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露天采矿优化决策的新途径
摘 要：我国的煤矿资源储量丰富,但是开采效率不高.随着经济社会快速发展,对能源的需求越来越大,对煤矿的开采工程量越来越大.对于露天矿山而言,开采过程中有很多问题需要解决,例如如何选择最优采矿方法,实现安全采矿,是露天煤矿开采过程中的一个关键问题,近年来露天矿山开采过程中的安全事故越来越多,带来的经济损失也越来越大.在露天采矿过程中必须要对采矿决策进行优化,找到最优的采矿工艺.本文对露天煤矿决策优化的相关问题以及决策优化智能控制系统进行分析和探讨,旨在提高煤炭采矿管理水平.
关键词：露天煤矿 采矿管理 决策优化 方法
中图分类号：TD325 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2017）10-0221-02
引言
随着我国经济水平的不断发展,人们对能源的需求越来越大,煤矿作为一种传统能源,在人们生产生活中扮演了重要角色,煤以前是人们生活中主要的热源,近年来虽然人们生活中对煤的用量逐渐减少,但在工业生产中依旧将煤炭作为主要热源.随着我国经济水平的不断发展,采矿行业的发展也不断加速,露天矿山开采项目越来越多,露天煤矿开采与井下开采环境不同,但是采矿过程中也必须要做好规划与管理,选择最优的采矿工艺,减少采矿过程中的安全事故率,提高采矿效率.采矿决策优化是露天煤矿开采过程中的重点内容之一,近年来随着各种信息技术的不断应用,露天采矿工艺研究也越来越深入,而且在采矿管理过程中也加强对各种信息技术的应用,提高采矿管理的决策水平,并且能够借助信息技术和智能化分析系统,对采矿过程进行模拟,提前预测采矿过程中可能出现的安全事故、突发事件,从而在采矿施工之前就做好相应地应对策略,提高采矿效率和采矿安全性.由于露天采矿面对的是复杂的地质环境,涉及范围较广,影响采矿安全和采矿效率的因素比较复杂,因此在露天煤矿开采过程中,对采矿决策进行优化,还应该要不断完善智能化控制系统,对系统的功能进行提升.
一、露天采矿决策系统设计的必要性
从当前我国采矿行业的发展来看,露天矿山工程开采过程中出现的安全问题越来越多,例如爆破危险、触电危险、起重安全隐患等,对露天煤矿的开采具有十分严重的影响.露天煤矿开采过程中,选择何种采矿工艺,选择何种机械,都是根据矿山的实际情况来定的,在以前的采矿工作中,由于缺乏信息分析技术,采矿过程很多时候都凭借技术人员的经验来进行,从而在采矿过程中出现了较多的安全事故,对露天煤矿的开采带来了严重影响.就当前我国露天煤矿开采行业而言,面临的安全事故依旧很多,这些安全事故往往是由于采矿决策设计不合理,没有采取正常的安全防护措施导致的.常见的事故主要有以下几种：第一,高处坠落.高处坠落指的是高空作业中由于坠落产生的事故,例如由于安全防护措施不到位、高空作业信号不清楚、未使用安全帽和安全带、爬梯时工作人员疏忽等,都可能会导致高处坠落事故.第二,爆破.在露天矿山开采过程中必须要经过爆破才能为开采做好准备,爆破过程中技术不规范可能导致爆破伤害,爆破之后工人进入工作面太早从而导致中毒.爆破危害在露天矿山开采过程中是一种十分常见的危害形式.第三,机械伤害.机械伤害指的是煤矿开采过程中使用的各种机械出现故障,或者由于技术人员采用了不规范的操作行为对机械进行操作从而引发的各种安全事故.例如在露天煤矿开采过程中,由于机械设备的选择不合理,导致技术人员在操作的时候出现安全事故.
二、露天采矿智能系统建立的理论依据
露天采矿决策优化必须要实现智能化发展,由于采矿过程具有以下特点：第一,采矿是一个动态问题.露天采矿过程是一个复杂的动态变化的过程,不能单纯地采用传统的定性的方式来处理采矿过程中的问题,而必须要建立预测系统,应急系统,从而实现对采矿过程中的全面管理.第二,采矿是一个系统性问题, 露天采矿过程中影响采矿安全性和采矿效率的因素有很多,各种采矿因素之间的联系十分紧密,如果将采矿过程中的各种因素孤立起来,单纯地去研究某个问题,都是不完善的,不切实际的,因此对采矿过程进行优化,就必须要进行系统性分析,如果单纯地依靠技术人员对整个采矿过程进行分析,必然会出现很多遗漏,所以采用智能系统进行系统性分析,能够提高采矿决策水平.第三,露天采矿过程中的不确定性强,由于露天矿产的开采过程中有很多不确定因素,因此决定了必须要采用模糊的智能系统和灰色的智能系统对整个采矿过程进行分析,从而有效地应对采矿过程中的各种突发状况.在露天采矿决策优化过程中可以采用人工神经网络,类比于人的思维模式,并且发挥人的形象思维中的一些优点,解决采矿中的不良结构问题.第四,应用智能技术进行决策优化.人工智能化神经网络、模糊数学等比较前言的科学理论,可以为露天采矿工程中的问题研究提供更好的解决方案,在露天采矿决策优化过程中应该要智能化研究方法进行细化, 将逻辑推理、直觉联想、创造性思维等结合起来,从而改变当前采矿行业中所面临的问题,并且可以将矿产开采过程中的常见问题存入数据库中,为以后的新的矿产项目的开采提供决策的依据和帮助,在此基础上可以建立采矿工程专家系统.将知识获取、知识表示以及知识的运用结合起来,真正实现传统的人工决策向计算机决策的转换,提高露天采矿过程中的决策的可行性.
三、露天采矿专家决策系统概述
露天采矿专家决策系统是一种专家分析技术,利用机器学习方法以及人工神经网络方法实现采矿领域中的各种隐藏知识的抽取,并且对人的思维进行模拟,对专家的思维进行分析,从而建立神经网络知识库,再以各种数据为基础,对采矿过程中的各种参数、方案等进行计算,得到最优的施工方案,为采矿过程提供更多的帮助和支持.在专家决策系统中常用的分析方法有智能方法和非智能方法、线性方法与非线性方法、数值模型计算与模糊信息处理,这些技术已经可以实现对矿产开采过程中的各种数据进行准确分析,初步形成智能化采矿优化决策系统.专家决策系统具有以下几个方面的优点：
第一,智能化程度高.专家决策系统强调采矿专家的经验智慧,是对专家的思维进行模拟之后产生的一种分析系统,通过建立专业的知识库将不确定的知识以及成熟的经验描述出来,并且经过推理之后得到正确的决策.由此可见,专家决策系统的智能化程度较高,对问题的处理水平也比较高.
第二,专家决策系统和其他优化模型的结合更容易,在采矿过程中采用专家决策系统进行决策分析,可以和其它的优化模型进行有机结合,使得采矿过程中的定性分析与定量分析之间有机统一起来.第三,专业化程度高,由于专家决策系统模拟人的思维以及思考过程,而且将知识库和推理机构分隔开,有利于对专家决策系统进行维护,具有更好的用户操作界面,易于操作,将专家决策系统应用到露天采矿领域中,可以实现对采矿过程的全面管理.
四、露天采矿优化决策系统的设计
1.传统专家系统程序语言
1.1传统系统设计语言.在露天采矿过程中对优化决策系统进行设计,传统的程序设计语言主要有BASIC、FORTRAN、C、PASCAL等语言,这些语言都可以作为专家决策系统的主要程序语言,但是由于专家决策系统的功能比较复杂,所以程序语言量较大,难以将知识库和推理机构分开,如果不对系统进行优化,单纯地根据语言设计出专家决策系统,则维护难度较大.
1.2人工智能语言.人工智能语言包括ILSP和PROLOG,前者主要对各种表处理功能进行体现,这种语言下的专家决策系统建立过程更加简单,在美国等发达国家十分流行.后者主要用于逻辑推理功能,便于专家系统推理机的构造.
1.3专家系统工具.采用ILSP或PROLOG语言对专家系统进行设计所需要的时间很长,而且需要重复较多的工作,对程序设计人员的要企业比较高,所以在实际施工过程中难以满足企业的发展需求.近年来我国对专家决策系统进行研究,得到了一种新型的专家系统,只要将知识输入到工具中,就可以构成一个专家系统,并且可以缩短研发的周期.
2.露天开采工艺系统优化决策专家系统
我国采矿行业的发展十分迅速,在采矿过程中对采矿决策的研究也十分深入,随着我国采矿过程中的地质环境越来越复杂,采矿的安全事故也越来越多,在露天矿产开采过程中,必须要对采矿决策进行优化,对传统的专家系统功能进行优化,从而实现对采矿过程的全面管理,全面设计.在对国外的矿业专家系统研究成果进行研究的基础上,可以结合我国矿产开采行业发展形势,设计出更符合我国实际情况的矿产开采专家决策系统.在决策系统中对矿产进行分析的时候主要的分析模型有以下几种：第一,地质模型,第二,采矿模型,第三,综合评价模型与专家系统的数据库,第四,知识库和智能推理机构,系统中设计了灵活的人机交互交互界面、模型接口,可以实现定性和定量分析.优化的专家决策系统主要有以下部分：
2.1数据库.数据库设计是系统开发设计中一个关键环节,系统的所有操作信息大都将存储在数据库中,并且还要通过数据库来实现数据的读取、更新、操作及查询.因此,数据库的设计尤为重要.在采矿过程中涉及大量数据信息,因此数据库管理系统的建立包括物料数据库、设备数据库、技术经济指标数据库、开采规程数据库等.在数据库设计过程中应该要满足一些基本条件,例如在数据库中的每一条记录都是单一的不可重复的,数据库中的每一个数据表格都有主属性,而且其他非主属性依赖于主属性.
2.2知识库.知识库是专家决策系统中的一个十分关键的组成部分,顾名思义,在知识库中包含了与采矿有关的各种知识,专家系统的知识库主要包括以下两个方面,第一,地质知识库,露天矿产的开采与地址环境之间有十分紧密的联系,地质环境是影响采矿安全性的重要因素,在进行采矿之前,必须要对地质条件进行勘测,了解采矿过程中地质条件水平,做好应对措施,提高采矿过程中的安全性.地质知识库中包含的信息与地质条件有很大关系,可以对地质模型进行调用,也可以被采矿设备知识库进行调用.第二,采矿知识库.采矿知识库中更多的是采矿工艺,包括采矿行业发展过程中人类专家研究所得到的知识以及各种矿产项目开采过程中得到的实践经验,用来确定开采过程中的开采工艺以及各种开采工艺的控制.例如在矿产开采过程中要完成穿爆、采装、运输、排上等过程,对于每一个过程中的作业参数都要进行控制,从而得到更加准确的参数,实现对采矿工艺的优化.
2.3推理机构.推理机构是实现采矿工艺分析和推理的重要部分,也是决策系统的关键,在推理机构中融合了多种系统,例如控制数据库、知识库、用户等,都可以选择合适的输入输出接口实现连接.对露天煤矿进行开采时的工艺分为表上开采工艺、岩石开采工艺、采煤工艺三个部分,每一个部分都会根据矿产工程的实际情况进行决策,主要的决策依据是矿产的地形、生产规模、矿产岩石的性质、矿产的赋存条件、矿场的气候、矿场的尺寸等,根据这些具体的因素对采矿工艺进行确定,然后可以对知识库进行利用,对照分析,从而选择合适的工艺设备,通过采矿知识库中的各种信息比对还能确定出最佳的工作参数,比如采矿过程中的台阶高度、采宽等.
2.4地质模型.地质模型的建立是采矿决策优化的有效途径,采矿的工艺很大程度上取决于地质模型,由于地质环境差异,导致采矿过程中的工艺方法不相同.在采矿过程中要根据矿产勘查的资料建立矿床地质模型,采用相应的建模语言进行建模,形成二维甚至是三维的地质网络模型图,地质模型图可以供地质知识库调用,根据地质模型,可以得到地质环境的相关参数,例如需要开采的煤层的厚度、矿场的岩石特性、剥采比、煤质和储量等数据,不断提高采矿工艺水平和采矿控制精度.
2.5采矿模型.采矿模型是根据所有的已知条件得到的采矿工艺模型,包括模拟开采部分,在采矿模型中可以实现对采矿过程的模拟,从而有助于发现采矿过程中可能出现的问题,在真正实施采矿施工之前做好应急措施方案的设计,为采矿过程提供更有力的保障.采矿模型中还应该要反映出采矿过程中的安全水平.
2.6综合评价模型.对于采矿专家决策系统的模拟应用,可以实现对采矿过程的全面管理,对于采矿过程进行评价也是专家决策系统的重要组成部分,通过智能系统、知识库决策所得出的采矿工艺形式以及设备序列是实际采矿的主要依据,要对系统分析之后得到的采矿工艺进行全面分析,主要分析采矿工艺的经济性、可行性、可靠性、安全性等因素,对采矿工艺方案进行调整,从而得到最优方案,提高采矿管理水平.
结语
综上所述,随着我国经济水平的不断发展,在露天矿山企业发展过程中,不仅要注重经济效益,更要注重安全管理,要提高采矿效益.在采矿行业中采矿工艺管理是一个十分重要的环节,为了对露天矿产的开采工作进行优化,必须要传统的采矿管理模式进行改进,传统的采矿管理主要依据人工经验判断设计采矿方案,带有很大的不确定性,很容易出现安全事故,耽误矿产开采进度.对此,在露天矿产的开采过程中,可以借助信息技术、计算机技术,加强专家决策系统的设计,对露天矿山企业的生产过程进行评估,对采矿工艺进行确定,对生产过程中可能出现的安全事故进行预判,并且提出应急措施,提高露天矿山生产水平和生产效率.
参考文献
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1、采矿工程论文