吳東隆，王向前

(安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001)

2018年全國(guó)煤炭消費(fèi)27億t標(biāo)準(zhǔn)煤，占全國(guó)能源消費(fèi)總量的59%[1]，所以煤炭行業(yè)依舊是我國(guó)支柱性能源產(chǎn)業(yè)，并且會(huì)在很長(zhǎng)一段時(shí)期內(nèi)在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中占據(jù)主導(dǎo)地位，因此保障煤炭的平穩(wěn)生產(chǎn)至關(guān)重要。受煤炭供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的影響，全國(guó)煤礦數(shù)量大幅減少，生產(chǎn)主要轉(zhuǎn)移到大型煤炭生產(chǎn)企業(yè)[2]，但一些老舊礦井由于設(shè)計(jì)陳舊，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足現(xiàn)有的實(shí)際生產(chǎn)能力，老舊礦井升級(jí)改造迫在眉睫。

現(xiàn)有研究主要集中在兩方面，一方面從設(shè)備和技術(shù)入手，對(duì)煤炭生產(chǎn)過(guò)程中所涉及到的生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行研究，研究重點(diǎn)主要放在單一設(shè)備上，而設(shè)備對(duì)系統(tǒng)的匹配程度考慮較少[3-8]；另一方面從資源配置入手，從資源配置方面研究提升煤炭生產(chǎn)物流效率，研究方法過(guò)于偏重靜態(tài)理論化，而未將研究重點(diǎn)放在動(dòng)態(tài)的生產(chǎn)物流上[9-12]。煤炭生產(chǎn)過(guò)程涉及要素眾多，生產(chǎn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且各個(gè)環(huán)節(jié)緊密連接，單純從設(shè)備改進(jìn)和靜態(tài)的資源配置角度考慮是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，因此本文主要對(duì)動(dòng)態(tài)物流環(huán)節(jié)進(jìn)行研究，首先利用賦時(shí)Petri網(wǎng)對(duì)所涉及的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行建模[13-15]，將復(fù)雜的動(dòng)態(tài)生產(chǎn)物流系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)化，再輔以動(dòng)態(tài)仿真方法進(jìn)行仿真模擬[16-17]，更加直觀(guān)地識(shí)別生產(chǎn)過(guò)程瓶頸并加以改善，以此提高生產(chǎn)物流系統(tǒng)的生產(chǎn)效率，保障生產(chǎn)平穩(wěn)進(jìn)行。

1 淮南某煤礦煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)流程分析

1.1 淮南某煤礦概況

淮南某煤礦共有四個(gè)采區(qū)，目前生產(chǎn)主要集中在位于二水平的2201采區(qū)和2101采區(qū)，兩采面同時(shí)開(kāi)采。220108工作面日開(kāi)采量6 000 t，目前剩余儲(chǔ)量54萬(wàn)t，可采走向長(zhǎng)1 267.5 m，平均傾向長(zhǎng)205 m，可采平面積259 844.8 m2。210103工作面日開(kāi)采量3 500 t，目前剩余儲(chǔ)量33萬(wàn)t，可采走向長(zhǎng)519 m，平均傾向長(zhǎng)126 m，可采平面積65 452.5 m2。

1.2 主生產(chǎn)物流流程

煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)流程及庫(kù)所、變遷的含義如圖1所示。

圖1 煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)流程及庫(kù)所、變遷的含義Fig.1 Coal main production logistics system flow and meaning of library and transition

2 淮南某煤礦煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)TTPN模型

本文采用賦時(shí)變遷Petri網(wǎng)對(duì)煤炭生產(chǎn)物流系統(tǒng)進(jìn)行建模。賦時(shí)Petri網(wǎng)將時(shí)間因素考慮進(jìn)去，使得模型更符合實(shí)際，同時(shí)保留了基本Petri網(wǎng)具有表達(dá)清晰的圖形化建模和嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義等優(yōu)點(diǎn)，使其能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜系統(tǒng)環(huán)境。

2.1 TTPN定義

賦時(shí)Petri網(wǎng)(TTPN)結(jié)構(gòu)是一個(gè)六元結(jié)構(gòu)TTPN=(P,T,F,M,W,D)=(PN,D),其中P=(p1,p2,…,pn)為庫(kù)所集合，表示狀態(tài)，用“○”表示;T=(t1,t2,…tn)為變遷集合，表示活動(dòng)，用“■”表示;F=(P×T)∪(T×P)為輸入輸出函數(shù)集，用有向弧來(lái)表示狀態(tài)與活動(dòng)之間的關(guān)系，用“→”表示;W為有向弧上的權(quán)函數(shù);M為庫(kù)所集合上的標(biāo)識(shí)向量;M(p)為在庫(kù)所p上標(biāo)識(shí)的數(shù)目;m0為初始標(biāo)識(shí)，用“●”表示;D=(d1,d2…,dn)為變遷ti從使能到激發(fā)的時(shí)間間隔，當(dāng)賦時(shí)Petri網(wǎng)中di為0時(shí)則稱(chēng)其為即時(shí)轉(zhuǎn)移。

2.2 建立煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)TTPN模型

根據(jù)圖1對(duì)淮南某煤礦煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)流程的描述，首先將淮南某煤礦主生產(chǎn)物流系統(tǒng)劃分為工作面生產(chǎn)、工作面聯(lián)合運(yùn)輸、采區(qū)聯(lián)合運(yùn)輸、匯流運(yùn)輸、采區(qū)倉(cāng)儲(chǔ)、強(qiáng)力運(yùn)輸、井底倉(cāng)儲(chǔ)和主井提升八個(gè)對(duì)象，然后根據(jù)劃分的對(duì)象建立子網(wǎng)并加入賦時(shí)的概念，最后分析對(duì)象間的關(guān)系，建立傳遞關(guān)系網(wǎng)[19]。 模型采用PIPE v4.3.0軟件繪制，如圖2所示。

3 淮南某煤礦煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)仿真與優(yōu)化

本文建立的賦時(shí)Petri網(wǎng)模型是對(duì)煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)靜態(tài)的邏輯結(jié)構(gòu)的描述，根據(jù)淮南某煤礦的數(shù)據(jù)，建立動(dòng)態(tài)的Flexsim仿真模型，旨在通過(guò)建立仿真模型對(duì)煤炭主生產(chǎn)物流進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬得出生產(chǎn)中存在的問(wèn)題并提出相應(yīng)的改進(jìn)方案，提高設(shè)備的利用率，進(jìn)而提升煤礦的效率以及經(jīng)濟(jì)效益。在進(jìn)行仿真模擬前首先提出以下假設(shè)：原煤在進(jìn)出煤倉(cāng)時(shí)符合先入先出原則(FIFO)；設(shè)備在最優(yōu)狀態(tài)下運(yùn)行，即此處不考慮設(shè)備故障率；設(shè)備不間斷運(yùn)轉(zhuǎn)；煤流可進(jìn)行離散化處理[18]。

3.1 構(gòu)建主生產(chǎn)物流仿真系統(tǒng)

將TTPN模型中所涉及的生產(chǎn)要素按其相對(duì)應(yīng)的邏輯關(guān)系轉(zhuǎn)化為Flexsim實(shí)體，模型如圖3所示。

圖2 主生產(chǎn)物流系統(tǒng)TTPN模型Fig.2 TTPN model of main production logistics system

圖3 主生產(chǎn)物流系統(tǒng)Flexsim仿真模型Fig.3 Flexsim simulation model for main production logistics system

3.2 仿真系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)設(shè)定

仿真模型參數(shù)設(shè)計(jì)如下所述。仿真時(shí)間基本單位設(shè)置為s，仿真時(shí)長(zhǎng)設(shè)置為30 d；根據(jù)觀(guān)察數(shù)據(jù)得出原煤生產(chǎn)概率分布見(jiàn)表1；用1 t原煤來(lái)表示一單位的仿真實(shí)體；原煤運(yùn)輸設(shè)備的最大承載量：MaximumContent=(Q×M)/(V×60×60)，Q為運(yùn)力(t/h)，M為設(shè)備設(shè)計(jì)長(zhǎng)度(m)，V為運(yùn)輸速度(m/s)。根據(jù)公式計(jì)算出模型中傳送帶的最大容量，其相關(guān)參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表2。

3.3 仿真結(jié)果分析

將圖1中時(shí)延信息1和相關(guān)參數(shù)表2的數(shù)據(jù)給相對(duì)應(yīng)的實(shí)體對(duì)象設(shè)置參數(shù)，運(yùn)行Flexsim仿真模型得到實(shí)時(shí)仿真結(jié)果。

1) 工作面產(chǎn)出情況仿真結(jié)果分析。由表3和表4可知，工作面P1與生產(chǎn)目標(biāo)仍有稍許差距，根據(jù)仿真結(jié)果初步判斷1：工作面生產(chǎn)能力與采區(qū)主要運(yùn)輸設(shè)備運(yùn)輸能力不匹配；工作面P4產(chǎn)出情況穩(wěn)定，基本上達(dá)到所設(shè)定的生產(chǎn)目標(biāo)。

表1 工作面參數(shù)Table 1 Parameters of work face

表2 Flexsim實(shí)體參數(shù)設(shè)定Table 2 Flexsim entity parameter setting

續(xù)表2

表3 淮南某煤礦生產(chǎn)目標(biāo)Table 3 Production target of a coal mine in Huainan city

表4 工作面產(chǎn)出情況Table 4 Output of work face

2) 主要運(yùn)輸設(shè)備仿真結(jié)果分析。由表5可知，井下主要運(yùn)輸設(shè)備運(yùn)行1 d整體利用效率在90%以上；運(yùn)行到15 d時(shí)，運(yùn)輸設(shè)備P9部分時(shí)段出現(xiàn)停機(jī)，但整體利用率依然達(dá)到72.37%，在可以接受的范圍內(nèi)；運(yùn)行到30 d時(shí)，2101采區(qū)運(yùn)輸設(shè)備停機(jī)率達(dá)到了30%以上，運(yùn)輸設(shè)備P9則高達(dá)62.28%。初步判斷2：由于兩采區(qū)原煤匯流超出運(yùn)輸設(shè)備P7的運(yùn)輸能力，導(dǎo)致部分主要運(yùn)輸設(shè)備停止工作；初步判斷3：運(yùn)輸設(shè)備P9連續(xù)運(yùn)輸能力小于兩采區(qū)的連續(xù)生產(chǎn)能力，導(dǎo)致停機(jī)率高。

3) 井下煤倉(cāng)仿真結(jié)果分析。由表6可知，在運(yùn)行1 d、15 d和30 d后煤倉(cāng)P8的非空倉(cāng)率分別是0.00%、27.56%和63.78%，煤倉(cāng)P8作為緩沖煤倉(cāng)在前期利用率并不高；而煤倉(cāng)P10非空倉(cāng)率都在95%以上，由此排除初步判斷3，提出新的初步判斷4：由于主井提升設(shè)備提升能力難以達(dá)到兩個(gè)采區(qū)產(chǎn)出要求，導(dǎo)致原煤在井底煤倉(cāng)堆積，導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)，未達(dá)到目標(biāo)產(chǎn)量。

4) 提升設(shè)備仿真結(jié)果分析。由表7可知，主井提升設(shè)備運(yùn)行1 d、15 d和30 d的原煤運(yùn)輸量均小于210103工作面和220108工作面的總共產(chǎn)量，排除初步判斷1和初步判斷2，主井提升設(shè)備是整個(gè)煤炭生產(chǎn)物流系統(tǒng)的瓶頸。

表6 井下煤倉(cāng)存儲(chǔ)情況Table 6 Underground coal bunker storage

表7 提升設(shè)備運(yùn)行情況Table 7 Operation of lifting equipment

3.4 仿真模型參數(shù)優(yōu)化與分析

3.4.1 參數(shù)優(yōu)化

根據(jù)初步判斷4可得，整個(gè)主生產(chǎn)物流系統(tǒng)的瓶頸為主井提升設(shè)備能力不足，但是生產(chǎn)礦井主井提升設(shè)備已經(jīng)核定，無(wú)法更改，所以從兼顧各個(gè)環(huán)節(jié)匹配程度的角度進(jìn)行改善，以適應(yīng)主井提升設(shè)備的提升能力。為減緩工作面P1與工作面P2匯流導(dǎo)致的壓力，提高設(shè)備P7的運(yùn)輸能力，并充分發(fā)揮采區(qū)煤倉(cāng)P8的緩沖作用，減輕井底煤倉(cāng)P10的運(yùn)輸壓力[6]，對(duì)設(shè)備變更參數(shù)，見(jiàn)表8。

3.4.2 優(yōu)化結(jié)果分析

1) 工作面產(chǎn)出情況分析。由表9可知，經(jīng)調(diào)整后工作面P1產(chǎn)量明顯上升，較優(yōu)化前增長(zhǎng)1 494 t，基本已經(jīng)達(dá)到目標(biāo)產(chǎn)量。

表8 設(shè)備變更參數(shù)Table 8 Parameters of equipment change

表9 優(yōu)化后工作面產(chǎn)出情況Table 9 Output of optimized work face

表10 優(yōu)化后主要運(yùn)輸設(shè)備運(yùn)行情況Table 10 Operation of optimized main transportation equipment

2) 主要運(yùn)輸設(shè)備運(yùn)行情況分析。由表10可知，優(yōu)化過(guò)后的主要運(yùn)輸設(shè)備利用率均達(dá)到了90%以上，運(yùn)輸設(shè)備停機(jī)率比優(yōu)化前大幅度降低，這表明經(jīng)調(diào)整過(guò)后的設(shè)備P7和設(shè)備P9已經(jīng)達(dá)到兩個(gè)采區(qū)產(chǎn)出所要求的的運(yùn)力且設(shè)備運(yùn)行良好。

3) 井下煤倉(cāng)存儲(chǔ)情況分析。由表11可知，經(jīng)調(diào)整優(yōu)化過(guò)后煤倉(cāng)P8在前期起到很好的緩沖作用，煤倉(cāng)空倉(cāng)率比優(yōu)化前大幅降低，緩沖煤倉(cāng)P8和井底煤倉(cāng)P10非空倉(cāng)率均在95%以上，兩個(gè)煤倉(cāng)利用程度比優(yōu)化之前高。

4) 提升設(shè)備運(yùn)行情況分析。由表12可知，主井提升設(shè)備1 d、15 d和30 d的運(yùn)煤量較優(yōu)化前分別提高18 t、724 t和1 485 t，說(shuō)明經(jīng)改進(jìn)煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)緩解了主井提升設(shè)備的壓力，同時(shí)也提升了整個(gè)煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)的運(yùn)輸能力。

表11 優(yōu)化后井下煤倉(cāng)存儲(chǔ)情況Table 11 Underground bunker storage after optimization

表12 優(yōu)化后提升設(shè)備運(yùn)行情況Table 12 Equipment operation condition after optimization

4 結(jié) 語(yǔ)

本文運(yùn)用業(yè)務(wù)流程建模方法建立了基于煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)的TTPN模型，并將TTPN模型對(duì)應(yīng)元素按照其邏輯關(guān)系導(dǎo)入Flexsim仿真模擬軟件中，建立淮南某煤礦煤炭主生產(chǎn)物流系統(tǒng)仿真模型，假設(shè)設(shè)備處在最優(yōu)狀態(tài)并不間斷運(yùn)轉(zhuǎn)前提下，結(jié)果顯示淮南某煤礦主生產(chǎn)物流系統(tǒng)生產(chǎn)瓶頸在于主井提升設(shè)備的提升能力難以滿(mǎn)足兩個(gè)工作面生產(chǎn)能力的要求。針對(duì)這一瓶頸進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后210103工作面產(chǎn)量提高1 494 t，主要運(yùn)輸設(shè)備停機(jī)率大幅度降低，煤倉(cāng)空倉(cāng)率大幅度降低，緩沖煤倉(cāng)利用率大幅度提高，主井提升設(shè)備運(yùn)煤量增加1 485 t，各個(gè)環(huán)節(jié)匹配程度明顯提升。