автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модели и методы оптимизации ресурсосберегающих процессов горно-обогатительных комбинатов

кандидата технических наук
Петров, Михаил Геннадьевич
город
Москва
год
2006
специальность ВАК РФ
05.13.06
цена
450 рублей
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Модели и методы оптимизации ресурсосберегающих процессов горно-обогатительных комбинатов»

Автореферат диссертации по теме "Модели и методы оптимизации ресурсосберегающих процессов горно-обогатительных комбинатов"

На правах рукописи

Петров Михаил Геннадьевич

УДК 622.7:658.5.011.56

МОД ЕЛИ И МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩИХ ПРОЦЕССОВ ГОРНО-ОБОГАТИТЕЛЬНЫХ КОМБИНАТОВ

Специальность 05.13.06 "Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)"

Автореферат д иссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2006

Работа выполнена в Московском государственном горном университете

Научный руководитель доктор технических наук» профессор ФЕДУНЕЦ НИНА ИВАНОВНА

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор ПЕВЗНЕР ЛЕОНИД ДАВИДОВИЧ кандидат технических наук БУТЯНОВ ДМИТРИЙ ВЛАДИМИРОВИЧ

Ведущее предприятие - ФГУП институт Гипроуглеавтоматизация

Защита диссертации состоится "9 " ^^ 2006 г. в 1 ('час. на заседании диссертационного совета Д 212.128.07 при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, Москва, Ленинский проспект, д.6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного горного университета

Автореферат разослан" 3» ±0 2006г.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор технических наук, КУБРИН СЕРГЕЙ СЕРГЕЕВИЧ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы.

Горнорудные предприятия являются энергоемкими потребителями, при этом доля энергетической составляющей в себестоимости продукции колеблется от 12% до 30%. В связи с переходом на рыночные отношения и опережающим ростом стоимости энергоресурсов по сравнению с ростом цен на концентрат стратегической задачей предприятий горно-обогатительного комплекса стали реструктуризация и обновление производства, направленные на энергосбережение, внедрение энерго- и ресурсосберегающих технологий и оборудования. Изменение приоритетов в потреблении энергоресурсов и режимов работы технологического оборудования и сложность задач управления повлекли за собой глубокие структурные изменения в энергетическом хозяйстве предприятий.

Улучшение технико-экономических показателей работы горнорудных предприятий требует эффективного энергопотребления, обеспечение которого возможно только на основе изучения его закономерностей, повышения научной обоснованности и точности плановых значений и норм расхода энергоресурсов, оптимального управления режимами энергопотребления.

Большой вклад в исследование проблем эффективного энергопотребления внесли видные российские и зарубежные ученые: Вейц В.И., Тайц A.A., Гофман И.В., Авилов-Карнаухов Б.Н., Олейников В.К., Кудрин Б.И., Никифоров Г.В., Ляхомский A.B., Щуцкий В.И., Кузнецов Н.М. и др.

В условиях рыночной экономики традиционные задачи управления энергопотреблением — учет, нормирование и планирование — качественно меняются, и появляются новые задачи, связанные с оптимальным управлением режимами энергопотребления и анализом эффективности энергоиспользования по минимуму расхода энергоресурсов и др. Встает задача оптимизации использования энергоресурсов технологическим оборудованием и всем предприятием в целом, т.е. повышения эффективности рационального использования энергоресурсов за счет оптимального управления режимами энергопотребления.

Большой вклад в исследование проблем оптимального управления технологическими процессами на промышленных предприятиях внесли видные российские и зарубежные ученые: Трапезников В.А., Пугачев B.C., Фельдбаум A.A.,

Солодовников В.В., Федунец Н.И., Ротач В .Я. Калман Р., Беллман Р., Джури Э., Вебер У. и др.

Целью исследований диссертационной работы является разработка нового подхода к решению задачи оптимального управления режимами электропотребления и эффективного использования электроэнергии.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• Анализ особенностей электропотребления технологических процессов горно-обогатительного производства.

• Исследование и выбор методов для определения значимых технологических факторов, влияющих на различные режимы электропотребления.

• Определение зависимостей между технико-экономическими показателями и основными технологическими факторами обогатительного производства на базе вероятностно-статистических методов.

• Разработка нового подхода к построению информационной системы оптимального управления электропотреблением (ИСОУЭП) горнообогатительного производства.

• Разработка математических моделей оптимального управления ^.¿ктро-потреблением горно-обогатительным комбинатом, учитывающих выявленные зависимости технико-экономических показателей от основных технологических факторов.

• Разработка объектно-ориентированной модели и инструментальных средств для реализации и внедрения разработанного подхода оптимального управления электропотреблением.

Идея работы заключается в том, что повышение эффективности использования электроэнергии может быть достигнуто на основе изучения зависимостей электропотребления от технологических факторов, исследования взаимосвязей между ними и многокритериальной оптимизации режимов электропотребления.

Методы исследования. При получении теоретических результатов в работе использовались: методы системного анализа и исследования операций, теории вероятности и математической статистики, метод факторного анализа, методы линейного и нелинейного программирования, метод штрафных функций, некоторые разделы математического анализа и теории игр. При исследовании про-

цессов электропотребления использовались методы теории электрических и электромеханических систем, сочетающихся с компьютерным моделированием и экспериментальными исследованиями режимов электропотребления технологическим оборудованием и использованием стандартных инструментальных пакетов и Программ МАТНСЛЭ, МАТЛАВ, ЭТАП БЛСЛ.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Методами корреляционного и факторного анализа выявлен ряд технологических факторов, оказывающих значимое влияние на элеюропотребление горно-обогатительного комбината, которые до настоящего времени не принимались во внимание при исследовании технологических процессов.

2. Определен нелинейный характер зависимости технико-экономических показателей обогатительного производства от технологических факторов при управлении электропотреблением. Учет нелинейного характера зависимости существенно повышает эффективность использования электроэнергии на горно-обогатительных комбинатах, которые ранее учитывали только линейный характер.

3. Разработан новый подход к управлению электропотреблением на обогати^ тельной фабрике горно-обогатительного комбината, состоящий из пяти основных этапов. Новый подход, в отличие от существующих, базируется на большем числе технологических факторов, учитывает нелинейный характер зависимости электропотребления от выявленных технологических факторов, что позволяет снизить потребление электроэнергии и повысить производительность обогатительной фабрики.

4. В рамках нового подхода разработаны математические модели информационной системы оптимального управления электропотреблением (ИСОУЭП) на базе методов многокритериальной оптимизации, теории игр и линейного программирования, которые учитывают вероятностный нелинейный характер изменения режимов работы оборудования на горно-обогатительных комбинатах и позволяют оптимизировать ресурсосберегающие процессы на ГОКах.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждаются корректным использованием стати-

стических методов, методов многокритериальной оптимизации, компьютерного моделирования, а также положительными результатами экспериментальных исследований зависимостей технико-экономических показателей от технологических факторов.

Научная значимость диссертации состоит в разработке нового подхода к оптимальному управлению электропотреблением на обогатительной фабрике горно-обогатительного комбината на основе выявленных нелинейных закономерностей изменения технологических факторов, не учитывавшихся при исследовании режимов электропотребления.

Практическая значимость диссертации состоит в разработке инструментальных средств на базе объектно-ориентированного моделирования, позволяющих разработать систему оптимального управления электропотреблением на любой программно-аппаратной платформе и максимально упростить комплекс работ по адаптации, администрированию и сопровождению пакета прикладных программ, что имеет большое значение при современном разнообразии систем и решений на отечественных горнорудных предприятиях.

Реализация и внедрение результатов. Результаты диссертации внедрены в ОАО "Лебединский ГОК". Разработанные модели и инструментальные средства позволяют повысить эффективность работ по построению ИСОУЭП, базирующихся на распределенных вычислительных системах. Результаты работы используются в учебном процессе на кафедре АСУ МГГУ как раздел лекций в дисциплине "Системы реального времени" при подготовке специалистов по специальности 230102, а также в дисциплине "Моделирование сложных систем" при подготовке магистров по направлению 552800 "Информатика и вычислительная техника".

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на международных научных симпозиумах "Неделя горняка-2005" и "Неделя горняка-2006", а также на техническом совете Лебединского ГОКа и научных семинарах кафедр "Автоматизированные системы управления" и "Электрификация и энергоэффективность горных предприятий" Московского государственного горного

университета. Кроме того, основные результаты работы являются составляющей частью отчетов "Установление энергетических характеристик технологических процессов обогащения для управления повышением энергоэффективности" и "Систематизация факторных моделей и установление областей рационального электропотребления процессов обогащения для повышения энергоэффективности" для ОАО "Лебединский ГОК".

Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 научные работы.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 112 наименований, содержит 16 таблиц и 21 рисунок.

Автор диссертации благодарит профессора, д.т.н. Ляхомского Александра Валентиновича за внимание, проявленное к рассматриваемой тематике, а также помощь в проведении исследований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Общей проблемой современных горнорудных предприятий является изменение условий добычи руды и уменьшение содержания полезного компонента в ней, что ведет к повышенному расходу энергоресурсов и значительно повышает стоимость конечной продукции.

При работе горно-обогатительных предприятий используется большое количество разнообразных энергоресурсов, таких как: электричество, природный газ, вода, дизельное топливо, бензин, мазут и др. При этом доля использования электричества в стоимостной оценке энергозатрат может достигать 70%. Следовательно, обеспечивая эффективность электропотребления можно добиться большего эффекта в общей энергоэффективности предприятия, нежели в случае повышения эффективности использования других ресурсов.

Переход к новым экономическим отношениям, помимо традиционных задач управления электропотребленнем (учет, нормирование, планирование), выявил и принципиально новые, связанные с анализом эффективности оборудования и

режимов работы, оптимизацией и оперативным управлением технологическим процессом и др. Без решения всего комплекса этих проблем невозможно осуществить эффективное использование электрической энергии и повысить технико-экономические показатели производства. Таким образом, в условиях рыночной экономики и значительного повышения цен на энергоресурсы исследования закономерностей электропотребления горнорудного производства и путей совершенствования технологического режима с целью сокращения энергозатрат и повышения эффективности электропотребления представляется весьма актуальной задачей.

Горно-обогатительные комбинаты обеспечивают выпуск железного, апатитового, медного и , пр. видов концентрата. При этом наибольшая доля горнообогатительных предприятий приходится на обработку руд черных металлов. Процесс обогащения руд черных металлов, как правило, включает в себя следующие технологические подразделения: карьер, транспорт руды на обогащение, фабрика обогащения и вспомогательные подразделения. При этом, если транспортирование руды осуществляется с использование ж/д транспорта, то, как показывает обработка статистических данных, доли потребления электроэнергии подразделениями ГОКа выглядят следующим образом: фабрика обогащения -70%, управление ж/д транспортом — 12%, распределительные устройства — 10%, карьер — 5%, прочие подразделения ГОКа - 3%.

Фабрика обогащения является основным производственным звеном, определяющим не только комплексность, но и экономическую эффективность использования сырья. Состав технологических звеньев фабрики обогащения зависит от обрабатываемого сырья и выбранного способа обогащения. При обогащении руд черных металлов, как правило, используются: одно или несколько звеньев дробления и измельчения, конвейерный транспорт, транспортирование пульпы, операции обезвоживания, классификации и магнитной сепарации, вспомогательные звенья. Наибольшая доля потребления электрической энергии фабрики обогащения (рис.1) приходится на операцию измельчения руды (до 63%). Связано это прежде всего с использованием энергоемкого оборудования, такого как мельницы. Мельницы, используемые при обогащении руд черных ме-

галлов, делятся на 4 основные группы: шаровые мелышцы, стержневые мельни цы, галечные и рудногалечные мельницы, мельницы самоизмельчения.

Потребление электроэнергии подразделениями обогатительной фабрики

2%—-. 2%Л1%1%

63%

21%-

□ Измельчение

и Транспорт пульпы

□Дробление о Магнитная сепарация ■ Прочие потребители

□ Конвейерный транспорт ш Обезвоживание ■ Классификация по крупности о Освещение

Рис.1. Потребление электроэнергии подразделениями обогатительной фабрики

Использование того или иного вида мельниц обусловлено, прежде всего, обрабатываемым сырьем и выбранной схемой обогащения. Процесс измельчения, как правило, организован в несколько стадий, следствием чего является высокое электропотребление. Применение мелытц самоизмельчения позволяет заменить две-три стадии дробления, одну-две стадии измельчения и увеличить, следовательно, производительность труда. При этом мельницы самоизмельчения при обогащении руд черных металлов достаточно широко применяются и составляют 46% от общего числа.

Чтобы исключить возможные противоречия, исследования особенностей электропотребления технологических процессов на горно-обогатительных комбинатах руд черных металлов были проведены для схемы обогащения с использованием мельниц самоизмельчения, как наиболее распространенных.

Учитывая, что операция дробления независимо от схемы обогащения составляет 5% от общего электропотребления фабрикой обогащения, операция обогащения иа ГОКе, составляющая оставшиеся 95% электропотребления фабрики, является наиболее энергоемкой. Следовательно, в этом звене технологиче-

ской цепочки обогащения руд черных металлов потенциально больше возможностей для повышения эффективного использования электроэнергии.

Выявление закономерностей электропотребления и построение математической модели технологического процесса представляет собой первоочередную задачу исследования и анализа производственного процесса. Построение математической модели любого производственного процесса состоит из следующих этапов:

1. Выделение набора характеристик процесса, непосредственно влияющих на производство и энергопотребление.

2. Формирование массива статистических данных характеристик исследуемого процесса.

3. Расчет параметров модели и определение ее оптимальной структуры с точки зрения выделенного набора переменных и допустимой погрешности.

Первым этапом построения математической модели является выделение и учет характеристик процесса, непосредственно влияющих на производство и энергопотребление обогатительного Производства руд черных металлов. В работах Олейникова В.К., Никифорова Г.В., Шеметова А.Н. показано, что все показатели, характеризующие работу любого промышленного предприятия, можно условно разделить на 3 группы:

• показатели, характеризующие количество и качество перерабатываемых продуктов (например, процент содержания железа в руде, объем переработанной руды за смену и т.п.);

• управляемые параметры производства, при помощи которых поддерживается требуемый технологический режим работы (например, процент загрузки мельницы, объем воды, использованной при измельчении и т.п.);

• выходные параметры - технико-экономические показатели производства (например, объем потребленной электроэнергии, объем выпущенного концентрата и т.п.).

При этом задача математического описания производственного процесса промышленного предприятия сводится к отысканию вида зависимости показа-

телеа третьей группы от управляемых и неуправляемых переменных первых двух групп, которые обобщенно называют технологическими факторами.

На основе работ Абрамова А.А., Махцева A.M., Аввакумова В.Н., Васильева И.Е., Ляхомского А.В., Щуцкого В.И., Кузнецова Н.М, и опыта энергетиков ведущих ГОКов России было выделено 14 технологических факторов, оказывающих непосредственное влияние на функционирование и энергопотребление процесса обогащения ГОКа. К ним относятся: Т1 - "Процент содержания общего железа в руде", Т2 - "Процент содержания магнетитового железа в руде", ТЗ -"Процент содержания общего железа в концентрате", Т4 - "Процент содержания влаги в концентрате", Т5 - "Процент содержания общего железа в хвостах", Тб -"Процент содержания магнетитового железа в хвостах", Т7 - "Объем переработанной руды фабрикой обогащения", Т8 — "Производительность обогатительной фабрики по руде", Т9 - "Процент загрузки мельниц мокрого самоизмельчения (ММС)", Т10 - "Объем "пали" (руды, пошедшей на повторное измельчение)", Т11 - "Мощность ММС", Т12 - "Мощность МРГ (рудо-галечные мельницы)", Т13 - "Объем воды, использованной при измельчении", Т14 — "Плотность классификатора на выходе ММС".

Для исследования влияния технологических факторов производства на выходные показатели производства был выбран факторный анализ данных. Факторный анализ позволяет сконцентрировать исходную информацию, выражая большое число рассматриваемых признаков через меньшее число более емких внутренних характеристик явления (факторных групп), которые, однако, не поддаются непосредственному измерению.

По результатам факторного анализа было сформировано 3 факторные группы, описывающие процесс обогащения руды на ГОКе. Первую факторную группу составили: технико-экономический показатель "Объем потребленной электроэнергии" и технологические факторы "Производительность фабрики по руде", "Мощность ММС", "Объем воды, используемой в ММС".

Вторую факторную группу составили: технико-экономический показатель "Объем выпущенного концентрата" и технологические факторы "Содержание

железа в руде", "Объем переработанной руды", "Производительность фабрики по руде", "Объем "гали".

Третью факторную группу составили: технологические факторы "Процент загрузки ММС", "Мощность ММС", "Плотность классификатора".

Каждая факторная группа описывает процесс обогащения. Как уже говорилось выше, непосредственно измерить влияние каждой группы на исследуемый процесс невозможно. Однако внутри каждой группы существует функциональная связь между ее элементами. Определить структуру функциональной связи позволяют априорная информация об исследуемом процессе и/или значения факторных нагрузок элементов факторных групп.

Так, руководствуясь априорной информацией из первой факторной группы, была выделена следующая функциональная зависимость:

^=У(А,Рммс,Ув), (1)

где W - объем потребленной электроэнергии за смену, кВт-ч; А - производительность фабрики по руде за смену, т/ч; Рммс - мощность ММС за смену, кВт; VB—объем воды, использованной в ММС за смену, м\

Из второй факторной группы была выделена зависимость: QK =/or,Qp, А.Г), (2)

где Qk - объем выпущенного концентрата за смену, т; а- содержание общего железа в исходной руде, %; Qp - объем переработанной руды за смену, т; А — производительность фабрики по руде за смену, т/ч; Г - объем руды, прошедшей повторное измельчение за смену, т.

Руководствуясь априорной информацией и значением факторных нагрузок, из третьей факторной группы была выделена следующая функциональная зависимость:

Ризм =лрммс, р), (3)

где Ризм - процент загрузки ММС за смену, %; Рммс - мощность мельниц мокрого самоизмельчения за смену, кВт; р- плотность классификатора на выходе из ММС за смену, гр/л.

Однако, принимая во внимание работы Абрамова A.A., подтвержденные практической реализацией, и опыт технологов ГОКов, было установлено, что технико-экономические показатели "Объем потребленной электроэнергии" и "Объем выпущенного концентрата" напрямую функционально зависят от техно-

логического фактора "Процент загрузки ММС". Следовательно, можно сделать вывод, что по результатам факторного анализа и практических исследований процесс обогащения на ГОКе будет описываться следующими зависимостями;

СЫ 0р> А, Г, Рюм) > ' (4)

Ризм = ДРмме» р) J

Следующим этапом построения математической модели производственного процесса является формирование массива исходной информации. Особенности объекта исследования не позволяют использовать для накопления исходных данных активный эксперимент, поскольку в условиях непрерывного производства внесение преднамеренных изменений, выходящих за пределы диапазона рабочих значений, невозможно без нарушения нормального хода технологического процесса. Поэтому в условиях нормальной работы действующего промышленного объекта, как правило, проводится пассивный эксперимент с регистрацией текущих производственных параметров. Преимуществом такого подхода является возможность рассматривать в качестве исходных данных существующую отчетную документацию производственной структуры.

Периодичность сбора исходных данных для непрерывных технологических процессов рекомендуется определять по времени затухания корреляционной функции выходной переменной, с учетом минимально возможной частоты контроля других параметров процесса. На горно-обогатительных комбинатах большинство технологических показателей фиксируется два раза в сутки. Анализ автокорреляционной функции электропотребления показал, что такая периодичность съема исходных данных обеспечивает условие независимости наблюдений.

С учетом выбранной периодичности съема данных общая продолжительность эксперимента ориентировочно составляет: Ы-Х 12-6,98 1_ПЛ

т=~Г=~^Г^Шчас^ <5>

где Я - среднее число попаданий переменной в крайние значения диапазона ее изменения; к— вероятность попадания переменной в крайние значения.

Таким образом, необходимый минимальный объем выборки составляет п-Т/Л(я?\40 опытов, или 70 суток.

Следующим этапом построения математической модели производственного процесса является определение закономерностей электропотребления в виде математических моделей, связывающих технико-экономические показатели с основными технологическими факторами обогатительного производства. Определение математических моделей позволяет проанализировать характер электропотребления, выявить параметры, в наибольшей степени определяющие величину электропотребления, правильно спланировать и разрабатывать мероприятия *по экономии электроэнергии.

Математические модели были разработаны с использованием метода множественного регрессионного анализа, который на базе экспериментальной информации решает задачи измерения параметров уравнения, выражающего связь средних значений зависимой переменной со значениями независимой переменной (переменных), проверки гипотез относительно этих параметров, проверки адекватности выдвигаемой модели.

По результатам анализа экспериментальных данных были выдвинуты гипотезы о предполагаемом виде математических моделей зависимости технико-экономических показателей от технологических факторов. Математические модели могут иметь вид:

• линейная зависимость

+]£>,*,; (6)

• неполный полином второго порядка

(7)

• полином второго порядка без парных влияний

У = ь9+£ь,х1+£ьй х?; (8)

м

полином второго порядка

Г=60 +5>,х, » (9)

(•I /-1 «у /-1

где Г- технико-экономический показатель обогатительного производства; XI - технологические факторы обогатительного производства.

Разработанные модели оценивались с помощью таких статистических оценок, как коэффициент детерминации, критерий Фишера и средняя квадратичная ошибка. Значение этих статистических оценок для соответствующих моделей представлены в табл.1.

Таблица 1. Статистические оценки разработанных моделей

технико-экономических показателей

Вид априорной модели Коэф. детерминации Я1 Критерий Фишера ско

Ок Ок <3к

линейная зависимость 0,675 0,764 0,136 0,062 4,24 8,42

неполный полином второго порядка 1» и «.1 }-2 «у 0,785 0,868 0,132 0,059 3,46 6,52

полином без парных влияний (-1 ы 0,819 0,881 0,121 0,061 3,57 5,05

полином второго порядка п п п п («1 ¡ъЪ ку /.1 0,881 0,942 0,119 0,059 3,28 3,56

Чем выше коэффициент детерминации и чем ниже критерий Фишера и средняя квадратичная ошибка, тем предпочтительнее модель для использования. Анализируя данные табл.1, был сделан вывод, что наиболее точные, адекватные и достоверные модели зависимостей технико-экономических показателей от технологических факторов соответствуют модели (9) и имеют следующий вид: - 356341,7 - 3307,9А + 12,32-А2 - 0,102-Рммс2 + 194,6УВ- 6,83-10 3-У82 -

- 0Д9-АУ„ - 0,84Ршм-Ув; (10) (}к = 3958,78,+ 103,05а* + 0,57-С>р -392,32-Ризм + 5,18-Ршм2 + 0,95-Г -

- 1,37-1 0'3С>рА - 0,0179-РизмТ. (11)

Выявленные математические модели позволяют проанализировать характер электропотребления, правильно планировать и разрабатывать мероприятия по экономии электроэнергии. Для этого необходимо сформировать критерии опти-

мальности и в соответствии с ними найти оптимальные технологические реш*

В последнее время, в связи с наблюдающимся возрождением производства, существенно повысился спрос на железорудный концентрат не только на внешнем, но и на внутреннем рынке. Как следствие, обогатительному производству планируется выпуск продукции на максимально возможном уровне. Отсюда возникает необходимость в оптимизации технологических режимов работы фабрики обогащения по критерию максимума выпуска итогового концентрата, т.е. в зависимости (11) необходимо найти max.

В условиях резко возросшей стоимости электроэнергии, а также дефицита мощности в региональной энергосистеме весьма актуальной является задача ведения процесса с минимальными энергозатратами. Отсюда возникает необходимость в оптимизации технологических режимов работы фабрики обогащения по критерию минимума потребления электроэнергии, т.е. в зависимости (10) необходимо найти W—+ min.

Таким образом, рассмотрение особенностей обогатительного производства горно-обогатительного комбината выявило два основных критерия, которые могут быть использованы при нахождении оптимальных технологических режимов работы фабрики обогащения: минимум расхода электроэнергии и максимум выпуска готового концентрата.

Для нахождения значений технологических факторов, обеспечивающих оптимальные значения приведенных выше критериев, необходимо учитывать ограничения, накладываемые на технологические факторы. Так, для всех технологических факторов существуют ограничения, обусловленные технологическим регламентом:

Используя априорные данные, для некоторых технологических факторов были установлены следующие два ограничения в виде равенств:

А также по результатам факторного анализа (3) было установлено еще одно

мы работы обогатительного производства. •

(12)

1. QP = 25711 - 96,58-Ризм - 14,45-Рммс + 3,02-V,;

2. А = 88,47 +0,79* а+ 1,43-10-3-Г.

(13)

(14)

ограничение:

Ризм = -б1,61 +6,06-10-2.рммс+ 1,5M0'V (15)

Таким образом, задача нахождения оптимальных технологических режимов электропотребления фабрики обогащения ГОКа формализуется следующим образом:

= 356341,7 - 3307,9<А + 12,32-А2-0,102-Рммс2 + 194,6ДГВ - б,83-10-3-Ув2 -

- 0,29'А'Ув - 0,84-Ршм-Ув шш; (16)

С>к = 3958,78 + 103,05а* + 0,57^ - 392,32-РИЗм + 5,18-РИЗм2 + 0,95-Г-

- 1,37-10-3-ОрА-0,0179РизмГ-> тах, (17) при ограничениях:

Ор = 25711 - 96,58-Ризм - 14,45-РММс + 3,02ЛО

А = 88,47 +0,79-« + 1,43-10°-Г Ризм = -61,61 +6,0б-Ю-2Рммс+ 1,51-10'V

(18)

Ti т{п ¿Т( <Tf max

Однако стоит заметить, что для рассмотренного случая наблюдается определенное противоречие между критериями оптимальности. Логично предположить, что достижение оптимальных показателей критериев будет достигаться при различных значениях технологических факторов, т.е. при различных технологических режимах процесса обогащения. Поэтому необходимо нахождение компромиссного режима для приведенных критериев.

В условиях множества целей более обоснованным способом нахождения компромиссного сочетания режимов, оптимальных по различным критериям, является метод, предложенный Х.Юттларом.

Для нахождения компромиссного оптимального плана определяется комбинация Xq нескольких режимов эксплуатации, которая наилучшим образом учитывала бы к рассматриваемых критериев:

Xq ~ ajxt + а^х2 +...+ а„х„, (19)

п

при =1аа, £00 = 1,2,...,л).

4-1

Для этого строится квадратичная матрица потерь G* = ||-9п*||, где -а^ = 1 кУ *-кК " ',¿ = 1,2

Ft(xt) *

Величина -qnk выражает количественное несоответствие технологического режима х„ относительно критерия Fk(x0 —> ext.

Затем матрица С* рассматривается как матрица платежей в игре двух лиц из теории игр. Задача сводится к определению такой оптимальной стратегии Х0 первого игрока, при которой была бы минимальной потеря, ожидаемая по отношению ко всем остальным критериям, что может быть решено методами линейного программирования.

Условие оптимизации в этом случае может быть сформулировано следующим образом: найти С тах при условиях:

"ОД* ~агЯ2 к-~-а*<1л а, Э:0(/ = 1,2,„.,«)

Здесь переменными величинами являются а,- - компоненты оптимальной стратегии и С - цена игры.

Как уже говорилось выше, рассмотрение особенностей обогатительного производства горно-обогатительного комбината выявило два основных критерия, которые могут быть использованы при нахождении оптимальных технолог ических режимов фабрики обогащения: минимум расхода электроэнергии и максимум выпуска готового концентрата.

Отличительной особенностью задачи многоцелевой оптимизации в описанной постановке является общая система ограничений для различных критериев. Таким образом, задача многокритериальной оптимизации определятся следующим образом: найти оптимальные значения критериев (16) и (17) при ограничениях (18) и получить компромиссно-оптимальный план (19).

Из всего вышесказанного можно сформулировать новый подход к решению задачи оптимального управления режимами электропотребления фабрики обогащения.

Сущность подхода заключается в разработке математической модели технологического процесса с выделением нескольких одноранговых критериев оптимизации и последующим определением компромиссного режима между этими критериями. Сущность оптимального управления заключается в сравнении текущих значений технологических факторов с расчетными значениями, соогвет-

ствующими компромиссному режиму, и в последующей выработке управляющих воздействий.

Разработанный новый подход к оптимальному управлению электропотреблением состоит из 5 этапов:

Этап 1. Проверка набора технологических факторов на однородность.

На данном этапе исключаются из исходной выборки аномальные значения, которые могут быть результатом ошибок, допущенных в результате измерений.

Этап 2. Выделение набора факторов, непосредственно влияющих на технико-экономические показатели обогащения.

На данном этапе определяется множество технологических факторов, оказывающих влияние на электропотребление. Из множества исключаются взаимно коррелированные факторы. Проводится факторный анализ технологических факторов с целью выявления их оптимального набора, влияющих на технико-экономические показатели обогащения.

Этап 3. Разработка математической модели технологического процесса обогащения.

Шаг 3.1. Построение аппроксимирующих функций распределения технологических факторов.

На данном шаге устанавливаются законы распределения технико-экономических показателей и технологических факторов производства. При несоответствии закона распределения какого-либо показателя нормальному закону осуществляется преобразование исходного распределения.

Шаг 3.2. Определение опорной математической модели процесса обогащения.

На данном шаге методом множественного регрессионного анализа определяются параметры модели. Параметры модели оцениваются с помощью критерия Стьюдента. Адекватность модели оценивается с помощью критерия Фишера. Достоверность модели оценивается с помощью средней квадратичной ошибки.

Шаг 3.3. Определение оптимальной математической модели технологического процесса обогащения.

На данном шаге из разработанных на предыдущем шаге математических моделей выбирают оптимальную, используя значения коэффициента детерминации, средней квадратичной ошибки (СКО) и критерия Фишера. Чем выше коэф-

фициент детерминации и чем ниже СКО и критерий Фишера, тем ближе модель к оптимальной.

Этап 4. Формирование критериев оптимальности и моделирование значений технологических режимов процесса обогащения.

На данном этапе формируются критерии оптимизации. По каждому из сформированных критериев определяются значения технологических факторов и технико-экономические показателей обогатительного производства.

Этап 5. Выработка оптимальных управляющих воздействий на технологические режимы обогатительного производства.

Шаг 5.1. Определение значений технологических факторов, обеспечивающих заданную эффективность обогатительного производства.

На данном шаге осуществляется поиск значений технологических факторов, обеспечивающих компромиссный режим работы обогатительного производства с учетом сформулированных критериев оптимизации.

Шаг 5.2. Оптимальное управление обогатительным производством.

На данном шаге осуществляется сравнение текущих значений технологических факторов с расчетными, соответствующими компромиссно-оптимальному режиму работы обогатительного производства. При сильном расхождении между текущими и расчетными значениями технологических факторов формируется управляющая рекомендация по оптимальному изменению режима работы соответствующего оборудования.

Для реализации предложенного подхода разработаны объектно-ориентированная модель информационной системы оптимального управления электропотреблением (ИСОУЭП) горно-обогатительного комбината с использованием унифицированного языка моделирования ЦМЬ и пакет прикладных программ (ППП) "ЭнерджиЛинк", позволяющие адаптировать систему под любые программно-аппаратные платформы. Функциональная схема объектно-ориентированной модели ИСОУЭП представлена рис.2.

гг * ■

Выработке управляющих воздействий

г™4_

Интерфейс с пользователем

Сравнение действу ющего

режима с компромиссно-Оптимальным

Поиск компромиссно-

ОПТИМОЛЬИОГО

режима работы объекта упрадлен ми

ВД

Статистически е

данные технологически х факторов

J

ад — Нормированные

данные

технологи чес>сих факторов

п- t -

Проверка технологических факторов на одиород! юсть

гг- 2

Определение оптимального набора технологических факторов

г- * -

' Поиск оптимума критериев эффективности

Расчет параметров модели объекта управления

Г

Формн рованне вариантов моделей

Рис. 2. Функциональная схема ИСОУЭП

С помощью ППП "ЭнерджиЛинк" было осуществлено моделирование работы фабрики обогащения Лебединского горно-обогатительного комбината. Результаты моделирования по частным критериям для Лебединского горнообогатительного комбината приведены в табл.2. Здесь же для сравнения приводятся фактические значения технологических факторов и технико-экономических показателей при действующем на режиме работы фабрики обогащения.

Таблица 2. Расчет значений технологических факторов, обеспечивающих

Показатели, характеризующие производственный процесс Режим X, действующий режим работы фабрики Режим XI, оптимальный по электропотреблению Режим Х2, оптимальный по выпуску концентрата Режим ХЗ, компромиссно-оптимальный

Технологические факторы

а 33,17 ЗЗД 33,00 33,10

Ор 14 800,54 9 692 ~ 25 000 13 509

А 129,16 118,12 118,12 118,12

Ризм 38,78 48,86 30,20 44,21

Рммс 1 266,54 1200 892,31 1 123,27

Г 1 024,28 1 500 1 500 1 500,00

V, 3 689,29 2000 5 000 2 748,12

Р 1 565,798 2 500 2 499,30 2 499,82

Техннко-экономи-ческие показатели

343 938 201 91S 560 420 291 317

Ок 6 071,78 4 701,55 11 463,40 6 387,78

При сравнении значения технологических факторов в табл.2 при различных критериях оптимизации подтверждается наличие противоречия между приведенными критериями, а именно: оптимальные значения выделенных критериев достигаются при различных значениях технологических факторов. Поэтому необходимо нахождение компромиссно-оптимального режима по всем критериям.

В соответствии с разработанным подходом для условий рассматриваемой задачи оптимизации процесса обогащения на Лебединском горнообогатительном комбинате матрица й* имеет вид:

х„ Электропотребление Производительность

XI 0 -0,4961

Х2 -1,9921 0

На основе матрицы (7* формируется изложенная ранее задача оптимизации в условиях множества целей: С—> тах, где С—цена игры из теории игр. Условия оптимизации в данном случае будут выглядеть следующим образом:

-1,9921 -а2 -0,4961 -о,

а1 + а2 = 1 а, £0 / = 1,2

Приведенная задача относится к классу задач линейного программирования и легко может быть решена симплекс-методом. Результат решения данной задачи выглядит следующим образом:

а0= {0,8006; 0,1994}; С =-0,3972.

Следовательно, оптимальный план (19) ведения процесса обогащения руд черных металлов на Лебединском горно-обогатительном комбинате выразится следующим образом:

. Х0 = 0,8006-Х! +0,1994-Х2. (22)

Значения технологических факторов для компромиссно-оптимального технологического режима работы фабрики обогащения приведен в табл.2.

Анализ табл.2 показал, что по сравнению с действующим режимом работы фабрики обогащения значения технико-экономических показателей в компро-

миссно-оптимальном режиме улучшаются для расхода электроэнергии на 15,3%» а для выпуска концентрата - на 5,2%. Наглядно это показано на гистограмме (рис.3) — Режим ХЗ. Также на гистограмме показаны значения технико-экономических показателей по частным критериям оптимизации (Режим XI и Режим Х2) относительно действующего режима работы фабрики обогащения.

100.00% 80,00% 60,00% 40,00% 20,00% 0,00% -20,00% -40,00% -60,00% -80.00%

РежЕ

-22,57%

-88т60%-

41,29% |

-- '-.■¿Л;

ВИВШ ТЭТ

¿"рР

II

-62,94%

мХ?_

15,30% ^€,20%'

Ш

□снижение

электропотребления П повышение-выпуска продукции

Рис. 3. Гистограмма технико-экономических показателей оптимальных режимов работы обогатительной фабрики

Для оценки экономической выгоды того или иного технологического режима работы предприятия была проведена стоимостная оценка энергозатрат и потенциальной прибыли от реализации продукции. На рис.4 изображены графики, соответствующие трем смоделированным технологическим режимам работы фабрики обогащения.

а» к

х с

X (£> 41

«

О о.

£

> -4 ^ -г—1 - з 4

* 10

-

Изменение выпуска концентрата, %

•Режим ХЗ ■ " Режим Х2

Режим Х1

Рис.4. Сравнительный анализ технологических режимов работы фабрики обогащения

Из рис.4 видно, что режим ХЗ (компромиссно-оптимальный) обеспечивает и увеличение выпуска концентрата, и снижение потребления электроэнергии, в отличие от других технологических режимов, которые обеспечивают улучшение только одного из двух показателей. Сравнительный стоимостной анализ для различных режимов приведен в табл.3.

Таблица 3. Сравнительный стоимостной анализ для различных

технологических режимов работы фабрики обогащения

Режим XI, оптимальный по электропотреблению Режим Х2, оптимальный по выпуску концентрата Режим ХЗ, компромиссно-оптимальный

Увеличение (+У уменьшение (-) выпуска продукции, % -5% +5% +5%

Увеличение (+)/ уменьшение (-) электропотребления, % -9,15% +3,54% -14,71%

Увеличение (+У уменьшение (-) выпущенного концентрата, т. -304,59 304,59 304,59

Увеличение (+У уменьшение (-) потребленной электроэнергии, кВт-ч -31 460,35 12 188,88 -50 598*7

Цена концентрата, рубУт 600 600 600

Цена электроэнергии, руб./МВт-ч 920 920 920

Прибыль (+у убыток (-) по концентрату, руб. -182 153 182 153 182 153

Прибыль (+)/ убыток (-) по электроэнергии, руб. -28 921 11 201 -46 514

Итоговая прибыль (+)/ убыток (-) -153 232 руб. 170 952 руб. 228 668 руб.

Из анализа табл.3 был сделан вывод, что экономически более выгодно использовать компромиссно-оптимальный режим работы фабрики обогащения, что обеспечит прибыль в 228 тыс. руб. за смену относительно стандартного режима работы фабрики обогащения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе представлено теоретическое и практическое решение актуальной научной задачи разработки нового подхода к решению задачи

оптимального управления ресурсосберегающими процессами горнообогатительных комбинатов.

Основные выводы и научные результаты работы, полученные лично автором:

• Определены технологические факторы, оказывающие значимое влияние на технико-экономические показатели горно-обогатительного комбината, не ис-пользуюемые ранее в известных моделях управления режимами электропотребления на горнорудных предприятиях;

• разработана многофакторная модель формирования энергозатрат, учитывающая вероятностный характер закономерностей изменения режимов работы горно-обогатительного комбината и отражающая количественные соотношения между расходом электроэнергии и основными технологическими факторами с учетом особенности конкретного технологического процесса горнообогатительного комбината;

• разработано математическое описание структуры технологического процесса обогащения горно-обогатительного комбината, позволяющее анализировать характер электропотребления, а также планировать и разрабатывать мероприятия по экономии электроэнергии;

• разработан новый подход к системе оптимального управления электропотреблением горно-обогатительного комбината, включающий разработку математической модели технологического процесса обогащения руд черных металлов с выделением нескольких одноранговых критериев оптимизации работы фабрики обогащения с последующим определением компромиссного значения по этим критериям. В основе подхода лежит решение многокритериальной задачи оптимизации электропотребления с использованием теории игр и линейного программирования;

• разработаны объектно-ориентированная модель информационной системы оптимального управления электропотреблением (ИСОУЭП) горнообогатительного комбината и инструментальные средства в виде ППП "Энерд-жиЛинк" с использованием унифицированного языка моделирования ЦМЬ, позволяющие интегрировать пакет прикладных программ "ЭнерджиЛинк" под любые программно-аппаратные платформы.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Кузнецов Н.М., Петров М.Г., Власов Ф.В. Анализ электропотребления на Стойленском горно-обогатительном комбинате. — М.: МГГУ// Горный информационно-аналитический бюллетень, №6,2005г. — С.268-273.

2. Петров М.Г. Исследование зависимости удельного электропотребления от технологических факторов на горно-обогатительных предприятиях. — М.: МГГУ// Горный информационно-аналитический бюллетень, №5, 2006г. - С.168-173.

3. Федунец Н.И., Ляхомский А.В., Петров MX. Анализ влияния технологических факторов на электропотребление горно-обогатительных предприятий. — М.: МГТУ// Горный информационно-аналитический бюллетень, №6, 2006г. -С. 167-173.

4. Ляхомский А.В., Вахрушев C.B., Петров М.Г. Моделирование поверхности показателей энергоэффективности обогатительных производств горных предприятий. - М.:'МГГУ// Горный информационно-аналитический бюллетень, №10,2006г. — С.313-316.

Подписано в печать 20.09.2006. формат 60x90/16

Объем 2.0 печ.л. Тираж 100 экз. Заказ УЬ49й

Типография МГГУ. Ленинский пр., 6

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Петров, Михаил Геннадьевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ГОРНО-ОБОГАТИТЕЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

1.1. Обзор исследований в области электропотребления горнообогатительного производства.

1.2. Анализ электропотребления на горно-обогатительных комбинатах.

1.2.1. Общие сведения электропотребления на горно-обогатительных комбинатах.

1.2.2. Анализ электропотребления подразделениями ГОКа.

1.3. Исследование технологических процессов фабрики обогащения.

1.4. Анализ существующих систем управления энергоресурсами и технологическими процессами на горно-обогатительных предприятиях.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ ЗНАЧИМЫХ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ГОРНО-ОБОГАТИТЕЛЬНОГО КОМБИНАТА.

2.1. Выбор факторов, влияющих на технико-экономические показатели на обогатительной фабрике ГОКа.

2.2. Выделение значимых факторов, оказывающих существенное влияние на технико-экономические показатели обогатительной фабрики ГОКа.

2.3. Анализ и статистическая оценка технологических параметров обогатительного производства.

2.4. Законы распределения значимых технологических факторов обогатительного производства ГОКа.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА НОВОГО ПОДХОДА К ОПТИМИЗАЦИИ РЕЖИМОВ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ НА ГОРНООБОГАТИТЕЛЬНЫХ КОМБИНАТАХ.

3.1. Общая постановка задачи оптимизации электропотребления.

3.1.1. Анализ современного состояния решения задач оптимизации энергозатрат.

3.2. Разработка математической модели зависимости показателей производства от технологических факторов обогащения.

3.3. Разработка модели и алгоритма многокритериальной оптимизации режимов электропотребления.

3.4. Алгоритм реализации нового подхода к оптимизации режимов электропотребления на ГОКах.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ НОВОГО ПОДХОДА К ОПТИМАЛЬНОМУ УПРАВЛЕНИЮ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЕМ.

4.1. Разработка ППП "ЭнерджиЛинк".

4.2. Описание прецедентов ППП "ЭнерджиЛинк".

4.3. Информационная система управления предприятием.

Выводы по главе 4.

Введение 2006 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Петров, Михаил Геннадьевич

Актуальность работы.

Горнорудные предприятия являются энергоемкими потребителями, при этом доля энергетической составляющей в себестоимости продукции колеблется от 12% до 30%. В связи с переходом на рыночные отношения и опережающим ростом стоимости энергоресурсов по сравнению с ростом цен на концентрат стратегической задачей предприятий горно-обогатительного комплекса стали реструктуризация и обновление производства, направленные на энергосбережение, внедрение энерго- и ресурсосберегающих технологий и оборудования. Изменение приоритетов в потреблении энергоресурсов и режимов работы технологического оборудования и сложность задач управления повлекли за собой глубокие структурные изменения в энергетическом хозяйстве предприятий.

Улучшение технико-экономических показателей работы горнорудных предприятий требует эффективного энергопотребления, обеспечение которого возможно только на основе изучения его закономерностей, повышения научной обоснованности и точности плановых значений и норм расхода энергоресурсов, оптимального управления режимами энергопотребления.

Большой вклад в исследование проблем эффективного энергопотребления внесли видные российские и зарубежные ученые: Вейц В.И., Тайц A.A., Гофман И.В., Авилов-Карнаухов Б.Н., Олейников В.К., Кудрин Б.И., Никифоров Г.В., Ляхомский A.B., Щуцкий В.И., Кузнецов Н.М. и др.

В условиях рыночной экономики традиционные задачи управления энергопотреблением - учет, нормирование и планирование - качественно меняются, и появляются новые задачи, связанные с оптимальным управлением режимами энергопотребления и анализом эффективности энергоиспользования по минимуму расхода энергоресурсов и др. Встает задача оптимизации использования энергоресурсов технологическим оборудованием и всем предприятием в целом, т.е. повышения эффективности рационального использования энергоресурсов за счет оптимального управления режимами энергопотребления.

Большой вклад в исследование проблем оптимального управления технологическими процессами на промышленных предприятиях внесли видные российские и зарубежные ученые: Трапезников В.А., Пугачев B.C., Фельдбаум A.A., Солодовников В.В., Федунец Н.И., Ротач В.Я. Калман Р., Беллман Р., Джури Э., Вебер У. и др.

Целью исследований диссертационной работы является разработка нового подхода к решению задачи оптимального управления режимами электропотребления и эффективного использования электроэнергии.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• Анализ особенностей электропотребления технологических процессов горно-обогатительного производства.

• Исследование и выбор методов для определения значимых технологических факторов, влияющих на различные режимы электропотребления.

• Определение зависимостей между технико-экономическими показателями и основными технологическими факторами обогатительного производства на базе вероятностно-статистических методов.

• Разработка нового подхода к построению информационной системы оптимального управления электропотреблением (ИСОУЭП) горнообогатительного производства.

• Разработка математических моделей оптимального управления электропотреблением горно-обогатительным комбинатом, учитывающих выявленные зависимости технико-экономических показателей от основных технологических факторов.

• Разработка объектно-ориентированной модели и инструментальных средств для реализации и внедрения разработанного подхода оптимального управления электропотреблением.

Идея работы заключается в том, что повышение эффективности использования электроэнергии может быть достигнуто на основе изучения зависимостей электропотребления от технологических факторов, исследования взаимосвязей между ними и многокритериальной оптимизации режимов электропотребления.

Методы исследования. При получении теоретических результатов в работе использовались: методы системного анализа и исследования операций, теории вероятности и математической статистики, метод факторного анализа, методы линейного и нелинейного программирования, метод штрафных функций, некоторые разделы математического анализа и теории игр. При исследовании процессов электропотребления использовались методы теории электрических и электромеханических систем, сочетающихся с компьютерным моделированием и экспериментальными исследованиями режимов электропотребления технологическим оборудованием и использованием стандартных инструментальных пакетов и программ MATHCAD, MATLAB, STATISTIC А.

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Методами корреляционного и факторного анализа выявлен ряд технологических факторов, оказывающих значимое влияние на электропотребление горно-обогатительного комбината, которые до настоящего времени не принимались во внимание при исследовании технологических процессов.

2. Определен нелинейный характер зависимости технико-экономических показателей обогатительного производства от технологических факторов при управлении электропотреблением. Учет нелинейного характера зависимости существенно повышает эффективность использования электроэнергии на горно-обогатительных комбинатах, которые ранее учитывали только линейный характер.

3. Разработан новый подход к управлению электропотреблением на обогатительной фабрике горно-обогатительного комбината, состоящий из пяти основных этапов. Новый подход, в отличие от существующих, базируется на большем числе технологических факторов, учитывает нелинейный характер зависимости электропотребления от выявленных технологических факторов, что позволяет снизить потребление электроэнергии и повысить производительность обогатительной фабрики. 4. В рамках нового подхода разработаны математические модели информационной системы оптимального управления электропотреблением (ИСОУЭП) на базе методов многокритериальной оптимизации, теории игр и линейного программирования, которые учитывают вероятностный нелинейный характер изменения режимов работы оборудования на горно-обогатительных комбинатах и позволяют оптимизировать ресурсосберегающие процессы на ГОКах.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждаются корректным использованием статистических методов, методов многокритериальной оптимизации, компьютерного моделирования, а также положительными результатами экспериментальных исследований зависимостей технико-экономических показателей от технологических факторов.

Научная значимость диссертации состоит в разработке нового подхода к оптимальному управлению электропотреблением на обогатительной фабрике горно-обогатительного комбината на основе выявленных нелинейных закономерностей изменения технологических факторов, не учитывавшихся при исследовании режимов электропотребления.

Практическая значимость диссертации состоит в разработке инструментальных средств на базе объектно-ориентированного моделирования, позволяющих разработать систему оптимального управления электропотреблением на любой программно-аппаратной платформе и максимально упростить комплекс работ по адаптации, администрированию и сопровождению пакета прикладных программ, что имеет большое значение при современном разнообразии систем и решений на отечественных горнорудных предприятиях.

Реализация и внедрение результатов. Результаты диссертации внедрены в ОАО "Лебединский ГОК". Разработанные модели и инструментальные средства позволяют повысить эффективность работ по построению ИСОУЭП, базирующихся на распределенных вычислительных системах. Результаты работы используются в учебном процессе на кафедре АСУ МГГУ как раздел лекций в дисциплине "Системы реального времени" при подготовке специалистов по специальности 230102, а также в дисциплине "Моделирование сложных систем" при подготовке магистров по направлению 552800 "Информатика и вычислительная техника".

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на международных научных симпозиумах "Неделя горняка-2005" и "Неделя горняка-2006", а также на техническом совете Лебединского ГОКа и научных семинарах кафедр "Автоматизированные системы управления" и "Электрификация и энергоэффективность горных предприятий" Московского государственного горного университета. Кроме того, основные результаты работы являются составляющей частью отчетов "Установление энергетических характеристик технологических процессов обогащения для управления повышением энергоэффективности" и "Систематизация факторных моделей и установление областей рационального электропотребления процессов обогащения для повышения энергоэффективности" для ОАО "Лебединский ГОК".

Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 научные работы.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 112 наименований, содержит 16 таблиц и 21 рисунок.

Заключение диссертация на тему "Модели и методы оптимизации ресурсосберегающих процессов горно-обогатительных комбинатов"

Основные выводы и научные результаты работы, полученные лично автором:

• Определены технологические факторы, оказывающие значимое влияние на технико-экономические показатели горно-обогатительного комбината, не ис-пользуюемые ранее в известных моделях управления режимами электропотребления на горнорудных предприятиях;

• разработана многофакторная модель формирования энергозатрат, учитывающая вероятностный характер закономерностей изменения режимов работы горно-обогатительного комбината и отражающая количественные соотношения между расходом электроэнергии и основными технологическими факторами с учетом особенности конкретного технологического процесса горнообогатительного комбината;

• разработано математическое описание структуры технологического процесса обогащения горно-обогатительного комбината, позволяющее анализировать характер электропотребления, а также планировать и разрабатывать мероприятия по экономии электроэнергии;

• разработан новый подход к системе оптимального управления электропотреблением горно-обогатительного комбината, включающий разработку математической модели технологического процесса обогащения руд черных металлов с выделением нескольких одноранговых критериев оптимизации работы фабрики обогащения с последующим определением компромиссного значения по этим критериям. В основе подхода лежит решение многокритериальной задачи оптимизации электропотребления с использованием теории игр и линейного программирования;

• разработаны объектно-ориентированная модель информационной системы оптимального управления электропотреблением (ИСОУЭП) горнообогатительного комбината и инструментальные средства в виде ППП "Энерд-жиЛинк" с использованием унифицированного языка моделирования ЦМЬ, позволяющие интегрировать пакет прикладных программ "ЭнерджиЛинк" под любые программно-аппаратные платформы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе представлено теоретическое и практическое решение актуальной научной задачи разработки нового подхода к решению задачи оптимального управления ресурсосберегающими процессами горнообогатительных комбинатов.

Библиография Петров, Михаил Геннадьевич, диссертация по теме Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

1. Абрамов A.A. Переработка, обогащение и комплексное использование твердых полезных ископаемых: Учебник для вузов. В 3 т. М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2004. - Т. I. Обогатительные процессы и аппараты.

2. Абрамов A.A. Переработка, обогащение и комплексное использование твердых полезных ископаемых: Учебник для вузов. В 3 т. М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2004. - Т. II. Технология обогащения полезных ископаемых.

3. Абрамов Г.Л., Ахлюстин В.К., Троп А.Е. Исследование электропотребления объектами измельчения в условиях обогатительных фабрик Джезкаган-ского ГМК. "Изв.вузов. Горный журнал", №10, 1975г., с.139-145.

4. Аввакумов В.Н., Кузнецов Н.М. Анализ и нормирование электропотребления на обогатительной фабрике. "Промышленная энергетика.", 1988г., № 12. с. 4-5.

5. Аввакумов В.Н., Писарев И.А., Кузнецов Н.М., Токарева Е.А. Совершенствование нормирования электропотребления на обогатительной фабрике // Промышленная энергетика. 1985, № 7. с. 36-38.

6. Авилов-Карнаухов Б.Н., Зюбровский Л.Г. Экономия электроэнергии на рудо-обогатительных фабриках. М.: Недра, 1987г.

7. Анциферов Е.Г., Ащепков Л.Т., Булатов В.П. Методы оптимизации и их приложения. Новосибирск: Наука, 1990г.

8. Аоки М. Введение в методы оптимизации: Основы и приложения линейного программирования. М.: Наука, 1997г.

9. Аркелов В.Е., Калинин Е.В., Златопольский А.И. и др. Натуральные показатели в системе оценки эффективности мероприятий по экономии топлива и энергии в промышленности. "Промышленная энергетика", 1984г., №7, с.5-7.

10. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Высшая школа, 1998г.

11. Ашихмин A.A. Разработка и принятие управленческих решений: формальные модели и методы выбора. М.: Изд-во МГГУ, 1995.

12. Баженова С.Г. Практическая статистика. Учебное пособие для вузов. М.: Изд-во МГГУ, 1994.

13. Бахвалов Л.А., Комаров М.А. Построение и оптимизация математических моделей по экспериментальным данным. М.: Изд-во МГГУ, 1997.

14. Бахвалов Л.А., Мамиконов А.Г., Попов В.В. и др. Автоматизированные системы управления. Лабораторный практикум. М.: Высш. шк., 1985.

15. Белых Б.П., Заславец Б.И. Распределительные электрические сети рудных карьеров. М.: Недра, 1978.

16. Белых Б.П., Махнев А.М., Олейников В.К. К вопросу об энергетических характеристиках шаровых мельниц. "Изв.вузов. Горный журнал", №9, 1970г., сЛ 67-169.

17. Белых Б.П., Свердель И.С., Олейников В.К. Электрические нагрузки и электропотребление на горнорудных предприятиях. М.: Недра, 1971г.

18. Беляев Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. Новосибирск: Наука, 1978г.

19. Бородюк В.П. Статистические модели в задачах статистической оптимизации. "Тезисы докладов V всесоюзной конференции по планированию и автоматизации эксперимента". М.: МЭИ, 1976г., с. 14.

20. Бородюк В.П., Голяс Ю.Е. Применение линейного программирования для оптимизации промышленного объекта по его статистической модели: Труды МЭИ, вып.68. М.: МЭИ, 1969г.

21. Бородюк В.П., Лецкий Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. М.: Энергия, 1971г.

22. Буткарев А.П., Некрасова Е.В., Машир Н.Г. и др. Принципы построения математических моделей в АСУТП производства железорудных окатышей. "Сталь", 1990г., №3.

23. Васильев И.Е., Энеев М.У. Расчет удельного расхода и экономии электроэнергии при регулировании производительности мельниц обогатительной фабрики // Промышленная энергетика. 1985, № 5. с. 47-49.

24. Вейц В.И. Экономия электроэнергии в промышленности. М.: Госэнер-гоиздат, 1947г.

25. Виленкин С.Я. Статистическая обработка результатов исследования случайных функций. М.: Энергия, 1979г.

26. Гордеев В.В., Васильев И.Е., Щуцкий В.И. Управление электропотреблением и его прогнозирование. Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского ун-та, 1991г.

27. Гордеев В.И., Агеев С.П. Оптимизация распределения лимитов мощности при нечеткой исходной информации. "Изв. вузов СССР. Электромеханика", 1986г., №12, с.44-50.

28. ГОСТ 27322-87. Энергобаланс промышленного предприятия. Общие положения.

29. ГОСТ Р 51379-99. Энергосбережение. Энергетический паспорт промышленного потребителя, топливо-энергетических ресурсов. Основные положения. Типовые формы.

30. ГОСТ Р 51387-99. Энергосбережение. Нормативно-методическое обеспечение. Основные положения.

31. ГОСТ Р 51749-2001. Энергосбережение. Энергопотребляющее оборудование общепромышленного применения. Виды. Типы. Группы. Показатели энергетической эффективности. Идентификация.

32. Гофман И.В. Нормирование потребления энергии и энергетические балансы промышленных предприятий. М.: Энергия, 1966г.

33. Гофман И.В., Госпитальник Г.Л. Организация и планирование энергохозяйств промышленных предприятий. М.-Л.: Госэнергоиздат, 1954г.

34. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1999г.

35. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование: Учебное пособие. М.: Наука, 1982г.

36. Златопольский А.И., Калинин Е.В., Табачный Е.М. и др. Многокритериальная оценка экономической эффективности устройств энергосбережения. "Промышленная энергетика", 1992г., №2, с.9-12.

37. Инструкция по нормированию расхода топливо-энергетических ресурсов в производстве апатитового концентрата и других видов фосфорсодержащего сырья. -М., 1982.

38. Казаков И.Е., Гладков Д.И. Методы оптимизации стохастических систем. М.: Наука, 1987г.

39. Козин В.З. Методические особенности постановки пассивных экспериментов. "Экспериментальное моделирование и оптимизация процессов обогащения полезных ископаемых". М.: Недра, 1984г., с. 82-87.

40. Колемаев В.А. Математическая экономика. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.

41. Коссаковский Р.Ю. Расчет удельного расхода электроэнергии по флотационной обогатительной фабрике //Обогащение руд. 1986, № 6. с. 30-32.

42. Кравец Б.Н. Специальные и комбинированные методы обогащения. -М.: Недра, 1986.

43. Кудрин Б.И. О теоретических основах и практике нормирования и энергосбережения. "Промышленная энергетика", №6, 2000г., с.33-36.

44. Кудрин Б.И. Организация, построение и управление электрическим хозяйством промышленных предприятий на основе теории больших систем: Монография. М.: Центр системных исследований, 2002г.

45. Кудрин Б.И. Основы комплексного метода расчета электрических нагрузок. "Промышленная энергетика", №11, 1986г., с.23-26.

46. Кудрин Б.И. Проблемы электроэнергетики и техноценологическое определение параметров электропотребления и норм как основа энергосбережения. "Электрификация металлургических предприятий Сибири", Вып.6, 1989г., с.3-10.

47. Кузнецов Н.М., Петров М.Г., Власов Ф.В. Анализ электропотребления на Стойленском горно-обогатительном комбинате. М.: МГГУ, Горный информационно-аналитический бюллетень, №6, 2005г. - с.268-273.

48. Кузнецов Н.М., Щуцкий В.И. Рациональное электропотребление на горнодобывающих и горно-обогатительных предприятиях. Апатиты, 1997г.

49. Леман Э. Проверка статистических гипотез, пер. с англ. Прохорова Ю.В. М.: Наука, 1979г.

50. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1988г.

51. Ляхомский A.B., Вахрушев С.В., Петров М.Г. Моделирование поверхности показателей энергоэффективности обогатительных производств горных предприятий. М.: МГГУ, Горный информационно-аналитический бюллетень, №10, 2006г.-с.313-316.

52. Марасанов В.М. Математическое описание процесса дробления в щеко-вой дробилке, "Изв.вузов. Горный журнал", №2,1967г., с. 160-166.

53. Махнев A.M. Исследование электропотребления железорудных обогатительных фабрик: Дис. на соискание уч. степени канд.тех.наук. Свердловск, 1973г.

54. Махнев A.M., Белых Б.П., Олейников В.К. Применение метода ранговой корреляции при исследовании энергетических характеристик конусных дробилок. "Научные труды Магнитогорского горно-металлургического ин-та", Вып.86, Магнитогорск, 1970, с.27-32.

55. Методы решения задач математического программирования и оптимального управления. Ащепков Л.Т., Белов Б.И., Булатов В.П. и др.: под ред. Меренкова А.П. Новосибирск: Наука, 1984г.

56. Михайлов В.В., Поляков М.А. Энергосберегающая технология электроснабжения народного хозяйства. Кн.4. Потребление электрической энергии -надежность и режимы. М.: Высш. шк., 1989.

57. Монахов A.B. Математические методы анализа экономики. СПб: Питер, 2002.

58. Никифоров Г.В. Комплексное управление электропотреблением и энергосбережением металлургического производства: Дис. на соискание уч. степени д-ра.тех.наук. Челябинск, 2001г.

59. Никифоров Г.В. Оперативная оценка энергопотребления металлургического предприятия. "Сталь", №7, 1999г., с.81-83.

60. Никифоров Г.В. Прогнозирование электропотребления металлургического предприятия. "Сталь", №11,1999г., с.83-86.

61. Никифоров Г.В. Совершенствование нормирования и планирования электропотребления в промышленном производстве. "Промышленная энергетика", №3, 1999г., с.27-29.

62. Никифоров Г.В. Формирование основных направлений энергосбережения в АО "ММК". "Энергосбережение на промышленных предприятиях: Доклады научно-практической конференции с международным участием": Магнитогорск, 1997г., с.10-18.

63. Никифоров Г.В., Заславец Б.И. Энергосбережение на металлургических предприятиях: Монография. Магнитогорск: МГТУ, 2000г.

64. Никифоров Г.В., Олейников В.К., Заславец Б.И. Энергосбережение и управление энергопотреблением в металлургическом производстве. М.: Энергоиздат, 2003.

65. Об оценке удельного расхода электроэнергии на обогатительных фабриках цветной металлургии. Р.Ю. Коссаковский, Ю.П. Коссаковский, К.А. Панин. "Обогащение руд.", 1986г., № 5.

66. Общий курс высшей математики для экономистов: Учебник. Под ред. Ермакова В.И. М.: ИНФА-М, 2004.

67. Олейников В.К. Анализ и планирование электропотребления на горных предприятиях. М.: Недра, 1983г.

68. Олейников В.К., Никифоров Г.В. Анализ и управление электропотреблением на металлургических предприятиях. Магнитогорск: МГТУ, 1999г.

69. Остапенко П.Е., Мясников Н.Ф. Безотходная технология переработки руд черных металлов. М.: Недра, 1988.

70. Петров М.Г. Исследование зависимости удельного электропотребления от технологических факторов на горно-обогатительных предприятиях. М.: МГГУ, Горный информационно-аналитический бюллетень, №5, 2006г. - с. 168173.

71. Пищур А.П. Анализ и нормирование электропотребления предприятий малой мощности с многономенклатурным производством. Дис. на соискание уч. степени канд.тех.наук. М., 2004г.

72. Полак Э. Численные методы оптимизации. Единый подход. М.: Мир, 1974г.

73. Праховник A.B., Розен В.П., Шульга Ю.И. Оптимизация режимов электропотребления в условиях автоматизированного сбора информации. "Промышленная энергетика", 1985г., №7, с.9-12.

74. Р 50-605-89-94. Рекомендации по стандартизации. Энергосбережение. Порядок установления показателей энергопотребления и энергосбережения в документации на продукцию и процессы.

75. РД 34.09.101-94. Типовая инструкция по учету электроэнергии при ее производстве, передаче и распределении.

76. Резниченко С.С., Ашихмин A.A. Математические методы и моделирование в горной промышленности. М.: Изд-во МГГУ, 1997.

77. Рыжов П.А. Математическая статистика в горном деле. М.: Высшая школа, 1973г.

78. Рыжов П.А. Некоторые приложения теории вероятности и математической статистики в горном деле. М.: МГИ, 1971.

79. Свердель И.С., Краснянский Е.А. Электроиспользование на обогатительных фабриках железорудной промышленности. М.: Металлургиздат, 1959г.

80. Cea Ж. Оптимизация. Теория и алгоритмы. Пер. с фр. М.: Мир, 1973.

81. Серго Е.Е. Дробление, измельчение и грохочение полезных ископаемых. -М.: Недра, 1985.

82. Справочник по обогащению руд черных металлов. -М.: Недра, 1980.

83. Справочник по обогащению руд. Обогатительные фабрики. М.: Недра, 1984.

84. Справочник по обогащению руд. Основные процессы. М.: Недра, 1983.

85. Справочник по обогащению руд. Подготовительные процессы. М.: Недра, 1982.

86. Статистические методы в инженерных исследованиях. Бородюк В.П., Вощинин А.П., Иванов А.З. и др. М.: Высшая школа, 1983г.

87. Сухоручкин А.П. Электрооборудование обогатительных фабрик. М.: Недра, 1989.

88. Тайц А.А. Методика нормирования удельных расходов электроэнергии. М.: Госэнергоиздат, 1946г.

89. Тихонов О.Н. Автоматизация производственных процессов на обогатительных фабриках. М.: Недра, 1982.

90. Федунец Н.И., Ляхомский А.В., Петров М.Г. Анализ влияния технологических факторов на электропотребление горно-обогатительных предприятий. М.: МГГУ// Горный информационно-аналитический бюллетень, №6, 2006г. -с.167-173.

91. Флеминг У., Ришел Р. Оптимальное управление детерминированными и стохастическими системами пер. с англ. Под ред. Ширяева А.Н. М.: Мир, 1978г.

92. Фокин Ю.А. Вероятностно-статистические методы в расчетах систем электроснабжения. М.: Энергоатомиздат, 1985.

93. Харченко Л.П., Должнекова В.Г., Ионин В.Г. и др. Статистика: учебное пособие. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2001г.

94. Шеметов А.Н. Управление режимами электропотребления агломерационного производства с целью повышения его эффективности: Дис. на соискание уч. степени канд.тех.наук. Магнитогорск, 2003г.

95. Щуцкий В.И., Кузнецов Н.М. Совершенствование нормирования на горно-обогатительных предприятиях // Всесоюзн. научно-технич. конф. "Проблемы энергосбережения". Киев, 1991г. с. 90-91.

96. Щуцкий В.И., Ляхомский А.В., Крицевый Ю.Ф. Прогнозирование электропотребления на основе факторных моделей // Надежность и безопасность электроснабжения северных районов страны. Норильск: изд. завод втуза при НГМК, 1989г. с. 77-81.

97. Электрификация открытых горных работ: Учебник для вузов / Волот-ковский С.А., Щуцкий В.И., Чеботаев Н.И. и др. М.: Недра, 1987г.

98. Электрооборудование и электроснабжение горнорудных предприятий. Под ред. B.C. Виноградова. М.: Недра, 1983г.

99. Энергосберегающая технология электроснабжения народного хозяйства / Под ред. В.А. Веникова. Кн. 4. Потребление электрической энергии, надежность и режимы / В.В. Михайлов, М.А. Поляков. М.: Высш. шк., 1990г.

100. Эффективное использование электроэнергии. Под ред. К. Смита: Пер. с англ. под ред. Д.Б. Вольфберга. М.: Энергоатомиздат, 1981г.

101. Peter Fingar, Howard Smith, Making Business Processes Manageable, Internet World, 2002, April.

102. Vinod Khosla, Murugan Pal, Real Time Enterprises, A Continuous Migration Approach, 2002, March.