Монте -Карлогийн загварчлалын аргыг Эрдэс боловсруулалтын технологид хэрэглэх нь

     Монте-Карлогийн загварчлалын арга нь санамсаргүй тоо ашиглан төвөгтэй системийн үйл явцыг загварчлах, үр дүнг тооцоолох арга юм. Эрдэс боловсруулалтын технологид энэ аргыг ашигласнаар үйл явцын үр ашиг, зардлыг үнэлэх, шинэ технологийг судлах, шийдвэр гаргахад дэмжлэг үзүүлэх боломжтой.

    Монте-Карлогийн загварчлалыг эрдэс боловсруулалтад хэрэглэх гол чиглэлүүд:

1. Үйл явцын загварчлал:

   - Эрдэс боловсруулалтын үйл явц (жишээ нь: бутлах, нунтаглах, баяжуулалт) нь олон хүчин зүйлээс хамаардаг. Монте-Карлогийн аргаар эдгээр хүчин зүйлсийг санамсаргүй байдлаар өөрчилж, үйл явцын үр дүнг урьдчилан тооцоолох боломжтой.

   - Жишээ нь: Баяжуулах үйлдвэрлэлийн баяжмалын гарц, металл авалтыг  тооцоолохдоо ордын найрлага, боловсруулах технологийн үр ашиг зэрэг хүчин зүйлсийг харгалзан үзэх.

2. Эрсдэлийн үнэлгээ:

   - Эрдэс боловсруулалтын төслийн эрсдэлийг үнэлэхэд Монте-Карлогийн аргыг ашиглаж болно. Энэ нь төсөв, цаг хугацаа, нөөцийн хэрэгцээ зэрэг хувьсагчдын өөрчлөлтийг тооцоолох боломжийг олгодог.

   - Жишээ нь: Төслийн өртөг, ашигт ажиллагааг тооцоолохдоо зах зээлийн үнэ, эрдэс баялгийн найрлага зэрэг хувьсагчдын өөрчлөлтийг харгалзан үзэх.

3. Тоног төхөөрөмжийн сонголт ба оновчтой болгох:

   - Монте-Карлогийн аргыг ашиглан тоног төхөөрөмжийн сонголт, үйлдвэрлэлийн үйл явцыг оновчтой болгох боломжтой.

   - Жишээ нь: Бутлах, нунтаглах төхөөрөмжийн үр ашгийг тооцоолохдоо түүхий эдийн шинж чанар, төхөөрөмжийн гүйцэтгэлийг харгалзан үзэх.

4. Эрдэс баялгийн нөөцийн үнэлгээ:

   - Эрдэс баялгийн нөөцийг үнэлэхэд Монте-Карлогийн аргыг ашиглаж болно. Энэ нь ордын геологийн өгөгдөл, эрдэс баялгийн агуулга зэрэг хувьсагчдыг харгалзан нөөцийн хэмжээ, чанарыг тооцоолох боломжийг олгодог.

   - Жишээ нь: Алтны ордын нөөцийг үнэлэхдээ алтны агуулга, ордын геологийн бүтэц зэрэг хувьсагчдыг харгалзан үзэх.

5. Шинэ технологийн судалгаа:

   - Шинэ технологийг нэвтрүүлэхээс өмнө түүний үр ашиг, эдийн засгийн үр нөлөөг Монте-Карлогийн аргаар үнэлэх боломжтой.

   - Жишээ нь: Шинэ баяжуулах технологийг нэвтрүүлэхээс өмнө түүний үр ашиг, зардлыг тооцоолох.

    Давуу талууд:

- Нарийн төвөгтэй системийг загварчлах боломжтой.

- Эрсдэлийг үнэлэх, шийдвэр гаргахад дэмжлэг үзүүлэх.

- Тооцооллын үр дүнг статистик аргаар дүгнэх боломжтой.

 Алдааны эх үүсвэрүүд:

- Оролтын өгөгдөл буруу байвал үр дүн нь буруу гарна.

- Тооцооллын хугацаа их шаардагдах тохиолдол байдаг.

    Эрдэс боловсруулалтын технологид Монте-Карлогийн аргыг ашигласнаар үйл явцыг илүү үр дүнтэй удирдах, эрсдэлийг бууруулах, шинэлэг шийдлүүдийг нэвтрүүлэх боломжтой.

Доор Монте-Карлогийн аргаар санхүүгийн эрсдлийг тооцох энгийн жишээ үзүүлэв (Python).

 

ИНЖЕНЕРИЙН ТООЦООЛОЛ - ШУГАМАН ТЭГШИТГЭЛИЙН СИСТЕМ

 

НУНТАГЛАЛТЫН МАТРИЦАН ЗАГВАРЫГ PYTHON ХЭЛЭЭР ГҮЙЦЭТГЭХ НЬ

 

ИНЖЕНЕРИЙН ТООЦООЛОЛ БА PYTHON (PANDAS САН)

Python -ы PANDAS санг ашиглан өгөгдлийг статистик боловсруулах, дүрсжүүлэх жишээг нүүрсний ордын мэдээлэл дээр хэрхэн гүйцэтгэхийг үзүүлэв. Pandas нь их өгөгдлийг боловсруулах хүчирхэг сан юм.

БАЯЖУУЛАЛТЫН ТЕХНОЛОГТ PYTHON ( ПАЙТОН) ХЭЛИЙГ ХЭРЭГЛЭХ БОЛОМЖУУД

 1. Өгөгдлийн шинжилгээ ба дүрслэл

• Pandas, NumPy, Matplotlib зэрэг сангууд нь ашигт малтмалын өгөгдлийг шинжлэх, дүрслэхэд маш тохиромжтой.
• Эдгээр нь их хэмжээний өгөгдлийг боловсруулах, статистик шинжилгээ хийх, ашигт малтмалын найрлага болон боловсруулалтын үр дүнг нарийвчлан дүрслэхэд ашиглагдана.

2. Симуляци ба загварчлал

• SimPy болон SciPy сангуудыг ашиглан нунтаглах, флотаци болон ялгалтын процесс зэрэг ашигт малтмалын боловсруулалтын ажлын урсгалыг загварчилж болно.
• Python ашиглан тодорхой нөхцөлд боловсруулалтын үр ашгийг урьдчилан тооцоолох боломжтой.

3. Процессын оновчлолд машин сургалтыг ашиглах

• scikit-learn болон TensorFlow зэрэг сангуудыг ашиглан ашигт малтмалын боловсруулалтын үр ашгийг нэмэгдүүлэх боломжтой.
• Машин сургалтын загварууд нь хүдэр тодорхой нөхцөлд хэрхэн үйлчлэхийг урьдчилан тооцоолох, тохиромжтой урвалжуудыг тодорхойлох, үйл явцыг сайжруулахад тусалдаг.

4. Лаборатори болон үйлдвэрийн процессын автоматжуулалт

• Python нь IoT төхөөрөмж болон PLC (Програмчлагдах логик хянагч)-тэй холбогдож бодит цагийн хяналт, удирдлагыг хэрэгжүүлэх боломжтой.
• pyserial, OPC-UA зэрэг сангуудыг ашиглан дээжийн шинжилгээг автоматжуулах болон боловсруулалтын параметрүүдийг тохируулахад ашиглана.

5. Газарзүйн өгөгдлийн шинжилгээ

• Geopandas, Rasterio зэрэг Python сангуудыг ашиглан уул уурхайн талбай сонгох болон ашигт малтмалын хайгуул хийхэд ашиглаж болно.

6. Ашигт малтмалын зургийн боловсруулалт

• OpenCV, Pillow зэрэг сангуудыг ашиглан ашигт малтмалын дээжийн микроскопын зургийг боловсруулах, шинжлэхэд ашиглаж болно.
• Эдгээр нь зурагнаас бөөмийн хэлбэр, хэмжээ болон ашигт малтмалын фазуудыг тодорхойлох боломжийг олгодог.

7. Оновчлолын аргууд

• PuLP, Pyomo зэрэг сангуудыг ашиглан зардлыг багасгаж, гарцыг нэмэгдүүлэх эсвэл сэргээх үр ашгийг нэмэгдүүлэх зэрэг асуудлыг оновчлох боломжтой.

8. Тусгай зориулалтын програмтай интеграцчлал

• Python нь METSIM, USIM PAC, MINTEK зэрэг салбарын тусгай зориулалтын програмуудтай холбогдож өгөгдөл солилцох, тэдгээрийн боломжуудыг өргөжүүлэхэд тусалдаг.

Python нь уян хатан, өргөн хүрээний сангуудтай тул ашигт малтмалын боловсруулалтын технологийг сайжруулахад тохиромжтой сонголт юм. Хэрэв та эдгээр хэрэглээний талаар тодорхой кодын жишээ эсвэл дэлгэрэнгүй мэдээлэл авахыг хүсвэл надад хандаарай!