基于自适应遗传算法的露天煤矿配煤优化模型研究.pdf
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1、露天采矿技术Opencast Mining TechnologyVol.38No.3June.2023第 38 卷第 3 期2023 年 6 月随着煤炭资源的不断开采,其储量不断降低,开采难度也随之变大,低品质煤炭的有效利用成为一种趋势,为了保证矿山企业的经济效益,提高煤炭的有效开采利用,避免造成劣质煤炭的浪费,通常矿山企业将优质煤炭与劣质煤炭资源进行合理搭配开采,提升劣质煤炭的利用率。露天煤矿配煤优化模型在发展过程中分为多目标、单目标2种配矿优化模型。Wilke等在1979年首基于自适应遗传算法的露天煤矿配煤优化模型研究高金龙1,蔡明祥1,王登龙1,王识辉1,豆澳归1,汪帅2(1.国能新疆准
2、东能源公司,新疆 乌鲁木齐 830000;2.辽宁工程技术大学 矿业学院,辽宁 阜新 123000)摘要:针对露天矿采场内由于各煤层煤质指标变化不均,导致的低品质煤质无法被有效利用,造成煤资源损失的问题;以神华新疆能源有限责任公司红沙泉露天煤矿为研究背景,以煤质指标偏差最小作为目标函数,以生产力、任务量、剥采比、煤质指标等条件作为约束函数,并使用理想点法、罚函数法对函数进行处理,建立了露天矿配煤模型;采用自适应遗传算法求解配煤模型,验证了配煤模型合理性,在以上研究的基础上,设计了红沙泉露天矿首采区2021年的配煤方案。研究结果表明:该配煤模型能够求出各出煤点到受煤点的最优煤量,提高了红沙泉露天
3、矿低品质煤的使用率,减少了煤资源浪费,从而实现红沙泉露天矿经济效益的最大化。关键词:露天煤矿;煤质指标偏差;理想点法;罚函数法;自适应遗传算法中图分类号:TQ520.62文献标志码:B文章编号:员远苑员原怨愿员远(圆园23)03原园园01原园5Research on optimization model of coal blending in open-pit coal mines based onadaptive genetic algorithmGAO Jinlong1,CAI Mingxiang1,WANG Denglong1,WANG Shihui1,DOU Aogui1,WANG S
4、huai2(1.China Energy Group Xinjiang Energy Company,Wulumuqi 830000,China;2.College of Mining,Liaoning Technical University,Fuxin 123000,China)Abstract:Aiming at the problem that the low-quality coal quality in the open-pit mine cannot be effectively utilized due to theuneven change of coal quality i
5、ndexes in each coal seam,resulting in the loss of coal resources,we take the Hongshaquan Open-pit Coal Mine of Shenhua Xinjiang Energy Co.,Ltd.as the research background,taking the minimum deviation of the coal qualityindex as the objective function,taking the conditions of productivity,task quantit
6、y,stripping ratio,coal quality index and otherconditions as the constraint function,and use the ideal point method and the penalty function method to process the function,andestablish the open-pit mine coal blending model.We use the adaptive genetic algorithm to solve the coal blending model,verifyt
7、he rationality of the coal blending model.On the basis of the above research,the article designs coal blending scheme for the firstmining area of the Hongshaquan Open-pit Mine in 2021.The results show that the coal blending model can find the optimalamount of coal from each coal point to the coal re
8、ceiving point,improve the utilization rate of low-quality coal in the HongshaquanOpen-pit Mine,reduce the waste of coal resources,and maximize the economic benefits of the Hongshaquan Open-pit Mine.Key words:open-pit coal mine;deviation of coal quality index;ideal point method;penalty function metho
9、d;adaptive geneticalgorithm移动扫码阅读收稿日期:2022-07-25责任编辑:陈毓作者简介:高金龙(1987),男,新疆博尔塔拉博乐人,工程师,本科,2011 年毕业于江西理工大学,从事露天采矿技术与管理方面的工作。DOI:10.13235/ki.ltcm.2023.03.001高金龙,蔡明祥,王登龙,等.基于自适应遗传算法的露天煤矿配煤优化模型研究 J.露天采矿技术,2023,38(3):1原5.GAO Jinlong,CAI Mingxiang,WANG Denglong,et al.Research on optimization model of coal
10、blending inopen-pit coal mines based on adaptive genetic algorithm 允.Opencast Mining Technology,2023,38(3):1原5.1露天采矿技术Opencast Mining TechnologyVol.38No.3June.2023第 38 卷第 3 期2023 年 6 月次提出运用线性规划的方法,建立短期生产计划模型并求解;MORENO等1建立多个线性规划生产优化模型,同非线性模型进行对比,优化结果显著;LIU等2根据图论和网络流提出新的图论算法求解混合整数规划,并验证该算法的合理性;GILANI等
11、3充分考虑了矿物品位的不确定性,以蚁群算法为基础提出启发式近似算法可以在露天计划编制中使用;王李管等4根据矿物品位的波动,以品位偏差最小建立目标函数,实现目标规划的配矿模型。为此,以红沙泉露天煤矿为背景,通过构建钻孔数据库和带有属性的煤质模型,建立目标函数及约束方程,构建配煤模型并采用自适应遗传算法进行求解,最终求出红沙泉露天煤矿各出煤点到受煤点的最优煤量并验证了配煤模型合理性。1煤层赋存及煤质指标需求分析1)煤层赋存条件。红沙泉露天矿煤层赋存厚度大于1 m的可采煤层共11层,能够全区开采或独立矿田之内可采煤层为B0、B1、B2忆、B3、B4,大部分可采的煤层有B1、B2忆,局部可采煤层为B3
12、下。其中主采B2忆、B1煤层为:淤B2忆煤层:不稳定,整体厚度改变大、北、中为特厚煤层,南部为厚、中厚煤层,煤层厚度为2.7227.65 m,平均厚度为15.36 m;于B1煤层:基本稳定,整体厚度改变小,西、中部为特厚煤层,煤层厚度021.77 m,平均厚度为11.65 m。2)煤质指标分析。淤B2忆煤层:灰分2.64%耀36.36%,低位发热量介于18.94耀22.57 MJ/kg,整个煤层灰分西侧高于东侧,在向南开采中西侧灰分回落,低位发热量变化不大;于B1煤层:灰分4.96%耀37.35%,低位发热量介于18.64 耀22.13 MJ/kg;整个煤层从西向东灰分逐渐降低、低位发热量逐渐
13、升高。2配煤优化数学模型构建配煤过程使用包括水分、灰分、挥发分、发热量等一系列指标,以矿山需求构建多目标函数。2.1目标函数根据配煤要求及生产实际,设出煤点为i(i=1、m)、受煤点为j(j=1、n),则出煤点与受煤点灰分、低位发热量煤质指标偏差最小目标函数为:minF1(A)越nj=1移mj=1移Aijgi-gjnj=1移mi=1移Aij(1)minF2(A)越nj=1移mj=1移Aijfi-fjnj=1移mj=1移Aij(2)式中:F1(A)为煤质灰分偏差函数;F2(A)为煤质低位发热量偏差函数;n为受煤点个数;m为出煤点个数;j为某受煤点;i为某出煤点;Aij为i出煤点运到j受煤点的矿量
14、,104t;gi为出煤点煤质灰分,%;gj为受煤点煤质最大灰分,%;fi为出煤点煤质低位发热量,MJ/kg;fj为受煤点煤质最小低位发热量,MJ/kg。2.2约束条件以其它生产条件对其进行约束,使配煤结果最大化的满足矿山实际情况5-10。1)出煤点任务量约束。每个出煤点到受煤点的月任务量都有其最大、最小任务量要求:Q1臆Aij臆Q2(i=1、2、m)、(j=1、2、n)(3)式中:Q1为i出煤点到j受煤点的月最小任务量,104万t;Q2为i出煤点到j受煤点的月最大任务量,104万t。2)受煤点任务量约束。每个受煤点都需按月生产任务从出煤点接受一定范围内的煤量,其有最大、最小任务量要求:R1臆m
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