Методический подход к формированию системы сбора «больших данных» при открытой разработке месторождений угля
Д.А. Клебанов1 , М.А. Макеев1, А.В. Власов2
1 Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н.В. Мельникова Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация
2 ООО «СГП», г. Москва, Российская Федерация
Russian Mining Industry №1 / 2025 p. 72-81
Резюме: В статье рассмотрены подходы к формированию систем сбора «больших данных» для горнотехнических систем на основе анализа различий угледобывающего предприятия и рудных месторождений. Приведены особенности работы с большими данными для разного типа твердых полезных ископаемых при отработке их открытым способом. Для угледобывающих предприятий приведена специфика сбора данных для эффективного управления предприятием. Приведена схема материальных потоков движения угля, и на основе этой схемы описаны принципы работы с данными и цифровизации технологических процессов. Для угледобывающих предприятий существует своя специфика организации технологических процессов, что ведет к формированию требований к системам и методам сбора и обработки данных. К характерным специфическим задачам можно отнести: управление материальным потоком угля, включая его качество, начиная от забоя и заканчивая отгрузкой готовой продукции, создание системы материальных потоков, наличие различных типов и классов грузоподъемности карьерного транспорта. Помимо типа месторождений полезных ископаемых необходимо учитывать технологическую инфраструктуру (системы беспроводной передачи данных, распределённые серверные мощности и пр.), а также требования смежных систем, в том числе требования к экологии и социуму, которые различаются в зависимости от географии, типа месторождения твердых полезных ископаемых.
Ключевые слова: большие данные, разработка угольных месторождений, цифровизация, цифровая трансформация, диспетчеризация, удаленные диспетчерские центры
Благодарности: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда №22-17-00142.
Для цитирования: Клебанов Д.А., Макеев М.А., Власов А.В. Методический подход к формированию системы сбора «больших данных» при открытой разработке месторождений угля. Горная промышленность. 2025;(1):72–81. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-1-72-81
Информация о статье
Поступила в редакцию: 22.11.2024
Поступила после рецензирования: 09.01.2025
Принята к публикации: 09.01.2025
Информация об авторах
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; https://orcid.org/0000-0002-3289-9212; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Макеев Михаил Андреевич – научный сотрудник, лаборатория интеллектуальных систем и цифровых технологий, Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н.В. Мельникова Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация
Власов Антон Владимирович – кандидат технических наук, руководитель инженерно-исследовательского центра, ООО «СГП», г. Москва, Российская Федерация
Список литературы
1. Ганиева И.А., Шепелев Г.В. Первые результаты реализации КНТП «Чистый уголь – Зеленый Кузбасс». Уголь. 2023;(8):62– 65. https://doi.org/10.18796/0041-5790-2023-8-62-65 Ganieva I.A., Shepelev G.V. Early results of KNTP “Clean coal – Green Kuzbass” implementation. Ugol’. 2023;(8):62–65. (In Russ.) https://doi.org/10.18796/0041-5790-2023-8-62-65
2. Попова К.А. Оптимизация планирования производственно-сбытовой деятельности угольных предприятий как инструмент повышения ее эффективности. Екатеринбург; 2022. 143 с. Режим доступа: https://elar.urfu.ru/handle/10995/109400 (дата обращения: 19.12.2024).
3. Рыльникова М.В., Клебанов Д.А., Макеев М.А., Кадочников М.В. Применение искусственного интеллекта и перспективы развития аналитических систем больших данных в горной промышленности. Горная промышленность. 2022;(3):89–92. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2022-3-89-92 Rylnikova M.V., Klebanov D.A., Makeev M.A., Kadochnikov M.V. Application of artificial intelligence and the future of big data analytics in the mining industry. Russian Mining Industry. 2022;(3):89–92. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2022-3-89-92
4. Захаров В.Н., Клебанов Д.А., Макеев М.А., Радченко Д.Н. Анализ методов подготовки и преобразования информации, поступающей в хранилища данных для эффективного управления горнотехнической системой. Горная промышленность. 2023;(5S):10–17. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5S-10-17 Zakharov V.N., Klebanov D.A., Makeev M.A., Radchenko D.N. Analysis of methods to prepare and transform information entering data repositories for effective management of the mining system. Russian Mining Industry. 2023;(5S):10–17. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5S-10-17
5. Бугакова А. Построение единых систем управления НСИ. Управляем предприятием. 2011;(8):1–5. Режим доступа: https://upr.ru/upload/iblock/84f/bugakova.pdf (дата обращения: 19.12.2024). Bugakova A. Designing unified management systems for regulatory and reference information. Upravlyaem Predpriyatiem. 2011;(8):1–5. (In Russ.) Available at: https://upr.ru/upload/iblock/84f/bugakova.pdf (accessed: 19.12.2024).
