Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

При выборе контрольных точек и построении маршрута возникает ситуация, когда алгоритм строит маршрут, который не является кратчайшим. Построение кратчайшего маршрута является главным требованием к алгоритму, поскольку значение расстояния от месторождения до предполагаемого оптимального расположения ОФ напрямую влияет на рассчитываемую рентабельность. Построение неоптимального маршрута связано со специфичностью выбора контрольных точек на территориях с большим количеством недоступных участков. На рисунке 2.8 приведен пример построения неэффективного маршрута.

Рисунок 2.8 – Построение неоптимального маршрута

Зеленым цветом показано месторождение, синим – предполагаемое место ОФ, желтым – проложенный маршрут, красным – контрольные точки, выбранные в ходе построения маршрута. Как видно из рисунка, алгоритм построил неоптимальный маршрут, продвигаясь к контрольным точкам 1 и 2. При этом очевидно построение маршрута от месторождения до контрольной точки 2.

Для построения оптимального маршрута, в алгоритм вводится следующая проверка. При нахождении очередной контрольной точки производится попытка построить прямой маршрут от месторождения до найденной точки. Для этого в переменную записываются координаты исходного месторождения, в матрицу записывается исходная МИТ, переменная обнуляется и триггер принимает значение 0.

При невозможности проложить прямой маршрут от месторождения до контрольной точки программа возвращает исходные значения. Триггер принимает значение 1, в переменную записываются координаты текущей контрольной точки, матрица принимает значение матрицы , соответствующей текущей контрольной точке, переменная принимает значение расстояния из массива .

При успешном построении прямого маршрута необходимо зафиксировать новый, более оптимальный маршрут и изменить соответствующие переменные. Поскольку число контрольных точек в данном случае становится равным единице, то значение переменной становится равным 1. В матрицы и записывается проложенный маршрут, массивы и обнуляются. В массив записываются координаты текущей контрольной точки, в массив записывается длина текущего построенного маршрута. Триггер принимает значение 1.

Для успешного построения маршрута на любых МИТ с недоступными участками произвольной формы необходимо обрабатывать события, когда алгоритм не имеет возможности построить прямой маршрут из текущей контрольной точки, и при этом все граничные элементы проверены и не использованы для построения. На рисунке 2.9 показана матрица при возникновении подобного события.

Рисунок 2.9 – Отсутствие непроверенных граничных элементов

В этом случае в матрице отсутствуют граничные элементы с идентификатором 0. Подобная ситуация возникает, когда текущий граничный элемент выбран неверно в качестве контрольной точки маршрута. Для продолжения построения маршрута программа выполняет следующий алгоритм. Переменная отвечает за отсутствие непроверенных контрольных точек и в начале работы программы равна единице. Каждый раз, когда триггер принимает значение 0, алгоритм проверяет в матрице наличие граничных элементов с идентификатором 0. При отсутствии таковых, переменная принимает значение 0, выполняется откат к предыдущей контрольной точке. Значение переменной уменьшается на единицу, в переменную записывается значение длины маршрута для предыдущей контрольной точки. В матрицы и записываются данные из матрицы . В переменные , и записываются координаты предыдущего граничного элемента. В матрице элементы с идентификатором 1 обнуляются, а идентификатор элемента, при котором значение стало равным 0, принимает значение 3 для исключения его из дальнейшей работы алгоритма.

Таким образом, происходит поиск и построение маршрута от месторождения до исследуемого элемента МИТ. После формирования маршрута, его длина записывается в массив и выполняется расчет затрат на доставку минерального сырья по формулам (2.5-2.11).

По формуле 2.1 выполняется расчет рентабельности освоения месторождений для текущего доступного ЭУ. Результат записывается в переменную , а так же в матрицу , которая хранит значения рентабельности для всех ЭУ исходной МИТ. Значение результата сравнивается со значением переменной , которая хранит максимальное значение рентабельности. В случае, когда расчетное значение рентабельности превышает текущее значение переменной, оно записывается в . В переменные и записываются координаты ЭУ, при котором значение рентабельности превысило текущее значение переменной .

Таким образом, выполняется расчет рентабельности всей МИТ, по итогу полного расчета переменная хранит максимальное значение рентабельности, переменные и хранят координаты ЭУ, в котором значение рентабельности достигло максимума.

Для найденного оптимального расположения фабрики выполняется расчет маршрутов для построения результирующей карты. Данные матрицы сохраняются в текстовый файл, с помощью которого визуализируются в приложении. На рисунке 2.10 приведен результат расчета программы по МИТ, представленной на рисунке 2.8.

Рисунок 2.10 – Расчет оптимального расположения фабрики

На рисунке 2.11 показана результирующая матрица исследуемой территории.

Рисунок 2.11 – Результирующая матрица исследуемой территории

На результирующей МИТ показаны все идентификаторы, применяемые в программном комплексе, для:

– недоступных участков (идентификатор 0);

– доступных участков (идентификатор 1);

– построенного программой маршрута (идентификатор 2);

– найденного оптимального расположения обогатительной фабрики (идентификатор 3);

– месторождений (идентификатор 4);

После расчета оптимального расположения фабрики, по матрице программа строит тепловую карту рентабельности, которая показывает изменение уровня рентабельности фабрики в зависимости от ее размещения на исследуемой территории. На рисунке 2.12 приведена тепловая карта, построенная по результатам расчета.

Рисунок 2.12 – Тепловая карта

Наиболее темные участки на тепловой карте определяют наилучшие координаты для размещения обогатительной фабрики.

Таким образом, в ходе решения задачи определения оптимального расположения обогатительной фабрики разработан программный комплекс, который позволяет представить исследуемую территорию в матричном виде, определить оптимальное место размещения фабрики, рассчитать рентабельность освоения месторождений, проложить кратчайшие маршруты от месторождений до фабрики и построить тепловую карту рентабельности.

В приложении А представлен текст программы модели поиска оптимального расположения обогатительной фабрики в математическом пакете MATLAB R2013b.

3 РАСЧЕТ ОПТИМАЛЬНОГО РАСПОЛОЖЕНИЯ
ОБОГАТИТЕЛЬНОЙ ФАБРИКИ ГК «ПЕТРОПАВЛОВСК»

3.1 Исходные данные для расчета

В качестве реального примера тестирования разработанного программного комплекса выбрана группа месторождений, отрабатываемая ГК «Петропавловск». В состав группы входят три месторождения. Месторождение 1 – рудник «Пионер», находящееся в Зейском районе Амурской области, отрабатываемое ГК «Петропавловск», месторождение 2 – условное, месторождение 3 – рудник «Покровский», расположенное в Магдагачинском районе Амурской области. В настоящее время на месторождениях 1 и 3 работают собственные обогатительные фабрики. Локализация месторождений вблизи реки Зея позволяет их рассматривать как группу территориально-сближенных месторождений.

На рисунке 3.1 представлена карта исследуемой территории, на которой происходит отработка месторождений ГК «Петропавловск».

Добываемым компонентом на указанных месторождениях является золото, относящееся к подгруппе полиметаллических месторождений. Добыча каких-либо других полезных компонентов не планируется. В связи с этим применение типа параллельного освоения месторождений наиболее целесообразно.

Так как месторождения находятся на небольшом расстоянии друг от друга и отрабатываются одним предприятием, рационально использовать одну обогатительную фабрику с большей производительностью, оптимальное расположение которой определяется разработанной программой. Поскольку через исследуемую территорию в Магдагачинском районе проходит трасса Р-297 и месторождения находятся в относительной близости от населенных пунктов Тыгда и Дактуй, то создание общей инфраструктуры для месторождений вполне возможно.

Рисунок 3.1 – Карта исследуемой территории

На рисунке 3.2 представлен рудник «Покровский». Покровское месторождение представляет собой месторождение коренного золота, разрабатываемое открытым способом. Покровский рудник находится в Амурской области на Дальнем Востоке России, приблизительно в 10 километрах от Транссибирской магистрали и в 35 километрах от «Пионера». Покровское месторождение в своей нынешней форме приближается к концу срока действия рудника. В связи с тем, что исходный карьер «Покровка-1» практически полностью выработан, добыча постепенно перемещается на сопутствующие месторождения [36].

Рисунок 3.2 – Рудник «Покровский»

На рисунке 3.3 представлен рудник «Пионер». Рудник расположен на границе Магдагачинского и Зейского районов Амурской области, приблизительно в 40 км от станции Тыгда Транссибирской магистрали. Между «Покровским рудником» и «Пионером» организовано превосходное автотранспортное соединение. Относительно близкое расстояние от «Покровского» (приблизительно 35 км) позволяет использовать некоторые объекты инфраструктуры этого рудника [37].

Рисунок 3.3 – Рудник «Пионер»

В таблице 3.1 представлены исходные данные для расчета программным комплексом оптимального расположения обогатительной фабрики.

Таблица 3.1 – Исходные данные

Продолжение таблицы 3.1

На рисунке 3.4 показана матрица исследуемой территории с указанием месторождений и недоступных участков.

Характеристики

Список файлов ВКР