Обоснование решений по совершенствованию вентиляторных установок и подъемных машин на основе оценки энергоэффективности их работы в условиях реконструкции рудника «Молибден»

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Экономическая эффективность высокопроизводительных горных предприятий во многом определяется от обоснования режимов работы наиболее энергоемких машин и установок, каковыми являются вентиляторные установки и подъемные машины. Система вентиляции рудников не только обеспечивает безопасность, но и способствует оптимизации производственных процессов. Целью работы является анализ работы вентиляторных установок главного проветривания и подъемных установок рудника, а также разработка мероприятий по обеспечению рациональных режимов их работы с целью повышения энергоэффективности и снижения эксплуатационных затрат. В работе описаны методы расчета систем проветривания, включая аналитические, численные и методы моделирования, которые используются для обеспечения достаточного воздухообмена, удаления вредных газов и пыли, а также контроля температуры и влажности в подземных выработках. Выявлено, что вентиляторные установки работают неэффективно, с завышенным удельным расходом электроэнергии. В связи с этим предложены мероприятия по замене электродвигателей, что позволит снизить энергопотребление и эксплуатационные затраты. Расчеты показывают, что экономический эффект от замены двигателей составит 4,9 млн руб. На основе анализа реальных характеристик подъемных установок рудника проведен проверочный расчет мощности электродвигателей подъемных машин. Отмечено, что для повышения эффективности подъемных систем необходимо использовать современные многоканатные установки с уравновешенной конструкцией. Предложены меры по загрузке технологического оборудования, что позволит снизить удельный расход электроэнергии на добычу руды. Анализ данных за 8 лет показал обратную корреляцию между объемом добычи руды и удельным расходом электроэнергии. Увеличение производительности на 10–15 % снижает удельный расход энергии на 2–5 %. Исключение периодов низкой загрузки оборудования и внедрение автоматизированных систем управления позволят повысить эффективность установок в целом. Результаты исследования применимы для других горнодобывающих предприятий с аналогичными условиями эксплуатации, особенно при глубокой разработке месторождений.

Об авторах

Р. В. Клюев

Московский политехнический университет

Email: kluev-roman@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-3777-7203

Список литературы

  1. Баловцев С. В. Аэрологические риски высших рангов в угольных шахтах. Горные науки и технологии. 2022;7(4):310–319. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2022-08-18
  2. Пелипенко М. В., Баловцев С. В., Айнбиндер И. И. К вопросу комплексной оценки рисков аварий на рудниках. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2019;(11):180–192. https://doi.org/25018/0236-1493-2019-11-0-180-192
  3. Liu J., Ma Q., Wang W. et al. Risk level assessment and co prediction of underground mines for poisoning and asphyxiation accidents. Sustainability (Switzerland). 2022;14(24):16640. https://doi.org/10.3390/su142416640
  4. Brigida V. S., Zinchenko N. N. Methane release in drainage holes ahead of coal face. Journal of Mining Science. 2014;50:60–64. https://doi.org/10.1134/S1062739114010098
  5. Dzhioeva A. K., Brigida V. S. Spatial non-linearity of methane release dynamics in underground boreholes for sustainable mining. Journal of Mining Institute. 2020;245:522–530. https://doi.org/10.31897/PMI.2020.5.3
  6. Semin M., Kormshchikov D. Application of artificial intelligence in mine ventilation: a brief review. Frontiers in Artificial Intelligence. 2024;7:1402555. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1402555
  7. Du D., Lei W., Li X., Li Z. Research on simulation and optimization of complex ventilation system in multiple level of Shaxi copper mine. Journal of Applied Science and Engineering. 2024;27(10):3283–3293. https://doi.org/10.6180/jase.202410_27(10).0002
  8. Wang J., Xiao J., Xue Y. et al. Optimization of airflow distribution in mine ventilation networks using the modified sooty tern optimization algorithm. Mining, Metallurgy and Exploration. 2024;41(1):239–257. https://doi.org/10.1007/s42461-023-00895-y
  9. Семин М. А., Попов М. Д. Теоретический анализ влияния распределенных тепловых источников на устойчивость течения воздуха в наклонных горных выработках. Устойчивое развитие горных территорий. 2024;16;3(61):1374–1383. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2024-16-3-1374-1383
  10. Босиков И. И., Клюев Р. В., Силаев И. В., Стась Г. В. Комплексная оценка трудноформализуемых вентиляционно-технологических процессов на угольных шахтах. Устойчивое развитие горных территорий. 2023;15(3):516–527. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2023-15-3-516-527
  11. Li S., Huang Y., Qiu G. et al. Research and application of dust removal performance optimization of exhaust ventilation system in fully-mechanized excavation rock tunnel. Tunnelling and Underground Space Technology. 2025;155:106160. https://doi.org/10.1016/j.tust.2024.106160
  12. Chen J., Zhi Y. Experimental study on the dust control performance of rotating fog curtain under the perturbation of long-pressure and short-pumping ventilation. Scientific Reports. 2024;14(1):29844. https://doi.org/10.1038/s41598-024-81560-2
  13. Босиков И. И., Клюев Р. В., Майер А. В., Стась Г. В. Разработка метода анализа и оценки оптимального состояния аэрогазодинамических процессов на угольных шахтах. Устойчивое развитие горных территорий. 2022;14(1):97–106. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2022-14-1-97-106
  14. Валиев Н. Г., Голик В. И., Габараев О. З., Лебзин М. С. Алгоритм определения эффективности комбинирования технологий добычи металлов. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022;(11–2):52–62. https://doi.org/10.25018/0 236_1493_2022_112_0_52
  15. Nevskaya M. A., Raikhlin S. M., Chanysheva A. F. Assessment of energy efficiency projects at russian mining enterprises within the framework of sustainable development. Sustainability (Switzerland). 2024;16(17):7478. https://doi.org/10.3390/su16177478
  16. Петров В. Л., Кузнецов Н. М., Морозов И. Н. Управление спросом на электроэнергию в горнопромышленном секторе на основе интеллектуальных электроэнергетических систем. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022;(2):169–180. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_2_0_169
  17. Giraud L., Galy B. Fault tree analysis and risk mitigation strategies for mine hoists. Safety Science. 2018;110(Part A):222-234. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2018.08.010
  18. Klyuev R., Bosikov I., Gavrina O. et al. Improving the energy efficiency of technological equipment at mining enterprises. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021;1258:262-271. https://doi.org/10.1007/978-3-030-57450-5_24
  19. Shchemeleva Y. B., Sokolov A. A., Labazanova S. H. Development of hardware and a system for analyzing energy parameters based on simulation in SimInTech. Journal of Physics: Conference Series. 2022;012082. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2176/1/012082
  20. Pervuhin D. A., Trushnikov V. E., Abramkin S. E. et al. Development of methods to improve stability of underground structures operation. International Journal of Engineering, Transactions B: Applications. 2025;38(2):472–487. https://doi.org/10.5829/ije.2025.38.02b.20

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».