基于模糊综合评判法的矿柱回采方案优选.pdf

第 2 5卷第 1 期 2 0 0 9年 2月 湖南有色金属 HUNAN N0NFERROUS M ETALS 采选 基于模糊综合评判法的矿柱回采方案优选 朱国辉 ， 胡平安2 1 ． 长沙有色冶金设计研究院， 湖南 长沙4 1 0 0 1 1 ； 2 ． 湖南有色金属研究院， 湖南 长沙4 1 0 0 1 5 摘要 根据大红山矿体特点和开采技术条件以及矿山现有情况， 对矿柱回采提出了五种方案。应 用模糊综合评判原理建立了大红山矿柱回采方案的综合评判模型， 给出了鼍化指标的综合评判因 素体系， 得到了最佳开采方案。实践证明， 基于模糊综合评判法的优选结果是可靠的， 为该矿的矿 柱回采方案选择提供了决策依据 ， 也为类似的工程方案优化选择提供了工程借鉴意义。 关键词 矿 柱 ； 采矿 方法； 模糊综合评判 ； 优 选 中图分类号 T D 3 5 5 文献标识码 A 文章编号 1 0 0 35 5 4 0 2 0 0 9 0 1 0 0 0 1 0 3 采矿方案的选择涉及 因素多 ， 关系复杂 ， 必须考 虑开采安全、 技术水平 、 资源利用 、 成本 等大量 不确 定性 、 模糊性 、 随机性 因素及其相互关系 ， 且选取 过 程中还涉及一些定性化的模糊概念指标⋯。在对 方 案进行优化选择时 ， 力 争做 到技术 可行 、 经济合理 、 安全可靠 ， 确保采矿方案最优。 目前在进行采矿方 案选取时 ， 主要采用一般方案 比较方法 ， 如列表 比较 法、 经济模型 比较法 等 ， 但这 些方法都有一定 局 限 性， 很难全面、 客观地评价方案的优劣。根据影 响采 矿方案选择的主要 因素 ， 该文章应用模糊变换原理 和最大隶属度原则对回采方案相关 的各个因素进行 模糊综合评判 ， 得 出了拟采用的各 种方案 的优劣顺 序并据此选择最佳采矿方法。从而使复杂的决策 问 题清晰化 ， 减少 了定量计算的工作量和难度 ， 节约 了 人 力、 物 力[ 2 _ 3 1 。 l 模糊综合评判法简介 模糊综合评 判是以模糊数 学为基础 ， 应用模糊 关系合成 原理 ， 将边 界不清 ， 不易定量 的因素定量 化 ， 从而对实际综合评判问题进行评判的一种方法。 模糊数学包括 的内容较多 ， 其 中模糊综合评判使用 较多 ， 模糊综合评判通过构造等级模糊子集 ， 把反 映 评判对象的模糊指标进行量化 即确定隶属度 ， 然 后利用模糊变换原理对各指标进行综合。模糊综合 评判法优化选择的基本步骤如下l 4 ， J 作者简介 朱国辉 1 9 6 5一 ， 男 ， 高级工程师 ， 主要从事采矿设计研究 t 工作。 1 ． 建立评价对象的因素集合 U{ U 1 ， ／ Z 2 ， ⋯ ， U } 1 因素集合 c ， 是 m 个评价指标 的集合 。指标选 取要满足完备性 、 独立性 、 可行性及通用性等要求。 2 ． 建立评价 的评语集 V{ 1 ， 2 ， ⋯ ， } 2 对采矿方法选择而言 ， 评语集 为各种采矿方法 方案的名称 。 3 ． 构造模糊关系矩阵 设 与 之间的模糊关系矩 阵为 R R 3 式 中 r i 1 、 2 、 ⋯、 m； 1 、 2 、 ⋯、 n 表示 因素 具有评语 的程度 ， 亦即隶属度。 4 ． 确定评价因素的权向量 W W1 ， 2 ， ⋯ ， 4 一 般情况下 ， m 个评价因素对评价对象并非同 等重要 ， 各单方 面因素 的表现对系统 总体表现的影 响也不同， 因此 ， 在模糊变换之前要确定评价因素的 权向量 ， 同时对权向量 进行归一化处理。 5 ． 利用合适的合成算子求解评价对象的评价向 量 日 B1 V X R b l ， b 2 ， ⋯ ， b 5 式 中 B为模糊综合评价向量 ， 即求解结果 ， b 1 ， 2 ， ⋯ ， n 是由 与 尺 的第 列运算得到 ， 它表示评 2 湖南有色金属 第 2 5卷 价对象在整体上对 的隶属程度。 6 ． 按照最大隶属原则 ， 判定最优方案。 2 工程概况 湖北大冶大红山铜铁矿属急倾斜厚大矿体， 其 一 2 0 0 m 以上矿体 已为民采破坏 ， 矿 区地表 曾发生 坍塌， 对附近设施造成一定危害。目前矿山已对上 部空 区进行充填及封闭处理并设置防水帷幕 ， 且其 深部矿体矿房部分 已基本 开采完毕 ， 该 回采方案研 究对象为矿区矿柱 回采 。综合考虑大红山 目前所采 用 的采矿方法、 矿房采空区充填体的情况 、 矿岩稳 固 性条件 、 矿 区水文地质条件复杂和地表不允许塌陷 等开采技术条件， 对 ⋯ 2 2 0 4 2 0 m中段之间矿间 柱 回采提出了以下五种可能的采矿方法 上向低分 段空场嗣后充填法、 分段空场嗣后充填法 、 上 向水平 分层充填法、 下向低分段空场嗣后充填法和下向水 平分层充填法。 3 基于模糊综合评判法 的采矿方法优 化选择 为简化数学模 型， 按照安全 、 经济、 高效和资源 利用率高的基本原则 ， 确定评价指标共 1 0项 ， 评 价 因素集为 U{ 采场生产能力， 贫化率， 损失率， 采 切 比， 崩矿直接成本 ， 年毛利润 ， 安全程度 ， 工艺简单 程度 ， 对矿体适应程度 ， 矿山对方法的熟悉程度 } [ 。 评语集为 V{ 方案 工， 方案 Ⅱ， 方案 Ⅲ， 方案 Ⅳ， 方 案 V} 。 定量指标包括 生产 能力 、 采矿工效、 矿石损失 率、 贫化率、 采切比、 采矿成本。根据各方案特点并 参考 国内外同类矿 山的实际指标 ， 推算出各方案技 术经济指标值列于表 1 。 表’ 1 采 矿方法方案定量指标值 经计算定量指标的隶属度矩阵为 0． 6 8 1 0． 1 9 O． 3 8 0 0． 6 2 1 0． 2 3 0． 4 6 0 0 0． 43 0． 77 0 1 0． 5 0 1 0． 5 l 0． 3 3 1 0 0． 3 3 0 0． 9 2 1 0． 4 4 0． 9 2 0 定性指标包括 安全程度、 工艺简单程度 、 对矿 体适应程度 、 矿山对方法 的熟悉程度。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。将指标按其好坏程度划分为 5 个等级， 根 据专家经验赋以定量值 ， 并进而得 到判断矩阵 b mm。由此得到各方案定性指标的隶属度 如下 R7 1 0 所 以得到模糊矩阵如下 R 根据上述 1 0个 因素对采矿方法影 响的程度大 小 ， 并根据专家依据表赋值模糊定量进而构造判断 矩阵 A。 o 0 。0 o 0 m 9 3 7 4 3 5 3 3 ■ ●0 4 O 0 0 0 0 0 0 O 1 j 5 1I _ 0 。 0 0 0 趣 0 。 0 c ； 3 3 3 3 3 3 3 3 O 0 O 0 3 5 3 3 3 2 3 3 0 0 O 0 0 0 0 3 5 l 3 l 2 D D 第 1 期 朱国辉 ， 等 基于模糊综合评判法的矿柱回采方案优选 3 A 经计算 ， 得到评价因素的权向量为 W Wl ， W 2 ， ⋯ ， Wl O 0 ． 2 2 2 ， 0 ． 0 5 6 ， 0 ． 0 3 0 ， 0 ． 1 0 8 ， 0 ． 0 4 1 ， 0 ． 1 5 9 ， 0 ． 2 7 2 ， 0 ． 0 2 1 ， 0 ． 0 1 4 ， 0 ． 0 7 7 按步骤 5的模糊 运算 法则 ， 求解评价对象 的评 价向量 B b l ， b 2 ， ⋯， b 。向量中 ， b 值越大 ， 则 与之相对应的方案其可选度越高。 通过计算得出模糊综合评价向量为 B b l ， b 2 ， ⋯， b 4 0 ． 7 1 2 ， 0 ． 5 8 6 ， 0． 3 7 8 ， 0 ． 4 5 8 ， 0 ． 2 2 7 以上为模糊综合评价 的最终结 果 ， 反 映了各方 案可选度的大小 。可知方案 工的可选度为 0 ． 7 1 2 ， 方 案 Ⅱ的可选度为 0 ． 5 8 6 ， 方案 Ⅲ的可选度为 0 ． 3 7 8 ， 方案Ⅳ的可选度为 0 ． 4 5 8 ， 方案 V可选度为 0 ． 2 2 7 。 根据最大隶属原则 ， 排定 各方案 的优劣次序 ， 5 种采矿方法从优到劣的次序依次是 方案 工一方案 Ⅱ 一方案 Ⅳ一方案 Ⅲ一 方案 V。说明方案 工 上 向 低分段空场嗣后充填法 为最佳的采矿方法。 4 结语 1 ． 在考虑大红山前期所用采矿方法、 矿房充填 情况及矿岩稳固性 、 矿 区水文地质条件等情况下提 出了五种可能的矿柱回采方法。 2 ． 利用模糊综合评判法 ， 对大红山铜铁矿多种 采矿方法进行 了选择优化 ， 得 出了方案 I为最优方 案 ， 该法为大红 山铜铁矿间柱 回采方案选择 提供 了 决策依据 ， 也为类似的工程方案优化选择提供 了工 程借鉴意义 。 3 ． 模糊综合评判 法在研究大量不确定性 、 模糊 性 、 随机性因素 问题 时， 表现出 了它的优越性 ， 减少 了定量计算的工作量 和难度 ， 但专家在模糊定量方 法赋值构造判断矩阵时， 存在着主观性和偏见 ， 从而 使得结果存在着一定 的误差。因此 ， 在 回采方案优 化选择时 ， 可结合其他的方法如人工神经网络 ， 灰色 理论等方法来进行更为精确的验算l 2 ， 7 J 。 参考文献 [ 1 ] 郑晓明 ， 邹汾生 ， 李富平 ． 用层次 分析法 进行采 矿方法 模糊评 价及优选 [ J ] ． 中国钨业 ， 2 0 0 4 ， 1 9 3 2 02 3 ． [ 2 ] 吴爱祥 ， 张卫 峰 ． 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t u a t i o n o n s i t e， fiv e mi n i ng m e t h o d s a r e p r o p o s e d f o r o r e p i l l a r mi n i n g ． T h i s p a p e r b u i l d s t h e j u d g m e n t mo d e l o f o r e p i l l a r mi n i n g me t h o d。 p 。 t i m i z e b ase d o n t h e p r i n c i p l e o f f u z z y s y n t h e t i c a l j u d g me n t ， a n d ma k e s o u t t h e j u d g m e n t f a c t o r s y s t e m o f me asu r e d i n d e x a n d o b t a i n s t h e b e s t mi n i n g me t h o d ． By t h e p r a c t i c al a p p l i c a t i o n i n D a h o n g s h a n C o mp a n y， i t s h o ws t h e r e ’ s u h i s s t e a d y． I t a l s o p r o v i d e s d e c i s i o nma k i n g f o u n d a t i o n f o r t h e mi n i n g me t h o d s o p t i mi z e ， a n d o f f e r s t h e r e f e r 。 e n e e v a l u e f o r t h e s i mi l a r p r o j e c t o p t i mi z i n g ． K e y w o r d s o r e p i ll a r ； mi n i n g me t h o d ； f u z z y s y n t h e t i c a l j u d g m e n t ； o p t i mi z e 4 2 ， 9 5 3 7 5 9 9 3 1 6 3 8 4 2 5 3 7 8 1／5 I ● 2 ● 6 2 3 5 7 3 ， 2 7 3 1 4 2 5 6 3 4 2 2