Моделирование оптимальной загрузки производственной линии горнодобывающего предприятия

Григорий Александрович Благодатский; Валерий Николаевич Борисов; Максим Михайлович Горохов

doi:10.22213/2410-9304-2024-2-26-31

Авторы

Г. А. Благодатский ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
В. Н. Борисов ООО «Федорово Минералз»
М. М. Горохов ИжГТУ имени М. Т. Калашникова; Научно-исследовательский институт Федеральной службы исполнения наказаний

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2024-2-26-31

Ключевые слова:

задача о смесях, математическая модель, иерархия, планирование, ранжирование

Аннотация

Статья посвящена вопросам моделирования оптимальной загрузки производственной линии горнодобывающих предприятий. Вопросы, связанные с переходом на альтернативные варианты выполнения производственных планов, рассматриваются в большом количестве работ. В данном исследовании предлагается математическая модель для формирования оптимального плана смеси сырья месторождений горнодобывающего предприятия. Для ее построения выбран метод многокритериального ранжирования альтернатив по интегральному показателю эффективности с последующим решением задачи определения оптимального плана смеси сырья месторождений. В статье предложен подход к определению оптимального плана загрузки производственной линии горнодобывающего предприятия на основе создания смеси руд с наибольшей полезностью. Ценность конкретного месторождения определяется по множеству факторов, среди которых удаленность от производственной линии, содержание руды в породе, объем месторождения. В работе показано, что организация разработки конкретного месторождения может быть реализована на основе решения задач линейного программирования. Иерархия содержит три уровня: цель системы; факторы, оказывающие влияние на привлекательность месторождения (это содержание металла, объем месторождения, транспортная доступность); альтернативы (непосредственно месторождения сырья). Положим, что необходимо найти максимум эффективности использования смеси руд указанных месторождений. На задачу наложены ограничения по ресурсам: фонд рабочего и машинного времени, количество реактива первого типа, количество реактива второго типа. Состав вектора ограничений может быть задан в зависимости от ценности ресурсов. В ходе исследования установлено, что оптимальный план реализуется при полном использовании ресурсов первого и второго типа и 53-процентном уровне использования третьего ресурса. Несмотря на низкую интегральную оценку ценности сырья четвертого месторождения, что в основном определено низким содержанием руды в породе относительно других месторождений, рекомендуется максимальное ее использование, что в свою очередь определяется низкой ресурсоемкостью извлечения руды из этой породы.

Биографии авторов

Г. А. Благодатский, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

доктор технических наук, доцент

В. Н. Борисов, ООО «Федорово Минералз»

аспирант

М. М. Горохов, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова; Научно-исследовательский институт Федеральной службы исполнения наказаний

доктор физико-математических наук, профессор

Библиографические ссылки

Заварухин В. П., Клеева Л. П. Система оценки результативности НИОКТР как основа мониторинга научно-технологической сферы // Экономика науки. 2023. Т. 9, № 1. С. 56-66. DOI 10.22394/2410-132X-2023-9-1-56-66.

Куликова Е. Ю., Баловцев С. В., Скопинцева О. В. Комплексная оценка геотехнических рисков в шахтном и подземном строительстве // Устойчивое развитие горных территорий. 2023. Т. 15, № 1 (55). С. 7-16. DOI 10.21177/1998-4502-2023-15-1-7-16.

Корнеенко В. П. Методы выбора медианы ранжирования согласованности экспертных оценок по критерию близости в ранговой шкале // Управление большими системами: сборник трудов. 2023. № 103. С. 135-170. DOI 10.25728/ubs.2023.103.6.

Ранжирование сенсорных характеристик пищевых продуктов с помощью нейронных сетей / И. Ю. Резниченко, А. В. Шафрай, Н. Ю. Рубан, Т. А. Донченко // Пищевая промышленность. 2023. № 3. С. 97-101. DOI 10.52653/PPI.2023.3.3.020.

Кораблев Ю. А., Лосева Д. М., Шестопалов М. Ю. Прогнозирование потенциально возможных неисправностей технической системы на основе нечетких графов и нечетких когнитивных карт // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2023. № 3. С. 46-51.

Лубенцов А. В. Синтез модели получения характеристик эффективности комплексной системы безопасности на базе метода анализа иерархий // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11, № 1 (40). С. 12-13. DOI 10.26102/2310-6018/2023.40.1.030.

Мельников А. В., Четверикова А. И. Модели принятия решений при оперативном управлении силами и средствами органов внутренних дел // Вестник Воронежского института МВД России. 2023. № 1. С. 40-47.

Квятковская И. Ю., Тхи Хуен Ч. Во, Чан К. Т. Модель и алгоритм поддержки принятия решения по выбору продуктов для рекомендации пользователю на основе метода анализа статистической импликации // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 2. С. 116-124. DOI 10.24143/2072-9502-2023-2-116-124.

Смерчинская С. О., Яшина Н. П. Декомпозиция задачи принятия решений на уровни предпочтения мажоритарного графа // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2023. № 1. С. 106-122. DOI 10.31857/S0002338823010109.

Djuricic I. D. Application of Cube IQ software and multicriteria optimization models for the selection of vehicles for the transport of goods in the Serbian Armed Forces // Military Technical Courier. 2023. Vol. 71, no. 2. P. 257-295. DOI 10.5937/vojtehg71-42298.

Подоплелова Е. С. Анализ методов многокритериального принятия решений на примере задачи ранжирования // Известия ЮФУ. Технические науки. 2023. № 3(233). С. 118-125. DOI 10.18522/2311-3103-2023-3-118-125.

Пупков К. А., Воронов Е. М., Карпунин А. А. Оптимальное управление многообъектными многокритериальными системами, структурный синтез и иерархическое уравновешивание в интеллектуальных системах управления // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования. 2010. № 4. С. 73-78.

Митягина М. Н., Назаревич С. А. Применение метода априорного ранжирования при оценке уровня готовности технологии в сложной технической системе // Системный анализ и логистика. 2023. № 2 (36). С. 45-53. DOI 10.31799/2077-5687-2023-2-45-53.

Туленков М. С. Метод экспертных оценок промышленного предприятия // Интернаука. 2023. № 5-3(275). С. 42-44.

Методика расчета трудоемкости разработки судовых компрессорных станций с использованием аналога на основе ранжирования технических характеристик / Л. Г. Кузнецов, А. В. Бураков, Д. А. Грибанов, Р. Р. Хотский // Морской вестник. 2023. № 2 (86). С. 65-67.

Анализ эффективности предприятий по производству автокомпонентов на современном этапе развития / Ф. Ф. Юрлов, И. Д. Андрианова, В. В. Титов, А. Ф. Плеханова // Развитие и безопасность. 2023. № 2 (18). С. 50-60. DOI 10.46960/2713-2633_2023_2_50.

Зеленковская Н. В. Методическое обеспечение санации промышленных предприятий // Новости науки и технологий. 2023. № 1 (64). С. 48-53.

Цукерман В. А., Горячевская Е. С. Оценка промышленного потенциала горнодобывающего сектора арктических регионов России // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2023. Т. 26, № 2 (80). С. 38-54. DOI 10.37614/2220-802X.2.2023.80.003.

Основные тенденции в развитии минерально-сырьевой базы ПАО "Газпром" и подходы к планированию ее развития / Л. В. Эдер, Г. В. Зубарев, Ю. И. Заболотная [и др.] // Газовая промышленность. 2023. № S2(849). С. 44-48.

Беркутова Т. А., Мищенкова О. В., Якимович Б. А. Повышение эффективности рыночной деятельности предприятий на основе управления изменениями // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. 2023. Т. 33, № 1. С. 9-20. DOI 10.35634/2412-9593-2023-33-1-9-20.

Математическая модель выбора поставщика металлообрабатывающего оборудования в условиях необходимости достижения технологического суверенитета / О. В. Логиновский, А. А. Максимов, М. В. Щемлев, А. М. Богер // Системы управления и информационные технологии. 2023. № 2 (92). С. 86-92.