Актуальность исследования обусловлена сложностью принятия оперативных и стратегических управленческих решений на горнодобывающих предприятиях. Сложность обусловлена наличием множества противоречивых целей и задач, большим количеством факторов, оказывающих влияние на функционирование предприятия, разнообразием критериев оценки вариантов решений. Для принятия решения в таких условиях всё чаще используются методы многокритериального анализа, популярность которых значительно возросла в последние десятилетия. Однако в русскоязычной научной литературе отсутствуют систематические литературные обзоры использования методов многокритериального анализа в горной отрасли. Целью исследования является определение перспектив применения многокритериальных моделей и методов принятия решений - Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) в горнодобывающей отрасли на основе обзора современной научной литературы. Выполнен анализ 123 исследовательских и 8 обзорных научных статей, посвящённых использованию многокритериальных методов принятия решений в горной отрасли. Выявлены недостатки существующих обзоров, установлены особенности применения MCDM. Предложена универсальная система параметров (атрибутов в терминах MCDM) многокритериальных моделей в горном деле, которая включает 31 атрибут, сгруппированных в восемь кластеров. Особенностью предлагаемой системы является возможность выполнения комплексного анализа горнодобывающего предприятия и его подсистем (горнотехнической системы, системы вскрытия, системы разработки, системы управления) с учётом особенностей реализации различных многокритериальных методов и моделей. Такое решение позволяет повысить качество выполнения многокритериального анализа и, как следствие, обоснованность принимаемых управленческих решений, учитывающих сложные взаимосвязи технологических процессов, параметров вскрытия, систем разработки. Результаты исследований могут быть использованы специалистами горнодобывающих предприятий, проектных и научно-исследовательских организаций для принятия решений с использованием многокритериальных методов и моделей.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- УДК
- 622. Горное дело
Мониторинг конъюнктуры рынка минерального сырья и горнотехнических условий разрабатываемого месторождения необходимы в современных условиях для обеспечения эффективной добычи полезных ископаемых. Специалистам проектных и горнодобывающих компаний приходится решать значительное количество многофакторных задач в процессе проектирования и эксплуатации карьеров и подземных рудников. От своевременности принятия решений и полноты их соответствия изменяющимся внешним и внутренним факторам во многом зависит устойчивость функционирования горнодобывающего предприятия. При принятии решений необходимо учитывать большое количество разнообразных как количественных, так и качественных критериев различной размерности. Поэтому методы многокритериального анализа приобретают все большую популярность для решения различных задач в горной отрасли.
Список литературы
1. Rakhmangulov A., Burmistrov K., Osintsev N. Selection of open-pit mining and technical system’s sustainable development strategies based on MCDM // Sustainability. 2022. Vol. 14. No. 13. pp. 8003. https://www.. DOI: 10.3390/su14138003 EDN: PKUDFA
2. Velikanov V. S., Dyorina N. V., Korotkova A. N., Dyorina K. S. The challenges of Industry 4.0 and the need for new answers in the mining industry // News of the Ural State Mining University. 2021. No. 2. pp. 154-166. https://www.. DOI: 10.21440/2307-2091-2021-2-154-166 EDN: VBEEET
3. Anysz H., Nicał A., Stević Ž., Grzegorzewski M., Sikora K. Pareto optimal decisions in multi-criteria decision making explained with construction cost cases // Symmetry. 2021. Vol. 13. No 1. pp. 46. https://www.. DOI: 10.3390/sym13010046 EDN: GSIMTQ
4. Rakhmangulov A., Burmistrov К., Osintsev N. Sustainable open pit mining and technical systems: Concept, principles, and indicators // Sustainability. 2021. Vol. 13. No. 3. pp. 1101. https://www.. DOI: 10.3390/su13031101 EDN: FCCXEP
5. Stojčić M., Zavadskas E., Pamučar D., Stević Ž., Mardani A. Application of MCDM methods in sustainability engineering: A literature review 2008-2018 // Symmetry. 2019. Vol. 11. No. 3. pp. 350. https://www.. DOI: 10.3390/sym11030350 EDN: XGHOLA
6. Adem Esmail B., Geneletti D. Multi-criteria decision analysis for nature conservation: A review of 20 years of applications // Methods in Ecology and Evolution. 2018. Vol. 9. No. 1. pp. 42-53. https://www.. DOI: 10.1111/2041-210X.12899
7. Baloyi V.D., Meyer L. D. The development of a mining method selection model through a detailed assessment of multi-criteria decision methods // Results in Engineering. 2020. No. 8. pp. 100172. https://www.. DOI: 10.1016/j.rineng.2020.100172 EDN: HECKBY
8. Sitorus F., Cilliers J. J., Brito-Parada P. R. Multi-criteria decision making for the choice problem in mining and mineral processing: Applications and trends // Expert Systems with Applications. 2019. Vol. 121. pp. 393-417. https://www.. DOI: 10.1016/j.eswa.2018.12.001
9. Namin F. S., Ghadi A., Saki F. A literature review of Multi Criteria Decision-Making (MCDM) towards mining method selection (MMS) // Resources Policy. 2022. Vol. 77. pp. 102676. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2022.102676 EDN: WOECVO
10. Zeng L., Liu S. Q., Kozan E., Corry P., Masoud M. A comprehensive interdisciplinary review of mine supply chain management // Resources Policy. 2021. Т. 74. С. 102274. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2021.102274 EDN: EOXYYU
11. Burt C. N., Caccetta L. Equipment selection for surface mining: A review // Interfaces. 2014. Vol. 44. No. 2. pp. 143-162. https://www.. DOI: 10.1287/inte.2013.0732
12. Franco-Sepúlveda G., Del Rio-Cuervo J. C., Pachón-Hernández M. A. State of the art about metaheuristics and artificial neural networks applied to open pit mining // Resources Policy. 2019. Vol. 60. pp. 125-133. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2018.12.013
13. Leal Gomes Leite J. M., Arruda E. F., Bahiense L., Marujo L. G. Modeling the integrated mine-to-client supply chain: a survey // International Journal of Mining, Reclamation and Environment. 2020. Vol. 34. No. 4. pp. 247-293. https://www.. DOI: 10.1080/17480930.2019.1579693
14. Verma S., Chaudhari S. Highlights from the literature on risk assessment techniques adopted in the mining industry: A review of past contributions, recent developments and future scope // International Journal of Mining Science and Technology. 2016. Vol. 26. No. 4. pp. 691-702. https://www.. DOI: 10.1016/j.ijmst.2016.05.023
15. Каплунов Д., Рыльникова М. Принципы проектирования горнотехнических систем комплексного освоения рудных месторождений комбинированной геотехнологией // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2008. Т. 6. С. 58-66.
16. Яковлев В., Яковлев В. Формирование транспортных систем карьеров с учётом адаптации к изменяющимся условиям разработки глубокозалегающих сложноструктурных месторождений // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. 2018. № 6. С. 118-126. https://www.. DOI: 10.21440/0536-1028-2018-6-118-126 EDN: XYTUPR
17. Бурмистров К., Осинцев Н. Принципы устойчивого развития горнотехнических систем в переходные периоды // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2020. Т. 331. № 4. С. 179-195. https://www.. DOI: 10.18799/24131830/2020/4/2606 EDN: TZVRAB
18. Bascetin A. A decision support system for optimal equipment selection in open pit mining: Analytical hierarchy process // Journal of Earth Sciences. 2003. Vol. 16. No. 2. pp. 1-11.
19. Komljenovic D., Kecojevic V. Multi-attribute selection method for mining trucks // Society for Mining, Metallurgy & Exploration. 2006. Vol. 320. pp. 94-104.
20. Acaroglu O., Ergin H., Eskikaya S. Analytical hierarchy process for selection of roadheaders // The Journal of The South African Institute of Mining and Metallurgy. 2006. Vol. 106. pp. 569-575.
21. Bascetin A. A decision support system using analytical hierarchy process (AHP) for the optimal environmental reclamation of an open-pit mine // Environmental Geology. 2007. Vol. 52. No. 4. pp. 663-672. https://www.. DOI: 10.1007/s00254-006-0495-7 EDN: QLGNOS
22. Soltanmohammadi H., Aghajani Bazzazi A., Osanloo M. Loading-haulage equipment selection in open pit mines based on fuzzy-TOPSIS method // Gospodarka Surowcami Mineralnymi. 2008. Vol. 24. pp. 87-102.
23. Dey P. K., Ramcharan E. K. Analytic hierarchy process helps select site for limestone quarry expansion in Barbados // Journal of environmental management. 2008. Vol. 88. No. 4. pp. 1384-1395. https://www.. DOI: 10.1016/j.jenvman.2007.07.011
24. Yavuz M., Alpay S. Underground mining technique selection by multicriterion optimization methods // Journal of Mining Sciences. 2008. No. 4. pp. 391-401. https://www.. DOI: 10.1007/s10913-008-0043-9 EDN: IGEVWE
25. Bascetin A. The study of decision making tools for equipment selection in mining engineering operations // Gospodarka Surowcami Mineralnymi-Mineral Resources Management. 2009. Vol. 25. No. 3. pp. 37-56.
26. Bazzazi A. A., Osanloo M., Karimi B. Optimal open pit mining equipment selection using fuzzy multiple attribute decision making approach // Archives of Mining Sciences. 2009. Vol. 54. No. 2. pp. 301-320.
27. Bazzazi A. A., Osanloo M., Karimi B. A new fuzzy multi criteria decision making model for open pit mines equipment selection // Asia-Pacific Journal of Operational Research. 2011. Vol. 28. No. 03. pp. 279-300. https://www.. DOI: 10.1142/S0217595911003247
28. Choi Y., Park H.-D., Sunwoo C., Clarke K. C. Multi-criteria evaluation and least-cost path analysis for optimal haulage routing of dump trucks in large scale open-pit mines // International Journal of Geographical Information Science. 2009. Vol. 23. No. 12. pp. 1541-1567. https://www.. DOI: 10.1080/13658810802385245
29. Safari M., Ataei M., Khalokakaie R., Karamozian M. Mineral processing plant location using the analytic hierarchy process - a case study: The Sangan iron ore mine (phase 1) // Mining Science and Technology (China). 2010. Vol. 20. No. 5. pp. 691-695. https://www.. DOI: 10.1016/S1674-5264(09)60264-7
30. Tuzkaya G., Gülsün B., Kahraman C., Özgen D. An integrated fuzzy multi-criteria decision making methodology for material handling equipment selection problem and an application // Expert Systems with Applications. 2010. Vol. 37. No. 4. pp. 2853-2863. https://www.. DOI: 10.1016/j.eswa.2009.09.004
31. Owusu-Mensah F., Musingwini C. Evaluation of ore transport options from Kwesi Mensah Shaft to the mill at the Obuasi mine // International Journal of Mining, Reclamation and Environment. 2011. Vol. 25. No. 2. pp. 109-125. https://www.. DOI: 10.1080/17480930.2010.538988
32. Aghajani Bazzazi A., Osanloo M., Karimi B. Deriving preference order of open pit mines equipment through MADM methods: Application of modified VIKOR method // Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38. No. 3. pp. 2550-2556. https://www.. DOI: 10.1016/j.eswa.2010.08.043
33. Azimi R., Yazdani-Chamzini A., Fouladgar M. M., Zavadskas E. K., Basiri M. H. Ranking the strategies of mining sector through ANP and TOPSIS in a SWOT framework // Journal of Business Economics and Management. 2011. Vol. 12. No. 4. pp. 670-689. https://www.. DOI: 10.3846/16111699.2011.626552
34. Fouladgar M. M., Yazdani-Chamzini A., Yakhchali H. S. A new methodology for prioritizing mining strategies // International Journal of Innovation, Management and Technology. 2011. Vol. 2. No. 4. pp. 342-347.
35. Zoran D., Saša M., Dragi P. Application of the AHP method for selection of a transportation system in mine planning // Podzemni radovi. 2011. No. 19. pp. 93-99.
36. Fouladgar M. M., Yazdani-Chamzini A., Zavadskas E. K. An integrated model for prioritizing strategies of the Iranian mining sector // Technological and Economic Development of Economy. 2011. Vol. 17. No. 3. pp. 459-483. https://www.. DOI: 10.3846/20294913.2011.603173
37. Badri A., Nadeau S., Gbodossou A.Integration of OHS into risk management in an open-pit mining project in Quebec (Canada) // Minerals. 2011. Vol. 1. No. 1. С. 3-29. https://www.. DOI: 10.3390/min1010003
38. Lashgari A., Yazdani-Chamzini A., Fouladgar M. M., Zavadskas E. K., Shafiee S., Abbate N. Equipment selection using fuzzy multi criteria decision making model: Key study of Gole Gohar Iron Min // Engineering Economics. 2012. Vol. 23. No. 2. pp. 125-136. https://www.. DOI: 10.5755/j01.ee.23.2.1544
39. Shahin A., Shirouyehzad H., Pourjavad E. Optimum maintenance strategy: A case study in the mining industry // International Journal of Services and Operations Management. 2012. Vol. 12. No. 3. pp. 368-386. https://www.. DOI: 10.1504/IJSOM.2012.047626
40. Abedi M., Torabi S. A., Norouzi G.-H., Hamzeh M. ELECTRE III: A knowledge-driven method for integration of geophysical data with geological and geochemical data in mineral prospectivity mapping // Journal of Applied Geophysics. 2012. Vol. 87. pp. 9-18. https://www.. DOI: 10.1016/j.jappgeo.2012.08.003 EDN: YBJWWN
41. Abedi M., Ali Torabi S., Norouzi G.-H., Hamzeh M., Elyasi G.-R. PROMETHEE II: A knowledge-driven method for copper exploration // Computers & Geosciences. 2012. Vol. 46. pp. 255-263. https://www.. DOI: 10.1016/j.cageo.2011.12.012
42. Pazand K., Hezarkhani A., Ataei M. Using TOPSIS approaches for predictive porphyry Cu potential mapping: A case study in Ahar-Arasbaran area (NW, Iran) // Computers & Geosciences. 2012. Vol. 49. pp. 62-71. https://www.. DOI: 10.1016/j.cageo.2012.05.024
43. Fouladgar M. M., Yazdani-Chamzini A., Lashgari A., Zavadskas E. K., Turskis Z. Maintenance strategy selection using AHP and COPRAS under fuzzy environment // International Journal of Strategic Property Management. 2012. Vol. 16. No. 1. pp. 85-104. https://www.. DOI: 10.3846/1648715X.2012.666657
44. Shahin A., Pourjavad E., Shirouyehzad H. Selecting optimum maintenance strategy by analytic network process with a case study in the mining industry // International Journal of Productivity and Quality Management. 2012. Vol. 10. No. 4. pp. 464. https://www.. DOI: 10.1504/IJPQM.2012.049634
45. Samanta B., Sarkar B., Mukherjee S. K. Selection of opencast mining equipment by a multi-criteria decision-making process // Mining Technology. 2013. Vol. 111. No. 2. pp. 136-142. https://www.. DOI: 10.1179/mnt.2002.111.2.136
46. Adebimpe R. A., Akande J., Arum C. Mine equipment selection for Ajabanoko Iron Ore Deposit, Kogi State, Nigeria // Science Research. 2013. Vol. 1. No. 2. pp. 25-30. https://www.. DOI: 10.11648/j.sr.20130102.13
47. Ataei M., Shahsavany H., Mikaeil R. Monte Carlo Analytic Hierarchy Process (MAHP) approach to selection of optimum mining method // International Journal of Mining Science and Technology. 2013. Vol. 23. No. 4. pp. 573-578. https://www.. DOI: 10.1016/j.ijmst.2013.07.017
48. Despodov Z., Mirakovski D., Mijalkovski S. Methodology for selection of the most convenient ore transportation system in regard to the environmental protection // The International Journal of Transport and Logistics. 2013. Vol. 13. No. 26. pp. 1.
49. Vujić S., Hudej M., Miljanović I. Results of the PROMETHEE method application in selecting the technological system at the Majdan III open pit mine // Archives of Mining Sciences. 2013. Vol. 58. No. 4. pp. 1229-1240. https://www.. DOI: 10.2478/amsc-2013-0084
50. Pourjavad E., Shirouyehzad H., Shahin A. Selecting maintenance strategy in mining industry by analytic network process and TOPSIS // International Journal of Industrial and Systems Engineering. 2013. Vol. 15. No. 2. pp. 171-192. https://www.. DOI: 10.1504/IJISE.2013.056095
51. Yari M., Monjezi M., Bagherpour R. Selecting the most suitable blasting pattern using AHP-TOPSIS method: Sungun copper mine // Journal of Mining Science. 2013. Vol. 49. No. 6. pp. 967-975. https://www.. DOI: 10.1134/S1062739149060178 EDN: QLUVCI
52. Kun M., Topaloğlu Ş., Malli T. Evaluation of wheel loaders in open pit marble quarrying by using the AHP and TOPSIS approaches // Archives of Mining Sciences. 2013. Т. 58. № 1. С. 255-267. https://www.. DOI: 10.2478/amsc-2013-0018
53. Ebrahimabadi A., Alavi I. Plant type selection for reclamation of Sarcheshmeh copper mine using fuzzy-TOPSIS approach // Archives of Mining Sciences. 2013. Vol. 58. No. 3. pp. 953-968. https://www.. DOI: 10.2478/amsc-2013-0067
54. Yazdani-Chamzini A., Shariati S. Selection of material handing equipment system for surface mines by using a combination of fuzzy MCDM models // International Research Journal of Applied and Basic Sciences. 2013. Vol. 5. No. 12. pp. 1501-1511.
55. Yazdani-Chamzini A. An integrated fuzzy multi criteria group decision making model for handling equipment selection // JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING AND MANAGEMENT. 2014. Vol. 20. No. 5. pp. 660-673. https://www.. DOI: 10.3846/13923730.2013.802714
56. Masoumi I., Naraghi S., Rashidi-nejad F., Masoumi S. Application of fuzzy multi-attribute decision-making to select and to rank the post-mining land-use // Environmental Earth Sciences. 2014. Vol. 72. No. 1. pp. 221-231. https://www.. DOI: 10.1007/s12665-013-2948-0 EDN: TVNGIY
57. Govindan K., Kannan D., Shankar K. M. Evaluating the drivers of corporate social responsibility in the mining industry with multi-criteria approach: A multi-stakeholder perspective // Journal of Cleaner Production. 2014. Vol. 84. No. 3. pp. 214-232. https://www.. DOI: 10.1016/j.jclepro.2013.12.065
58. Kizil M. S., Abdalla S., Canbulat I. Underground coal mine layout selection using analytical hierarchy process // Mining Technology. 2014. Vol. 123. No. 1. pp. 20-29. https://www.. DOI: 10.1179/1743286313Y.0000000053
59. Sousa Junior W. T. de, 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. Vol. 67. No. 3. pp. 285-290. https://www.. DOI: 10.1590/S0370-44672014000300007
60. Poveda C. A., Lipsett M. G. Weighting sustainable development indicators (SDIS) for surface mining operations using the analytical hierarchy process (AHP) // International Journal of the Analytic Hierarchy Process. 2014. Vol. 5. No. 2. pp. 200-222. https://www.. DOI: 10.13033/ijahp.v5i2.199
61. Rahimdel M. J., Ataei M. Application of analytical hierarchy process to selection of primary crusher // International Journal of Mining Science and Technology. 2014. Vol. 24. No. 4. pp. 519-523. https://www.. DOI: 10.1016/j.ijmst.2014.05.016
62. Shen L., Muduli K., Barve A. Developing a sustainable development framework in the context of mining industries: AHP approach // Resources Policy. 2015. Vol. 46. pp. 15-26. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2013.10.006
63. Karimnia H., Bagloo H. Optimum mining method selection using fuzzy analytical hierarchy process-Qapiliq salt mine, Iran // International Journal of Mining Science and Technology. 2015. Vol. 25. No. 2. pp. 225-230. https://www.. DOI: 10.1016/j.ijmst.2015.02.010
64. Kursunoglu N., Onder M. Selection of an appropriate fan for an underground coal mine using the analytic hierarchy process // Tunnelling and Underground Space Technology. 2015. Vol. 48. pp. 101-109. https://www.. DOI: 10.1016/j.tust.2015.02.005
65. Ozfirat P. M., Ozfirat M. K., Malli T., Kahraman B.Integration of fuzzy analytic hierarchy process and multi-objective fuzzy goal programming for selection problems: An application on roadheader selection // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 2015. Vol. 29. No. 1. pp. 53-62. https://www.. DOI: 10.3233/IFS-151569
66. Sinan Erzurumlu S., Erzurumlu Y. O. Sustainable mining development with community using design thinking and multi-criteria decision analysis // Resources Policy. 2015. Vol. 46. pp. 6-14. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2014.10.001
67. Wang C., Tu S. Selection of an appropriate mechanized mining technical process for Thin Coal Seam Mining // Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015. pp. 893232. https://www.. DOI: 10.1155/2015/893232
68. Yavuz M. Equipment selection based on the AHP and Yager’s method // The Journal of The Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2015. Vol. 115. No. 5. pp. 425-433.
69. Mihai A., Marincea A., Ekenberg L. A MCDM analysis of the Roşia Montană Gold Mining Project // Sustainability. 2015. Vol. 7. No. 6. pp. 7261-7288. https://www.. DOI: 10.3390/su7067261
70. Wang C., Tu S., Zhang L., Yang Q., Tu H. Auxiliary transportation mode in a fully-mechanized face in a nearly horizontal thin coal seam // International Journal of Mining Science and Technology. 2015. Vol. 25. No. 6. pp. 963-968. https://www.. DOI: 10.1016/j.ijmst.2015.09.013
71. Stojanovic C., Bogdanovic D., Urosevic S. Selection of the optimal technology for surface mining by multi-criteria analysis // Kuwait Journal of Science. 2015. Vol. 42. No. 3. pp. 170-190.
72. Bodziony P., Kasztelewicz Z., Sawicki P. The problem of multiple criteria selection of the surface mining haul trucks // Archives of Mining Sciences. 2016. Vol. 61. No. 2. pp. 223-243. https://www.. DOI: 10.1515/amsc-2016-0017
73. Yavuz M. Equipment selection by using fuzzy TOPSIS method // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2016. Vol. 44. pp. 42040. https://www.. DOI: 10.1088/1755-1315/44/4/042040
74. Bejari H., Daya A., Roudini A. Selection of chromite processing plant site using fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) // Journal of Mining & Environment. 2017. Vol. 8. No. 2. pp. 155-162. https://www.. DOI: 10.22044/jme.2016.632
75. Asadi H. H., Sansoleimani A., Fatehi M., Carranza E. J. M. An AHP-TOPSIS predictive model for district-scale mapping of porphyry Cu-Au potential: A case study from salafchegan area (Central Iran) // Natural Resources Research. 2016. Vol. 25. No. 4. pp. 417-429. https://www.. DOI: 10.1007/s11053-016-9290-7
76. Safari M., Moghadder M. T., Javanshirgiv M. The selection of appropriate mining method for the Deh Gheybi Granite Quarry Mine using the FTOPSIS method // International Journal of Mining and Mineral Engineering. 2017. Vol. 8. No. 2. pp. 113. https://www.. DOI: 10.1504/IJMME.2017.10005131
77. Kasap Y., Subası E. Risk assessment of occupational groups working in open pit mining: Analytic hierarchy process // Journal of Sustainable Mining. 2017. Vol. 16. No. 2. pp. 38-46. https://www.. DOI: 10.1016/j.jsm.2017.07.001
78. Sobczyk E. J., Kicki J., Sobczyk W., Szuwarzyński M. Support of mining investment choice decisions with the use of multi-criteria method // Resources Policy. 2017. Vol. 51. pp. 94-99. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2016.11.012
79. Balusa B. C., Singam J. Underground mining method selection using WPM and PROMETHEE // Journal of The Institution of Engineers (India): Series D. 2018. Vol. 99. No. 1. pp. 165-171. https://www.. DOI: 10.1007/s40033-017-0137-0 EDN: XSWFCI
80. Feizi F., Karbalaei-Ramezanali A., Tusi H. Mineral potential mapping via TOPSIS with Hybrid AHP-Shannon Entropy weighting of evidence: A case study for Porphyry-Cu, Farmahin Area, Markazi Province, Iran // Natural Resources Research. 2017. Vol. 26. No. 4. pp. 553-570. https://www.. DOI: 10.1007/s11053-017-9338-3
81. Bakhtavar E., Lotfian R. Applying an integrated fuzzy gray MCDM approach: A case study on mineral processing plant site selection. 2017. Vol. 51. No. 2. pp. 177-183. https://www.. DOI: 10.22059/IJMGE.2017.232091.594669
82. Zhang N., Zhou K., Du X. Application of fuzzy logic and fuzzy AHP to mineral prospectivity mapping of porphyry and hydrothermal vein copper deposits in the Dananhu-Tousuquan island arc, Xinjiang, NW China // Journal of African Earth Sciences. 2017. Vol. 128. pp. 84-96. https://www.. DOI: 10.1016/j.jafrearsci.2016.12.011
83. Khaba S., Bhar C. Quantifying SWOT analysis for the Indian coal mining industry using Fuzzy DEMATEL // Benchmarking: An International Journal. 2017. Vol. 24. No. 4. pp. 882-902. https://www.. DOI: 10.1108/BIJ-06-2016-0089
84. Patyk M., Bodziony P., Przylibski T. A., Kasza D. Analysis of multiple criteria selection and application of APEKS method in haul truck mining transport process // E3S Web of Conferences. 2018. Vol. 71. pp. 3. https://www.. DOI: 10.1051/e3sconf/20187100003
85. Alpay S., Iphar M. Equipment selection based on two different fuzzy multi criteria decision making methods: Fuzzy TOPSIS and fuzzy VIKOR // Open Geosciences. 2018. Vol. 10. No. 1. pp. 661-677. https://www.. DOI: 10.1515/geo-2018-0053
86. Stevanović D., Lekić M., Krzanovic D., Ristović I. Application of MCDA in selection of different mining methods and solutions // Advances in Science and Technology Research Journal. 2018. Vol. 12. No. 1. pp. 171-180. https://www.. DOI: 10.12913/22998624/85804
87. Iphar M., Alpay S. A mobile application based on multi-criteria decision-making methods for underground mining method selection // International Journal of Mining, Reclamation and Environment. 2018. Vol. 33. No. 7. pp. 480-504. https://www.. DOI: 10.1080/17480930.2018.1467655
88. Özfirat P. M., Özfirat M. K., Malli T. Selection of coal transportation mode from the open pit mine to the thermic power plant using fuzzy Analytic Hierarchy Process // Transport. 2018. Vol. 33. No. 2. pp. 502-509. https://www.. DOI: 10.3846/16484142.2017.1295278
89. Jankovic I., Djenadic S., Ignjatovic D., Jovancic P., Subaranovic T., Ristovic I. Multi-criteria approach for selecting optimal dozer type in open-cast coal mining // Energies. 2019. Vol. 12. No. 12. pp. 2245. https://www.. DOI: 10.3390/en12122245
90. Djenadic S., Ignjatovic D., Tanasijevic M., Bugaric U., Jankovic I., Subaranovic T. Development of the availability concept by using fuzzy theory with AHP correction, a case study: Bulldozers in the open-pit lignite mine // Energies. 2019. Vol. 12. No. 21. pp. 4044. https://www.. DOI: 10.3390/en12214044
91. Dao M., an Nguyen, Nguyen T., Pham H., Nguyen D., Tran Q., Dao H., Nguyen D., Dang H., Hens L. A hybrid approach using fuzzy AHP-TOPSIS assessing environmental conflicts in the titan mining industry along Central Coast Vietnam // Applied Sciences. 2019. Vol. 9. No. 14. pp. 2930. https://www.. DOI: 10.3390/app9142930
92. Bahrami Y., Hassani H., Maghsoudi A. BWM-ARAS: A new hybrid MCDM method for Cu prospectivity mapping in the Abhar area, NW Iran // Spatial Statistics. 2019. Vol. 33. pp. 100382. https://www.. DOI: 10.1016/j.spasta.2019.100382
93. Ghadernejad S., Jafarpour A., Ahmadi P. Application of an integrated decision-making approach based on FDAHP and PROMETHEE for selection of optimal coal seam for mechanization; A case study of the Tazareh coal mine complex, Iran // International Journal of Mining and Geo-Engineering. 2019. Vol. 53. No. 1. pp. 15-23.
94. Liang W., Luo S., Zhao G. Evaluation of cleaner production for gold mines employing a hybrid multi-criteria decision making approach // Sustainability. 2019. Vol. 11. No. 1. pp. 146. https://www.. DOI: 10.3390/su11010146
95. Husin A. E., Soehari T. D., Zulfiqar, Prabowo Y. S. Optimum haul road track selection on open pit coal mine by fuzzy analytical hierarchy process (FAHP) implementation // International Journal of Engineering and Advanced Technology. 2019. Vol. 8. No. 6. pp. 156-160. https://www.. DOI: 10.35940/ijeat.E6924.088619
96. Ghasvareh M. A., Safari M., Nikkhah M. Haulage system selection for Parvadeh coal mine using multi-criteria decision making Methods // Mining Scince. 2019. Vol. 26. pp. 69-89. https://www.. DOI: 10.37190/msc192606
97. Kaźmierczak U., Blachowski J., Górniak-Zimroz J. Multi-criteria analysis of potential applications of waste from rock minerals mining // Applied Sciences. 2019. Vol. 9. No. 3. pp. 441. https://www.. DOI: 10.3390/app9030441
98. Abdollahei Sharif J., Jafarpour A., Yousefi S. A hybrid fuzzy MCDM approach to determine an optimal block size in open-pit mine modeling: A case study // Journal of Mining and Environment. 2020. Vol. 11. No. 2. pp. 611-627. https://www.. DOI: 10.22044/jme.2020.9385.1842
99. Chand P., Thakkar J. J., Ghosh K. K. Analysis of supply chain performance metrics for Indian mining & earthmoving equipment manufacturing companies using hybrid MCDM model // Resources Policy. 2020. Vol. 68. No. 1. С. 101742. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2020.101742 EDN: MKYRQU
100. Dayo-Olupona O., Genc B., Onifade M. Technology adoption in mining: A multi-criteria method to select emerging technology in surface mines // Resources Policy. 2020. Vol. 69. No. 2. pp. 101879. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2020.101879 EDN: MNZBRI
101. Jiskani I. M., Shah S. A. A., Qingxiang C., Zhou W., Lu X. A multi-criteria based SWOT analysis of sustainable planning for mining and mineral industry in Pakistan // Arabian Journal of Geosciences. 2020. Vol. 13. No. 21. pp. 116. https://www.. DOI: 10.1007/s12517-020-06090-3 EDN: JQFRYK
102. Singh R. K., Kumar A., Garza-Reyes J. A., Sá M. M. de Managing operations for circular economy in the mining sector: An analysis of barriers intensity // Resources Policy. 2020. Vol. 69. No. 4. pp. 101752. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2020.101752 EDN: HBSAXK
103. Rahimdel M. J., Mirzaei M. Prioritization of practical solutions for the vibrational health risk reduction of mining trucks using fuzzy decision making // Archives of environmental & occupational health. 2020. Vol. 75. No. 2. pp. 112-126. https://www.. DOI: 10.1080/19338244.2019.1584085
104. Karbalaei Ramezanali A., Feizi F., Jafarirad A., Lotfi M. Application of Best-Worst method and Additive Ratio Assessment in mineral prospectivity mapping: A case study of vein-type copper mineralization in the Kuhsiah-e-Urmak Area, Iran // Ore Geology Reviews. 2020. Vol. 117. pp. 103268. https://www.. DOI: 10.1016/j.oregeorev.2019.103268 EDN: FYCGOI
105. Burmistrov К., Osintsev N. A fuzzy AHP approach for ranking parameters and indicators of sustainable functioning and development of opening-up of an opencast system // Sustainable Development of Mountain Territories. 2020. Vol. 12. No. 3. С. 394-409. https://www.. DOI: 10.21177/1998-4502-2020-12-3-394-409 EDN: JCQQOP
106. Pezeshkan M., Navid H. An approach based on Fuzzy Best-Worst method for sustainable evaluation of mining industries // Gospodarka Surowcami Mineralnymi - Mineral Resources Management. 2020. Vol. 26. No. 2. pp. 41-70. https://www.. DOI: 10.24425/gsm.2020.132563 EDN: CQWACV
107. Sikora M. H. Choosing the location of the opening cut to expose brown coal deposits - problem solving and decision making with the use of multiple-criteria decision analysis (MCDA) // Gospodarka Surowcami Mineralnymi - Mineral Resources Management. 2020. Vol. 36. No. 1. pp. 93-104. https://www.. DOI: 10.24425/gsm.2020.132553 EDN: PDCCDB
108. Spanidis P.-M., Roumpos C., Pavloudakis F. A multi-criteria approach for the evaluation of low risk restoration projects in continuous surface lignite mines // Energies. 2020. Vol. 13. No. 9. pp. 2179. https://www.. DOI: 10.3390/en13092179 EDN: JDIYDY
109. Gupta P., Mehlawat M. K., Aggarwal U., Charles V. An integrated AHP-DEA multi-objective optimization model for sustainable transportation in mining industry // Resources Policy. 2021. Vol. 71. pp. 101180. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2018.04.007 EDN: RHVUVP
110. Stanić N., Gomilanović M., Stepanović S., Softić S. Selection of a rational truck model for waste transport at the open pit Gacko using the AHP method // Mining and Metallurgy Engineering Bor. 2021. No. 3-4. pp. 41-52. https://www.. DOI: 10.5937/mmeb2104041S EDN: CEKOMU
111. Malli T., Mizrak Ozfirat P., Yetkin M. E., Ozfirat M. K. Truck selection with the fuzzy-WSM method in transportation systems of open pit mines // Tehnicki vjesnik - Technical Gazette. 2021. Vol. 28. No. 1. pp. 56-64. https://www.. DOI: 10.17559/TV-20190910100025 EDN: QSGDKX
112. Patyk M., Bodziony P., Krysa Z. A multiple criteria decision making method to weight the sustainability criteria of equipment selection for surface mining // Energies. 2021. Vol. 14. No. 11. pp. 3066. https://www.. DOI: 10.3390/en14113066 EDN: BDEFXW
113. Urošević K., Gligorić Z., Miljanović I., Beljić Č., Gligorić M. Novel methods in multiple criteria decision-making process (MCRAT and RAPS): Application in the mining industry // Mathematics. 2021. Vol. 9. No. 16. pp. 1980. https://www.. DOI: 10.3390/math9161980 EDN: GVTFHD
114. Mijalkovski S., Despodov Z., Mirakovski D., Adjiski V., Doneva N., Mijalkovska D. Mining method selection for underground mining with the application of VIKOR method // Podzemni radovi. 2021. No. 39. pp. 11-22. https://www.. DOI: 10.5937/podrad2139011M EDN: WMBSTP
115. Spanidis P.-M., Roumpos C., Pavloudakis F. A fuzzy-AHP methodology for planning the risk management of natural hazards in surface mining projects // Sustainability. 2021. Vol. 13. No. 4. pp. 2369. https://www.. DOI: 10.3390/su13042369 EDN: UEZIEL
116. Farkaš B., Hrastov A. Multi-criteria analysis for the selection of the optimal mining design solution - A case study on Quarry “Tambura” // Energies. 2021. Vol. 14. No. 11. pp. 3200. https://www.. DOI: 10.3390/en14113200 EDN: GKVUKF
117. Jiskani I. M., Cai Q., Zhou W., Lu X., Shah S. A. A. An integrated fuzzy decision support system for analyzing challenges and pathways to promote green and climate smart mining // Expert Systems with Applications. 2022. Vol. 188. No. 2. pp. 116062. https://www.. DOI: 10.1016/j.eswa.2021.116062 EDN: DMKJYV
118. Sarabi E. P., Darestani S. A. Developing a decision support system for logistics service provider selection employing fuzzy MULTIMOORA & BWM in mining equipment manufacturing // Applied Soft Computing. 2021. Vol. 98. No. 71. pp. 106849. https://www.. DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106849 EDN: GKOHTP
119. Feizi F., Karbalaei-Ramezanali A. A., Farhadi S. FUCOM-MOORA and FUCOM-MOOSRA: New MCDM-based knowledge-driven procedures for mineral potential mapping in greenfields // SN Applied Sciences. 2021. Vol. 3. No. 3. pp. 358. https://www.. DOI: 10.1007/s42452-021-04342-9 EDN: NXGGDC
120. Fernandes P. R. M., Lima H. M. de A framework for ranking the environmental risk of abandoned mines in the state of Minas Gerais/Brazil // Sustainability. 2021. Vol. 13. No. 24. pp. 13874. https://www.. DOI: 10.3390/su132413874 EDN: ZYYZQB
121. Wang X., Yu D., Yuan C.Complementary development between China and Sub-Sahara Africa: Examining China’s mining investment strategies in Africa // Sustainability. 2021. Vol. 13. No. 21. pp. 11678. https://www.. DOI: 10.3390/su132111678 EDN: WCIGXO
122. Бурмистров К., Гавришев С., Осинцев Н., Пыталев И. Выбор стратегии устойчивого развития горнотехнической системы методом MABAC // Известия ТулГУ. Науки о Земле. 2021. № 4. С. 268-283. https://www.. DOI: 10.46689/2218-5194-2021-4-1-268-283 EDN: SJZYBT
123. Abualkishik A. Z., Almajed R., Almutairi S. A. Hybrid multi-criteria decision making model creation for bucket wheel excavator evaluation and selection // American Journal of Business and Operations Research. 2022. Vol. 6. No. 1. pp. 72-84. https://www.. DOI: 10.54216/AJBOR.060106 EDN: AULBLH
124. Chen L., Li H., Tian S. Application of AHP and DEMATEL for identifying factors influencing coal mine practitioners’ unsafe state // Sustainability. 2022. Vol. 14. No. 21. pp. 14511. https://www.. DOI: 10.3390/su142114511 EDN: XKMSBC
125. Javanshir Giv M., Aryafar A., Safari M. The selection of an appropriate method for Gazik Granite Quarry mine using a hybrid multicriteria decision making method // International Journal of Mining and Geo-Engineering. 2022. Vol. 56. No. 1. pp. 67-74. DOI: 10.22059/IJMGE.2021.306813.594859
126. Khosravi V., Shirazi A., Shirazy A., Hezarkhani A., Pour A. B. Hybrid fuzzy-analytic hierarchy process (AHP) model for porphyry copper prospecting in Simorgh Area, Eastern Lut Block of Iran // Mining. 2022. Vol. 2. No. 1. pp. 1-12. https://www.. DOI: 10.3390/mining2010001 EDN: FEFVGP
127. Amaro S. L., Barbosa S., Ammerer G., Bruno A., Guimerà J., Orfanoudakis I., Ostręga A., Mylona E., Strydom J., Hitch M. Multi-criteria decision analysis for evaluating transitional and post-mining options - An innovative perspective from the EIT ReviRIS project // Sustainability. 2022. Vol. 14. No. 4. pp. 2292. https://www.. DOI: 10.3390/su14042292 EDN: ZFZQPG
128. Patyk M., Bodziony P. Application of the analytical hierarchy process to select the most appropriate mining equipment for the exploitation of secondary deposits // Energies. 2022. Vol. 15. No. 16. pp. 5979. https://www.. DOI: 10.3390/en15165979 EDN: KNQIDB
129. He L., Yuan D., Ren L., Huang M., Zhang W., Tan J. Evaluation model research of coal mine intelligent construction based on FDEMATEL-ANP // Sustainability. 2023. Vol. 15. No. 3. pp. 2238. https://www.. DOI: 10.3390/su15032238 EDN: WXHRZH
130. Jalali Z., Namin F. S. Development of a new system for improving blastability by using the Fuzzy Delphi AHP method // International Journal of Mining and Geo-Engineering. 2023. Vol. 57. No. 1. pp. 47-53. https://www.. DOI: 10.22059/IJMGE.2022.340855.594961
131. Babaeian M., Sereshki F., Ataei M., Nehring M., Mohammadi S. Application of soft computing, statistical and multi-criteria decision-making methods to develop a predictive equation for prediction of flyrock distance in open-pit mining // Mining. 2023. Vol. 3. No. 2. pp. 304-333. https://www.. DOI: 10.3390/mining3020019 EDN: ELYGQQ
132. Monardes V., Sepúlveda J. M. Multi-criteria analysis for circular economy promotion in the management of Tailings Dams: A case study // Minerals. 2023. Vol. 13. No. 4. pp. 486. https://www.. DOI: 10.3390/min13040486 EDN: YUQJVA
133. Ozdemir A. C. Use of integrated AHP-Topsis method in selection of optimum mine planning for open-pit mines // Archives of Mining Sciences. 2023. Vol. 68. No. 1. pp. 35-53. https://www.. DOI: 10.24425/ams.2023.144316 EDN: AKKJAI
134. Samimi Namin F., Ghasemzadeh H., Aghajari A. M. A comprehensive approach to selecting mine transportation system using AHP and FUZZY-TOPSIS // Decision Making and Analysis. 2023. Vol. 1. No. 1. pp. 23-39. https://www.. DOI: 10.55976/dma.12023117323-39 EDN: PETJSV
135. Yin L., Yi J., Lin Y., Lin D., Wei B., Zheng Y., Peng H. Evaluation of green mine construction level in Tibet based on entropy method and TOPSIS // Resources Policy. 2024. Vol. 88. pp. 104491. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2023.104491 EDN: DDWMZF
136. Rouhani M. M., Namin F. S. Investigate the potential of using fuzzy similarity in decision making under uncertainty for mining projects // Resources Policy. 2023. Vol. 86. pp. 104087. https://www.. DOI: 10.1016/j.resourpol.2023.104087 EDN: FFQJBA
137. Cardozo F. A. C., Campos H. J. S., Petter C. O., Ambrós W. M. Application of Monte Carlo Analytic Hierarchy Process (MAHP) in underground mining access selection // Mining. 2023. Vol. 3. No. 4. pp. 773-785. https://www.. DOI: 10.3390/mining3040042 EDN: SGEKSH
138. Burmistrov K. V., Osintsev N. A., Rakhmangulov A. N., Yusupov M. E. Multi-criteria analysis of deep pits sustainable development strategy // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University Geo Assets Engineering. 2023. Vol. 334. No. 12. pp. 76-96. https://www.. DOI: 10.18799/24131830/2023/12/4223 EDN: VZPWSV
139. Rakhmangulov A., Burmistrov K., Osintsev N. Multi-criteria system’s design methodology for selecting open pits dump trucks // Sustainability. 2024. Vol. 16. No. 2. С. 863. https://www.. DOI: 10.3390/su16020863 EDN: ZHVGFS
140. Гавришев С., Рахмангулов А., Грязнов М., Лапаева О. Управление развитием горнодобывающего предприятия. Информационные модели и методы: Монография. Магнитогорск: МГТУ им. Г.И.Носова, 2002. 245 c. ISBN: 5-89514-332-6 EDN: PVXTLF
141. Горное дело: Терминологический словарь / Cост. К. Трубецкой [и др.]. 5-e изд. Москва: Издательство “Горная книга”, 2016. 635 c. ISBN: 978-5-98672-435-5
142. Бурмистров К. Геотехнологические решения по формированию системы вскрытия глубоких горизонтов карьеров: монография. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2023. 297 c. ISBN: 978-5-9967-2950-0 EDN: NWYSHR
143. Тихоненко Е. Организация проектирования карьеров // Инженерный вестник Дона. 2018. Т. 2. C. 4828.
144. Козловский Е. Горная энциклопедия. Москва: Советская энциклопедия, 1984. 560 c. ISBN: 5-85270-007-X
145. Перятинский А. Концепция формирования производственного процесса горнодобывающего предприятия с параметрами приемлемого риска травмирования // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2022. № 2. С. 113-130. DOI: 10.46689/2218-5194-2022-2-1-113-130 EDN: MOOKUX
146. Корнилов С., Рахмангулов А., Шаульский Б. Основы логистики. Москва: ФГБОУ “Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте”, 2016. 302 c. ISBN: 978-5-89035-918-6 EDN: WHEBTV
147. Jiskani I. M., Cai Q., Zhou W., Ali Shah S. A. Green and climate-smart mining: A framework to analyze open-pit mines for cleaner mineral production // Resources Policy. 2021. Vol. 71. pp. 102007. DOI: 10.1016/j.resourpol.2021.102007 EDN: WISDKS
Выпуск
Другие статьи выпуска
Рассмотрены условия безопасного и эффективного функционирования подъёмного комплекса на месторождениях, разработка которых ведётся подземным способом. Представлена актуальность использования проводников как на отечественных горнодобывающих предприятиях, так и на зарубежных подземных рудниках. Описаны основные элементы армировки шахтных стволов для обеспечения надёжности работы шахтного подъёма. Представлены способы определения пространственного положения проводников, а также условия использования автоматических профилировочных станций. Выделены достоинства и недостатки станций. Выявлен наиболее предпочтительный способ профилировки шахтных проводников исходя из их показателей производительности, длительности выполнения «полевых» и камерных работ. Описана процедура измерений и обработки данных для проверки пространственного положения проводников. Сформулированы требования к станции профилирования шахтных стволов.
Золотокварцевое штокверковое месторождение Джеруй имеет сложное внутреннее строение рудных тел с признаками нелинейности. Статья состоит из двух частей, объединённых общим методическим подходом к существующим принципам разведочных работ и геолого-экономическим (промышленным) оценкам кондиций для разработки месторождения. В первой части статьи рассматривается гипотеза, что месторождение приурочено к купольной структуре гранитоидного батолита, которая привела к образованию дугообразных разломов. Это, в свою очередь, привело к образованию зон разуплотнения в массиве вмещающих пород и аномальных зон трещиноватости, заполненных гидротермальными золотокварцевыми флюидами. Во второй части статьи по контрастности минерализации и содержания золота в рудолокализующих структурах выделены аномальные зоны оруденения, которые морфологически связаны с окварцеванием, и концентрационные зоны, в которых содержание золота значительно выше. Также определена закономерность пространственного размещения рудоконтролирующих штокверковых зон. В целом, месторождение можно представить в виде дискретной системы с входящими закономерно развитыми последовательными подсистемами, которые определяются тектонофизическими условиями формирования и напряженного состояния массива пород на синрудном (дорудном) этапе.
Актуальность совершенствования проектирования карьерных автомобильных дорог вызвана не только высокой стоимостью и материалоёмкостью их строительства (ширина дорог доходит до 35-40 м, а толщина конструкций - до 3.5- 4.0 м), которые могут составлять 25-30% от общей стоимости добычи полезных ископаемых, но и значительными затратами в случае дорожно-транспортных происшествий. Институтом «Промтрансниипроект» в период с 1970 по 2015 годы были проведены экспериментальные и теоретические исследования по определению основных компонентов тензора напряженно-деформированного состояния в различных климатических условиях бывшего СССР. В статье приведена классификация автомобильных дорог на открытых горных разработках, принятая в России: ширина дорог, рекомендуемый расчётный самосвал, нагрузочные характеристики различных самосвалов и коэффициенты их приведения к расчётному самосвалу. Изложены принципы расчёта дорожных конструкций. В результате проведённых исследований разработана методика расчёта дорожных конструкций, которая позволила сократить капитальные затраты на строительство автомобильных дорог на 15-20%. Предлагаемая методика может быть использована при проектировании внутриплощадочных и межплощадочных автомобильных дорог на открытых горных разработках. Для ускорения процесса проектирования необходимо разработать программу для ЭВМ.
Параметры пассажиропотока на маршруте регулярного городского общественного пассажирского транспорта (ГОПТ) являются основополагающими при организации данного вида транспортной работы. В частности, величина пассажиропотока на маршруте определяет количество и вместимость пассажирских транспортных средств (ПТС), а также интервалы их движения и период работы. Основная проблема заключается в том, что величина пассажиропотока не является постоянной и может меняться ежедневно в зависимости от дня недели, месяца года и иных факторов, влияющих на транспортную подвижность населения. В то же время на практике количество ПТС, работающих на маршруте, их вместимость и интервалы движения изменяются в зависимости от типа дня недели (будний/выходной) и сезона (летнее/зимнее расписание). Такой подход к планированию и организации работы ГОПТ зачастую приводит к избытку провозных возможностей по сравнению с имеющейся мощностью пассажиропотока. В свою очередь это ведёт к неоправданному увеличению себестоимости работы ГОПТ. Поэтому создание условий, при которых провозные возможности ПТС будут максимально приближаться к величине пассажиропотока, позволит повысить окупаемость работы ГОПТ. Одним из возможных способов обеспечения соответствия вместимости ПТС фактическому пассажиропотоку является организация работы ГОПТ с использованием составов модульных ПТС. Суммарная вместимость таких ПТС при выполнении каждого рейса на каждом маршруте может увеличиваться (уменьшаться) путём прицепки (отцепки) модулей. Регулирование вместимости модульных ПТС основано на мониторинге пассажиронапряжённости на каждом рейсе каждого маршрута и прогнозировании пассажиронапряжённости для распределения имеющегося парка составов модульных ПТС на эти рейсы. Целью исследования является оценка экономической эффективности ежесуточного прогнозирования пассажиронапряжённости на каждом рейсе каждого маршрута с дальнейшим назначением на рейсы состава модульных ПТС оптимальной вместимости. Результаты расчётов показали, что использование составов модульных ПТС позволяет повысить окупаемость работы на исследуемом оборотном рейсе на 39% (с 79.8% до 110.6%), а также снизить себестоимость выполнения такого оборотного рейса на 41% (с 7.74 у. е. до 4.59 у. е.). Реализация предлагаемой схемы организации работы городского пассажирского транспорта в гор. Гомеле, основанной на использовании составов модульных ПТС, позволит сэкономить порядка 2.38 млн у. е. в год.
Издательство
- Издательство
- ФГБОУ ВО МГТУ имени Г.И. Носова
- Регион
- Россия, Магнитогорск
- Почтовый адрес
- 455000, Челябинская область, город Магнитогорск, пр-кт Ленина, д.38
- Юр. адрес
- 455000, Челябинская область, город Магнитогорск, пр-кт Ленина, д.38
- ФИО
- Терентьев Дмитрий Вячеславович (РЕКТОР)
- Контактный телефон
- +7 (351) 2688594
- Сайт
- https://magtu.ru