Method for location of an external dump in surface mining using the A-star algorithm

• Autorzy: Zajączkowski M. , Kasztelewicz Z. , Sikora M.

Identyfikatory

DOI

10.2478/amsc-2014-0050

Warianty tytułu

PL

Metoda lokalizacji zwałowiska zewnętrznego w górnictwie odkrywkowym z wykorzystaniem algorytmu A-star

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The construction of a surface mine always involves the necessity of accessing deposits through the removal of the residual overburden above. In the beginning phase of exploitation, the masses of overburden are located outside the perimeters of the excavation site, on the external dump, until the moment of internal dumping. In the case of lignite surface mines, these dumps can cover a ground surface of several dozen to a few thousand hectares. This results from a high concentration of lignite extraction, counted in millions of Mg per year, and the relatively large depth of its residual deposits. Determining the best place for the location of an external dump requires a detailed analysis of existing options, followed by a choice of the most favorable one. This article, using the case study of an open-cast lignite mine, presents the selection method for an external dump location based on graph theory and the A-star algorithm. This algorithm, based on the spatial distribution of individual intersections on the graph, seeks specified graph states, continually expanding them with additional elementary fields until the required surface area for the external dump - defined by the lowest value of the occupied site - is achieved. To do this, it is necessary to accurately identify the factors affecting the choice of dump location. On such a basis, it is then possible to specify the target function, which reflects the individual costs of dump construction on a given site. This is discussed further in chapter 3. The area of potential dump location has been divided into elementary fields, each represented by a corresponding geometrical locus. Ascribed to this locus, in addition to its geodesic coordinates, are the appropriate attributes reflecting the degree of development of its elementary field. These tasks can be carried out automatically thanks to the integration of the method with the system of geospatial data management for the given area. The collection of loci, together with geodesic coordinates, constitutes the points on the graph used during exploration. This is done using the A-star algorithm, which uses a heuristic function, allowing it to identify the optimal solution; therefore, the collection of elementary fields, which occupy the potential construction area of a dump, characterized by the lowest value representing the cost of occupation and dumping of overburden in the area. The precision of the boundary, generated by the algorithm, is dependent on the established size of the elementary field, and should be refined each time by the designer of the surface mine. This article presents the application of the above method of dump location using the example of “Tomisławice,” a lignite surface mine owned by PAK KWB Konin S. A. The method made it possible to identify the most favorable dump location on the northeast side of the initial pit, within 2 kilometers of its surrounding area (discussed further in chapter 3). This method is universal in nature and, after certain modifications, can be implemented for other surface mines as well.

PL

Budowa kopalni odkrywkowej wiąże się zawsze z koniecznością udostępnienia złoża poprzez zdjęcie zalegającego nad nim nadkładu. W początkowej fazie eksploatacji masy nadkładowe lokalizowane są poza granicami wyrobiska odkrywkowego na zwałowisku zewnętrznym, aż do momentu przejścia do zwałowania wewnętrznego. W przypadku kopalń odkrywkowych węgla brunatnego zwałowiska te osiągają powierzchnię od kilkudziesięciu do nawet kilku tysięcy hektarów. Spowodowane jest to dużą koncentracją wydobycia węgla brunatnego liczoną w milionach Mg na rok oraz stosunkowo dużą głębokością zalegania tych złóż. W celu wyboru najkorzystniejszej jego lokalizacji powinno się przeprowadzić szczegółową analizę alternatywnych wariantów, a następnie wybrać wariant najkorzystniejszy. W artykule przedstawiono metodę wyboru lokalizacji zwałowiska zewnętrznego na przykładzie wieloodkrywkowej kopalni węgla brunatnego opartą na teorii grafów i algorytmie A-star. Algorytm ten na podstawie przestrzennego rozmieszczenia poszczególnych węzłów w grafie przeszukuje określone stany grafu, rozbudowując je o kolejne pola elementarne, aż do uzyskania wymaganej wielkości powierzchni przeznaczonej pod budowę zwałowiska zewnętrznego charakteryzującej się przy tym najmniejszą wartością zajętego terenu. Aby to osiągnąć konieczne jest dokładne zidentyfikowanie czynników mających wpływ na wybór lokalizacji zwałowiska zewnętrznego. Na ich podstawie można określić funkcję celu odzwierciedlającą wielkość poszczególnych kosztów budowy zwałowiska zewnętrznego na danym terenie, co zostało szczegółowo opisane w rozdziale 3. Obszar potencjalnej lokalizacji zwałowiska zewnętrznego podzielono na pola elementarne, którego reprezentantem jest centrodia. Centroidzie tej, oprócz jej współrzędnych geodezyjnych, przypisano odpowiednie atrybuty odzwierciedlające stopień zagospodarowania jej pola elementarnego. Czynności te mogła zostać przeprowadzone automatycznie dzięki zintegrowaniu opracowanej metody z systemem zarządzania danymi geoprzestrzennymi o terenie. Zbiór centroid wraz z jej współrzędnymi geodezyjnymi i przydzielonymi atrybutami stanowił wierzchołki grafu do przeszukiwania, którego użyto algorytmu A-star. Algorytm ten wykorzystuje funkcję heurystyczną, dzięki której jest w stanie za każdym razem wskazywać optymalne rozwiązanie, a więc taki zbiór pól elementarnych, których zajęcie pod budowę zwałowiska zewnętrznego będzie charakteryzowało się najmniejszą wartością reprezentującą koszty zajęcia i zwałowania mas nadkładowych na tym obszarze. Dokładność przebiegu granicy wygenerowanej przez algorytm uzależniona jest od przyjętej wielkości pola elementarnego i za każdym razem powinna być ona uszczegółowiona przez projektanta kopalni odkrywkowej. W artykule przedstawiono zastosowanie powyższej metody lokalizacji zwałowiska zewnętrznego na przykładzie kopalni odkrywkowej węgla brunatnego „Tomisławice” należącej do PAK KWB Konin S.A. Dzięki niej możliwe było wskazanie najkorzystniejszej lokalizacji zwałowiska po północno-wschodniej stronie wkopu udostępniającego i oddalonego od niego o ok. 2 km, co zostało opisane w rozdziale 3. Opracowana metoda ma charakter uniwersalny i po pewnych modyfikacjach może być zaimplementowana także dla kopalń odkrywkowych innych kopalin.

Słowa kluczowe

EN

surface mining; dump; excavation site; graph theory; A-star algorithm

PL

górnictwo odkrywkowe; zwałowisko zewnętrzne; wkop udostępniający; teoria grafów; algorytm A-star

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 59, no. 3
• Strony: 721--730
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Zajączkowski M.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Mining and Geoengineering, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Krakow, Poland

autor

Kasztelewicz Z.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Mining and Geoengineering, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Krakow, Poland

autor

Sikora M.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Mining and Geoengineering, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Krakow, Poland

Bibliografia

• [1] Adam D., Carter J., Donald D., Lord E., Lokhorst G., 1987. Assessment of European Overburden Disposal Technology. Continuous Surface Mining. Trans. Tech. Publications, Edmonton.
• [2] Botea A., Muller M., Schaeffer J., 2002. Near Optimal Hierarchical Path-Finding. [Online] http://webdocs.cs.ualberta.ca/~mmueller/ps/hpastar.pdf., Alberta.
• [3] Jagodziński Z., Michalski A., 2010. Start odkrywki „Tomisławice”. Węgiel brunatny, Tom 2, 71.
• [4] Kasztelewicz Z., Zajączkowski M., Jagodziński Z., 2008. Technology of exposing lignite deposit with application of the temporary dump on the pre-field of exploitation front based on example of open pit “Drzewce” in Konin Lignite Mine. Arch. Min. Sci., Vol. 53, No 2, p. 257-270.
• [5] Kumral M., Dimitrakopoulos R., 2008. Selection of waste dump sites using a tabu search algorithm. The Journal of The Southern African Institute of Mining and Metallurgy, Vol. 108.
• [6] Sayadi A., Fathianpour N., Mousaviopen A., 2011. Pit optimization in 3d using a new artificial neural network. Arch. Min. Sci., Vol. 56, No 3, p. 389-403.
• [7] Štirbanović Z., Miljanović I., Marković Z., 2013. Application of rough set theory for choosing optimal location for flotation tailings dump. Arch. Min. Sci., Vol. 58, No 3, p. 893-900.
• [8] Zajączkowski M., 2006. Analiza efektywności kosztowej budowy zwałowisk zewnętrznych w kopalniach odkrywkowych węgla brunatnego. Szkoła Ekonomiki i Zarządzania w Górnictwie.