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    基于數(shù)據(jù)分析的露天煤礦卡車(chē)運(yùn)距計(jì)算

    2022-08-17 01:02:26馮占科毛志浩劉志成萬(wàn)博
    采礦技術(shù) 2022年4期
    關(guān)鍵詞:運(yùn)距露天礦正態(tài)分布

    馮占科,毛志浩,劉志成,萬(wàn)博

    (國(guó)家能源集團(tuán)國(guó)能網(wǎng)信科技(北京)有限公司, 北京 100096)

    0 引言

    礦用卡車(chē)運(yùn)輸是露天礦運(yùn)輸系統(tǒng)中重要的運(yùn)輸方式之一,對(duì)露天礦的生產(chǎn)成本具有較大影響,國(guó)內(nèi)外露天礦研究表明,卡車(chē)運(yùn)輸成本占總成本的25%~45%。國(guó)內(nèi)專(zhuān)家學(xué)者對(duì)卡車(chē)運(yùn)距進(jìn)行了研究,周玉民通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型以及實(shí)踐歸納出載重汽車(chē)的合理運(yùn)距范圍,從而實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)效益最大化[1]。安太堡露天礦對(duì)原煤運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行了改造,縮短了其運(yùn)輸距離,大大降低了生產(chǎn)成本[2]。伊敏露天礦通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型和計(jì)算,總結(jié)出露天礦自卸汽車(chē)運(yùn)輸?shù)暮侠磉\(yùn)距范圍,并通過(guò)對(duì)伊敏露天礦現(xiàn)有數(shù)據(jù)的計(jì)算、總結(jié)和分析,得出了載重能力較大的卡車(chē)具有較低的噸公里運(yùn)輸成本和較高的運(yùn)輸效率的結(jié)論[3]。王建光等提出了一種基于三角剖分原理的采剝加權(quán)平均運(yùn)距計(jì)算方法,實(shí)踐應(yīng)用表明,該方法能顯著提高運(yùn)距計(jì)算的準(zhǔn)確性,對(duì)露天礦山企業(yè)的生產(chǎn)成本控制具有重要意義[4]。柴森霖等分析了卡車(chē)調(diào)度優(yōu)化準(zhǔn)則及影響調(diào)度效果的因素,用計(jì)算機(jī)仿真事件步長(zhǎng)法模擬了裝運(yùn)環(huán)節(jié)[5]。白潤(rùn)才研究了單斗—卡車(chē)工藝實(shí)時(shí)調(diào)度優(yōu)化決策系統(tǒng),并提出了一種設(shè)計(jì)思路,即露天礦分時(shí)段卡車(chē)實(shí)時(shí)調(diào)度系統(tǒng),有助于對(duì)調(diào)度過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化[6]。顧清華等基于各裝載、卸載點(diǎn)間的多條運(yùn)輸路徑和生產(chǎn)任務(wù),建立了綜合成本最小的低碳條件下卡車(chē)運(yùn)輸優(yōu)化模型,在實(shí)際應(yīng)用中能有效減少運(yùn)輸成本,減少耗能和碳排放[7]。柴森霖等建立了路徑優(yōu)化模型,并用遺傳算法得到能耗較低的最優(yōu)化路徑,克服露天礦以等效運(yùn)距為權(quán)重進(jìn)行路徑優(yōu)化的不可行性[8]。

    上述研究對(duì)露天礦運(yùn)距的優(yōu)化和智能運(yùn)輸調(diào)度提供了思路,但是并未實(shí)現(xiàn)如何解決露天礦卡車(chē)運(yùn)距計(jì)算不準(zhǔn)確的問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn),露天煤礦采剝區(qū)域變化頻繁、道路復(fù)雜多變和網(wǎng)絡(luò)盲區(qū)等因素使露天礦卡車(chē)運(yùn)距存在漂移和準(zhǔn)確性較低的現(xiàn)象?,F(xiàn)階段露天礦卡車(chē)運(yùn)距不準(zhǔn)無(wú)法為智能調(diào)度提供依據(jù),也無(wú)法作為計(jì)算卡車(chē)司機(jī)工作量的依據(jù),因此部分單位選擇按月對(duì)司機(jī)的運(yùn)距進(jìn)行手動(dòng)統(tǒng)計(jì)并結(jié)合產(chǎn)量對(duì)司機(jī)進(jìn)行考核,人工統(tǒng)計(jì)的工作量較大,也有部分單位僅僅通過(guò)產(chǎn)量對(duì)司機(jī)進(jìn)行考核,忽視了運(yùn)距的作用。

    隨著露天礦智能化建設(shè)的推進(jìn),智能運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了車(chē)鏟智能調(diào)度,其核心是在效率最優(yōu)原則下實(shí)現(xiàn)最小的運(yùn)距,準(zhǔn)確的運(yùn)距不僅僅為智能運(yùn)輸調(diào)度提供依據(jù),也可實(shí)現(xiàn)用運(yùn)距和產(chǎn)量對(duì)卡車(chē)司機(jī)進(jìn)行綜合考核,解決露天礦實(shí)際問(wèn)題并最終促進(jìn)露天礦管理模式的改變。

    1 綜合運(yùn)距

    露天礦的生產(chǎn)流程包括剝離、采煤、地面生產(chǎn) 和輔助生產(chǎn)等環(huán)節(jié),運(yùn)距自動(dòng)糾偏算法主要涉及剝離和采煤中的運(yùn)輸過(guò)程。露天礦的典型生產(chǎn)工藝如圖1所示。

    露天礦開(kāi)采工藝主要為單斗—汽車(chē)工藝,即單斗電鏟采裝煤礦或剝離土方、礦用卡車(chē)運(yùn)輸、破碎站和排土場(chǎng)進(jìn)行物料卸載。礦用卡車(chē)是連接電鏟和卸載點(diǎn)之間的橋梁,形成了露天礦的生產(chǎn)運(yùn)輸線。露天礦的生產(chǎn)能力主要指的是運(yùn)輸能力,露天礦的運(yùn)輸直接成本和間接成本占生產(chǎn)總成本的40%以上。露天礦運(yùn)距可直接反應(yīng)運(yùn)輸成本,同時(shí)運(yùn)距也可以衡量運(yùn)輸效率,因此運(yùn)距是露天礦的核心生產(chǎn)指標(biāo)之一。

    圖1 露天礦典型生產(chǎn)工藝

    智能運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)中車(chē)載終端是一種安裝在露天礦運(yùn)輸卡車(chē)上的專(zhuān)用計(jì)算機(jī),由衛(wèi)星定位系統(tǒng)、中央微處理機(jī)、顯示屏、觸摸屏、接口系統(tǒng)和電源幾部分組成。露天礦通過(guò)GPS信號(hào)實(shí)時(shí)計(jì)算單趟運(yùn)距,即通過(guò)卡車(chē)裝完?duì)顟B(tài)下GPS信號(hào)的坐標(biāo)和卡車(chē)卸完?duì)顟B(tài)下的GPS信號(hào)坐標(biāo),加載該時(shí)間段內(nèi)中間全部的GPS信號(hào),最終確定卡車(chē)的單趟運(yùn)距,其單趟運(yùn)距的詳情如圖2所示。

    圖2 露天煤礦卡車(chē)單趟運(yùn)距示意

    由圖2可以得出,相同支路上卡車(chē)的綜合運(yùn)距在理論上是一致的,由于礦用卡車(chē)的GPS信號(hào)會(huì)出現(xiàn)跳躍,導(dǎo)致不同的礦用車(chē)輛單趟運(yùn)距相差較大。在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中不同卡車(chē)在支路上的綜合運(yùn)距相差比較大,因此需要將支路上的綜合運(yùn)距進(jìn)行動(dòng)態(tài)的固定,即在某一時(shí)段時(shí)間內(nèi)支路的運(yùn)距是相同的,在不同時(shí)間段內(nèi)運(yùn)距是變化的。

    本文將支路中不同卡車(chē)單趟運(yùn)距輸入模型中,系統(tǒng)自動(dòng)剔除異常值點(diǎn)和極端異常值點(diǎn)。將有效數(shù)據(jù)值擬合成正態(tài)分布得到期望值,并將期望值賦值給該支路的綜合運(yùn)距值,即該支路上的不同卡車(chē)單趟運(yùn)距均與綜合運(yùn)距相同。某班次卡車(chē)的總運(yùn)距如式(1)所示:

    式中,Dcj為礦用卡車(chē)在j時(shí)間段的運(yùn)距值;Dij為支路i在j時(shí)間段的綜合運(yùn)距值;nij為在j時(shí)間段內(nèi)支路i運(yùn)行的次數(shù)。

    2 綜合運(yùn)距建模

    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文選擇1號(hào)和2號(hào)露天煤礦為研究對(duì)象,2號(hào)露天礦的卡車(chē)均安裝智能運(yùn)輸調(diào)度車(chē)載終端,終端通過(guò)GPS信號(hào)計(jì)算卡車(chē)的重運(yùn)和空運(yùn)運(yùn)距,通過(guò)卡調(diào)系統(tǒng)可記錄卡車(chē)的運(yùn)距。1號(hào)礦和2號(hào)礦的智能運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)已平穩(wěn)運(yùn)行,經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)該方法會(huì)因?yàn)閿嗑W(wǎng)、信號(hào)漂移等因素使部分?jǐn)?shù)據(jù)失真,但是大部分的數(shù)據(jù)質(zhì)量相對(duì)較高,因此項(xiàng)目中選用的模型數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)來(lái)源于1號(hào)和2號(hào)露天礦。

    2.2 模型選擇

    智能運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)計(jì)算的運(yùn)距存在漂移和缺失等不準(zhǔn)確的情況,需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。目前在礦區(qū)采用手工清理的方式去掉異常數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)工作量十分巨大,因此需要通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)去除異常數(shù)據(jù)以減少工作量,提高工作效率。目前清洗數(shù)據(jù)方法有箱線圖法、聚類(lèi)分析、去重分析、降噪分析、回歸建模和正態(tài)分布的離群點(diǎn)檢測(cè)等方法。單趟運(yùn)距值是離散型,異常值通常是離群點(diǎn),因此初步確定使用箱線圖法和正態(tài)分布的離群點(diǎn)檢測(cè)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,達(dá)到清洗的效果。

    2.2.1 箱線圖檢測(cè)法

    箱線圖(Box-plot)又名箱形圖或盒須圖[9],是一種顯示數(shù)據(jù)分散情況的統(tǒng)計(jì)圖,其篩選方法實(shí)際上是利用數(shù)據(jù)的分位數(shù)來(lái)識(shí)別異常點(diǎn)。該方法主要用于反映原始數(shù)據(jù)的分布特征,也可以比較多組數(shù)據(jù)的分布特征。箱線圖的繪制方法是:首先在一組數(shù)據(jù)中找出其上邊緣、下邊緣、中位數(shù)和兩個(gè)四分位數(shù);然后,連接兩個(gè)四分位數(shù)以繪制箱體;最后將上下邊緣與箱體連接,中位數(shù)在箱體的中間。其原理如圖3所示。

    圖3 箱線圖法原理

    圖3中的下四分位數(shù)是指數(shù)據(jù)的25%分位點(diǎn)的對(duì)應(yīng)值(Q1);中位數(shù)為數(shù)據(jù)的50%分位點(diǎn)的對(duì)應(yīng)值(Q2);上四分位數(shù)則為數(shù)據(jù)的75%分位點(diǎn)的對(duì)應(yīng)值(Q3);上邊緣值的計(jì)算公式為Q3+1.5(Q3-Q1);下邊緣值的計(jì)算公式為Q1-1.5(Q3-Q1)。其中,Q3-Q1表示四分位差。采用箱線圖識(shí)別異常值的判斷標(biāo)準(zhǔn)是:當(dāng)變量的數(shù)據(jù)值大于箱線圖的上邊緣值或小于箱線圖的下邊緣值時(shí),就可以認(rèn)為這樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)為異常點(diǎn)。所以,基于箱線圖可以定義某個(gè)數(shù)值型變量的異常點(diǎn)和極端異常點(diǎn),它們的判斷標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1。通過(guò)箱線圖法進(jìn)行判斷后,可判斷出異常值的編號(hào)和異常值數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗的目的。

    表1 箱線圖法異常值判別標(biāo)準(zhǔn)

    2.2.2 正態(tài)分布的離群點(diǎn)檢測(cè)法

    由正態(tài)分布的定義可得,數(shù)據(jù)點(diǎn)落在距均值正負(fù)1倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)的概率為68.27%;數(shù)據(jù)點(diǎn)落在距均值正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)的概率為95.45%;數(shù)據(jù)點(diǎn)落在距均值正負(fù)3倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)的概率為99.73%,即3倍的標(biāo)準(zhǔn)差原則(可忽略3倍的標(biāo)準(zhǔn)差以外的數(shù)據(jù)值對(duì)整體的影響)。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度如圖4所示。

    圖4 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布概率密度

    數(shù)據(jù)點(diǎn)落在距均值正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差之外的概率不足5%,屬于小概率事件,將這樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)稱(chēng)為異常點(diǎn)。同理,如果數(shù)據(jù)點(diǎn)落在距均值正負(fù)3倍標(biāo)準(zhǔn)差之外的概率更小,可將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)稱(chēng)為極端異常點(diǎn)。異常點(diǎn)的判別標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表2。通過(guò)正態(tài)分布的離群點(diǎn)檢測(cè)法進(jìn)行判斷后,可判斷出異常值的編號(hào)和異常值數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗的目的。

    表2 異常點(diǎn)的判別標(biāo)準(zhǔn)

    上述兩種方法均可實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)距數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗的目的,由于相同的支路內(nèi)的單趟運(yùn)距是互相獨(dú)立的,且理論上是無(wú)窮的。在實(shí)際上相同裝卸點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)量相對(duì)較大,運(yùn)距數(shù)據(jù)互相獨(dú)立,根據(jù)大數(shù)定律可確定運(yùn)距的數(shù)據(jù)分布滿足正態(tài)分布,是自然界中最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分布,具有普適性[10],因此本項(xiàng)目中選用正態(tài)分布的離群點(diǎn)檢測(cè)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。

    2.3 數(shù)據(jù)建模

    根據(jù)上述分析選擇正態(tài)分布的離群點(diǎn)檢測(cè)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。支路ID是將電鏟ID和卸點(diǎn)ID進(jìn)行組合形成的,選取不同支路之間的重運(yùn)單趟運(yùn)距作為輸入值訓(xùn)練模型;待模型訓(xùn)練成功后可得到不同支路上的異常值;將異常值點(diǎn)去除后進(jìn)行正態(tài)分布得到的期望值,即為該支路上卡車(chē)的綜合運(yùn)距值。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)后,系統(tǒng)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)出不同支路的樣本數(shù)、異常值數(shù)、期望值和全部數(shù)據(jù),并可查看異常值點(diǎn)的詳情數(shù)據(jù)。

    系統(tǒng)根據(jù)不同支路的數(shù)據(jù)分布可得到數(shù)據(jù)分布的散點(diǎn)圖,并借助于兩條水平參考線識(shí)別異常值或極端異常值,如圖6所示。圖6中顯示散點(diǎn)值和偏離均值正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差的參考線,橫軸是將數(shù)據(jù)按時(shí)間進(jìn)行排序,縱軸是運(yùn)距值,通過(guò)運(yùn)距值的分布可直觀地查看到異常值點(diǎn)和數(shù)據(jù)的分布特征。經(jīng)過(guò)分析后明確運(yùn)距值符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

    圖5 運(yùn)距分布散點(diǎn)

    由于異常值使運(yùn)距不準(zhǔn),依據(jù)剔除異常值后的數(shù)據(jù)繪制正態(tài)分布直方圖,如圖6所示。圖6中所示的是支路上運(yùn)距分布,該正態(tài)分布圖會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行改變,數(shù)據(jù)量越大 正態(tài)分布越標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)數(shù)據(jù)量為無(wú)窮時(shí)即為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

    2.4 模型驗(yàn)證

    不同支路的運(yùn)距是動(dòng)態(tài)變化的,當(dāng)班內(nèi)支路的運(yùn)距的變化是可忽略的,因此在驗(yàn)證時(shí)數(shù)據(jù)的選擇不能跨度很大,通常以一天三班或兩天六班為一個(gè)數(shù)據(jù)周期。在調(diào)度作業(yè)系統(tǒng)中做生產(chǎn)月度計(jì)劃時(shí)會(huì)對(duì)運(yùn)距進(jìn)行計(jì)劃,因此選擇生產(chǎn)月度計(jì)劃后續(xù)兩天的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練和驗(yàn)證模型。此次隨機(jī)選取1號(hào)礦和2號(hào)礦中6個(gè)班次的運(yùn)距作為測(cè)試數(shù)據(jù)代入模型,通過(guò)對(duì)比得到的期望值與實(shí)際值進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)表3。通過(guò)該模型得到的綜合運(yùn)距與實(shí)際運(yùn)距的誤差率絕對(duì)值在0.22%~5.91%之間,在合理的范圍內(nèi),可滿足露天礦的生產(chǎn)要求。

    圖6 運(yùn)距的正態(tài)分布直方圖

    表3 綜合運(yùn)距的驗(yàn)證

    3 實(shí)證研究

    3.1 應(yīng)用效果

    將上述模型應(yīng)用到某露天礦的智能運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)中對(duì)實(shí)時(shí)采集運(yùn)距進(jìn)行糾偏,將運(yùn)輸卡車(chē)的運(yùn)距數(shù)據(jù)自動(dòng)采集到系統(tǒng)中,通過(guò)系統(tǒng)模型進(jìn)行運(yùn)算,得出綜合運(yùn)距值。綜合運(yùn)距值作為卡車(chē)調(diào)度中核心指標(biāo),對(duì)指導(dǎo)生產(chǎn)有重大意義,同時(shí)改變了露天礦中生產(chǎn)計(jì)量模式。

    3.2 經(jīng)濟(jì)效益

    根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,該露天礦每月份所有卡車(chē)重運(yùn)趟數(shù)為49 980車(chē)以上,傳統(tǒng)方式礦區(qū)需要對(duì)卡車(chē)重運(yùn)趟數(shù)進(jìn)行人工統(tǒng)計(jì),剔除掉無(wú)效數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)時(shí)間比較長(zhǎng),每月的統(tǒng)計(jì)工作用時(shí)至少不低于7 d。通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)生成綜合運(yùn)距,可以大大減少卡車(chē)運(yùn)距測(cè)量的誤差率,將按車(chē)次統(tǒng)計(jì)運(yùn)輸卡車(chē)的重運(yùn)趟數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榘蠢锍探y(tǒng)計(jì)運(yùn)輸卡車(chē)的重運(yùn)趟數(shù),減少了人工統(tǒng)計(jì)的工作量,節(jié)約人力成本,產(chǎn)生一定的經(jīng)濟(jì)效益。

    露天礦的傳統(tǒng)方法是將卡車(chē)運(yùn)輸?shù)漠a(chǎn)量作為司機(jī)考核的核心依據(jù),其原因是卡車(chē)運(yùn)距的準(zhǔn)確性不高,無(wú)法作為考核依據(jù)。系統(tǒng)自動(dòng)糾偏運(yùn)距后可改變傳統(tǒng)的考核方式,綜合運(yùn)距和卡車(chē)運(yùn)輸產(chǎn)量來(lái)考核司機(jī)的工作量和計(jì)算工資,同時(shí)精準(zhǔn)的運(yùn)距可與露天礦的燃油系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合,得到精準(zhǔn)的燃油單耗指標(biāo),為露天礦精細(xì)化管理提供依據(jù)。

    4 結(jié)論

    本文根據(jù)露天礦運(yùn)距的實(shí)際情況進(jìn)行研究,選取1號(hào)礦和2號(hào)礦不同裝卸點(diǎn)之間的運(yùn)距來(lái)訓(xùn)練模型,模型可自動(dòng)識(shí)別出異常點(diǎn)和極端異常點(diǎn),并將異常點(diǎn)剔除,將有效數(shù)據(jù)生成運(yùn)距的正態(tài)分布直方圖,將期望值作為支路的綜合運(yùn)距。選取與月度生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃同期的6個(gè)班次的運(yùn)距值并代入訓(xùn)練好的模型后,將得到的綜合運(yùn)距與實(shí)際運(yùn)距進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性,通過(guò)該模型得到的綜合運(yùn)距與實(shí)際運(yùn)距的誤差率絕對(duì)值在0.22%~5.91%之間,在合理的范圍內(nèi)可滿足礦區(qū)的生產(chǎn)要求。

    將此模型應(yīng)用到某露天礦中,系統(tǒng)自動(dòng)生成綜合運(yùn)距,可以大大減少卡車(chē)運(yùn)距測(cè)量的誤差率,減少人工統(tǒng)計(jì)的工作量,節(jié)約人力成本。同時(shí)將按車(chē)次對(duì)司機(jī)考核的傳統(tǒng)方式轉(zhuǎn)變?yōu)榘催\(yùn)距和卡車(chē)連輸產(chǎn)量相結(jié)合的新方式,為露天礦精細(xì)化管理提供了支撐,符合礦區(qū)作業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的要求,并能為實(shí)際生產(chǎn)帶來(lái)一定經(jīng)濟(jì)效益。

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