專利名稱：采礦設計、規(guī)劃和處理的系統(tǒng)和方法
技術領域：
本發(fā)明涉及從特定位置開采資源的技術領域。特別地，本發(fā)明涉及與礦山位置有關的設計、規(guī)劃、以及處理，其方式為基于增強相對于采該物質(zhì)的努力和/或時間而言被認為有價值物質(zhì)的開采。
背景技術：
在采礦業(yè)中，一旦有價值物質(zhì)(例如位于地面下的礦石)被發(fā)現(xiàn)，人們就會要求將該物質(zhì)從地下開采出來。
在過去，一種更加傳統(tǒng)的方法是利用相對較大的露天開采技術，由此從礦區(qū)除去大量的廢料以便礦工到達認為有價值的物質(zhì)。例如，參照圖1，其顯示礦山101的有價值物質(zhì)102位于地面103以下一定距離。在過去，大多數(shù)(廢)物質(zhì)104必須除去以便可以暴露并從礦山101開采有價值物質(zhì)102。在過去，這種廢料是通過一系列漸進層105除去，其面積不斷減小，直到暴露有價值物質(zhì)102以便開采。這并不被認為是效率高的采礦方法，因為大量的廢料必須除去、儲存以及以后運回礦區(qū)101，以便開采有價值物質(zhì)102。因此需要在開采有價值物質(zhì)之前減少必須除去的廢料的體積。
在圖1中說明的露天開采方法被認為是特別低效的，其中有用資源是位于所需要礦區(qū)101的礦井105的一側(cè)。例如，圖2說明這樣的情況。有價值物質(zhì)102位于礦井105的一側(cè)。在這樣的情況下，從區(qū)域206除去廢料104并不被認為是效率高的，即其中廢料并不相對靠近位于有價值物質(zhì)102，而是需要從區(qū)域207除去廢料104，即其中它位于靠近有價值物質(zhì)103處。于是這將其他需要考慮的問題放在重要地位。例如，需要確定區(qū)域206和區(qū)域207之間的界面，以致不會除去太多的不需要的廢料(區(qū)域206)，然而除去足夠的廢料以確保安全系數(shù)，如坍塌等等。于是這導致進一步考慮需要設計具有相對最佳設計的‘礦井’105，其考慮到相對于廢料的有價值物質(zhì)的位置以及其他問題，如安全系數(shù)。
此進一步考慮導致礦井設計的分析，以及一種稱作‘后推’的除去廢料和有價值物質(zhì)的技術。該技術說明于圖3?；旧?，設計礦井105到這樣的程度以致要除去的廢料104被減至最低程度，但仍然能夠開采有價值物質(zhì)102。該技術利用‘塊’308，其表示較小體積的物質(zhì)。最接近有價值物質(zhì)的區(qū)域被分成多個塊308。于是問題變成確定哪些塊需要除去以便能夠通向有價值物質(zhì)102。于是這種‘塊308’的確定產(chǎn)生礦井105的設計或范圍。
圖3表示作為二維區(qū)域的礦山，然而，應當明了，礦山是三維區(qū)域。因此，要除去的塊308是以相位以及錐體加以確定，其更準確地表示三維‘體積’，該體積將最終形成礦井105。
可以進一步考慮說明于圖3的現(xiàn)有技術狀況。應考慮除去這些塊的進度表。事實上，當考慮到其他商業(yè)方面如時間/價值以及折現(xiàn)資金流動時，塊除去的最好次序是什么？因此需要找到塊除去的相對最佳次序，其對于相對最小的努力/時間產(chǎn)生相對最大的價值。
在過去，通過確定相對于“無違規(guī)(violation free)”次序哪個(些)塊308應除去，試圖發(fā)現(xiàn)這種“最佳”塊次序。轉(zhuǎn)向圖4中的說明，其顯示礦井105具有有價值物質(zhì)102。為了討論起見，如果需要除去塊414，那么如果我們確定下述塊除去進度表則認為是“違規(guī)”在除去塊409、410、以及411之前，就開始除去塊414，或塊414、412、以及413。換而言之，無違規(guī)進度表應設法在塊414之前除去其他塊409、410、411、412、以及413。(重要的是要注意到，塊編號并不一定表示塊除去的優(yōu)先次序)。
也可以看到，這種塊進度表可以延伸到整個礦井105以便除去廢料104和有價值物質(zhì)102。考慮到這種無違規(guī)次序進度表，現(xiàn)有技術已進行嘗試。圖5說明一種這樣的嘗試。采用圖4的塊，這些塊根據(jù)“可開采塊次序”(考慮到實際開采技術和其他礦山因素，如安全等等)加以編號和分類，并由表515加以說明。然后按照凈當前值(NPV)并基于經(jīng)過礦山壽命NPV排序的后推設計對表515中的塊進行分類516，其中考慮到在最早的時間從地下獲得最有價值的塊。為了說明NPV分類，再次轉(zhuǎn)向圖4，存在下述問題塊409、410、或411的哪一個應首先除去。從能夠開采它們的角度考慮，可以除去所有三個塊，但是，例如，在塊409之前除去塊410可能是更加經(jīng)濟的。除去塊409、410、或411并不導致‘違規(guī)’，因而可以考慮最經(jīng)濟的塊除去的次序。
以某種方式進行NPV分類，其并不導致違反“無違規(guī)次序”，并提供列出“可執(zhí)行塊次序”的表517。換而言之，現(xiàn)有技術導致以某種次序的塊的編排，其考慮到開采它們的能力以及如此做的經(jīng)濟回報來確定它們的除去。
此外，可以認為，多種現(xiàn)有技術將“現(xiàn)實世界”中的采礦設計者所面臨的問題看得相對簡單。例如，規(guī)模、復雜性、塊的性質(zhì)、等級、斜度和其它工程技術約束條件以及進行采礦操作所花費的時間在現(xiàn)有技術中通常沒有得到全面的考慮，其導致了礦山設計中的計算問題或錯誤。這種錯誤對礦經(jīng)營者而言可能將具有嚴重的經(jīng)濟和安全牽連。
例如，關于規(guī)模，現(xiàn)有技術未充分考慮到‘塊’的規(guī)模。根據(jù)總體工程的規(guī)模，塊可能會非常的大，要耗費若干周、月甚至是年來進行開采。如果是這種情況，則現(xiàn)有技術中所做的很多假定不能對現(xiàn)今商業(yè)環(huán)境提供足夠的精確度。
根據(jù)現(xiàn)有技術給出的很多礦設計在算術上和計算上較復雜，如果為了更高的精確性而將塊的規(guī)模減小，結果將是所用最優(yōu)化技術的時間將是不可行的(即，其將花費過長時間以致無法完成)，或是不得不作出諸如采礦率、處理率等的有關采礦設計方面的其它假定，其將導致礦設計解決方案精確度的降低。
一些商用軟件的實例采用了混合整數(shù)程序設計引擎，然而，聚集塊方法需要進一步地改進。例如，可以認為ECS International PtyLtd的產(chǎn)品‘ECSI Maximiser’采用了后推設計中的整數(shù)優(yōu)化形式，但是該優(yōu)化僅局限于時間上，且可以認為其問題表達式過大以致無法在整個礦的壽命中整體優(yōu)化。同樣地，MineMAX Ptd Ltd的產(chǎn)品‘MineMax’也可用于找到具有混合整數(shù)程序設計引擎的初步優(yōu)化塊次序，然而可以認為其聚集方法沒有考慮在許多位置中所需的斜度?！甅ineMax’也只是在時間上局部優(yōu)化，而不是整體優(yōu)化。由此，存在大量的變量，用戶必須再排序以將礦井分成分開的部分，并且在各部分上的進行分別地優(yōu)化，因而該優(yōu)化不是對整個礦井的整體優(yōu)化?？梢哉J為應該在空間上和時間上進行整體優(yōu)化。
動態(tài)程序設計法已經(jīng)證明Lerchs-Grossman圖論算法(H.Lerchs&I.Grossman，“Optimum Design of Open-Pit Mines”，Transactions CIM，1965)給出了露天礦的最后的礦井(ultimate pit)問題的較精確的三維解決方案。Lerchs和Grossman還提出了針對該問題的二維動態(tài)程序設計法，其隨之發(fā)展為三維的。然而，三維圖論算法的解決方案在實踐情況下計算效率很低。
線性程序設計法Underwood和Tolwinski提出線性程序設計(LP)(R.Underwood&Tolwinski，“A mathematical programming viewpoint for solving theultimate pit problem”，EJOR，1998)。作為高效的LP程序，CPLEX(由llog，www.llog.com)的有效性推動LP法對最后的礦井問題的研究。
最后的礦井問題可建模為整數(shù)程序設計(IP)，其中將1賦值給包括在最后的礦井中的塊，否則賦值為0。該問題的IP表達式如下。
使xi＝1，如果塊i包括在最后的礦井中0，否則然后maxΣivixis.t.xi≤xj∀j∈P(i)xi∈{0,1}∀i]]>方程1其中vi是賦予塊i的值
xi是結果變量，指明塊i是否包括在最后的礦井中P(i)是塊i的先趨塊的集合。
一個目的是將從礦井中除去的物質(zhì)的凈值最大化?？紤]到只有約束條件為優(yōu)先約束條件，其加強了對該礦山中的安全壁斜度的要求。事實上，該IP表達式具有整體幺模特性。即，該表達式的LP放寬解決方案將是整數(shù)的(例如，0和1的設置)。對整數(shù)程序而言，這是相對最優(yōu)特性。其使得將IP作為采用了單純型法的IP來進行解決。這使得極大地提高了解決方案CPU時間和存儲要求方面的利用效率。對最后的礦井問題的線性程序設計法的確切表達式如下MaxΣivixis.t.xi≤xj∀j∈P(i)0≤xi≤1∀i]]>......方程式2這是解決該問題的最優(yōu)方法，并且可以認為可在各種情況下給出最優(yōu)的解決方案。不幸地是，在CPLEX中實施該確切表達式并不能解決實際規(guī)模的采礦工程。由于優(yōu)化是在塊級下執(zhí)行，并且對各塊的每個優(yōu)先弧(precedence arc)都有約束條件，所以施加了大量的約束條件。例如，如果礦具有198,917個塊，并且當CPLEX在該表達式上執(zhí)行預處理之后，所得減少的LP仍然具有1,676,003個約束條件。CPLEX嘗試利用對偶單純型法解出該表達式，通常認為其為解出該規(guī)模的線性程序設計的最有效的方法。然而，在典型礦山的情況下，在解決方案進行過程中，由于約束條件非常的多使得CPLEX失敗。可以認為該量級的約束條件矩陣的轉(zhuǎn)換(根據(jù)要求將從對偶單純型法中得到的解決方案轉(zhuǎn)變回原始空間)在系統(tǒng)中提出了太大的存儲要求。
然而，仍然存在改進現(xiàn)有技術的要求。如果采礦工程整體上規(guī)模相當龐大，那么即使是現(xiàn)有技術中的小改進也可表現(xiàn)出上百萬美元的節(jié)省和/或更高的生產(chǎn)力和/或更好的安全性。
人們需要提供改進的采礦設計。
本發(fā)明的一個目的是提供一種礦井設計的改進方法，其考慮到了斜度約束條件。
本發(fā)明的另一目的是提供一種確定簇的改進方法。
本發(fā)明的又一目的是確定礦井的哪些塊提供最大凈值的物質(zhì)，其還考慮到了實際約束條件，例如斜度約束條件。
本發(fā)明的再一目的是減少現(xiàn)有技術的至少一個缺陷。
在此說明書中包括文獻、裝置、法規(guī)、或知識的任何討論以解釋本發(fā)明的范圍。它不應看作是承認在澳大利亞或其他地方、在本文的披露內(nèi)容和權利要求的優(yōu)先權日期或之前，任何物質(zhì)形成相關技術領域的現(xiàn)有技術基礎或普通常識的一部分。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的第一方面提供了用于確定與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的斜度約束條件的方法和裝置，該方法包括以下步驟確定要開采的所選體積的物質(zhì)，將至少一部分所選體積分成塊，形成多個錐體，各塊至少具有一個錐體，并且通過錐體確定對應于斜度約束條件的叢。
優(yōu)選地，錐體利用優(yōu)先弧向上擴展。
本方面還提供了一種確定與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的斜度約束條件的方法，其中從所選塊發(fā)出的優(yōu)先弧用于至少部分地建立斜度約束條件。
本發(fā)明還提供了一種根據(jù)如本文所披露的方法設計的礦山。
本方面還提供了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機可用介質(zhì)，具有嵌入在所述介質(zhì)上的計算機可讀程序代碼和計算機可讀系統(tǒng)代碼，用于在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中確定與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的斜度約束條件，該計算機程序產(chǎn)品包括計算機可讀代碼，其處于計算機可用介質(zhì)中，用于此處所披露的方法。
本質(zhì)上，本發(fā)明(稱為簇的擴展以及叢的形成)，在簇頂點處形成相當小的倒錐體并且將這些錐體橫截以形成叢，或與斜度約束條件有關的塊的聚集。方便地，人們發(fā)現(xiàn)用智能方法聚集小塊以減少要輸入混合整數(shù)程序設計引擎的“原子(atom)”變量的數(shù)量。當將變量數(shù)量保持為最小時，叢允許在可能的采礦程序中相對最大化的靈活性。叢的集合具有三個重要的性質(zhì)。首先，叢允許盡可能快地達到所有的指標(最小性)，并且其次叢允許達到確定礦石指標的許多可能次序(靈活性)。第三，由于應用錐體以及由于錐體的性質(zhì)，根據(jù)優(yōu)先弧可行的叢開采次序?qū)⒆詣涌紤]并且提供最小化的斜度約束條件。由此，斜度約束條件被自動地嵌入到發(fā)明的本方面中。
換而言之，本發(fā)明提供由交叉錐體確定的叢。優(yōu)選地，錐體是‘最小化’的。
本發(fā)明第二方面提供了用于確定物質(zhì)簇的方法和裝置，該方法包括
在多個塊之間定位至少一部分物質(zhì)；確定與對應于每個塊的坐標相關的第一屬性；將第一屬性賦給各對應塊；確定與多個塊相關的第二屬性；以及根據(jù)第一屬性和第二屬性聚集多個塊中的至少兩個。
本質(zhì)上，本發(fā)明的第二相關方面(稱為簇的最初確定)，將多個塊聚集成集合或簇。優(yōu)選地，當維持簇的空間緊密性時，簇更靈敏地確定出高等級物質(zhì)和低等級物質(zhì)的區(qū)域。簇由具有一定x、y、z空間坐標的塊組成，結合其它坐標，其表示多個所選值，諸如等級或價值。其益處是，產(chǎn)生的倒錐體，較緊密地匯集在高等級區(qū)域從而不需要進行額外的剝離。
換而言之，礦體具有多個塊的情況下，本發(fā)明通過關于礦體及其塊的已知信息來處理錐體和叢等的建造。
本發(fā)明的第三方面提供了確定所選部分的物質(zhì)的特性的方法和裝置，該方法包括確定所選部分物質(zhì)的體積，并且根據(jù)多個特性中的至少一個來確定在所選部分中物質(zhì)的區(qū)域。
本質(zhì)上，本發(fā)明的第三相關方面(稱為叢中廢料與礦石的分離)，是基于實際情況，即叢包含了礦石塊和廢料塊。許多整數(shù)程序都假定值均勻地分布在叢中。然而，事實并非如此。通常，叢在底部附近將具有較高的值。這是由于多數(shù)的值在地面下較低，而越接近傾表面，其往往具有越多的廢料。通過將叢分成較純的廢料和想要的物質(zhì)，使得對叢的各部分的平均值的假定將更加確切。
換而言之，本發(fā)明反映了對有必要確定塊‘等級’的情況的考慮。如果礦石在一定值以上，那么錐體可被分成更小的錐體，并且重復進行用于更確切的確定和開采。
本發(fā)明的第四方面提供了用于分析所選體積的物質(zhì)的方法和裝置。該物質(zhì)至少由多個塊部分地組成。該方法包括將多個塊集合在一起的步驟，以及根據(jù)所集合的塊分析所選體積的物質(zhì)。
本質(zhì)上，本發(fā)明的第四相關方面(稱作將塊集合成叢；高級概念)，將多個變量減少成對整數(shù)程序設計引擎的當前技術而言較容易處理的數(shù)量。方便地，該方面使得可應用整數(shù)程序設計引擎并使得可加入其他約束條件，諸如采礦、處理以及市場容量，以及等級約束條件。
本發(fā)明的第五方面提供了用于確定礦井的所選塊組中哪些可被采礦的方法，該方法包括以下步驟選取多個塊，并且根據(jù)此處所披露的方程式3、4或9的任一方程式，確定適用于所選塊的相對價值和約束條件。
本發(fā)明還提供如上所述的方法還包括測試違規(guī)的步驟。
本發(fā)明還試圖重復進行對塊的值和約束條件的選擇以及確定，以獲取具有較優(yōu)采礦值的塊組。
本質(zhì)上，本方面以一種形式，利用聚集算法以確定要開采的所選塊組，其中根據(jù)適用于塊的價值和約束條件做出將塊包括入塊組中的選擇。在另一方面本發(fā)明還用于對違規(guī)的測試，并反復進行計算直到基本上所有違規(guī)被除去。假定礦體的塊模型包含地面價值(value-in-ground)和指定的斜度約束條件，那么最后的礦井問題涉及礦的最終礦井形狀的確定?？梢约僭O所用物質(zhì)可被立刻除去。即，不考慮礦體價值上的時間效果。根據(jù)采礦進度安排，最后的礦井可用作塊的初始集合，在其上執(zhí)行程序的算法。在該方面，最后的礦井極有可能是最終礦井，即在除去礦體的進度安排之后實現(xiàn)該最終礦井。本披露全文所考慮的情況是堿金屬的情況，但也適用于露天采礦的混合產(chǎn)品或隨機因素。
換而言之，本發(fā)明用于確定如何將非常大的礦體分成叢。本發(fā)明可用于確保叢或礦體在計算上不太大，例如用于應用現(xiàn)有算法的實際考慮。
本發(fā)明的其它相關方面，包括本質(zhì)上，本發(fā)明的一個相關方面(稱為Generic Klumpking)，是礦設計的方法，可以認為，通過空間/價值分簇并擴展形成叢來減少變量的數(shù)量其首先是聚集的聰明的選擇。其次，基于叢變量將采礦和處理的約束條件包括在整數(shù)程序設計中，以最終產(chǎn)生最優(yōu)塊次序。第三，根據(jù)開采的空間/時間在此最優(yōu)化順序中快速循環(huán)成簇塊和擴展這些簇以形成后推，查詢其應用值和可開采性，以及需要時調(diào)節(jié)成簇參數(shù)。
本質(zhì)上，本發(fā)明的另一相關方面(稱為源自叢次序的塊次序的確定)，將叢次序轉(zhuǎn)換為塊次序。此實際上為解聚集。應用此處所披露的技術，整數(shù)程序設計引擎用在較小量的叢上，并因而接下來可將結果往回轉(zhuǎn)換成大量的小塊。
本質(zhì)上，本發(fā)明的另一相關方面(稱為“模糊聚類”)；后推設計對簇的二次確定)，根據(jù)塊的空間位置和其開采時間將塊聚類。可以認為這是有必要的，因為如果后推從其原始形式的塊次序中形成，那么該后推通常將是高度零碎的并認為是不可開采的。聚類對所得后推的連通性和可開采性給出控制。
本質(zhì)上，本發(fā)明的另一相關方面(稱為模糊聚類；方案1)，根據(jù)塊的空間位置和其開采時間將塊聚類。簇可被控制為一定的規(guī)模下，或具有一定的巖石噸數(shù)或礦石噸數(shù)。簇形狀可通過平衡空間和時間坐標的參數(shù)進行控制。形狀控制的好處在于產(chǎn)生可開采的且不零碎的后推。規(guī)?？刂频囊嫣幵谟诳梢钥刂迫舾赡陜?nèi)的剝離率，其中選礦廠可在生產(chǎn)量的控制之下運行。
本質(zhì)上，本發(fā)明的另一相關方面(稱為模糊聚類；方案2)，從二次聚類中的所確定的簇中擴展倒錐體。二次聚類中的簇為時間排序的，并且該擴展以此時間次序發(fā)生，不允許倒錐體的交叉。方便地，當保留塊次序的NPV最佳性這一主要點時，這使得可從塊次序中提取后推，該后推被很好地連接并可很好地開采。
本質(zhì)上，本發(fā)明的另一相關方面(稱為模糊聚類；方案3)，提供了如下反饋循環(huán)的產(chǎn)生聚類，擴展以得到后推，較快地估值，然后將該信息反饋至聚類參數(shù)的選擇中。此好處在于不同聚類參數(shù)對NPV和可開采性的影響可很快地被檢驗出來。在建造之前，實際上不可能對后推設計進行NPV和可開采性的評估，并且此方面的最快處理循環(huán)允許建立并評估許多高質(zhì)量的后推設計(在可開采性的情況中通過目測觀察)。
在說明書中披露了和/或在附加權利要求中限定了其它方面和優(yōu)選方面。
在該申請中披露的方法、系統(tǒng)以及技術可結合現(xiàn)有技術的整數(shù)程序設計引擎來使用。本次披露的許多方面用于改進該引擎和其它已知采礦設計技術的使用效果。
本發(fā)明可由例如采礦設計者使用以設計用于露天礦山的相對最優(yōu)的后推。方便地，可以認為本發(fā)明是與現(xiàn)有技術后推設計軟件不同，其在于●本發(fā)明不使用最常見的礦井設計算法(Lerchs-Grossmann或者Floating Cone)中的任一算法，而是使用具有獨特概念的最優(yōu)“叢”次序來產(chǎn)生最優(yōu)塊次序，然后以此作為后推設計的基礎。
●該設計相對最優(yōu)是與適當折扣的塊價值有關的?？梢哉J為沒有其它的后推設計軟件正確地允許后推設計步驟中時間的影響(即，塊價值折扣)。傳統(tǒng)的相位設計在關注可能埋藏很深的較高值的叢的同時，忽視了接近表面的具有較好NPV的中等礦石叢。
●本發(fā)明可正確地提出所謂“Whittle間隙”(Whittle-gap)問題，其中連續(xù)的多個Lerchs-Grossmann殼層可分開得很遠，而提供極少的暫時信息。本發(fā)明在塊次序中得到較完整的且較準確的暫時信息。
●處理和采礦約束條件可被明顯地合并成后推設計步驟。
●設計者可迅速地設計并評估具有不同拓撲結構的后推、高NPV但是具有難于開采的后推形狀(例如環(huán)形)的礦井間的交換，以及具有較好的可開采后推形狀但是具有較低NPV的礦井間的交換。較好的可開采后推形狀的好處在于在增強最小開采寬度和調(diào)節(jié)礦井通道(道路和護道)的過程中將會浪費很少的NPV。
●可快速產(chǎn)生并評估候選后推設計的多個不同設置，該性能是傳統(tǒng)后推設計軟件中不具備的特征，其中設計的選擇通常受到相當大地約束(例如將鄰近的Whittle殼層聚集成單個后推)。
●本發(fā)明的許多方面還用于改進現(xiàn)有的整數(shù)程序設計引擎，例如ILOG的“cplex”。
本說明書全文中1.“集合”是用于一組對象的術語；2.“簇(cluster)”是礦石塊或要求的其他物質(zhì)塊的集合，這些塊在空間和/或其它屬性上相互靠得較近；3.“叢(clump)”由第一次產(chǎn)生基本上最小的倒錐體的簇形成的，該倒錐體利用描述最小斜度約束條件的弧將簇中所有的塊向上擴展，使該倒錐體從簇延伸到礦井的表面。各簇將具有自己的最小倒錐體。這些最小倒錐體相互相交且這些相交形成了叢；以及4.“聚集(aggregation)”是一個術語，盡管大多用于指空間連接的塊的集合(其中沒有“孔”)。例如，叢可為集合或者可為“超級塊”，其為將較小的立方體或塊結合在一起所形成的較大的立方體。
5.參照塊約束條件等同于參照弧約束條件。
6.“塊”所指的還可以是“多個塊”。


參照下文結合附圖進行的優(yōu)選具體實施例的描述，相關領域的技術人員可以更好地本申請的另外的披露內(nèi)容、目的、優(yōu)點、以及方面，其中
圖1至圖5示出了現(xiàn)有的采礦技術；圖6示意性地示出了描述根據(jù)本發(fā)明的一個方面的總體處理的流程圖；圖7示意性地示出了簇的確定；圖8示意性地示出了礦井設計中的錐體擴展；圖9示意性地示出了礦石從廢料中的分離；圖10示意性地示出了礦區(qū)中的“模糊聚類”的一個實施例；圖11a、11b以及11c示出了二次聚類、擴展以及NPV評估處理；圖12示出了方程式2和方程式4的結果間的比較；圖13示出了應用方程式2的礦井設計的垂直截面；圖14示出了應用方程式4的礦井設計的垂直截面；圖15示出了礦井的實施例部分；圖16和圖18示出了穿過應用切削平面表達式(方程式9)的礦井的平面圖；以及圖17和圖19示出了與圖16和圖18相同的圖，但是應用的是LP放寬的聚集表達式(方程式4)。
具體實施例方式
為了更全面地描述本發(fā)明，以下將描述多個相關方面。通過這種方式，讀者可對本發(fā)明的內(nèi)容以及范圍有更好的了解。
1.Generic Klumpking圖6示意性地示出本發(fā)明的一個方面的總體表述。
盡管下面將詳細地論述總體流程圖的許多單元的具體方面，這有助于提供圖6中所示的流程圖的描述。
將塊模型601、采礦和處理參數(shù)602以及斜度約束條件603設置為輸入?yún)?shù)。當被合并時，提供優(yōu)先弧604。對于所給塊，弧將指向在所給塊可被除去之前必須除去的其它塊。
由于多個塊在605處通?？梢院艽螅詫K合并入更大的集合并進行聚類。錐體從各自簇中擴展，隨后在錐體的交叉中產(chǎn)生叢606。此時叢的數(shù)量遠小于塊的數(shù)量，并且叢包括斜度約束條件。在607處，叢可隨后根據(jù)特定標準例如采礦和處理約束條件以及NPV的方式進行程序排定。此最大的好處在于該程序伴隨叢發(fā)生(其數(shù)量遠小于塊的數(shù)量)。部分地，叢的減少的數(shù)量對確定程序提供了較簡單的算法和/或減少要求的程序設計引擎或算法。有鑒于此，通過解聚集可從叢排定中確定單獨塊次序的排定。在608處的拋光(polish)步驟是可選的，但一定要改進塊次序的價值。
從塊次序中，可設計后推609。通過附加的第四坐標，可進行二次聚類610。第四坐標可表示例如時間，但是也可表示任何其它想要的價值或參數(shù)。此中，錐體再次從簇中擴展，但是要按與第四坐標相應的次序。已經(jīng)賦給以前擴展的錐體的任何的塊不包括在下一個錐體的擴展中。從這些擴展的錐體形成了后推611。后推可參照用于可開采性612。無論是否與預定參數(shù)一致，對可開采性和NPV間的平衡的評估可在613處進行。如果需要，通過路徑614可重復后推設計。
還可考慮其它考慮，例如最小采礦寬度615、和確認616。可考慮將這些平衡用于采礦約束條件，下游處理約束條件和/或諸如蘊藏量選項，例如混合的并提供系列確定和/或評估。
以下描述集中于存在于上面所披露的總體流程圖中的本發(fā)明的多個方面。根據(jù)圖6，部分(節(jié)，section)2和5與605有關，部分3、4和5與606有關，部分4、6與607有關，部分7和7.3與610有關，部分7.2和7.3與611有關，部分7.3與612、613和614有關，以及部分7、7.1、7.2和7.3與609有關。
1.1.輸入和預備輸入?yún)?shù)包括塊模型601、采礦和處理參數(shù)602，以及斜度約束條件603。斜度區(qū)域(例如，自然區(qū)域或地帶)包含在601中；斜度參數(shù)(例如，各地帶的斜度和方向)包含在602中。
塊模型601包含諸如以美元為單位的塊的價值，以克/噸為單位的塊等級，塊中的巖石噸數(shù)，以及塊中的礦石噸數(shù)。
采礦和處理參數(shù)602以噸/年為單位，根據(jù)體積約束條件可確定所采或所處理的噸數(shù)。
斜度約束條件603包含關于給定方向上特殊塊的最大斜度的信息。
斜度約束條件603和塊模型601當合并時產(chǎn)生優(yōu)先弧604。對于給定塊，弧將從該給定塊指向在給定塊之前必須除去的其它所有的塊。通過以歸納的規(guī)則，其中，例如以二維規(guī)則存放弧來減少弧的數(shù)量，塊的倒錐體可由指向直接集中在其上的三個塊的各塊進行描述。該原則還可應用到三維上。如果倒錐體很大，例如具有10的深度，那么所需的弧的數(shù)量將是100個每個塊一個。然而，利用指向“直接集中在其上的三個塊”的歸納的規(guī)則，整個倒錐體可通過僅三個弧，而不是100個來進行描述。以此方式，需要儲存的弧的數(shù)量會大大地減少。由于塊模型通常包含成百上千的塊，各塊包含幾百個弧，所以可以認為這種數(shù)據(jù)壓縮具有顯著的優(yōu)點。
1.2.產(chǎn)生最優(yōu)塊次序在塊模型601中的塊數(shù)目通常太大以致不能逐個地編制進度表，因而需要將塊聚集成較大的集合，然后對這些較大的集編制進度表。為了以這種聚集開始，對礦石塊進行聚類605(這些塊通?？拷V井的底部。在一個優(yōu)選形式中，并不聚類那些具有負值的塊，其被認為是廢物)。在空間上(利用其x、y、z坐標)并按照其等級或價值對礦石塊進行聚類。在具有空間上緊湊簇和在其內(nèi)具有類似等級或價值的簇之間取得平衡。這些簇將形成聚集的微小部分(atom，原子)的核心。
通過利用優(yōu)先弧向上擴展，從每個簇形成(虛構的)的倒錐體。此倒錐體表示最小量的物質(zhì)，其在可以開采整個簇之前必須被挖掘。理想地，對于每個簇，有一倒錐體。通常，這些錐體將交叉。每個這些交叉(包括僅自身交叉錐體的不重要的交叉)將形成聚集的微小部分，其稱作叢。產(chǎn)生叢，并用606表示。
現(xiàn)在產(chǎn)生的叢的數(shù)目遠少于塊的最初數(shù)目。叢之間的優(yōu)先弧是由各個塊之間的優(yōu)先弧所引起。按照這些優(yōu)先弧可行的叢的開采排序?qū)⒆詣涌紤]最小斜度約束條件?？梢詫@些叢編制進度表以尋找基本上NPV最大的叢進度表607，其滿足所有開采和處理約束條件。
因為有叢進度表607，所以這可以轉(zhuǎn)變成各個塊的進度表。一種方法認為所有那些在一目歷年度內(nèi)開始的叢為一個整體，并從最高層開始逐層進行到最低層來逐塊挖掘這些叢。在本申請中披露有其他方法。產(chǎn)生這樣的塊排序以后，下一步驟可以是可選地拋光(polish)608塊排序以進一步改善NPV。
在更復雜的情況下，可以越過拋光608步驟。然而，如果需要的話，可以進行拋光以改善塊順序的價值。
1.3.塊次序中平衡的NPV最優(yōu)/可開采后推設計按照這樣的塊排序，我們可以通過后推設計609產(chǎn)生后推。有利地，本發(fā)明可以產(chǎn)生考慮到NPV最優(yōu)開采進度表的后推。后推是較大部分的礦井，其中礦車和挖土機將集中于挖掘往往一段時間，如一年或多年。塊排序指導我們應在何處開始以及何處結束開采。本質(zhì)上，該塊排序是挖掘礦井的最佳方式。然而，此塊排序經(jīng)常是不可行的，因為此建議的排序在空間上具有太多的分段。在發(fā)明的一個方面，聚集該塊排序以致獲得礦井的較大的連接部分(后推)。然后可以進行礦石塊的二次聚類610。這一次，聚類是空間的(x、y、z)并具有另外的第四坐標，其表示塊開采時間排序?？梢栽黾雍徒档蜁r間的第四坐標的重要性。降低該重要性可產(chǎn)生空間上緊湊的簇，但忽略最優(yōu)開采順序。增加第四坐標的重要性可產(chǎn)生空間上更為分段的簇但更緊密地采用最優(yōu)開采順序。
在已選擇(以及按時間排序)簇以后，倒錐體則按時間次序向上擴展。即，最早的簇(按時間)向上擴展以形成倒錐體。接著，第二最早的簇向上擴展。任何已經(jīng)分配給第一錐體的塊并不包括在第二錐體以及任何其后的錐體中。同樣，任何分配給第二錐體的塊并不包括在任何其后的錐體中。這些擴展的錐體或部分錐體后推611。這種二次聚類、擴展、以及NPV評估是相對快速的，并且目的是使用者可以選擇時間的第四坐標的重要性、進行擴展和評估、以及為可開采性檢查后推612?？梢栽诳砷_采性和NPV之間取得平衡613，并且如果必要的話可以重復后推設計步驟，路徑614。例如，如果可開采性是太分段的，第四坐標的重要性則被降低。如果根據(jù)評估的NPV太低，第四坐標的重要性則被增加。
一旦選擇后推設計，在后推設計上運行最小采礦寬度程序(routine)615以保證最小采礦寬度保持在后推及其自身、和后推及礦井的邊界之間。公開文獻中的實例為Christopher Wharton&JeffWhittle提出的“The Effect of minimum mining width on NPV”(“Optimizing with Whittle”Conference，Perth，1997年)。
1.4.進一步評估在該最后階段可實現(xiàn)更復雜的評估方法606，用于平衡采礦和處理的約束條件，此外可考慮蘊藏量選擇，諸如混合的并提供系列確定和/或評估。
2.簇的初始確定已發(fā)現(xiàn)，在塊模型中的塊數(shù)目通常太大以致不能逐個地編制進度表，因而根據(jù)發(fā)明的一個有關方面，塊被聚集成較大的集。然后優(yōu)選地對這些較大的集編制進度表。編制進度表意味著將要挖掘的叢分配在特定的周期或多個周期。
為了從聚集開始，聚類多個礦石塊。礦石塊被標識為不同于廢料。要除去廢料以達到礦石塊。礦石塊可以基本上僅含有所需要質(zhì)量或數(shù)量的礦石和/或與其他物質(zhì)或甚至廢料結合。礦石塊通常靠近礦井的底部，但可以位于礦井中的任何地方。根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選方面，認為是廢物的礦石塊被給予負值，而礦石塊并不用負值加以聚類。設想那些具有正值的塊呈現(xiàn)為露天礦的分級的可能目標。這種方法是圍繞把那些有價值的塊作為目標而建立，即那些具有正值的塊。具有負值的廢物塊并不認為是目標，因而發(fā)明的此方面并不聚類那些目標。礦石塊是在空間上(利用其x、y、z坐標)并按照其等級或價值加以聚類。優(yōu)選地，限制或預定準則用于決定這些簇。例如，應用于給定塊簇的空間限制是什么？相隔10米或100米的塊被認為是一個簇？這些準則可以隨特定礦山、設計、以及環(huán)境而變化。例如，圖14示意說明礦體701。在該礦體內(nèi)是多個塊702、703、704、以及705。(該礦體有許多塊，但為簡便起見描述將僅涉及有限的數(shù)目)每個塊702、703、704、以及705有其各自的x、y、z坐標。如果要形成聚集，那么塊702、703、704、以及705的坐標則可以根據(jù)預定準則加以分析。如果準則僅是距離，例如，那么塊702、704、以及704則比塊705更靠近。因而聚集可以由塊702、704、以及704形成。然而，如果，根據(jù)發(fā)明的此方面，還使用另一個準則，如等級或價值，那么塊702、703、以及705可以如由線706所規(guī)定的被認為是聚集，即使塊704更靠近塊702和703。在具有空間上緊湊簇和在其內(nèi)具有類似等級或價值的簇之間取得平衡。這些簇將形成聚集的微小部分的核心。重要的是控制空間緊湊性與等級/價值相似性。如果簇在空間上太分開，那么我們將最終從簇向上擴展的倒錐體(如將在下面所描述的)將會太寬并包括過多的剝離。如果簇在內(nèi)部包括太多的等級或價值變化，那么將會沖淡價值。優(yōu)選地，簇基本上明顯地分別標識高等級區(qū)域和低等級區(qū)域，同時保持簇的空間緊湊性。已發(fā)現(xiàn)這樣的簇可產(chǎn)生高質(zhì)量聚集。
此外，在遇到相對較大礦體的情況下，該礦體可以分成相對較大數(shù)目的塊。每個塊可以具有基本上相同或不同的礦石等級或價值。相對較大數(shù)目的塊將具有空間差異，其可以根據(jù)以上披露的內(nèi)容用來規(guī)定聚集和叢。以這種方式，該礦體可以分解成分開的區(qū)域，從其可以規(guī)定和擴展各個錐體。
3.簇的擴展和叢的形成從每個簇可以形成倒錐體(虛構的)。錐體被稱為一種向讀者在視覺上解釋什么發(fā)生的方式。雖然對于人眼形成錐體的塊集并不像離散的錐體。在實際的具體實施例中，此步驟將由計算機在數(shù)學上加以模擬。每個錐體優(yōu)選為最小的錐體，即，不過大。此錐體是示意地或數(shù)學上加以表示，但為了解釋起見，考慮聚集的向上擴展的倒錐體是有益的。利用優(yōu)先弧，可以向上擴展聚集的微小部分的倒錐體。大多數(shù)礦山優(yōu)化軟件包使用優(yōu)先弧的觀念。錐體優(yōu)選為三維的。倒錐體表示最少量的物質(zhì)，其必須在可以開采整個簇之前加以挖掘。根據(jù)發(fā)明的此方面的優(yōu)選形式，每個簇具有相應的倒錐體。
通常，這些錐體將交叉從相鄰聚集向上擴展的另一個錐體。根據(jù)此方面，每個交叉(包括僅自身交叉錐體的不重要的交叉)將形成聚集的微小部分，其稱作“叢”。叢之間的優(yōu)先弧是由各個塊之間的優(yōu)先弧所引起。這些優(yōu)先弧對于標識叢的哪個開采排序是物理上可行以及哪個不行是重要的。開采排序必須和優(yōu)先弧一致。這意味著，如果塊/叢A指向塊/叢B，那么塊/叢B必須早于塊/叢A被挖掘。
參照圖8，示出了礦井801，其中具有礦體802、803以及804。如上所述，在簇的初始確定階段已經(jīng)確定重要的“礦石目標”，繼續(xù)叢的擴展和形成程序以產(chǎn)生小礦井(叢)，其是達到這些“礦石目標”最有效的方法。叢是由錐體的交叉形成的區(qū)域，一旦除去交叉區(qū)域，叢也是錐體的剩余物。在圖8中，根據(jù)實施例的方面，在其它塊之前必須除去交叉區(qū)域，例如在805或者806之前，必須挖掘814。根據(jù)以上的描述，錐體805、806以及807從要開采的礦體中擴展(出于顯示的目的)。錐體由優(yōu)先弧808、809、810、811、812以及813形成。在圖8中，例如，叢區(qū)域由814和815指示。其它叢也由當814和815被除去時所剩的倒錐體805、806和807指示。叢的區(qū)域是在錐體中的區(qū)域。交叉(其是錐體的交叉)，用于允許以任何特定的次序中挖掘倒錐體。首先，叢允許盡可能快地達到所有的目標(最小化)，其次叢允許達到確定礦石目標的許多可能次序(靈活性)。第三，因為應用了錐體，所以叢的開采次序(其根據(jù)優(yōu)先弧是可行的)將自動考慮并調(diào)整最小斜度約束條件。因而，斜度約束條件自動設立在發(fā)明的該方面中。
4.叢中廢料和礦石的分離一旦形成初始叢，就將從叢的最低水平面向上執(zhí)行的搜索。確定叢中包含礦石的最高水平面；該等級上所有物質(zhì)都認為是廢料。所設該選項用于將叢分離成兩部分；上部分包含廢料，下部分包含廢料和礦石的混合物。圖9示出礦井901，其中存在礦體902。從礦體中，優(yōu)先弧903和904限定向上擴展的錐體。根據(jù)發(fā)明的該方面，線905被確定為叢902的最高水平面。隨后，906可指示礦石，而且907可指示廢料?？梢哉J為，該將礦石與廢料分離的指示允許對叢進行更準確的評估。許多技術假設叢中的價值是均勻分布的，然而，現(xiàn)實通常并非如此。通過將叢分離成部分，一個具有純廢料而且另一個具有大部分的礦石，該均勻性假設很可能是準確的。根據(jù)預定條件基于價值或等級的更精確劃分的更復雜的分離也是可行的，其有時可根據(jù)特定的礦井設計或不時地來設置。
5.將塊聚集成叢高級概念可認為“將塊聚類在一起”的特性是出于當塊的數(shù)量很大時進行算法簡化的目的。所產(chǎn)生的叢的數(shù)量遠小于塊的初始數(shù)量。其允許應用混合整數(shù)優(yōu)化引擎，否則將認為混合整數(shù)優(yōu)化引擎的應用是不可行的。例如，可應用ILOG的Cplex。該方面具有對未訣的本申請人于2002年10月10日提交的題為“Mining Process and Design”的第2002951892號臨時專利申請中所公開的發(fā)明的優(yōu)先申請，并且其內(nèi)容結合于此供參考。該方面可用于減小其它方法的問題規(guī)模和計算規(guī)模(如披露在以上共同提出的未決申請中)。
產(chǎn)生的叢的數(shù)量遠小于塊的初始數(shù)量。這使得可應用混合整數(shù)優(yōu)化引擎。這種引擎的好處在于可在可行的(可以認為是)時間中得到真最優(yōu)(根據(jù)最大化NPV)叢排定。此外，該最優(yōu)排定滿足采礦和處理的約束條件。容許采礦和處理約束條件，該可得到真最優(yōu)解決方案的能力表現(xiàn)出了對當前可用的商用軟件的重大改進。解決方案的質(zhì)量將依賴于輸入優(yōu)化引擎的叢的質(zhì)量。在以上部分中已經(jīng)論述了確定高質(zhì)量叢的選擇程序。
在本說明書的背景技術部分提到的一些商用軟件，確實應用了混合整數(shù)程序設計引擎，然而，聚集塊的方法無論在方法或在申請中都是不同的，并且我們相信是低質(zhì)量的。例如，可以認為“ECSIMaximiser”在其后推設計中應用整數(shù)優(yōu)化形式并且約束各塊的時間窗口，但是該優(yōu)化局限在時間上，而且可以認為其問題的表達式太大以至于不能在整個礦的壽命中整體優(yōu)化。相反地，根據(jù)本發(fā)明，通過允許從礦壽命的開始到結束的任何時間中提取叢來實現(xiàn)在整個礦壽命中的整體優(yōu)化。“MineMax”可用于找到具有混合整數(shù)程序設計引擎的初步最優(yōu)塊次序。然而，可以認為聚集的方法沒有考慮到許多位置中的所需的斜度?！癕ineMax”也僅在時間上局部優(yōu)化，而不是整體優(yōu)化。在應用中，存在極大量的變量，并且用戶因此必須求助于礦井的細分以進行分別地優(yōu)化，因而該優(yōu)化不是對整個礦井的整體優(yōu)化。本發(fā)明在空間和時間上都是整體化的。
6.從叢次序確定塊次序因為有叢的進度表，所以需要將它轉(zhuǎn)變成各個塊的進度表。一種方法是考慮所有那些在第一年開始的叢，并從最高層開始逐層進行到最低層來逐塊挖掘這些叢。然后繼續(xù)進行到第二年，并考慮所有那些第二年開始的叢，從頂層至底層逐層挖掘所有包括在那些叢中的塊。等等，直到礦山壽命的結束。
通常，某些叢可以在幾年的時間進行開采。剛才描述的方法并不如對某些情況可能需要的那樣準確，因為塊排序假設，一旦開始，則不停地除去整個叢。另一種方法是考慮在每年內(nèi)開采的部分叢。此方法在第一年開始，然后以這樣的方式開采塊以致在大約第一年內(nèi)開采用于第一年的每個叢的適當部分。整型程序設計引擎以每周期/年分配要挖掘的每個叢的一部分。此部分也可以是零。這種叢分配到年或周期必須轉(zhuǎn)變成塊順序。這可以按如下所述進行。如果叢A的一半在第一年開采、叢B的三分之一在第一年開采、以及叢的所有其他部分在第一年為零，那么表示叢A上半部分的塊和表示叢B上三分之一部分的塊則連接在一起。然后從最上梯段到最下梯段對塊的合并進行排序并形成塊順序的起點(因為我們正處理第一年)。然后繼續(xù)進行到第二年以及重復該程序，并將這些塊和那些已經(jīng)在順序中的塊連接起來。
在產(chǎn)生塊排序以后，可以非必選地對塊排序進行拋光以進一步改善NPV。拋光步驟類似于在共同提出的未決申請2002951892中披露的方法(以上進行了描述，并結合于本文作為參考)，但起初條件是不同的。不是最好價值到最低價值，如在該共同提出的未決申請中所披露的，在本方面，是從獲自叢進度表的塊進度表開始。
7.用于后推設計的簇的二次確定7.1模糊聚類；方案1(塊次序的時間/空間聚類)我們必須從該塊次序產(chǎn)生后推。此即KlumpKing的最終目標--產(chǎn)生允許NPV最優(yōu)采礦排定的后推。后推是礦井的很大的部分，其中卡車和鏟車將在一年或更長時間中集中于此用于挖掘。塊次序給了我們指引，應該從哪一個開始采礦并從哪一個結束采礦。原則上，塊次序是一種挖掘礦井的最優(yōu)方法。然而，其通常是不可行的，因為所提出的次序在空間上太零碎。一般需要將塊次序聚集從而得到該礦井的較大的且相連的部分(后推)。進行礦體的二次聚類。此時，聚類是空間上的(x、y、z)且具有附加的第四坐標，其表示塊開采的時間次序?？商岣呋驕p少時間第四坐標的重要性。減少該重要性將產(chǎn)生空間緊湊的簇，但忽略了最優(yōu)開采次序。擴展第四坐標的重要性將產(chǎn)生空間上更零碎的，但是更緊密遵循最優(yōu)開采次序的簇。
一旦簇被選取，其就可按時間排序。簇基于公知的模糊聚類算法來選擇，例如JC Bezdek、RH Hathaway、MJ Sabin、WT Tucker“Convergence Theory for Fuzzy c-meansCounterexamples andRepairs”，IEEE Trans.Systems，Man，and Cybemetics 17(1987)pp873-877。模糊聚類是一種試圖將從簇中心的數(shù)據(jù)點間的距離最小化的聚類規(guī)則。在該發(fā)明方面中，簇應用四維空間(x、y、z、v)，其中x、y和z給出空間坐標或參考，‘v’是時間、價值、等級、礦石類型、時間或時間段(周期)、或其它任何需要的因素或?qū)傩灾械娜我庖粋€或結合的變量。用于控制的其它因素是簇規(guī)模(根據(jù)礦體、巖體、巖石體積、$價值、平均等級、等級/價值的一致性)和簇形狀(根據(jù)不規(guī)則邊界、球形和連接性)。在一具體實施例中，‘v’表示礦石類型。在另一實施例中，通過將‘v’視為簇根據(jù)其時間的表示來將簇按時間排序。
還存在控制簇規(guī)模并由此控制后推規(guī)模的另一實施例。“規(guī)模(size)”可指巖石的噸數(shù)、礦石的噸數(shù)、總價值、以及其它事物。在該方面中，提供一種模糊聚類算法或方法，其在操作中用于其中如果后推開始，那么其相應的簇可通過根據(jù)屬于其它簇的塊的可能性重新指定塊來減小規(guī)模。
還存在另一實施例，其中存在與模糊相對的“清晰的(crisp)”聚類形式的算法或方法，該明確聚類特別適用于在采礦應用中的特殊類型規(guī)?？刂坪蜁r間次序。這種“清晰的”聚類是基于以下方法緩慢增大簇同時連續(xù)在簇之間混合塊以改善簇質(zhì)量。
7.2模糊聚類；方案2(簇的擴展)上面披露了一種聚類，隨后發(fā)明的另一相關方面是按時間次序方式而不是利用交叉來擴展這些簇，以產(chǎn)生后推。
參照圖10，示意性地示出礦區(qū)1001，其中存在3部分的礦體1002、1003和1004。
如圖10所示，隨后倒錐體沿錐體1的線1005和1006按時間次序向上擴展。即，最早簇(時間上)向上擴展以形成倒錐體。然后，在圖10中第二早簇沿錐體2的線1007和1008(虛線)以及錐體3的線1009和1010(虛線)向上擴展。已經(jīng)賦給第一錐體的任何塊不包括在第二錐體中。其在圖10中表示為線1008和1005間的區(qū)域。根據(jù)本發(fā)明的方面，該區(qū)域具有錐體的一部分。再次，在圖10中，線1010和1007間的區(qū)域保留錐體2的一部分，而不是任何后來的錐體。本方法應用于任何后來的錐體。同樣地，賦給第二錐體的任何塊不包括在任何后來的錐體中。這些擴展的錐體或錐體的部分形成了后推。
7.3模糊聚類；方案3(后推設計的反饋循環(huán))在此相關方面，具有如下的循環(huán)聚類，擴展以得到后推，較快速估值，以及隨后將該信息反饋至聚類參數(shù)的選擇中。
該二次聚類、擴展和NPV評估相當快速，而且本發(fā)明在于通過計算機或用戶，產(chǎn)生反復的結果評估，并且根據(jù)可選擇第四坐標的重要性，可考慮并實現(xiàn)擴展和評估，并且還可考慮并檢查可開采性的后推。如果認為結果太零碎，可減少第四坐標的重要性。評估的NPV太低，可擴展第四坐標的重要性。
參照圖11a，平面圖示出礦區(qū)的二維部分。在實施例中具有15個塊，但是塊的數(shù)量可為任意的。在該實施例中，根據(jù)相應的開采時間將塊進行標號，其中1表示最早的開采時間，15表示最晚的開采時間。在所示的實施例中，標號表示相對最優(yōu)開采次序。
根據(jù)上面所披露的方面，圖11b示出聚類結果的一個實施例，其中具有時間上較高的捏造因素和較高的重要性?？梢姶貥颂?是零碎的且具有較高的NPV，但認為是不可開采的。
根據(jù)上面所披露的方面，圖11c示出聚類結果的一個實施例，其中與圖11b相比具有時間上的低重要性。結果示出簇標號1和標號2相互連接，并且是全面的，而且盡管它們具有稍微較低的NPV，但可以認為這些簇是可開采的。
8.優(yōu)先約束條件的聚集根據(jù)發(fā)明的第一方面，聚集優(yōu)先約束條件的方法如下maxΣivixi]]>s.t.
nixi≤Σj∈P(i)xj]]>xi∈{0，1}i其中，ni＝|P(i)|.........方程式3
在該第一方面的方法中，在地面下約束條件的數(shù)量減少成每個塊一個(對礦井頂部梯段上的塊不存在優(yōu)先約束條件)。在這種情況下，各約束條件加強了如果其所有的先趨塊被開采，那么塊只能被開采的規(guī)則。然而，該開采(解聚)表達式的整個幺模特性不保存在其第一方法的表達式中。因此，結果變量上的完整性約束條件必須加強。因此，方程式3表示為整數(shù)程序設計，并必須利用分支界限(branch-and-bound)的方法而不是應用單純型法進行解決。解決方法在計算時間方面花費較長的時間并還可能需要較大量的內(nèi)存用于決策圖表的儲存。特別地，得到真正最優(yōu)的解決方案(與具有最優(yōu)解決方案的特定百分比中的解決方案相對比)可能花費較長的時間。
當聚集表達式(方程式3)為LP-放寬的且以CPLEX方式解出時，結果變量可占據(jù)部分價值，并且結果在方程式4中表示，如下maxΣivixi]]>s.t.
nixi≤Σj∈P(i)xj]]>0≤xi≤i其中，ni＝|P(i)|方程式4考慮第一實例較小的礦山(16,049個塊)的情況，所提供的作為具有Whittle軟件包(由Whittle Pty Ltd，www.whittle.com.au提供)的實例。圖12示出了上述通過確切表達式(方程式2)得到的最優(yōu)解決方案和聚集表達式(方程式4)的LP放寬之間的比較的的視圖。通過確切表達式(方程式2)和聚集表達式(方程式3)將塊10設置成1。該礦井外部周圍的塊11包括在由確切表達式(方程式2)得到的最后的礦井中(設置成1)，但是不包括在由聚集表達式(方程式4)的LP放寬所得到的解決方案中。很明顯存在包括在真最后的礦井中且不被聚集表達式(方程式4)的LP放寬包括的多個塊。塊12是廢料。
當與圖14比較時，圖13中示出了對該第一礦山實例應用確切表達式(方程式2)和聚集表達式(方程式4)的礦井設計的垂直截面圖的比較。
圖13示出了應用確切表達式(方程式2)解決方案的視圖中穿過實例礦井的平面。區(qū)域20是最后的礦井，區(qū)域21是廢料。參考下面的表格1，該礦井的總價值為$1.43885E+09，而且CPLEX需要29.042秒以得到該解決方案。
圖14示出了當對最后的礦井應用聚集表達式(方程式4)的LP放寬的等效圖。區(qū)域20是設置成1的塊，區(qū)域21是廢料(塊設置成0)，以及區(qū)域22是可能被進一步詢問以決定該物質(zhì)是否包括在最后的礦井中(在0和1之間設置值)中。該礦井的總價值為$1.54268E+09，且在0.992秒CPU時間內(nèi)得到。值得注意的是聚集表達式(方程式3)的解決方案(其中完整性約束條件賦給結果變量)給出最后的礦井的總價值為$1.43591E+09(應用最優(yōu)的分支界限停止條件的1％)，其與由方程式2給出的值相類似，而且需要1675.18秒的CPU時間以得到該解決方案。

表1第一礦山實施例結果一覽表。
當應用該放寬的聚集表達式來解決該問題時，顯然CPLEX提供了所得到的是被估值相對較高的最后的礦井，但是是在較短的時間內(nèi)實現(xiàn)的該估值。該相對較高值部分地由先趨約束條件的放寬所導致，因而允許可以拿走一部分塊，即使沒有拿走其所有的先趨塊。
通過描述利用方程式4所得礦井價值相對較高的原因，來考慮圖15中示出的情況。各塊中標號表示通過聚集表達式(方程式4)的LP放寬賦給塊的結果變量(Xi)的值。
在圖15所示的情況中，塊2和塊3先于塊1。在下面的方程式中，塊1由x1表示，塊2由x2表示以及塊3由x3表示。在確切表達式(方程式2)中，用于該情況的約束條件為x1≤x2x2≤x3...方程式5給定的解決方案(x1＝0.5，x2＝0，x3＝1)對于確切表達式(方程式2)是不可行的，因為x1＝0.5＞x2＝0方程式6然而，在聚集表達式(方程式4)的LP放寬中，相關約束條件為2x1≤x2+x3......方程式7在這種情況下，可以認為圖15中的解決方案是可行的(因為2×0.5＝1＜＝0+1＝1)。
2×1/2≤0+1 ......方程式8因此，塊1和塊3是礦體且具有正值，而塊2是具有負值的廢料，聚集表達式(方程式4)的LP放寬可使整個塊3和0.5個塊1不受負評估的塊2的處罰。因此聚集表達式(方程式4)可獲得正的塊的部分，而該部分將不會在確切表達式(方程式2)中得到。其導致比解聚的情況中更高值的解決方案。
9.切削平面法可更改聚集表達式(方程式4)的LP放寬以克服人為較高值的該解決方案。所得為下面的方程式9，即maxΣivixi]]>s.t.
nixi≤Σj∈P(i)xj]]>0≤Xi≤1i其中，ni＝|P(i)|對所有的弧循環(huán){若i→j，并且在解決方案中xi＞xj，則添加約束條件Xi≤xj}.........方程式9可以認為方程式9表示的該方法是名為“切削平面法”的發(fā)明的第二方面。在該第二方面中，初始(減小)問題通過在最優(yōu)值上給出上界而予以解決，并隨后添加整個(主要)問題中由該解決方案違規(guī)的任何約束條件，對該問題進行解決。重復此過程直到基本上找不到主要問題中將被違規(guī)的約束條件。在該第二方面中，運行聚集表達式(方程式4)的線性程序并且得到稱為的解決方案。向量的各元素表示賦給各塊的值(可能是部分的)。在中將具有各個塊對間的距離，其中一直不能得到后繼塊直到得到整個先趨塊(從確切表達式中)為止的該約束條件被違規(guī)。例如，在圖15中，確切表達式中的約束條件為將為0.5的I值賦給塊1，j賦值為0。
x1≤x2方程式10被違規(guī)，因為x1＝0.5并且x2＝0。
因而，在圖15的情況中，I的值比j更高并且添加該約束條件，而且重新運行該解決方案。結果將是由圖15產(chǎn)生的違規(guī)一直進行到將塊1和塊2除去。某些個別的塊約束條件可被添加到聚集表達式(方程式4)的LP放寬以使最后的礦井問題切實可行。以下重復是可行的。
對于的各元素，將其值與其各先趨塊的值輪流進行比較。無論什么情況，其中后繼塊具有比先趨塊更高的值，將相關個別的塊約束條件添加到表達式上。例如，圖15中的情況，將約束條件x1≤x2添加到聚集表達式(方程式4)的LP放寬。在檢驗所有先趨對的關系之后，解決關于擴展約束條件和添加的單塊先趨約束條件的問題。再次，解決方案可能是不可行的，所以可能不得不重復處理。應該重復該處理直到檢驗單塊的從屬性的步驟顯示出基本上沒有單塊先趨關系被違規(guī)。此處，解決方案與最優(yōu)解決方案一樣，其通過解出確切表達式(方程式2)而得到。
可以認為需要多個約束條件以利用第二方面方法得到解決方案，該約束條件的數(shù)量遠小于解聚表達式中用到的數(shù)量。由于初始的聚集解決方案將合理的近似值賦給最后的礦井，所以得出對該問題的僅較小的百分比的總數(shù)的單塊先趨約束條件應該需要添加到表達式。這樣，為了找到最優(yōu)解決方案的內(nèi)存(約束條件矩陣的存儲和處理)方面的計算需要應該被顯著地減少。然而，對違規(guī)的約束條件的檢驗和確定的該處理方法，將需要比方程式2的現(xiàn)有技術的方法花費更多時間。當方程式9應用于上面涉及的第一礦山實施例時，第二方法建立的礦井的總價值為$1.43885E+09，其與應用解聚表達式(方程式2)的問題解決方案一樣。完成該第二方法所需的計算時間是976.565秒。
以上，表格1中給出了在第一實施例礦山中對于最后的礦井問題的兩種方法的簡單比較。
10.聚集-切削平面和添加的塊與弧的約束條件顯然，現(xiàn)有技術方法與第一和第二方面的方法間的折衷是時間換取內(nèi)存的折衷，如在上面表1所示。確切表達式(方程式2)在29.402秒內(nèi)找到最優(yōu)解決方案，而切削平面表達式(方程式9)花費976.565秒來找到最優(yōu)解決方案。這部分地是由于切削平面表達式在解決問題的過程中多次解決很大的LP。此外，搜索并檢驗整個弧文件(其作為各重復的一部分來完成)的過程消耗大量的時間。然而，確切表達式(方程式2)解決了具有264,859個先趨約束條件的模型(需要大量的內(nèi)存)，相比較而言，切削平面表達式(方程式5)中為34,819個。這減少了87％。可以預計，該模型中約束條件的數(shù)量與存儲和解決問題所要求的內(nèi)存成正比，特別是與一旦找到最優(yōu)解決方案而實現(xiàn)最終約束條件矩陣反演所需的內(nèi)存成正比。因而，方便地，在其中當試圖解出確切表達式(方程式2)時，CPLEX耗盡內(nèi)存的情況下，切削平面表達式(方程式9)的解決方案是可行的。
在具有38,612個塊的第二實施例礦山中，如表2中所示，采取上面相同的方法，得到類似的結果。

表2第二礦山實施例結果一覽表。
特別地，參照上面的表2，確切表達式(方程式2)包含1,045,428個約束條件，而執(zhí)行切削平面算法(方程式9)的最終模型只需要159,832個約束條件。然而，切削平面法(方程式9)花費12,354.3秒以找到解決方案，而確切表達式(方程式2)需要223.762秒的CPU時間。
此外，如下面的表3中的詳細描述，可選混合整數(shù)程序設計法對礦井設計的測試在第三礦山實施例中實現(xiàn)。第三礦山實施例的塊模型包含198,917個塊。
首先來看確切表達式(方程式2)。其導致CPLEX試圖解決具有3,526,057個單塊約束條件的線性程序設計。當試圖應用二重單一算法解決問題時，約束條件矩陣的規(guī)模使得CPLEX耗盡內(nèi)存。因而，在第三礦實例的情況中，礦井設計的確切解決方案是不能由該方法決定的。
接下來看聚集表達式(方程式3)。其導致188,082個約束條件、價值為$3.34125E+09，以及CPU時間為33298.5秒。
再來看運行聚集表達式(方程式4)的LP放寬。如上所述，認為該問題的解決方案將給出最后的礦井最優(yōu)值的上界。這是由于CPLEX包括部分的塊，而沒有必要取其整個先趨的集合。此中，模型具有188,082個約束條件。最優(yōu)解決方案得出價值為$3.40296E+09，以及CPU時間為12.989秒。

表3第三礦山實施例結果一覽表。
切削平面表達式(方程式9)也是基于該實施例第三礦山。該方法中的聚集表達式的LP放寬的解決方案用作開始時的解決方案，隨后將違規(guī)的單個塊約束條件添加到模型，然后再次解決。重復該過程直到不再有單塊約束條件被違規(guī)，因而該解決方案與確切表達式解決方案相類似?？梢哉J為該方程式9的解決方案是正確的問題解決方案。當運行方程式9時，可以看出CPLEX可處理問題的規(guī)模，并且得到準確的最后的礦井。解決方案包含285,598個約束條件，相對于確切表達式其減少了92％。礦井設計的最優(yōu)價值為$3.37223E+09，并找到該解決方案所需的CPU時間為19703.8秒。
因而，已經(jīng)看出，切削平面算法(方程式9)提供了本發(fā)明實際執(zhí)行的內(nèi)存約束條件中的改進的解決方案，該改進的解決方案利用多個計算機和/或單個計算機建模，而確切表達式(方程式2)則不能利用多個計算機和/或單個計算機建模。再次，對內(nèi)存的節(jié)省被更長的計算時間給抵消掉了。
在第一礦山實施例的情況中，用于圖中所示第三礦山實施例的，利用切削平面表達式和聚集表達式的LP放寬解決最后的礦井問題的解決方案的垂直截面的比較。圖16和圖18示出應用切削平面表達式(方程式9)的礦井的平面圖。區(qū)域20為最后的礦井，區(qū)域21為廢料。另一方面，圖17和19示出同樣的圖，但采用了聚集表達式(方程式4)的LP放寬。此外，區(qū)域20為最后的礦井，區(qū)域21為廢料。再次，顯然，聚集表達式(方程式4)的LP放寬取了對于確切表達式是不可行的塊的部分。
可以認為該結果確認了在當試圖解出確切表達式(方程式2)時，CPLEX耗盡內(nèi)存的情況下，切削平面表達式(方程式9)的解決方案(方程式9)是可行的。
在表3中可以看到第三礦山實施例的結果一覽。
11.切削平面方法上的變化11.1第一變化由于可以看出，由第一重復所添加大量的約束條件將導致立即添加所有違規(guī)的約束條件會造成切削方法(方程式9)上的額外加載，所以切削平面法的一個改變是添加約束條件。初始地，首先是添加多數(shù)違規(guī)的約束條件的效果，然后是調(diào)查表達式的解決。在第一礦實例中徹底測試了該方法。該方法如下。在方法的各次重復中，規(guī)定了單塊約束條件的違規(guī)規(guī)模上的下界(例如，0.5，0.6，...)。例如，圖15示出了各塊的違規(guī)。在該實施例圖15中，違規(guī)＝xi-xj，因此違規(guī)的‘規(guī)?！癁?.5-0＝0.5。將大于其容限的所違規(guī)的約束條件量添加到表達式，并解決該問題。然而，在找到最優(yōu)解決方案之前利用該方法完成最佳的處理。其之所以發(fā)生是因為該方法添加了約束條件卻沒有確定并添加所有違規(guī)了的單塊約束條件，而僅添加了那些違規(guī)了大于一定的量的約束條件。如此，不是將所有必要的單塊約束條件添加到表達式，并且達不到真正最優(yōu)解決方案。為了減輕該問題，將大于所選下界的違規(guī)添加給至少第一重復。該方法使得仍可以得到最優(yōu)解決方案。
11.2第二變化另一方法是添加最多的違規(guī)的約束條件，但是減少各次重復中所需的違規(guī)的量直到添加了一定數(shù)量的約束條件。例如，可以指定在各次重復中應該添加最小5000個約束條件。例如，將初始違規(guī)參數(shù)設置為0.6(即，僅將違規(guī)了0.6或更多的單塊約束條件添加到表達式)。情況可以是添加了1200個約束條件。然后，在解出表達式之前，違規(guī)參數(shù)可減小到0.5。這可導致將另3000個約束條件添加到模型中。由于添加的約束條件仍然小于5000個，所以違規(guī)參數(shù)進一步減小到0.4，并且添加更多的單塊約束條件。這可導致將2000個約束條件添加到表達式，且由于已經(jīng)達到最小的5000個約束條件，問題被立刻解決了。然后重復過程直到得到最優(yōu)解決方案。
11.3第三變化可選地，容限可減小更小增加等級(一次0.01而不是0.1)以減小相比于所示的約束條件的最小量的所添加的約束條件數(shù)量上的過量規(guī)模。
11.4第四變化另一選擇是在解出表達式之前，僅僅添加多個特別的約束條件到模型中。在任何添加最小數(shù)量的約束條件的方法中，確定添加給各次重復的約束條件的適當數(shù)量是很重要的問題。問題的該因素其自身可能需要最優(yōu)化?？梢钥闯觯梢源鎯υ趦?nèi)存中并由CPLEX處理的該問題的最大規(guī)模將影響該值。對此的考慮是，可在用于解決最后的礦井問題的程序中允許內(nèi)建測試。測試程序的形式可如下進行。如果第一重復后的約束條件矩陣的規(guī)模小于可由CPLEX解出的最大規(guī)模(具有容限，以允許在后繼重復中根據(jù)在初始循環(huán)之后所添加約束條件的一般比率而添加更多的約束條件一看上去，大約90％的約束條件需要在第一循環(huán)中添加)，采用添加所有違規(guī)的約束條件的途徑。如果第一重復之后的約束條件矩陣的規(guī)模要大于可解決的最大值，那么利用上述可選的約束條件添加的程序中的一個來重新開始重復步驟。
在上面的第一礦實例中測試上述的方法。在這種情況下，表現(xiàn)最好的方法是在第一5個循環(huán)中添加違規(guī)大于0.6的單塊約束條件，然后在隨后的循環(huán)中，添加所有的違規(guī)的約束條件。該方法在2154.24秒內(nèi)找到最優(yōu)解決方案。其比需要976.565秒的標準切削平面程序時間要長很多(與下面的陳述相比)。
11.5第五變化逐步地添加約束條件的另一方法是利用礦的特殊幾何結構。在這種情況下，對于各塊存儲包含z坐標(或者“高度”)的向量。利用該信息，從小于最大z坐標(對應于礦井的頂部)的z坐標添加違規(guī)的單塊約束條件，在各次循環(huán)中減小塊的高度。一旦添加了特定數(shù)量的約束條件，或者降低了特定數(shù)量的z坐標，約束條件添加步驟就會停止。通過從小于最大z坐標的坐標添加違規(guī)的單塊約束條件，希望隨后的最佳步驟促使更多的單塊約束條件在需要將其明確地添加到表達式之前從礦井的較低部中得到滿足。即，一旦完成礦井最高梯段相關的確定，該表達式中的先趨約束條件可促使這些確定以向礦井下擴展。隨后，在問題最優(yōu)解決之前，在切削平面重復的過程中可能需要添加較少的單塊約束條件。
該方法在第三礦山實施例的情況下特別有效。當在各次重復中從小于頂部z坐標的坐標添加約束條件，每次重復下降10個z坐標時，最優(yōu)解決方案在2664.11秒內(nèi)找到。與需要19,703.8秒來找到最優(yōu)解決方案的標準切削平面表達式進行比較，該方法優(yōu)勢是非常大的。
當結合本說明書的特殊實施例來描述本發(fā)明時，將會明了可以進行其他更改。本申請想要總體上覆蓋本發(fā)明的任何變化的使用和適用范圍，對于本技術領域人員來說，顯然在不背離本發(fā)明的精神的前提下可以有各種替代、修改和等效方案。
本發(fā)明可包含不背離本發(fā)明重要特性的精神，應該明了除非有特殊說明，上述實施例不受本發(fā)明的約束，但是應該適用于由附加權利要求限定的發(fā)明的精神和范圍的解釋。不同的更改和等同的排定可包括在本發(fā)明和附加權利要求的精神和范圍中。因此，明了特殊實施例通過許多方法進行描述，其中本發(fā)明的原則是可行的。在下面的權利要求中，裝置加功能的句子可覆蓋完成定義功能的結構，并且不僅是結構等同物，而且是等同的結構。例如，盡管釘和螺釘不是結構等同物，由于釘利用圓柱表面以保證木質(zhì)部分在一起，而螺釘利用螺旋表面以保證木質(zhì)部分在一起，在固定木質(zhì)部分的環(huán)境中，釘和螺釘具有等同的結構。
權利要求
1.一種聚集與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的多個塊的方法，所述方法包括以下步驟確定要開采的所選體積的物質(zhì)；將所述所選體積的至少一部分劃分成塊；形成至少一個簇；以及從至少一個簇擴展出錐體。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，還包括從所述錐體的交叉確定叢的步驟。
3.根據(jù)權利要求1或2所述的方法，其中，利用優(yōu)先弧使所述錐體向上擴展。
4.根據(jù)權利要求1、2或3所述的方法，其中，所述錐體是三維的。
5.根據(jù)權利要求1至4中任一權項所述的方法，其中，所述錐體是最小的。
6.根據(jù)權利要求1至5中任一權項所述的方法，其中，所述錐體包括多個塊。
7.根據(jù)權利要求2至6中任一權項所述的方法，其中，所述優(yōu)先弧與相應的叢和/或塊的開采次序相關。
8.一種確定與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的斜度約束條件的方法，所述方法包括以下步驟利用從所述所選叢發(fā)出的塊的優(yōu)先弧以至少部分地建立叢先例。
9.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機可用介質(zhì)，具有嵌入在所述介質(zhì)上的計算機可讀程序代碼和計算機可讀系統(tǒng)代碼，用于在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中確定與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的斜度約束條件，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機可讀代碼，其處于所述計算機可用介質(zhì)中，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求1至8中任一權項所述的方法。
10.一種聚集與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的多個塊的裝置，所述裝置包括第一裝置，用于確定要開采的所選體積的物質(zhì)；第二裝置，用于將所述所選體積的至少一部分劃分成塊；第三裝置，用于形成至少一個簇；以及第四裝置，用于從至少一個簇擴展出錐體。
11.一種聚集與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的多個塊的裝置，所述裝置包括第一裝置，用于利用從所述所選叢發(fā)出的塊的優(yōu)先弧以至少部分地建立叢先例。
12.一種聚集與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的多個塊的裝置，所述裝置包括處理器裝置，用于根據(jù)預定指令集操作；所述裝置，與所述指令集結合，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求1至8中任一權項所述的方法。
13.確定與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的斜面約束條件的裝置，所述裝置包括處理器裝置，用于根據(jù)預定指令集進行操作；所述裝置，結合所述指令集，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求1至8中任一權項所述的方法。
14.一種確定物質(zhì)簇的方法，所述方法包括以下步驟在多個塊之間定位至少一部分所述物質(zhì)；確定與對應于每個塊的坐標相關的第一屬性；將所述第一屬性賦給各對應塊；確定與所述多個塊相關的第二和/或至少另一個屬性；以及根據(jù)所述第一屬性和所述第二屬性聚集所述多個塊中的至少兩個。
15.根據(jù)權利要求14所述的方法，其中，所述第二和/或另一個(些)屬性提供用于將認為有價值的物質(zhì)與認為較少或幾乎無價值的物質(zhì)進行區(qū)分。
16.根據(jù)權利要求14或15所述的方法，其中，所述第二和/或另一個(些)屬性對應于正值。
17.根據(jù)權利要求14或15所述的方法，其中，所述第二和/或另一個(些)屬性對應于空間值。
18.根據(jù)權利要求14或15所述的方法，其中，所述第二和/或另一個(些)屬性對應于所述物質(zhì)的等級。
19.根據(jù)權利要求14至18中任一權項所述的方法，其中，將所述至少兩個塊聚集到較大的塊集合中。
20.根據(jù)權利要求14至19中任一權項所述的方法，還包括重復進行用于確定來自于已經(jīng)聚集的物質(zhì)的進一步的簇的步驟。
21.一種從特定位置除去物質(zhì)的方法，所述方法包括以下步驟根據(jù)權利要求14至20中任一權項確定簇；以及將所述集合排定進一個或多個周期。
22.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機可用介質(zhì)，具有嵌入在所述介質(zhì)上的計算機可讀程序代碼和計算機可讀系統(tǒng)代碼，用于在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中確定與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的斜面約束條件，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機可讀代碼，其處于所述計算機可用介質(zhì)中，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求14至21中任一權項所述的方法。
23.用于確定物質(zhì)簇的裝置，所述裝置包括第一裝置，用于在多個塊之間定位至少一部分所述物質(zhì)；第二裝置，用于確定與對應于每個塊的坐標相關的第一屬性；第三裝置，用于將所述第一屬性賦給各對應塊；第四裝置，用于確定與所述多個塊相關的第二和/或至少另一個屬性；以及第五裝置，用于根據(jù)所述第一屬性和所述第二屬性聚集所述多個塊中的至少兩個塊。
24.用于確定從特定位置除去物質(zhì)的裝置，所述裝置包括第一裝置，用于根據(jù)權利要求14至20中的任一權項確定簇；以及第二裝置，用于將所述集合排定進入一個或多個周期。
25.用于確定物質(zhì)的簇的裝置，所述裝置包括處理器裝置，用于根據(jù)預定指令集進行操作；所述裝置，結合所述指令集，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求14至20中任一權項所述的方法。
26.用于確定從特定位置除去物質(zhì)的裝置，所述裝置包括處理器裝置，用于根據(jù)預定指令集操作；所述裝置，結合所述指令集，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求14至20中任一權項所述的方法。
27.一種確定所選部分的物質(zhì)的特性的方法，所述方法包括以下步驟確定所述所選部分的物質(zhì)的含量；以及根據(jù)多個特性中的至少一個來確定在所述所選部分中物質(zhì)的區(qū)域。
28.根據(jù)權利要求27所述的方法，其中，所述含量確定基本上從所述所選部分的物質(zhì)的最低水平開始執(zhí)行，然后向上執(zhí)行。
29.根據(jù)權利要求27或28所述的方法，其中，所選部分的物質(zhì)是叢。
30.根據(jù)權利要求27、28或29所述的方法，其中，所述特性是預定的。
31.根據(jù)權利要求27至30中任一權項所述的方法，其中，所述特性中的至少兩個反映物質(zhì)的一個或多個等級或價值。
32.根據(jù)權利要求31所述的方法，其中，所述區(qū)域?qū)⒄J為有價值的礦石、廢料和/或雜質(zhì)進行區(qū)分。
33.根據(jù)權利要求32所述的方法，其中，所述認為有價值的礦石的區(qū)域包括一部分廢料和/或雜質(zhì)。
34.根據(jù)權利要求27至33中任一權項所述的方法，還包括基于所述區(qū)域確定而重復進行所述所選物質(zhì)的評估和/或開采分析的步驟。
35.一種根據(jù)權利要求27至34中任一權項所述的方法分析的礦山。
36.從根據(jù)權利要求35所述的礦山開采的物質(zhì)。
37.用于確定所選部分的物質(zhì)的特性的裝置，所述裝置包括第一裝置，用于確定所選部分的物質(zhì)的含量；以及根據(jù)多個特性中的至少一個來確定在所述所選部分中物質(zhì)的區(qū)域的裝置。
38.包括用于根據(jù)預定指令集進行操作的處理器裝置的裝置，所述裝置，結合所述指令集，用于執(zhí)行如權利要求27至34中任一權項所述的方法。
39.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機可用介質(zhì)，具有嵌入在所述介質(zhì)上的計算機可讀程序代碼和計算機可讀系統(tǒng)代碼，用于在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中確定與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的斜面約束條件，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機可讀代碼，其處于所述計算機可用介質(zhì)中，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求27至34中任一權項所述的方法。
40.一種分析所選體積的物質(zhì)的方法，所述物質(zhì)至少部分包括多個塊，所述方法包括以下步驟將多個塊聚類在一起；根據(jù)所聚類的塊分析所述所選體積的物質(zhì)。
41.根據(jù)權利要求40所述的方法，其中，使用混合整數(shù)最優(yōu)化引擎用于分析所述所選體積的物質(zhì)。
42.根據(jù)權利要求41所述的方法，其中，將進一步的約束條件結合到所述引擎中。
43.根據(jù)權利要求42所述的方法，其中，進一步的約束條件是采礦、處理、銷售能力和/或等級約束條件。
44.根據(jù)權利要求40至42中任一權項所述的方法，其中，在空間和時間上相對整體執(zhí)行所選體積的分析。
45.一種根據(jù)權利要求40至44中的任一權項所述的方法分析分析的礦山。
46.從根據(jù)權利要求45所述的礦山開采的物質(zhì)。
47.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機可用介質(zhì)，具有嵌入在所述介質(zhì)上的計算機可讀程序代碼和計算機可讀系統(tǒng)代碼，用于在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中確定與從特定位置開采物質(zhì)的設計結構相關的斜面約束條件，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機可讀代碼，其處于所述計算機可用介質(zhì)中，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求40至43中任一權項所述的方法。
48.用于分析所選體積的物質(zhì)的裝置，所述物質(zhì)至少部分地包括多個塊，所述裝置包括第一裝置，用于將多個塊聚類在一起；第二裝置，用于根據(jù)所聚類的塊分析所述所選體積的物質(zhì)。
49.包括用于根據(jù)預定指令集進行操作的處理器裝置的裝置，所述裝置，結合所述指令集，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求40至44中任一權項所述的方法。
50.一種確定可被采礦的礦井的所選塊組的方法，所述方法包括以下步驟選擇第一多個塊；以及確定適用于所述所選第一多個塊的相對價值和約束條件，其根據(jù)為maxΣivixi]]>s.t.nixi≤Σj∈P(i)xj]]>xi∈{0，1}i其中，ni＝|P(i)| 方程式3
51.一種確定可被采礦的礦井的所選塊組的方法，所述方法包括以下步驟選擇第一多個塊；以及確定適用于所述所選第一多個塊的相對價值和約束條件，其根據(jù)為maxΣivixi]]>s.t.nixi≤Σj∈P(i)xj]]>0≤xi≤1i其中，ni＝|P(i)| 方程式4
52.一種確定可被采礦的礦井的所選塊組的方法，所述方法包括以下步驟選擇第一多個塊；以及確定適用于所述所選第一多個塊的相對價值和約束條件，其根據(jù)為maxΣivixi]]>s.t.nixi≤Σj∈P(i)xj]]>0≤xi≤1i其中，ni＝|P(i)|循環(huán)通過所有的弧{若i→j，并且在解中xi＞xj，則添加約束條件xi≤xj}………方程式9
53.根據(jù)權利要求52所述的方法，還包括對違規(guī)進行重新測試的步驟。
54.根據(jù)權利要求50至53中任一權項所述的方法，還包括以下步驟選擇第二多個塊；根據(jù)方程式3、4或9中任一確定適用于所述所選第二多個塊的相對價值和約束條件；以及確定所述第一或第二多個塊是否具有較高價值。
55.根據(jù)權利要求50至53中任一權項所述的方法，還包括重復進行根據(jù)權利要求5所述的進一步的步驟，直到從問題中基本上找不到要違規(guī)的約束條件。
56.根據(jù)權利要求53所述的方法，其中，將大于或等于所選下限的違規(guī)加入到所述第一重復中。
57.根據(jù)權利要求56所述的方法，其中，將具有減小的下限的約束條件加入隨后的重復。
58.根據(jù)權利要求53所述的方法，其中，公差值用于確定所述約束條件的數(shù)量。
59.根據(jù)權利要求53所述的方法，其中，所增加的約束條件的數(shù)量根據(jù)以下情況進行確定a.如果所述約束條件的數(shù)量不超過存儲容量極限，那么基本上增加所有的約束條件，或b.如果所述約束條件的數(shù)量超過存儲容量極限，那么(只)增加所述約束條件中的一些約束條件。
60.根據(jù)權利要求53所述的方法，其中，所增加的約束條件與z坐標相一致。
61.根據(jù)權利要求60所述的方法，其中，所增加的約束條件首先與所述最大z坐標相一致。
62.一種確定礦井的所選塊組中哪些可被采礦的方法，所述方法包括以下步驟選擇第一多個塊，以及根據(jù)以下情況確定適用于所述所選多個塊的相對價值和約束條件此處所披露的由方程式2所定義的CPLEX方法，以及若CPLEX方法超時，則利用根據(jù)權利要求50至61中任一權項所述的方法而重新確定礦井的相對尺寸和/或規(guī)模。
63.用于確定可被采礦的礦井的所選塊組的裝置，所述裝置包括處理器裝置，用于根據(jù)預定指令集操作所述裝置，結合所述指令集，用于執(zhí)行根據(jù)權利要求50至62中任一權項所述的方法。
64.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機可用介質(zhì)，具有具有嵌入在所述介質(zhì)上的計算機可讀程序代碼和計算機可讀系統(tǒng)代碼，用于利用數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)確定礦井的相對尺寸和/或規(guī)模，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機可讀代碼，其處于所述計算機可用介質(zhì)中，用于根據(jù)權利要求50至62中任一權項所述的方法確定可被采礦的礦井的所選塊組。
65.一種根據(jù)權利要求1至8、14至21、27至34、40至44、以及50至62中任一權項所述的方法，基本上如本文參照附圖所描述的。
66.一種根據(jù)權利要求12至15、23至26、37、38、48、49、以及63中任一權項所述的裝置，基本上如本文參照附圖所描述的。
67.一種根據(jù)權利要求1至8、14至21、27至34、40至44、以及50至62中任一權項所述的礦山設計，基本上如本文參照附圖所描述的。
68.從根據(jù)權利要求12至15、23至26、37、38、48、49、以及63中任一權項所述的礦山開采的物質(zhì)，基本上如本文參照附圖所描述的。
全文摘要
本發(fā)明涉及從特定位置開采資源的領域。特別地，本發(fā)明涉及與采礦位置有關的規(guī)劃、設計以及處理，其方式為基于提高相對于開采該物質(zhì)的努力和/或時間而言認為有價值物質(zhì)的開采。本申請尤其披露了用于進行后推設計的確定斜度約束條件，確定物質(zhì)簇，確定所選部分的物質(zhì)的特性，分析所選體積的物質(zhì)，擴展簇，形成簇，采礦設計，將塊聚集成集合或簇，將叢中的廢料和礦石分離，確定要開采的所選組的塊，叢次序以及確定簇的方法和裝置。
文檔編號E21C41/26GK1723334SQ200380105361
公開日2006年1月18日 申請日期2003年10月2日 優(yōu)先權日2002年10月9日
發(fā)明者加里·艾倫·弗羅伊蘭德, 邁拉卜·格納布德 申請人:Bhp比利頓創(chuàng)新公司