某大型露天矿生产矿石品位优化及矿岩决策分析

李 迪

（1.长春黄金设计院有限公司；2.北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室）

地质品位对于任何一个矿床来说都至关重要，它直接影响企业的经济效益［1］。传统意义上的品位优化常常针对的是地质品位，评估的对象是整个矿床，其品位决策的精确性较为粗略。随着矿山生产，将产生大量炮孔岩粉数据，这些数据能够更为具体地体现矿石品位分布，大幅提高品位决策精度。

矿岩决策分析是基于生产品位的选别开采单元作为数据支撑。本研究提出的矿岩决策方案以利润最大化为目标，选别开采单元（selective mining unit，简称SMU）为对象，考虑矿石成本、影子价值及选厂能力等因素，对矿石从开采前、配矿及选矿等环节进行决策。最后以国内某大型露天钼矿为例探讨其应用。

1 理论基础

在露天矿中，选别开采单元对象为是指可选别开采的最小单元［2］。选别开采一般要求不同自然类型和工业品级的矿石，在矿床或矿体中呈带状分布、界线明显、具有一定的层位和连续性，其单层厚度符合最低可采厚度的要求［3］。

在生产阶段，选别开采单元的划分与生产炮孔的设计密切相关，具体形状大小各异。实际可选别开采的区域与块体模型所代表的区域不重合是生产台阶可采储量估算误差产生的主要原因之一。因此，在露天矿开采阶段，特殊区域要估计爆区分爆的可能性及模拟矿岩铲装过程才能正确估算可采储量。典型的露天矿生产品位的估算采用Voronoi图法，以炮孔影响面积进行线性加权估算。

Voronoi图法是假定每个炮孔品位的影响只能达到其相邻炮孔距离的一半，包围每个炮孔的多边形的边是该炮孔与相邻炮孔距离的中垂线。每个多边形内的品位就是该炮孔的矿石品位［4］。图1给出了一个典型的Voronoi图，构造原理是按照最临近炮孔原则，划分爆区为若干独立区域，而每个区域的品位属性由中心的炮孔点品位决定［5］。通过面积加权计算爆区的平均品位和矿量。

生产阶段选别开采单元相对复杂，受到以下3个因素的影响:地质因素、技术因素、经济因素。划分选别开采单元的流程如图2所示。

矿岩处理以利润最大化为目标，采用费用效益分析法计算生产费用与其相应的产出相比较，然后计算其净效益，反映在经济效率价格的计价机制下，这项经济活动在宏观资源配置方面的经济合理性程度。用单位效益来表明，在效益价格条件下，每单位产出中效益超过费用的数额，可以表示如下［6］。

（1）单位矿石价值B。

式中，gMo为钼出矿品位，%；εMo为钼回收率，%；ρ为损失率，%；γ为贫化率，%；KMo为钼精矿含钼售价，元/t。

（2）单位矿石综合成本Cz。

式中，T为税费，元/t；Cm为单位矿石采矿成本，元/t；Cp为单位矿石选矿成本，元/t；F为单位矿石费用，元/t。

通过分析矿石的产值和成本，对单位矿石是运往选场有利还是运往废石堆有利进行技术经济比较，选取最有利者，即盈利最大，或亏损最小。

2 矿岩决策的设计思路

（1）开采前决策。假定该区域已被揭露，决策是否开采，其边际收益应满足条件:开采盈利=不开采盈利；如果该区域予以开采，则其盈利=收益-成本；如果该块段不予以开采，则其盈利=0；如果满足条件:收益-成本>0，则应将其作为矿石开采，否则不予开采。

（2）开采后决策。如果一个区域不满足开采盈利条件，但采矿工艺要求必须予以开采，也就是必须将该区域矿岩运往选厂、废石堆或储矿堆，处理矿石的盈利为正值或者“盈利”的绝对值<当作废石处理的费用；则应运往选厂或储矿堆堆存，反之，则应做为废石处理。

（3）选矿厂生产能力约束。一般情况下，采场按照开采量支付费用，无论是运输岩石还是运输矿石，都需要花费几乎相同的运输、剥离、铲装成本。由于选厂的设计生产能力固定，为达到预期的经济目标，必然需要对入选品位进行控制。假设所有爆区都符合盈利条件，必须舍弃低盈利的爆堆进行堆存，当选矿能力盈余的时候才能加以利用。

综合考虑上述因素，就能对某一区域简单、迅速、有效地评价经济价值，并可及时对是否开采及开采后进选厂还是作为废石运往废石堆厂做出正确决策，从而可以避免矿山生产的盲目性，确保矿山企业的经济效益最大化。

基于以上分析，爆堆的处理决策如图3所示。

3 工程应用

本课题以国内某大型露天钼矿为工程背景研究，该矿区采矿权面积为4.6 km2，开采深度为640~0 m标高，为目前国内最大单一钼矿床。矿区最主要的I号矿体工业矿钼资源矿量为79 504.75万t，金属量为717 662.90 t，平均品位为0.090%。针对资源特点，采用露天开采方式，以15 m为台阶高度进行分层剥离。这里以495~510 m台阶第21次爆区为例进行研究。

3.1 采矿模型的建立

采矿模型是选别开采单元品位计算的基础。通过利用生产勘探炮孔化验数据建立爆破数据库，建立爆区实体模型，并利用爆区炮孔岩粉化验数据对爆区块体进行品位估值，从而建立满足矿山生产需要的采矿模型，作为选别开采单元的数据支撑。

爆破数据库的建立过程与地质数据库的建立大体相同，将相关的文件按照数据表结构格式整理好后导入数据库。爆破数据库建立后，利用图形显示系统，在三维空间内显示炮孔数据，如品位、孔编号等，也可实现对数据的编辑、查询、更新及钻孔三维可视化显示等操作，如图4所示。

爆破数据库建立后，就可以利用炮孔信息建立爆区实体模型。在实际生产中，各个爆区的顶部地表都是凹凸不平的。因此利用爆区炮孔孔口、底部坐标及爆区范围边界线来创建爆区实体，更能真实的反应爆区的实际情况。利用转换后的点文件创建爆区顶部、底部的实体DTM，同时利用爆区边界线修剪爆区顶、底部实体DTM，最后连接成实体3DM，最终形成的爆区实体，如图5所示。

Voronoi图估算方法按照临近原则计算炮孔的影响区域，按面积加权计算平均品位，计算结果相对科学准确，且估算程序简单易操作。采用3DMine软件相关程序，将岩粉数据库和爆破边界线调入后，可直接进行爆区的相关运算和显示，见图6。

随后，根据SMU划分原则将该爆区进行划分。

3.2 矿岩决策分析的实现

基于以上计算和分析，实现矿岩决策管理软件的开发，旨在让用户能对已经完成钻探、取样、化验及完成矿石质量品位计算的爆区进行迅速决策，一方面满足选厂的配矿要求，另一方面达到资源的最大利用，最终实现资源的最优化处置。基于以上建立的经济数学模型及决策流程图，选择VC++作为开发工具，开发了适合矿山生产技术管理人员操作的级差品位管理计算软件，实现交互式的快速计算及处理决策，界面设计如图7所示。该管理软件实现以下2点功能:设计成本参数、技术参数及初始参数输入，用户可根据市场因素和生产技术条件实时修改，完成各个情况的计算并决策；计算单位矿石产值，系统自动完成对该爆区的产值和成本比较，提供矿石处理决策方案。

4 结论

（1）矿岩决策分析以利润最大化为目标对矿山进行决策处理，具有一定经济效用。

（2）采用Voronoi图法计算生产品位，数据密度大，计算精度相对提高。

（3）以选别开采单元为单位进行矿岩决策分析，并开发相关程序，该方案使用相对便捷。