Многокритериальный выбор модели автосамосвала при освоении запасов глубоких горизонтов
К.В. Бурмистров, Н.А. Осинцев, А.Н. Рахмангулов, С.Е. Гавришев
Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Российская Федерация
Горная Промышленность №5S/ 2025 стр. 36-42
Резюме: Количество и сложность технических, технологических, организационных, социально-экономических, экологических и других задач, связанных с эксплуатацией автосамосвалов на карьерах, значительно увеличивается при освоении запасов глубоких горизонтов и переходе на комбинированный способ разработки рудных месторождений. Эффективность работы транспортной системы в таких условиях зависит от множества различных факторов. Современные многокритериальные методы Multi-Criteria Decision-Making – (MCDM) позволяют учесть влияние этих факторов с высокой точностью. Цель работы – разработка методики выбора модели автосамосвала на основе использования многокритериального анализа. Методология исследования включает анализ актуальных моделей автосамосвалов для открытых и подземных горных работ, разработку методики выбора модели автосамосвала на основе многокритериальных методов принятия решений. Предлагаемая методика выбора модели автосамосвала учитывает большинство известных факторов, позволяет количественно оценить их влияние, рассчитать вес соответствующих критериев, комплексно сравнить модели автосамосвалов. Выполненные расчёты с использованием комбинированного многокритериального BWM-CRADIS метода на примере одного из горнодобывающих предприятий Уральского региона позволили определить модель автосамосвала, которая наиболее соответствует производимым на предприятии преобразованиям в транспортной системе.
Ключевые слова: глубокие карьеры, модель автосамосвала, многокритериальные методы, система критериев, выбор автосамосвала
Благодарности: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда №23-11-00164 https://rscf.ru/project/23-11-00164
Для цитирования: Бурмистров К.В., Осинцев Н.А., Рахмангулов А.Н., Гавришев С.Е. Многокритериальный выбор модели автосамосвала при освоении запасов глубоких горизонтов. Горная промышленность. 2025;(5S):36–42. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-5S-36-42
Информация о статье
Поступила в редакцию: 25.08.2025
Поступила после рецензирования: 06.10.2025
Принята к публикации: 16.10.2025
Информация об авторах
Бурмистров Константин Владимирович – доктор технических наук, доцент, профессор кафедры разработки месторождений полезных ископаемых, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Осинцев Никита Анатольевич – доктор технических наук, доцент, профессор кафедры логистики и управления транспортными системами, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0003-1168-6725; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Рахмангулов Александр Нельевич – доктор технических наук, доцент, профессор кафедры логистики и управления транспортными системами, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0001-7862-4743; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Гавришев Сергей Евгеньевич – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой разработки месторождений полезных ископаемых, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, г. Магнитогорск, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0001-8594-8463; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Введение
В настоящее время основной объём перевозок горной массы на карьерах при открытом и комбинированном способах разработки осуществляется автосамосвалами. От выбранной модели карьерного автосамосвала зависит возможная провозная способность карьерных транспортных коммуникаций, достижение плановой производительности рудника, а также, во многом, затраты на разработку месторождения. Несмотря на различные ограничения, с которыми столкнулась горнодобывающая отрасль нашей страны в последние годы, разнообразие эксплуатируемых на карьерах моделей автосамосвалов остаётся достаточно широким.
Помимо большого разнообразия производителей карьерных самосвалов и широкого модельного ряда, имеются альтернативы выбора моделей самосвала с различными силовыми установками: дизельными, дизель-электрическими [1], электрическими [2], газовыми [3], водородными [4], отличающимися не только стоимостью, но и техническими характеристиками [5]. Также на горных предприятиях имеется возможность использовать автопоезда [6] и полностью автономные самосвалы [7; 8] для транспортирования горной массы. Поэтому выбор модели автосамосвалов для конкретных условий эксплуатации глубоких карьеров является сложной многофакторной задачей, для решения которой целесообразно применение многокритериальных моделей и методов принятия решений – Multi-Criteria Decision-Making (MCDM).
В научной литературе MCDM использовались для выбора самосвалов в условиях открытых и подземных горных работ. Для выбора карьерных самосвалов на открытых горных работах использовались методы AHP [9] и ELECTRE III [10]. Оценка самосвалов для перевозки руды из шахты выполнялась на основе комбинации методов WPM, ELECTRE I, PROMETHEE II [11]. В условиях недостатка точных данных для оценки моделей карьерных автосамосвалов многокритериальные методы комбинировались с теорией нечётких множеств, например AHP-Fuzzy WSM [12] и Fuzzy TOPSIS [13]. Вместе с тем анализ литературы выявил пробелы в исследованиях, посвящённых комплексной оценке выбора моделей автосамосвалов при освоении запасов глубоких горизонтов месторождений, которые должны учитывать технические, технологические, геологические (природные), организационные, экономические и экологические факторы, а также мнения различных стейкоходгеров, участвующих в принятии решений при планировании и эксплуатации самосвалов.
Ранее авторами настоящей статьи была разработана методика и выполнены исследования по систематизации и ранжированию основных критериев выбора карьерных автосамосвалов [14]. Предложенный в данном исследовании подход к выбору модели автосамосвала для карьера имеет два основных отличия от традиционного технико-экономического сравнения вариантов: в традиционном методе экономические критерии имеют наивысший приоритет, а социальные и экологические показатели вариантов рассматриваются как ограничения; кроме того, рассматривается ограниченное количество технических и технологических критериев, при этом набор таких критериев в каждом конкретном случае носит субъективный характер. Предложенная универсальная система критериев и методика разработки и корректировки такой системы учитывает все известные критерии и факторы, определяющие выбор модели автосамосвала для карьера Кроме того использование обоснованных в статье рангов критериев позволяет минимизировать влияние субъективного фактора при оценке и выборе моделей автосамосвалов. Выбранная модель автосамосвала должна не только рационально сочетаться с принятым выемочно-погрузочным оборудованием, но и обеспечивать достижение проектной производительности карьера с учётом экономических, экологических и социальных требований и ограничений. В настоящей статье проанализированы основные производители и модельный ряд карьерных автосамосвалов, приведен пример расчёта для выбора модели карьерного автосамосвала для горнодобывающего предприятия по разработанной методике.
Материалы и методы
Для формирования базы возможных альтернатив выбора модели автосамосвала было рассмотрено более 25 производителей самосвалов из разных стран мира (Россия, Беларусь, Китай, США, Япония, Германия и др.). Установлено, что диапазон грузоподъёмности выпускаемых в настоящее время моделей карьерных автосамосвалов – от 20 до 400 т, подземных автосамосвалов – от 5 до 65 т. Проанализированы данные по 98 моделям выпускаемых и тестируемых карьерных автосамосвалов и 50 автосамосвалам для подземных горных работ. Все рассматриваемые карьерные самосвалы были разделены на 5 классов по грузоподъёмности: до 40 т – 18 моделей (18,3%), 40–50 т – 20 моделей (20,4%), 50–100 т – 27 моделей (27,6%), 100–180 т – 12 моделей (12,2%) и свыше 180 т – 21 модель (21,5%); подземные автосамосвалы – на 3 класса: до 20 т – 23 модели (46%), 20–40 т – 14 моделей (28%), более 40 т – 13 моделей (24%). При этом ни один из рассматриваемых производителей не производит самосвалы всех классов. В четырех классах одновременно представлено 4 производителя; в трех классах – 5 производителей; в двух классах – 4 производителя и в одном классе – 8 производителей самосвалов (рис. 1).
Рис. 1 Модельный ряд автосамосвалов для горных работ
Fig. 1 A range of dump truck models for mining operations
При комбинированном способе разработки карьерные автосамосвалы широко используются для доставки руды от перегрузочного пункта в карьере до мест переработки сырья. Количество возможных альтернатив карьерных самосвалов превышает количество альтернатив для подземных горных работ почти в два раза. Поэтому далее основное внимание в исследованиях уделялось выбору модели карьерного автосамосвала для заданных условий разработки месторождений.
Методика выбора моделей карьерного автосамосвала с использованием MCDM включает четыре основных этапа. Общая схема методики представлена на рис. 2.
Рис. 2 Алгоритм методики выбора моделей карьерных автосамосвалов с использованием MCDM
Fig. 2 An algorithm for selecting models of mining dump trucks using MCDM
Этап 1. Подготовка исходных данных для оценки моделей карьерных автосамосвалов. В качестве исходных данных учитываются горнотехнические условия ведения горных работ (глубина карьера, расстояние транспортирования вскрышных пород и полезных ископаемых, годовые объёмы транспортирования горных пород, требуемые уклоны съездов), природно-экологические условия расположения и эксплуатации предприятия, наличие средств механизации для выемочно-погрузочных работ.
Этап 2. Формирование списка моделей карьерных автосамосвалов для конкретной горнотехнической системы. При формировании списка возможных моделей учитываются доступность к приобретению и последующему обслуживанию автосамосвала, сочетаемость геометрических ёмкостей кузова автосамосвала и ковша выемочно-погрузочного оборудования
Этап 3. Обоснование критериев выбора карьерных автосамосвалов и определение веса критериев. Для оценки предлагается использовать универсальный комплекс критериев, предложенный в работе [14]. Все критерии разделены на три уровня и учитывают технические, технологические, природные и экологические, экономические и организационные факторы выбора автосамосвалов: уровень 1 (стратегический) – критерии, определяющие финансовые показатели и репутацию компании, учитывают аспекты стратегического управления горнодобывающим предприятием; уровень 2 (конструктивный) – критерии, используемые при принятии решений при проектировании и планировании горных работ; уровень 3 (оптимизационный) – критерии, непосредственно связанные с процессом эксплуатации и обслуживания автосамосвалов в карьере. Определение веса критериев для каждого уровня выполняется с использованием многокритериальных методов, например, AHP, ANP, BWM, DEMATEL, FUCOM [15].
Этап 4. Ранжирование моделей автосамосвалов для карьера с использованием многокритериальных методов принятия решений. Выбор модели карьерного автосамосвала основан на формировании матрицы принятия решения, которая имеет следующий вид:
где M = {M1, M2 ...Mm} – модели карьерных автосамосвалов; m – количество моделей; C = {C1, C2 ...Cn} – критерии выбора моделей карьерных автосамосвалов; n – количество критериев; w = {w1, w2 ...wn} – вес критериев; xij – соответственно оценочная величина i-й модели по j-му критерию C. Необходимо выбрать конкретные многокритериальные методы, которые различаются алгоритмами агрегации данных, точностью результатов и трудоёмкостью вычислений.
Наиболее распространёнными методами ранжирования являются TOPSIS, PROMETHEE, ELECTRE, VIKOR, MABAC, MARCOS, CRADIS и др. [15]. Оценка моделей карьерных автосамосвалов выполнятся для каждого уровня управления
горнодобывающим предприятием и учитывает влияние как глобальных факторов, так и специфических условий эксплуатации автосамосвалов на конкретном предприятии.
Оценка экономической эффективности при выборе принятой модели автосамосвала для конкретных условий функционирования карьера базируется на расчёте капитальных и эксплуатационных затрат для моделей автосамосвалов, имеющих наиболее высокие ранги. Окончательное решение принимается для модели, характеризующейся наилучшими экономическими показателями.
Результаты
Выбор моделей карьерных автосамосвалов выполнялся на примере одного из горнодобывающих предприятий Уральского региона в период происходящего технического перевооружения. На предприятии было рассмотрено четыре модели автосамосвалов, которые соответствуют существующим условиям эксплуатации карьера: 1. TONLY TLD65; 2. SANY SKT 90S; 3. БелАЗ 7540; 4. SANY SKT105Ега. Оценка моделей выполнялась с использованием комплекса критериев, предложенных в работе [14]: на стратегическом уровне для оценки используются 13 критериев, на конструктивном – 18, на оптимизационном – 15. В состав экспертной группы вошли руководители и специалисты различных горнодобывающих предприятий (директора, руководители отделов, главные специалисты, механики, мастера участков), а также специалисты специализированных проектных и научно-исследовательских организаций.
Для оценки весов критериев использован «Лучший худший метод» (Best Worst Method – BWM) [16]. Основная идея метода основана на выборе «лучшего» и «худшего» критериев оценки исследуемого объекта и последующее парное сравнение каждого из них со всеми остальными критериями оценки. Определение веса всех критериев выполнялось путём решения задачи максимального минимума и расчёта коэффициента несогласованности и оценки достоверности сравнений.
В табл. 1 представлены результаты, являющиеся исходными данными для формирования матрицы принятия решений.
Таблица 1 Исходные данные для формирования матрицы принятия решений по выбору карьерных автосамосвалов
Table 1 Input data for creating a decision matrix for selecting mining trucks
Ранжирование моделей автосамосвалов выполнено с использованием метода «Компромиссное ранжирование альтернатив по расстоянию до идеального решения» (Compromise Ranking of Alternatives from Distance to Ideal Solution – CRADIS) [17]. Идея метода заключается в определении и сравнении отклонений значений оценок всех моделей от «идеальной» и «анти-идеальной» модели автосамосвала.
Итоговые ранги сравниваемых моделей карьерных автосамосвалов для различных уровней управления, полученные на основе расчётов методами BWM-CRADIS, представлены на рис. 3.
Рис. 3 Результаты ранжирования моделей автосамосвала (на примере горнодобывающего предприятия Уральского региона)
Fig. 3 Results of ranking dump truck models (based on the case study of a mining company in the Ural region)
Заключение
От выбранной модели автосамосвала во многом зависит эффективность освоения запасов глубоких горизонтов открытым и комбинированным способами. В настоящее время на рынке горного оборудования работает более 25 производителей самосвалов для открытых и подземных горных работ. Доступны к применению самосвалы с дизельным, дизель-электрическими, электрическими, газовыми и водородными силовыми установками. Количество конкурирующих моделей для конкретных рассматриваемых условий может составлять более 10, что существенно усложняет выбор автосамосвала.
При принятии решений по выбору моделей автосамосвала в таких условиях необходимо комплексно учитывать множество разнообразных критериев оценки. Поэтому для решения такой задачи предложено применение методов многокритериального анализа. Такой подход позволяет учитывать множество различных критериев, определять все данных критериев и выполнять по ним сравнение конкурирующих между собой моделей автосамосвалов.
Предложена новая методика выбора автосамосвалов для горных работ, которая предусматривает использование комбинации нескольких методов многокритериального анализа. Особенностью данной методики является комплексный учёт большинства известных критериев, влияющих на выбор модели автосамосвала, учёт веса каждого критерия дифференцированного уровня и принятия решений заинтересованными специалистами.
Расчёты с использованием разработанной методики были выполнены применительно к одному из горнодобывающих предприятий Уральского региона, которое производит техническое перевооружение транспортного комплекса. Для условий данного предприятия был определён допустимый диапазон по грузоподъёмности самосвалов от 30 до 70 т. В данном диапазоне определены три производителя карьерной техники, готовые поставить автосамосвалы в необходимом количестве. Из имеющегося модельного ряда данных производителей выбраны четыре модели для сравнения: дизельные автосамосвалы TONLY TLD65 (грузоподъёмность 40 т), SANY SKT 90S (60 т), БелАЗ 7540 (30 т) и электрический самосвал SANY SKT105E (70 т). Результаты расчётов с использованием комбинированного многокритериального метода BWM-CRADIS показали, что для условий заданного предприятия наиболее соответствуют автосамосвалы SANY SKT 90S. Данная модель была принята к дальнейшим технико-экономическим расчётам по детальной оценке экономической целесообразности производимых на предприятии преобразований.
Список литературы
1. Черепанов В.А., Журавлев А.Г., Глебов И.А., Чендырев М.А. Обзор транспорта с электропитанием в фокусе развития горнодобывающих предприятий. Проблемы недропользования. 2019;(1):33–49. Режим доступа: https://trud.igduran.ru/index.php/psu/article/view/388 (дата обращения: 14.06.2025).
2. Дубинкин Д.М., Тургенев И.А., Шахманов В.Н. Особенности создания аккумуляторного карьерного самосвала на электрической тяге. Транспортное, горное и строительное машиностроение: наука и производство. 2022;(17-1):159–169. https://doi.org/10.26160/2658-3305-2022-17-159-169
3. Мылдык А.Д.О., Асабина Е.М., Добров О.И. Использование газогенераторов для карьерных самосвалов и переоборудование ДВС на газодизель. Вестник Тувинского государственного университета. №3 Технические и физико-математические науки. 2011;(3):58–65.
4. Хазин М.Л., Апакашев Р.А. Карьерные самосвалы на водородном топливе. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022;(1):47–59. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_1_0_47
5. Хазин М.Л., Фурзиков В.В., Тарасов П.И. Перспективные энергоносители для мощной карьерной и дорожной техники. Транспортное, горное и строительное машиностроение: наука и производство. 2022;(16):139–145. https://doi.org/10.26160/2658-3305-2022-16-139-145
6. Черепанов В.А. К вопросу применения автопоездов на горных работах. Проблемы недропользования. 2022;(4):73–88. Режим доступа: https://trud.igduran.ru/index.php/psu/article/view/315 (дата обращения: 14.06.2025).
7. Колчанов А.Г. Особенности проектирования карьерных автомобильных дорог для автономных самосвалов. Недропользование и транспортные системы. 2024;14(4):10–20. Режим доступа: https://transgeos.ru/index.php/SMTS/ru/article/view/80 (дата обращения: 14.06.2025).
8. Хазин М.Л. Роботизированная техника для добычи полезных ископаемых. Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2020;18(1):4–15. https://doi.org/10.18503/1995-2732-2020-18-1-4-15
9. Komljenovic D., Kecojevic V. Multi-attribute selection method for mining trucks. Transactions of the Society for Mining, Metallurgy, and Exploration. 2006;320:94–104.
10. Bodziony P., Kasztelewicz Z., Sawicki P. The problem of multiple criteria selection of the surface mining haul trucks. Archives of Mining Sciences. 2016;61(2):223–243. https://doi.org/10.1515/amsc-2016-0017
11. de Sousa Jr W.T., Souza M.J.F., Cabral I.E., Diniz M.E. Multi-Criteria decision aid methodology applied to highway truck selection at a mining company. Rem: Revista Escola de Minas. 2014;67(3):285–290. https://doi.org/10.1590/S0370-44672014000300007
12. Malli T., Ozfirat P.M., Yetkin M.E., Ozfirat, M.K. Truck selection with the fuzzy-wsm method in transportation systems of open pit mines. Tehnički Vjesnik = Technical Gazette. 2021;28(1):58–64. https://doi.org/10.17559/TV-20190910100025
13. Yavuz M. Equipment selection by using fuzzy TOPSIS method. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2016;44:042040. https://doi.org/10.1088/1755-1315/44/4/042040
14. Rakhmangulov A., Burmistrov K., Osintsev N. Multi-criteria system’s design methodology for selecting open pits dump trucks. Sustainability. 2024;16(2):863. https://doi.org/10.3390/su16020863
15. Бурмистров К.В., Осинцев Н.А. Систематизация атрибутов многокритериальных моделей в горной отрасли на основе литературного обзора исследований. Недропользование и транспортные системы. 2024;14(1):25–57. Режим доступа: https://transgeos.ru/index.php/SMTS/ru/article/view/46 (дата обращения: 14.06.2025).
16. Rezaei J. Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega. 2015;53:49–57. https://doi.org/10.1016/j.omega.2014.11.009
17. Puška A., Stević Ž., Pamučar D. Evaluation and selection of healthcare waste incinerators using extended sustainability criteria and multi-criteria analysis methods. Environment, Development and Sustainability. 2022;24(9):11195–11225. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01902-2
