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矿山风险管控(矿业工程项目管理案例分析)

矿山风险管控(矿业工程项目管理案例分析) 矿山风险决策实例分析:& nbsp& nbsp风险决策又称随机决策,是决策者在未来发展不确定的自然状态下选择的最优策略。由于不能明确判断未来的情况,决策中包含一定的风险,所以称之为风险决策。 解决这些问题的方法有决策表法、决策树法和马尔可夫法。 & nbsp& nbsp& nbsp& nbsp例2:辽宁卧龙泉矿有两个矿坑,相距7公里。 金沟坑资源可靠储量5670吨,品位21.2克/吨。 王家崴子坑资源可靠,储量41440吨,品位4.85克/吨。尽量选择最好的厂址进行选厂。 & nbsp& nbsp& nbsp& nbsp这是一个冒险决策的例子。 因为资源情况还没有搞清楚,所以无法对未来做出量化的判断,只能做一定的分析。 & nbsp& nbsp& nbsp& nbsp考虑三个初步方案:& nbsp& nbsp& nbsp& nbsp方案一:金厂沟虽然资源可靠,但矿石量少。按照12.5吨/天的产能计算,仅持续2.1年。 在这里建选矿厂不合适。 & nbsp& nbsp& nbsp& nbsp方案二:王家崴矿量大,但资源不清,缺乏可靠性。 盲目建厂是不合适的。 & nbsp& nbsp& nbsp& nbsp方法三:暂时建立选矿厂是可行的,抓紧找矿,待资源情况明确后再建选矿厂。 “先井下,后地面”,先生产后生活是矿井建设的基本方针。 对于风险决策,虽然人们不确定未来会出现哪种自然状态,但人们可以通过各种手段预测和估计自然状态的出现概率,以增加风险决策的可靠性。 & nbsp& nbsp& nbsp& nbsp下面介绍决策树的应用。 & nbsp& nbsp& nbsp& nbsp决策树方法是解决复杂多层次决策问题的有效工具,是图论的一个分支。 它把决策方案绘制成树形图,这是一种应用广泛的方法,形象具体,层次清晰。 & nbsp& nbsp& nbsp& nbsp决策树图的组成符号如图1所示。 & nbsp& nbsp1 & nbsp决策树符号图:& nbsp& nbsp& nbsp决策树的计算原理是从右到左,从尖到根的逆算法。 如果方案中有“-”号,表示该方案利润值小(或损失值大),删除该行动方案。 最后,在决策节点留下一个分支就是最佳解。 & nbsp& nbsp& nbsp& nbsp例2:某矿拟建炸药厂,该厂产品不仅可供应本矿,还可供应附近的小矿。 提出前三个方案:一是建立大型工厂,投资300万元,使用年限10年;二是设立小厂,投资160万元,使用年限10年;第三,先建小厂。如果卖得好,第三年后就要扩建,投资180万。扩建后可使用7年,年收益值与大厂相同。 已知前两种方案的好卖概率为0.7,坏卖概率为0.3。第三种方案如果前三年卖得好,未来七年卖得好的概率是0.9。 如果前三年市场不好,那么后七年市场也不好。 比较三种方案的优缺点。其他信息见表1。 & nbsp1 & nbsp收入状态价值方案卖得好,但卖得差。建个大厂100-20,建个小厂4010,再扩大100-20。& nbsp& nbsp& nbsp解决方法:画决策树图(图2):& nbsp;& nbsp& nbsp4:0.9×100×7+0.1×(-20)×7 = 616万元:& nbsp& nbsp& nbsp5:1.0×(-20)×7 =-140万元& nbsp& nbsp& nbsp& nbsp2:0.7×100×3+0.3×(-20)×3+0.7×616+0.3×(-140)-300 = 281.2万元:& nbsp& nbsp& nbsp8:0.9×100×7+0.1×(-20)×7-180 = 436万元:& nbsp& nbsp& nbsp9:0.9×40×7+0.1×10×7 = 259万元:& nbsp& nbsp& nbsp6个点的预期回报值& nbsp 4.36万元:& nbsp;& nbsp& nbsp7: 1.0× 10× 7 = 70万元& nbsp& nbsp& nbsp& nbsp3:0.7×40×3+0.3×10×3+0.7×436+0.3×70-160 = 259.2万元。& nbsp& nbsp& nbsp从计算结果来看,建大厂效果最好。 & nbsp& nbsp2 & nbsp决策树图:& nbsp& nbsp& nbsp对于基于风险的决策问题的自然状态的概率和损益值,估计不会很准确。当一些数据发生变化时,必然会影响最优方案,有些可能不是最优的。这种变化的性质叫做敏感性。在讨论基于风险的决策时,我们应该仔细考虑敏感性问题,并尽力掌握大量及时、准确、全面的信息以做出正确的决策。 & nbsp 
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