纽蒙特公司内华达金矿的矿山规划

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1、纽蒙特公司内华达金矿的矿山规划美国纽蒙特矿业公司地质统计学家S1赫尔杰生产经理F1西摩内华达规划组长L1霍夫曼摘要:美国纽蒙特矿业公司在内华达州拥有一批产金厂矿,该公司开发了一种混合整数线性规划法,为其厂矿进行优化,从而提高了获利能力。关键词:矿山规划线性规划整数规划焙烧机高压釜纽蒙特矿业公司在内华达州北部拥有一家大型综合金矿企业,包括若干矿业、贮矿堆和矿石加工设施。有90余种供冶炼用的矿石,有60余种回收金的工艺方案。纽蒙特公司制定了矿山规划和工艺模型,以求使内华达各矿山中利用合并后的协作优势取得更佳的利益。这个规划使用一个混合整数和线性规划优化法。这套系统由一

2、个内华达规划小组提供和运作。所有矿山都实施了公司内部的标准规划软件工具和方法。这些变化已使矿山工程人统有限公司提供的)还成功地进行了小规模试验,但遇到了与该问题成比例增加的麻烦。为克服这个困难,设计出一种MicrosoftAccess数据库,它拥有100多个表格,包含矿床模型、生产和开采顺序约束条件以及服务信息。还聘用了伊利诺斯技术学院的运筹学教授诺尔斯(ThomasKnowles),帮助调整该问题的数学公式,并且利用LINDO提供的软件,于1997年春为卡林矿做了全面试验。1977年5月5日,纽蒙特公司与圣菲太平洋(SantaFePacific)金矿公司完成合并

3、,开始了内华达矿区一体化过程。用这个办法大大地提高了潜在效果。较大的金内华达模型更为复杂。另外,各矿之间有着不同的规划方法和工具以及不统一的费用信息。于是对内华达规划功能做了审查,对矿山规划方法和工具进行了标准化。组建了一个内华达规划小组,以便检验全内华达的各个方案并保持一个协调一致的费用数据库。1998年春,整顿了费用与约束数据,用优化程序优化开工的生产也在进行中。员总数得以减少,率。并提高了矿山规划的效沿革1995年后期纽蒙特公司认识到必须扩大规划的功能,以便优化卡林(Carlin)金矿区的多个露天矿和多个加工厂。公司雇用了2个人帮助开发一种混合整数和线性规划

4、解法。他们是:科罗拉多矿业学院采矿工程副教授达格德伦(KadriDagdelen)和研究生厄尔巴埃兹(EdgarUrbaez)。到1996年夏末,列出了数学方程式,由于使用一种以电子数据表为基础的线性规划求解程序(这种程序是由线性规划软件供应商LINDO系国外金属矿山12纽蒙特公司的目标纽蒙特公司内华达各厂矿的目标是:使·17·采矿、运输和物料加工等工序在矿山生产期间最有效地使用固定资产,这就要管理好内华达现金流的运作和制定能使净现值(NPV)趋于最大的决策。采矿决策包括把握露天采场扩帮分条(Layback)和地下矿工作面开发的时机、资本支出和开采速率。根据费用与

5、回收率的比较评定来选择运矿路线。这些决策经常受制于生产能力和配矿的约束条件。选矿决策包括把握选厂开工与停产时机、资本支出、选矿速率和其他经营参数。图2费用模型使用的5个分量表1纽蒙特公司内华达各厂矿的6个维情况维的名称数量说明来源地顺序505露天矿扩帮条带或地下矿将来源细分为顺序(按年度计划)将顺序细分为同类单位(相同的冶金特性和选矿费用)选矿冶金厂,包括废石场“年”贮矿堆区增量20目的地时期贮矿堆60208纽蒙特公司开发了一种工具,规划机构用来制定这些决策。供内华达3数学模型在对问题保持逼真表述的同时,被分为6个维。纽蒙特公司的内华达各厂矿的每个维的名称,说明与

6、近似数量列于表1。对于一个充实的、矩形的、密集的模型来说,变量总数应为50×5×20×60×20×8=48000000个。这种规模的线性规划公式实际上是无法求解的。所以要用Access数据库来修剪看来似乎不可能的组合,直到该问题的规模大约有100000个变量为止。被修剪的变量包括早期的开采顺序和将贫矿运往焙烧机或高压釜等。313费用系数费用模型包括5个分量(图2),每个分量代表2个可变维。这使得费用数据输入和管理保持在合理的水平上。5个分量是:———露天矿内:矿岩开采和运到地表的费用,它只是来源地和顺序的函数。———露天矿外:将矿岩从露天矿地表运往选矿厂或废石场的

7、费用,它只是来源地与加工地点的函数。———加工:选矿及冶炼回收金的费用,它只是加工与矿岩增量的函数。要求将数学模型限制在可解的规模程度上。311目标函数任一方案的目标都是选择从矿山到加工厂、从矿山到贮矿堆、从贮矿堆到加工厂的矿石流,以使在满足生产目标和约束条件的同时,使NPV归于最大。这将用矿石流诸变量的线性组合法加以设定。对此在下文“费用系数”一节的末尾予以说明。312变量线性规划诸变量都代表矿石流量,并且可分为X、Y和Z三类(图1)。建立该线性规划问题公式时,这些变量图1线性规划的3个变量及其流量X———各时期从矿山到加工厂的矿石吨数;Y———各时期从矿山到贮

8、矿堆的矿石

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