|
Розробка
моделі оцінки стохастичних складових внутрішнього потенціалу технологічних
схем для розробки стратегій відновлення вуглепромислових регіонів
О.П. Круковський1,
О.Р. Мамайкін2*, В.Ю. Медяник2, Р.К. Сидоренко2,
О.О. Мартиненко2
1Інститут геотехнічної механіки ім. М.С. Полякова
Національної академії наук України, м. Дніпро, Україна
2Національний
технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна
*Відповідальний
автор: e-mаil: mamaykin@yahoo.com
Фізико-технічні проблеми
гірничого виробництва, 2023, (25), 108-125.
https://doi.org/10.37101/ftpgv25.01.009
full text (pdf)
ABSTRACT (IN UKRAINIAN)
Мета. Розробити
новий підхід, щодо оцінки стохастичних складових внутрішнього потенціалу
технологічних схем вугільних шахт, що дозволить розробити методологію
розробки стратегій відновлення вуглепромислових регіонів.
Методика.
Використано комплексний метод, який передбачає застосування критерії
прийняття рішень в умовах невизначеності; моделювання потенціалу
технологічної схеми на основі використання двох критеріїв – максимум EVA
при заданих можливостях технологічних ресурсів і мінімум витрат на
видобуток.
Результати. Задача формування потенціалу технологічних схем
шахт зводиться до відбору факторів, які б найбільш адекватно відображали
головну характеристику мережі гірничих виробок – показник внутрішнього
потенціалу, що характеризує протяжність і структуру гірничих виробок, не як
функціональну залежність, а як параметр EVA (додана вартість) – слідства
взаємодії факторів діяльності вугільної шахти в конкретних
гірничо-геологічних і технологічних умовах. Формування внутрішнього
потенціалу технологічної мережі шахти описується багатофакторним рівнянням,
складові якого продуктивність праці робітника з видобутку; річне посування
очисної лінії; коефіцієнт, що характеризує протяжність гірничих виробок і
довжину очисної лінії. Крім того, враховано той факт, що максимізація
показника «внутрішній технічний потенціал» досягається при мінімізації
«співвідношення пропускної здатності технологічних ланок», «обмеженості
потужності по фактору» і «щільністю
продуктивних потоків», відповідно. Якщо розглядати або порівнювати між
собою безліч різних варіантів, то поняття «кращий» в умовах стохастичності неоднозначно і не абсолютно, воно
залежить від того, за яким критерієм визначається. Припустимо, що були
прийняті два критерії – максимум видобутку при заданих можливостях
ресурсного потенціалу і мінімум витрат на видобуток. Очевидно, що найкращий
варіант в сенсі першого критерію не обов'язково виявиться кращим і за
другим критерієм, наприклад, якщо збільшення обсягу видобутку вимагає
додаткових інвестицій або субсидій. Таким чином, поняття «кращого» варіанту
є порівняльним або відносним, оскільки встановлюється лише те, що за
обраним критерієм цей варіант «краще» всіх, з якими він порівнювався. Але
число розглянутих варіантів завжди обмежено, тому не виключено існування
одного або декількох варіантів, які краще прийнятого.
Наукова новизна.
Розроблено модель оцінки стохастичних складових технологічних схем. Для
цього було розглянуто дві задачі: 1) мінімізації витрат на видобуток при
можливому зниженні потужності шахти в даний розрахунковий період; 2)
максимізації рівня видобутку при заданому ресурсному потенціалі. Для кожної
із моделей було наведено алгоритм прийняття рішень. Все це в комплексі
дозволило розробити рекомендації із розробки методології відновлення
вуглепромислових регіонів.
Практична значимість. Запропоновано
комплексну систему підтримки рішень, що передбачає опис алгоритму прийняття
рішень та засоби пошуку оптимальних рішень.
Ключові слова:
технологічна схема, параметр, задача, ефективність, стратегія
СПИСОК
ЛІТЕРАТУРИ
1.
Ащеулова, О.М., Хорольський, А.О., Фомичова,
Л.Я., & Почепов, В.М. (2022). Моделі та методи дослідження внутрішніх
резервів вугледобувних підприємств, 237 с.
2.
Bondarenko, V., Kovalevska, I., Sheka, I., & Sachko, R.
(2023, April). Results of research on the stability of mine workings, fixed
by arched supports made of composite materials, in the conditions of the Pokrovske Mine Administration. In IOP Conference
Series: Earth and Environmental Science (Vol. 1156, No. 1, p. 012011). IOP Publishing. doi:10.1088/1755-1315/1156/1/012011
3.
Bondarenko, V. I., Kovalevska, I. A.,
Symanovych, H. A., Sachko,
R. M., & Sheka, I. V. (2023, October). Integrated research into the stress-strain state anomalies, formed and developed in the mass under
conditions of high advance velocities of stope faces. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 1254, No. 1, p. 012062). IOP Publishing.
doi:10.1088/1755-1315/1254/1/012062
4.
Klippel, A.F., Petter, C.O., & Antunes
Jr, J.A.V. (2008). Management Innovation, a way for mining companies to
survive in a globalized world. Utilities Policy, 16(4), 332-333.
5.
Bryant, P. (2015). The
case for innovation in the mining industry. Clareo.
Chicago, EUA, 14.
6.
Gruenhagen, J.H., & Parker,
R. (2020). Factors driving or impeding the diffusion and adoption of
innovation in mining: A systematic review of the literature. Resources
Policy, 65, 101540.
7.
Aznar-Sánchez, J.A., Velasco-Muñoz, J.F., Belmonte-Ureña, L.J., & Manzano-Agugliaro, F. (2019). Innovation and
technology for sustainable mining activity: A worldwide research
assessment. Journal of Cleaner Production, 221, 38-54.
8.
Endl, A., Tost, M., Hitch, M., Moser, P., & Feiel, S. (2019). Europe's
mining innovation trends and their contribution to the sustainable
development goals: Blind spots and strong points. Resources Policy,
101440.
9.
Gruenhagen, J. H., & Parker,
R. (2020). Factors driving or impeding the diffusion and adoption of
innovation in mining: A systematic review of the literature. Resources
policy, 65, 101540. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2019.101540
10. Milanez, B., & de
Oliveira, J.A.P. (2013). Innovation for sustainable development in
artisanal mining: Advances in a cluster of opal mining in Brazil. Resources
Policy, 38(4), 427-434.
11. Zhang, L., Wang, J., & Feng, Y. (2018). Life cycle assessment
of opencast coal mine production: a case study in Yimin mining area in China. Environmental Science
and Pollution Research, 25(9), 8475-8486.
12. Betrie, G.D., Sadiq, R., Morin, K.A., & Tesfamariam,
S. (2013). Selection of remedial alternatives for mine sites: A multicriteria decision analysis approach. Journal of
environmental management, 119, 36-46.
13. Bakhtavar, E., Shahriar, K., & Mirhassani,
A. (2012). Optimization of the transition from open-pit to underground
operation in combined mining using (0-1) integer programming. Journal of
the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 112(12), 1059-1064.
14. Sabour, S.A., & Dimitrakopoulos, R. (2011). Incorporating geological and market uncertainties and operational
flexibility into open pit mine design. Journal of Mining Science,
47(2), 191-201.
15. Hrinov, V.G., Khorolskyi A.A. Improving the Process of Coal
Extraction Based on the Parameter Optimization of Mining Equipment. E3S Web
of Conferences, Ukrainian School of Mining Engineering, 2018. Vol. 60. pp.
1-10.
16. 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.
17. Iphar, M. E. L. İ. H.,
& Goktan, R. M. (2006). An application of
fuzzy sets to the diggability index rating method for surface mine equipment
selection. International journal of rock mechanics and mining sciences,
43(2), 253-266.
18. Gonen, A., Malli, T., & Kose, H.
(2012). Selection of ore transport system for a metalliferous underground
mine. Archives of Mining Sciences, 57(3), 779-785.
19. Khorolskyi, A., Hrinov, V., Mamaikin, O.,
& Fomychova, L. (2020). Research into
optimization model for balancing the technological flows at mining
enterprises. In E3S Web of Conferences (Vol. 201, p. 01030). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020101030
20. Bazaluk O, Ashcheulova
O, Mamaikin O, Khorolskyi
A, Lozynskyi V and Saik
P (2022) Innovative Activities in the Sphere of Mining Process Management. Front. Environ.
Sci. 10:878977 https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.878977
21. Salli, S., Pochepov, V., & Mamaykin,
O. (2014). Theoretical aspects of the potential technological schemes
evaluation and their susceptibility to innovations. In Progressive
Technologies of Coal, Coalbed Methane, and Ores Mining (pp. 491-496)
22. Хорольський А.О., Почепов В.М., Лапко
В.В., Салі В.С., Мамайкін О.Р. (2021). Розробка
моделі оптимізації параметрів вугільних шахт в умовах диверсифікації. Збірник
наукових праць Національного гірничого університету, (64), 99-111. https://doi.org/10.33271/crpnmu/64.099
23. Хорольський А.О., Френцель
Е.В., Мамайкін О.Р. (2021). Розробка моделі
відтворення внутрішніх резервів вугільних шахт. Збірник наукових праць
Національного гірничого університету, (65), 77-87. https://doi.org/10.33271/crpnmu/65.077
|
