Моделювання та оптимізація роботи «розумних» кар’єрних автосамоскидів

Abstract

Транспортування матеріалів у районі відкритих кар'єрів становить 50% експлуатаційних витрат. Тому необхідно вирішити проблему ефективності транспортування матеріалів, зокрема диспетчеризації вантажівок, щоб отримати найкращі правила диспетчеризації для розподілу вантажівок та вантажників. Постійна інтеграція інтелектуальних підходів в системах диспетчеризації відкритих кар'єрів (OPM) стали значним прогресом. Впровадження автономних вантажівок призвело до збільшення виробництва. Всю транспортну систему необхідно підтримувати в належному стані, щоб знизити експлуатаційні витрати. Метою цієї роботи є детальне розкриття труднощів управління автопарком у режимі реального часу. Задача диспетчеризації самоскидів на відкритих кар’єрах сформульована в задачу цілочисельного програмування для оптимального визначення кількості рейсів самоскидів від екскаватора (відвалища) до відвалища (екскаватора). Результат диспетчеризації має на меті відповісти на питання де має бути вантажівка йти таким чином, щоб цільовий показник виробництва був досягнутий з мінімальними експлуатаційними витратами. Також представлено аналітичний метод визначення оптимального розміру автопарку з використанням результатів диспетчеризації. Експерименти показали, що запропонований підхід цілочисельного програмування здатний заощадити 15,65% експлуатаційних витрат вантажівок порівняно з політикою фіксованого розподілу вантажівок у досліджуваному випадку однорідного автопарку. Також показано, що експлуатаційні витрати вантажівок можна ще більше зменшити шляхом правильного використання неоднорідного автопарку. Запропонований підхід розроблений за допомогою імітаційної та оптимізаційної моделі для вирішення задачі відправлення вантажівок використовуючи реальні даніситуації. Результат диспетчеризації має на меті відповісти на питання, куди і коли має їхати вантажівка, щоб максимізувати обсяг виробництва та забезпечити значну економію експлуатаційних витрат для гірничодобувної промисловості. У цьому дослідженні використовується моделювання дискретних подій для тестування кількох сценаріїв методів диспетчеризації вантажівок, включаючи LP-Gap, відсоток LP-Gap, багатоетапний алгоритм та алгоритм прогнозування. Результати дослідження показують, що сценарій алгоритму прогнозування дає найвищий результат щодо обсягу виробництва, продуктивності вантажників, продуктивності вантажівок.