Архитектура системы имитационного моделирования грузопотока в калийных рудниках – ПК "Рудопоток"

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Архитектура системы имитационного моделирования грузопотока в калийных рудниках - ПК "Рудопоток"

Г.В. Чудинов

Конечной целью работы калийного горнодобывающего предприятия является увеличение объемов добычи полезного ископаемого (ПИ) при одновременном уменьшении издержек. Значительный вклад в итоговую стоимость готового продукта вносят как добыча, так и транспортировка руды в подземной части рудников.

В связи с этим актуальной становится задача по оптимальному планированию горных работ для обеспечения минимально-требуемого содержания ПИ (качество), постоянной загрузки конвейеров и равномерного поступления руды до стволов при общем уменьшении издержек на транспортировку. Дополнительными задачами являются подбор оптимального размера бункеров перегрузочных пунктов (ПП) и мест их расположения, расчет конвейеров, определение транспортной схемы и способа отработки пластов.

Важно отметить, что классическая задача статического приблизительного расчета производительности комбайновых комплексов детально изучена и решена в горной литературе, например [1]. Однако эти методики оперируют процессами в среднем, что не позволяет точно учитывать временную составляющую, необходимую для обеспечения равномерной подачи руды с заданным качеством к общешахтным бункерам стволов.

Перспективным способом решения задачи в динамике является использование имитационного моделирования. Тем не менее, как показывает изучение литературы в этой области и свидетельствуют исследования автора [2], большинство удачных комплексных моделей относятся к 1980_м гг. и технически устарели в связи с бурным развитием вычислительной техники и информационных технологий. Современные разработки В.Л. Конюха [3, 4] посвящены угольным шахтам и исследуют другие аспекты, оставляя в стороне вопросы качественного состава руды, добычи руды на добычных участках и не учитывая в деталях особенности конвейерного транспорта и потоковый характер перемещения рудной массы.

Для устранения недостатков с 2008 г. ведется разработка детальной имитационной модели добычи руды в подземной части калийных рудников и ее программной реализации в виде программно-вычислительного комплекса "Рудопоток" [5]. Проект развивается в рамках исследований лаборатории АиТФ Горного института УрО РАН с использованием опыта по реализации системы агентного имитационного моделирования [6 ,7], кафедра МОВС, ПГУ.

К настоящему времени последовательно разработана, проверена и откалибрована имитационная модель процессов добычи (пластовая, камерная система отработки комбайновыми комплексами - КК) и транспортировки руды посредством конвейеров и перегрузочных пунктов в подземной части калийных шахт. Внесены модификации в виде опций задания поведения людей и используемых ими технических средств для учета специфики работы в шахтах. Разработаны и предложены методики расчета оптимальных параметров оборудования. Система естественным образом повторяет цикл и типовые операции проводимых в шахте работ. На всех этапах разработки модели в качестве опорных данных для валидации и калибровки использована информация о добыче руды на шахте БКПРУ-4. Проведена апробация методик и результатов моделирования (использовалась транспортная сеть того же рудника).

В данной статье сделан акцент на описании архитектуры разработанной системы и возможностях по ее использованию, расширению, модификации. Описано строение основных составляющих программной модели.

Обзор литературы

Исследование разработок в области моделирования (аналитического и имитационного) горных работ [8] - добычи и транспортировки рудных масс - говорит об интересе к ним со стороны научного сообщества. Существует востребованность подобных систем и осознание необходимости их внедрения у руководства горнодобывающих предприятий, в особенности главных инженеров и горных групп. Вместе с тем состояние практической реализации далеко до мирового научного уровня: отсутствуют современные детально проработанные модели, охватывающие все этапы производства полезного ископаемого от добычи руды в шахте до подъема на поверхность.

Часть удачных разработок относится к 1980-м гг.: "Это система имитации рудопотоков АСИМИРА (Криворожский горнорудный институт, 1979 год) и система машинного расчета и оптимизации горнотранспортных процессов "Синтранс" (Карагандинский политехнический институт, 1978 год) " [2]. Несомненный интерес представляют современные разработки В.Л. Конюха [3, 4] в области моделирования транспортировки руды в угольных шахтах, расчетов необходимой пропускной способности сетей. Вместе с тем данные работы не учитывают процессы добычи руды на добычных участках, заменяя их случайными величинами. Перемещение руды по конвейеру упрощено и производится без учета профиля ленты - известно, что пиковая производительность может превышать среднюю в 2-3 раза в зависимости от угла наклона боковых роликов. Оставлены в стороне вопросы качества добываемого полезного ископаемого. Нет учета просыпаний руды.

Кроме того, большинство моделей пользуются классическими средствами имитационного моделирования и основываются на идее систем массового обслуживания. В качестве средств реализации используются GPSS и сети Петри. Это усложняет построение транспортных сетей и интерпретацию результатов. Данные модели в силу неестественного представления предметной области (транзакты, маркеры) делают затруднительной модификацию модели. Не учитывается качественный состав руды (что представляет практически важную задачу), делается невозможным управление скоростью конвейеров и управление энергопотреблением. Эти модели оторваны от реальности и плохо понятны производственникам - тем, от кого зависит внедрение новейших разработок на практике.

Предложенный подход

Решение проблемы - использовать агенто-ориентированную имитационную модель [9] (добычи руды в подземной части калийных рудников), которая повторяет структуру предметной области. Пользователь оперирует естественными понятиями, такими как блок, конвейер, перегрузочный пункт, и их характеристиками - длина, ширина, объем, производительность.

Моделирование деятельности сводится к естественному описанию изменения параметров (положение оборудования, состояние - зарубка комбайна, разгрузка бункера-перегружателя, отгон комбайна, езда самоходного вагона и так далее). Фактически операции повторяют реальный технологический процесс в деталях.

Объектный характер в терминах предметной области позволяет вводить новые конструкции в модель - например, исследовать работу экспериментального комбайнового комплекса - связки комбайна и гибкого конвейера. Проще расширять модель, вводить новое оборудование, такое как конвейерные весы, склад руды и скипы, и их операции.

Естественность модели способствует отображению и интерпретации результатов (графики, анимация), проведению верификации, валидации и калибровки модели. Упрощается обучение конечных пользователей. Для построения транспортной сети достаточно взять схему конвейерного транспорта и перенести ее практически без изменений в программу, задав характеристики конвейеров, настроив расположение комбайновых комплексов, выбрав модели оборудования.

Модель добычи руды в шахте

Разработанная имитационная модель представляет собой объектную расширенную схему конвейерного транспорта. На самом высоком уровне задается структура транспортной сети - блоки, конвейеры, перегрузочные пункты и взаимосвязи между ними (рис. 1).

Рис. 1. Модель транспортной схемы рудника - основные составляющие

Каждый из этих объектов имеет собственные параметры, такие как длина, ширина ленты, текущая и максимальная скорости перемещения, угол наклона боковых роликов и др. - для конвейера (рис. 2).

Рис. 2. Форма задания свойств конвейера

Перегрузочный пункт (ПП) оснащается разгрузочными устройствами (шибер либо питатель) с задаваемой производительностью для каждого. Все эти параметры учитываются в модели и непосредственно влияют на процесс имитации и получаемые результаты (рис. 3).

Рис. 3. Форма редактирования параметров перегрузочного пункта

В свою очередь добывающий участок, представленный в модели блоком, имеет иерархическую структуру, повторяющую физические особенности организации работ при отработке блоков пластовым способом (рис. 4). Каждый уровень имеет свои параметры, влияющие на процесс добычи.

Рис. 4. Структура составляющих добычного участка (блока)

Ключевые особенности модели

Основное отличие разработанной имитационной модели - детальное моделирование процесса добычи руды. Пользователь задает характеристики работы комбайновых комплексов - такие как модели оборудования, размеры и частота размещения камер, сменный график, - продолжительность технологических и организационных простоев, порядок отработки блоков, количество добывающих пластов и их физические размеры и пр. Все это позволяет экспериментировать с параметрами отработки пластов и планировать схемы отработки для закладывающихся рудников (рис. 5).

Рис. 5. Редактирование параметров блока

Другое важное отличие от моделей конкурентов - это организация перемещения руды по конвейерам - послойное хранение руды (рис. 6), учет формы профиля ленты (рис. 7), потоковый характер процесса (накопление и опустошение бункеров в зависимости от соотношения пропускной способности РУ и поступающей массы); пропорциональная разгрузка на несколько конвейеров. Объектная реализация модели позволяет учитывать новые факторы без значительного усложнения исходного кода.

Рис. 6. Распределение руды по высоте и длине ленты конвейера

Рис. 7. Профиль ленты конвейера

Учитывается качественный состав перемещаемой рудной массы (рис. 8) - он определяется в процессе добычи на отрабатываемых пластах в блоках (добычных участках). Отслеживается изменение содержания ПИ при смешивании с рудой в бункерах перегрузочных пунктов, а также в результате наслаивания руды на панельных конвейерах.

Рис. 8. Изменение содержания ПИ на конвейере во времени

Разработаны методики расчета средней требуемой производительности конвейера и минимально требуемого объема бункера на основе проведения серий имитационных экспериментов на откалиброванной модели (с проведением натурных замеров продолжительности операций работы комбайнового комплекса) - на основе средней загруженности оборудования во время серии прогонов (рис. 9). В качестве результирующего значения берется максимум по всем опытам.

Рис. 9. Определение средней массы и производительности конвейера

4. Высокоуровневая архитектура программы "Рудопоток"

Завершенная программная реализация представляет собой взаимодействие во времени трех основных модулей согласно сферам ответственности: графический интерфейс (ГИ), сохраняемость данных и имитационную модель (ИМ) (рис. 10). В свою очередь ГИ и ИМ разбиваются на более мелкие составляющие.

Рис. 10. Архитектура системы имитационного моделирования ПК “Рудопоток”

Графический интерфейс

Модуль графического интерфейса (рис. 11) обеспечивает общее редактирование данных пользователя (задание структуры транспортной сети и основных ее составляющих - блоков, конвейеров и перегрузочных пунктов, взаимосвязей между ними, параметров оборудования) (рис. 12). Кроме того, после проведения имитационного эксперимента (серии) выводятся результаты прогона модели в виде графиков масс руды, качественного состава во времени (рис. 13). Существует возможность анимации процессов в шахте на основе полученных исторических данных из завершенного эксперимента.

Рис. 11. Составляющие графического интерфейса

Рис. 12. Главное окно программы “Рудопоток”. Транспортная сеть для северной части рудника БКПРУ-4

Рис. 13. Анимации добычи руды на всей транспортной сети, блоки отключены

Сохранение данных

Данный модуль отвечает за загрузку/сохранение построенных/отредактированных транспортных сетей во внешнее хранилище типа жесткого диска/базы данных (рис. 14). Результаты моделирования хранятся в памяти во время сессии работы с программой. Наиболее ресурсоемкие данные - по распределению руды на конвейере (исторические) вынесены для хранения на жесткий диск.

Рис. 14. Структура модуля загрузки/сохранения данных

Имитационная модель

Имитационная модель состоит из классов предметной области (рис. 15), системы продвижения времени и модуля сбора статистики. Предметная область реализует основные классы понятий, такие как блок, конвейер, перегрузочный пункт. Поведение оборудования во времени (комбайн, самоходный вагон) моделируется на основе диаграммы состояний (работа без влияния извне) и деятельности (взаимодействие оборудования, например перегрузка руды).

Рис. 15. Основные составляющие имитационной модели

Систему продвижения времени составляет планировщик, ответственный за определение очередности действий, и интерфейсы, позволяющие классам предметной области добавить временную составляющую в моделируемую ими деятельность. Реализованы алгоритмы дискретно-событийного продвижения времени с переменным и постоянным шагом. В программной модели учитывается сменный характер работы комбайновых комплексов (рис. 16).

Рис. 16. Параметры комбайнового комплекса. Сменный порядок работы

Проведение имитационных экспериментов. Объединение модулей составляет класс единичного прогона модели, в котором реализована инициализация модели, запуск и остановка процесса моделирования; операции размещения объектов статистики (рис. 17).

Рис. 17. Панель управления моделированием

На его основе возможно проведение серии имитационных экспериментов с использованием специализированного класса, осуществляющего многократный запуск модели с проведением агрегирующих операций над результатами прогона по завершению единичного запуска. Обеспечивается обратная связь с пользователем (рис. 18).

Рис. 18. Управление серией имитационных экспериментов

Модуль сбора статистики представляет классы для агрегирования и запоминания состояний объектов во времени и сбора статистической информации по завершению моделирования. Основой оптимизации является линейный сбор данных, когда оставляются начало и конец отрезка для линейно меняющихся параметров (рис. 19). Кроме того, особенность состоит в делегировании ответственности за статистику на объекты предметной области (блок, комбайн, вагон, конвейер, ПП и т.д.).

Рис. 19. Графики собранных данных за время имитационного эксперимента

Таким образом, разработана объектная имитационная модель добычи руды в подземной части калийных рудников. Проведены ее верификация, валидация и калибровка. На ее основе разработаны и предложены методики расчета оптимальных параметров оборудования (объема бункера ПП, ширины ленты конвейера). Модель реализована в виде программного вычислительного комплекса "Рудопоток", предоставляющего основные возможности для построения, запуска и анализа транспортных сетей (как уже имеющихся, так и еще строящихся), визуализации процессов добычи и транспортировки руды, происходящих по всей шахте в целом. Проведена экспериментальная проверка результатов на транспортной схеме рудника БКПРУ-4 на 2010 г. Ведутся работы по методике переключения потоков руды между конвейерными ветками сообразно их загруженности для обеспечения эффективного использования.

Список литературы

имитационный моделирование транспортировка руда

1. Лыхин П.А. Добыча калийных солей. URL:http://www.mi-perm.ru/authors/lyhin/b1_text.htm#s [Проверено 17.07.2011 г.]

2. Панасюк И.И. Имитационное моделирование организации рудопотока и управ-ления затратами горнорудного предприятия: дис.… канд. экон. наук: 08.00.13. СПб., 2005. 263 с.

3. Конюх В.Л. Имитационное моделирование системы подземного транспортирования // Проблемы информатики. 2010. № 3. С.43-53.

4. Конюх В.Л., Давиденко В.А. Имитационное моделирование подземной сети грузопотоков // Сб. докл. 4-й Всерос. науч.-практ. конф. "Имитационное моделирование. Теория и практика". Т. 2. С. 119-124.

5. Круглов Ю.В. Имитационное моделирование горных работ и грузопотоков в калийных рудниках в программном комплексе "Рудопоток" // Сем. № 14 "Информатизация и управление горными процессами и производством". М.: МГГУ, 2010.

6. Чудинов Г.В. Разработка компонентов системы для создания агентной имитационной модели // Тез. докл. XV Междунар. студ. школы-семинара "Новые информационные технологии" (Крым, Судак, 20_27 мая 2007 г.). М.: МИЭМ, 2007. С. 202.

7. Замятина E.Б., Чудинов Г.В. Разработка и использование программных средств для построения и исследования агентных имитационных моделей // Вестн. Перм. ун-та. Математика, механика, информатика. 2010. № 2 (2). C. 80-84.

8. Шпургалов Ю.А. Математическое моделирование для обоснования принятия решений в процессах добычи калийных руд: дис. … д. техн. наук: 05.13.18. М., 2004. 264 c.

Размещено на Allbest.ru