Моделирование процессов оценки запасов железорудного сырья в условиях неопределенности

В данной статье предложено оценивать технологические параметры горно-металлургического производства (запасы железорудного сырья) с учетом нечетко заданных величин в условиях неопределенности с применением балансового и промышленного методов подсчета запасов руды. В связи с тем, что моделирование процессов добычи рудного сырья связано параметрами уравнений, которые содержат переменные с различным характером неопределенности, целесообразнее представлять всю информацию на едином формальном языке теории нечетких множеств. Таким образом, предложена модель подсчета и оценки запасов железной руды различными методами в условиях неопределенности горно-геологической информации на основе теории нечетких множеств. При этом неопределенные величины намеренно интерпретируются как «нечеткие», так как данный подход в большей мере соответствует реальной промышленной ситуации, чем интерпретация таких величин с точки зрения случайных. Принимается во внимание тот факт, что применение вероятностного подхода приводит к отождествлению неопределенности со случайностью, но на практике основной природой неопределенности при подсчете запасов железной руды является именно нечеткость. Согласно предлагаемому подходу каждый нечеткий параметр задается в виде соответствующей функции принадлежности, определять которые предлагается с помощью общего алгоритма, как результат алгебраических операций над произвольными функциями принадлежности обратным численным методом. Ввиду существования множества моделей, описывающих один и тот же производственный процесс различными методиками (например, балансовая модель и промышленная модель) и при различных допущениях, предложено проводить координацию таких моделей на основе разработанной модели агрегирования разнородной информации. Для согласования такого рода информации, ее обобщения и корректировки итоговых параметров целесообразно использовать аппарат теории нечетких множеств, что позволяет получить количественную характеристику неточно заданных параметров и принимать наиболее обоснованные решения.