技术条件变化对露天矿境界影响研究

2020-05-22胥孝川顾晓薇刘德华王忠康王训洪

中国矿业 2020年5期

胥孝川，顾晓薇，刘德华，王青，王忠康，王训洪

(1.东北大学资源与土木工程学院，辽宁沈阳 110819；2.青海大柴旦矿业有限公司青龙沟金矿，青海海西州 817000)

影响露天矿优化设计的因素很多，主要包括经济因素、技术因素以及地质条件等[1]。其中，经济因素主要包括采矿成本、选矿成本、剥岩成本以及精矿售价等；技术因素包括矿石回采率、选矿回收率、废石混入率、精矿品位等；地质条件主要是指矿体赋存区域具有的断层、岩性、地表构筑物、河流等。关于经济因素的研究，主要集中在精矿价格变化趋势预测和对露天矿境界影响分析，以及成本变化对露天矿境界的影响上[2-4]。在技术因素的研究中，主要集中在选矿工艺方面，但研究方法很少考虑到露天矿境界设计[5]；另一方面，精矿品位的变化会直接影响到精矿价格，不能单独考虑一个因素不变，而调整另外一个因素。当前露天矿境界设计更多地集中在考虑解决实际工程地质问题上[6-8]。鉴于此，本文分别考虑回采率、选矿回收率和废石混入率在给定变化范围内对露天矿最终境界规模及效益的影响，以期为矿山生产决策提供指导性意见。

1 地表标高模型

地表标高模型是露天矿境界优化一个重要的输入数据，也是矿山优化的约束条件之一。根据地表地形等高线或者根据矿区测点标高可以建立地表标高三维模型。本文根据矿区实测地表地形等高线(图1)使用插值法建立地表标高模型[9](图2)。

图1 矿区地形等高线

Fig.1 Surface contours of mining area

图2 地表三维标高模型

Fig.2 The 3D model of surface

2 品位模型

品位模型是区分矿岩的基础，也是矿山经济效益计算的重要依据。可以根据钻孔取样数据，使用克里金法或者距离反比法等建立，也可以根据设计部门提供的矿岩界线以及不同矿体在不同立体空间的平均品位估算。本文采用后一种方法建立品位模型，其中75 m水平矿岩界限如图3所示，对应的品位模型如图4所示。

图3 75 m水平矿岩界线

Fig.3 Horizontal ore-body in 75 m

图4 75 m水平品位模型

Fig.4 Grade model in 75 m

从图3中可以看出，矿区在75 m水平有3条矿体，分别是Fe6、Fe7和Fe8，矿体平均品位为25%。图4中，品位模块的取值分别是25或者0；深色部分即品位为25%的模块，与图3基本一致。

3 台阶模型

露天矿台阶高度与矿山规模、设备规格以及开采选别性等有关，台阶坡面角与岩体稳定性有关。综合考虑矿山实际情况及设备选型等，设置台阶高度为15 m，台阶坡面角为50°，安全平台宽12 m，工作平台宽40 m。

4 境界优化

境界优化方法很多，包括浮锥排除法、图论法、最大网络流法等。本文采用浮锥排除法中的正锥排除法，优化原理可以参考文献[10]。露天矿境界优化的基本参数输入包括单位采矿成本、剥岩成本、选矿成本以及精矿售价等经济参数，同时还包括采矿回收率、选矿回收率以及废石混入率等技术参数。不同参数取值会不同程度地影响到露天矿最终境界的圈定，究竟什么样的取值范围对露天矿开采范围、矿岩量以及利润值影响较大或者较小，特别是技术参数对露天矿的影响直接决定了矿山生产工艺的改进方向和改进成本，进而影响到矿山经济效益。如果某个技术参数在较小范围变化，却能引起露天矿较大矿岩量及利润值变化，就说明可以在较小代价下，针对影响该技术参数的采矿工艺进行改进能获得较大效益。鉴于此，本文以本溪钢铁(集团)公司贾家堡铁矿为例，研究该矿山技术突破的瓶颈，寻求影响矿山经济效益的主要因素。该矿区主要有3条矿体，近似γ形分布(图3，分别以Fe6、Fe7和Fe8命名)，平均品位为25%。露天优化相关参数设置见表1。

表1 技术经济参数

表2 帮坡角设置

露天矿境界优化除了受地表标高约束外，还受到开采权限、地表受保护构筑物以及最终帮坡角的约束。根据地质调查报告以及稳定性分析，该露天矿在不同方位帮坡角设置见表2。

将表1和表2中的参数值称为基础数据，也就是基于当前市场行情和技术条件确定的最为合理的数据。基于上述参数设置，得到的优化结果见表3。

表3 基础境界优化结果

表3中原地矿石量和原地岩石量指的是在境界圈定范围内，真实赋存于地下的矿岩量，而采出矿石量和采出岩石量是指考虑了回采率和废石混入率后得到的矿岩量，也就是分别送往选矿厂和排土场的矿石量和岩石量。优化得到的最优境界(这里称为基础境界)的等高线图和三维实体图分别如图5和图6所示。

图5 基础境界等高线

Fig.5 Contour lines of the basic pit limit

图6 基础境界三维模型

Fig.6 3D model of the basic pit limit

从图5和图6可以看出，境界开采的范围为57.54 hm2(图5中圈中部分表示开采范围)，在境界底部形成两个采坑，最低开采深度为位于西北方向，为-75 m。

5 技术参数变化对露天矿境界影响分析

从露天境界优化的输入数据可以看出，决策露天矿境界的技术因素包括采矿回收率、选矿回收率以及废石混入率等。这里分别针对这三个技术因素分析不同技术条件下，最终境界变化的灵敏度以及变化特征。

5.1 采矿回收率对境界影响

资源开采过程中，由于技术原因、管理原因或者地质影响原因等，造成部分有价值的地质储量无法开采出来，或者是未能全部运出采场而造成损失，这部分损失占总储量的比例称为损失率，采出部分占总储量的比例则称为回采率。这里以表1中的回采率为基础数据，考虑回采率分别为91%、92%、93%、94%、(95%)、96%、97%、98%、99%时的最终境界优化结果见表4。

由表4可知，随着回采率增大(91%～99%)，境界盈利逐渐增大，相对于基础境界，当回采率降低4个百分点(91%)，利润值减小12%；当回采率提高4个百分点(99%)，利润值增加13%。回采率对矿岩量及开采范围的影响总体上呈现增长趋势，但存在波动，比如当回采率为92%时，境界内的矿岩量比回采率为93%时大，主要原因是浮锥排除法存在锥体间重叠问题。针对该问题，设置多级优化，以改善锥体重叠对境界的影响[11]。总体上看，当回采率降低4个百分点，采出矿石量减小8%；当回采率提高4个百分点，采出矿石量增加7%。

5.2 选矿回收率对境界影响

由于选矿技术以及入选矿石品位等原因，送往选矿厂的矿石中有用金属不能全部提取出来，这部分含有未提取出金属的矿石称为尾矿，排放到尾矿库，而提取出的金属占矿石中总金属的比例则称为选矿回收率。这里以表1中的回收率为基础数据，考虑回收率分别为76%、77%、78%、79%、(80%)、81%、 82%、 83%、 84%时的最终境界优化结果见表5。

由表5可知，随着选矿回收率的增大(76%～84%)，境界盈利逐渐增大，相对于基础境界，当回收率降低4个百分点(76%)，利润值减小47%；当回收率提高4个百分点(84%)，利润值增加59%。回收率对矿岩量及开采范围的影响总体上呈现增长趋势，但存在波动，比如当回收率为81%时，境界内的矿岩量要比回收率为82%时大，主要原因同回采率部分一样。总体上看，当回采率降低4个百分点，采出矿石量减小17%；当回采率提高4个百分点，采出矿石量增加16%。

表4 不同回采率条件下的境界优化结果

注：表中“最大开采深度”所对应的两个数据，表示两个采坑(图6)对应的深度

表5 不同回收率条件下的境界优化结果

5.3 废石混入率对境界影响

露天开采是以台阶的形式逐渐向外和向下扩展。一个台阶高度一般在10～15 m之间，一次爆破10～20 m，所以受矿山开采选别性影响，矿山在资源回采过程中难免会出现矿岩混合的情况。把每回采1 t矿石中混入的岩石量称为废石混入率。这里以表1中的废石混入率为基础数据，考虑混入率分别为2%、3%、4%、5%、(6%)、7%、8%、9%、10%时的最终境界优化结果见表6。

由表6可知，随着废石混入率的增大(2%～10%)，境界盈利逐渐减小，相对于基础境界，当废石混入率降低4个百分点(2%)，利润值增加了33%；当废石混入率提高4个百分点，利润值减少31%。废石混入率对矿岩量及开采范围的影响总体上呈现减小趋势，但同样存在波动，造成这一现象的原因同上述回采率分析的一样。总体上看，当废石混入率降低4个百分点，采出矿石量增加3%；当废石混入率提高4个百分点，采出矿石量减少8%。