“五品联动”矿冶工程管理优化决策支持系统研究及应用

金属矿山 ›› 2015, Vol. 44 ›› Issue (12): 1-4.

• 采矿工程 • 下一篇

“五品联动”矿冶工程管理优化决策支持系统研究及应用

刘文胜¹，李铁钢¹，李克庆²，刘保顺²，袁怀雨²

1.鞍钢集团矿业公司工程管理部，辽宁鞍山 114001；2.北京科技大学土木与环境工程学院，北京 100083

出版日期:2015-12-15 发布日期:2016-03-09

Research on Five-grade Linkage Optimization Decision Support System in Mining and Metallurgical Engineering Management

Liu Wensheng¹，Li Tiegang¹，Li Keqing²，Liu Baoshun²，Yuan Huaiyu²

1.Engineering Department，Mining Company of Anshan Iron and Steel Group Co.，Ltd.，Anshan 114001，China；2.School of Civil and Environmental Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijing 100083，China

Online:2015-12-15 Published:2016-03-09

摘要/Abstract

摘要： 在分析矿冶工程系统基本特征的基础上，通过应用系统工程以及边际分析理论，提出了基于“五品联动”矿冶工程管理模式的矿山技术指标优化方法，研发了适用于大型矿业公司所属矿山“五品联动”优化和管理的决策支持系统。结果表明，该系统的应用不仅可使鞍钢集团矿业公司取得2.21亿元/a的增量经济效益，每年还可增产铁矿石540万t，减少排岩占地18 000 m2，综合效益显著。

关键词: 五品联动, 铁矿, 品位, 工程管理, 优化

Abstract: Based on analysis of basic characteristics of mining and metallurgical engineering system，the optimization method of mine technical indexes based on "five-grade linkage" mining and metallurgical engineering management pattern was put forward by applying the system engineering theory and the marginal analysis method，and a decision support system that could be applied to five-grade linkage optimization of large mining enterprise was developed.The result shows that the application of the system can make Ansteel Mining achieve remarkable comprehensive benefits every year including ￥221 000 000 of incremental economic benefit，5.4 million tons of ore recovery efficiency and 18 000 m2 of land resource conservation benefit.

Key words: Five-grade linkage, Iron mine, Grade, Engineering management, Optimization

刘文胜, 李铁钢, 李克庆, 刘保顺, 袁怀雨. “五品联动”矿冶工程管理优化决策支持系统研究及应用[J]. 金属矿山, 2015, 44(12): 1-4.

LIU Wen-Sheng, LI Tie-Gang, LI Ke-Qing, LIU Bao-Shun, YUAN Huai-Yu. Research on Five-grade Linkage Optimization Decision Support System in Mining and Metallurgical Engineering Management[J]. Metal Mine, 2015, 44(12): 1-4.

[1]	齐赛男, 孟庆有, 袁致涛, 李倩雯. 三元组合捕收剂对钛铁矿与钛辉石浮选行为的差异[J]. 金属矿山, 2025, 54(1): 112-.
[2]	庞俊勇, 刘　俊, 郑靓婧, 李瑶鹤, 苏红艳. 基于GA-PSO 混合优化SVR 的边坡危岩体稳定性评价模型[J]. 金属矿山, 2024, 53(9): 237-.
[3]	王小宇, 崔宝玉, 王学涛, 张云海, 康长科. 浓密机给料井结构优化及模拟仿真研究现状[J]. 金属矿山, 2024, 53(9): 220-.
[4]	张继卫, 张　晶, 张　博. 基于Harris3D-FPFH-MC 的露天矿三维高精地图重建算法[J]. 金属矿山, 2024, 53(9): 214-.
[5]	周世杰, 刘文刚, 戴明君, 王永伦, 李维超, 刘文宝. 辽宁某氰化尾渣浮硫试验[J]. 金属矿山, 2024, 53(9): 132-.
[6]	张宏伟, 高亚男, 王　宇, 刘　磊. 燃料受限条件下矿区无人驾驶卡车路径最优化策略研究[J]. 金属矿山, 2024, 53(8): 140-.
[7]	王智聪, 徐宝金, 黄丽亚, 张　豪, 陈　波. 抑制剂HS-1 在铜硫分离中的作用机理研究[J]. 金属矿山, 2024, 53(8): 106-.
[8]	韩家生, 李芷萌, 李　杰, 凌　琪, 严　魁, 张　苗, 吴明在. MOFs 衍生的黄铁矿型纳米电催化剂析氧性能研究[J]. 金属矿山, 2024, 53(7): 261-.
[9]	伍世虔, 叶　健, 孙继林, 银开州. 露天矿台阶爆破参数优化模型与求解研究[J]. 金属矿山, 2024, 53(7): 146-.
[10]	张　斌, 陈　雪, 张　凛, 赛明雨, 陈　洲. 某难选铁矿磁—重—浮联合选矿试验研究[J]. 金属矿山, 2024, 53(7): 99-.
[11]	郭风芳, 朱智超, 张鹏鹏, 杨　婷, 陈　洲. 新型抑制剂木质素磺酸钙在赤铁矿和绿泥石浮选分离中的应用[J]. 金属矿山, 2024, 53(7): 87-.
[12]	周仙霖, 郑子康, 万军营, 陈铁军, 潘静娴, 罗艳红. 程潮铁精矿带式磁选提质试验研究[J]. 金属矿山, 2024, 53(7): 81-.
[13]	范　威, 水　沛, 谢传东, 高　霖. 基于Archard 模型与DEM 仿真的高压辊磨机磨损演化规律研究与优化[J]. 金属矿山, 2024, 53(6): 173-.
[14]	苗　伟, 安士凯, 徐燕飞, 薛　博. 基于分段Knothe 时间函数的开采沉陷预计模型优化及应用[J]. 金属矿山, 2024, 53(6): 153-.
[15]	傅开彬, 李　贺, 付华洪, 刘泽铭. 四川里伍铜尾矿中铁闪锌矿和磁黄铁矿的高效分离回收试验[J]. 金属矿山, 2024, 53(6): 123-.

扫码分享

“五品联动”矿冶工程管理优化决策支持系统研究及应用

Research on Five-grade Linkage Optimization Decision Support System in Mining and Metallurgical Engineering Management

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价