基于关键链的地下矿采掘计划编制优化方法

doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2021.04.197

摘要/Abstract

摘要：

为了解决传统地下矿采掘计划编制中存在的最短工期不可控、作业成本较高的问题，以最大化减少工期为目标，提出了一种资源约束下的采掘计划关键路径自动搜索方法。首先，根据作业之间的逻辑衔接关系自动生成采掘计划网络图，并为其添加资源约束；然后，根据工序顺序表和计划衔接表中的信息确定每个采场执行的工序，且不同工序按照不同的资源配置规则来分配优先级；最后，更新网络图，以当前作业为初始节点，采用改进的深度优先搜索算法遍历有向图，递归查找全部采掘路径，其中耗时最长的路径为关键路径，即资源约束下的最短工期。研究结果表明：运用资源约束下的关键路径自动搜索方法来实现采掘计划优化，缩短了计划编制的时间和采掘计划的工期，降低了作业成本。以乌拉特后旗紫金矿业三贵口矿山采掘计划编制为例，证明该方法能够有效优化矿山采掘计划。

关键词: 地下矿, 采掘计划编制, 关键链, 资源优化配置, 深度优先搜索算法, 网络图

Abstract:

Underground metal mineral have the characteristics that resources condition and underground conditions are complex，with diverse mining methods.Apart from this，mine production is always in an uncertain and constantly changing dynamic process.How to obtain a scientific and effective production plan quickly has always been an urgent problem for mining enterprises.In order to solve this problem，a variety of production planning methods are used in the production process of mines，such as multi-objective programming algorithm，mixed integer programming，genetic algorithm，quantum particle swarm optimization，critical path method，and so on.The risk of uncertain in production process of mines often result in fail to complete the project on time，which will have a significant influence on the reputation and income of the mining enterprises. For the purpose of solving the problem of uncontrollable shortest construction period and high operating cost existing in traditional underground mining plan preparation，an automatic search method for the critical path of mining plan under resource constraint was proposed.Firstly，a network diagram was generated automatically according to logical relationships （subsequent operations，start time，end time and process ID） between operations，and resource constraints for the chart need to be add.Then，the current process of each stope was determined according to the information in the process sequence and the plan connection table，and assigned priority to different processes according to different resource allocation priority rules.The priority of first process in every stope was assigned according to the earliest start time of the operation and resource demand intensity，and the priority of the remaining processes was determined according to the completion time of the previous process in process sequence and resource intensity.At last，the network diagram under resource constraint needs to be updated，taking current node as an initial node，an improved depth-first search algorithm was used to traverse the directed graph，and find all mining paths in current process recursively. The path that taken the longest time was critical path，which represented the current shortest completion time of the mining plan under resource constraint.The idea of critical chain was applied to the Sanguikou mine of Zijin Mining，and the result shows that the method uses for optimizing the mining plan makes full use of the advantage of critical chain management.The method not only solves the problem of resource constraint and the shortest construction period，but also shorten the time for planning and the time for mining plan.What is more，it reduces the operation cost.During the construction period，the adjustment and optimization of the mine plan were completed，and the sustainable and efficient production of the mine was realized finally.

Key words: underground mine, preparation of mining plan, critical chain, optimal allocation of resources, depth-first search algorithm, network diagram

中图分类号:

TD853

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图/表 8

图1

图2

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图5

表2

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行号	采场序号	采场编号	工序序号	开始时间	结束时间	所需资源	后继采场序号
0	57	530-5203（9-3，9）KC	1	2020/4/8	2020/4/14	3	58、59
0	57	530-5203（9-3，9）KC	2	2020/4/15	2020/4/18	3	58、59
1	58	530-5202（9-3，9）KC	1	2020/4/15	2020/4/21	3	60
1	58	530-5202（9-3，9）KC	2	2020/4/22	2020/4/27	2	60
2	59	530-5204（9-3，9）KC	1	2020/4/15	2020/4/21	2	Null
2	59	530-5204（9-3，9）KC	2	2020/4/22	2020/4/27	2	Null
3	60	530-5201（9-3，9）KC	1	2020/4/22	2020/4/28	4	61
3	60	530-5201（9-3，9）KC	2	2020/4/29	2020/5/2	3	61
4	61	530-5204（9）KC	1	2020/4/22	2020/4/27	3	62
4	61	530-5204（9）KC	2	2020/4/28	2020/5/3	2	62
5	62	530-5206（9）KC	1	2020/4/28	2020/5/3	2	65
5	62	530-5206（9）KC	2	2020/5/4	2020/5/7	2	65
6	63	530-5207（9）KC	1	2020/4/8	2020/4/13	1	64
6	63	530-5207（9）KC	2	2020/4/14	2020/4/19	3	64
7	64	530-5208（9）KC	1	2020/4/14	2020/4/19	2	65
7	64	530-5208（9）KC	2	2020/4/20	2020/4/25	2	65
8	65	530-5209（9）KC	1	2020/5/4	2020/5/9	2	66
8	65	530-5209（9）KC	2	2020/5/10	2020/5/20	3	66
9	66	530-5210（9）KC	1	2020/5/10	2020/5/15	4	67
9	66	530-5210（9）KC	2	2020/5/16	2020/5/22	4	67
10	67	530-5802（9-3，9）KC	1	2020/5/16	2020/5/20	4	Null
10	67	530-5802（9-3，9）KC	2	2020/5/21	2020/5/29	2	Null
11	68	530-5803（9-3，9）KC	1	2020/4/8	2020/4/19	2	69
11	68	530-5803（9-3，9）KC	2	2020/4/20	2020/4/26	2	69
12	69	530-5803（9-3，9）KC	1	2020/4/20	2020/5/3	2	70、71
12	69	530-5803（9-3，9）KC	2	2020/5/4	2020/5/9	4	70、71
13	70	530-5804（9-3，9）KC	1	2020/5/4	2020/5/12	2	72
13	70	530-5804（9-3，9）KC	2	2020/5/13	2020/5/22	2	72
14	71	530-5805（9-3，9）KC	1	2020/5/4	2020/5/11	3	Null
14	71	530-5805（9-3，9）KC	2	2020/5/12	2020/5/17	3	Null
15	72	530-6001（9）KC	1	2020/5/23	2020/5/27	3	73
15	72	530-6001（9）KC	2	2020/5/28	2020/6/3	2	73
16	73	530-6002（9）KC	1	2020/5/29	2020/6/5	2	Null
16	73	530-6002（9）KC	2	2020/6/6	2020/6/10	1	Null

指标	遗传算法	关键路径法	关键链
工期优化	1.2%	0	1.67%
成本	-	-	1%
有解	非劣解	有解	最优解
解决资源冲突	是	否	是
时间复杂度	O（NMMaxgen）	O（X*Y）	O（X*Y）

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