06 декабря 2024, Пятница
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
arrow_right_black
20 июня 2023

Расчет показателя энергоемкости бурения с помощью ГГИС Micromine Origin&Beyond для оптимизации проектирования буровзрывных работ

messages_black
0
eye_black
1328
like_black
1
dislike_black
0
Е.О. Яшков — ведущий технический специалист Micromine Origin&Beyond.
Д.В. Москвитин — начальник производственно-технического отдела АО «Полюс Вернинское».

Современные буровые станки оснащены датчиками, позволяющими измерять различные параметры времени бурения, такие как скорость вращения, крутящий момент двигателя, давление на забой и др. В это же время современные системы диспетчеризации позволяют систематически записывать и распознавать данные измерений. Параметры бурения используются для контроля технической исправности станков, однако на основе этих параметров также можно рассчитать Показатель энергоемкости бурения — количество энергии, которое расходует буровой станок при бурении 1 м 3породы, которая предполагает наличие большого количества проектов буровзрывных работ и повышение его качества.

структура.jpg

Рис. 1. Структура макроса расчета энергоемкости бурения

В данной статье представлен опыт использования ГГИС Micromine Origin&Beyond для расчета расчета энергоемкости бурения и проектирования БВР на Вернинском ГОКе.

Задержанный в промышленной аварии в 2011 г. Вернинский ГОК (компания «Полюс Вернинское») в Бодайбинском районе Иркутской области — одно из самых молодых предприятий «Полюса».

Расчет показателя энергоемкости бурения в ГГИС Micromine Origin&Beyond реализации с помощью — последовательного набора процессов, автоматически выполняемых операционной системы. Такой подход позволяет полностью соблюдать ручные операции при расчете энергоемкости бурения.

Структурно макрос можно разделить на три блока (рис. 1):
1. Импорт и обработка исходных данных параметров бурения.
2. Расчет показателя энергоемкости бурения.
3. Интерполяционный показатель энергоемкости бурения в блочной модели.

1. Импорт и обработка исходных параметров бурения

На Вернинском ГОКе используется система диспетчеризации Wenco (далее АСУ Wenco). Для импорта данных ГГИС Micromine Origin&Beyond напрямую подключается к базе данных АСУ Wenco посредством связи ODBC. В ГГИС Micromine Origin&Beyond импортированные данные присутствуют в виде таблицы, в которую занесены параметры бурения по интервалам скважин.

блочная модель.jpg

Рис. 2. Блочная модель энергоемкости бурения

2. Расчет показателя энергоемкости бурения

Показатель энергоемкости бурения рассчитывается по формуле:
фрм.jpg
где:
e — энергоемкость бурения (кДж/м 3);
F — нагрузка на забой, кН;
S — площадь поперечного сечения скважины, м 2 ;
N — скорость вращения, об/мин;
T — вращательный момент, кН·м;
V — скорость проходки, м/мин.

Данную формулу можно разделить на 2 части.

Вертикальный компонент — F/S.

Вращательный компонент — 2NT/SV.

При расчете энергоемкости бурения необходимо принять во внимание, что единицы измерения параметров бурения станков отличаются от единиц измерения, представленных в формуле. Перед расчетом бурения энергоемкости произведена конвертация всех единиц измерения.

3. Интерполяционный показатель энергоемкости бурения в блочной модели

Блочная модель является наиболее существенным и наглядным проявлением показателя энергоемкости бурения. В качестве основы была использована блочная модель с размерами блоков 10х10х10 м, аналогичная скелетной блочной модели. Идентичность кости блочной и блочной модели энергоемкости бурения позволяет специалистам легко увязывать Показатель энергоемкости с структурой строения модели массива.

Таким образом, метод интерполяции значений энергоемкости бурения достигает значительных обратных расстояний (IDW) со сферической фигурой поиска радиусом 20 м и достижением по величине величины скважины 3. В блочной модели на выводе величины энергоемкости рассчитываются только в пределах двух уступов от уже пробуренных скважин (рис. 2) .

Блочная модель визуализируется по цветам легенды, которая представляет собой увязку показателей энергоемкости бурения и шкалы крепости пород по М.М. Протодьяконову [1] (рис. 3).

Таким образом, при проектировании буровзрывных работ на блоке ПТО может быть определенная сеть буровзрывных скважин, опираясь на показатели энергоемкости бурения, требуемые из вышележащих блоков, и соответственно им коэффициенты крепости пород.

увязка показателя.jpg

Рис. 3. Увязка показателя энергоемкости бурения и шкалы крепости пород по М.М. Протодьяконову

Показатель энергоемкости бурения обеспечивает точное и оперативное представление о характеристиках горного массива в контроле за буровзрывным блоком, что позволяет увеличить сеть буровзрывных скважин и снизить затраты на проведение буровзрывных работ.

Использование показателей бурения, автоматически измеряемых на буровых станках, а также использование макроса для автоматического расчета и интерполяции энергоемкости бурения в ГГИС.

Показатель энергоемкости бурения и другие параметры, измеряемые на буровых станках в процессе бурения, не обнаруживают абсолютного наличия пород. Однако при измерении на месте и комбинировании данных возможны измерения потенциального потенциала не только для проектирования буровзрывных работ, но и для проектирования горных работ и краткосрочного планирования.

книга.jpg1. Перспективы применения технологии MWD для управления качеством буровзрывных работ на горнодобывающих предприятиях. Валентин Ишейский, Хосе А. Санчидриан. MDPI, 2020.

Опубликовано в журнале «Золото и технологии», № 1 (59)/март 2023 г.

25.09.24
Только 22% промышленных компаний заместили ПО для работы с данными более чем на 70%
02.07.24
Автоматизация в горнодобывающей промышленности: современные тренды и разработки
02.07.24
Синергия взаимодействия: недропользователь, разработчик, государство. Так создаются эффективные цифровые решения
01.04.24
Итоги 2023 года для горно-металлургического комплекса: главные ИТ-тренды и прогнозы на 2024
27.03.24
Автоматизация мониторинга экологической ситуации на гидросооружениях и хвостохранилищах
27.03.24
Автоматизация процесса создания сортовых контуров
31.01.24
Цифровизация начинается «с поля»
31.01.24
ГГИС MINEFRAME — импортозамещение ключевых цифровых технологий в области инженерного обеспечения горных работ
30.01.24
Определение контура карьера по граничному коэффициенту вскрыши в Micromine Beyond
23.06.23
Опыт АЛРОСА: цифровизация управления геологоразведкой
16.03.23
Семь шагов к эффективному управлению данными о производственных активах
06.02.23
Системы активной безопасности в добывающей индустрии
31.12.22
Разработка и улучшение моделей машинного обучения для автоматического извлечения керна из изображений и поиска кварцевых жил
31.12.22
Цифровой карьер на базе решений «1С:Горнодобывающая промышленность»
29.11.22
МАЙНФРЭЙМ — отечественный инструмент для создания цифрового двойника месторождения
29.11.22
Разработка автоматизированных систем управления производством в условиях импортозамещения
29.11.22
Тестирование системы Micromine Nexus
10.10.22
ТОП-5 трендов в автоматизации горнодобывающей отрасли от экспертов «Рексофт»
27.07.22
Промышленная система управления базами данных Micromine Geobank в геологической службе компании АО «Полиметалл УК»
15.07.22
«РАЗУМ» отечественных IT-технологий
Смотреть все arrow_right_black



Яндекс.Метрика