【技术实现步骤摘要】
一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法
本专利技术属于矿山智能化
，涉及一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法。
技术介绍
现有的露天多金属矿山的矿石存在多种金属品位不均匀、岩性复杂、矿石氧化程度不一，配矿计划十分困难，导致配矿计划工作复杂多变，而多目标规划模型的构建工作是重中之重，但目前，配矿计划模型目标单一，大多针对少量有限种类金属进行短期质量控制，随着选厂在多种金属品位、岩性和氧化率等方面的要求越来越苛刻，复杂的约束条件使得传统线性规划模型难以收敛，导致模型无解或求解结果无法满要求的现象频繁。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法，解决了现有技术中存在的上述不足。为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：本专利技术提供的一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法，包括以下步骤：步骤1，分别构建装载点的属性信息模型和卸载点的目标信息模型；步骤2，采用运筹学非线性多目标规划方法计算装载点到对应卸载点的任务量信息；其中，采用运筹...
【技术保护点】
1.一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，分别构建装载点的属性信息模型和卸载点的目标信息模型；/n步骤2，采用运筹学非线性多目标规划方法计算装载点到对应卸载点的任务量信息；其中，/n采用运筹学非线性多目标规划方法构建配矿模型，所述配矿模型包括以下目标和约束：碎矿站品位的目标与约束、碎矿站岩性的目标与约束、碎矿站氧化率的目标与约束、总出矿量的目标与约束、出矿点出矿量的目标与约束、收矿点收矿量的目标与约束、出矿点-收矿点矿量的目标约束、均值化处理目标与约束、破碎能力限制约束和出矿能力限制约束。/n
【技术特征摘要】
1.一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，分别构建装载点的属性信息模型和卸载点的目标信息模型；
步骤2，采用运筹学非线性多目标规划方法计算装载点到对应卸载点的任务量信息；其中，
采用运筹学非线性多目标规划方法构建配矿模型，所述配矿模型包括以下目标和约束：碎矿站品位的目标与约束、碎矿站岩性的目标与约束、碎矿站氧化率的目标与约束、总出矿量的目标与约束、出矿点出矿量的目标与约束、收矿点收矿量的目标与约束、出矿点-收矿点矿量的目标约束、均值化处理目标与约束、破碎能力限制约束和出矿能力限制约束。
2.根据权利要求1所述的一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法，其特征在于，步骤1中，所述装载点的属性信息包括每种金属的品位、氧化率和岩性；所述卸载点包括每种金属的品位、氧化率和岩性。
3.根据权利要求1所述的一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法，其特征在于，碎矿站品位的目标与约束：设有m个出矿点，分别为i＝1,2,3...,m；n个碎矿站，分别为j＝1,2,3,...,n；L种金属，分别为k＝1,2,3,...,L；则qik为第i个出矿点第n种金属的品位，xij为第i个出矿点到第j个碎矿站的供矿量，若第j个碎矿站的第k种金属期望品位为qjk，则要求配矿品位与期望品位偏差最小的目标规划如下式所示：
其中，minz_qdjk是指要求第j个碎矿站的第k种金属配矿品位和期望品位偏差最小，p1jk为第j个碎矿站第k种金属品位目标约束的用户指定优先级；和分别为相应的期望品位与实际配矿品位的正负偏差量。
4.根据权利要求1所述的一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法，其特征在于，碎矿站岩性的目标与约束：
设有w种岩性，分别为l＝1,2,3,...,w，ril为第i个出矿点第l种岩性占比，xij为第i个出矿点到第j个碎矿站的供矿量，若第j个碎矿站的第l种岩性的期望占比为rjl，则要求配矿岩性与期望岩性偏差最小的目标规划如下式所示：
其中，其中，minz_tdjl是指要求第j个碎矿站的第l中岩性的配矿岩性与期望岩性偏差最小，p2jk为第j个碎矿站第k种岩性目标约束的用户指定优先级，和分别为相应的期望占比与实际配矿占比的正负偏差量。
5.根据权利要求1所述的一种露天矿多金属配矿的多目标优化方法，其特征在于，碎矿站氧化率的目标与约束：
设oi为第i个出矿点的氧化率，xij为第i个出矿点到第j个碎矿站的供矿量，若第j个碎矿站期望氧化率为oj，则要求配矿氧化率与期望氧化率偏差最小的目标规划如下式所示：
其中，minz_odj是指要求第j个碎矿站的配矿氧化率与期望氧化...
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