Вернуться к результатам поиска

Обоснование рациональной технологии и области применения на карьерах гидравлических экскаваторов типа обратная лопата

Внедрение производительных горных комплексов и роботизированного горного производства кардинально меняют требования к системе и технологии управления горными работами. Особенно это касается месторождений полезных ископаемых, отрабатываемых в скальных породах и отличающихся существенной изменчивостью структурных, прочностных свойств. Практическое использование большинства известных методологий оценки и оптимизации условий работы экскаваторно-автомобильных комплексов сдерживается из-за высокой субъективной составляющей исходных данных принятия управляющих решений. Это обуславливает наличие резервов для повышения ритмичности отгрузки горной массы внутри технологического цикла отработки забойных блоков. Одним из способов задействовать имеющиеся резервы является работа экскаваторов с автосамосвалами в открытом цикле на основе оперативного перераспределения автосамосвалов между экскаваторами, однако отсутствие методологии объективного аппаратного мониторинга изменчивости горно-технологических условий и изменения ритмичности отгрузки горной массы внутри технологического цикла отработки забойных блоков не позволяет повсеместно эффективно использовать эту технологию. Широкое внедрение более мобильных гидравлических экскаваторов «обратная лопата» имеет как положительные, так и отрицательные стороны эксплуатационных отличий и поэтому требует методического обоснования рациональной области применения. Более сложная структура технологического цикла отработки забойного блока с более сложным алгоритмом работы требует унификации системы и технологии управления на основе широкого использования интеллектуальных аппаратно-программных комплексов. Для мобильных гидравлических экскаваторов, вооруженых «обратной лопатой», предлагается новый подход оптимизации технологии отгрузки горной массы внутри технологических циклов отработки забойных блоков. Данный подход предполагает использование специальных интеллектуальных систем мониторинга и управления.

Ключевые слова: мониторинг процесса экскавации; работа экскаваторов с автосамосвалами в открытом цикле; обратная лопата; ритмичность отгрузки горной массы; технологический цикл отработки забойного блока; динамическое районирование смежных забоев; интеллектуальные аппаратно-программные комплексы.
Как процитировать:

Хакулов В. А., Шаповалов В. А., Игнатов В. Н., Ногеров И. А., Игнатов М. В. Обоснование рациональной технологии и области применения на карьерах гидравлических экскаваторов типа обратная лопата // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2023. – № 8. – С. 112–127. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_8_0_112.

Благодарности:
Номер: 8
Год: 2023
Номера страниц: 112-127
ISBN: 0236-1493
UDK: 622.271.4
DOI: 10.25018/0236_1493_2023_8_0_112
Дата поступления: 11.04.2023
Дата получения рецензии: 02.05.2023
Дата вынесения редколлегией решения о публикации: 10.07.2023
Информация об авторах:

Хакулов Виктор Алексеевич1 — д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, e-mail: vkh21@yandex.ru,
Шаповалов Виталий Александрович1 — д-р физ.-мат. наук, профессор, e-mail: vet555_83@mail.ru,
Игнатов Виктор Николаевич — д-р техн. наук, профессор, e-mail: VNIgnatov@yandex.ru, Южно-Российский государственный политехнический университет имени М.И. Платова,
Ногеров Ибрагим Альбиевич1 — старший преподаватель, e-mail: nogerov.ibragim@mail.ru,
Игнатов Михаил Викторович1 — канд. техн. наук, доцент, e-mail: Ign_m@mail.ru,
1 Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова,

 

Контактное лицо:

Хакулов В.А., e-mail: vkh21@yandex.ru.

Список литературы:

1. Бураков А. М., Панишев С. В., Алькова Е. Л., Хосоев Д. В. Опыт применения гидравлических экскаваторов в сложных горно-геологических и климатических условиях // Горная промышленность. — 2022. — № 2. — C. 90—96. DOI: 10.30686/1609-9192-202290-96.

2. Подэрни Р. Ю. Мировой рынок поставок современного выемочно-погрузочного оборудования для открытых горных работ // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2015. — № 2. — С. 148—167.

3. Мерзляков В. Г., Слесарев Б. В., Штейнцайг В. М. Опыт применения карьерных гидравлических экскаваторов Komatsu Mining Germany на предприятиях России // Горное оборудование и электромеханика. — 2013. — № 5. — С. 15—20.

4. Каширских В. Г., Медведев А. Е. Принципы автоматизированного управления одноковшовым карьерным экскаватором и функциональное диагностирование его электроприводов на основе компьютерных технологий // Вестник КузГТУ. — 2005. — № 1. — C. 75—80.

5. Журавлев А. Г. Вопросы оптимизации параметров транспортных систем карьеров // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 3-1. — С. 583—601. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-31-0-583-601.

6. Макаров В. Н., Анистратов К. Ю. Достижение наивысших рекордных показателей месячной производительности экскаваторов ЭКГ-18 на разрезах ЗАО «Стройсервис» // Уголь. — 2019. — № 1. — С. 20—26. DOI: 10.18796/0041-5790-2019-1-20-26.

7. Анистратов К. Ю. Экономико-математическая модель комплексной механизации горных работ на карьерах // Горная промышленность. — 2015. — № 3 (121). — С. 54.

8. Дерябин С. А., Рзазаде Ульви Азар оглы, Кондратьев Е. И., Темкин И. О. Метамодель архитектуры системы автономного управления транспортно-технологическими процессами в карьере // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 3. — С. 117—129. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_3_0_117.

9. Хакулов В. А., Шаповалов В. А., Игнатов М. В. Совершенствование технологии буровзрывных работ на открытых горных разработках // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2019. — № S29. — С. 34—49.

10. Клебанов А. Ф. Автоматизация и роботизация открытых горных работ: опыт цифровой трансформации // Горная промышленность. — 2020. — № 1. — C. 8—11.

11. Кузнецов И. С., Зиновьев В. В., Николаев П. И., Стародубов А. Н. Компьютерная система имитационного моделирования для оптимизации параметров экскаваторно-автомобильных комплексов // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 6-1. — С. 304—316. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_61_0_304.

12. Махараткин П. Н., Абдулаев Э. К., Вишняков Г. Ю., Ботян Е. Ю., Пушкарев А. Е. Повышение эффективности функционирования карьерных автосамосвалов на основе обоснования их рациональной скорости с помощью имитационного моделирования // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 6-2. — С. 237—250. DOI: 10.25 018/0236_1493_2022_62_0_237.

13. Хазин М. Л. Роботизированные карьерные самосвалы // Известия Уральского государственного горного университета. — 2020. — № 3(59). — С. 123—130. DOI: 10.21440/ 2307-2091-2020-3-123—130.

14. Хакулов В. А., Шаповалов В. А., Игнатов В. Н., Игнатов М. В. Совершенствование управления горными комплексами при работе экскаваторов с автосамосвалами в открытом цикле // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № S31. — С. 57—72. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-10-31-57-72.

15. Khakulov V. A., Shapovalov V. A., Ignatov M. V., Karpova Z. V. Automated system for forming the quality of ores at the stage of mining operations for the conditions of flotation enrichment with hydrometallurgical debugging / Proceedings of 2018 International Conference «Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies». Saint Petersburg, 2018, pp. 330—336.

16. Секисов Г. В., Чебан А. Ю., Соболев А. А., Якимов А. А. Система основных категорий комплексной оценки горных технологий // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2019. — № 4. — С. 187—198. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-04-0-187-198.

17. Хакулов В. А. Технология пошагового совершенствования буровзрывных работ // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2007. — № 2. — C. 77—78.

18. Kuznetsov D., Kosolapov A. Dynamic of performance of open-pit dump trucks in ore mining in severe climatic environment // Transportation Research Procedia. 2022, vol. 63, no. 3, pp. 1042—1048. DOI: 10.1016/j.trpro.2022.06.104.

19. Phoon K. K., Zhang W. Future of machine learning in geotechnics // Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards. 2022, vol. 17, no. 10, pp. 1—16. DOI: 10.1080/17499518.2022.2087884.

20. Zhang W., Gu X., Hong L., Han L., Wang L. Comprehensive review of machine learning in geotechnical reliability analysis: Algorithms, applications and further challenges // Applied Soft Computing. 2023, vol. 136, no. 4, article 110066. DOI: 10.1016/j.asoc.2023.110066.

21. Potapov V. P., Oparin V. N., Mikov L. S., Popov S. E. Information technologies in problems of nonlinear geomechanics. Part II: New methods, metadata models, geodata bases and base layers of electronic charts for a typical geoportal of mining regions in Siberia // Journal of Mining Science. 2022, vol. 58, no. 4, pp. 635—651.

22. Zhao J. S., Chen B. R., Jiang Q., Lu J. F., Hao X. J., Pei S. F., Wang F. Microseismic monitoring of rock mass fracture response to blasting excavation of large underground caverns under high geostress // Rock Mechanics and Rock Engineering. 2022, vol. 55, no. 6, pp. 1—18. DOI: 10.1007/s00603-021-02709-3.

Подписка на рассылку

Подпишитесь на рассылку, чтобы получать важную информацию для авторов и рецензентов.