Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: operator logiczny

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Qualitative description of metal ore deposits parameters based on selected fuzzy logic operators on the example of a KGHM Polish Copper S.A. copper-silver mine

Krzak Mariusz, Panajew Paweł

Archives of Mining Sciences

2019

Vol. 64, no. 2

261--277

The basis for a mineral deposit delimitation is a qualitative and quantitative assessment of deposit parameters, qualifying a deposit as an economically valuable object. A conventional approach to the mineral deposit recognition and a deposit detailed parameters qualification in the initial stages of develop-ment work in the KGHM were presented in the paper. The goals of such recognition were defined, which through a gradual detailed expansion, resulting from the information inflow, allows for the construction of a more complete decision-making model. The description of the deposit parameters proposed in the article in the context of fuzzy logic, enables a presentation of imprecise statements and data, which may be a complement to a traditional description. Selected non-adjustable and adjustable s-norm and t-norm operators were demonstrated. Operators effects were tested for selected ore quality parameters (copper content and deposit thickness) by constructing adequate membership functions. In a practical application, the use of chosen fuzzy logic operators is proposed for the assessment of the qualitative parameters of copper-silver ore in the exploitation blocks for one of the mines belonging to KGHM Polish Copper S.A. The considerations have been extended by including the possibility of using compensation operators.

Podstawą delimitowania złoża jest ocena parametrów jakościowych oraz ilościowych, kwalifikująca twór przyrodniczy jako obiekt o znaczeniu gospodarczym. W artykule przybliżono konwencjonalne podejście do rozpoznania serii złożowej i szczegółowych parametrów złoża, realizowane w kopalniach KGHM Polska Miedź S.A. w trakcie wykonywania tzw. robót przygotowawczych. Określono celowośćtakiego rozpoznania, które poprzez stopniowe uszczegółowianie, wynikające z napływu informacji, pozwala na konstrukcję bardziej kompletnego modelu decyzyjnego. Dopełnieniem tego tradycyjnego opisu może być zaproponowana w artykule deskrypcja parametrów złoża w ujęciu logiki rozmytej, umożliwiająca przedstawienie nieprecyzyjnych stwierdzeń i danych. Zademonstrowano wykorzystanie nastawialnych i nienastawialnych operatorów mnogościowych s-normy i t-normy a działanie operatorów przetestowano dla wybranych parametrów jakościowych rudy (zawartości miedzi oraz miąższości złoża) konstruując adekwatne funkcje przynależności. W praktycznym zastosowaniu przetestowano wybrane operatory logiki rozmytej do oceny parametrów jakościowych złoża rud miedziowo-srebrowych w blokach eksploatacyjnych dla jednej z kopalń KGHM Polska Miedź S.A. Rozważania poszerzono o możliwośćzastosowania operatorów kompensacyjnych.

Baza zasobowa wybranych złóż kopalin metalicznych w Polsce w ujęciu logiki rozmytej

Krzak M.

Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN

2016

nr 96

151--164

Polska jest krajem bogatym w złoża kopalin użytecznych. W Bilansie zasobów złóż kopalin (Szuflicki i in. (red.) 2016) zestawiono 13 586 rekordów złóż w podziale według ich przydatności surowcowej. W tak licznym zbiorze dominują złoża kopalin skalnych, podczas gdy złoża rud metali mają w ujęciu ilościowym znaczenie podrzędne. Obraz ten ulega jednak zmianie pod względem jakościowym – wartości produkcji surowców. Wartość wyprodukowanych surowców metalicznych plasuje je zaraz po dominujących – w tym aspekcie oceny – surowcach energetycznych. Kluczowe elementy oceny parametrów złoża obejmują szacowanie zasobów oraz jakości kopaliny. Wielkości te są znacznie zróżnicowane pomiędzy złożami i często, zamiast konkretnych wielkości numerycznych, dla ułatwienia opisu, stosowane są określenia nieprecyzyjne (rozmyte). Granice pomiędzy stanem, kiedy złoże jest duże czy małe, bogate czy ubogie, są umowne, oparte na rozkładach w populacji i nie zawsze jednoznacznie kwalifikują obiekt do danej klasy. Tymczasem stopniowanie przynależności złoża do danej klasy wielkościowej może być zrealizowane z wykorzystaniem teorii zbiorów rozmytych. W artykule wskazano na możliwości takiej kwalifikacji w odniesieniu do udokumentowanych złóż kopalin metalicznych w Polsce, poszerzając rozważania o zasygnalizowanie możliwości zastosowania operatorów logiki rozmytej w ocenie zarówno ilościowych, jak i jakościowych parametrów złóż.

Poland is a country rich of mineral deposits. In the Annual Report of Mineral Re-sources there is a list of 13,586 records of mineral deposits in Poland according to their suita-bility as raw materials. In such a large set, rock mineral deposits dominate, while ore metals deposits are of secondary quantitative importance. This image changes in terms of the produc-tion value of metallic raw materials. The value of the metallic raw-materials produced places it after energy raw materials, dominating in this aspect. Key parameters evaluated during the mineral deposit recognition include resources es-timation and the quality of minerals. These values are significantly different between deposits and often, instead of specific numerical values for ease of description, imprecise (fuzzy) de-scription is used. The borders between the state in which the mineral deposit is big or small, rich or poor, are conventional, based on population distributions and do not always clearly qualify the object to the class. Meanwhile, such mineral deposits membership gradation to the volume size class may be carried out with the fuzzy sets theory. In the article the possibility of such qualification in relation to the recognized ore deposits in Poland has been pointed out. The possibility of fuzzy logic operators use in the assessment of both quantitative and qualita-tive parameters of this resources base have additionally been signalized.