Комплексный подход к построению автоматизированной системы обработки больших данных о перевозочном процессе транспортных средств
Р.Н. Сафиуллин1, М.С. Присяжнюк2, A.C. Парра1, Р.Р. Сафиуллин1, А.А. Унгефук1
1 Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
2 Комитет Ленинградской области по транспорту, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Горная Промышленность №4 / 2025 стр. 122-129
Резюме: В статье рассматриваются вопросы оценки эффективности грузовых перевозок карьерными автосамосвалами на основе применения автоматизированной системы алгоритма обработки больших данных, получаемых от датчиков и ГЛОНАСС/GPS-устройств на транспортных средствах в режиме реального времени. Предложены методы сокращения времени обработки данных и анализа в реальном времени, включающие в себя определение инфраструктуры распределённой обработки, алгоритмы оптимизации в реальном времени, а также методы машинного обучения для управления и анализа данных от датчиков, систем GPS и других интеллектуальных устройств в транспортных средствах. Разработанный алгоритм обработки больших данных перевозочного процесса учитывает сбор, хранение, анализ, визуализацию данных и структурную модель определения технических и эксплуатационных показателей эффективности транспортного процесса: время доставки, коэффициент загрузки транспортного средства, объем перевезенного груза, коэффициент использования пробега, расход топлива, время простоя и коэффициент технической готовности.
Ключевые слова: автоматизированная система, алгоритм обработки больших данных, оценка перевозочного процесса, карьерные автосамосвалы
Для цитирования: Сафиуллин Р.Н., Присяжнюк. М.С., Парра A.C., Сафиуллин Р.Р., Унгефук А.А. Комплексный подход к построению автоматизированной системы обработки больших данных о перевозочном процессе транспортных средств. Горная промышленность. 2025;(4):122–129. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-4-122-129
Информация о статье
Поступила в редакцию: 16.04.2025
Поступила после рецензирования: 05.06.2025
Принята к публикации: 16.06.2025
Информация об авторах
Сафиуллин Равилл Нуруллович – доктор технических наук, профессор кафедры транспортно-технологических процессов и машин, Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0002-8765-6461; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Присяжнюк Михаил Сергеевич – кандидат технических наук, Председатель Комитета Ленинградской области по транспорту, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Парра Ариас Сунильда – аспирант кафедры транспортно-технологических процессов и машин, Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0003-1715-7998;email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Сафиуллин Руслан Равиллович – кандидат технических наук, доцент кафедры транспортно-технологических процессов и машин, Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0003-2315-3678; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Унгефук Александр Александрович – кандидат технических наук, доцент кафедры транспортно-технологических процессов и машин, Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0003-1473-9095; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Список литературы
1. Fernandes A.X., Guimarães P., Santos M.Y. Big Data analytics for vehicle multisensory anomalies detection. Procedia Computer Science. 2022;204:817–824. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.08.099
2. Nuzzolo A., Comi A., Polimeni A. Urban freight vehicle flows: an analysis of freight delivery patterns through floating car data. Transportation Research Procedia. 2020;47:409–416. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.116
3. Гендлер С.Г., Степанцова А.Ю., Попов М.М. Обоснование безопасной эксплуатации закрытого угольного склада по газовому фактору. Записки Горного института. 2024:1–11. Режим доступа: https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/16519 (дата обращения: 12.11.2024). Gendler S.G., Stepantsova A.Y., Popov M.M. Justification on the safe exploitation of closed coal warehouse by gas factor. Journal of Mining Institute. 2024:1–11. Available at: https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/16519 (accessed: 12.11.2024).
4. R. N. Safiullin, R. R. Safiullin, K. V. Sorokin [et al.] Integral Assessment of Influence Mechanism of Heavy Particle Generator on Hydrocarbon Composition of Vehicles Motor Fuel / R. N. Safiullin, R. R. Safiullin, K. V. Sorokin [et al.] // International Journal of Engineering. – 2024. – Vol. 37, No. 8. – P. 1700-1706. – DOI 10.5829/ije.2024.37.08b.20. – EDN NHRCBX.
5. Tian, H. Integral Evaluation of Implementation Efficiency of Automated Hardware Complex for Vehicle Traffic Control / H. Tian, R. N. Safiullin, R. R. Safiullin // International Journal of Engineering. – 2024. – Vol. 37, No. 8. – P. 1534-1546. – DOI 10.5829/ ije.2024.37.08b.07. – EDN PVMCUB.
6. Жуковский Ю.Л., Сусликов П.К. Оценка потенциального эффекта применения технологии управления спросом на горных предприятиях. Устойчивое развитие горных территорий. 2024;16(3):895–908. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2024-16-3-895-908 Zhukovsky Yu.L., Suslikov P.K. Assessment of the potential effect of applying demand management technology at mining enterprises. Sustainable Development of Mountain Territories. 2024;16(3):895–908. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2024-16-3-895-908
7. Sahin O., Stinson M., Ismael A., Shen H. Analysis of urban freight flows and retail goods movement using GPS trajectory and land use data. Procedia Computer Science. 2024;238:809–814. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.096
8. Габдулхаков Р.Р., Говкелевич К.Ю., Рудко В.А., Пягай И.Н. Метод повышения детонационной стойкости автомобильного бензина на основе компонента, полученного в процессе производства игольчатого кокса. Горная промышленность. 2025;(1S):21–27. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-1S-21-27. R.R. Gabdulkhakov, K.Yu. Govkelevich, V.A. Rudko, I.N. Pyagayn A process to increase the detonation resistance of motor gasoline using a component obtained during needle coke production. Russian Mining Industry. 2025;(1S):21–27. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-1S-21-27
9. Мякотных А.А., Иванова П.В., Иванов С.Л. К вопросу классификации комплексов добычи торфяного сырья. Горная промышленность. 2023;(6):137–142. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-6-137-142 Myakotnykh A.A., Ivanova P.V., Ivanov S.L. On classification of peat extraction complexes. Russian Mining Industry. 2023;(6):137–142. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-6-137-142
10. Barjoee S.S., Rodionov V.A. Respirable dust in ceramic industries (Iran) and its health risk assessment using deterministic and probabilistic approaches. Pollution. 2024;10(4):1206–1226. https://doi.org/10.22059/poll.2024.376043.2360
11. Emelyanov A.A., Avksentieva E.Yu., Avksentiev S.Yu., Zhukov N.N. Applying neurointerface for provision of information security. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. 2019;8(6):3277–3281. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2019/97862019
12. Tarazona-Torre L., Amaya C., Paipilla A., Gomez C., Alvarez-Martinez D. The parallel machine scheduling problem with different speeds and release times in the ore hauling operation. Algorithms. 2024;17(8):348. https://doi.org/10.3390/a17080348
13. Великанов В.С. Прогнозирование нагруженности рабочего оборудования карьерного экскаватора по нечетко-логистической модели. Записки Горного института. 2020;241:29–36. https://doi.org/10.31897/pmi.2020.1.29 Velikanov V.S. Mining excavator working equipment load forecasting according to a fuzzy-logistic model. Journal of Mining Institute. 2020;241:29–36. https://doi.org/10.31897/pmi.2020.1.29
14. Semenova T., Martínez Santoyo J.Y. Increasing the sustainability of the strategic development of oil producing companies in Mexico. Resources. 2024;13(8):108. https://doi.org/10.3390/resources13080108
15. Мустафаев А.С., Сухомлинов В.С., Бажин В.Ю., Буковецкий Н.А., Суров А.В. Плазменная технология получения сверхчистого корунда. Цветные металлы. 2024;(4):21–29. https://doi.org/10.17580/tsm.2024.04.03 Mustafaev А.S., Sukhomlinov V.S., Bazhin V.Yu., Bukovetskiy N.A., Surov А.V. Plasma technology for producing ultrapure corundum. Tsvetnye Metally. 2024;(4):21–29. (In Russ.) https://doi.org/10.17580/tsm.2024.04.03
16. Курганов В.М., Грязнов М.В., Колобанов С.В. Оценка надежности функционирования экскаваторно-автомобильных комплексов в карьере. Записки Горного института. 2020;241:10–21. https://doi.org/10.31897/pmi.2020.1.10 Kurganov V.M., Gryaznov M.V., Kolobanov S.V. Assessment of operational reliability of quarry excavator-dump truck complexes. Journal of Mining Institute. 2020;241:10–21. https://doi.org/10.31897/pmi.2020.1.10
17. Kuznetsov D., Kosolapov A. Dynamic of performance of open-pit dump trucks in ore mining in severe climatic environment. Transportation Research Procedia. 2022;63:1042–1048. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2022.06.104
18. Салимов А.Э., Шибанов Д.А., Иванов С.Л. Риски отказов карьерного экскаватора, связанные с его техническим обслуживанием и ремонтом. Горная промышленность. 2024;(2):97–102. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2024-2-97-102 Salimov A.E., Shibanov D.A., Ivanov S.L. Failure risks of mine excavator associated with its maintenance and repair. Russian Mining Industry. 2024;(2):97–102. (In Russ.) https://doi.org/10.30686/1609-9192-2024-2-97-102
19. Barjoee S.S., Rodionov V., Vaziri Sereshk A.M. Noise climate assessment in ceramic industries (Iran) using acoustic indices and its control solutions. Advances in Environmental Technology. 2025;11(1):91–115. https://doi.org/10.22104/aet.2024.6922.1899
20. Ikotun A.M., Ezugwu A.E., Abualigah L., Abuhaija B., Heming J. K-means clustering algorithms: A comprehensive review, variants analysis, and advances in the era of big data. Information Sciences. 2023;622:178–210. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.11.139
21. Кортиев А.Л., Хасцаев Б.Д., Кортиев А.А. Метод мониторинга и достоверного прогнозирования возникновения оползней дорог на основе цифрового устройства. Горная промышленность. 2025;(1S):47–54. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-1S-47-54 . Kortiev A.L., Khastsaev B.D., Kortiev A.A. A method to monitor and reliably predict emergence of road landslides using a digital device. Russian Mining Industry. 2025;(1S):47–54.
22. Safiullin R, Arias Z. Comprehensive Assessment of the Effectiveness of Passenger Transportation Processes using Intelligent Technologies . Open Transp J, 2024; 18: e26671212320514. http://dx.doi.org/10.2174/0126671212320514240611100437
23. Сафиуллин Р.Р., Симонова Л.А. Научные основы повышения эффективности внедрения интегрированных интеллектуальных технологий в транспортно-технологический процесс доставки грузов. Горная промышленность. 2025;(1S):55–61. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-1S-55-61 Safiullin R.R., Simonova L.A. Scientific foundations for increasing the efficiency of the implementation of integrated intelligent technologies in the transport and technological process of cargo delivery. Russian Mining industry. 2025;(1S):55– 61. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-1S-55-61
