Экспериментальные исследования работы карьерных автосамосвалов в условиях эксплуатации

Высокая значимость оптимизации работы карьерного транспорта подтверждается ведущей долей затрат на него в общей себестоимости добычи полезного ископаемого. Актуальное направление оптимизации — разработка и внедрение цифровых технологий обработки комплексных данных о параметрах работы транспортных машин. Решение вышеуказанных вопросов должно базироваться на результатах научно-исследовательских работ по сбору и обработке информации. Разработан комплекс методик, позволяющий выполнять экспериментальные замеры параметров работы карьерных автосамосвалов как в рамках специальных единичных экспериментов, так и в виде длительных мониторинговых замеров. Представлен комплекс аппаратуры для выполнения экспериментальных замеров, а также его установка на автосамосвале. Приведены данные экспериментальных замеров и методический подход к их анализу. В частности, показана идентификация режимов работы энергосиловой установки и построение нагрузочной диаграммы, выявление элементов транспортного цикла и др. На примере расчетных графиков энергопотребления и резерва рекуперации энергии торможения показан подход к обоснованию инновационных конструкций энергосиловых установок, адаптированных к условиям конкретного карьера. Предложенный аппаратно-методический комплекс является исследовательским макетом для разработки методов автоматизированного сбора и обработки данных при формировании элементов цифрового горного производства.

Журавлев А.Г., Исаков М.В. Экспериментальные исследования работы карьерных автосамосвалов в условиях эксплуатации // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 3-1. — С. 530–542. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-31-0-530542.

Исследования выполнены в рамках Государственного задания №075— 00581—19—00, тема №0405—2019—0005.

Журавлев Артем Геннадиевич¹ — кандидат технических наук, заведующий лабораторией транспортных систем карьеров и геотехники, juravlev@igduran.ru,
Исаков Михаил Викторович¹ — младший научный сотрудник лаборатории транспортных систем карьеров и геотехники,
¹ Институт горного дела Уральского отделения Российской академии наук (ИГД УрО РАН), 620075 г. Екатеринбург, ГСП-219, Мамина-Сибиряка 58.

1. Кулешов А.А. Мониторинг текущего состояния и показателей работы горно-транспортных комплексов с помощью бортовых систем автоматизации и диспетчеризации // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). — 2008. — №4. — С. 269—277.

2. Варичев А.В. Комплексный подход к интеллектуальным системам управления горным производством / Варичев А.В., Кретов С.И., Исмагилов Р.И., Бадтиев Б.П., Владимиров Д.Я. // ГОРНАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ. — 2016. — №3. — С.4—7.

3. Зырянов И.В. Эффективность внедрения автоматизированных систем управления на карьерном транспорте в АК «АЛРОСА» / И.В. Зырянов, Б.И. Димант, В.Г. Ульянов // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). — 2013. — №3. — С. 76—82.

4. Трубецкой К.Н., Кулешов А.А., Клебанов А.Ф., Владимиров Д.Я. Современные системы управления горнотранспортными комплексами/ Под ред. акад. РАН К.Н.Трубецкого. — СПб.: Наука, 2007. — 306 с.

5. Аброськин А.С. Мониторинг работы карьерных автосамосвалов на современном этапе // Вестник ИрГТУ. — 2015. — №3. — С. 175—178.

6. Фефелов Е.В. Задача выбора параметров силовых установок карьерных самосвалов для конкретных горно-технических условий // Горное оборудование и электромеханика. — 2008. – N 10. — С. 25—28.

7. Abdi Oskouei, M. & Awuah-Offei, K. A method for data-driven evaluation of operator impact on energy efficiency of digging machines. Energy Efficiency, 2016, Volume 9, Issue 1, pp. 129–140. (DOI: 10.1007/s12053—015—9353—3).

8. Baafi E.Y., Zeng W.A. Discrete-Event Simulation for a Truck-Shovel System. In: Widzyk-Capehart E., Hekmat A., Singhal R. (eds). Proceedings of the 27th International Symposium on Mine Planning and Equipment Selection — MPES 2018. Springer, Cham, 2019, P.265—276. (DOI: 10.1007/978—3-319—99220—4_22).

9. Nouri Qarahasanlou, A., Khalokakaie, R., Ataei, M. et al. Operating EnvironmentBased Availability Importance Measures for Mining Equipment (Case Study: Sungun Copper Mine). Journal of Failure Analysis and Prevention, 2017, no 17, P.56–67. (DOI:10.1007/ s11668—016—0205-z).

10. André Romano Alho, Takanori Sakai, Ming Hong Chua, Kyungsoo Jeong, Peiyu Jing, Moshe Ben-Akiva. Exploring Algorithms for Revealing Freight Vehicle Tours, Tour-Types, and Tour-Chain-Types from GPS Vehicle Traces and Stop Activity Data. Journal of Big Data Analytics in Transportation, 2019, no 1, pp. 175–190. (DOI:10.1007/s42421—019—00011-x).

11. Nipesh Pradhananga, Jochen Teize. Cell-based construction site simulation model for earthmoving operations using real-time equipment location data. Visualization in Engineering, 2015, no 3, P.12—27. (DOI 10.1186/s40327—015—0025—3).

12. Тарасов П.И. Комплекс экспериментальной аппаратуры для исследования карьерных автосамосвалов / Тарасов П.И., Журавлев А.Г., Фефелов Е.В., Исаков М.В., Черепанов В.А. // Проблемы карьерного транспорта. Материалы X международной научно-практической конференции, 14—16 октября 2009 г. — Екатеринбург: УрО РАН. — 2009. — С. 211—214.

13. Журавлев А.Г. Оценка возможности применения электрифицированного транспорта на алмазорудных карьерах АК «АЛРОСА» // А.Г. Журавлев, А.И. Крашенинников // Решение экологических и технологических проблем горного производства на территории России, ближнего и дальнего зарубежья: Материалы международной научно-технической конференции, 21—22 марта 2019 г. — Москва: АО «ВНИПИпромтехнологии», 2019. — С. 304—308.

14. Черепанов В.А. Обзор транспорта с электропитанием в фокусе развития горнодобывающих предприятий / Черепанов В.А., Журавлев А.Г., Глебов И.А., Чендырев М.А. // Проблемы недропользования. — 2019. – № 1. — С. 33—49. (DOI: 10.25635/2313—1586.2019.01.033).