi, M. (2015). Determination of Optimal
Block Size in Angouran Mine Using VIKOR Method. J. Mater. Environ. Sci. 6(11),
3236–3244.
http://dx.doi.org/10.1201/b17547-57
http://dx.doi.org/10.15407/mining08.04.473
http://dx.doi.org/10.29202/nvngu/2018-2/3
https://doi.org/10.33271/dut.001
https://doi.org/10.37101/ftpgp21.01.008
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
136
8. Huang, W. et al. (2015). Stability assessment of underground mined-out areas in
a gold mine based on complex system theory. Geotechnical and Geological Engineering.
33(5), 1295–1305.
9. Naghadehi, M.Z., Mikaeil, R., & Ataei, M. (2009). The application of fuzzy ana-
lytic hierarchy process (FAHP) approach to selection of optimum underground mining
method for Jajarm Bauxite Mine, Iran. Expert Systems with Applications, 36(4), 8218–
8226.
10. Balusa, B.C., & Singam, J. (2018). Underground mining method selection using
WPM and PROMETHEE. Journal of the Institution of Engineers (India): Series D.
99(1), 165–171.
11. Krzak, M. (2013). The Evaluation Of An Ore Deposit Development Prospect
Through Application Of The" Games Against Nature" Approach. Asia-Pacific Journal of
Operational Research. 30(6), 1350029.
12. Khorolskyi, A.O., & Hrinov, V.H., (2018). Proektuvannia tekhnolohichnykh
skhem hirnychoho vyrobnytstva v umovakh nevyznachenosti. Fyzyko-tekhnycheskye
problemy hornoho proyzvodstva, (20), 132–146.
13. Lee, S., & Park, I. (2013). Application of decision tree model for the ground sub-
sidence hazard mapping near abandoned underground coal mines. Journal of environmen-
tal management. (127), 166–176.
14. Hrinov, V. & Khorolskyi, A. (2018). Improving the Process of Coal Extraction
Based on the Parameter Optimization of Mining Equipment. In E3S Web of Conferences,
Ukrainian School of Mining Engineering. (Vol. 60. p. 00017). EDP Sciences.
https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186000017
15. Kulshreshtha, M., & Parikh J.K. (2002). Study of efficiency and productivity
growth in opencast and underground coal mining in India: a DEA analysis. Energy Eco-
nomics. 24(5), 439-453.
16. Li, P. et al. (2011). Time series prediction of mining subsidence based on a SVM.
Mining Science and Technology (China). 21(4), 557–562.
17. Bakhtavar, E., Shahriar, K., & Mirhassani, A. (2012). Optimization of the transi-
tion from open-pit to underground operation in combined mining using (0-1) integer pro-
gramming. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 112(12),
1059–1064.
18. Erdogan, G. et al. (2017). Implementation and comparison of four stope boundary
optimization algorithms in an existing underground mine. International Journal of Min-
ing, Reclamation and Environment. 31(6), 389–403.
19. Dimitrakopoulos, R., & Ramazan, S. (2008). Stochastic integer programming for
optimising long term production schedules of open pit mines: methods, application and
value of stochastic solutions. Mining Technology. 117(4), 155–160.
20. Nazimko, V., Illiashov, M., & Youshkov, E. (2014). Соmputer-aided multy-
object distributtion system for prompt project management. Progressive Technologies of
Coal, Coalbed Methane, and Ores Mining, 53.
21. Beaulieu, M., & Gamache, M. (2006). An enumeration algorithm for solving the
fleet management problem in underground mines. Computers & operations research.
33(6),1606–1624.
22. Grynev, V.G., Yzakson, V.Ju., & Zubkov, V.P. (1999). Reshenye gornikh zadach
na EVM pry osvoenyy rudnuh mestorozhdenyj. Novosybyrsk: Nauka, Sybyrskaja yz-
datel'skaja fyrma RAN, 215 p.
23. Mamaikin, O., Sotskov, V., Demchenko, Y., & Prykhorchuk, O. (2018).
Productive flows control in coal mines under the condition of diversification of
production. In E3S Web of Conferences (Vol. 60, p. 00008). EDP Sciences.
https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186000008
https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186000017
https://doi.org/10.1051/e3sconf/20186000008
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
137
24. Fomychov, V., Mamaikin, O., Demchenko, Y., Prykhorchuk, O., & Jarosz, J.
(2018). Analysis of the efficiency of geomechanical model of mine working based on
computational and field studies. Mining of Mineral Deposits, 12(4), 46–55.
https://doi.org/10.15407/mining12.04.046
25. Petlovanyi, M., Kuzmenko, O., Lozynskyi, V., Popovych, V., Sai, K., & Saik, P.
(2019). Review of man-made mineral formations accumulation and prospects of their de-
veloping in mining industrial regions in Ukraine. Mining of Mineral Deposits, 13(1), 24–
38. https://doi:10.33271/mining13.01.024
26. Khomenko, O., Kononenko, M., & Myronova, I. (2013). Blasting works technol-
ogy to decrease an emission of harmful matters into the mine atmosphere. Mining Of
Mineral Deposits, 231–235. http://dx.doi.org/10.1201/b16354-43
27. Khomenko, O., Kononenko, M., & Myronova, I. (2017). Ecologic-and-technical
aspects of iron-ore underground mining. Mining of mineral deposits, 11(2), 59–67
https://doi.org/10.15407/mining11.02.059
28. Hrynev V.H., & Khorolskyi A.A. (2017). Obosnovanye parametrov vybora
komplektatsii ochysnoho oborudovanyia s uchetom oblasty ratsyonalnoi ekspluatatsyy.
Vesty Donetskoho hornoho instytuta, 1(40), 139–144. https://doi.org/10.31474/1999-
981x-2017-1-139-144
29. Brazil, M. et al. (2005). Cost optimisation for underground mining networks. Op-
timization and engineering. 6(2), 241–256.
30. Liu, Q., Li, X., & Meng, X. (2019). Effectiveness research on the multi-player
evolutionary game of coal-mine safety regulation in China based on system dynamics.
Safety science. (111), 224–233.
31. Musingwini, C., Minnitt, R.C.A., & Woodhall, M. (2007). Technical operating
flexibility in the analysis of mine layouts and schedules. Journal of the Southern African
Institute of Mining and Metallurgy. 107(2), 129–136.
32. Khorolskyi A.O., & Hrinov V.H. (2017). Systemni pryntsypy ta otsinochnyi kry-
terii nadiinosti pry optymizatsii tekhnolohichnykh skhem vuhilnykh rodovyshch. Visnyk
Zhytomyrskoho derzhavnoho tekhnolohichnoho universytetu. Seriia: Tekhnichni nauky,
80(2), 199–207. https://doi.org/10.26642/tn-2017-2(80)-225-233
33. Salli, S., Pochepov, V., & Mamaykin, O. (2014). Theoretical aspects of the po-
tential technological schemes evaluation and their susceptibility to innovations. In Pro-
gressive Technologies of Coal, Coalbed Methane, and Ores Mining (pp. 491–496).
34. Vladyko, O., Kononenko, M., & Khomenko, O. (2012). Imitating modeling sta-
bility of mine workings. Geomechanical processes during underground mining, 147–150.
35. Grynev, V.G., Petrov, A.N., & Zubkov, V.P. (1994). Opredelenye oblasty proek-
tyrovanyja effektyvnoj razrabotky rudnuh mestorozhdenyj Jakutyy. Gornoe delo v Ark-
tyke, S.-Peterburg.
36. Horolskiy, A.A., & Grinev, V.G. (2018). Proektirovanie tehnologicheskih shem
ochistnogo oborudovaniya s ispolzovaniem setevyih modeley: opyit i perspektivyi. Gor-
naya mehanika i mashinostroenie, (4), 12–21.
37. Hrinov, V.H., Khorolskyi, A.O., & Mamaikin, O.R. (2019). Dekompozytsiinyi
pidkhid pry pobudovi system heneratsii enerhii u vuhlepromyslovykh rehionakh. Visti
Donetskoho hirnychoho instytutu, (44), 116–126. https://doi.org/10.31474/1999-981x-
2019-1-116–126
38. Hrinov, V.H., Khorolskyi, A.O., & Mamaikin, O.R. (2019). Otsinka stanu ta
optymizatsiia parametriv tekhnolohichnykh skhem vuhilnykh shakht. Visnyk
Kryvorizkoho natsionalnoho universytetu, (48), 31–37. https://doi.org/10.31721/2306-
5451-2019-1-48-31-37
39. Khorolskyi, A.O., Hrinov, V.H., Mamaikin, O.R. (2019). Optymizatsiia stiikosti
funktsionuvannia pidsystem ochysnoho vyboiu. Suchasni resursoenerhozberihaiuchi
https://doi.org/10.15407/mining12.04.046
https://doi:10.33271/mining13.01.024
http://dx.doi.org/10.1201/b16354-43
https://doi.org/10.15407/mining11.02.059
https://doi.org/10.31474/1999-981x-2017-1-139-144
https://doi.org/10.31474/1999-981x-2017-1-139-144
https://doi.org/10.26642/tn-2017-2(80)-225-233
https://doi.org/10.31474/1999-981x-2019-1-116–126
https://doi.org/10.31474/1999-981x-2019-1-116–126
https://doi.org/10.31721/2306-5451-2019-1-48-31-37
https://doi.org/10.31721/2306-5451-2019-1-48-31-37
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
138
tekhnolohii hirnychoho vyrobnytstva, (23), 85-103. https://doi.org/10.30929/2074-
1537.2019.1.85-103
40. Khorolskyi A.O., & Hrinov V.H. (2017). Systemni pryntsypy ta otsinochnyi
kryterii nadiinosti pry optymizatsii tekhnolohichnykh skhem vuhilnykh rodovyshch.
Visnyk Zhytomyrskoho derzhavnoho tekhnolohichnoho universytetu. Seriia: Tekhnichni
nauky, 80(2), 199–207. https://doi.org/10.26642/tn-2017-2(80)-225-233
41. Bellman, R., & Drejfus, S. (1965). Prykladnie zadachy dynamycheskogo pro-
grammyro-vanyja. M.: Nauka.
42. Cargile, J. (1995). qualities. in Honderich, T. (Ed.) (2005). The Oxford Compan-
ion to Philosophy (2nd ed.). Oxford
43. Mironova, I., & Pavlichenko, A. (2013). Analysis of air pollution levels during
underground ore mining. Mining of Mineral Deposits, 7(3), 261–266.
http://dx.doi.org/10.15407/mining07.03.261
44. Mironova, I., & Borysovs’ka, O. (2014). Defining the parameters of the
atmospheric air for iron ore mines. Progressive Technologies of Coal, Coalbed Methane,
and Ores Mining, 333–339. http://dx.doi.org/10.1201/b17547-57
45. Gorova, A., Kolesnyk, V., & Myronova, I. (2014). Increasing of environmental
safety level during underground mining of iron ores. Mining of Mineral Deposits, 8(4),
473–479. http://dx.doi.org/10.15407/mining08.04.473
46. Khomenko, O., Kononenko, M., Myronova, I., & Sudakov, A. (2018). Increasing
ecological safety during underground mining of iron-ore deposits. Naukovyi Visnyk
Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (2), 29–38.
http://dx.doi.org/10.29202/nvngu/2018-2/3
47. Khomenko, O., Kononenko, M., & Savchenko, M. (2018). Technology of
underground mining of ore deposits. https://doi.org/10.33271/dut.001
48. Hrinov, V.H., & Khorolskyi, A.O. (2019). Optymalne proektuvannia parametriv
hirnychozbahachuvalnykh pidpryiemstv dlia ratsionalnoho osvoiennia tsinnykh
rodovyshch Ukrainy. Fyzyko-tekhnycheskye problemy hornoho proyzvodstva, (21), 128–
145. https://doi.org/10.37101/ftpgp21.01.008
49. Bellman, R. (1957). Dynamic Programming. Princeton University Press.
50. Sckwarts, W. (1968). Dunamishes programmleriew erlautert am Belsplet der Op-
timierung Von Kupfergewinnungsverfahren. Erzmetall, (10), 455–460.
ABSTRACT (IN UKRAINIAN)
Мета. Розробити новий підхід щодо ефективного освоєння родовищ корис-
них копалин шляхом створення технології оптимального проектування.
Методика. Для моделювання процесу освоєння родовищ корисних копалин
запропоновано модель динамічного програмування, яка дозволяє розробити
стратегії оптимального процесу проектування, освоєння, експлуатації. Для
прийняття рішень на стадії оцінки параметрів застосовано декомпозиційний
підхід. Для прийняття рішень запропоновано алгоритми та методи динаміч-
ного програмування.
Результати. Наведено новий підхід щодо оцінки та вибору параметрів, ха-
рактерною особливістю якого є те, що сама корисна копалина розглядається
не «як кінцевий продукт», який слід видобути, а лише, як проміжна ланка в
структурі генерації енергії, виплавки металу та ін. Це дозволяє розглядати
процес експлуатації через зміну стану запасів, що в свою чергу формує стра-
тегію освоєння. Стратегія освоєння передбачає побудову сценаріїв (еконо-
https://doi.org/10.30929/2074-1537.2019.1.85-103
https://doi.org/10.30929/2074-1537.2019.1.85-103
https://doi.org/10.26642/tn-2017-2(80)-225-233
http://dx.doi.org/10.1201/b17547-57
http://dx.doi.org/10.15407/mining08.04.473
http://dx.doi.org/10.29202/nvngu/2018-2/3
https://doi.org/10.33271/dut.001
https://doi.org/10.37101/ftpgp21.01.008
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
139
мічних, екологічних) в рамках, яких вирішується «вузька» задача, пов’язана
із організацією робіт, оптимізацією собівартості та ін.
Наукова новизна. Вперше описано механізм формування ефективності
освоєння родовища, який передбачає ієрархічну структуру, в основі якої ка-
тегорія «якість», яка в свою чергу формує стратегії; стратегії формують сце-
нарії, а сценарії містять параметри; оптимізація кожного параметру передба-
чає оцінку пріоритетних керуючих факторів. Вперше запропоновано алго-
ритм оптимального проектування освоєння родовища корисних копалин,
який передбачає визначення об’єму виробництва, мінімізацію ризиків, ви-
значення параметрів, які відповідають критерію оптимальності та їх пода-
льшу оптимізацію.
Практична значимість. Вперше запропоновано методики і результати дос-
ліджень по оптимальному проектуванню параметрів експлуатації родовищ
цінних корисних копалини України, які є основою методології рішення
складних завдань оптимізації параметрів гірничо-збагачувального підприєм-
ства та відповідають сучасному рівню інформаційних технологій.
Ключові слова: вугілля, руда, золото, освоєння родовищ, проектування,
моделювання, стан запасів, динамічне програмування, раціональний обсяг,
параметри виробництва, екологія, оптимізація, комп'ютерні програми, інно-
вація, ефективна експлуатація
ABSTRACT (IN RUSSIAN)
Цель. Разработать новый подход к эффективному освоению месторождений
полезных ископаемых путем создания технологии оптимального проектиро-
вания.
Методика. Для моделирования процесса освоения месторождений полезных
ископаемых предложена модель динамического программирования, которая
позволяет разработать стратегии оптимального процесса проектирования,
освоения, эксплуатации. Для принятия решений на стадии оценки парамет-
ров применено декомпозиционный подход. Для принятия решений предло-
жены алгоритмы и методы динамического программирования.
Результаты. Приведен новый подход к оценке и выбору параметров, харак-
терной особенностью которого является то, что само полезное ископаемое
рассматривается не «как конечный продукт», который следует извлечь, а
только, как промежуточное звено в структуре генерации энергии, выплавки
металла и др. Это позволяет рассматривать процесс эксплуатации через из-
менениее состояния запасов, что в свою очередь формирует стратегию осво-
ения. Стратегия освоения предусматривает построение сценариев (экономи-
ческих, экологических) в рамках, которых решается «узкая» задача, связан-
ная с организацией работ, оптимизацией себестоимости и др.
Научная новизна. Впервые описан механизм формирования эффективности
освоения месторождения, предусматривающий иерархическую структуру, в
основе которой категория «качество», которая в свою очередь формирует
стратегии; стратегии формируют сценарии, а сценарии содержат параметры;
оптимизация каждого параметра предполагает оценку приоритетных управ-
ляющих факторов. Впервые предложен алгоритм оптимального проектиро-
Физико-технические проблемы горного производства 2020, вып. 22
140
вания освоения месторождения полезных ископаемых, который предусмат-
ривает определение объема производства, минимизации рисков, определе-
ние параметров, которые соответствуют критерию оптимальности и их
дальнейшую оптимизацию.
Практическая значимость. Впервые предложены методики и результаты
исследований по оптимальному проектированию параметров эксплуатации
месторождений ценных полезных ископаемых Украины, которые являются
основой методологии решения сложных задач оптимизации параметров гор-
но-обогатительного предприятия и соответствуют современному уровню
информационных технологий.
Ключевые слова: уголь, руда, золото, освоение месторождений, проектиро-
вание, моделирование, состояние запасов, динамическое программирование,
рациональный объем, параметры производства, экология, оптимизация,
компьютерные программы, инновация, эффективная эксплуатация
ABOUT AUTHORS
Khorolskyi Andrii, Candidate of Technical Science, Senior Researcher, Institute for
Physics of Mining Processes of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2A Simfe-
ropolskaya Street, Dnipro, Ukraine, 49600. E-mail: khorolskiyaa@ukr.net
Grinev Vladimir, Doctor of Technical Science, Professor, Head of laboratory, Institute
for Physics of Mining Processes of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2A
Simferopolskaya Street, Dnipro, Ukraine, 49600. E-mail: grinevv@ukr.net
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-166522 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2664-17716 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:35:13Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Інститут фізики гірничих процесів НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Хорольський, А.О. Гріньов, В.Г. 2020-02-25T07:41:28Z 2020-02-25T07:41:28Z 2020 Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин / А.О. Хорольський, В.Г. Гріньов // Физико-технические проблемы горного производства: Сб. научн. тр. — 2020. — Вип. 22. — С. 118-140. — Бібліогр.: 50 назв. — укр. 2664-17716 DOI: https://doi.org/10.37101/ftpgp22.01.009 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/166522 622.22.553.4:519.85 Мета. Розробити новий підхід щодо ефективного освоєння родовищ корисних копалин шляхом створення технології оптимального проектування.
 Методика. Для моделювання процесу освоєння родовищ корисних копалин запропоновано модель динамічного програмування, яка дозволяє розробити стратегії оптимального процесу проектування, освоєння, експлуатації. Для прийняття рішень на стадії оцінки параметрів застосовано декомпозиційний підхід. Для прийняття рішень запропоновано алгоритми та методи динамічного програмування.
 Результати. Наведено новий підхід щодо оцінки та вибору параметрів, характерною особливістю якого є те, що сама корисна копалина розглядається не «як кінцевий продукт», який слід видобути, а лише, як проміжна ланка в структурі генерації енергії, виплавки металу та ін. Це дозволяє розглядати процес експлуатації через зміну стану запасів, що в свою чергу формує стратегію освоєння. Стратегія освоєння передбачає побудову сценаріїв (економічних, екологічних) в рамках, яких вирішується «вузька» задача, пов’язана із організацією робіт, оптимізацією собівартості та ін.
 Наукова новизна. Вперше описано механізм формування ефективності освоєння родовища, який передбачає ієрархічну структуру, в основі якої категорія «якість», яка в свою чергу формує стратегії; стратегії формують сценарії, а сценарії містять параметри; оптимізація кожного параметру передбачає оцінку пріоритетних керуючих факторів. Вперше запропоновано алгоритм оптимального проектування освоєння родовища корисних копалин, який передбачає визначення об’єму виробництва, мінімізацію ризиків, визначення параметрів, які відповідають критерію оптимальності та їх подальшу оптимізацію.
 Практична значимість. Вперше запропоновано методики і результати досліджень по оптимальному проектуванню параметрів експлуатації родовищ цінних корисних копалини України, які є основою методології рішення складних завдань оптимізації параметрів гірничо-збагачувального підприємства та відповідають сучасному рівню інформаційних технологій. Цель. Разработать новый подход к эффективному освоению месторождений полезных ископаемых путем создания технологии оптимального проектирования.
 Методика. Для моделирования процесса освоения месторождений полезных ископаемых предложена модель динамического программирования, которая позволяет разработать стратегии оптимального процесса проектирования, освоения, эксплуатации. Для принятия решений на стадии оценки параметров применено декомпозиционный подход. Для принятия решений предложены алгоритмы и методы динамического программирования.
 Результаты. Приведен новый подход к оценке и выбору параметров, характерной особенностью которого является то, что само полезное ископаемое рассматривается не «как конечный продукт», который следует извлечь, а только, как промежуточное звено в структуре генерации энергии, выплавки металла и др. Это позволяет рассматривать процесс эксплуатации через изменениее состояния запасов, что в свою очередь формирует стратегию освоения. Стратегия освоения предусматривает построение сценариев (экономических, экологических) в рамках, которых решается «узкая» задача, связанная с организацией работ, оптимизацией себестоимости и др.
 Научная новизна. Впервые описан механизм формирования эффективности освоения месторождения, предусматривающий иерархическую структуру, в основе которой категория «качество», которая в свою очередь формирует стратегии; стратегии формируют сценарии, а сценарии содержат параметры; оптимизация каждого параметра предполагает оценку приоритетных управляющих факторов. Впервые предложен алгоритм оптимального проектирования освоения месторождения полезных ископаемых, который предусматривает определение объема производства, минимизации рисков, определение параметров, которые соответствуют критерию оптимальности и их дальнейшую оптимизацию.
 Практическая значимость. Впервые предложены методики и результаты исследований по оптимальному проектированию параметров эксплуатации месторождений ценных полезных ископаемых Украины, которые являются основой методологии решения сложных задач оптимизации параметров горно-обогатительного предприятия и соответствуют современному уровню информационных технологий. Purpose. To develop a new approach to the effective development of mineral deposits by creating optimal design technology.
 Methodology. To model the process of developing mineral deposits, a dynamic programming model is proposed that allows you to develop strategies for the optimal process of designing, developing, operating. To make decisions at the stage of parameter estimation, a decomposition approach is applied. For decision making, algorithms and methods of dynamic programming are proposed.
 Findings. A new approach to the estimation and selection of parameters is presented, a characteristic feature of which is that the mineral itself is not considered “as a final product” that should be extracted, but only as an intermediate link in the structure of energy generation, metal smelting, etc. This allows us to consider operation process due to changes in stock status, which in turn forms a development strategy. The development strategy provides for the construction of scenarios (economic, environmental) within the framework of which a "narrow" task is solved related to the organization of work, cost optimization, etc.
 Originality. For the first time, a mechanism is described for shaping the efficiency of field development, which provides for a hierarchical structure based on the category of “quality”, which in turn forms strategies; strategies form scenarios, and scenarios contain parameters; optimization of each parameter involves the assessment of priority control factors. For the first time, an algorithm has been proposed for the optimal design of development of a mineral deposit, which involves determining the volume of production, minimizing risks, determining parameters that meet the optimality criterion and their further optimization.
 Practical implications. For the first time, methods and results of studies on the optimal design of the exploitation parameters of deposits of valuable minerals of Ukraine are proposed, which are the basis of the methodology for solving complex problems of optimizing the parameters of a mining and processing enterprise and correspond to the modern level of information technology. uk Інститут фізики гірничих процесів НАН України Физико-технические проблемы горного производства Технико-экономические проблемы горного производства Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин Оценка и выбор параметров при разработке месторождений полезных ископаемых Selection of parameters for the development of mineral deposits Article published earlier |
| spellingShingle | Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин Хорольський, А.О. Гріньов, В.Г. Технико-экономические проблемы горного производства |
| title | Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин |
| title_alt | Оценка и выбор параметров при разработке месторождений полезных ископаемых Selection of parameters for the development of mineral deposits |
| title_full | Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин |
| title_fullStr | Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин |
| title_full_unstemmed | Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин |
| title_short | Оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин |
| title_sort | оцінка і вибір параметрів при розробці родовищ корисних копалин |
| topic | Технико-экономические проблемы горного производства |
| topic_facet | Технико-экономические проблемы горного производства |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/166522 |
| work_keys_str_mv | AT horolʹsʹkiiao ocínkaívibírparametrívprirozrobcírodoviŝkorisnihkopalin AT grínʹovvg ocínkaívibírparametrívprirozrobcírodoviŝkorisnihkopalin AT horolʹsʹkiiao ocenkaivyborparametrovprirazrabotkemestoroždeniipoleznyhiskopaemyh AT grínʹovvg ocenkaivyborparametrovprirazrabotkemestoroždeniipoleznyhiskopaemyh AT horolʹsʹkiiao selectionofparametersforthedevelopmentofmineraldeposits AT grínʹovvg selectionofparametersforthedevelopmentofmineraldeposits |