CC BY
0
УДК 62
Реджепов А.,
Старший преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Бабаев А., Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Бакыев Дж., Студент,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ИИ) В ГОРНОМ ДЕЛЕ
Аннотация
В статье рассматривается применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в горнодобывающей промышленности. Анализируются ключевые области применения ИИ, включая геологоразведку, планирование горных работ, управление производством, обеспечение безопасности и оптимизацию технического обслуживания. Оцениваются преимущества и вызовы внедрения ИИ в горном деле, а также рассматриваются перспективы дальнейшего развития этих технологий.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, горное дело, горнодобывающая промышленность, машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, геологоразведка, планирование, оптимизация, безопасность, автоматизация, предиктивная аналитика, большие данные.
Горнодобывающая промышленность сталкивается с рядом сложных задач, таких как снижение себестоимости добычи, повышение безопасности труда, оптимизация производственных процессов и минимизация воздействия на окружающую среду. Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) предоставляет новые возможности для решения этих задач и повышения эффективности горного производства.
Ключевые области применения ИИ в горном деле:
Геологоразведка:
Обработка и анализ геофизических данных: Использование алгоритмов машинного обучения для обработки больших объемов геофизических данных (сейсмических, гравиметрических, магнитных) с целью выявления перспективных залежей полезных ископаемых.
Автоматическая интерпретация данных дистанционного зондирования: Применение методов компьютерного зрения для анализа спутниковых и аэрофотоснимков с целью картирования геологических структур и выявления признаков минерализации.
Прогнозирование запасов полезных ископаемых: Использование моделей машинного обучения для прогнозирования запасов на основе данных о геологическом строении и результатах бурения.
Планирование горных работ:
Оптимизация карьерного пространства: Использование алгоритмов оптимизации для проектирования карьеров и шахт с учетом геологических, технических и экономических ограничений.
Планирование последовательности отработки месторождения: Разработка оптимальных графиков
горных работ с учетом производительности оборудования, запасов полезных ископаемых и других факторов.
Управление производством:
Оптимизация работы горной техники: Использование систем машинного обучения для оптимизации режимов работы экскаваторов, самосвалов, буровых установок и другого оборудования с целью повышения производительности и снижения расхода топлива.
Автоматизация процессов погрузки и транспортировки: Внедрение автономных самосвалов и других роботизированных систем для автоматизации транспортировки горной массы.
Мониторинг и контроль технологических процессов: Использование датчиков и систем ИИ для контроля за параметрами технологических процессов обогащения и переработки полезных ископаемых.
Обеспечение безопасности:
Прогнозирование и предотвращение аварий: Использование алгоритмов машинного обучения для анализа данных с датчиков и прогнозирования возможных аварийных ситуаций (например, обрушение горных пород, выбросы газа).
Мониторинг состояния оборудования: Предиктивное техническое обслуживание на основе анализа данных с датчиков для предотвращения поломок оборудования и снижения рисков аварий.
Распознавание опасных ситуаций: Использование систем компьютерного зрения для распознавания опасных ситуаций на рабочей площадке (например, нахождение людей в опасной зоне).
В перспективе ожидается дальнейшее развитие технологий ИИ в горном деле, включая разработку более сложных алгоритмов, создание автономных роботизированных систем и интеграцию ИИ с другими цифровыми технологиями, такими как цифровые двойники и интернет вещей.
Список использованной литературы:
1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. — М.: Вильямс, 2006.
2. Гусев Д.А. Нечеткая логика: теория и приложения. — М.: Физматлит, 2003.
© Реджепов А., Бабаев А., Бакыев Дж., 2025
УДК 621.382
Соловьев А.И.
инженер-программист ВСМ-Сервис, магистр ГУАП г. Санкт - Петербург, Россия Токмакова Е.А. бакалавр ГУАП, г. Санкт - Петербург, Россия Бутенина Д.В.
канд. физ. - мат. наук, доцент, доцент кафедры прикладной математики ГУАП,
г. Санкт - Петербург, Россия
ПЕЧАТНАЯ ЭЛЕКТРОНИКА Аннотация
В статье дается краткое изложение основных особенностей процессов создания и использования печатной электроники. Объясняются ее преимущества по сравнению с традиционной. Анализируются
