章 林 代碧波，3 王运敏 牟英杰

（1.中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司，安徽马鞍山，243004；2.金属矿山安全与健康国家重点实验室，安徽马鞍山，243004；3.东北大学资源与土木工程学院，辽宁沈阳，110819；4.包钢集团矿山研究院，内蒙古包头，014010）

生产规模是露天开采的一个重要参数，它直接 关系到矿山的投资、生产成本及经济效益，必须详细论证，慎重选择。但是，合理生产规模的确定受矿区资源条件、开采技术条件、外部经济条件等多方面因素综合影响，是一个复杂的矿山系统工程问题［1］。目前，国内外露天矿生产规模的确定及优化方法主要有以下几种：①技术确定，主要有矿山工程延深速度法、工作面可布置设备数等；②技术经济确定，主要有按经济合理服务年限、盈亏平衡分析等；③综合分析确定，主要有模糊数学综合评判法、灰色多目标决策、层次分析法等［2］。本研究将生产规模与露天境界优化相结合，借助Whittle系统平台，首先对露天开采境界进行动态经济优化，确定最优的露天境界，在该境界的基础上进行规模优化及生产进度编排［3-5］，即确定最优的矿岩总量后，再确定最优生产规模和生产过程。

1 露天矿境界经济动态优化

采用经济动态评估方法，综合考虑了矿床品位、资金时间价值、矿产品售价、开采成本等多种可变因素的影响，利用Whittle软件对露天开采境界进行优化设计。Whittle软件对露天矿山进行境界优化主要包括以下3个步骤：①构建矿床地质模型并进行参数赋值；②确定边坡角；③构建经济模型，通过调整产品售价、开采成本等市场经济敏感性因素生成多个露天开采境界，根据矿山的动态经济指标确定最优的开采境界［6-8］。

1.1 矿床地质模型

矿床地质模型包括实体模型和品位块段模型，由其他三维可视化矿业软件如Surpac、Datamine、Dimine等创建，再导入至Whittle中，Whittle的矿床模型为单元块模型，有2种形式，一种是Block model，另一种是Parcel model，如图1所示。Block model为矿床模型的基本块，Parcel model属于Block model的子块，每个Block model可划分成8个Parcel model子块。Parcel model可提高计算精度，增加开采操作的灵活性、降低贫化损失率。

1.2 边坡角设定

边坡角通过2种方式设定，一种按岩性设定，在创建矿床地质模型时通过设置岩性标识参数确定不同的岩性区域，然后在矿床地质模型范围内根据不同岩性区域设置不同的边坡角；另一种是按区域方位设定，先通过矿区岩体构造、岩层等分布情况对不同区域的边坡角分别进行计算，然后根据不同的区域方位范围设置相应的边坡角参数。

1.3 经济模型

露天境界的优化最终由经济模型中的参数指标综合确定。经济模型参数主要包括地质参数、采选技术经济指标以及财务指标等。经济模型结构见图2所示。

经济模型中各项指标的选取直接影响露天境界的尺寸。因此，需对参数进行敏感性分析，根据参数随市场环境的变化生成系列境界。通常，矿产品的市场价格对露天开采境界的敏感性最强。因此，在大型露天矿山境界优化研究中，往往采用调节矿产品价格来生成系列境界。

2 生产规模的Milawa优化

露天境界初步优化完成后，将进行生产规模的优化和进度计划编排。Whittle生产规模优化和生产进度编制分为净现值最优算法、净现值最差算法和Milawa算法。净现值最优算法，矿山前期大量采矿，采出矿石品位高，生产剥采比低，经济效果好，但该方法一味追求经济指标，生产极不稳定，设备效能难以发挥，容易造成剥离欠账，甚至采死，在实际生产中是不现实的。净现值最差算法基本上可以保障生产的稳定，但矿山的效益难以发挥。Milawa优化算法是Whittle具有独特的排产自动优化算法，该算法以采剥总量均衡、设备效能最大发挥为基础，综合考虑了矿床品位、矿石价格、开采成本、基建投资以及资金的时间价值等可变因素对生产规模的影响，先计算出不同境界方案下的矿山动态经济指标，然后模拟矿山经济运营情况，最终从技术经济角度设计出矿山最优采剥顺序和生产规模［9-11］。

3 应用实例

3.1 工程概况

东介勒格勒矿区位于白云鄂博铁矿区主、东、西矿外围，铁矿体赋存于哈拉霍疙特岩组上部白云岩中，白云岩呈层状产出，分布稳定，在白云岩层间，生成较大的铁矿体呈层状、透镜状，与白云岩产状一致平行出现，具沉积变质特征。矿体东西长3.2 km，南北宽1.0 km，走向为70°～80°，倾向340°～320°，倾角较陡为70°～84°，顶底板以白云岩为主，岩体结构以块状结构为主，致密坚硬颇耐风化。近地表部分唯云母岩片理发育，部分矽质板岩节理发育，工程地质条件简单。

3.2 矿床资源模型

矿床资源模型是露天境界和生产规模优化的基础。矿床资源模型利用Surpac软件建立，主要步骤包括建立地质数据库、矿体实体模型和块段模型。地质数据库包含钻孔孔口、测斜、样品分析、岩性以及工程地质参数等数据。根据矿山地质数据库创建钻孔三维模型（见图3），进行地质解析，然后建立表示矿体三维实体模型，最后根据地质数据库和矿体三维实体模型，通过地质统计学方法，对矿床品位、岩性等地质属性进行克里格插值，建立东介勒格勒矿床的品位块段模型（见图4）。

3.3 露天境界优化

根据Surpac建立的品位块段模型，在Whittle中设定块段模型尺寸，该尺寸至少能包含矿床品位模型范围，然后根据采矿单元尺寸确定Block块的大小，并进一步细分成Parcel model块，生成空块模型。再将矿床品位块段模型、地表模型作为约束条件，同时设置矿产品价格变化函数、生产成本变化函数以及台阶高度等相关动态的经济指标和设计参数，最后在Whittle中最终生成一系列的开采境界。

3.3.1 经济参数的选取

露天境界优化经济参数取自于地质报告、选矿试验指标以及矿山的实际情况，见表1。

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3.3.2 边坡参数的确定

根据工程地质条件，将东介勒格勒矿境界分区域选取不同的边坡角（表2）。

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3.3.3 露天境界优化结果

基准产品价格为4.35元/百分比单位品位，按照产品价格影响因子0.2～2.0进行优化，步长为0.2，生成不同产品价格下的露天境界，见表3和图5所示。

3.4 生产规模优化

对露天优化境界中的矿石产量分3种情况确定矿山生产规模，分别为净现值最优、净现值最差、 Milawa算法（采剥均衡，设备能力充分发挥），分别确定矿山每年的生产规模以及矿山收益指标，见表4 所示。

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从表4可以看出，3种方法优化的生产规模大部分时间为130万t/a，其中净现值最优方法片面追求矿山效益最大化，生产剥采比不稳定，这在生产实践中往往是不符合实际的。净现值最差方法的生产规模、生产剥采比基本比较稳定，生产规模同样为130万t/a，但净现值较低，没有实现矿山效益最大化。按照采剥总量均衡、设备能力充分发挥的原则，采用Milawa生产规模优化，确定矿山每年的生产规模及收益指标情况见表5所示。

Milawa生产规模优化后，生产规模和生产剥采比基本保持稳定，但经济指标仍不理想，说明在当前的市场经济情况下，矿山开采的经济风险很大。

4 结论

Whittle软件平台可根据技术经济参数，快速生成高质量批量的露天境界，从而选择出最优境界，并计算不同境界方案下的矿山动态经济指标，设计出矿山最优生产规模和采剥顺序，以适应市场条件的变化。通过该方法，确定出包钢白云鄂博东介勒格勒铁矿最优生产规模为130万t/a，但在当前的市场环境下，矿床开发的总净现值为24 415.67万元，投资收益率为7.58%，矿山开采的经济风险很大，为矿山的决策提供了指导。

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