矿山技术经济指标动态优化及其应用研究

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1、矿山技术经济指标动态优化及其应用研究  摘要:矿山技术经济指标关系到矿山企业经济效益的好坏,还和企业的各个部门、各个环节都有重要的联系。其中品质高低的矿产品对企业的经济效益和最大限度地回收矿产资源有着很大的作用,它决定着生产的品质和效益。文中有对矿山技术的动态优化的概述和最基本的计算流程,利用数字建模等方式进行计算从而达到效益最大化。  关键词:环保设备;经济效益;发展现状;动态优化  中图分类号:F426文献标识码:A  矿山技术经济的主要任务是对矿山建设项目、开采技术方案进行评价,比较和选优,为矿山的开发建设

2、的正确决策提供依据。矿山技术经济工作的基本内容是矿山经济效果评价,矿山建设,开采方案都涉及技术经济效果问题,加强技术经济工作,就会减少项目建设,开采方案选择的盲目性,避免因此造成的经济损失,对充分利用国家资源,有效地发挥人力、物力、财力的作用,促进矿山工业的健康发展有重要的意义。  1.矿山技术经济指标动态优化  1.1矿山技术经济指标7  在复杂多变的市场多年积累的实际生产数据为基础条件,以整体综合市场经济条件下,矿山企业的生产成本、产品价格和经济效益最优为目标,采用合理的新方法、新手段对公司销售状况等都随市场

3、波动而变化,矿山技术经济指标下属矿山的技术经济指标进行系统动态优化研究,也应随之动态变化,各指标之间又彼此相关、制约并在应用中取得了良好的经济效益。  1.2矿产品位指标体系  随着需求的提高,矿石价格也随着提高,这带给我们的是矿山技术指标也在不断地变化,矿山指标的不平衡就会导致公司的整体效益降低。导致矿山指标不平衡的原因有两点,第一点是在开采中,对于无经济价值的矿石的处理,这种无经济价值的矿石大大影响了采矿和选矿加工的成本。如果不能有好得措施就会导致精矿的品味下降,从而影响产量的降低,采矿和加工成本的提高。第二

4、点是对于精矿和无经济价值的矿石之间的选取,杂矿夹杂到精矿中,如何进行分割才能将有价值的矿石最大化的保存也是问题的关键。只有选取得当,才能提高效益,减少矿产资源的浪费。因此,市场经济条件下,对矿山技术指标进行整体,动态优化是矿山一项重要的工作。  1.3动态优化模型研究  矿山的技术经济指标整体动态优化研究是一项综合性非常强的工作,它的涉及范围非常广,比如涉及自然、科技等。所以我们要通过研究在矿山中开采的实时生产数据进行分析,全面建立技术经济指标之间的数学模型,这种模型可以准确地显示在矿山开采中对于矿山经济特征。通

5、过结合社会效益和经济效益达到更好的发展。  1.4优化原则与方式7  (1)双指标异步滚动原则,在优化中如果以一个指标作为基础来确定的话,它的可变性是最小的,现在用两个指标最为基础,以两个指标的变化带动多个双品位指标方案这样可以从多个指标方案中选取最为合理的双指标组合。就可以达到最大的优化。(2)双品位指标原则,矿山中的工业品位指标和边界品位。会有一个对于矿山整体的平均品位测评。按照多目标决策方法确定双品位指标,这样可以使矿山在确立价值后,更加方便,具有效益的开采。(3)动态性原则,在参数优化中,还要做动态经济分

6、析。随着市场环境的变化,动态经济分析也要进行调整,从而影响了双指标的制定。(4)多目标优化原则,经济效益和资源回收效益要按照合理的品位指标,合理品位指标的决策目标为财务净现值、财务评价总利润、金属总产量。  优化方法:  (1)建立数学模型,要按照工业品位和边界品位为自变量求储量和品位指标进行类比。(2)要以入选品位为自变量求选冶综合回收率的方式进行数模运算。(3)要求出损失率和贫化率的值就要以双品位指标为自变量来进行创建数学模型。(4)随着矿山技术的优化,要将动态优化进行归类和总结,对于数据要创建数据库,便于技

7、术经济参数的发展,更好的保障矿山稳定运行。(5)进行合理品位指标的多目标决策,一般是在多个决策目标无量纲化处理基础上,采用模糊综合评判的方法进行多目标决策。(6)要求进入自动化,将数据与结果瓦内的结合,建立综合技术经济分析模型,进行各品位指标技术经济分析,将电算技术与关数据、技术经济参数和系列数学模型进行结合、归类和总结,从而方便快捷地进行各品位指标下的净现值、总利润、总产量的计算。  2.矿山技术经济指标应用7  2.1计算  2.1.1双品位指标的储量计算  在双品位指标的储量计算模式中,x为边界,品位,y为

8、工业品位,z为储量系数,p为平均品位,则储量系数和平均品位的回归方程可写为如下形式。  z=a0+a1x+a2x2+a3x3+a4y+a5y2+a6y2+a7xy+a8xy+a9xy  p=a00+a11x+a22x2+a33x3+a44y+a55y2+a66y3+a77xy+a88xy+a99xy2  原始品位数据经过高品位的处理后,形成了数据文本,运行软件的数据包。 

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