CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP LỰA CHỌN ĐỒNG BỘ THIẾT BỊ CHO MỎ LỘ THIÊN
2.2 Phân loại và đặc điểm của các phương pháp lựa chọn đồng bộ thiết bị
2.2.2 Nhóm các phương pháp dựa trên việc nghiên cứu các hoạt động của thiết bị trong đồng bộ
2.2.2.1. Phương pháp qui hoạch tuyến tính:
Ứng dụng qui hoạch tuyến tính trong việc lựa chọn thiết bị khai thác mỏ lộ thiên chủ yếu giải quyết vấn đề ấn định các thiết bị vận tải tới các vị trí xúc bốc trên mỏ. Nói cách khác, phương pháp này cho phép trả lời câu hỏi vị trí của các máy xúc nên ở đâu và cần có bao nhiêu ô tô phục vụ cho các máy xúc này để đảm bảo cho đồng bộ hoạt động hiệu quả và năng suất.
Mục tiêu của mô hình qui hoạch tuyến tính là lựa chọn các thiết bị vận tải cho các vị trí máy xúc làm việc khác nhau trong mỏ sao cho với cùng một thời gian như nhau thì đồng bộ đó có chi phí là thấp nhất. Một mô hình tổng quát được Lambert và Mutmansky đề xuất năm 1973 như sau:
∑∑i j CijXij ⇒ Min
Với các ràng buộc: ∑∑ ≤ ≥
i j Aij1Xij hoặc B1
∑∑ ≤ ≥
i j Aij2Xij hoặc B2 (2.18)
………
∑∑ ≤ ≥
i j AijkXij hoặc Bk
Trong đó:
i - ký hiệu biểu thị sự phối hợp, i = 1, 2, … , n;
j - ký hiệu biểu thị vị trí máy xúc, j = 1, 2, …, m;
k - ký hiệu biểu thị số ràng buộc;
Xij - sử dụng sự phối hợp thứ i tại vị trí máy xúc thứ j (có giá trị bằng 0 hoặc 1);
Cij - chi phí một ca khi sử dụng sự phối hợp thứ i tại vị trí máy xúc thứ j;
Aijk - hệ số khi sử dụng sự phối hợp thứ i tại vị trí máy xúc thứ j trong mối ràng buộc thứ k;
Bk - giới hạn của ràng buộc thứ k.
2.2.2.2. Phương pháp mô phỏng:
Các mô hình mô phỏng được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp mỏ cho việc phân tích các hệ thống khai thác phức tạp với các điều kiện thực tế của mỏ. Đây là một quá trình, mà thông qua các mô hình, có thể tạo nên hình dáng các thiết bị đồng dạng hoặc như thật, sau đó sẽ sử dụng chúng thực hiện các nghiên cứu thực nghiệm để thu được các thông số trong quá trình hoạt động của cả hệ thống được mô hình này. Điều này cho phép người sử dụng có thể quan sát mọi hoạt động của hệ thống một cách tỷ mỷ và sau đó có thể phân tích, đánh giá quá trình đồng bộ của các thiết bị khi phối hợp làm việc với nhau. Các đặc tính động học của thiết bị trong quá trình hoạt động đều có thể được mô hình bằng cách mô phỏng như ở trên. Các ngôn ngữ mô phỏng chuyên dụng thường được sử dụng như GPSS/H, Simscript, SLAM, DYNAMO,… Ngoài ra, cũng có thể viết các chương trình mô phỏng này bằng các ngôn ngữ máy tính như Fortran, C, Pascal,…
Để mô phỏng đồng bộ máy xúc - ô tô, trước tiên cần xác định được các dữ liệu như thời gian chu kỳ của các thiết bị và sự phân bố thống kê các thông số làm việc của thiết bị. Các phân bố này được thu thập bằng cách quan sát thực tế ngoài thực địa. Các chương trình máy tính sẽ tạo ra các số ngẫu nhiên được phân bố theo các số liệu xác định ban đầu. Ví dụ, việc tạo ra các số ngẫu nhiên theo qui luật phân bố chuẩn có giá trị như sau:
XN = μN + RNσN (2.19)
Trong đó: XN - biến số phân bố chuẩn với giá trị trung bình là μN và phương sai là σ2N; RN – một số ngẫu nhiên không đổi nằm giữa 0 và 1.
Các số ngẫu nhiên này sau đó sẽ được dùng để tạo ra các thời gian có liên quan tới các sự kiện trong hệ thống. Sự phân bố này cho phép lựa chọn các khoảng thời gian tương ứng với quá trình hoạt động xác định của các thiết
bị trong đồng bộ. Trong khai thác lộ thiên, thường sử dụng các mô hình mô phỏng rời rạc. Quá trình mô phỏng này bắt đầu từ một sự kiện này tới một sự kiện khác nối tiếp nhau trong quá trình hoạt động của hệ thống.
2.2.2.3. Phương pháp sử dụng thuật toán xếp hàng:
Các mô hình dựa trên thuật toán xếp hàng chủ yếu dùng để ấn định các ô tô phối hợp với các máy xúc hoạt động trong mỏ. Hình 2.4 minh họa một mạng đồng bộ máy xúc - ô tô được xem xét bằng mô hình của thuật toán xếp hàng. Trong hệ thống này, ô tô được coi như những “khách hàng” di chuyển giữa các “trung tâm dịch vụ” là máy xúc, đường vận tải, bãi thải, kho chứa, trạm nghiền,… Các mô hình sẽ ước tính thời gian chờ đợi tại các máy xúc, bãi thải,… cũng như việc sử dụng các thiết bị trong quá trình hoạt động này. Các kết quả sẽ giúp cho nhà quản lý mỏ lựa chọn được máy xúc và ô tô hợp lý cũng như số lượng ô tô tối ưu.
Hình 2.3. Mô hình thuật toán xếp hàng của đồng bộ máy xúc - ô tô Thời gian phục vụ tại các dịch vụ trên được coi là tuân theo qui luật phân bố hàm mũ. Sau khi tính toán việc sử dụng thiết bị và thời gian chu kỳ của chúng, nhờ sự hỗ trợ của thuật toán xếp hàng, số ô tô cần thiết (N) đảm
bảo giảm tối đa tổng chi phí sản xuất đơn vị (C) được Carmichael đề xuất năm 1987 có mối quan hệ như sau:
C = (C1 +C2N) / (Đơn vị sản xuất x V) , đ/phút (2.20) Trong đó:
V - dung tích ô tô; tấn
C1 - chi phí sản xuất của máy xúc trên một đơn vị thời gian; đ/phút.
C2 - chi phí sản xuất trung bình của ô tô trên một đơn vị thời gian;
đ/phút.
Ứng với mỗi một chi phí sản xuất đơn vị, sẽ tìm được một số lượng ô tô tương ứng khác nhau. Dựa trên việc so sánh các chi phí sản xuất này, có thể tìm được số lượng ô tô tối ưu phục vụ cho máy xúc hoạt động trên mỏ.
2.2.2.4- Phương pháp sử dụng thuật toán Monte Carlo:
Các phương pháp Monte Carlo là một lớp các thuật toán để giải quyết nhiều bài toán theo kiểu không tất định, thường bằng cách sử dụng các số ngẫu nhiên. Một ứng dụng cổ điển của phương pháp này là việc tính tích phân xác định, đặc biệt là các tích phân nhiều chiều với các điều kiện biên phức tạp.
Phương pháp Monte Carlo có một vị trí hết sức quan trọng trong nhiều ngành khoa học, có ứng dụng bao trùm nhiều lĩnh vực. Các phương pháp này đặc biệt hiệu quả khi giải quyết các phương trình vi-tích phân.
Trong toán học, thuật toán Monte Carlo là phương pháp tính bằng số hiệu quả cho nhiều bài toán liên quan đến nhiều biến số mà không dễ dàng giải được bằng các phương pháp khác, chẳng hạn bằng tính tích phân. Hiệu của của phương pháp này, so với các phương pháp khác, tăng lên khi số chiều
của bài toán tăng. Monte-Carlo cũng được ứng dụng cho nhiều lớp bài toán tối ưu hóa.
Nhiều khi, phương pháp Monte Carlo được thực hiện hiệu quả hơn với số giả ngẫu nhiên, thay cho số ngẫu nhiên thực thụ, vốn rất khó tạo ra được bởi máy tính. Các số giả ngẫu nhiên có tính tất định, tạo ra từ chuỗi giả ngẫu nhiên có quy luật, có thể sử dụng để chạy thử, hoặc chạy lại mô phỏng theo cùng điều kiện như trước. Các số giả ngẫu nhiên trong các mô phỏng chỉ cần tỏ ra "đủ mức ngẫu nhiên", nghĩa là chúng theo phân bố đều hay theo một phân bố định trước, khi số lượng của chúng lớn.
Phương pháp Monte Carlo thường thực hiện lặp lại một số lượng rất lớn các bước đơn giản, song song với nhau; một phương pháp phù hợp cho máy tính. Kết quả của phương pháp này càng chính xác (tiệm cận về kết quả đúng) khi số lượng lặp các bước tăng.
Trong khai thác mỏ, vận tải là khâu kết nối chính giữa hai khâu xúc bốc và đổ thải. Cả ba khâu này kết hợp với nhau tạo thành hệ thống. Hệ thống này được đặc trưng bởi sự kết hợp giữa kiểm kê, đường đợi, bố trí, và quá trình thay đổi vị trí. Hiệu quả các hệ thống vận tải chỉ có thể được xác định qua sự xem xét chi tiết các quá trình trong một khung phân tích hệ thống.
Ứng dụng phương pháp Monte Carlo trong phân tích hệ thống mẫu, để đảm bảo cả về việc liên tục và đạt hiệu quả thì thường quan tâm tới hai hệ thống liên quan nội bộ với nhau - xúc bốc và thải. Đã có khá nhiều ứng dụng công nghệ được áp dụng trong hệ thống chuyển tải vật liệu khai thác. Từ khi hệ thống máy xúc – ô tô phổ biến hầu hết trong khai thác mỏ, nhiều mô hình máy tính nghiên cứu vấn đề này đã được thực hiện. Thấy được tầm quan trọng và thích hợp trong phân tích hệ thống chuyển tải, ứng dụng phương pháp này
sẽ đưa ra các mô phỏng rõ ràng các vấn đề mô hình hoá, khả năng phân phối, mẫu Monte carlo…