К вопросу совершенствования методологии проектирования высокопроизводительной отработки запасов выемочных участков угольных шахт
Автор: Ю. Н. Кузнецов, Д .А. Стадник, В. К. Гинкель
Источник: Журнал Горная Промышленность
№3 2012, стр. 70
Одними из главных результатов реструктуризации угольной промышленности России стали существенное повышение нагрузок на очистные забои и рост уровня концентрации горных работ на шахтах. За период 2000–2011 гг. среднесуточная нагрузка на комплексно-механизированный забой (КМЗ) увеличилась более чем в 2 раза (с 1324 до 3685 т/сутки) при двукратном сокращении среднего количества действующих КМЗ.
Стремительный рост нагрузок на очистные забои закономерно приводит к тому, что многие современные шахты переходят к структуре технологической схемы в варианте «шахта-лава», когда вся шахтная угледобыча сосредоточивается в одном высокопроизводительном очистном забое. В этих условиях резко возрастают требования к качеству проектов подготовки и отработки запасов выемочных участков.
Вместе с тем нормативная база проектирования технологических схем подготовки и отработки запасов выемочных участков длительное время не обновлялась. Методическим документом, где все эти вопросы рассматриваются комплексно в привязке к конкретным горно-геологическим условиям, является альбом технологических схем разработки пластов на угольных шахтах, который был разработан в 1991 г. институтом горного дела им. А. А. Скочинского. В альбоме на основе анализа опыта отработки запасов угольных пластов в разных бассейнах и обобщения результатов исследований бассейновых институтов предлагался комплекс технологических решений, внедрение которых обеспечивало экономически приемлемый для того времени уровень технико-экономических показателей для широкого диапазона горно-геологических условий: от весьма тонких до мощных угольных пластов с углами падения от 0 до 90°, разной газообильности выемочных участков и глубины разработки.
Таким образом, в настоящее время назрела острая необходимость в существенном обновлении нормативно-методической базы проектирования технологических схем подготовки и отработки запасов выемочных участков пластов на угольных шахтах с учетом нынешних реалий и новейших достижений в теории и практике подземной угледобычи. Из-за отсутствия подобного общеотраслевого документа у компаний и проектных институтов возникают сложности с разработкой и последующей государственной экспертизой проектов разработки угольных пластов, в которых заложены современные пространственно-планировочные и технологические решения, обеспечивающие высокие нагрузки и скорости подвигания очистных забоев при высоком уровне безопасности работ. Подобная ситуация привела к тому, что ряд ведущих угледобывающих компаний России совместно с научными и проектными организациями начали их разработку самостоятельно для условий своих шахт. При этом требования к технологическим схемам остаются неизменными – обеспечение эффективности и безопасности подземных горных работ при интенсивной отработке запасов выемочных участков.
Однако высокая информационная неопределенность системы «горная среда – технология», наличие сложных взаимосвязей внутри её подсистем, нестабильность условий разработки снижают достоверность и надёжность результатов прогнозирования параметров горного производства на стадии принятия инженерных решений, что в ряде случаев приводит к существенным отклонениям фактических показателей от проектных.
Как указано выше, на угольных шахтах практика обоснования рациональных вариантов технологических схем выемочных участков (ТС ВУ) и их параметров базируется на использовании различных технологических инструкций, методик, атласов и альбомов технологических схем, в основе которых лежат алгоритмы, актуализированные эмпирическим путём. Недостаточная адекватность результатов реализации данных алгоритмов и методов – следствие неопределённости горно-геологических условий, негативных проявлений геомеханических и газодинамических процессов, имеющих в основе стохастическую природу. Данные практики ведения горных работ свидетельствуют, что погрешность применяемых на практике методов прогнозирования параметров ТС ВУ составляет до 35%.
Опыт ведения горных работ, экспертные и интуитивные оценки часто служат более качественной и продуктивной основой прогнозирования взаимодействия среды и технологии в практике проектирования. В частности, их можно использовать в различных формах для решения задач геотехнологии при обосновании параметров и прогноза горнотехнических показателей ТС ВУ угольной шахты, определении рациональных технологических решений. Интеграция геотехнологических и геоинформационных подходов, развитие методов интеллектуальной обработки баз данных, соответствующих математического и компьютерного программного обеспечения, адаптируемого к уникальным горно-геологическим и организационнопроизводственным условиям конкретного угледобывающего предприятия, позволит существенно повысить достоверность принятия инженерных решений при поиске и прогнозировании параметров ТС ВУ угольной шахты и их оперативность.
Многочисленные исследования функционирования выемочных участков как объектов прогнозирования показывают, что процесс добычи угля представляется весьма сложным для прогнозирования. Если попытаться уточнить понятие сложности, то здесь необходимо выделить, прежде всего, многомерность, нестационарность, стохастичность и пространственную распределённость производственного комплекса «очистные работы». Cледовательно, при формировании технологической схемы выемочного участка обычно используется значительный объём информации, имеющей нечёткий характер. Неполная информация о рабочих процессах, естественно, создаёт нечёткую неопределённость.
Указанные выше характеристики процесса добычи угля, как сложной системы, объективизируют возможность рассмотрения методов ситуационного моделирования как один из подходов к прогнозированию развития горных работ. В настоящее время в России наблюдается увеличение интереса к ситуационному подходу в различных сферах человеческой деятельности: в крупных предприятиях создаются ситуационные комнаты и центры для анализа работы подразделений и филиалов; в аналитических центрах используются методы ситуационного моделирования для прогнозирования событий и реинжиниринга.
Ситуационное моделирование – отрасль системно-аналитической деятельности, переживающая второе рождение в современном мире. Первое воплощение – чисто научное – состоялось несколько десятилетий назад в отношении объектов и задач, более «романтических», чем практических: моделирование мышления, игровых стратегий, моделирование роста или многофакторного поведения. Объекты определялись как сложные
, то есть такие, по отношению к которым невозможно строгое функциональное или исчерпывающее «матричное» (путём перебора всех значений параметров) описание, подводящее их под класс «декартовских» объектов с линейной каузальностью. Указание на «вложенность» систем одной в другую (декомпозиция) имело значение более философское (гносеологическое), нежели формальное, математическое. Однако всё это постепенно обретало строгое научное обоснование в лице кибернетики, теории множеств, математических теорий представления нелинейных процессов и теории катастроф.
Справедливости ради следует отметить прагматическое воплощение прежних наработок – автоматизированное управление относительно автономными объектами в «нелинейных» условиях в реальном масштабе времени (движущиеся объекты на активном участке). К сожалению или к счастью, указанные объекты благополучно двигались в пространстве под грифом совершенно секретно
, пока праздно-вездесущее человечество не подошло к аналогичным объектам и задачам совсем с другой стороны.
Развитие средств вычислительной техники в направлении свертки рутинных «вычислительных» операций в «модули» обработки данных и возможность представления проблем в произвольную комбинацию готовых модулей создали новое качество: объект корректно и математически точно представлен набором свойств (как новая системная целостность – на самом деле квази-целостное представление), и с таким объектом с помощью интегрированного интерфейса можно оперировать в тех же самых (декартовских) категориях связей и функций. Это даёт по меньшей мере две возможности: оперировать объектом «как по видимости качественно целым» (в составе его согласованных модулей), и создавать новую меру свободы для корректного внедрения воли экспериментатора в модель – теперь можно оперативно варьировать условия и параметры как внутри модулей, так и в сочетании моделей – то есть в двух уровнях. Выигрыш во времени (оперативность) и выигрыш в глубине варьирования фактически создают возможность экспериментатору по своему произволу перебирать параметры по любой немыслимой и невозможной «функции», не заботясь об «обоснованности» ситуаций.
Ближе всего к ситуационному моделированию подводят такие отрасли математики, как имитационное моделирование, программирование и системный анализ. Ситуационное моделирование опирается на строгость теоретических подходов, но дополнительно содержит средства варьирования условиями вопреки
формальным ограничениям. С чисто технической точки зрения последнее дополнение как инструмент моделирования появилось именно в последние годы благодаря развитию компьютерных приложений (объектно-ориентированное программирование, case-технологии, графический интерфейс и другие средства визуализации). В ответ на развитие этих возможностей подтягивается тот или иной теоретически оформленный аппарат: вероятностное моделирование, нечёткая логика. Так что ситуационное моделирование становится и более возможным, и более корректным с точки зрения строгой теоретической обоснованности.
Наконец, последнее замечание применительно к задаче целостного представления объектов, заключается в том, что сознательно поставленная задача ситуационного моделирования уводит потребителя модели в «виртуальную реальность»: предлагается «проиграть ситуации», когда мы повысим или понизим объёмы добычи угля
, или будем использовать другое оборудование
, или изменим цикл ремонтно-профилактических мероприятий
и т. д. Но корректно составленная модель в своих результатах уже никак не «виртуальна». «Сыгранные» сценарии не обязаны воплотиться, но могут предостеречь – и в этом их безусловная полезность.
Возможность использования ситуационного подхода определяется следующими свойствами сложных систем, каким безусловно является выемочный участок угольной шахты: Уникальность. Каждый объект обладает такой структурой и функционирует так, что система управления им должна строиться с учётом всех его качеств и к нему нельзя применить какую-либо стандартную типовую процедуру управления.
Отсутствие формализуемой цели существования. Не для всех объектов можно чётко сформулировать цель их существования.
Отсутствие оптимальности. Следствием первых пунктов является неправомочность постановки классической задачи оптимизации. Из-за отсутствия цели существования (в рамках теории управления) для рассматриваемых объектов нельзя сформировать объективный критерий управления. Критерий управления становится субъективным, целиком зависящим от лица, принимающего решение (ЛПР).
Динамичность. С течением времени структура и функционирование объектов изменяются.
Неполнота описания. Как правило, коллектив экспертов, знающих объект управления, не в состоянии сразу сформировать такую информацию, которой бы заведомо хватило для создания системы управления объектом.
Значительное количество субъектов. Во многих объектах управления люди являются элементами их структуры. Их индивидуальное поведение практически невозможно учесть при создании системы управления, и требуются специальные приемы для нейтрализации их воздействия на функционирование объекта управления.
Большая размерность. Сложная система характеризуется большой размерностью, что не позволяет осуществлять её имитационное моделирование за короткие сроки.
Неформализованная информация. Часто для принятия решения необходимо учитывать плохо формализуемые понятия.
Понятие «ситуация» (от лат. situatio – положение), сочетание условий и обстоятельств, создающих определённую обстановку, положение. Большинство специалистов такое определение ключевого понятия не устраивает, поэтому они стремились его уточнить и переопределить. Некоторые из них определяют ситуацию как синоним слова взаимосвязь, рассматривая разновидности ситуаций с использованием классификации, представленной на рис. 1. Классификация является спорной и противоречивой, но, тем не менее, в ней указываются основные элементы, через которые может быть определена ситуация. Можно считать, что ситуация системы есть совокупность состояний подсистем, действующих процессов и произошедших событий.
Рассмотрим определения ситуаций, формулируемые основоположниками ситуационного управления, к которым, пожалуй, относится Д. А. Поспелов: «Назовём далее, дискретной совокупностью (ситуацией) множество оперативных элементов, расположенных в определённых точках статической системы». Под оперативным элементом понимается такой, который может перемещаться по неподвижным элементам. Кроме того вводится понятие текущей ситуации как совокупности всех сведений о структуре объекта и его функционировании в данный момент времени.
В ряде работ понятие ситуации явно отождествляется с понятием состояния. В ситуационном управлении понятие состояния расширено: в него также включается набор связей между элементами объекта и их значения. Фактически ситуационный подход оперирует не объектами, а системами и подсистемами.
Следует также заметить, что в современном объектно-ориентированном программировании активно используются понятия вложенных объектов. Вложенность объектов может достигать большого числа уровней, что приводит к неудобству использования таких понятий, как подсистема, метасистема, миниобъект, максиобъект и т.д. Суммируя все приведенные определения, ситуацию можно определить следующим образом: Ситуация системы есть совокупность характеристик объектов и связей между ними, которые состоят из постоянных и причинно-следственных отношений (событий и процессов).
Определим принципы ситуационного управления. Для этого введём понятие полной ситуации как совокупности, состоящей из состояния (текущей ситуации), знаний о состоянии системы управления в данный момент и знаний о технологии управления.
Элементарный акт управления можно представить в виде: где Si – полная ситуация; Qj – текущая ситуация; Uk – способы воздействия на объект управления (одношаговое решение).
Смысл этого соотношения заключается в следующем. Если на объекте управления сложилась ситуация Qj, и состояние системы управления и технологическая схема управления, определяемые Si, допускают использование воздействия Uk, то оно применяется, и текущая ситуация Qj превращается в новую ситуацию Qi. Подобные правила преобразования называются логико-трансформационными правилами (ЛТП) или корреляционными правилами, полный список которых задает возможности системы управления воздействовать на процессы, протекающие в объекте.
Очевидно, что в силу конечности числа различных воздействий всё множество возможных полных ситуаций распадается на «n» классов, каждому из которых будет соответствовать одно из возможных воздействий на объект управления. Другими словами, должны существовать такие процедуры, которые позволили бы классифицировать полные ситуации так, чтобы из них можно было образовать столько классов, сколько различных одношаговых решений есть в распоряжении системы управления. Эти процедуры можно назвать процедурами классификации. Если для некоторых полных ситуаций невозможно указать единственное одношаговое решение, то можно включить эту ситуацию в несколько классов. Но из-за такого пересечения классов возникает задача выбора того или иного решения, подходящих для данной полной ситуации.
Для осуществления подобного выбора нужны специальные процедуры экстраполяции последствий принятия решения. С их помощью можно на основании знаний об объекте управления и его функционировании заранее оценить результаты применения выбранного воздействия и сравнить полученные прогнозы всех возможных для данной полной ситуации воздействий. Процедура экстраполяции ситуаций служит основой ситуационного моделирования.
Описание текущей ситуации, сложившейся на объекте управления, должно подаваться на вход Анализатора. Его задача состоит в оценке сообщения и в определении необходимости вмешательства системы управления в процесс, протекающий в объекте управления. Если текущая ситуация не требует такого вмешательства, то Анализатор не передаёт её на дальнейшую обработку. В противном случае описание текущей ситуации поступает в Классификатор.
Классификатор, используя хранящуюся в нём информацию, относит текущую ситуацию к одному или нескольким классам, которым соответствуют одношаговые решения. Эта информация передаётся в Коррелятор, в котором хранятся все ЛТП. Коррелятор определяет то ЛТП, которое, должно быть использовано. Если такое правило единственное, то оно выдаётся для исполнения. Если же таких правил несколько, то выбор лучшего из них производится после обработки предварительных решений в Экстраполяторе, после чего Коррелятор выдаёт решение о воздействии на объект.
Если Коррелятор или Классификатор не могут принять решения по поступившему описанию текущей ситуации, то срабатывает Блок случайного выбора и выбирается одно из воздействий, оказывающих не слишком большое влияние на объект, или же система отказывается от какого-либо воздействия на объект. Это говорит о том, что система управления не располагает необходимой информацией о своём поведении в данной ситуации.
Технологическую систему подземной добычи полезных ископаемых представляют производственные комплексы и рабочие процессы. Они реализуются в горных выработках, очистных, подготовительных, транспортных, вентиляционных и других. Её отличают сложные структурные связи функциональных элементов, звеньев и объектов, а также динамичность, которая заключается в дискретно-непрерывном изменении технологической системы во времени и пространстве (перемещение очистных и подготовительных забоев, изменение топологии сети вентиляционных и транспортных выработок).
Модель технологической системы шахты иллюстрирует абстрактную взаимосвязь между её элементами, подсистемами, определениями и терминами (рис. .2). Она также даёт возможность представления реальной технологической системы или процесса физическими или математическими средствами.
Структура модели состоит из множества элементов
E=e1 , e2 , ..., en
и множества отношений
R=r1 , r2 , ..., rn.
В свою очередь, они представляют определенные системы со своими структурами, которые по иерархии являются подсистемами. Её состояние характеризуется качественными и количественными параметрами. Качественные критерии характеризуют дискретное множество параметров Eкач.д в технологической системе, а именно – конструктивные, организационные и технические стороны. Количественные параметры характеризуют как дискретные Eкол.д, так и непрерывные Eкол.н множества подсистем горного предприятия. Они в равной степени относятся как к производственным процессам, так и к его технологической схеме. Дискретно изменяется количество одновременно находящихся в работе блоков и горизонтов в шахтном поле, число забоев в панели. Непрерывно – длина и нагрузка на очистной забой, размеры панелей, блоков, горизонтов и другие. Окружение технологической системы (Umg) составляет смешанную группу, куда входят как качественные Ег.кач.д., так и количественные Ег.кол.н. множества. В их основе находятся горно-геологические условия разработки месторождения.
Объединение множества изменяющихся качественных и количественных параметров технологической схемы горного предприятия даёт возможность образовываться множеству возможных отношений между подсистемами, вариантов технологической системы шахты:
где r – логический знак, обозначающий операцию логического сложения элементов вместе или порознь, определяющих множество вариантов. Параметры не постоянны во времени.
Таким образом, в нашем случае под ситуацией следует понимать совокупность элементов подсистем и отношений между ними в определённый момент времени. Соответственно, через определённый промежуток времени, производственный объект под воздействием внешней среды (изменение горногеологических условий) будет переходить из исходного состояния в новое, изменяя значения отношений между объектами. Однако объёма исходных данных и знаний может быть недостаточно для корректной работы, поэтому необходимо, чтобы система ситуационного моделирования имела возможность корректировать свои знания об объекте и методах управления им. Это происходит из-за того, что на этапе создания собираются многочисленные сведения от технологов и других специалистов, хорошо знающих объект управления, в нашем случае – выемочный участок. С их помощью формируются классы ситуаций и логико-трансформационные правила. Они определяют целесообразность тех или иных воздействий на объект управления в той или иной ситуации. При этом мнения экспертов могут не совпадать, что и приводит к попаданию одной и той же ситуации в различные классы по управлению.
Это означает, что на первом этапе в проект системы закладывается значительное количество субъективной информации об объекте управления и процедурах управления им. Поэтому необходим этап дообучения системы управления. После этапа накопления знаний и формирования процедур в блоках, система может начинать работать.
В заключить можно отметить, что ситуационное моделирование и управление рационально использовать при проектировании технологических карт отработки запасов выемочного участка, в целях оперативного отслеживания изменений в ходе отработки запасов и своевременного внесения поправок в технологическую карту.
Список использованной литературы
1. Итоги работы угольной промышленности России за 2011. – Уголь, №3, 2012. – с.40–51.
2. Кузнецов Ю.Н., Стадник Д.А., Cтадник Н.М., Повышение качества 3D моделирования угольных месторождений на основе использования теории сплайнов. – «Горная Промышленность» №6 (94), 2010. С.60–61
3. Кузнецов Ю.Н., Стадник Д.А. Концепция проектирования и управления отработкой запасов выемочных участков на базе информационных технологий. – М.: Издво МГГУ, ГИАБ, №4, 2009.С. 279–285.
4. Кузнецов Ю.Н., Стадник Д.А. Структура системы технологического картографирования отработки запасов выемочных участков угольных шахт. – М.: Изд-во МГГУ, ГИАБ, № 2, 2008. С. 233–238.
5. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1987
6. Васильев П.В.. Развитие горно-геологических информационных систем. Инф. бюллетень. – М.: ГИС ассоциация. – 1999. №2(19). С. 32–33.
7. Бабенко А. Г, Лапин С. Э. Новое поколение шахтных информационно-управляющих систем и средств обеспечения безопасности на угольных шахтах. – «Известия вузов. Горный журнал», № 1, 2010, с.73–84
8. Бондаренко В.И., Кузьменко А.М., Грядущий Ю.Б.и др. Технология подземной разработки пластовых месторождений полезных ископаемых. – Днепропетровск, 2002.
9. Капутин Ю.Е. «Информационные технологии планирования горных работ» С-Пб.; Недра. 2004.
10. Худин Ю. Л. и др. Некоторые результаты применения на шахтах России технологических схем высокопроизводительной отработки угольных пластов // Уголь. 2004.№10.С.9–15.
11. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988.
12. Интеллектуальные информационные системы /Под ред. Деева В.В. и др./.– М.: Воениздат, 1991.
13. Кузнецов Ю.Н., Стадник Д.А., Федаш А.В. Проектирование отработки запасов выемочных участков на базе технологического картографирования. Учебное пособие. – М.: Изд-во МГГУ, 2012.
14. Казанин О. И., Козулин В.В., Барабаш М. В., Ютяев Е.П., О проектировании технологических схем подготовки и отработки выемочных участков угольных пластов – Уголь, № 6, 2010. – с.24–28.
15. Технологические схемы разработки пластов на угольных шахтах. Часть 2. Набор модулей и пояснительная записка. М.Ж Институт горного дела им. А.А, Скочинского, 1991