Информационные модели как инструмент выбора горно-обогатительного оборудования

УДК 622.20

ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ КАК ИНСТРУМЕНТ ВЫБОРА ГОРНО-ОБОГАТИТЕЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ

© А.В. Петров1

Иркутский государственный технический университет, 6640744, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.

Рассматривается одна из проблем автоматизированного синтеза имитационных моделей - проблема формирования информационной модели, связывающей модели элементов исследуемой системы на информационном уровне. При этом главная цель построения такой модели состоит в создании условий для получения новых знаний о работе моделируемого объекта, позволяющих достичь принципиально новых результатов. На примере имитационной модели обогатительных технологий рассматривается взаимосвязь между информационной моделью и возможностью получения принципиально новой информации об объекте исследования. Ил. 4. Библиогр. 4 назв.

Ключевые слова: информационные системы; информационные модели; системология; обработка данных; эффективность процессов.

INFORMATION MODELS AS SELECTION TOOLS FOR MINING AND PROCESSING EQUIPMENT A.V. Petrov

Irkutsk State Technical University 83 Lermontov St., Irkutsk, Russia, 664074.

The paper examines one of the problems of automated synthesis of simulation models that is the problem of forming an information model that unites the element models of the system under investigation at the information level. Yet, the main goal of building the model consists in creating conditions for receiving new knowledge on the operation of the object being modeled that allows to achieve fundamentally new results. The relationship between the information model and the possibility to obtain fundamentally new information on the object of study is considered by the example of the simulation model of concentration technologies. 4 figures. 4 sources.

Key words: information systems; information models; systemology; data processing; process efficiency.

Одной из задач современного этапа развития имитационного моделирования является создание инструментов, дающих исследователю возможность более или менее автоматизированно (но не автоматически !) строить модели. При этом главная цель должна состоять не просто в построении имитационной модели, а в создании условий для получения новых знаний о работе моделируемого объекта, позволяющих достичь принципиально новых результатов. Очевидно, что достижение этого результата возможно лишь при соответствующем высоком уровне адекватности модели и объекта изучения. А основной «вклад» в эту адекватность вносит именно информационная модель, связывающая модели элементов.

Существует несколько технологий построения имитационной модели и описания информационных взаимосвязей в ней, то есть способов конструирования информационной модели. К их числу можно отнести динамическое моделирование по Дж. Форрестеру, агрегативный подход Н.П. Бусленко. Но наиболее эффективными, как показывают имеющиеся примеры, оказываются модели, построенные на интуитивном уровне.

Наиболее эффективным и наглядным (что крайне важно в имитационном моделировании) способом построения информационной модели является использование различного рода графических и соответствующих им математическим описаний [1].

Получаемые трансформированным методом структурных графов [1, 2] разделительные коэффициенты связаны с параметрами оборудования, что обеспечивает выход на принципиально новые методы организации разработки оборудования и систем управления им. Имея значения параметров горной массы и структуру схемы, можно получить зависимость между конструктивными и управляющими параметрами обогатительных агрегатов.

Методику выбора горно-обогатительного оборудования рассмотрим на примере фрагмента качественно -количественной схемы Коршуновского горно-обогатительного комбината и двух её основных операций - магнитной сепарации и классификации (рис. 1).

Используя разработанные автором методики [1-3], была получена система нелинейных уравнений:

1 Петров Александр Васильевич, доктор технических наук, профессор, декан факультета кибернетики, тел.: (3952) 405162, 89148992771, e-mail: petrov@istu.edu

Petrov Alexander, Doctor of technical sciences, Professor, Dean of the Faculty of Cybernetics, (3952) 405162, 89138992771, e-mail: petrov@istu.edu

О Промпродукт 1-й ст. т

->Ф Смешивание

х2

Измельчение 2-я ст.

Классифц рция

Магн. сепарация 2-я ст.

Промпродукт 2 Хвосты

Рис. 1. Фрагмент качественно-количественной схемы Коршуновского ГОКа

х^ х^ ^ х^ — 0,

(1 - р1) • х2 - х — О,

р1 • х2 - х5 — о,

(1 - р2) • х4 - х6 — О, р2 • х4 - х7 — О,

где х) - потоки в схеме; Р1, Р2 - разделительные коэффициенты, определяющие пропорцию разделения продуктов на соответственно 2-й стадии магнитной сепарации и классификации.

Известными в системе (1) являются входные (х1) и выходные (х5 и х7) потоки. Получено следующее решение системы:

XГ^ - х^ ^ х^ ;

Х4 — Х1;

Х6 — Х5 — Х1 - Х7;

Р1 —

Х5 Х5 .

Х1 + Х5

1 - р1 —

Х1 + Х5

р2 —

Х1 Х5 .

х

1 - р2 —

Х1

Укажем, что все выше проведенные действия (за исключением решения системы нелинейных уравнений) осуществлялись посредством имеющегося программного комплекса. При этом на дисплее с помощью специального графического редактора формировалась схема, а все остальное реализовывалось без участия человека [4].

Предположим, что совместное распределение масс частиц в потоках х3 и х4 описывается нормальной (гаус-совской) плотностью распределения вероятностей:

X

2

X

1

X

1

У.X ,Х (X У) —-—г

3 1-г

2

• ехр

2 •

X

О

-2г

*У + У

°3О4

о.

2

1

где а3 ,о4 - среднеквадратические отклонения значений потоков х3 и х4 соответственно; г - коэффициент корреляции; х, у - аргументы плотности.

Используя методику, представленную в работе [1], получаем выражение для сепарационной характеристики разделительного оборудования:

(

Л

е(£) — | //^М У) • ¿X

V /у Ь)

• аУ — — • л

аг

Г°4 • Г ^

О •

л

н— 2

где % - физическое свойство, «работающее» в разделительной операции (для операции «Магнитная сепарация, 2-я стадия» %=х - магнитная восприимчивость).

Известно, что для магнитного сепаратора сепарационная характеристика описывается выражением

е(Х) — 1 +1 •фУА^Гисх(X) •(л-ХР)]

где Ф[...] - функция Лапласа; А —

а • к

- параметр оборудования (а=Ндгаб(Н), где Н - напряженность маг-

П

нитного поля; Л - толщина постели, ай - коэффициент макродиффузии) и одновременно параметр управления, так как в него входит напряженность магнитного поля Н; уисх(х) - фракционный состав исходного продукта операции по магнитной восприимчивости; - магнитная восприимчивость; хр - магнитная восприимчивость разделения (параметр оборудования и сырья одновременно). Тогда

1 л

аг

Г°4 •Х-О3 • Г Л

Оз •

л + —

2

— 1 +1 •фУА ^Уисх (х) • (Х-Хр)]

Полученное выражение (6) представляет собой зависимость, связывающую между собой параметры сырья (о3, о4, г, х, хР и уиСхХ)), параметры оборудования (А и хр), параметры управления (А) и структуру схемы (левая часть равенства (6)).

Следует особо подчеркнуть, что известны методики и методы экспериментального определения параметров, входящих в выражение (6).

В предположении, что о3 = о4 = 1; г = 0; хе[20^10-6, 200^10-6] см3/г; х^^^О-6, 805•10-6] см3/г, /исх(х) имеет вид

2 2 2

ехр{-(х )/(2^ст х)}, о х = 1, что соответствует форме кривых фракционного состава. Получена следующая зависимость параметра оборудования (А) от свойств сырья хи хР (рис. 2).

На рис. 3 представлен фрагмент той же поверхности, позволяющий более детально оценить характер взаимосвязи параметров. Предположим, что для нашего горно-обогатительного предприятия х^О^О-6 см3/г и по результатам фракционного анализа наибольшее процентная доля приходится на интервал для магнитной восприимчивости хe[50•10"6,80•10"6] см3/г. Тогда, используя полученное соотношение (6), можно найти интервал для параметра Ае[211769,417596]. Используя полученный интервал для А и проведя экспериментальное оценивание компонентов А- Л, ай и а=Н-дгаб(Н), выходим на необходимые конструктивные (И) и управляемые (Н) параметры магнитного сепаратора.

Для операции классификации используем условие (3), соотношение (4) и сепарационную характеристику классификатора (гидроциклонов ГЦР 71):

е(1) — - - - • Ик 2 2

Л

ср

П

+ -

а • (Ра -Рср ) • 1

2\

а  П

Магнитный сепаратор

А

7Е+033 6Е+033 5Е+033 4Е+033 3Е+033 2Е+033 1Е+033

А

0,00012 0,00011 0,0001

7,985Е-005

7,98Е-005

7,975Е-005

7,97Е-005

7,965Е-005

7,96Е-005

7,955Е-005

7,95Е-005 6Е-005

9Е-005 8Е-005

7Е-005

Рис. 2. Магнитный сепаратор

Магнитный сепаратор

А

3,5Е+006 3Е+006 2,5Е+006 2Е+006 1,5Е+006 1Е+006 500000

А

5Е+006 Е+006 2,5Е+006 2Е+006 5Е+006 1Е+006 500000 0

7,958Е-005 7,957Е-005 7,956Е-005 7,955Е-005

7,954Е-005

7,953Е-005

7,952Е-005 Хр 7,951 Е-005

7,95Е-005

7,949Е-005 5,8Е-005

7,2Е-005 7Е-005 6,8Е-005 6,6Е-005 6,4Е-005 Х

6,2Е-005 6Е-005

Рис. 3. Магнитный сепаратор

где l - крупность материала; h - толщина пристенного слоя; vcp - средняя радиальная скорость течения (оттока от стенки) пульпы; В - коэффициент макродиффузии; ас- коэффициент трения; а - напряженность поля центробежных сил; ро- плотность разделения; рср- плотность среды; th - гиперболический тангенс.

Предположим, что на вход гидроциклонов подается промпродукт с частицами постоянной плотности ро = рср = const. Тогда выражение (7) принимает вид

e(l) =1 -1 • th 2 2

h • b 4 • D

•(I2 -12) =1 -1 • th\B •(i2 -12 J

22

где b =

h =

b

- крупность разделения; B =

hb

4-D

- параметр оборудования и сы-

рья; lp - параметр оборудования и сырья. Итак,

1

ж

(

arctg

•l -a4 •r

V G4

•

ж + —

2

1 - \ th B • (12 - IP )l

гдест4- среднеквадратические отклонения значений потоков х4 и х7 соответственно; г - коэффициент корреляции.

Полученное выражение (9) отображает зависимость, связывающую между собой параметры сырья (а4, а7, г, I и 1р), параметры оборудования (В и 1р), параметры управления (В) и структуру схемы (левая часть равенства (9)).

Предположим, что а4 = а7 = 1; г = 0; !е[0, 2,0] мм, !ре[0,2, 0,25] мм. Полученная зависимость параметра оборудования (В) от свойств сырья (I) и оборудования (1р) представлена на рис. 4.

cp

Гидроциклон

0,19 0

Рис. 4. Операция классификации

В процессе разработки технической документации на производство нового или модернизацию ранее созданного горно-обогатительного оборудования проводится обследование обогащаемого сырья, используемого или предполагаемого к использованию оборудования. Цель обследования - получение реальных параметров сепа-рационных характеристик. Параллельно проводится структурный (топологический) анализ технологической схемы обогащения полезных ископаемых (качественно-количественной схемы) с целью определения зависимостей разделительных коэффициентов от структуры схемы и нахождения взаимозависимостей параметров сырья,

оборудования, управления и структуры схемы. Поэтому представленные результаты могут найти применение на предприятии - изготовителе оборудования. Используя полученные взаимозависимости, возможно найти допустимые области значений параметров оборудования и управления, что и обеспечит обоснованную конструкцию оборудования и соответствующие этой конструкции параметры управления. Очевидно, что поверхности, представленные на рис. 2, 3, или аналогичные им, могут дать такие области значений параметров, которые будут просто физически не реализуемы. В этом случае придется решать оптимизационную задачу, в которой критериями (или ограничениями) могут являться экономические характеристики.

Получив области целесообразных значений параметров оборудования и управления, производитель оборудования выступает в качестве не просто создателя аппарата или механизма, он становится квалифицированным консультантом по разработке, модернизации и эксплуатации обогатительной техники в целом и системы управления ею.

Таким образом, процесс проектирования, изготовления, монтажа и эксплуатации сложных технических агрегатов, технологических процессов и систем управления ими в значительной степени может быть проверен посредством их имитационного моделирования. При этом информационная связующая модель, построенная описанным в [1, 2] способом, обеспечила получение новых знаний.

Библиографический список

1. Петров А.В. Теория автоматизированного синтеза имитационных моделей технологических процессов обогащения полезных ископаемых. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007. 80 с.

2. Петров А.В. Трансформированный метод структурных графов для моделирования и анализа технологических схем обогащения полезных ископаемых // Цветные металлы. 1993. № 5. С. 59-63.

3. Петров А.В. Топологический анализ технологических процессов. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 20086120219 от 23.04.2008 г.

4. Петров А.В., Нгуен Ван Чи. Графический редактор технологических схем обогащения полезных ископаемых. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2011616786 от 31.08.2011 г.

УДК 004.021

РЕОРГАНИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КАК ВОЗМОЖНОСТЬ ВЫХОДА ПРЕДПРИЯТИЯ НА НОВЫЙ УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ?

© А.В. Петров1, П.А. Петров2

Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.

Для успешного развития бизнеса, повышения его конкурентоспособности необходимо совершенствовать информационную систему предприятия. Исследовано влияние информационной среды организации на отдельные бизнес-процессы и на организацию в целом. Рассмотрена методика использования концепции информационных слоев в рамках мероприятий по повышению эффективности деятельности предприятий разных сфер. Определена возможность использования облачных сервисов для предприятий малого бизнеса и новых компаний. Библиогр. 2 назв.

Ключевые слова: информационные системы; информационные технологии; системология; обработка данных; эффективность процессов.

INFORMATION SYSTEM REORGANIZATION AS CHANCE TO GO TO ANOTHER DEVELOPMENT LEVEL FOR A COMPANY

A.V. Petrov, P.A. Petrov

Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074.

The paper indicates the need in improving the enterprise information system for successful business development and increasing its competitiveness. It studies the effect of the organization information environment on some business processes and the organization as a whole. The application procedure of the concept of information layers within the measures on increasing the efficiency of enterprises of various fields of activity is considered. The possibility of using cloud services both for small businesses and new companies is determined.

1 Петров Александр Васильевич, доктор технических наук, профессор, декан факультета кибернетики, тел.: (3952) 405162, e-mail: petrov@istu.edu

Petrov Alexander, Doctor of technical sciences, Professor, Dean of the Faculty of Cybernetics, (3952) 405162, e-mail: pe-trov@istu.edu

2Петров Павел Александрович, кандидат экономических наук, заместитель начальника управления научной деятельностью, (3952) 405854,e-mail: pavel.petrov@istu.edu

Petrov Pavel, Candidate of Economics, Deputy Chief of the Department of Scientific Activities, (3952) 405854, e-mail: pavel.petrov@istu.edu