侯 杰 王 浩 陳連韞 李國清 郭廣軍 于倩倩 童 川,

(1.北京科技大學(xué)土木與資源工程學(xué)院,北京 100083;2.煤炭科學(xué)研究總院有限公司礦山大數(shù)據(jù)研究院,北京 100013;3.山東黃金礦業(yè)(萊州)有限公司焦家金礦,山東 萊州 261441)

構(gòu)建與現(xiàn)代礦山相匹配的智能管控模式是智能礦山建設(shè)的重要內(nèi)容。 目前,我國地下礦山數(shù)字化、智能化建設(shè)已經(jīng)取得了階段性進展,在智能開采裝備、智能采礦方法、智能生產(chǎn)環(huán)境等方面取得了顯著的成果,但是與之匹配的管理方式卻存在一定程度的滯后,是礦山智能化進一步推進的瓶頸環(huán)節(jié)之一。

新一代信息技術(shù)與礦山生產(chǎn)的深度融合正在引領(lǐng)全球采礦行業(yè)邁向智能礦山時代[1-5]。 近年來,我國不斷加大數(shù)字礦山、智能礦山領(lǐng)域的投入力度,開展了一批科技攻關(guān)項目研究,大幅推進了我國數(shù)字礦山與智能礦山技術(shù)的發(fā)展[6-9]。 裝備是礦山智能化的基本要素,2020 年4 月28 日,工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會、自然資源部印發(fā)實施了《有色金屬行業(yè)智能礦山建設(shè)指南(試行)》,明確指出了鼓勵生產(chǎn)勞動作業(yè)強度大、作業(yè)環(huán)境惡劣(高溫、多粉塵、噪音大等)、人員安全風(fēng)險大的鑿巖、裝藥、支護、鏟裝、運輸?shù)葝徫粦?yīng)用具備自主行駛與自主作業(yè)功能的開采裝備進行作業(yè),降低人員勞動強度,提高生產(chǎn)安全性、質(zhì)量穩(wěn)定性和生產(chǎn)效率[10-13]。

高效精準(zhǔn)的調(diào)度管控是實現(xiàn)礦山智能化作業(yè)的重要保障,是生產(chǎn)計劃落實到裝備執(zhí)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的礦山生產(chǎn)調(diào)度通常以調(diào)度室為中心,下達對生產(chǎn)的指揮和安排,主要工作是“上情下達,下情上報”,井上調(diào)度指揮主體為值班調(diào)度員,井下被調(diào)度主體為作業(yè)人員,本質(zhì)上是一種“人對人”的管理模式。 隨著智能礦山的發(fā)展與智能開采裝備的推廣應(yīng)用,井下生產(chǎn)模式由人員控制裝備轉(zhuǎn)變?yōu)槿藛T輔助裝備完成生產(chǎn),井下被調(diào)度主體也隨之轉(zhuǎn)變?yōu)楦鞣N大型智能化開采裝備[14-17]。 在此條件下,傳統(tǒng)以調(diào)度員經(jīng)驗為依據(jù)的調(diào)度方式已經(jīng)趨近礦山生產(chǎn)作業(yè)信息處理瓶頸,難以提高集群裝備的協(xié)同作業(yè)效率。 受限于知識和經(jīng)驗邊界,大量潛在價值難以充分發(fā)揮,依靠人工經(jīng)驗的調(diào)度方式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代化礦山對智能開采裝備的控制需求[18-20]。

針對現(xiàn)代礦山數(shù)字化、智能化生產(chǎn)方式所帶來的生產(chǎn)變革,本研究以地下金屬礦開采裝備調(diào)度過程為例,采用短間隔控制理論,從精細(xì)化管理、智能化決策、一體化管控角度出發(fā),構(gòu)建地下金屬礦開采裝備短間隔智能調(diào)度管控體系,增強開采作業(yè)過程的可預(yù)測性與可控性,提高整個采礦過程的透明度,實現(xiàn)開采裝備精準(zhǔn)調(diào)度和作業(yè)過程的降本增效。

1 現(xiàn)代地下金屬礦山開采裝備調(diào)度新需求

隨著機械化、智能化水平的不斷提高,現(xiàn)代地下金屬礦山開采作業(yè)調(diào)度面臨精細(xì)化與智能化管控新需求,需要構(gòu)建以決策為中心的調(diào)度指揮模式。 為實現(xiàn)礦山開采作業(yè)的精細(xì)化管理和智能化調(diào)度,需要以開采作業(yè)進度的透明化、調(diào)度指令的扁平化和調(diào)度決策的智能化為目標(biāo),構(gòu)建立足礦山現(xiàn)狀、放眼未來發(fā)展的調(diào)度管控模式。

礦山生產(chǎn)調(diào)度以生產(chǎn)計劃為依據(jù),對日常生產(chǎn)活動進行有效指揮、監(jiān)督和控制,使各個生產(chǎn)過程與環(huán)節(jié)均衡協(xié)調(diào)進行,并通過各種信息的收集和處理,及時解決和預(yù)防生產(chǎn)中的事故和失衡,保障計劃的全面推進。 礦山生產(chǎn)計劃雖然對生產(chǎn)活動作了較為具體的安排,但不能完全預(yù)見生產(chǎn)中的一切變化,在執(zhí)行生產(chǎn)計劃過程中必然會出現(xiàn)新的矛盾和不平衡現(xiàn)象。生產(chǎn)調(diào)度工作就是要及時地解決這些矛盾和不平衡問題,使生產(chǎn)過程中各個環(huán)節(jié)能夠彼此協(xié)調(diào)地進行生產(chǎn)。 生產(chǎn)調(diào)度管理是礦山生產(chǎn)管理的核心之一,是聯(lián)通礦山生產(chǎn)各個環(huán)節(jié)的樞紐,是組織日常生產(chǎn)的指揮中心和參謀中心。

礦山調(diào)度的基本任務(wù)是在日常生產(chǎn)活動中,根據(jù)生產(chǎn)作業(yè)計劃,定期檢查計劃的執(zhí)行情況,及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中出現(xiàn)的問題,并積極釆取措施,從而保證生產(chǎn)均衡進行,任務(wù)按時完成。 礦山生產(chǎn)調(diào)度過程的本質(zhì)可以理解為收集信息、整理信息、分析信息和決策反饋的信息交互循環(huán)過程,該過程主要由值班調(diào)度員完成。 調(diào)度員通過與各作業(yè)地點負(fù)責(zé)人定期聯(lián)系的方式采集生產(chǎn)進度并下達作業(yè)指令。 在實際生產(chǎn)中,調(diào)度員耗時最多的工作依次為通信聯(lián)絡(luò)、數(shù)據(jù)編錄與匯總、作業(yè)計劃編制、信息分析與決策,由于通信和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計在調(diào)度管理中占用了大量時間,導(dǎo)致調(diào)度員缺少足夠的時間進行分析與決策。

早期地下礦山在通信聯(lián)絡(luò)方面效率較低,生產(chǎn)作業(yè)任務(wù)通常在作業(yè)人員下井前通過班前會的方式下達給帶班長,由帶班長負(fù)責(zé)現(xiàn)場的生產(chǎn)指揮工作,調(diào)度員通過調(diào)度電話完成與井下帶班長的溝通,這種方式僅能完成一些重要情況的處理。 為了掌握現(xiàn)場運行情況并指揮生產(chǎn),調(diào)度管理人員需要編制大量信息圖表,諸如生產(chǎn)調(diào)度日報表、日生產(chǎn)作業(yè)指示圖表、采掘調(diào)度圖表、行車調(diào)度圖表、工程作業(yè)調(diào)度圖表、電力調(diào)度圖表等。 在每班次整理統(tǒng)計調(diào)度數(shù)據(jù)和調(diào)度圖表的基礎(chǔ)上,需要按照日、旬、月、年進行匯總,包括采掘量、損失貧化率、設(shè)備利用率、工程進度等大量生產(chǎn)作業(yè)指標(biāo),而不同的管理口徑和管理部門對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計維度、統(tǒng)計周期、數(shù)據(jù)細(xì)度的需求差異較大,造成了生產(chǎn)調(diào)度管理人員陷入重復(fù)而繁雜的報表統(tǒng)計與制作工作中,且存在較大的數(shù)據(jù)誤差風(fēng)險。

傳統(tǒng)的生產(chǎn)調(diào)度管理不僅占用了大量時間,而且很難實時反饋礦山的生產(chǎn)狀況,導(dǎo)致無法及時了解井下人員、設(shè)備、關(guān)鍵地點的工作狀態(tài),造成指揮調(diào)度的盲目性與滯后性,嚴(yán)重制約了礦山的生產(chǎn)能力。

隨著現(xiàn)代礦山基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平的提高,沿用這種舊的調(diào)度方式已經(jīng)不能滿足礦山對精細(xì)化管理的需求,需要構(gòu)建以決策為中心的調(diào)度指揮模式。 傳統(tǒng)的調(diào)度管理方法與現(xiàn)代礦山生產(chǎn)需求之間存在矛盾,核心問題見表1。

表1 現(xiàn)代礦山生產(chǎn)調(diào)度的核心問題Table 1 Core problems of modern mine production scheduling

現(xiàn)代礦山已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)主要開采工藝的機械化和自動化,并在部分環(huán)節(jié)實現(xiàn)智能化和無人化。 結(jié)合礦山生產(chǎn)管理新形勢,面對新的生產(chǎn)裝備主體和調(diào)度環(huán)境特征,需要構(gòu)建符合現(xiàn)代礦山要求的智能管控新模式。 在大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的基礎(chǔ)上,把核心關(guān)鍵的人、設(shè)備、礦石、業(yè)務(wù)進行集成,通過主動感知和分析數(shù)據(jù),快速做出調(diào)度決策,提高預(yù)測預(yù)判能力,提升礦山的生產(chǎn)調(diào)度管理水平。

面對新形勢,把握新需求,礦山亟須構(gòu)建適應(yīng)現(xiàn)代礦山生產(chǎn)管理特征和管控需求的智能調(diào)度新體系,促使生產(chǎn)調(diào)度從“一個生產(chǎn)周期后的問題處理”轉(zhuǎn)向“生產(chǎn)過程的快速、實時、智能決策與反饋”。

2 地下金屬礦開采裝備短間隔調(diào)度方法

2.1 管理模式基礎(chǔ)

礦山開采作業(yè)需要為所有人員、裝備、物資按照班次、工種進行具體的生產(chǎn)任務(wù)分配,并按照整體作業(yè)計劃統(tǒng)籌規(guī)劃協(xié)調(diào),提高作業(yè)效率,完成接續(xù)滾動的生產(chǎn)目標(biāo)。 單體任務(wù)的延遲或中斷將產(chǎn)生連鎖反應(yīng),影響后續(xù)任務(wù)執(zhí)行,從而影響整體生產(chǎn)作業(yè)進度。導(dǎo)致延遲或中斷的原因包括裝備故障、巖石失穩(wěn)、環(huán)境變化、操作失誤等,在精益生產(chǎn)理論中,這類因計劃外原因?qū)е卵舆t或中斷的情況稱為“時間浪費”,是導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低的重要原因。 “時間浪費”無法完全消除,但可以通過提升管理水平而減少。 短間隔控制通過對“時間浪費”進行快速響應(yīng),使不利影響最小化,提升生產(chǎn)效率,能夠有效實現(xiàn)地下礦山的精益生產(chǎn)[21]。

短間隔控制理念極大程度上契合了地下礦山精細(xì)化管理需求,其目標(biāo)是提高增值活動效率,減少非增值活動時間,盡量消除浪費活動。 短間隔控制在生產(chǎn)作業(yè)期間通過縮短調(diào)度間隔以推動改進,由一線生產(chǎn)人員在一定間隔時間內(nèi)對所執(zhí)行任務(wù)做出階段性總結(jié),與傳統(tǒng)的礦山調(diào)度管理方法相比,可以快速發(fā)現(xiàn)不利于生產(chǎn)的各項因素,為下一階段生產(chǎn)及時做出反應(yīng)和決策。

2.2 實施框架

短間隔控制作為一種短周期高頻率的管理框架,需要將生產(chǎn)計劃進行精準(zhǔn)執(zhí)行和高效落地,使礦山達到預(yù)期的生產(chǎn)目標(biāo)。 整體實施框架緊密圍繞地下金屬礦山的開采作業(yè)過程,其核心是計劃的精細(xì)化分解、作業(yè)任務(wù)的科學(xué)化分配、作業(yè)進度及時糾偏和作業(yè)效果的閉環(huán)反饋。

根據(jù)短間隔控制的業(yè)務(wù)流程,針對地下金屬礦山開采作業(yè)特征,將開采裝備的短間隔控制細(xì)分為任務(wù)分解與作業(yè)計劃生成、裝備配置與調(diào)度排產(chǎn)、礦石流質(zhì)量控制與運輸調(diào)度、短間隔裝備指令下達、短間隔響應(yīng)與調(diào)度修正、短間隔分析與閉環(huán)反饋6 個實施單元,實施框架如圖1 所示。

圖1 開采裝備調(diào)度的短間隔控制實施框架Fig.1 Implementation framework of short interval control for mining equipment scheduling

各單元間的邏輯關(guān)系如下:

(1)任務(wù)分解與作業(yè)計劃生成。 以短期生產(chǎn)計劃為基礎(chǔ),根據(jù)開采條件和能力制定未來1 ～2 周的作業(yè)計劃。

(2)裝備配置與調(diào)度排產(chǎn)。 根據(jù)作業(yè)計劃和裝備的出勤計劃,編制未來5 ～7 d 的采場作業(yè)調(diào)度計劃。

(3)礦石流質(zhì)量控制與運輸調(diào)度。 根據(jù)采場作業(yè)調(diào)度計劃,編制未來2 ～3 班(24 h)的礦石運輸調(diào)度計劃。

(4)短間隔裝備指令下達。 根據(jù)調(diào)度計劃將具體的作業(yè)指令下達至機臺。

(5)短間隔響應(yīng)與調(diào)度修正。 作業(yè)執(zhí)行單元在短間隔周期內(nèi)上報作業(yè)進度和事件,調(diào)度指揮中心根據(jù)全局情況進行響應(yīng)和調(diào)度修正。

(6)短間隔分析與閉環(huán)反饋。 對一個周期內(nèi)的數(shù)據(jù)進行匯總分析,優(yōu)化下一周期的調(diào)度計劃,生成調(diào)度報表并推送至相關(guān)人員。

2.3 決策支持算法庫

決策支持算法是開采裝備智能調(diào)度的“大腦”,負(fù)責(zé)為調(diào)度指揮人員提供高效、精準(zhǔn)、快捷的決策建議。 傳統(tǒng)上采用經(jīng)驗法或有限的計算機輔助方法,本質(zhì)上仍需要人工對作業(yè)任務(wù)和裝備之間進行關(guān)聯(lián)編排,面對復(fù)雜約束條件關(guān)系難以直觀獲得最優(yōu)解,充分發(fā)揮生產(chǎn)效率。 因此,建立精細(xì)化的井下開采調(diào)度約束關(guān)系,構(gòu)建調(diào)度決策支持算法庫是井下開采裝備調(diào)度的必然發(fā)展趨勢。

地下金屬礦山開采裝備智能調(diào)度是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程,對開采作業(yè)過程由全局到局部、由整體到細(xì)節(jié)逐級優(yōu)化,優(yōu)化算法間逐級遞進,相互關(guān)聯(lián),最終形成上承計劃、下接執(zhí)行的完整調(diào)度優(yōu)化鏈。 開采裝備任務(wù)配置與調(diào)度優(yōu)化算法根據(jù)空間、時間、工序、裝備等要求確定開采作業(yè)任務(wù)的動態(tài)分配,面向多級動態(tài)配礦的礦石流優(yōu)化算法進一步明確了礦石的運輸路徑、時間和方式,實現(xiàn)了礦石流量、品位和成本的優(yōu)化配置。 在此基礎(chǔ)上,無軌裝備集群調(diào)度控制優(yōu)化算法針對狹小井巷空間內(nèi)的沖突和避讓問題優(yōu)化了無軌 裝備集群的運行過程。 算法間邏輯關(guān)聯(lián)如圖2 所示。

圖2 智能調(diào)度決策支持算法框架Fig.2 Framework of intelligent scheduling decision support algorithm

(1)開采裝備任務(wù)配置與調(diào)度優(yōu)化算法。 地下金屬礦山通常有數(shù)個至數(shù)十個作業(yè)面同時進行開采作業(yè),涉及大量不同類型的開采作業(yè)裝備,其時空關(guān)系、工序關(guān)系十分復(fù)雜。 在復(fù)雜的地下開采約束條件下應(yīng)用開采裝備任務(wù)配置與調(diào)度優(yōu)化算法能夠進行裝備配置與任務(wù)分配,使作業(yè)序列合理化,最大限度地提高開采作業(yè)效率和接續(xù)性。 在大規(guī)模生產(chǎn)、多循環(huán)約束場景下達到了72.57 t/h 的開采效率,在同樣產(chǎn)能要素條件下生產(chǎn)效率提升了16.11%,并通過短間隔動態(tài)調(diào)整實現(xiàn)了方案的滾動優(yōu)化。

(2)面向多級動態(tài)配礦的礦石流優(yōu)化算法。 品位和礦石量波動是影響金屬礦山生產(chǎn)的關(guān)鍵因素之一,保證礦石流的穩(wěn)定性是礦山開采作業(yè)的重要目標(biāo)。 在地下金屬礦山復(fù)雜運輸網(wǎng)絡(luò)條件下應(yīng)用面向多級動態(tài)配礦的礦石運輸優(yōu)化算法能夠充分利用井下多級溜井的緩存能力,合理調(diào)配運輸能力、運輸路徑和運輸量,通過動態(tài)配礦使礦石流波動最小化,為后續(xù)的選礦作業(yè)提供穩(wěn)定可靠的礦石流。 通過復(fù)雜運輸網(wǎng)絡(luò)下的場景驗證,結(jié)果表明:優(yōu)化方法在控制礦石流波動的同時,使噸礦運輸成本下降了5.83%。

(3)無軌裝備集群調(diào)度控制優(yōu)化算法。 地下礦山中大量移動裝備置于狹窄的巷道空間內(nèi),包括各類臺車、鏟運機、卡車、輔助車輛等,構(gòu)成無軌裝備集群,實際行駛過程中發(fā)生大量沖突和避讓,裝備集群的不合理調(diào)度將導(dǎo)致井巷的低效運行,無法按時完成既定行駛?cè)蝿?wù)。 無軌裝備集群調(diào)度控制優(yōu)化算法的目的是在礦石流的運輸任務(wù)基礎(chǔ)上對同一運行空間(通常為中段)內(nèi)的無軌裝備行駛過程進行合理調(diào)配,減少移動裝備間的避讓時間,在保證集群整體運行效率的同時優(yōu)化個體間的協(xié)同關(guān)系,使無軌裝備系統(tǒng)集群化、協(xié)同化和高效化。 應(yīng)用驗證表明:在相同裝備配置下,優(yōu)化模型使總運輸時長縮短了11. 96%,平均速度提高了14.34%。

3 短間隔智能調(diào)度體系的綜合應(yīng)用

短間隔智能調(diào)度體系在山東省某金礦示范采區(qū)成功進行了現(xiàn)場應(yīng)用與示范,并隨著規(guī)?；蜕畈炕_采的推進逐漸擴展至全礦,并推廣至類似條件的礦山。 通過構(gòu)建綜合調(diào)度管控平臺,實現(xiàn)了地下金屬礦山開采裝備短間隔調(diào)度過程的實時化、動態(tài)化和綜合集成可視化。 平臺架構(gòu)體系如圖3 所示。 通過大量物聯(lián)網(wǎng)傳感器與移動終端實現(xiàn)開采作業(yè)實體的狀態(tài)感知,利用數(shù)字孿生數(shù)據(jù)融合將狀態(tài)信息映射至虛擬仿真空間,為調(diào)度指揮人員提供高透明度和高還原度的作業(yè)信息,在此基礎(chǔ)上利用調(diào)度指揮決策相關(guān)模型和工具完成作業(yè)指令的制定和下達,實現(xiàn)對開采作業(yè)實體的控制。

圖3 平臺架構(gòu)Fig.3 Platform structure

示范應(yīng)用結(jié)果表明,短間隔智能調(diào)度體系有助于縮短井下調(diào)度管理周期、提高井下生產(chǎn)透明性、發(fā)揮礦山生產(chǎn)潛能。 主要應(yīng)用效果如下:

(1)信息透明。平臺有助于迅速、直觀、可視化地發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)瓶頸,提高事件的響應(yīng)速度,有效降低作業(yè)過程中計劃外事件的負(fù)面影響。

(2)柔性調(diào)度。 有效縮短井下調(diào)度管控周期,可以快速調(diào)整作業(yè)順序、重新部署作業(yè)任務(wù),保障生產(chǎn)秩序,實現(xiàn)了井下快速調(diào)度和快速響應(yīng)。

(3)科學(xué)決策。 利用優(yōu)化算法等智能化決策手段,科學(xué)合理地分配井下資源,減少閑置和沖突,加強了生產(chǎn)調(diào)度組織的針對性,有效提升了開采作業(yè)過程的科學(xué)、精確和可操作性,使得礦山開采更加平衡、有序、可持續(xù)。

(4)成本控制。 礦石流的精細(xì)化管控有助于降低礦石流波動與運輸成本,使礦山能夠合理有效地控制生產(chǎn)成本。

(5)精益生產(chǎn)。 平臺梳理和優(yōu)化了礦山生產(chǎn)調(diào)度流程,實現(xiàn)了調(diào)度的智能化管控,可以促進管理水平提升,將調(diào)度管理人員從大量的、重復(fù)性的、低管理含量的工作中解脫出來,工作效率和質(zhì)量得到了明顯提高,更加有助于管理人員從簡單重復(fù)勞動向決策優(yōu)化型管理方向轉(zhuǎn)變,對礦山的生產(chǎn)經(jīng)濟效果產(chǎn)生了積極影響。

4 結(jié) 論

針對現(xiàn)代地下金屬礦山開采作業(yè)調(diào)度精細(xì)化與智能化管控新需求,以開采裝備為核心,以精益生產(chǎn)為目標(biāo),提出了面向短間隔控制的地下金屬礦山生產(chǎn)裝備智能調(diào)度新模式,對生產(chǎn)進度進行反饋閉環(huán),及時采取修正措施使進度偏差最小化,提高整體生產(chǎn)效率。 所得結(jié)論如下:

(1)生產(chǎn)調(diào)度管理是影響礦山生產(chǎn)效率的主要因素,在全面推進智能礦山建設(shè)的大趨勢下,實現(xiàn)與現(xiàn)代礦山技術(shù)裝備水平相匹配的生產(chǎn)調(diào)度管理模式非常重要。 礦山智能化建設(shè)不僅包括裝備改造和技術(shù)升級,也需要與之匹配的智能化管理體系。 在開采裝備主體和開采環(huán)境支撐的基礎(chǔ)上,構(gòu)建精細(xì)化的管控模式和智能化的決策支持方法,是實現(xiàn)地下金屬礦山開采裝備智能調(diào)度的核心要素。

(2)現(xiàn)代礦山生產(chǎn)條件下的調(diào)度面臨新形勢,需要實現(xiàn)生產(chǎn)過程的精細(xì)化管理、調(diào)度的快速響應(yīng)、生產(chǎn)任務(wù)的智能分配、礦石流的智能跟蹤、裝備的集群管控、調(diào)度過程的一體化管控等需求。 采用精益生產(chǎn)理論分析礦山開采效率的提升途徑,在此基礎(chǔ)上將短間隔控制方法引入開采裝備調(diào)度管控過程中,以短間隔控制方法、智能決策方法和智能管控平臺為支撐,形成任務(wù)分解—任務(wù)配置—運輸配置—作業(yè)指令—響應(yīng)修正—分析反饋的短間隔閉環(huán)調(diào)度框架。

(3)智能化決策支持方法是支撐短間隔快速決策與反饋的核心,以開采裝備的智能調(diào)度決策為目標(biāo),構(gòu)建包括裝備任務(wù)配置、礦石流控制、無軌裝備集群管控在內(nèi)的調(diào)度優(yōu)化模型算法庫。 通過對開采作業(yè)過程進行由全局到局部、由整體到細(xì)節(jié)逐級優(yōu)化,優(yōu)化算法間逐級遞進,相互關(guān)聯(lián),形成上承計劃、下接執(zhí)行的完整調(diào)度優(yōu)化鏈,彌補了依賴人工決策的不足,實現(xiàn)科學(xué)高效的調(diào)度管控。

(4)地下金屬礦調(diào)度是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程,短間隔智能調(diào)度體系盡管在示范應(yīng)用中取得階段性進展,但仍需要進行大量的優(yōu)化算法模型與現(xiàn)場應(yīng)用的驗證與迭代完善。