矿石堆场品位模型构建及取料品位估算方法
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Grade Model Constructing and Reclaiming Grade Predicting of Ore Yard
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通讯作者:
收稿日期: 2020-07-29 修回日期: 2020-12-29 网络出版日期: 2021-05-28
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Received: 2020-07-29 Revised: 2020-12-29 Online: 2021-05-28
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陈鑫, 王李管, 李金玲.
CHEN Xin, WANG Liguan, LI Jinling.
测量技术的飞速发展为矿石堆场空间形态的测量和建模提供了技术手段。汪志明等(2003)提出将GPS RTK技术用于矿料体积和容量的测量,并将其应用于武汉钢铁(集团)公司堆料场矿料体积测量;孔祥元等(2003)将GPS RTK及其同地质雷达GPR集成技术应用于大型企业矿料资产测算;刘波(2019)提出利用三维激光扫描技术获取料堆表面的点云数据,进而通过点云建模方法建立堆场三维模型。研究表明,相比于GPS RTK测量技术,三维激光扫描及点云建模得到的堆场三维模型精度更高(陈鑫等,2016;刘波,2019;Singh et al.,2020;Kuma et al.,2020;周晓卫等,2020)。还有学者采用基于单目多视图三维重建方法进行料堆体积测量,在现场仅通过无人机航拍采集图像,将大部分测算工作移至后端处理,不仅降低了施工难度,缩短了外业数据采集时间,而且确保了测量方案的高性价比(张博文等,2020;段平等,2020;罗瑶等,2020;谭金石等,2020;Samaniego et al.,2019;Paul et al.,2019)。矿石堆场三维模型的精确建立已具备技术条件,三维矿石堆场模型内部的品位空间分布分析成为堆场精细化管理的瓶颈。国内外学者对矿体、生产区域和爆堆内的品位空间分布情况进行了大量研究(Jin et al.,2011;Huang et al.,2012;毕林等,2016;王李管等,2017;刘占宁等,2018;柯丽华等,2018;谭期仁等,2019),但很少有学者对矿石堆场三维模型内的品位空间分布情况进行研究,其原因是缺乏支撑空间品位分析的样品信息。
1 总体思路及流程
针对已建有品位在线监测系统的矿山,矿石堆场品位模型构建及取料品位估算的基本思路如下:首先,将矿石堆场三维空间模型离散化,以长形堆场为例,在长度方向上离散为段,在横截面方向上离散为层;其次,根据空间距离和矿石流移动速度,计算矿石流到达矿石堆场不同空间位置的时间差;最后,将序列化的品位检测数据和矿量计量数据,根据时间差分散到矿石堆场三维空间模型中,进而统计出矿石堆场各离散单元的矿量及品位,构建出矿石堆场品位模型;在矿石堆场品位模型的基础上,根据取料位置和料耙角度,分析三维取料工作面上的品位分布情况,估算出实时的品位。矿石堆场品位模型构建及取料品位估算的总体流程如图1所示。
图1
图1
矿石堆场品位模型构建及取料品位估算的总体流程
Fig.1
Overall flow of ore yard grade model construction and ore grade estimation
2 关键算法
2.1 堆场三维品位模型构建
设堆料机一次往返的堆料量为一个单层,d个单层的组合为一个分层,长形堆场堆满时共M个分层,即N=d×M个单层。堆至第m个分层时,通过堆料宽度及堆积角与分层数现场测量得到,对应的堆料宽度为s(d×m),对应的堆积角为α(d×m),长形堆场第1个分层横截面形态为一个等腰三角形,第2至第M个分层的横截面形态为一个倒“V”形,其内等腰三角形宽度为s(d×m),高度为s(d×m)×tanα(d×m)/2,外等腰三角形宽度为s(d×m+d),高度为s(d×m+d)×tanα(d×m+d)/2,如图2所示。
图2
皮带的运行速度为vb,皮带末端距离地表面的高度为H,矿石流经皮带秤后到皮带的末端距离为lw,矿石流经品位在线分析仪后到皮带的末端距离为le,如图3所示,第n个单层堆料时,皮带末端距离堆场顶端的高度为H-s(n)tanα(n)/2,矿石流经过皮带末端至堆场顶端的移动为自由落体运动,自由落体加速度为g,故矿石流经皮带秤到达堆场的时间差为
图3
图3
矿石流经皮带秤和在线分析仪到达堆场的时间差计算
Fig.3
Time difference calculation of ore flows through belt weigher and cross-band analyzer to ore yard
矿石流经品位在线分析仪到达堆场的时间差为
堆场起始堆料的时间为t0,堆场长度为L,在长形堆场长度方向上将堆场划分为K个分段,堆料机悬臂移动速度为vm,从而得到堆料机堆满一个单层的时间为2L/vm,t时刻经过皮带秤的矿石矿量为
t时刻经过在线分析仪的矿石元素e品位为
对应的矿石矿量为
图4
2.2 堆场实时取料品位估算
图5
取料工作面三角形顶点至底边水平距离可表示为
从而得到料耙工作面三角形顶点投影至水平面上的实时位置可表示为
进而得到取料工作面包含的堆场分段为
堆场三维品位模型中取料工作面上各分段分层的形状包含4种情况:
第一种情况的形状是三角形,如图6(a)所示,以T1表示。第一种情况出现在取料工作面的上部,此时T1三角形的底边长度可表示为
图6
图6
取料工作面上各分段分层的形状
Fig.6
Shape of each sub-segment and layered on reclaiming working face
T1三角形的高度可表示为
从而T1的面积可表示为
第二种情况的形状外轮廓是三角形,内轮廓也是三角形,如图6(b)所示,以T2表示。第二种情况出现在取料工作面的上部,此时T2外三角形的面积
第三种情况的形状外轮廓是等腰梯形,内轮廓是三角形,如图6(c)所示,以T3表示。第三种情况出现在取料工作面的下部,此时T3外轮廓等腰梯形的下底边长度为S,T3外轮廓等腰梯形的上底边长度可表示为
T3外轮廓等腰梯形的高度可表示为
T3外轮廓等腰梯形的面积可表示为
T3内轮廓三角形的面积与第二种情况T2内三角形计算方法原理一致,因此T3的面积可表示为
第四种情况的形状外轮廓是等腰梯形,内轮廓也是等腰梯形,如图6(d)所示,以T4表示。第四种情况出现在取料工作面的下部,此时T4外轮廓等腰梯形的面积
设矿石堆场三维品位模型分段k分层m的元素e品位为
3 现场试验
为提高矿山品位精细化管理水平,安徽某矿山与长沙迪迈数码科技股份有限公司建立合作,从2019年3月开始启动数字化智能矿山系统建设,并建设品位在线分析仪系统,从而为数字化智能矿山系统提供品位检测与反馈。矿山长形堆场长度为300 m,堆场横截面三角形宽度为32 m,堆场横截面三角形高度为12.2 m,在堆场长度方向上将堆场划分为60个分段,矿山堆料机一次往返的堆料为1个单层,5个单层的组合为1个分层,堆场堆满时共50个分层,即250个单层,长形堆场第1个分层横截面形态为一个等腰三角形,第2个至第50个分层的横截面形态为一个倒“V”形。
选取矿山正常生产的4个班次MgO品位数据进行对比分析,以每小时取样化验结果为基准,对比整个班次的品位均值与基于矿石堆场品位模型的取料品位预测结果,4个班次的品位偏差如图7所示。将整个班次的品位均值1.47作为取料品位均值时,4个班次的每小时品位偏差最大值分别为0.20、0.23、0.21和0.18,偏差率分别为13.87%、17.04%、15.65%和12.54%,班品位偏差分别为0.08、0.13、0.11和0.09,偏差率分别为5.66%、9.41%、7.76%和6.63%;基于矿石堆场品位模型的取料品位预测结果,4个班次的每小时品位偏差最大值分别为2.93、3.44、3.44和3.16,偏差率分别为2.93%、3.44%、3.50%和3.16%,班品位偏差分别为0.04、0.05、0.05和0.04,偏差率分别为1.88%、1.98%、1.83%和1.73%。试验结果表明,基于矿石堆场品位模型的取料品位估算结果准确且实时性高,极大地提高了矿山生产品位控制的实时性和精度。
图7
图7
矿山生产4个班次的品位均值、化验值与预测值对比分析
Fig.7
Comparative analysis of ore grade mean value,test value and prediction value of four shifts in mine production
4 结论
(1)首次建立矿石堆场三维品位模型,将序列化的实时品位数据三维空间化,为矿山生产品位精细化控制奠定基础。
(2)提出基于堆场品位模型的取料品位估算方法,动态预测取料品位,经实践证明,该方法估算结果准确且实时性高。
(3)堆场品位模型建立过程中,实时再现堆场品位分布三维空间模型,能够及时对堆场的品位达标情况进行预警,并指导生产出矿。
http://www.goldsci.ac.cn/article/2021/1005-2518/1005-2518-2021-29-2-287.shtml
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