Статті

Визначення раціональних технологічних умов застосування виконавчих органів землесосних снарядів

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №6 2025

Останнє оновлення: 25 грудня 2025

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 692

Authors:

А. О. Бондаренко, orcid.org/0000-0002-7666-6752, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

A. В. Павличенко, orcid.org/0000-0003-4652-9180, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

O. O. Шустов*, orcid.org/0000-0002-2738-9891, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

О. В. Черняєв, orcid.org/0000-0001-8288-4011, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2025, (6): 035 - 042

https://doi.org/10.33271/nvngu/2025-6/035

Abstract:

Мета. Розробка теоретичних основ визначення раціональних технологічних умов використання ґрунтозабірних видобувних пристроїв землесосних снарядів, що супроводжують підводний видобуток незв’язних корисних копалин.

Методика. При розрахунках об’єму складних геометричних фігур, що утворюються при перетині конусів різної висоти, вершини яких розташовують в одній площині, застосований стандартний метод інтегрування.

Результати. Обґрунтована доцільність застосування воронкової технології при підводному видобуванні ґрунтів. Виконаний аналіз технологічних схем застосування ґрунтозабірних пристроїв землесосних снарядів, призначених для підводного видобутку незв’язних корисних копалин. У якості обмежуючого критерію вибору схеми розташування видобувних воронок запропоновано використовувати коефіцієнт виймання корисної копалини у безрозмірному виді. Для виконання порівняльного аналізу запропоновані найбільш прийнятні схеми переміщень ґрунтозабірних пристроїв із кінцевим розташуванням центрів видобувних воронок, що були названі квадратно-гніздовою й трикутно-гніздовою схемами. Приведені графічні зображення виробленого простору підводного кар’єру при його освоєнні воронковим способом із квадратно-гніздовою та трикутно-гніздовою схемами. У результаті аналізу припущено, що при видобуванні незв’язного ґрунту одиночним усмоктувальним патрубком видобувна воронка буде мати форму конуса. Запропоновано визначати об’єм ґрунту, що виймають із такої видобувної воронки, шляхом урахування суми об’ємів таких геометричних фігур: паралелепіпед; складна фігура, отримана шляхом відсікання від усіченого конуса частин об’єму площинами, паралельними його осі; і конус.

Наукова новизна. Уперше запропоновано визначати об’єми ґрунту, витягнутого з підводного вибою землесосного снаряду, методом інтегрування. Отримані теоретичні залежності для визначення коефіцієнтів виймання при застосуванні квадратно-гніздової й трикутно-гніздової схем перестановки виконавчого органу при воронковому способі підводних видобувних робіт.

Практична значимість. Отримані розрахункові значення коефіцієнтів виймання для квадратно-гніздової й трикутно-гніздової схем перестановки виконавчого органу дозволять ефективно використовувати воронковий спосіб видобувних робіт. Визначена технологічна доцільність застосування трикутно-гніздової схеми за критерієм коефіцієнту виймання корисної копалини з підводного вибою.

Ключові слова: ґрунтозабірний пристрій, підводний видобуток, коефіцієнт виймання, технологічні умови

References.

1. Bondarenko, A.O., Shustov, O.O., Pavlychenko, A.V., & Adamchuk, A.A. (2023). Substantiation of technological resource-saving conditions for the use of equipment in the sand deposit mining. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1269(1), 012024. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1269/1/012024

2. Hao, G., Yu, M., & Su, Z. (2020). Study on optimization of rake head density of suction hopper dredger based on bat algorithm and extreme learning machine. MATEC Web of Conferences, 309, 04018. https://doi.org/10.1051/matecconf/202030904018

3. Bai, S., Li, M., Kong, R., Han, S., Li, H., & Qin, L. (2021). Data mining approach to construction productivity prediction for cutter suction dredgers. Automation in Construction, 122, 103470. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103470

4. Ozaki, M. (2018). Dredging technologies making use of cutter suction, grab and backhoe dredgers. Marine Engineering, 53(6), 852-855. https://doi.org/10.5988/jime.53.852

5. Bondarenko, A., Shustov, O., & Adamchuk, A. (2023). Studying the interaction process of a solid particles flow with the hydraulic classifier flowing part. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1254(1), 012047. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1254/1/012047

6. Sobko, B., Lozhnikov, O., & Drebenshtedt, C. (2020). Investigation of the influence of flooded bench hydraulic mining parameters on sludge pond formation in the pit residual space. E3S Web of Conferences, 168, 00037. EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016800037

7. Bai, S., Li, M., Lu, Q., Tian, H., & Qin, L. (2022). Global time optimization method for dredging construction cycles of trailing suction hopper dredger based on Grey system model. Journal of Construction Engineering and Management, 148(2), 2239. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.19437862.0002239

8. Cheng, T., Lu, Q., Kang, H., Fan, Z., & Bai, S. (2022). Productivity prediction and analysis method of large trailing suction hopper dredger based on construction big data. Buildings, 12(10), 1505. https://doi.org/10.3390/buildings12101505

9. Bai, Z., Hu, X., Wang, B., Hu, Z., Yang, X., & Zhao, T. (2021). Construction of fairways and reconstruction of channels using rotarybucket dredgers and calculation of soilcollecting devices. E3S Web of Conferences, 274, 13003. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127413003

10.      Cherniaiev, O., Anisimov, O., Saik, P., & Akimov, O. (2024). Theoretical substantiation of water inflow into the mined-out space of quarries mining hard-rock building materials. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1319(1), 012002. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1319/1/012004

11.      Pelevin, L. Ye., Gorbatyuk, Ie. V., & Zaichenko, S. (2017). Developing a mathematical substantiation for the physical modelling of the soil ripping equipment work process. EasternEuropean Journal of Enterprise Technologies, 6(2(90)), 52-60. https://doi.org/10.15587/17294061.2017.118429

12.      Cherniaiev, O., Anisimov, O., Dreshpak, O., & Shustov, O. (2025). Assessment of the mining impact at the Staroihrenivske river sand deposit development on the coastal zone stability. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1491, 012019. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1491/1/012019

13.      Fu, J., Tian, H., Song, L., Li, M., Bai, S., & Ren, Q. (2021). Productivity estimation of cutter suction dredger operation through data mining and learning from realtime big data. Engineering, Construction and Architectural Management, 28(7), 2023-2041. https://doi.org/10.1108/ECAM-05-2020-0357

14.      Matei, V., & Koroviakа, Y. (2019). Improving operation efficiency of transportation vehicles equipped with a flexible tractive element under conditions of mining enterprises. E3S Web of Conferences, 123, 01040. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201912301040

15.      Snyder, M., Moftakhari, H., & Hossain, F. (2023). Statistical modeling of fine sediments dredged using a variable area dredging suction head to improve water quality. Hydrology, 10(3), 98. https://doi.org/
10.3390/hydrology10030098

16.      Geng, H., Zhang, W., Zhang, Z., & Li, X. (2020). An experimental study of the geometric performance of the hydrosuction dredging system. Acta Geophysica, 68, 1075-1088. https://doi.org/10.1007/s11600-020-00524-y

17.      Setiawan, R., (2015). Parametric analysis on offshore dredging process using cutter suction dredgers. ASEAN Engineering Journal, 6(1), 37-46. https://doi.org/10.11113/aej.v6.15477

18.      Chen, X. J., Miedema, S. A., & van Rhee, C. (2015). Numerical modeling of excavation process in dredging engineering. Procedia Engineering, 102, 804-814. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.01.194

19.      Adamchuk, A., Pavlychenko, A., Shustov, O., & Bondarenko, A. (2024). Research of land-saving schemes of mining the horizontal sedimentary mineral deposits. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1319(1), 012012. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1319/1/012012

20.      Bondarenko, A. O. (2018). Theoretical bases of pulp suction process in the shallow dredge underwater face. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (3), 22-29. https://doi.org/10.29202/nvngu/2018-3/4

21.      Chebanov, M., Borys, S., & Mykhailo, P. (2024). Substantiating the rational parameters for a complicated non-transport system when mining low-thickness fireclay deposits. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2024, 1319(1), 012001. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1319/1/012001

22.      Cherep, A., & Pilova, D. (2024). Justification for mining overburden without the use of conveyor transport at the Pivnichnyi open pit of the Pokrovskyi mining and processing enterprise. March 2024 IOP Conference Series Earth and Environmental Science, 1319(1), 012002. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1319/1/012002

23.      Wei, C. Y., Ni, F. S., & Chen, X. J. (2023). Cutting state estimation and time series prediction using deep learning for cutter suction ­dredger. Applied Ocean Research, 134, 103515. https://doi.org/10.1016/j.apor.2023.103515

24.      Yang, J. B., Ni, F. S., & Wei, C. Y. (2015). A BP neural network model for predicting the production of a cutter suction dredger. 3 ^rd Inter­national Conference on Material, Mechanical and Manufacturing Engineering, (pp. 1221-1226). https://doi.org/10.1109/IC3ME.2015

25.      Lai, H. H., Chang, K. H., & Lin, C. L. (2019). A novel method for evaluating dredging productivity using a data envelopment analysisbased technique. Mathematical Problems in Engineering, 2019, 5130835. https://doi.org/10.1155/2019/5130835

26.      Liu, Y., Ma, Q., & Wang, J. (2016). Flow field analysis of cutter head for cutter suction dredgers. MATEC Web of Conferences, 63, 03048. EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/matecconf/20166303048

27.      Luo, Y., Liu, H., & Wang, Y. (2023). Optimization design of a winch suction underwater dredging robot. Journal of Marine Science and Engineering, 12(5), 741. https://doi.org/10.3390/jmse12050741

28.      Wang, Y., Li, H., Fan, S. D., & Jiang, P. (2022). The replacement of dysfunctional sensors based on the digital twin method during the cutter suction dredger construction process. Measurement, 189, 110702. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2022.110702

29.      Han, S., Li, M. C., Tian, H. J., Qin, L., Yu, Y., Ma, J.,..., & Fan, S. D. (2022). Intelligent shortterm forecasting for mud concentration in CSD dredging construction. Ocean Engineering, 266, 112515. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.112515

30.      Wang, S., Zhang, W., & Li, Y. (2019). Research on the automatic control system of cutter suction dredger based on GPS. Journal of Marine Science and Technology, 27(1), 170-178. https://doi.org/10.6119/JMST.201902_27(1).170

• < Попередня
• Наступна >