Оценка риска невыполнения проектной суточной производительности экскаватора ЭКГ-8И на карьере «Железный»

Введение

Основным показателем эффективности системы планирования на карьере является степень сходимости плановых объемов работ с фактически реализуемыми на предприятии. Вместе с тем, достоверность получаемых в процессе расчета данных о производительности горнотранспортного оборудования в современной практике управления экскаваторно-автомобильными комплексами (ЭАК) практически не учитывается, вследствие чего поставленный план по выемке и транспортированию горной массы может быть заведомо невыполнимым. Это связано с тем, что при расчете нормативной производительности экскаваторов и автосамосвалов используются средневзвешенные показатели продолжительности элементов циклов погрузки и транспортирования горной массы, взаимосвязь которых с горнотехническими условиями карьера не учтена. Таким образом, любое изменение условий работы экскаваторно-автомобильного комплекса (качества подготовки забоев и дорожной одежды, физико-механических свойств пород и т. д.) приводит к изменению продолжительности основных элементов цикла «выемка-транспортирование», вследствие чего достоверность расчетов при планировании снижается.

Планирование производительности карьера осуществляется на основе информации о технических характеристиках экскаваторов и автосамосвалов, режиме работы комплекса, нормативной продолжительности процессов (длительность элементов выемочного и транспортного циклов, плановых простоев и т.д.), а так же данных о текущем состоянии горно-технологической среды. Одним из главных факторов, формирующих производительность экскаваторно-автомобильного комплекса, является обеспеченность погрузочного звена автотранспортом, от которой напрямую зависит как непрерывность процесса выемка-погрузка, так и соответствие фактической производительности комплекса плановым показателям. Вопрос планирования резерва автотранспорта является особенно актуальным в условиях крупных карьеров, что обусловлено сложностью прогнозирования изменения условий работы в течение смены (перераспределение автосамосвалов между пунктами погрузки и разгрузки, отклонение фактической длительности операций от нормативной и т. д.). Переменчивость горно-технологической среды обуславливает возникновение риска невыполнения плановых заданий экскаваторно-автомобильного комплекса, отсутствие учета которого приводит к значительным колебаниям показателей выемочно-погрузочного процесса.

Одним из способов оценки риска невыполнения плановых заданий является вероятностная оценка процессов с точки зрения теории информации. Согласно концепциям этой теории, экскаваторно-автомобильный комплекс может быть представлен в виде управляемой системы, состоящей из совокупности событий. Поведение этой системы прогнозируется за счет данных о вероятности каждого из этих событий, оцениваемой различными статистическими расчетами на основе хронометражных наблюдений. Очевидно, что чем сложней управляемая система, тем сложнее структура этих данных и тем менее информативными они являются.

Как известно, в природе практически отсутствуют совершенно одинаковые месторождения. Даже при близком сходстве они имеют различия в параметрах, характере минерализации, текстуре или структуре руд и т.д.

С другой стороны всегда имеет место разница (погрешность) между данными разведки и фактическими данными, полученными при эксплуатации. Таким образом, принимая решения по определению производительности карьеров [1] разных месторождений без учета неопределенности исходных данных, проектировщик, тем самым, берет на себя определенный риск. Независимо от того, учитывается ли этот риск или не учитывается проектировщиком, его существование объективно. Проф. А.И. Арсентьев называет риск опасностью невыполнения принятых решений при действиях в условиях неопределенности исходных данных.

Обычно имеют дело с двумя типами исходных данных – горно-геологическими и технико-экономическими. Эти данные всегда не точны, т.к. истинную геологическую информацию можно узнать только полностью выработав полезное ископаемое, а технико-экономические показатели становятся ясны только в процессе работы карьера.

Поскольку эти два типа факторов можно считать независимыми событиями, то общий риск при взаимодействии двух независимых факторов выражается, в соответствии с методами теории вероятностей.

Неопределенность исходной горно-геологической и технико-экономической информации на стадии проектирования может привести к изменению основных выходных характеристик карьера (в частности производительности карьера) и снижению эффективности его работы в период эксплуатации. Неопределенность процесса экскавации связана с производительностью экскаваторов, как основного выемочного оборудования в карьере.

Учет неопределенности исходной информации может повысить вероятность выполнения проектной производительности карьера. Это, в свою очередь, позволит снизить риски невыполнения производственной программы из-за внеплановых простоев оборудования, сократить эксплуатационные затраты горнотранспортного комплекса за счет увеличения межремонтного цикла и исключения внеплановых ремонтов, повысить уровень охраны труда и техники безопасности.

Деятельность ОАО «Ковдорский ГОК» осуществляется в условиях рыночной экономики, а потому сопряжена с присущими ей рисками. Управление рисками – одно из важнейших условий обеспечения экономической безопасности предприятия. Таким образом, большой интерес представляет найти уровень риска, что имеет особо большое значение при определении производительности карьеров.

В связи с этим обоснование и разработка метода количественной оценки информационного риска при реализации проектной производительности карьера с учетом неопределенности исходной горно-геологической и технико-экономической информации является весьма актуальной задачей при открытой разработке месторождений.

Цель – оценка риска невыполнения проектной суточной производительности экскаватора ЭКГ-8И на карьере «Железный», базирующийся на вероятности модели ( по Арсентьеву А.И)

Задачи дипломной работы:

Изучить современное состояние вопроса;
Сбор данных суточной выработки экскаватора ЭКГ-8И на карьере «Железный»;
Расчет риска невыполнения суточной производительности экскаватора;
Анализ полученных результатов.

Выемочно-погрузочное оборудование

К выемочно-погрузочным работам относятся извлечение горных пород непосредственно из массива и горной массы из навала, погрузка их в транспортные средства или перемещение в отвал. Выемку мягких и сыпучих пород обычно производят непосредственно из массива, выемку разрушенных пород — из развала. Выемку и погрузку горной массы осуществляют одной машиной.

В качестве выемочно-погрузочного оборудования на карьерах применяют машины цикличного действия: экскаваторы с рабочим оборудованием драглайн, одноковшовые экскаваторы, а также непрерывного действия: многоковшовые, или многочерпаковые цепные экскаваторы. Из всех типов одноковшовых экскаваторов наиболее часто на карьерах применяются прямые мехлопаты и драглайны.

Экскаватор – наиболее распространенный вид землеройной техники, предназначенный для разработки и погрузки грунта, планировки откосов. Широкий ассортимент навесного оборудования (ковш, гидромолот, др.) позволяет использовать экскаваторы также для выполнения демонтажных и других специальных операций. Классификацию экскаваторов можно проводить по различным признакам, но самым часто используемым является деление по типу шасси на гусеничные и колесные. Именно гусеничные экскаваторы составляют абсолютное большинство в массе представленных на рынке моделей этого вида техники. Гусеница (гусеничная лента) – это специальная лента, соединенная из отдельных звеньев – траков. Выступы, расположенные на внутренней стороне гусеницы, предназначены для взаимодействия с ведущими колесами. Зазубрены на внешней стороне обеспечивают сцепление с грунтом.

Экскаваторы погрузчики, или погрузчики с обратной лопатой машины, совмещающие в себе функции сразу двух типов техники экскаватора и погрузчика. Их основное предназначение – выполнение сравнительно небольших объемов земляных и погрузочных работ в сочетании с необходимостью частых перемещений между рабочими площадками. Благодаря своей многофункциональности экскаваторы-погрузчики находят широкое применение в строительстве и коммунальном хозяйстве. С помощью переднего оборудования экскаваторы-погрузчики осуществляют погрузочно-разгрузочные работы с грунтом, который добывают ковшом обратная лопата. Также погрузочным оборудованием можно выполнять планировку поверхностей, засыпку траншей, другие операции с грунтом выше уровня стоянки машины.

Экскаваторы непрерывного действия: цепные многочерпаковые и роторные -

обладают значительно большей производительностью, чем одноковшовые. Эти экскаваторы получили широкое применение при разработке грунтов с малой и средней крепостью, таких как бурый и каменный уголь, пески, глины и суглинистые породы при

вскрышных работах на горных предприятиях с открытыми горными работами.

Многоковшовые экскаваторы применяются для рытья траншей, каналов, добычи глины и других, нерудных строительных материалов в карьерах.

По назначению многоковшовые экскаваторы разделяются на траншейные, карьерные и ирригационные; по способу работы — на экскаваторы продольного копания и экскаваторы поперечного копания. На открытых горных работах применяются полноповоротные роторные экскаваторы большой производительности.

Многоковшовые экскаваторы по конструкции делятся на роторные и цепные. Рабочий орган экскаваторов первой группы представляет собой вращающееся относительно своей горизонтальной оси рабочее колесо (ротор), на котором укреплены ковши.

К машинам цикличного действия относятся одноковшовые универсальные экскаваторы, которые производят все операции по разработке, транспортированию и погрузке грунта последовательно в определенном порядке, многократно повторяя цикл работы. Экскаваторы непрерывного действия разрабатывают и одновременно транспортируют грунт в отвал или грузят в транспортное средство. Рабочий цикл машины цикличного действия состоит из операций захвата материала, его перемещения, выгрузки и возврата рабочего органа или машины в целом на исходную позицию следующего рабочего цикла.

Характерным для машин циклического действия является последовательная сменяемость отдельных операций за полный цикл. Например, при работе одноковшового экскаватора за рабочим ходом ковша, во время которого осуществляются два движения - подъем ковша и выдвижение рукояти (напор), следует подъем и горизонтальное перемещение наполненного ковша к месту разгрузки, разгрузка его, горизонтальное перемещение порожнего ковша к месту забоя и затем опускание его в исходное положение для следующего цикла.

Примером одноковшовых экскаваторов являются такие машины как ЭКГ-8И, ЭКГ-10И и Экг-12А.

Экскаватор ЭКГ-8И электрическая полноповоротная лопата на гусеничном ходу, изначально предназначенная для разработки карьеров (рисунок 1.1). Экскаватор состоит из поворотной платформы, оборудованной ходовой тележкой, и рабочего оборудования: стрелы и рукояти с ковшом. Емкость основного ковша 8 м3. Основной ковш предназначен для тяжелых грунтов. Область применения экскаваторов – открытые горные работы в чёрной и цветной металлургии, в угольной промышленности, промышленности строительных материалов, а также на крупных промышленных и гидротехнических строительствах при температурах окружающего воздуха в пределах от плюс 40 до минус 40 С.

Рисунок 1.1 Экскаватор ЭКГ-8И

Экскаватор ЭКГ-10И предназначены для разработки и погрузки в транспортные средства полезных ископаемых и пород вскрыши на открытых горных разработках, для отвалообразования, а также для погрузочных работ на складах (рисунок 1.2). Экскаватор ЭКГ-10И является дальнейшим развитием модели экскаватора ЭКГ-8И, выпуск которого начат с 1987 г на Ижорском машиностроительном заводе. Помимо основного ковша емкостью 10 м3 на экскаваторе могут быть применены сменные ковши емкостью 8, 12,5 и 16 м3. Рабочее оборудование оснащено канатным напором. Экскаватор оборудован современной электронной системой управления на основе преобразователей, обеспечивающих независимое бесступенчатое регулирование главных приводов и формирование оптимальных статических и динамических характеристик по схеме «генератор-двигатель».

Система управления снабжена необходимыми блокировками для обеспечения надежной и безопасной работы экскаватора. Блочное исполнение преобразователей облегчает обнаружение неисправностей и их ремонт.

Рисунок 1.2 – Экскаватор ЭКГ-10И

Карьерный экскаватор ЭКГ-12 с ковшом вместимостью 12 м3 относительно новая модель завода, предназначенная для работ в тяжелых условиях на разработке скальных грунтов. Элементы рабочего оборудования - стрела, реечный напор с двухбалочной рукоятью, ковш выполнены из высокопрочных сталей (рисунок 1.3). Главные механизмы экскаватора имеют индивидуальный регулируемый привод постоянного тока и цифровую систему управления, привод по системе генератор–двигатель с тиристорным возбуждением.

Рисунок 1.3 – Экскаватор ЭКГ-12А

Опыт крупномасштабной эксплуатации экскаваторов ЭКГ-12А на горных предприятиях России, показывают, что по своему техническому уровню, рабочим параметрам и надёжности эта машина находится на уровне лучших мировых образцов карьерного выемочно-погрузочного оборудования.

Производительность экскаваторов

В последние годы на многих карьерах России создалась тревожная обстановка, связанная с невыполнением проектных решений, нарушением правил эксплуатации и законов формирования рабочей зоны карьера. Это объясняется, как и объективными экономическими условиями, так и недостаточно грамотным руководством горными работами.

Характерная особенность работы горного инженера связана с необходимостью принимать решения в условиях неопределенности большинства важных исходных данных.

Ковдорский горно-обогатительный комбинат является, многопрофильным и перспективным предприятием Ковдорского района. Ковдорский ГОК ведет Комплексную добычу и переработку апатит-бадделеит-магнетитового минерального сырья. Производство железорудного концентрата, апатитового концентрата, бадделеитового концентрата.

Разработка железорудных месторождений открытым способом ведется с применением, главным образом, отечественной техники. Буровое оборудование представлено почти исключительно отечественными буровыми станками. Экскаваторный парк укомплектован экскаваторами российского производства, которые в настоящее время эксплуатируются на Ковдорском ГОКе.

Современный Ковдорский ГОК это высокоэффективное с точки зрения комплексности отработки месторождений предприятие, оснащённое современной техникой и оборудованием, где трудится коллектив, численностью почти 6000 человек. По итогам 2002 года комбинат достиг рекордных показателей работы за предыдущее десятилетие: 3828 тыс. тонн железорудного и 1754 тыс. тонн апатитового концентратов.

Ковдорский горно-обогатительный комбинат входит в число 200 ведущих предприятий и в восьмерку крупнейших ГОКов России, второй по величине производитель апатитового концентрата в России, крупный производитель железорудного концентрата, единственный в мире производитель бадделеитового концентрата.

Объемы работ, выполняемых горно-транспортным оборудованием на железорудных карьерах, его количество и производительность в различные периоды времени приведены в таблице 2.1. Для сравнения здесь же представлены показатели оборудования, эксплуатируемого на 7 крупнейших ГОКах: Лебединском, Михайловском, Стойленском, Качканарском, Каганарском, Костонушском, Оленегорском, Лебединском, Ковдорском.

Таблица 2.1 Экскаваторная погрузка горной массы

Показатель	2005г.	2009 г.	2011 г.	2013 г.
Объем работ, млн м3	344,0/298,0	246,0/221,0	265,7/234,6	298,3/277,0
Годовая производительность среднесписачного экскаватора, тыс. м3	896/1090	670/872	752,3/916,9	872,5/1082,51
Среднесписачное число экскаваторов	384/274	367/254	353,2/255,3	341,9/255,9
Вместимость ковша среднесписачного экскаватора, м3	6,9/7,7	7,2/8,1	7,4/8,3	7,6/8,5

Анализируя данные приведенные в таблице 2.1, можно заметить, что за четыре года, в период с 2005 по 2009г.г наблюдалось снижение объемов работ, выполняемых горно-транспортным оборудованием. Годовая производительность снижается с 2005 по 2009 года, но с этого периода намечается тенденция к повышению объемов работ. Из таблицы видно, что вместимость ковша увеличивается, это можно объяснить внедрением на карьерах более современных экскаваторов на всех восьми крупнейших ГОКах страны, куда входит и Ковдорский ГОК.

В карьерах рудника «Железный» по данным на 2014 год в качестве выемочно-погрузочного оборудования применяются экскаваторы ЭКГ-8И, ЭКГ-10И и ЭКГ-12А (табл 2.2).

Таблица 2.2

Марка (вместимость ковша, м3)	Количество, шт
	2011 год	2012 год	2013 год	2014 год
Экскаватор ЭКГ-8И (8)	9	9	8	6
Экскаватор ЭКГ-10И (10)	5	5	5	4
Экскаватор ЭКГ-12А (12)	-	-	1	2
Итого	14	14	14	12

Из таблицы 2.2 видно, что начиная с 2012 года наблюдается тенденция к замене экскаваторов ЭКГ-8И на экскаваторы ЭКГ-12А. В 2014 году прослеживается замена еще двух экскаваторов ЭКГ-8И, на ЭКГ-10И и ЭКГ-12А. Несмотря на то, что на протяжении четырех лет, мы наблюдаем постепенную замену экскаваторов ЭКГ-8И на более совершенные модели экскаваторов ЭКГ-10И и ЭКГ-12А, в конечном итоге экскаваторы ЭКГ-8И составляют сравнительно большую численность на ряду с другими экскаваторами.

2.1 Факторы, влияющие на производительность экскаваторов

Производительность – основной показатель работы горного предприятия, он характеризует интенсивность разработки месторождения и зависит от многих факторов. Его определение тесно связано с развитием теории проектирования, техники и совершенствования технологии горных работ.

Производительность экскаваторов определяется количеством кубических метров или тонн горной массы (пустой породы или полезного ископаемого) в целике уступа, которое извлекается в единицу времени (час, смену, сутки и т.д.). При определении годовой производительности экскаватора учитывается общее количество суток в году, которое обычно меньше календарного за счет нерабочих праздничных дней, простоев на планово-предупредительных ремонтах, а также по случаю перехода в новые забои и остановки в связи с неблагоприятными климатическими условиями, что для экскаваторов цикличного действия бывает крайне редко. Различают теоретическую (паспортную), нормативную и эксплуатационную, сменную производительности экскаватора.

К основным факторам, влияющим на производительность экскаватора, относятся следующие:

Трудность разработки горной массы, которая оценивается категорией породы и ее состоянием. При разработке, например, влажной глинистой породы, которая налипает на ковш, уменьшается полезный объем последнего и увеличивается продолжительность цикла из-за более длительной разгрузки ковша. В зимних условиях плохо раздробленный мерзлый грунт также снижает коэффициент наполнения ковша;

технические данные, состояние и надежность экскаватора;

качество забоя, оцениваемое его высотой, условиями подхода транспорта к месту погрузки, освещенностью;

организация работ, зависящая от достаточности транспортных средств, состояния дорог, своевременного снабжения топливом, энергией, запасными частями и т.п.

Теоретическая производительность экскаватора – количество продукции (в тоннах или кубических метрах), которое может быть выработано в единицу времени (обычно за час) при непрерывной его работе. Условия работы берутся предположительно одинаковыми для всех машин, коэффициенты наполнения ковша и разрыхления породы принимаются равными единице. У одноковшовых экскаваторов при расчете теоретической производительности принимаются: одинаковыми угол поворота на выгрузку высота черпания и номинальными скорости рабочих движений и удельные сопротивления породы копанию.

Нормативная производительность – это объем работ, который должен быть выполнен с помощью машины за единицу времени. По своей сути она соответствует эксплуатационной. Число циклов и в единицу времени (минуту) зависит от конструктивных особенностей экскаватора, грунтовых условий, формы забоя.

Эксплуатационная производительность экскаваторов – это действительный объем горной массы, отработанный экскаватором за определенный период эксплуатации. Она рассчитывается с учетом неизбежных организационных и технологических простоев: потерь времени на приемку смены и осмотр машины, смазку, замену подвижного состава. Эксплуатационная производительность численно меньше технической. Ее величина отражает совершенство организации работы экскаватора и всех обслуживающих его машин.

Эксплуатационная производительность экскаваторов может быть сменной, месячной и годовой (в последних случаях учитываются потери времени на ремонтные осмотры, текущие и капитальные ремонты). В наибольшей мере характеризует организацию работы на данном предприятии (не только по добыче полезного ископаемого, но и по обслуживанию экскаваторов, снабжению их запасными частями) годовая производительность экскаватора.

Сменная эксплуатационная производительность характеризует производительность машины в течение рабочей смены с учетом использования машины как во времени, так и по загрузке (грузоподъемности). На основании нормы выработки для машины устанавливается производственное задание на сутки, месяц, квартал, год.

Так же одним из важных факторов, влияющих на производительность экскаваторов является коэффициент разрыхления грунта, позволяющий определить увеличение объема при его выемке. Все грунты можно разделить на две группы:

Сцементированные, или скальные – каменные горные породы, разработка которых возможна только с применением технологий взрыва или дробления;

Несцементированные, выборка которых проводится вручную или с помощью экскаваторов, бульдозеров, другой спецтехники. К ним относятся пески, глины, смешанные типы грунтов.

2.2 Свойства грунтов

На сложность разработки и стоимость земляных работ влияют следующие свойства грунтов:

влажность – все количество воды, содержащееся в порах горных пород и почв в естественном их залегании. Влажность грунтов принято определять высушиванием их образцов до постоянного веса при температуре 105—107°С. Эта величина температуры физически необоснована, но она предусмотрена стандартом и поэтому результаты, получаемые в различных организациях, оказываются между собой сопоставимыми. Влажность, выраженную по отношению к весу сухой породы, называют абсолютной влажностью породы, а влажность, выраженную по отношению к объему пор, — относительной влажностью породы. Относительная влажность характеризует степень заполнения пор водой, и поэтому ее также называют степенью насыщенности породы, коэффициентом насыщения или коэффициентом влажности. Естественная влажность является очень важной характеристикой физического состояния породы, определяющей ее прочность и другие свойства при использовании в инженерных целях.

Для характеристики физического состояния породы знание одной абсолютной влажности недостаточно; необходимо еще знать степень заполнения пор водой. Для этого и определяют относительную влажность (коэффициент влажности) грунта по формуле:

W = mвлаги/ mгрунта ,

где W это влажность грунта, mвлаги это масса влаги, mгрунта это масса сухого грунта.

сцепление – прочностная характеристика, определяемая как сопротивление структурных связей нескальных грунтов любому перемещению связываемых ими частиц. За нормативное значение удельного сцепления грунта принимают величину прямолинейной зависимости сопротивления срезу от давления, рассчитанное методом наименьших квадратов. Обозначается сn или просто с, измеряется в кПа (кгс/см2). Определяется по формуле:

c = – р tg(),

где – сопротивление сдвигу, р – вертикальное давление, tg() – коэффициент внутреннего трения.

Величина зависит от структурной прочности просадочного грунта (песчаные и пылевато-глинистые почвы), его вида, степени влажности и в некоторой мере от плотности.

плотность, масса единицы объёма грунта с естественной влажностью и природным (ненарушенным) сложением. Величина плотности грунта зависит от минерального состава, влажности и характера сложения (пористости) грунтов. С увеличением содержания тяжёлых минералов она увеличивается, а при увеличении содержания органических веществ уменьшается. С увеличением влажности плотность возрастает; максимальной при данной пористости она будет в случае полного заполнения пор водой. С увеличением пористости плотность грунта уменьшается.

Плотность частиц грунта s представляет собой отношение массы твердой части сухого грунта ms (исключая массу воды в его порах) к его объему V:

s = ms / V,

Обычно в качестве единицы измерения плотности частиц грунта применяют следующие единицы: кг/м3, г/см3, т/м3 и т.д.

разрыхляемость – способность увеличиваться в объеме при выемке и разработке.

При разработке грунт разрыхляется и его объем по сравнению с первоначальным увеличивается. По этой причине различают объем грунта в естественном и разрыхленном состоянии. Увеличение объема грунта при разрыхлении сильно отличается для различных грунтов и называется первоначальным разрыхлением. Со временем этот разрыхленный грунт под воздействием нагрузки от вышележащих слоев, под влиянием атмосферных осадков или механического воздействия постепенно уплотняется. Однако грунт не занимает того объема, который он занимал до разработки. Степень разрыхления грунта после его осадки и уплотнения называют остаточным разрыхлением. Величины первоначального и остаточного разрыхления выражают в % по отношению к объему грунта в плотном состоянии. Коэффициенты, учитывающие эти приращения объема грунта, называют коэффициентами первоначального и остаточного разрыхления

Чем плотнее и тяжелее грунт в естественных условиях, тем больше объема он займет в выбранном состоянии. Этот параметр влияет на объемы вывозки грунта после его разработки.

2.3 Производительность экскаваторов Ковдорского ГОКа

Средняя сменная производительность выемочно-погрузочного оборудования (ВПО) по горной массе и коэффициент использования календарного времени ВПО за 2014г. приведены в таблице 2.3.

Таблица 2.3

Тип оборудования	Среднесменная производительность ВПО, м3/в смену
ЭКГ-8И	1317
ЭКГ-10	2242

Из таблицы 2.3 видно, что средняя производительность экскаватора ЭКГ-10 примерно на 40% больше, чем производительность ЭКГ-8И. Это объясняется тем, что ЭКГ-10И является более новой моделью экскаватора, чем ЭКГ-8И. Так же помимо основного ковша емкостью 10м3 на экскаваторе ЭКГ-10И могут применяться сменные ковши емкостью 12,5 и 16 м3, что говорит о его универсальности по сравнению с ЭКГ-8И.

В процессе планирования выемочно-погрузочных работ производительность экскаваторно-автомобильного комплекса (ЭАК) карьера рассчитывается на основе горно-геологических характеристик пород в забое, технических характеристик экскаваторов и автосамосвалов, режима работы карьера, нормативной продолжительности рабочих операций, а так же данных о текущем положении горных работ и параметров технологических схем транспортирования. Значения этих факторов носят непостоянный характер, изменяясь во времени и пространстве, поэтому фактическая производительность ЭАК также является величиной непостоянной. Тем не менее на практике, при планировании сменных объемов работ в карьере, процессы выемки, погрузки и транспортирования рассматриваются как детерминированные, т.е. обладающие предопределенным, стабильным результатом. Такой подход зачастую приводит к значительным расхождениям плановой и фактической сменной производительности ЭАК.

Теория вероятностей. Случайные события

Теория вероятностей изучает математические законы распределения случайных событий, и фактически является теоретической базой для математической статистики. Но, если в теории вероятностей обычно распределение задано тем или иным образом, и требуется найти вероятности, числовые характеристики (например, математическое ожидание, дисперсию и т.п.), построить графики функции и плотности распределения, то в задачах математической статистики, напротив, известны данные (выборка), собранные по результатам какого-то эксперимента или наблюдения, по которым следует определить закон распределения, наиболее подходящий в данном случае, достоверную с некоторой долей вероятности информацию о том, какими могут быть математическое ожидание или среднеквадратическое отклонение величины и т.п.

При достаточно большом числе произведенных опытов относительная частота изменяется мало, колеблясь около одного числа. Это число может быть принято за вероятность события. Вообще говоря, классическое определение вероятности – довольно относительное. Это обусловлено тем, что на практике сложно представить результат опыта в виде совокупности элементарных событий, доказать, что события равновероятные. К примеру, при произведении опыта с подбрасыванием монеты на результат опыта могут влиять такие факторы как несимметричность монеты, влияние ее формы на аэродинамические характеристики полета, атмосферные условия и т.д

Совершенно очевидно, что в природе нет ни одного физического явления, в котором не присутствовали бы в той или иной мере элементы случайности. Как бы точно и подробно ни были фиксированы условия опыта, невозможно достигнуть того, чтобы при повторении опыта результаты полностью и в точности совпадали. Случайные отклонения неизбежно сопутствуют любому закономерному явлению. Тем не менее в ряде практических задач этими случайными элементами можно пренебречь, рассматривая вместо реального явления его упрощенную схему, «модель», и предполагая, что в данных условиях опыта явление протекает вполне определенным образом. При этом из бесчисленного множества факторов, влияющих на данное явление, выделяются самые главные, решающие; влиянием остальных, второстепенных факторовпросто пренебрегают. Такая схема изучения явлений постоянно применяется в физике, механике, технике. При использовании этой схемы для решения любой задачи прежде всего выделяется основной круг учитываемых условий и выясняется, на какие параметры задачи они влияют; затем применяется тот или иной математический аппарат (например, составляются и интегрируются дифференциальные уравнения, описывающие явление); таким образом выявляется основная закономерность, свойственная данному явлению и дающая возможность предсказать результат опыта по его заданным условиям. По мере развития науки число учитываемых факторов становится все больше; явление исследуется подробнее; научный прогноз становится точнее.

Однако для решения ряда вопросов описанная схема – классическая схема так называемых «точных наук» – оказывается плохо приспособленной. Существуют такие задачи, где интересующий нас исход опыта зависит от столь большого числа факторов, что практически невозможно зарегистрировать и учесть все эти факторы. Это задачи, в которых многочисленные второстепенные, тесно переплетающиеся между собой случайные факторы играют заметную роль, а вместе с тем число их так велико и влияние столь ложно, что применение классических методов исследования себя не оправдывает.

Существуют пути и методы для исследования случайных явлений. С теоретической точки зрения те факторы, которые мы условно назвали «случайными», в принципе ничем не отличаются от других, которые мы выделили в качестве «основных». Теоретически можно неограниченно повышать точность решения каждой задачи, учитывая все новые и новые группы факторов: от самых существенных до самых ничтожных. Однако практически такая попытка одинаково подробно и тщательно проанализировать влияние решительно всех факторов, от которых зависит явление, привела бы только к тому, что решение задачи, в силу непомерной громоздкости и сложности, оказалось бы практически неосуществимым и к тому же не имело бы никакой познавательной ценности. Очевидно, должна существовать принципиальная разница в методах учета основных, решающих факторов, определяющих в главных чертах течение явления, и вторичных, второстепенных факторов, влияющих на течение явления в качестве «погрешностей» или «возмущений». Элемент неопределенности, сложности, многопричинности, присущий случайным явлениям, требует создания специальных методов для изучения этих явлений.

Такие методы и разрабатываются в теории вероятностей. Ее предметом являются специфические закономерности, наблюдаемые в случайных явлениях. Практика показывает, что, наблюдая в совокупности массы однородных случайных явлений, мы обычно обнаруживаем в них вполне определенные закономерности, своего рода устойчивости, свойственные именно массовым случайным явлениям.

Подобного рода закономерности (их называют «статистическими») возникают, когда мы наблюдаем в совокупности массивы однородных случайных явлений. Они оказываются практически независимыми от индивидуальных особенностей отдельных случайных явлений, входящих в массив: эти особенности как бы взаимно погашаются, нивелируются; выражаясь образно, «из множества беспорядков возникает порядок». Средний массовый результат множества случайных явлений оказывается практически уже не случайным, предсказуемым. Это и является базой для практического применения вероятностных (статистических) методов исследования.

Методы теории вероятностей не отменяют и не упраздняют случайности, непредсказуемости исхода отдельного опыта, дают возможность предсказать, с каким-то приближением, средний суммарный результат массы однородных случайных явлений.

Цель вероятностных (статистических) методов – в том, чтобы, минуя слишком сложное (и зачастую практически невозможное) исследование отдельного случайного явления, обратиться непосредственно к законам, управляющим массами таких явлений. Изучение этих законов позволяет не только осуществлять прогноз в области случайных явлений, но и целенаправленно влиять на ход этих явлений, контролировать их, ограничивать сферу действия случайности, сужать ее влияние на практику.

Очевидно, что вероятность достоверного события равна единице, а вероятность невозможного – равна нулю. Таким образом, значение вероятности любого события – есть положительное число, заключенное между нулем и единицей.

Случайное явление – это явление, которое при неоднократности воспроизведения одного и того же опыта протекает каждый раз по-иному, непредсказуемым образом. Случайные события могут быть описаны с использованием понятия «вероятность». Соотношения теории вероятностей позволяют найти (вычислить) вероятности, как одиночных случайных событий, так и сложных опытов, объединяющих несколько независимых или связанных между собой событий. То, что событие случайно, означает отсутствие полной уверенности в его наступлении, что, в свою очередь, создаёт неопределенность в исходах опытов, связанных с данным событием. Безусловно, степень неопределенности различна для разных ситуаций. Случайные величины можно разделить на две категории:

— Дискретной случайной величиной называется такая величина, которая в результате опыта может принимать определенные значения с определенной вероятностью, образующие счетное множество (множество, элементы которого могут быть занумерованы). Это множество может быть как конечным, так и бесконечным;

— Непрерывной случайной величиной называется такая величина, которая может принимать любые значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка. Очевидно, что число возможных значений непрерывной случайной величины бесконечно.

События называются несовместными, если появление одного из них исключает появление других. Классическим примером несовместных событий является результат подбрасывания монеты – выпадение лицевой стороны монеты исключает выпадение обратной стороны (в одном и том же опыте).

Закон распределения случайной величины является исчерпывающей характеристикой, которая полностью описывает случайную величину с вероятностной точки зрения. Однако во многих практических задачах нет надобности в таком полном описании и достаточно указать только отдельные числовые параметры, характеризующие существенные черты распределения. Такие числа называются числовыми характеристиками случайной величины.

Математическое ожидание и дисперсия (или СКО) – наиболее часто применяемые характеристики случайной величины. Они характеризуют наиболее важные черты распределения: его положение и степень разбросанности значений. Для более подробного описания используются начальные и центральные моменты высших порядков. Кроме математического ожидания на практике часто применяются и другие характеристики положения распределения значений.

Математическим ожиданием случайной величины называется сумма произведений всех возможных значений случайной величины на вероятности этих значений.

Физический смысл математического ожидания – среднее значение случайной величины, т.е. то значение, которое может быть использовано вместо случайной величины в приблизительных расчетах или оценках.

Дисперсия случайной величины характеризует степень рассеивания (разброса) значений случайной величины относительно ее математического ожидания. Дисперсия случайной величины имеет размерность квадрата случайной величины, поэтому для анализа диапазона значений величины х дисперсия не совсем удобна. Этого недостатка лишено среднее квадратическое отклонение, размерность которого совпадает с размерностью случайной величины.

Среднее квадратическое отклонение случайной величины х характеризует ширину диапазона значений х и равно:

Где - случайная величина;

Среднее квадратическое отклонение (СКО) измеряется в тех же физических единицах, что и случайная величина.

Нормальный (гауссов) закон распределения

Нормальный закон распределения (закон Гаусса) играет исключительно важную роль в теории вероятностей. Это наиболее часто встречающийся на практике закон распределения случайных величин. Главная особенность, выделяющая закон Гаусса, состоит в том, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы при весьма часто встречающихся типичных условиях.

Доказано, что сумма достаточно большого числа независимых (или слабо зависимых) случайных величин, подчиненных каким угодно законам распределения (при соблюдении некоторых весьма не жестких ограничениях) приближенно подчиняется нормальному закону. И это свойство выполняется тем точнее, чем большее количество случайных величин суммируется.

Непрерывная случайная величина х имеет нормальный закон распределения (закон Гаусса) с параметрами и , если ее плотность вероятности определена на всей числовой оси и имеет вид:

Где - среднеквадратическое отклонение случайных величин.

Кривую нормального закона распределения называют нормальной или гауссовой кривой (рисунок 3.1). Гауссова кривая имеет симметричный холмообразный вид с максимумом в точке , причем сам максимум равен:

Рисунок 3.1 – Нормальное распределение

Если результат наблюдения является суммой многих случайных слабо взаимозависимых величин, каждая из которых вносит малый вклад относительно общей суммы, то при увеличении числа слагаемых распределение центрированного и нормированного результата стремится к нормальному. Этот закон теории вероятностей имеет следствием широкое распространение нормального распределения, что и стало одной из причин его наименования.

Понятие риска

Специалисты различных отраслей в своих сообщениях постоянно оперируют не только определением «опасность», но и таким термином, как «риск». Общим во всех представлениях является то, что риск включает неуверенность, произойдет ли нежелательное событие и возникнет ли неблагоприятное состояние. Заметим, что в соответствии с современными взглядами риск обычно интерпретируется как вероятностная мера возникновения техногенных или природных явлений, сопровождающихся возникновением, формированием и действием опасностей и нанесенного при этом социального, экономического, экологического и других видов ущерба и вреда.

Под риском следует понимать ожидаемую частоту или вероятность возникновения опасностей определенного класса, или же размер возможного ущерба (потерь, вреда) от нежелательного события, или же некоторую комбинацию этих величин.

Применение понятия риск, таким образом, позволяет переводить опасность в разряд измеряемых категорий. Риск, фактически, есть мера опасности. Часто используют понятие «степень риска», по сути, не отличающееся от понятия риска, но лишь подчеркивающее, что речь идет об измеряемой величине. Все названные (или подобные) интерпретации термина «риск» используются в настоящее время при анализе опасностей и управлении безопасностью (риском) технологических процессов и производств в целом.

В большинстве своем горнотехнические факторы являются параметрами технологических схем ведения работ в карьерах (схема забой – экскаватор – автосамосвал – трасса – пункт разгрузки) и значения их по различным технологическим схемам носят динамический характер. Очевидно, что риск невыполнения сменного плана экскаваторно-автомобильным комплексом будет зависеть от величины риска снижения производительности по каждой модели оборудования на конкретной технологической схеме с учетом возможного снижения производительности в силу плохого технического состояния оборудования. Это значит, что, зная заранее сочетание моделей оборудования в технологических схемах (связка экскаватор – автосамосвал), можно рассчитать ожидаемый уровень риска невыполнения сменных заданий по эти моделям оборудования, а значит, и определить возможную производительность комплекса в целом. Для этого необходимо знать предельно допустимый уровень риска, который можно определить по результатам технико-экономических расчетов в условиях конкретного предприятия, или, согласно рекомендациям А.И. Арсентьева, принять на основании функции опасения, основываясь на психологических аспектах принятия решения. Таким образом, установив допустимый уровень риска, можно управлять производительностью экскаваторно-автомобильного комплекса в процессе планирования и при получении расчетной производительности, соответствующей уровню риска более высокому, чем предельно допустимый показатель, к расчету принимать более низкие значения производительности, соответствующие более низкому уровню риска.

Каждое нежелательное событие может возникнуть по отношению к определенной жертве – объекту риска. Соотношение объектов риска и нежелательных событий позволяет различать индивидуальный, технический, экологический, социальный и экономический риски. Каждый вид его обуславливают характерный источники и факторы риска, классификация и характеристика которого приведены в таблице 4.1

Таблица 4.1 – Классификация и характеристика видов риска

Вид риска	Объект риска	Источник риска	Нежелательное событие
Индивидуальный	Человек	Условия жизнедеятельности человека	Заболевание, травма, инвалидность, смерть
Технический	Технические системы и объекты	Техническое несовершенство, нарушение правил эксплуатации технических систем и объектов	Авария, взрыв, катастрофа, пожар, разрушение
Экологический	Экологические системы	Антропогенное вмешательство в природную среду, техногенные чрезвычайные ситуации	Антропогенные экологические катастрофы, стихийные бедствия
Социальный	Социальные группы	Чрезвычайная ситуация, снижение качества жизни	Групповые травмы, заболевания, гибель людей, рост смертности
Экономический	Материальные ресурсы	Повышенная опасность производства или природной среды	Увеличение затрат на безопасность, ущерб от недостаточной защищенности

Из таблицы 4.1 видно, что классификация подразделяется на пять рисков. Каждый риск имеет свои объекты. Объектом индивидуального риска является человек. Под понятием индивидуального риска понимают вероятность поражения отдельного лица в течение определенного периода времени в результате воздействия исследуемых факторов опасности при реакции неблагоприятной случайного события с учетом вероятности ее пребывания в зоне поражения. Так же индивидуальный риск рассматривают как основное понятие, во-первых, в связи с приоритетностью человеческой жизни как высшей ценности, во-вторых, в связи с тем, что именно индивидуальный риск может быть оценен за большими выборками с достаточным уровнем достоверности, что позволяет определить другие важные категории риска при анализе опасностей и устанавливать приемлемые и неприемлемые уровни риск. Наиболее распространенными факторами индивидуального риска является аварии и катастрофы транспортных средств их столкновение с человеком, некачественный воздух, вирусные инфекции, бытовые травмы.

Объектом технического риска являются технические системы и объекты. Этот вид риска оказывает угрозу отказов оборудования, снижения технической надежности электро - и теплоснабжения и перерывов в подаче энергии потребителям. Технологические процессы на энергетических предприятиях отличаются высокой сложностью, что требует высококвалифицированного, а значит, весьма дорогостоящего эксплуатационного, ремонтного и управленческого персонала. Так же технический риск состоит в опасности технических катастроф, причиняющих значительный ущерб природе, людям и производству. В пример самых распространённых факторов технического риска можно привести ошибочный выбор направлений развития техники и технологии по критериям безопасности, некачественная доводка конструкций, использование техники не по назначению, несвоевременные профилактические осмотры и ремонты, отсутствие в проектах технических средств безопасности.

Перед началом организации какого-либо производства или другого проекта хозяйственной деятельности проводится оценка экологического риска. Экологические риски оцениваются путем проведения научного исследования, которое сочетает изучение фактов и научных прогнозов. В результате получается работа позволяющая понять последующую степень воздействия на данную местность загрязняющих факторов или других вредных для природы агентов, которые принесет с собой воплощение данного проекта. Экологический риск – это серьезная научная работа, которая совершается исключительно экологами-профессионалами. Неправильная оценка экологического риска может привести к необратимым последствиям, как для отдельной области, так и для региона в целом. Источниками и факторами экологического риска является образование искусственных водоемов, извержение вулканов, землетрясения, наводнение, ураган, а так же загрязнение водоемов, атмосферного воздуха вредными веществами, почвы – отходами производства.

Социальный риск характеризуется такими факторами как поселение людей в зонах возможного затопления, повышение сейсмичности региона , извержение вулканов, техногенное загрезнение окружающей среды. Выделяют две группы факторов социального риска: предвидимые (действия которых можно ожидать, оценить, они достаточно изучены наукой, поддаются управлению) и непредвидимые (обозначить которые на априорной стадии анализа риска не представляется возможным, некоторые могут возникнуть впервые; эта группа рисков наиболее сложна для управления).

Объектом экономического риска представлены материальные ресурсы. В международной торговле возникает угроза убытков для любой компании, которая несет расходы в одной валюте, а доходы получает в другой. Любые изменения курсов валют могут повлечь ухудшение или улучшение финансового и рыночного положения компании. Еще экономические риски возникают, если компания планирует в перспективе заключить отдельные контракты или проводить операции. Экономические риски являются долглсрочными и потенциально наиболее опасными проявлениями рисков.

Индивидуальный риск обусловлен вероятностью реализации потенциальных опасностей при возникновении опасных ситуаций. Его можно определить по числу реализовавшихся факторов риска:

,

Где индивидуальный риск; (t) число пострадавших в единицу времени t от

определенного фактора риска; число людей, подверженных соответствующему фактору риска в единицу времени t;

Экологический риск выражает вероятность экологического бедствия, катастрофы, нарушения дальнейшего нормального функционирования и существования и экологических систем и объектов в результате антропогенного вмешательства в природную среду или стихийного бедствия. Нежелательные события экологического риска могут проявляться как непосредственно в зонах вмешательства, так и за их пределами:

Где - экологический риск; - число антропогенных экологических катастроф и стихийных бедствий в единицу времени t; - число потенциальных источников экологических разрушений на рассматриваемой территории;

Социальный риск характеризует масштабы и тяжесть негативных последствий чрезвычайных ситуаций, а так же различного рода явлений и преобразований, снижающих качество жизни людей. По существу – это риск для группы или сообщества людей. Оценить его можно, например, по динамике смертности, рассчитанной на 1000 человек:

Где - экономический риск,%; - вред обществу от рассматриваемого вида деятельности; - польза;

Технический риск – комплексный показатель надежности элементов техносферы. Он выражает вероятность аварии или катастрофы при эксплуатации машин, механизмов, реализации технологических процессов, строительстве и эксплуатации зданий и сооружений:

Где - технический риск; - число аварий в еденицу времени t на идентичных технических системах и объектах; - число идентичных технических систем и объектов, подверженных общему фактору риска ;

Источники и факторы технического риска: ошибочный выбор направлений развития техники и технологии по критериям безопасности, использование техники не по назначению, нарушение требований транспортирования и хранения, несвоевременные профилактические осмотры и ремонты технических систем, нарушение регламентов сборки и монтажа конструкций и машин.

Риск является неотъемлемым фактором, без которого никак не обойтись. Поэтому необходимо рассчитывать приемлемый риск.

Приемлемый риск сочетает в себе технические, экологические, социальные аспекты и представляет некоторый компромисс между приемлемым уровнем безопасности и экономическими возможностями его достижения, т.е. можно говорить о снижении индивидуального, технического или экологического риска, но нельзя забывать о том, сколько за это придётся заплатить и каким в результате окажется социальный риск.

Любое принимаемое для карьера решение содержит в себе элемент неопределенности и потому связано с риском. Считается, что риск – это опасность невыполнения принятых решений в условиях неопределенности исходных данных или (в другой редакции) действие наудачу в надежде на счастливый исход. Уровень (мера) риска:

Где – вероятность выполнения решения по фактору А.

Если считать, что в решении участвуют два фактора, то общий риск:

где и – риск не подтверждения геологических и технико-экономических данных соответственно.

Предположим, что показатель А, по которому нужно принять решение, в силу неопределенности изменяется от А0 до А5 при математическом ожидании Ам и имеет нормальное распределение (риунок 4.1). Если принято решение Аi (точка F), то уровень риска:

Где Si – площадь под кривой распределения левее принятой точки; So – общая площадь под кривой распределения (So=1)

Существуют две разновидности риска. Есть риск, связанный с граничным ущербом. Например, борт карьера может стоять или обрушиться, ракета может попасть или не попасть в цель и т.д. Вторая разновидность риска связана с монотонным изменением ожидаемого результата, например производительности карьера или запасов руды. Если уровень риска завышен, то карьер не прекратит работу, но не выйдет на заданную производительность. При завышенном уровне риска при оценке запасов руды добыча ее не прекратится, но на заданном горизонте ее может не оказаться в ожидаемом объеме.

5. Первичная обработка результатов наблюдений

Если из генеральной совокупности извлечена выборка, состоящая из п чисел (при этом п называется объемом выборки), в которой число х1 повторяется п1 раз, число х2 – п2 раза,…, число хk – nk раз (то есть выборка содержит k различных значений случайной величины), то числа xi называются вариантами, соответствующие им ni – частотами, а последовательность вариант, записанных в порядке возрастания, и относящихся к ним частот – статистическим рядом. При этом вместо абсолютных частот ni можно задавать распределение относительных частот Wi. Если разделить каждую частоту на объем выборки, то получим относительные частоты Wi.

Если исследуется некоторый непрерывный признак, то вариационный ряд может состоять из очень большого количества чисел. В этом случае удобнее использовать группированную выборку. Для ее получения интервал, в котором заключены все наблюдаемые значения признака, разбивают на несколько равных частичных интервалов длиной h, а затем находят для каждого частичного интервала ni – сумму частот вариант, попавших в i-й интервал. Составленная по этим результатам таблица называется группированным статистическим рядом

Полигоном частот, или точки (рис.1) называют ломанную, отрезки которой соединяют точки (х1, n1), (х2, n2), ... , где хi – варианты выборки, ni – соответствующие им частоты. Для построения полигона частот на оси абсцисс откладывают варианты хi, а на оси ординат – соответствующие им частоты ni. Точки (хi,ni) соединяют отрезками прямых и получают полигон частот (рисунок – 5.1)

Рисунок 5.1 – Полигон частот

В случае непрерывного признака целесообразно строить гистограмму, для чего интервал, в котором заключены все наблюдаемые значения признака, разбивают на несколько интервалов длиной h и находят для каждого частичного интервала ni – сумму частот вариант, попавших в i-тый интервал.

Для непрерывного признака графической иллюстрацией служит гистограмма, то есть ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, основаниями которых служат частичные интервалы длиной h, а высотами – отрезки длиной ni /h (гистограмма частот) или wi /h(гистограмма относительных частот). Площадь i - го частичного прямоугольника равна hWi / h = Wi относительной частоте вариант попавших в i - й интервал. Следовательно, площадь гистограммы относительных частот равна сумме всех относительных частот, т.е. единице.(рисунок 5.2)

Рисунок 5.2 – Гистограмма

5.1 Полигон частот. Построение гистограммы.

Просматривая результаты наблюдений (измерений) трудно заметить какую-либо закономерность в их изменении. Выявить такие закономерности позволяют статистические методы. Статические методы – наименее трудоемкие, упрощенные. Диапазон расчетов здесь ограничен одним периодом – предполагается, что затраты и результаты будут одинаковыми из периода в период. Область применения статических методов – принятие решения о покупке оборудования, производственной линии, замена изношенной техники. Исходным параметром для экономических расчетов служит производительность, мощность оборудования. Ограниченность этих методов состоит в том, что в расчетах не учитывается фактор времени.

Предварительная статистическая обработка опытных данных начинается обычно с того, что их располагают в порядке возрастания (не убывания). Упорядоченная таким образом выборка называется вариационным рядом, а сама процедура упорядочения – ранжированием (или сортировкой) опытных данных. Наглядной формой графического представления эмпирических данных является гистограмма и полигон. Результаты эксперимента (наблюдений, измерений) представляют собой выборку из некоторой генеральной совокупности.

Статистическим распределением выборки называется перечень значений вариант (признака, наблюдения) хi вариационного ряда и соответствующих им частот ni (сумма частот равна объему выборки n) или относительных частот Wi (сумма всех относительных частот равна единице).

Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц совокупности по группам и группировкам. Ряды распределения изучают структуру совокупности, позволяют изучить ее однородность, размах и границы.

При группировке по количественному признаку выделяются вариационные ряды. Вариационные ряды – ряды распределения единиц совокупности по признакам, имеющим количественное выражение, т. е. образованы численными значениями.

Вариационные ряды по строению делятся на:

— дискретные (прерывные) – основаны на прерывных вариациях признака. Это такие ряды, где значения вариант имеют значения целых чисел (т.е. не могут принимать дробные значения). Дискретные признаки отличаются друг от друга на некоторую конкретную величину.

— интервальные (непрерывные) – имеют любые, в том числе и дробные количественные выражения и представлены в виде интервалов. Непрерывные признаки могут отличаться один от другого на сколь угодно малую величину.

6. Расчет производительности экскаватора

6.1.Расчет производительности по методике Арсентьева

Арсентьев А.И предложил методику, по которой можно рассчитать производительность экскаватора, которая включает в себя расчет сменной производительности емкости ковша, продолжительность цикла, коэффициенты использования времени, коэффициенты наполнения ковша и разрыхления породы в ковше. Он привел пример расчета, который заключается в следующем:

Расчет сменной производительности экскаватора, Qсм рассчитывается по формулам:

где tц – продолжительность цикла, с; kн и kр – коэффициенты соответственно наполнения ковша и разрыхления породы в ковше; kи – коэффициент использования времени; Т – продолжительность смены, ч; Е – емкость ковша экскаватора, м3.

Емкость ковша и продолжительность смены обычно известны. Все остальные параметры – величины вероятностные.

Рассчитаем степень влияния параметров в среднем на производительность экскаватора ЭКГ-8И.

Пусть tц = 3050 с (среднее 40 с), kр = 1,21,6 (среднее 1,4), kи = 0,50,9 (среднее 0,7), Т = 8 ч, Е = 8 м2. Тогда средняя производительность в смену составит:

м3/смену,

Результаты расчета влияния разных параметров на производительность экскаватора ЭКГ-8и следующие:

Для расчетов требуется годовая производительность экскаваторов. Нужно знать количество рабочих смен в течение года Nг. Оно зависит от многих факторов, основные из которых – уровень организации работ и климатические условия. Обычно пользуются нормативными данными, основанными на многолетних наблюдениях. Так, по нормам «Гипроцветмета» для средней полосы России и экскаватора ЭКГ-8 рекомендуется Nг = 740 смен. Тогда в нашем примере средняя годовая производительность экскаватора:

млн м3/год ,

При разбросе данных Q = 16433067 м3/смену годовая производительность Qг = 1,22,3 млн м3/год.

Оценка риска невыполнения суточной производительности экскаватора ЭКГ-8И на карьере «Железный»

Исходными данными послужили наблюдения за работой экскаватора в период с 30.06 по 28.09.2014 г приведенные данные в приложении 1, в количестве 232 шт.

Время смены = 8ч;

Емкость ковша – 8м3; Коэффициент наполнения ковша = 0,91;

Коэффициент использования= 0,7;

Коэффициент разрыхления горной массы = 1,6;

Средняя продолжительность цикла при работе в скальных породах = 32,5с; Количество смен N = 5632 ч/год = 704 смены

Расчет производительности одного ЭКГ-8И составит:
1. Сменная производительность экскаватора приводится по формуле:

см= = = 2791 м3/см .

Следуя методике Арсентьева рассчитываем годовую производительность.

Годовая производительность рассчитывается по формуле:

год===1965

Согласно инструкции Ковдорского ГОКа коэффициент потери рабочего времени за счет простоя:

= 0,69.

Таким образом, сменная производительность экскаватора в идеале должна быть:

= = 1923м3.

Тогда суточная производительность экскаватора:

= 19233 = 5769м3.

2. Построение гистограммы суточной производительности, в зависимости от числа попаданий в интервал:

По построенной гистограмме наблюдается нормальный закон распределения

3. Построим нормальное распределение плотность вероятности от выработки в сутки:

Как было сказано, по Ковдоскому ГОКу средняя производительность экскаватора за смену:

м3/сут.

По нашим расчетам норматив производительности экскаватора:

= 19233 = 5769м3.

Таким образом, мы можем увидеть, что риск невыполнения плановой производительности экскаватора составляет 83%.

Заключение

Было изучено современное состояние автомобильного парка Ковдорского ГОКа. В карьерах рудника «Железный» по данным на 2014 год в качестве выемочно-погрузочного оборудования применяются экскаваторы ЭКГ-8И, ЭКГ-10И и ЭКГ-12А.

Начиная с 2012 года наблюдается тенденция к замене экскаваторов ЭКГ-8И на экскаваторы ЭКГ-12А. В 2014 году прослеживается замена еще двух экскаваторов ЭКГ-8И, на ЭКГ-10И и ЭКГ-12А. Несмотря на то, что на протяжении четырех лет, мы наблюдаем постепенную замену экскаваторов ЭКГ-8И на более совершенные модели экскаваторов ЭКГ-10И и ЭКГ-12А, в конечном итоге экскаваторы ЭКГ-8И составляют сравнительно большую численность на ряду с другими экскаваторами.

Проанализировав данные, мы выяснили, что средняя производительность экскаватора ЭКГ-10 примерно на 40% больше, чем производительность ЭКГ-8И. Это объясняется тем, что ЭКГ-10И является более новой моделью экскаватора, чем ЭКГ-8И. Так же помимо основного ковша емкостью 10м3 на экскаваторе ЭКГ-10И могут применяться сменные ковши емкостью 12,5 и 16 м3, что говорит о его универсальности по сравнению с ЭКГ-8И.

Были собраны данные наблюдения за работой экскаватора в период с 30.06 по 28.09.2014г приведенные в приложении 1. Так же исходными данными послужили данные, собранные на карьере «Железный» Ковдорского ГОКа суточное выполнение производительности экскаватора. Для того чтобы рассчитать риск невыполнения суточной производительности был произведен расчет нормативной суточной нормы, годовая производитьльность экскаватора, потери рабочего времени за счет простоя, смення производительность. При помощи расчета, риск невыполнения суточной производительности экскаватора составил 83%. Таким образом мы можем сделать вывод что при использовании экскаватоа ЭКГ-8И риск невыполнения плановой производидельности очень велик, поэтому его нужно заменить на более новую модель экскаваторов.

Приложение 1

2375 2762 2594 3663 4571

3004 4109 4282 3301 5337

4279 2495 2252 2991 7102

4994 4993 3305 2906 3602

4718 2531 5663 5291 4658

3982 3140 2690 3231 3490

3496 4467 2565 4876 4000

2527 4542 2968 2763 2836

3391 2385 3721 4142 5126

1332 4521 3402 3905 3521

3320 2137 3847 895 4046

4522 7138 3557 3244 2059

4011 5380 3494 5048 5261

1378 3362 4158 6134 4199

2583 2581 4490 3262 4213

4844 1756 2232 4861 1468

5735 1974 2411 2164 956

3518 1703 2262 3957 1692

4884 3145 6968 2493 5269

3059 3950 3770 2695 3011

2488 3659 6422 1778 4834

4817 6940 6839 2732 4842

1570 5044 4895 1817 5134

4008 4317 4774 5302 3794

3373 2355 3327 3936 2415

5103 2620 2839 4238 3486

4161 4183 5640 3393 4748

3710 3440 3547 4949 4903

2949 3449 5383 2356 3137

7555 5611 1749 4555 4830

1721 5114 2564 2728 6501

5399 5689 4662 4635 3601

3648 4892 2374 3829

4028 3672 5952 5832

4690 3005 3711 2584

6249 3484 2149 2689

5240 3029 5275 2949

3287 3866 4131 3487

6517 4491 4726 2131

3935 3835 3149 3131

5829 6813 4169 6467

5978 4054 5060 5367

5073 3947 1030 2334

3782 2478 3715 6769

2981 2611 3625 4389

2675 4072 4167 2392

2002 3194 5958 3461

1283 5207 1316 769

4000 3438 3841 2158

2195 4443 4655 2509

PAGE \* MERGEFORMAT1

-3

-2

А,м3/год м3/год

А1

А2

А3

А4

А5

Ам

Аi

А0

Рисунок – 4.1. Кривая нормального распределения геологических данных

Оценка риска невыполнения проектной суточной производительности экскаватора ЭКГ-8И на карьере «Железный»