Анализ данных как основа повышения эффективности работы горнотранспортного оборудования при ведении открытых горных работ
М.В. Рыльникова, Д.А. Клебанов, Е.А. Князькин
Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н.В. Мельникова Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация
Горная Промышленность №1 / 2023 стр. 52-56
Резюме: Представлены результаты анализа данных автоматической системы диспетчеризации с целью определения эффективности использования горнотранспортного оборудования. Составлен рейтинг машинистов экскаваторов по критерию качества загрузки автосамосвалов как на добычных, так и на вскрышных работах, который демонстрирует степень влияния личных профессиональных навыков персонала на процесс транспортирования горной массы. В результате проведённого исследования установлено, что при оценке влияния персонала на показатели эффективности работы горнотранспортного оборудования в отрыве от общего технологического процесса могут быть допущены ошибки интерпретации результатов работы предприятия. Предложены принципы организации автоматизированных систем внутри горнодобывающего предприятия, которые заключаются в сквозной интеграции автоматизированных систем по единому стандарту связи.
Ключевые слова: транспортирование горной массы, большие данные, автоматизированные системы, горнотранспортный комплекс, интеграции систем
Благодарности: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда №22-17-00142, https://rscf.ru/project/22-17-00142/
Для цитирования: Рыльникова М.В., Клебанов Д.А., Князькин Е.А. Анализ данных как основа повышения эффективности работы горнотранспортного оборудования при ведении открытых горных работ. Горная промышленность. 2023;(1):52–56. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-1-52-56
Информация о статье
Поступила в редакцию: 14.12.2022
Поступила после рецензирования: 19.01.2023
Принята к публикации: 20.01.2023
Информация об авторах
Рыльникова Марина Владимировна – доктор технических наук, зав. отделом теории проектирования освоения недр, Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н.В. Мельникова Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Клебанов Дмитрий Алексеевич – кандидат технических наук, зав. лабораторией интеллектуальных систем и цифровых технологий, Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н.В. Мельникова Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация
Князькин Егор Алексеевич – кандидат технических наук, научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем и цифровых технологий, Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н.В. Мельникова Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация
Список литературы
1. Шибанов Д.А., Иванова П.В., Иванов С.Л. Тарификация влияющих факторов на работу современных карьерных экскаваторов по себестоимости экскавации горной массы. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2015;(S1-2):24–33.
2. Зыков П.А., Зварыч Е.Б., Карасев А.Н. Повышение эффективности открытых горных работ. Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2020;(3):70–79. https://doi.org/10.26730/1999-4125-2020-3-70-79
3. Menegaki M., Michalakopoulos T., Roumpos C. Exploring the effect of physical, human and technical factors on bucket wheel excavators’ efficiency: a fuzzy cognitive map approach. International Journal of Mining and Mineral Engineering. 2019;10(2–4):189–204. https://doi.org/10.1504/ijmme.2019.104447
4. Litvin O., Litvin Ya. Evaluation of Effect of the Excavator Cycle Duration on its Productivity. E3S Web of Conferences. 2020;174:01010. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202017401010
5. Temkin I., Klebanov D., Deryabin S., Konov I. Predictive Analytics in Mining. Dispatch System Is the Core Element of Creating Intelligent Digital Mine. Communications in Computer and Information Science. 2020;1201:365–374. https://doi.org/10.1007/978-3-030-46895-8_28
