シミュレーションによる採掘運搬システムの生産性向上

シミュレーションによる採掘運搬システムの生産性向上

概要

SPb-Giproshaht社は、国際的に事業を展開し、鉱業の設計、調達、建設プロジェクトを行うコンサルティング会社です。彼らの主力プロジェクトは、銅ニッケル硫化鉱石の最大の採掘業者の一つである鉱山会社Medvezhy Rucheyの運搬システム最適化プロジェクトです。Medvezhy Ruchey社はSPb-Giproshaht社と提携し、運搬システムのルーティングおよび採掘プロセスの最適化に使用できる鉱床の運搬シミュレーションモデルを開発しました。

ディープデポジットの活用:グローバルな動向と方針

現在までに、地球の表面近くの鉱床は実質的に使い果たされています。したがって、鉱業会社は、より深く、生産性を上げることを余儀なくされています。露天掘りで採収した原鉱物の約90%は、500メートル以上の深さの鉱山から掘り出されています。

露天掘りの深さが増すと、原料の採収がより複雑になり、さまざまな採掘車両や輸送車両で構成される運搬システムの構築が必要になりました。このようなシステムは、製造プロセスのすべての操作をカバーします。 同時に、輸送コストが増大しています: 深い露天掘りの場合、原材料のコストの60〜75%を輸送コストが占めています。

採掘作業と輸送プロセスを最適化するために、Medvezhy Ruchey社はSPb-Giproshaht社に、Medvezhy Ruchey露天掘り鉱山とZapolyarny鉱山のシミュレーションモデルの構築を委託しました。どちらの場合も、次の物流上の課題に対処するために採掘シミュレーションモデルが必要でした。

SPb-Giproshaht社のチームは、AnyLogicを鉱山モデリングソフトウェアとして、2つの個別のシミュレーションモデルを開発しました。

露天掘りシミュレーションと最適化モデル

解決策

AnyLogic 鉱山モデリング ソフトウェアを使用すると、モデルを構築する際に複数のモデリングアプローチを同時に適用できます。この場合、エージェントベースとディスクリート・イベントアプローチを使用してモデルが開発されました。

負荷の細分化と運搬最適化3Dモデル
負荷の細分化と運搬最適化3Dモデル

モデルでは、掘削機は鉱石と表土(鉱体の上と周囲にある自然の岩と土)の発掘に使用され、ダンプトラックは鉱石の輸送と表土の除去に使用されます。鉱石は、処理工場またはMedvezhy Ruchey露天掘りにある破砕・運搬施設に運ばれ、表土は投棄されます。鉱石ダンプトラックの荷下ろしは連続して行われ、異なるトラックからの表土の荷降ろしは同時に実行できます。

採掘最適化モデルの入力データは、露天掘りの最大輸送負荷期間と最大生産能力(7年目、8年目、9年目の鉱山作業)からのものでした。

輸送ネットワークは、露天掘りのサイトレイアウト計画に基づいていました。3D状況計画は、MicromineおよびGeovia Surpacソフトウェアアプリケーションからロードされた採掘作業データベースに従って設定されました。

モデルには2Dモードと3Dモードがあります。輸送ルートは、標準のAnyLogicマテリアルハンドリングシミュレーションツールを使用し、地形の特異性、鉱山の位置、表土の表面、ダンプトラック、その他のインフラストラクチャオブジェクトを考慮して開発されました。

このモデルでは、簡易実験とパラメータ変動実験の2種類の実験が可能です。

簡易実験では、事前定義されたパラメータを使用してモデルを実行します。 モデルの起動時に、鉱業年、鉱石投棄スポット、設備の量などのパラメータが設定されます。簡易実験では、事前定義されたパラメータを使用してモデルを実行します。 モデルの起動時に、採掘年、鉱石投棄スポット、設備の量などのパラメータが設定されます。結果はグラフ、図、動的テキストで表示されます: 関係する車両の数、掘削された鉱石と表土の合計(シフト間、およびシミュレーション期間全体)、および輸送プロセス他の特性。

パラメータ変動実験により、ユーザーは、モデルの動作に対する特定のパラメータのタイプと影響度を評価できます。ユーザーは必要なパラメータを選択し、選択したパラメータの値を変更する自動シミュレーション工程の数を設定します。実験結果は、さまざまなパラメータに対するモデル効率の依存性を示す図に表示されます。例えば、この実験は、輸送された表土の量がダンプトラックの数とどのように関連しているかについての洞察を提供しました。それは、必要なパフォーマンスを提供するために必要なダンプトラックの最小数を定義するのに役立ちました。

結果

露天掘り最適化モデルにより、エンジニアは次のことが可能になりました:

Zapolyarny地下鉱山シミュレーションモデル

解決策

Zapolyarnyの地下鉱山での採掘プロセスは、いくつかの特徴を持ちます。例えば、スポイルチップを生成する採掘作業は、閉じた輸送ネットワーク上で動作し、ネットワークをナビゲートするときにダンプトラックは必然的に互いに干渉します。また、フィールド開発が進むにつれ、スポイルチップの位置は、原料採収の場所とともに変化します。その結果、さまざまな開発段階で、ダンプトラックを異なる場所に配置する必要があり、多数の運搬ルートが生じます。

これらの機能により、鉱石輸送プロセスは非線形になります。 モデルを開発する際、リストされた機能を反映するためにディスクリート・イベントアプローチが選択されました。 AnyLogicマテリアルハンドリングライブラリは、輸送ネットワーク内を移動する車両が相互にどのように影響するかを反映する部品群を提供しました。

輸送ネットワークモデル
輸送ネットワークモデル

モデルは、“Path”と“Nodes”で構成されます。標準のAnyLogicオブジェクトは、既存および計画済みの鉱山建設でスケーリングされたラスター背景に表示されます。コンポーネントは、輸送ネットワークの特定のポイントで、ダンプトラックの積み下ろしポイントの位置を決定します。 このモデルでは、シミュレーションとパラメータ変動実験も利用できます。

シミュレーション実験を行う場合、採掘生産性向上モデルは、1つの作業シフト中のダンプトラックの動作を決定するパラメータで実行されます。輸送ネットワーク操作の最小時間間隔は1暦月です。各月は採掘作業の特定の領域に対応し、一方で鉱石輸送のプロセスは変わっていません。このモデルは、指定された日付に操作が実行されているエリアに関するデータベースからの情報を要求し、輸送ネットワーク内の対応するロードポイントをアクティブにします。このデータを考慮して、ダンプトラックのルートを構築し、事故を監視して排除します。

パラメータ変動実験では、年と月が変数として設定され、次の設定がパラメータとして機能します:

結果は、指定時間枠の各月の石炭生産量を示すヒストグラムで表示されます。

結果

地下鉱山モデルは、エンジニアが異なる年に望ましい実績を達成するために必要な機器の数量を計算するのに役立ちました。シミュレーション結果に基づいて、2018-2030年と2033-2047年のダンプトラックの数を2台増やし、2031年、2032年、2048年のダンプトラックを1台増やす予定です。

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