Статті

Аналіз ефективності транспортних систем на буровугільному кар’єрі Sibovc на основі підходу AHP-PROMETHEE (Косово)

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №3 2026

Останнє оновлення: 26 червня 2026

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1445

Authors:

Уймір Ука, orcid.org/0000-0003-3977-2852, Університет «Гоце Делчев», Факультет природничих і технічних наук, м. Штип, Північна Македонія; Університет Митровиці «Іса Болетіні», м. Митровиця, Косово

Рісто Дамбов, orcid.org/0009-0001-3984-2964, Університет «Гоце Делчев», Факультет природничих і технічних наук, м. Штип, Північна Македонія

Берат Сінані, orcid.org/0009-0009-3597-8782, Університет Митровиці «Іса Болетіні», м. Митровиця, Косово

Кемайль Зекірі*, orcid.org/0000-0001-9362-2156, Університет Митровиці «Іса Болетіні», м. Митровиця, Косово, 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. 2026, (3): 022 - 032

https://doi.org/10.33271/nvngu/2026-3/022

Abstract:

Мета. Оцінити ефективність безперервної, циклічної й гібридної транспортних систем в умовах буровугільного кар’єру Sibovc із використанням інтегрованого багатокритеріального підходу та визначити найбільш доцільну технологічну альтернативу за змінних геологічних і виробничих умов.

Методика. Дослідження виконано на основі інтегрованої схеми AISM-AHP-PROMETHEE. Підхід AISM використано для структурування задачі прийняття рішень і формування системи критеріїв оцінювання. Метод AHP застосовано для визначення ваг критеріїв, а метод PROMETHEE – для ранжування технологічних альтернатив. Розглянуто три системи: безперервну систему на базі роторного екскаватора й конвеєрного транспорту (BWE), циклічну екскаваторно-автомобільну систему (TS) і гібридну систему BWE+TS. Оцінювання виконано за консолідованою матрицею 3 × 9, що охоплює ефективну продуктивність, виконання плану, доступність обладнання, OPEX, енергоспоживання, викиди CO₂, гнучкість, показники HSE та простої. Критерії поділені на стимулюючі й дестимулюючі з урахуванням каліброваних порогів байдужості й переваги.

Результати. Ранжування за методом PROMETHEE показало, що найбільш доцільною альтернативою для умов кар’єру Sibovc є гібридна система HYBRID BWE + TS. Отримано такий порядок переваг: HYBRID BWE + TS > BWE + TS. Гібридна система має найбільший позитивний потік і єдине додатне значення чистого потоку переваги,  = 0,220, тоді як для систем BWE і TS отримані відповідно  = 0,055 та  = 0,165. Її перевага насамперед пов’язана із вищою операційною гнучкістю, кращою доступністю та зниженням інтенсивності простоїв.

Наукова новизна. Адаптовано підхід AISM-AHP-PROMETHEE до умов буровугільного кар’єру Sibovc шляхом об’єднання виробничих, економічних, енергетичних, екологічних, гнучкісних і HSE-критеріїв у єдину систему прийняття рішень. Використання каліброваних порогів і аналізу внеску окремих критеріїв дозволило обґрунтувати пріоритет гібридної системи не лише за числовим рейтингом, але й через інтерпретацію чинників, що формують її перевагу.

Практична значимість. Отримані результати можуть бути використані для технологічного й інвестиційного планування на буровугільних кар’єрах. Для кар’єру Sibovc гібридну систему доцільно розглядати як поступове й вибіркове рішення, за якого безперервна система на базі роторного екскаватора та конвеєрного транспорту залишається основою виробництва, а обладнання екскаваторно-автомобільної системи застосовується на ділянках, де потрібна додаткова гнучкість. Запропонований підхід може бути адаптований і для інших буровугільних кар’єрів зі схожими геологічними й експлуатаційними умовами.

Ключові слова: буровугільний кар’єр, кар’єр Sibovc, роторний екскаватор, екскаваторно-автомобільна система, гібридна транспортна система, багатокритеріальне прийняття рішень

References.

1. Zeqiri, K., Dogan, T., Möllerherm, S., & Kasmaeeyazdi, S. (2024). Examining Sustainable Transition and Post-Mining Management in the Ruhr Region and the Prospective Evaluation of Knowledge Transfer to Kosovo’s Mining Sector. Mining, 4(3), 613-628. https://doi.org/10.3390/mining4030034

2. Hutniczak, A. K., Bryś, W., Dychkovskyi, R., Gaj, R., Dyczko, A., Błońska, A., Bierza, K., Bacler-Żbikowska, B., & Woźniak, G. (2025). Identifying and understanding novel ecosystem functions: a scientific approach to nature restoration law. Journal of Water and Land Development, 203-203. https://doi.org/10.24425/jwld.2025.153532

3. Gorova, A., Pavlychenko, A., & Borysovs’ka, O. (2013). The study of ecological state of waste disposal areas of energy and mining companies. Annual Scientific-Technical Colletion ‒ Min Miner Depos, 169-172. https://doi.org/10.1201/b16354-29

4. Begentayev, M. M., Kuldeev, Y. I., Nurpeissova, M. B., Nurpeisova, T. B., & Kirgizbaeva, D. M. (2025). The role of environmental and industrial safety during subsoil development. Engineering Journal of Satbayev University, 147(5), 42-48. https://doi.org/10.51301/ejsu.2025.i5.06

5. Lecaj, E., Serafimovski, T., & Paçarizi, M. (2025). Risk assessment of potentially toxic elements in soil surrounding the Golesh ferronickel mine, Kosovo. Mining of Mineral Deposits, 19(4), 139-146. https://doi.org/10.33271/mining19.04.139

6. Vasylenko, A. P. (2023). Monitoring resources base of metallic, non-metallic and solid combustable minerals. Mineral Resources of Ukraine, (2), 17-19. https://doi.org/10.31996/mru.2023.2.17-19

7. Bariatska, N. V. (2025). Critical minerals: international approaches implementation in Ukraine. Mineral Resources of Ukraine, (2), 28-33. https://doi.org/10.31996/mru.2025.2.28-33

8. Zeqiri, K., Uka, U., Dambov, R., & Ferati, B. (2024). A global sustainable perspective on surface coal mining technology – Analytical insight from Kosovo’s context. Rudarsko-Geološko-Naftni Zbornik, 39(3), 43-52. https://doi.org/10.17794/rgn.2024.3.4

9. Burt, C., & Caccetta, L. (2014). Equipment selection for surface mining: A review. Interfaces, 44(2), 143-162. https://doi.org/10.1287/inte.2013.0732

10.      Torkamani, E., & Askari-Nasab, H. (2015). A linkage of truck-and-shovel operations to short-term mine plans using discrete-event simulation. International Journal of Mining and Mineral Engineering, 6(2), 97-118. https://doi.org/10.1504/IJMME.2015.070367

11.      Khomenko, V. L., Sarsenbayev, N. S., Kuttybayev, A. E., Kuttybayeva, A. E., & Ratov, B. T. (2024). Electric drive of coordinated rotation for mechanisms of flow-transport systems. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1415(1), 012115. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1415/1/012115

12.      Mnzool, M., Almujibah, H., Bakri, M., Gaafar, A., Elhassan, A. A. M., & Gomaa, E. (2024). Optimization of cycle time for loading and hauling trucks in open-pit mining. Mining of Mineral Deposits, 18(1), 18-26. https://doi.org/10.33271/mining18.01.018

13.      Awuah-Offei, K. (2016). Energy efficiency in mining: A review with emphasis on the role of operators in loading and hauling operations. Journal of Cleaner Production, 117, 89-97. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.01.035

14.      Monastyrskyi, Yu., Taran, I., Kokayev, U., & Sistuk, V. (2025). Assessing the performance efficiency of haul trucks and diesel-trolley trucks when changing their technological states and parameters of traffic routes. Mining of Mineral Deposits, 19(2), 47-55. https://doi.org/10.33271/mining19.02.047

15.      Shakenov, A., Kramsakov, D., & Stolpovskih, I. (2023). Mining haul truck operation failure analysis. Engineering Journal of Satbayev University, 145(4), 32-35. https://doi.org/10.51301/ejsu.2023.i4.05

16.      Ares, G., Castañón Fernández, C., Álvarez, I. D., Arias, D., & Díaz, A. B. (2022). Open pit optimization using the floating cone method: A new algorithm. Minerals, 12(4), 495 https://doi.org/10.3390/min12040495

17.      Bogdanovic, D., Nikolic, D., & Ilic, I. (2012). Mining method selection by integrated AHP and PROMETHEE method. Anais da Academia Brasileira de Ciências, 84(1), 219-233. https://doi.org/10.1590/S0001-37652012000100023

18.      Yavuz, M. (2015). Equipment selection based on the AHP and Yager’s method. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, 115(5), 425-433. https://doi.org/10.17159/2411-9717/2015/v115n5a10

19.      Kemajl, Z., Stojance, M., Gzim, I., & Ledi, M.L. (2024). Comprehensive analysis of the mining accident forecasting and risk assessment methodologies: Case study – Stanterg Mine. Mining of Mineral Deposits, 18(2), 11-17. https://doi.org/10.33271/mining18.02.011

20.      Lozynskyi, V. (2025). Multi-criteria assessment of coal seams suitability for co-gasification using the preference selection index. Heliyon, 11(10). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e43368

21.      Satybaldiyeva, D. O., Mukhanova, G. S., Satybaldiyev, O. S., Dossova, S. N., & Shaldarbekova, K. B. (2018). Determination of effective balanced indicators in the airline company using a modified Fuzzy Analytical Hierarchy Process approach. Journal of Advanced Research in Law and Economics, 9(8 (38)), 2798-2810. Retrieved from https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=811200 

22.      Mhlongo, S.E., Akintola, G.O., Amponsah-Dacosta, F., Kairiukstis, L., & Ngozi-Chika, C.S. (2025). A mini-review of the development and use of expert systems in mining. Mining of Mineral Deposits, 19(2), 141-147. https://doi.org/10.33271/mining19.02.141

23.      Stevanović, D., Lekić, M., Kržanović, D., Ristović, I., & Ganić, A. (2018). Application of MCDA in selection of different mining methods and solutions. Advances in Science and Technology Research Journal, 12(1), 171-180. https://doi.org/10.12913/22998624/85804

24.      Uka, U., Zeqiri, K., Ibishi, G., & Dambov, R. (2024). The PROMETHEE method and its applicability in the mining industry. Proceedings of the 6 ^th International Multidisciplinary Geosciences Conference, 88.

25.      Greco, S., Ehrgott, M., & Figueira, J. R. (Eds.). (2016). Multiple criteria decision analysis: State of the art surveys.  International Series in Operations Research & Management Science, 233, 1347. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-3094-4

26.      Bazaluk, O., Koriashkina, L., Cheberiachko, S., Deryugin, O., Odnovol, M., Lozynskyi, V., & Nesterova, O. (2022). Methodology for assessing the risk of incidents during passenger road transportation using the functional resonance analysis method. Heliyon, 8(11), e11814. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11814

27.      Satybaldiyeva, D., Mukhanova, G., Tymbayeva, Z., Tyshkanbayeva, M., & Bolatkyzy, S. (2023). Applying the expert method to determine a company’s strategic goals. Transport Problems, 18(2), 123-132. https://doi.org/10.20858/tp.2023.18.2.11

28.      Uka, U., Dambov, R., & Zeqiri, K. (2024). Development of multi-criteria decision-making methods (MCDM) in the mining industry. International Conference in the Field of Underground and Surface Exploitation of Mineral Resources PODEKS-POVEKS 2024, 174-181. Retrieved from https://eprints.ugd.edu.mk/35746/

29.      Volkov, V., Taran, I., Volkova, T., Pavlenko, O., & Berezhnaja, N. (2020). Determining the efficient management system for a specialized transport enterprise. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (4), 185-191. https://doi.org/10.33271/nvngu/2020-4/185

• < Попередня
• Наступна >