利用模糊数学法对采矿方法进行综合评判和选择.pdf

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1、矿业工程第1O卷第3期14MiningEngineering2012年6月·矿物开采·利用模糊数学法对采矿方法进行综合评判和选择葛文杰(长沙有色冶金设计研究院，湖南长沙410011)摘要：阐述了利用模糊数学法对某铁矿山采矿方法进行综合评判与选择。综合考虑了影响采矿方法的定量与定性指标，如生产能力、损失率、贫化率、采充成本及安全程度等。通过构建指标隶属度矩阵和权重矩阵，建立模糊综合评判模型，并计算得到各采矿方法的综合优越度，从而达到优选的目的。关键词：模糊综合评判；隶属度；采矿方法；连续回采中图分类号：TD853．3文献标识码：A文章编号：1671—8550(2012)03—0014一O3为

2、缓倾斜及倾斜矿体，倾角变化较大，西部矿体倾0引言角一般为5。～25。，东部矿体倾角为25。～45。，一采矿方法的选择是一项综合性很强的系统工般为30。～35。。矿体厚度为中厚一厚大矿体。矿体程，与众多影响因素有关，在选择过程中，通常需较稳固，矿体顶底板受矽卡岩影响，稳固性较差，要对各项因子进行反复比较论证，才能使得结果趋矽卡岩暴露后遇水易崩、碎化、膨胀，在无淋水的于最优。然而，目前对于采矿工程的复杂性、不确条件下，矽卡岩吸收空气中的水分，也不断崩解、定性，以往采矿方案的选择主要依赖于经验，这样膨胀、完全失去强度，岩体稳固性极差。得到的采矿方法往往只是一个可行解，而不是所有2采矿方法初选可行

3、解中的最优解。由于选取采矿方案的众多影响因素都具有一定据矿山的开采技术条件，考虑到矿区第四系含的模糊性，因而可针对采矿方案选择中的多种影响水层覆盖面广、含水量大、不能贯通，而且矿石的因素建立模糊综合评判模型l_】]，并引入模糊子集经济价值较高，不能采用崩落采矿法开采，只能采对权数进行模糊化处理，从而降低专家对各因素进用充填采矿法或空场回采嗣后充填采矿法。根据上行评判时的主观性影响，最后计算得到各方案综合述分析，结合铁矿的开采技术条件，提出了充填法优越度(隶属度)，通过比较得到最优的采矿方法。开采技术方案：1)两步骤深孔回采嗣后充填采矿法；2)两步骤分段中深孔回采嗣后充填采矿法；l矿山开采技

4、术条件3)中深孔连续回采嗣后充填采矿法；4)分条中深某铁矿山地处淮北沉积平原，海拔约3Om。孔(或浅孔)连续回采充填采矿法l3]。地表均为良田，地表以下为厚达79～118in的第四在采矿方法方案选择时，要考虑的影响因素很系沉积层。第四系上部和下部含水层(组)含水砂多，为简化优化模型，按照安全、经济、高效和资层较厚且稳定，富水性中等一强。矿区地下水以静源利用率高的基本原则，以采矿方法方案的生产能储量为主，动流量不充沛，为水文地质条件中等的力、采矿工效、矿石损失率、贫化率、采切比、采岩溶裂隙充水矿床类型。区内没有湖泊，仅有几条充成本、安全程度、工艺简单程度、对矿体适应程季节性河流，由北西向南东

5、贯穿全区。度及矿山对方案熟悉程度十项指标作为方案比较因矿体主要呈透镜状，次为似层状、扁豆状等。素。采用模糊综合评判优选采矿方法过程见图1。3采矿方法模糊综合评判收稿日期：201卜一11—16作者简介：葛文杰(1979一)，男，陕西垣曲人，长沙有色冶金设计研究院采矿工程师，从事矿山开采设计与采矿方法研究。3．1模糊矩阵的形成2012年第3期葛文杰利用模糊数学法对采矿方法进行综合评判和选择153．1．2定性指标隶属度计算参与比较的定性指标为：安全程度、工艺简单程度、对矿体适应程度及矿山对方案熟悉程度。首先对定性指标赋以模糊定量值，然后用二元对比排序法求其隶属度。将定性指标按其重要程度图1模糊综

6、合评判优选采矿方法过程图划分为5个等级，请有经验的专家赋以定量值，见表2。于是得到判断矩阵B一(b)min。其中：3．1．1定量指标隶属度的计算b—f()／f(uj)，且满足b一1，b“一参与比较的定量指标包括：生产能力、采矿工1／b(i，j=1、2、⋯⋯、m)效、矿石损失率、贫化率、采切比、采充成本。根当b，≥1时，令b一1据所提出的采矿方法方案特点，以及矿山对采矿方此时，判断矩阵B=(6)⋯即为二元对比排法方案的技术经济指标的要求，并参考国内外同类序法的相对矩阵，对矩阵每行取小，即得出该指标矿山的实际指标]，推算出各采矿方法方案的技的隶属度。术经济指标见表1。表2指标重要程度分级赋值表

7、1采矿方法方案主要技术经济指标AB对于所提出的各方案：a)两步骤深孔回采嗣后充填采矿法(方案1)；b)两步骤分段中深孑L回定量指标相对隶属度按下式计算：采嗣后充填采矿法(方案2)；c)中深孔连续回采对于正指标(越大越优)，即：嗣后充填采矿法(方案3)；d)分条中深孔(或浅(1f≥f孔)连续回采充填采矿法(方案4)。。一Jfip-fu厂厂各定性指标的相对隶属计算见表3。~表3指标的相对隶属计算【0≤^对于负指标(越小越好)