Пространственно-временное моделирование и организация процессов подготовки запасов угольных шахт

Проанализированы состояние и развитие горных работ в Российской Федерации. Установлено, что индекс роста нагрузки на очистной забой, при условии работы предприятий по принципу «шахта-лава», ниже, чем индекс роста потребления угля и на внутреннем, и на мировом рынках. Рост глубины разработки угольных пластов и высокая их газоносность не позволяют эффективно использовать импортное высокопроизводительное оборудование. Нагрузка на очистной забой значительно ниже возможной. Обоснована необходимость концентрации горных работ в пространстве и времени, и в то же время использование таких технологических схем, которые позволили бы вести отработку пластов одновременно несколькими забоями. Установлено, что назрела необходимость совершенствования организации производственных процессов, отвечающих технологическим параметрам этих схем. По мнению автора такие изменения — основной внутренний резерв интенсификации горного производства, снижения эксплуатационных расходов и повышения эффективности вложенного капитала. В работе обоснована необходимость разработки календарных планов ведения горных работ в шахте путем повышения уровня организации производства. Вследствие ухудшения горно-геологических условий обращается внимание на необходимость максимально учитывать их влияние на обоснование параметров технологических процессов, их увязку в пространстве и времени. Изложена модель формирования параметров процессов, определяющих основные показатели работы шахты: очистные, горно-подготовительные, монтажа-демонтажа оборудования и дегазации. Представлен общий вид модели оптимизации параметров подсистем.

Шулятьева Л. И. Пространственно-временное моделирование и организация процессов подготовки запасов угольных шахт // Горный информационно-аналитический бюллетень. –2020. –№ 12. –С. 166–181. DOI:10.25018/0236-1493-2020-12-0-166-181.

Шулятьева Людмила Ивановна — д-р техн. наук, профессор, Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых, e-mail: schulyatjeva.mrm@yandex.ru.

1. Энергетическая стратегия России на период до 2035 г. Проект. http://www. energystrategy.ru/ab_ins/source/ES-2035_09_2015.pdf, дата обращения 03.07.2020.

2. Промышленное производство в России. 2019: статистический сборник. — М.: Росстат, 2019. — 347 с. http://www.gks.ru/free_doc/doc_2016/prom16.pdf.

3. Россия в цифрах. 2019: Краткий статистический сборник. — M.: Росстат, 2019. — 549 с.

4. Таразанов И. Г. Итоги работы угольной промышленности России за январь-декеабрь 2018 года // Уголь. — 2019. — № 3. — С. 64—79.

5. Таразанов И. Г., Губанов Д. А. Итоги работы угольной промышленности России за январь-сентябрь 2019 года // Уголь. — 2019. — № 12. — С. 40—48.

6. Шулятьева Л. И. Комплексное обоснование инновационных решений при проектировании высокопроизводительных угольных шахт: Дисс. докт. техн. наук. — М.: МГГУ, 2011. — 293 с.

7. Мельник В. В., Шулятьева Л. И. Обоснование параметров геотехнологических систем шахт нового технического уровня // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2010. — № 8. — С. 229—233.

8. Мельник В. В., Шулятьева Л. И., Шабловский А. В. Моделирование параметров и обоснование рациональных технологических схем процесса «монтаж-демонтаж оборудования в шахте» // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2010. — № 1. — С. 171—176.

9. Shulyatieva L. I. Technological and economic substantiation for efficiency of involvement in the processing of complex reserves of coal deposits // Journal of Envirormental Management and Tourism. 2017. Vol. 8. No 3. Pp. 678—685. http://journals.aserspublishing.eu/jemt/article/ view/1397.

10. Шулятьева Л. И. Методология анализа и оценка эффективности эксплуатации сложных угольных месторождений // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2018. — № 11. — С. 207—217. DOI: 10.25018/0236-1493-2018-11-0-207-217.

11. Hower J. C., Groppo J. G., Graham U. M., Ward C. R., Kostova I. J., Maroto-Valer M. M., Dai S. Coal-derived unburned carbons in fly ash: A review // International Journal of Coal Geology. 2017. Vol. 179. Pp. 11—27. DOI: 10.1016/j.coal.2017.05.007.

12. Liu J., Yao Y., Liu D., Elsworth D. Experimental evaluation of CO2 enhanced recovery of adsorbed-gas from shale // International Journal of Coal Geology. 2017. Vol. 179. Pp. 211—218.

13. Chiroma H., Abubakar A. I., Herawan T. Soft computing approach for predicting OPEC countries' oil consumption // International Journal of Oil, Gas and Coal Technology. 2017. Vol. 15. No 3. Pp. 298—316.