CC BY
0
УДК 55
Реджепов А.,
Старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Реджепова Г., Старший преподаватель, Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Оразмырадов О., Студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
АВТОНОМНЫЕ ГОРНЫЕ СИСТЕМЫ И РОБОТОТЕХНИКА, УПРАВЛЯЕМЫЕ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ
Аннотация
Современная горная промышленность стремится к повышению эффективности, безопасности и снижению негативного воздействия на окружающую среду. Одним из ключевых направлений развития является внедрение автономных систем и робототехники, управляемых нейронными сетями. Данный подход открывает новые возможности для оптимизации производственных процессов, повышения точности и производительности работ, а также снижения рисков для персонала.
Ключевые слова:
техносферная безопасность, горная промышленность, охрана труда, промышленная безопасность, горные работы, добыча полезных ископаемых, риски, аварии, травматизм, экологическая безопасность, горноспасательные работы.
Автономные горные системы - это комплексы машин и оборудования, способные выполнять производственные задачи без непосредственного участия человека. Такие системы оснащены датчиками, системами навигации, искусственным интеллектом и средствами связи.
Нейронные сети: Моделирование работы человеческого мозга, позволяющее машинам обучаться на данных и принимать решения. В контексте горной промышленности нейронные сети применяются для обработки данных с датчиков, распознавания объектов, планирования маршрутов и управления движением.
Применение нейронных сетей в автономных горных системах
1. Планирование маршрутов: Нейронные сети позволяют оптимизировать маршруты движения горных машин с учетом геологических данных, препятствий и других факторов.
2. Распознавание объектов: Компьютерное зрение на основе нейронных сетей позволяет распознавать горные породы, оборудование, людей и другие объекты в окружающей среде.
3. Управление движением: Нейронные сети обеспечивают точное управление движением роботов в сложных условиях горной среды, включая движение по неровным поверхностям, преодоление препятствий и ориентацию в пространстве.
4. Прогнозирование отказов: Анализ данных с датчиков с помощью нейронных сетей позволяет прогнозировать отказы оборудования и планировать техническое обслуживание.
5. Оптимизация процессов обогащения: Нейронные сети могут использоваться для оптимизации параметров процессов обогащения руд, что позволяет повысить извлечение полезных компонентов и
снизить энергопотребление.
Преимущества применения нейронных сетей
1. Повышение эффективности: Оптимизация производственных процессов, снижение затрат на рабочую силу.
2. Повышение безопасности: Снижение риска травматизма работников за счет автоматизации опасных работ.
3. Улучшение качества продукции: Повышение точности и стабильности производственных процессов.
4. Снижение негативного воздействия на окружающую среду: Оптимизация использования ресурсов, сокращение выбросов вредных веществ.
Несмотря на значительный потенциал, внедрение автономных систем в горной промышленности сопряжено с рядом вызовов:
1. Высокая стоимость: Разработка и внедрение автономных систем требует значительных инвестиций.
2. Сложность интеграции: Необходимость интеграции новых технологий в существующие производственные процессы.
3. Безопасность: Обеспечение безопасности работы автономных систем в сложных и динамичных условиях.
Перспективы:
1. Дальнейшее развитие алгоритмов машинного обучения: Разработка более эффективных и надежных алгоритмов для решения специфических задач горной промышленности.
2. Миниатюризация и снижение стоимости сенсоров: Появление более дешевых и компактных датчиков, позволяющих оснащать роботов большим количеством сенсоров.
3. Развитие стандартов и протоколов связи: Создание единых стандартов для обмена данными между различными системами.
Список использованной литературы: 1. Андрейко С.С. «Современные проблемы науки и производства в области горного дела». Учебное пособие. Издательство Пермского государственного технического университета, 2010.
© Реджепов А., Реджепова Г., Оразмырадов О., 2024
