自然崩落法放矿计划编制方法技术

本发明专利技术公开了一种自然崩落法放矿计划编制方法，首先计算放矿水平上全部放矿点的担负矿量并进行品位估值，得到所述担负矿量

【技术实现步骤摘要】
自然崩落法放矿计划编制方法
本专利技术属于矿床开采
，尤其涉及一种自然崩落法放矿计划编制方法。
技术介绍
以往自然崩落法放矿控制和计划编制方法，主要考虑崩落矿岩流动，以此保证均匀出矿和矿岩接触面平稳下降，从而降低矿石损失贫化，对自然崩落法放矿起到了一定的积极作用，但是没有考虑出矿的品位均衡问题，使得出矿缺乏品位控制的科学依据，致使送往选场的矿石品位波动过大，使选矿工艺复杂，成本增加。从矿山生产效率和效益的角度出发，需要兼顾考虑出矿量和出矿品位。
技术实现思路
本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术的目的之一在于提供一种考虑出矿品位均衡的自然崩落法放矿计划编制方法。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：一种自然崩落法放矿计划编制方法，包括如下步骤：S1：计算放矿点的担负矿量和品位估值，得到放矿点担负矿量和矿柱分层品位分布；S2：计算活动放矿点的存窿矿量和可放矿量S3：建立自然崩落法出矿品位均衡的放矿计划编制数学模型，所述数学模型中目标函数是确保日出矿品位波动值在合理范围内，模型的约束变量包括每日出矿量、排产指数和存窿矿量；S4：使用遗传算法求解S3步骤得到的数学模型，求解得到出矿品位均衡的放矿计划，进而编制放矿计划。进一步的，所述存窿矿量通过公式计算得到，可放矿量由公式确定，其中pd表示所述放矿点的排产指数，其取值满足0.125≤Pd≤0.167，di为所述放矿点的放矿指数，k'out为所述放矿点已放矿量。进一步的，所述数学模型中活动放矿点d的集合为D，活动放矿点数量为n，矿石有用元素e的集合为E，选厂对矿石的要求品位为选厂每天对矿量的要求为M，所述数学模型的目标函数为所述目标函数中Gd，e为对应放矿点有用元素e的品位，变量约束条件为，Gd，e≥0，每日出矿量M、排产指数和存窿矿量之间满足进一步的，所述担负矿量通过几何法或者三维建模方法得到，矿柱分层品位用距离幂或者地质统计学方法计算得到。进一步的，所述遗传算法采用二进制和实数混合编码。进一步的，放矿点出矿定位向量y采用二进制编码，其余参数采用十进制编码，y用来确定出矿量在可放矿量数组中的位置。进一步的，所述遗传算法的遗传算子包括选择算子、交叉算子和变异算子。进一步的，为一整数数组，数组元素增值取5进一步的，所述遗传算法的选择操作采用轮盘赌选择，交叉概率100％，变异概率0.1％。进一步的，所述遗传算法的迭代收敛条件为日出矿品位的波动值在目标范围之内。与现有放矿计划编制技术相比，本专利技术可以在保证出矿量的基础上确保日出矿品位在合理范围内，降低选矿药剂更换频次和复杂性，降低成本，增加矿山采选企业效益。附图说明图1为本专利技术的流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参见图1，一种自然崩落法放矿计划编制方法，通过调节活动放矿点的出矿量，实现日出矿品位均衡的放矿计划。首先计算放矿水平上全部放矿点的担负矿量并进行品位估值，得到所述担负矿量及分层矿量的品位分布；计算活动放矿点的存窿矿量和可放矿量建立基于出矿品位均衡的自然崩落放矿计划编制的数学模型，模型中目标函数是确保日出矿品位波动趋于小值，约束变量包括每日出矿量、排产指数和存窿矿量等；使用遗传算法二进制与实数混合编码，在所述编码方案基础上设计选择、交叉和变异算子，通过调节活动放矿点的出矿量进行迭代求解得到出矿品位均衡的放矿计划，求解得到出矿品位均衡的放矿计划，进而编制放矿计划，即每日活动放矿点的放矿量和出矿品位，确保放矿满足出矿量和出矿品位的要求。其中，所述放矿点存窿矿量通过公式计算得到，di为所述放矿点的放矿指数，k'out为所述放矿点已放矿量；可放矿量由公式确定，其中pd表示所述放矿点的排产指数，其取值满足0.125≤Pd≤0.167，为一整数数组，数组元素增值取5。数学模型中活动放矿点d的集合为D，活动放矿点数量为n，矿石有用元素e的集合为E，选厂对矿石的要求品位为选厂每天对矿量的要求为M，数学模型的目标函数为：所述目标函数中Gd，e为对应放矿点有用元素e的品位，变量约束条件为，Gd，e≥0，每日出矿量M、排产指数和存窿矿量之间满足放矿点的担负矿量通过几何法或者三维建模方法得到，矿柱分层品位用距离幂或者地质统计学方法计算得到。遗传算法采用二进制和实数混合编码，其中放矿点出矿定位向量y采用二进制编码，其余参数采用十进制编码，y用来确定出矿量在可放矿量数组中的位置。遗传算法的遗传算子包括选择算子、交叉算子和变异算子。选择操作采用轮盘赌选择，交叉概率100％，变异概率0.1％。本遗传算法的迭代收敛条件为日出矿品位的波动值在目标范围之内。本专利技术首先放矿点对应的担负矿量和分层品位用距离幂或者地质统计学方法计算得到，即在均匀放矿的基础上，对每个出矿点的计划矿量进行微调，使得在出矿量在允许的范围内变化时，出矿品位的波动在期望值范围内，既满足均匀放矿的要求，又满足选厂对出矿品位均衡的要求。这种方法需要考虑的因素有月计划目标矿量、目标品位、拉底现状、拉底速度、放矿点状态、放矿点数量以及月计划出矿量和日计划出矿量，其中月计划出矿量和日计划出矿量作为输出，其余变量为输入或者约束，并且日计划出矿量需要与主要出矿设备能力相关联，必须是设备能力的整数倍。从数学角度看，考虑出矿品位均衡的自然崩落法放矿计划是一个混合整数规范问题。从矿山放矿计划实际需求出发，提炼该方法求解的混合整数规范模型。与现有放矿计划编制技术相比，本专利技术可以在保证出矿量的基础上确保日出矿品位在合理范围内，降低选矿药剂更换频次和复杂性，降低成本，增加矿山采选企业效益。上述实施例仅仅是清楚地说明本专利技术所作的举例，而非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里也无需也无法对所有的实施例予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本专利技术的保护范围之中。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自然崩落法放矿计划编制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：计算放矿点的担负矿量和品位估值，得到放矿点担负矿量

【技术特征摘要】
1.一种自然崩落法放矿计划编制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：计算放矿点的担负矿量和品位估值，得到放矿点担负矿量和矿柱分层品位分布；S2：计算活动放矿点的存窿矿量和可放矿量S3：建立自然崩落法出矿品位均衡的放矿计划编制数学模型，所述数学模型中目标函数是确保日出矿品位波动值在合理范围内，模型的约束变量包括每日出矿量、排产指数和存窿矿量；S4：使用遗传算法求解S3步骤得到的数学模型，得到出矿品位均衡的放矿计划，进而编制放矿计划。2.根据权利要求1所述的自然崩落法放矿计划编制方法，其特征在于：所述存窿矿量通过公式计算得到，可放矿量由公式确定，其中pd表示所述放矿点的排产指数，其取值满足0.125≤Pd≤0.167，di为所述放矿点的放矿指数，k'out为所述放矿点已放矿量。3.根据权利要求2所述的自然崩落法放矿计划编制方法，其特征在于：所述数学模型中活动放矿点d的集合为D，活动放矿点数量为n，矿石有用元素e的集合为E，选厂对矿石的要求品位为选厂每天对矿量的要求为M，所述数学模型的目标函数为所述目标函数中Gd，e为对应放矿点有用元素e的品位，变量约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱忠华，代碧波，蒲成志，杨仕教，
申请(专利权)人：南华大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43