В журнале «Глобус» № 3 (26), август 2020 года, мною был представлен анализ влияния изменчивости характеристик руды на рентабельность горного производства и технологических процессов. В результате изменчивости качественных характеристик подаваемой на переработку руды она может не соответствовать технологическим параметрам обогатительной фабрики. Даже на оснащённых по последнему слову техники обогатительных фабриках может происходить постоянное отставание оптимальных технологических параметров от характеристик подаваемых на переработку руд. К моменту проведения настройки технологических параметров характеристики руд могут уже измениться, что приведёт к снижению производительности фабрики, ухудшению параметров извлечения и увеличению затрат, связанных с электропотреблением и повышением расхода реагентов.
Также некорректное определение качественной изменчивости руд может стать причиной ошибок при проектировании технологических процессов обогатительной фабрики и определении производительности технологического оборудования. Например, проектирование цикла измельчения руд по усреднённому показателю крепости может привести к переоценке объёмов капитальных вложений и снижению чистой прибыли в первые годы реализации проекта, если крепость руды, добываемой и подаваемой на переработку на ранних стадиях горного производства, окажется ниже средних показателей, определённых на весь срок эксплуатации рудника. Соответственно, если крепость руды, добываемой и подаваемой на переработку в последующие годы, окажется выше средних показателей, возникает риск невыполнения целевых производственных показателей. Оптимальные проектные параметры и производительность технологической цепочки в значительной степени зависят от определения параметров измельчения для каждой партии руды до начала добычных работ.
Картирование изменчивости технологических характеристик руд можно выполнить посредством реализации хорошо спроектированной программы технологических испытаний, проведённой совместно с программами геологического и геотехнического картирования надлежащего уровня качества. Анализ данных, полученных в рамках реализации подобных программ, можно выполнить с использованием современных инструментов анализа и обработки данных с последующим созданием точных прогнозных моделей с учётом широкого спектра характеристик измельчения руд и параметров извлечения полезных компонентов. Полученные прогнозные алгоритмы можно внести в ресурсную блочную модель для создания полных трёхмерных баз данных с характеристиками руд. По сравнению с применением усреднённых значений высокий уровень детализации расчётных показателей обеспечивает оптимизацию извлечения полезных компонентов и затрат с учетом изменчивости руд.
В прошлом оптимизация горнодобывающих проектов и определение параметров текущих производственных процессов основывались почти исключительно на содержании полезных компонентов, представляющих основной экономический интерес (например, медь и золото на порфировых месторождениях), а также на визуальном определении типов руд. Технологическая классификация руд выполнялась в довольно широком диапазоне, например, «твёрдые» или «мягкие» руды; или флотационные характеристики «окисленных», «сульфидных» или «смешанных» руд, и т. д. Несмотря на старания геологов, подобная классификация, как правило, была довольно неточной, поскольку визуальный анализ керновых проб является, по сути, качественной, а не количественной оценкой. Большинство целевых полезных компонентов и элементов встречаются в микроскопических масштабах или в таких малых количествах, что точная оценка их содержаний в породных массивах не может быть выполнена посредством визуального анализа поверхности керновых проб.
Геометаллургические модели обеспечивают точность и достоверность количественной оценки свойств руд, так как они объединяют в себе все имеющиеся данные, такие как результаты геохимического анализа, гиперспектрального анализа минералов, значения плотности и результаты
геотехнического анализа. Это позволяет произвести оценку каждого рудного блока в модели в соответствии с его поведением в производственной цепочке. Производственная цепочка включает взрывные работы, складирование, дробление, измельчение, извлечение (например, в результате флотации, выщелачивания, магнитной сепарации) и размещение хвостов. В частности, экономические показатели при разработке двух рудных блоков с одинаковыми содержаниями меди могут отличаться, если учитывать различия в свойствах руд, проявляющиеся в процессах добычи и переработки.
Геометаллургическая модель позволяет каждому блоку модели присвоить значение стоимости отработки и переработки руды на каждом этапе производственной цепочки. Кроме того, появляется возможность оценить доход от каждого блока на основании извлечения полезных компонентов. В этих расчётах можно учитывать дополнительные доходы, возникающие в связи с высоким качеством конечной продукции, а также штрафы, возникающие в связи со снижением качества конечной продукции или наличия примесей. При наличии возможности реализации альтернативных технологических схем можно выполнить расчёт различных идентификаторов доходности для соответствующих схем.
Ценностно-ориентированное планирование обеспечивает внедрение экономических показателей в процессы принятия решений при планировании горных работ посредством определения идентификаторов доходности (маржа между общим доходом и общими затратами) по отдельным блокам в блочной модели. При проектировании и планировании горных работ идентификаторы доходности обеспечивают:
— стратегическую оптимизацию проекта, включая оптимизацию производительности (в масштабах проекта) и принятие стратегических решений в отношении бортового содержания;
— долгосрочное проектирование, планирование и построение календарного графика горных работ;
— построение краткосрочного календарного графика горных работ, выполнение мероприятий по контролю содержаний и шихтовке руды.
Простым способом реализации методики ценностно-ориентированного планирования является оптимизация и календарное планирование горных работ с учётом идентификаторов доходности рудных блоков в геометаллургической модели, именно они подлежат оптимизации, а не только содержания в рудных блоках. Подобный подход позволяет полностью учитывать себестоимость добычи и переработки различных типов руды и эффективно использовать более высокие показатели извлечения полезных компонентов или повысить качественные показатели конечной продукции. Разделение на руду и пустую породу, определение бортовых содержаний для добычи и переработки основываются на ценностно-ориентированном планировании с учётом доходности блоков, аналогично определению порядка отработки и переработки рудных блоков. Данная методика позволяет варьировать бортовые содержания, так как понятие «руда» теперь определяется всеми экономическими показателями проекта. Более современной методикой является расчёт идентификаторов доходности применительно к узким местам технологического процесса. Это позволяет выполнить расчёт удельной стоимости каждого рудного блока за час работы технологического передела, представляющего собой узкое место в технологическом процессе, что увеличивает точность оптимизации. Подобный подход позволяет выявлять узкие места в технологической цепочке и отдавать приоритет переработке наиболее ценных материалов в таких местах для максимального увеличения чистой приведённой стоимости проекта и минимального дисконтирования свободных денежных потоков.
Геометаллургическая модель обеспечивает точность данных для определения узких мест технологического процесса. Детальная оценка технологических характеристик руд в блоках повышает точность ценностно-ориентированного планирования.
Например, узкими местами могут быть циклы измельчения. В таких случаях для ценностно-ориентированного планирования используется идентификатор доходности «доллар США/час работы фабрики» или чистая прибыль за час работы фабрики (NMR). Блок с NMR100 обеспечивает маржу в размере 100 долл. США за каждый час измельчения, что вдвое больше, чем блок с NMR50. По результатам ценностно-ориентированного планирования блок с показателем NMR100 всегда будет иметь приоритет переработки относительно блока NMR50 в узких местах технологической цепи.
Ценностно-ориентированное планирование можно реализовать для открытых горных работ посредством использования геометаллургических моделей, алгоритмов для оптимизации открытых горных работ (например, алгоритм Лерча — Гроссмана) и различных современных программ для планирования горных работ. Для подземных горных работ вместо алгоритмов оптимизации ОГР применяется программное обеспечение для оптимизации очистных пространств. В календарных планах добычных работ обычно предусматривается складирование руды и использование одного или нескольких рудных складов для обеспечения соответствующего шихтования. Подачу руды со складов можно регулировать в календарных планах горных работ, что позволяет нивелировать изменчивость характеристик руд, подаваемых на переработку, и обеспечить устойчивые технологические показатели.
Для горнодобывающих проектов, в рамках которых рассматривается ряд технологических схем переработки руды (например, кучное выщелачивание, выщелачивание из отвалов и флотация для разработки медных месторождений), в блочной модели можно предусмотреть идентификаторы по каждому сценарию переработки, что на стадии проектирования обеспечивает большую гибкость при оценке различных стратегий переработки. Данный подход позволяет анализировать комбинированные технологические схемы и оценить экономический эффект от перенаправления руды на альтернативные линии переработки или от складирования при возникновении проблемных этапов.
Ценностно-ориентированное планирование также может применяться для стратегической оптимизации в масштабах всего горнодобывающего проекта. Основной целью стратегической оптимизации является объединение значимых для бизнеса сценариев (неизвестных или неконтролируемых переменных) и вариантов (решений или контролируемых переменных), начиная от руд в целике и заканчивая товарной продукцией, включая все промежуточные этапы [Калер и Холл, 2016].
Ценностно-ориентированное планирование и стратегическая оптимизация могут также применяться с использованием общепринятых в отрасли блочных моделей с геологическими доменами и усреднёнными параметрами переработки руд. Однако использование геометаллургической модели в качестве вводных данных для комплексного планирования и стратегической оптимизации позволяет в значительной степени повысить точность и достоверность этих данных.
www.amcconsultants.com/ru
Список литературы:
1. Доклад Д. Б. Калера и Б. И. Холла по теме «Принятие стратегических решений при комплексной оптимизации горнодобывающих проектов с помощью гибких оценочных моделей» на конференции Project Evaluation в 2016 г., в Мельбурне (Австралия), от имени Австрало-Азиатского института горного дела и металлургии. (Kahler DB and Hall BE, 2016. Strategic Decision Making in Mining — Business Optimisation Using Flexible Evaluation Models.)
