Имитационное моделирование роботизируемых технологий открытых и подземных горных работ

В.В. Зиновьев^{1, 2}, И.С. Кузнецов^{1, 2}, П.И. Николаев^{1, 2}, А.Н. Стародубов^{1, 2
1} Федеральный исследовательский центр угля и углехимии Сибирского отделения Российской академии наук, г. Кемерово, Российская Федерация
² Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, г. Кемерово, Российская Федерация
Горная Промышленность №S2 / 2023 стр. 65-76

Резюме: Одной из основных проблем при отработке угольных месторождений являются сложные горно-геологические условия, обусловленные значительной глубиной ведения горных работ, запыленностью и загазованностью атмосферы, экстремальной температурой, наличием радиоактивных элементов и другими факторами, что несет угрозу здоровью и жизни людей, участвующих в технологических процессах, и снижает эффективность горнодобывающих предприятий. Поэтому современное производственно-технологическое развитие угольной отрасли направлено на освоение технологий добычи угля без постоянного присутствия людей в зонах ведения горных работ за счет разработки и внедрения инновационных технологий на основе применения роботизированных горных машин. Развитие роботизации непосредственно связано с решением научных проблем, относящихся к выбору рациональных параметров технологий горных работ с применением шахтной робототехники. Это, в свою очередь, требует решения задач по оценке уровней роботизации и объемов ее применения, согласованию возможностей операторов с характеристиками роботов при человеко-машинном управлении (где часть операций выполняется автономно горной машиной, а часть при помощи оператора дистанционного управления), системному анализу сочетания роботизированных и традиционных процессов в технологии. Решение этих задач осложняется многообразием условий залегания угольных пластов, многовариантностью способов организации работ, стохастичностью и динамичностью процессов и требует комплексного учета всех этих факторов при выборе рациональных параметров технологий. Предложено использовать имитационный подход для отображения роботизируемых технологий горных работ, который позволяет решать новые обозначенные задачи, не поддающиеся аналитическим и численным методам. Приводится модель в виде сети систем массового обслуживания с программной реализацией на языке GPSS World, отображающая взаимодействие роботизированных горных машин при ведении горных работ открытым и подземным способами, а также некоторые результаты вычислительных экспериментов. Результаты проведенных исследований позволяют осуществлять научно обоснованный выбор рациональных параметров роботизируемых технологий открытых и подземных горных работ.

Ключевые слова: добыча угля, открытые и подземные горные работы, имитационное моделирование, дистанционное управление, роботизированные технологии, системы массового обслуживания

Благодарности: Исследования выполнены при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (государственное задание ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр угля и углехимии Сибирского отделения Российской академии наук» проект FWEZ-2021-0002 «Разработка эффективных технологий добычи угля роботизированными горнодобывающими комплексами без постоянного присутствия людей в зонах ведения горных работ, систем управления и методов оценки техническо-го состояния и диагностики их ресурса и обоснование обеспечения воспроизводства минерально-сырьевой базы» (рег. №АААА-А21-121012290021-1).

Для цитирования: Зиновьев В.В., Кузнецов И.С., Николаев П.И., Стародубов А.Н. Имитационное моделирование роботизируемых технологий открытых и подземных горных работ. Горная промышленность. 2023;(S2):65–76. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-S2-65-76

Информация о статье

Поступила в редакцию: 02.08.2023

Поступила после рецензирования: 31.08.2023

Принята к публикации: 02.09.2023

Информация об авторах

Зиновьев Василий Валентинович – кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр угля и углехимии Сибирского отделения Российской академии наук; доцент, Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева, г. Кемерово, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Кузнецов Игорь Сергеевич – кандидат технических наук, научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр угля и углехимии Сибирского отделения Российской академии наук, Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева, г. Кемерово, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Николаев Петр Игоревич – кандидат технических наук, научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр угля и углехимии Сибирского отделения Российской академии наук, Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева, г. Кемерово, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Стародубов Алексей Николаевич – кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр угля и углехимии Сибирского отделения Российской академии наук; доцент, Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева, г. Кемерово, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

1. Конюх В.Л. Шахтная робототехника. Кемерово: Кузбассвузиздат; 2000. 335 с.

2. Шевченко А.Н., Храмовских В.А. О перспективах применения автоматизированных способов добычи полезных ископаемых. Науки о Земле и недропользование. 2019;42(1):104–111. https://doi.org/10.21285/2541-9455-2019-42-1-104-111

3. Konyukh V., Sinoviev V., Sturgul D. Selection of driving technologies for robotization. In: Proceedings of the 7th International Symposium on Mine Planning and Equipment Selection, Calgary, Canada, 6–9 October 1998. Netherland, CRC Press; 1998, pp. 697– 699.

4. Журавлев А.Г. Тенденции развития транспортных систем карьеров с использованием роботизированных машин. Проблемы недропользования. 2014;(3):164–175. Режим доступа: https://trud.igduran.ru/index.php/psu/article/view/71

5. Клебанов Д.А., Макеев М.А., Сиземов Д.Н. Применение автономной и дистанционно управляемой техники на открытых горных работах. Горная промышленность. 2020;(6):14–18. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2020-6-14-18

6. Чехлар М., Жиронкин С.А. Жиронкина О.В. Цифровые технологии индустрии 4.0 в майнинге 4.0 – перспективы развития геотехнологии в XXI веке. Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2020;(3):80–90. https://doi.org/10.26730/1999-4125-2020-3-80-90

7. Конюх В.Л. Робототехнические системы для подземных работ. Автоматизация в промышленности. 2008;(5):59–62.

8. Владимиров Д.Я. Обоснование параметров роботизированных горнотехнических систем в осложненных условиях открытой разработки месторождений полезных ископаемых: дис. … канд. техн. наук. Магнитогорск; 2016. 195 с.

9. Тарасов П.И., Журавлев А.Г., Черепанов В.А., Разбицкий В.В. Варианты реализации безлюдных технологий для промешенного транспорта. Известия вузов. Горный журнал. 2013;(1):104–111.

10. Шевкун Е.Б., Казаков Е.А. Роботизированные системы автомобильного транспорта на открытых горных работах. Ученые заметки ТОГУ. 2017;8(4):460–472. Режим доступа: https://pnu.edu.ru/media/ejournal/articles-2017/TGU_8_331.pdf

11. Гучек Е.М., Клебанов Д.А. Преимущества и возможности роботизированного карьерного самосвала БЕЛАЗ грузоподъемностью 130 тонн. Золото и технологии. 2017;(4):78–81. Режим доступа: https://zolteh.ru/tekhnika/preimushchestva-i-vozmozhnostirobotizirovannogo-karernogo-samosvala-belaz-gruzopodemnostyu-130-t/

12. Томашевский В.Н., Жданов Е.Г. Имитационное моделирование в среде GPSS. М.: Бестселлер; 2003. 412 с.

13. Алиев Т.И. Основы моделирования дискретных систем. СПб.: СПбГУ ИТМО; 2009. 363 с.

14. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение; 1979. 432 с.

15. Девятков В.В. Эволюция имитационного моделирования – от «искусства и науки» к массовому применению. В кн.: Имитационное моделирование. Теория и практика: 8-я Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности, Санкт-Петербург, 18–20 октября 2017 г. СПб.: НП «НОИМ»; 2017. С. 27–36.

16. Девятков В.В. Опыт системного анализа транспортных систем с использованием метода имитационного моделирования. Вестник НЦБЖД. 2017;(1):18–28.

17. Стенин Д.В. Перспективы развития производства автономных тяжелых платформ для безлюдной добычи полезных ископаемых. Горное оборудование и электромеханика. 2019;(6):3–8. https://doi.org/10.26730/1816-4528-2019-6-3-8

18. Зырянов И.В., Ильбульдин Д.Х., Кондратюк А.П. Параметры системы дистанционного управления горнотранспортным оборудованием в условиях Удачнинского ГОКа. Горная промышленность. 2016;(5):49–51.

19. Larsson J. Unmanned operations of load-haul-dump vehicles in mining environments. Orebro University; 2011. 68 p.

20. Никитенко М.С., Кизилов С.А., Худоногов Д.Ю. Анализ подходов к управлению автономными транспортными средствами. Современные наукоемкие технологии. 2022;(12-2):278–283. Режим доступа: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=39472