Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Choosing the location of the opening cut to expose brown coal deposits – problem solving and decision making with the use of multiple-criteria decision analysis (MCDA)

Sikora Mateusz Henryk

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

|

2020

|

T. 36, z. 1

93--104

EN

Global brown coal resources are estimated to be extracted at around 512 million Mg. They are found in over a dozen countries, including primarily: Australia, China, the Czech Republic, Greece, Germany, Poland, Russia, the United States and Turkey. More than 80% of total brown coal production in the EU takes place in: Germany, Poland, Greece and the Czech Republic. This means that the majority of production still uses conventional fuels, including both hard coal and brown coal. Given the current energy needs in the context of brown coal reserves depletion and the impacts of the current climate and energy policies of the EU, it is very important that all new investments in mining and energy complexes based on brown coal resources must be prepared carefully to ensure high production efficiency and minimize negative environmental impacts. This article attempts to solve a problem involving the choice of the location of the opening cut to expose brown coal deposits. Due to the stratified nature of brown coal deposits and the associated open-cast mining technology used in a continuous mining system with bucket wheel excavators, belt conveyor systems and spreaders, the location of the opening cut is not completely random and the number of potential solutions is finite. The multifaceted technical, organizational, economic, social and environmental problems require a holistic approach to this research problem. Such an approach should take the different, often opposing, perspectives of the many stakeholders into account. These issues can be solved using mathematical tools designed for multiple-criteria decision support. With the proposed method, a ranking of alternatives can be created, depending on the predefined location of the opening cut.

PL

Światowe zasoby węgla brunatnego możliwe do wydobycia szacowane są na około 512 mln Mg i koncentrują się w kilkunastu krajach, przede wszystkim: Australii, Chinach, Czechach, Grecji, Niemczech, Polsce, Rosji, Stanach Zjednoczonych i Turcji. Ponad 80% całkowitej produkcji węgla brunatnego w UE koncentruje się w Niemczech, Polsce, Grecji i Czechach. Mając na uwadze aktualne potrzeby energetyczne w horyzoncie wyczerpujących się obecnie eksploatowanych złóż oraz realia obecnej polityki klimatyczno-energetycznej Unii Europejskiej, bardzo istotne jest, aby ewentualna inwestycja w nowy kompleks górniczo-energetyczny oparty na węglu brunatnym była przygotowana w sposób niezwykle staranny, zapewniający wysoką efektywność produkcji oraz minimalizację negatywnego wpływu na środowisko. Celem artykułu jest wskazanie możliwości rozwiązania problemu badawczego polegającego na opracowaniu metody wyboru lokalizacji wkopu udostępniającego pokład węgla brunatnego. Z uwagi na pokładowy charakter zalegania złóż węgla brunatnego oraz związaną z nim technologię eksploatacji metodą odkrywkową z wykorzystaniem przede wszystkim systemów ciągłych układów koparka-taśmociąg-zwałowarka (KTZ), przestrzenna lokalizacja wkopu udostępniającego nie jest dowolna, a liczba rozwiązań skończona. Wieloaspektowość problematyki obejmująca zagadnienia techniczno-organizacyjne, ekonomiczne, społeczne i środowiskowe wymaga holistycznego podejścia do problemu badawczego uwzględniającego różne, często przeciwstawne punkty widzenia. Problem ten może zostać rozwiązany z wykorzystaniem narzędzi matematycznych dedykowanych do wielokryterialnego wspomagania decyzji. Opracowana metoda pozwala na stworzenie rankingu wariantów w zależności od uprzednio zdefiniowanych lokalizacji wkopów udostępniających.

2

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

Zajączkowski M., Kasztelewicz Z., Sikora M.

Archives of Mining Sciences

|

2014

|

Vol. 59, no. 3

721--730

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.

3

Wpływ sposobu zwałowania na wielkość wyrobiska końcowego na przykładzie odkrywki "Drzewce" w KWB "Konin"

Jagodziński Z.

Górnictwo i Geoinżynieria

|

2009

|

R. 33, z. 2

159-168

PL

W artykule poruszono temat wpływu sposobu zwałowania na wielkość wyrobiska końcowego. Zagadnienie to związane jest z dążeniem do minimalizacji kosztów eksploatacji poprzez kompleksowe projektowanie całego procesu wydobycia z uwzględnieniem kosztów późniejszej likwidacji wyrobiska końcowego. Przedstawiono algorytmy obliczeń poszczególnych objętości wkopu udostępniającego, zwałowiska wewnętrznego i ostatecznie wyrobiska końcowego. Obliczenia zaprezentowano na przykładzie odkrywki "Drzewce" w KWB "Konin" SA.

EN

The article broaches the subject of determining how dumping method affects the size of residual pit. This issue is bound up with the drive to minimize exploitation costs through complex design of the entire excavating process while taking into account the costs of future residual pit liquidation. The algorithm of calculating particular volumes of the opening cut, internal dump and finally - of the residual pit is presented. The calculations are presented in the example of "Drzewce" pit in Konin Lignite Mine.