Optimizacija i planiranje površinskih kopova stohastičkim modelima
Open pit mine optimization and planning with stochastic models
Author
Stevanović, Dejan R.Mentor
Lilić, NikolaCommittee members
Kolonja, BožoStanković, Ranka

Malbašić, Vladimir
Knežević, Dinko
Metadata
Show full item recordAbstract
Savremeno rudarstvo izloženo je stalnom trendu pogoršanja uslova poslovanja.
Mogućnost ostvarenja ekonomskih i drugih ciljeva rudarskog projekta
kompromitovana je stalnim pogoršanjem kvaliteta ležišta na kojima se vrši
eksploatacija, kao i značajnoj dozi neizvesnosti povezane sa geološkim,
ekonomskim i tehničkim parametrima proizvodnje. U ovako kompleksnim
uslovima poslovanja, matematički modeli sposobni da odgovore značajnim
izazovima, odnosno ponude optimalna rešenja kojima se garantuje maksimalno
ispunjenje projektovanih ciljeva, nameću se kao neophodnost.
Trenutni, konvencionalni pristup optimizaciji i planiranju površinskih kopova
zasniva se na algoritmima, razvijenim sredinom prošlog veka čije je opšte
obeležje deterministički pristup prilikom usvajanja relevantnih ulaznih
parametara.
U protekle dve decenije, kao ozbiljna alternativa detemnističkom pristupu
nameće se primena stohastičkih modela. Mnogobrojni rezultati naučnog rada,
snažno sugerišu da stohastički matematički modeli... znatno bolje opisuju prirodu
savremenog rudarstva i predstavljaju alternativu sposobnu da ponudi bolja
rešenja.
U istraživanju predstavljenom u ovom radu, analizara se upotreba stohastičkih
matematičkih modela, u procesima planiranja i optimizacije na površinskim
kopovima. Cilj disertacije, je da se naučnim metodama, dokažu prednosti
implemantacije stohastičkog ili kombinovanog (hibridnog) stohastičkog i
determinističkog pristupa nad čisto determinističkim (konvencionalno
prihvaćenom) pristupom. Praktičan doprinos istraživanja predstavljaju dva
razvijena modela. Prvi model, zasniva se na genetskom algoritmu i tretira
problem planiranja proizvodnje na površinskom kopu lignita. Drugi razvijeni
model je hibridnog tipa, sadrži stohastičku (Monte Karlo metoda) i
determinističku komponentu i tretira problem optimizacije granica kopa.
Contemporary mining has constant declining trend in business conditions.
Achievement possibilities of economic and other goals of mining projects are
being compromised by constant deposit deterioration where exploitation is
being held, as well as a significant dose of uncertainty associated with
geological, economic and technical parameters of production. In such complex
business conditions, mathematical models, able to respond on significant
challenges, i.e. to offer optimal solutions which shall guarantee maximal
fulfillment of projected goals, are considered to be necessity.
Current, conventional approach to optimization and planning of open pits is
based on algorithms which have been developed during the mid of the last
century. Their main characteristics is deterministic approach during adoption of
relevant input parameters.
In last two decades, adoption of stochastic models is considered to be serious
alternative. Numerous results of scientific work strongly suggest that stochast...ic
mathematical models significantly better describe the nature of contemporary
mining, and represent alternative capable of offering better solutions.
In planning processes and optimization of open pits, usage of stochastic
mathematical models is analyzed in the research that is represented by this
dissertation. The aim of the dissertation is to prove the advantages of
implementations of stochastic or combined (hybrid) stochastic and deterministic
approach over a purely deterministic (conventionally accepted) approach. Two
developed models represent practical contribution of the research. First model
is based on genetic algorithm and it is dealing with the problem of production
planning on the lignite open pit. Second model that is being developed is hybrid
type. It has stochastic (Monte Carlo method) and deterministic component and
treats the problem of optimization of open pit boundaries.