Исследование проводилось на примере данных Стойленского ГОК с применением операции тонкого мокрого грохочения. Предлагается комплексный подход, включающий применение принципов системного анализа, использование апробированных методов математического и компьютерного моделирования для построения динамической и непрерывной модели перемешивания, отражающей изменение значения железа и учет временных интервалов, в течение которых поступающая партия полностью вытесняет имеющийся в бункере объем. Предложена прогнозная модель на основе ячеечной модели, которая состоит из отдельных ячеек, представляющих собой модель идеального перемешивания. В предлагаемой математической модели для сглаживания и оценки точности прогноза применена процедура расчета скользящего средневзвешенного среднего. В связи с тем, что на предприятии было проведено модернизирование, объем бункера увеличился в три раза, что повлияло на эффективность смешивания руды в бункере. С помощью разработанного программного обеспечения проведено прогнозирование требуемого объема бункера перемешивания для достижения желательного значения среднеквадратичного отклонения и сформированы рекомендации по выбору параметров системы перемешивания для достижения оптимального результата с точки зрения экономической целесообразности. Предлагаемая модель позволяет оценить уменьшение среднеквадратичного отклонения показателя качества товарного концентрата после его усреднения в бункере перемешивания.

The study was carried out on the example of Stoilensky GOK data using the fine wet screening operation. An integrated approach is proposed, including the application of the system analysis principles, the use of proven methods of mathematical and computer modeling to build a dynamic and continuous mixing model that reflects the change in the value of iron and takes into account the time intervals during which the incoming batch completely displaces the volume in the bunker. A predictive model based on a cell model is proposed, which consists of individual cells, which are a model of ideal mixing. In the proposed mathematical model, for smoothing and assessing the accuracy of the forecast, the procedure for calculating the moving average weighted average is applied. With the help of the developed software, the required volume of the mixing hopper was predicted to achieve the desired value of the standard deviation and recommendations were made for choosing the parameters of the mixing system to achieve the optimal result from the point of view of economic feasibility. The proposed model makes it possible to estimate the decrease in the standard deviation of the commercial concentrate quality index after its averaging in the mixing bunker.