철광석 혼합 문제 해결

철광석 채굴자는 주주의 가치를 극대화합니다. 이는 사실상 철광석 채굴 및 자철광 펠릿화로 인한 이익의 총 순 현재 가치가 최대화되어야 함을 의미합니다. 광산은 다양한 등급의 철광석을 생산하지만 다운스트림 자철광 펠릿화 및 조철 생산은 광석 등급 및 유익한 광석 함량과 유해한 광석 함량에 대한 허용 한계를 정의했기 때문에 광석 채굴과 혼합의 균형을 맞추는 최적화 및 생산 일정 문제가 발생합니다. 다운 스트림 생산이 균일한 광석 공급을 받고 모든 작업의 운영 마진이 순 현재 가치와 관련하여 최대화됩니다.

이 기사에서는 철-철 가치 사슬의 응용 분석에 대한 이전 소개를 자세히 설명합니다. 나는 철광석 혼합 문제와 수학적 프로그래밍을 사용하여 어떻게 해결할 수 있는지 자세히 살펴봄으로써 그렇게 합니다 .

철광석 배합 조건 및 지표

철광석 혼합 문제는 다음과 같은 조건과 제약에 직면합니다.

광석 등급 값(배치 내 총 광석에 대한 금속의 비율).
고품질 콘텐츠 가치(유익한 콘텐츠의 비율).
저품질 콘텐츠 가치(유해한 콘텐츠의 비율).
광산의 최소 생산량.
지질 매장량(광석 용량).

철광석의 고품질 함량은 예를 들어 Fe2O3 및 Fe3O4입니다. 반면에 낮은 품질의 내용물은 예를 들어 FeCO3 및 FeSiO3입니다.

고품질 철광석 함량은 철 생산에 도움이 되는 반면, 품질이 낮은 철광석 함량은 철광석 생산에 해롭습니다. 따라서 철광석 농축기에 대한 관련 핵심 성과 지표는 다음과 같습니다.

광석 등급 농축기 단계에서 소비되는 철광석의 총량.
최소 그리고 최대. 생성된 혼합 광석 등급의 값.
최소 그리고 최대. 고품질 및 저품질 콘텐츠의 가치.

철광석 등급은 향후 생산 일정의 모든 시점에서 고객 및/또는 다운스트림 공정 요구 사항(조철 생산)을 충족해야 합니다. 동시에 향후 수요 일정을 고려하여 고품질 및 저품질 컨텐츠가 지정된 범위를 초과하지 않아야 균일한 생산 피드가 유지되지 않습니다.

철광석 혼합 문제에 대한 분석 방법

철광석 혼합 문제는 수학적 최적화 및 생산 일정 문제이며 다양한 운영 연구 기법으로 해결할 수 있습니다.

수학적 최적화 문제는 전체 수명 기간 동안 광산 및 운영의 총 순 현재 가치를 최대화하는 것이 주요 목표입니다. 관련 제약 사항은 주로 자철석 펠릿화 공정에서 농축기 작동을 확보하고 광석 혼합물 과 관련하여 정의된 품질 및 함량 범위를 유지하는 것입니다 . 또 다른 제약은 예를 들어 광산 복합 보고서와 예상 용량입니다.

이 문제를 해결하기 위해 다양한 기술이 상업적으로 배포됩니다.

혼합 정수 프로그래밍
확률적 정수 프로그래밍
네트워크 경로 계획 모델
최적화 휴리스틱
휴리스틱 스케줄 로딩 시뮬레이션

이는 특정 구현에 따라 광석 혼합 스케줄링 문제가 분석적으로 해결되거나 휴리스틱 스케줄 로딩 시뮬레이션으로 해결됨을 의미합니다. 예를 들어 혼합 정수 프로그래밍과 같은 분석 방법의 적용 가능성은 일정이 합리적인 시간 내에 기본 솔버에 의해 업데이트될 수 있는지 여부에 크게 좌우됩니다. 상용 소프트웨어 응용 프로그램은 더욱 중요한 계획 시스템에 대한 통합 또는 독립 실행형 계획 도구로 찾을 수 있습니다.

맺음말 및 관련 내용

이 기사에서는 철광석 혼합 문제 에 대해 자세히 살펴보았습니다 . 사실 그것이 일정 문제인 이유를 강조했습니다. 어떻게 수학적 최적화 문제로 정의할 수 있는지 설명했습니다. 또한 철광산 및 조철 산업에서 철 혼합 문제를 해결하기 위해 상업적으로 배포되는 분석 및 시뮬레이션 방법을 모두 지적했습니다 .

이러한 유형의 혼합 문제는 철광석 채굴에만 관련된 것이 아닙니다. 그것은 다른 유형의 광산으로 해석되며 예를 들어 석유 산업의 혼합 문제를 설명하기도 합니다.

Iron-to-Steel 값에 대해 자세히 알아보려면 다음 SCDA 기사를 읽어 보시기 바랍니다.