تعیین ماشین‌آلات بارگیری و باربری معادن سطحی با استفاده از رویکرد عدم قطعیت تئوری خاکستری

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 عضو هیات علمی دانشگاه صنعتی ارومیه

2 دانشگاه صنعتی ارومیه

چکیده

تعیین نوع و تعداد ماشین‌آلات معدنی و به‌طور ویژه سیستم بارگیری و باربری یکی از مسایل مهم طراحی در معادن روباز است که می‌تواند به‌طور اساسی تأثیرپذیر از ظرفیت استخراج سالانه معدن و تأثیرگذار بر عملیات‌های بعد از خود و هزینه‌های عملیاتی و سرمایه‌ای معدن باشد. در این مقاله، رویکرد تئوری خاکستری با هدف تعیین ماشین‌آلات بارگیری و باربری توسعه داده شد که تاکنون به‌کارگیری این رویکرد در رابطه با حل مسایل معدنی گزارش نشده است. با استفاده از این رویکرد که از یک ماهیت عدم قطعیتی پیروی می‌کند، نوع شاول و کامیون‌ مطلوب برای معدن مس سونگون در دو مرحله مجزا تعیین شد. میزان تولید روزانه، هزینه سرمایه‌گذاری، هزینه عملیاتی، زمان سیکل عملیاتی شاول، قابلیت دسترسی و نسبت ابعاد سنگ به جام شاول به‌عنوان مهم‌ترین معیارها در تعیین نوع شاول و سپس میزان تولید شاول، هزینه سرمایه‌گذاری، هزینه عملیاتی، سیکل عملیاتی کامیون و میزان تولید موردنیاز توسط کامیون در تعیین نوع کامیون درنظر گرفته شدند. نتایج بیان­گر به­کارگیری حداقل دو شاول 12 مترمکعبی برای تأمین ظرفیت استخراجی 14 میلیون تن کانسنگ سالانه و حداقل 9 کامیون 90 تنی به ازای هر شاول بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Determination of loading and hauling equipment in surface mines using uncertainty-based grey theory approach

نویسندگان [English]

  • Ezzeddin Bakhtavar 1
  • Hasan Mahmoudi 2
1 Urmia University of Technology
2 Urmia University of Technology

کلیدواژه‌ها [English]

  • Loading and hauling system
  • mining equipment
  • grey theory
  • surface mining
  • Sungun copper mine
منابع:
[1] B. A, Kennedy; (1990); "Surface mining", 2nd
Edition, Society for Mining, Metalurgy and
Exploration.
2] اصانلو، مرتضی، ( 1389 )، "کتاب روش های استخراج معادن ]
سطحی"، جلد 2 ، انتشارات دانشگاه امیرکبیر، دانشگاه امیرکبیر.
[3] A. Basçetin, O. ztas, A. I. Kanli; (2006); "A
computer software using fuzzy logic for equipment
selection in mining engineering", Journal of The South
African Institute of Mining and Metallurgy 106, pp.
63-70.
[4] A. Yazdani, SH. Shariati; (2013); "Selection of
material handling equipment system for surface mines
by using a combination of fuzzy MCDM models",
International Research Journal of Applied and Basic
Sciences 5, pp. 1501-1511.
[5] P. Valli, C.A. Jeyaseher; (2012); "Genetic
algorithm based equipment selection method for
construction project using matlab tool", international
journal of optimization in civil engineering 2, pp. 235-
246.
[6] A. Bascetin; (2003); "A decision support system for
optimal equipment selection in open pit mining",
Analytical Hierarchy Process 16, pp. 1-16.
[7] A. Aghajani, M. Osanloo, H. Soltanmohammadi;
(2008); "Loading-haulage equipment selection in open
pit mines based on fuzzy-TOPSIS method", Gospodarka
Surowcami Mineralnymi, 24, pp. 87-102.
[8] A. Aghajani, M. Osanloo, B. Karimi; (2011);
"Deriving preference order of open pit mines
equipment through MADM methods: Application of
modified VIKOR method", Expert Systems with
Applications 38, pp. 2550-2256.
[9] G.D. Li, D. Yamaguchi, M. Nagai; (2006); "A greybased
decision – making approach to the supplier
selection problem", Mathematical and Computer
Modeling 46, pp. 573-581.
[10] J.L, Deng; (1989); "The introduction of grey
system", The Journal of Grey System 1, pp. 1-24.
[11] J.C, Huang; (2011); "Application of grey system
theory in telecare", Computers in Biology and
Medicine 41(5), pp. 302-306.
12 ] شرکت بین المللی ایتوک ایران، 1378 ، طرح بهره برداری ]
معدن مس سونگون.
[13] A.S. Khuman Y. Yang, R. John; (2014); "A
commentary on some of the intrinsic differences
between grey systems and fuzzy systems", 2014 IEEE
International Conference on Systems, Man, and
Cybernetics (SMC), pp. 2032-2037.