ГОРНЫЕ РАБОТЫ
Оригинальная статья
УДК 550.8.02:622.03.002.612 © Н. Красюкова, Е. Воронова, Т.В. Муравлева, М. Имамов, А.А. Степанов, 2024
ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Уголь № 07-2024 /1182/
DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2024-7-68-75
Название
Анализ геологических данных угольных месторождений с помощью сверточных нейронных сетей с автонастройкой пулинга
Авторы
Красюкова Н., федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 125993, г. Москва, Россия, e-mail: NLKrasyukova@fa.ru
Воронова Е., федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 125993, г. Москва, Россия, e-mail: EIShayuk@fa.ru
Муравлева Т.В., доктор экон. наук, профессор, заведующая кафедрой экономики, Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования «Саратовская государственная юридическая академия», 410056, г. Саратов, Россия, e-mail: Tanyam.07@mail.ru
Имамов М., центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан, 420111, г. Казань, Россия, e-mail: i@cool921815.ru
Степанов А.А., доктор экон. наук, профессор,
профессор кафедры «Управление инновациями», Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования «Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации», Одинцовский филиал, 143007, г. Одинцово, Россия, e-mail: info@odin.mgimo.ru
Аннотация
Угольная промышленность играет значительную роль в мировой экономике, но эффективная разведка и добыча угля требуют применения современных методов анализа геологических данных. Цель данного исследования – разработать и оценить модель сверточной нейронной сети с автонастройкой пулинга для анализа и интерпретации геологических характеристик угольных месторождений. Методы. Исследование основано на обширном наборе данных, включающем геологические параметры угольных месторождений различных регионов России и мира за период 2013-2023 гг. Данные были получены из открытых источников и отчетов геологоразведочных компаний, прошли предобработку и разделение на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Для анализа применялась специально разработанная архитектура сверточной нейронной сети с оптимизированными гиперпараметрами и механизмом автонастройки пулинга. Результаты. Разработанная модель продемонстрировала высокую эффективность в прогнозировании ключевых характеристик угольных месторождений, таких как качество угля и мощность пластов. На тестовой выборке модель превзошла по точности существующие базовые методы, достигнув значений MAE и MSE. Применение модели к новым геологическим данным показало хорошее соответствие полученных прогнозов фактическим значениям и экспертным оценкам.
Ключевые слова
Сверточные нейронные сети, автонастройка пулинга, геологические данные, угольные месторождения, прогнозирование, качество угля, мощность пластов, машинное обучение.
Список литературы
1. Киряева Т.А. Разработка методов энергетического анализа и прогнозирования газодинамической активности углеметановых пластов Кузбасса. Riga, Latvia: LAPLAMBERTAcademic Publishing, 2019. 332 с.
2. Горная информатика и проблема ?больших данных? в построении комплексных мониторинговых систем безопасности недропользования / И.В. Бычков, Д.Я. Владимиров, В.Н. Опарин и др. // ФТПРПИ. 2016. № 6. С. 163 -179. Bychkov I.V., Vladimirov D.Ya., Oparin V.N., Potapov V.P., Shokin Yu.I. Mining informatics and the issue of Big Data in the construction of integrated monitoring systems for the safety of subsoil use. Fizikotehnicheskieproblemy razrabotki poleznykh iskopaemykh. 2016;(6):163-
179. (In Russ.).
3. Петров A., ДоанТ.Л. ПроцессымоделированияместорожденийрудныхполезныхископаемыхсиспользованиемГГИС Micromine // МолодежныйвестникИрГТУ. 2020. № 10(1). C. 12-18. Petrov A.V., Doan Thi Lam. Processes for modeling ore mineral deposits using the Micromine mining and geological information system. Molodezhnyj vestnik IrGTU. 2020;(1):12-18. (In Russ.).
4. ТретьяковаО.Г., ТретьяковМ.Ф., ТретьяковФ.Ф. ПостроениегеологическойкаркасноймоделиправобережьяР. Кюрбелях (ТомпонскийполигонСВФУ) вГГИСМайкромайн // ВестникСеверо-
Восточного федерального университета им. М.К. Aммосова. Серия: Науки о Земле. 2021. № 4(24). C. 44-52. T retyakova O.G., Tretyakov M.F., Tretyakov F.F. Construction of a geological wireframe model of the right bank of the Kurbelyakh river (Tomponsky training ground of NEFU ) in GIS Micromine. VestnikSevero-Vostochnogo federalnogo universiteta imeni M.K. Ammosova. 202;(4):44-52. (In Russ.).
5. Макаров И.В., Пронский В.А. Опыт использования горно-геологической системы Micromine при оценке экономической эффективности отработки Горевского свинцово-цинкового месторождения // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техникаитехнологии. 2013. № 6(4). С. 374-386. Makarov I.V., Pronskiy V.A. The experience of using mining and geological information system Micromine for estimation the economic efficiency of extraction Gorevskoe Pb-Zn deposit. Zhurnal Sibirskogofederal'nogo universiteta. Seriya: Tehnika i tehnologii, 2013;(6):374-386. (In Russ.).
6. Маниковский П.М., Васютич Л.А., Сидорова Г.П. Методика моделирования рудных месторождений в ГГИС. // Вестник Забайкальского государственного университета. 2021. № 27(2). С. 6-14. DOI: 10.21209/2227-9245-2021-27-2-6-14. Manikovsky P.M., Vasyutich L.A., Sidorova G.P. Methodology for modeling ore deposits in the GIS Micromine. Vestnik Zabajkal'skogogosudarstvennogo universiteta. 2021;(2):6-14. (In Russ.). DOI: 10.21209/2227-9245-2021-27-2-6-14.
7. Shehu A., Lipo S. 3D modeling and interpretation of Fe/Ni deposit in Skroska Mine using Micromine. Albanian Journal of Natural andTechnical Sciences. 2016;(21):47-60.
8. Новопашин A.В., Трушевская М.Э. Моделирование коренных месторождений алмазов Западной Якутии в горно-геологической информационной системе Micromine // Геология, геоэкология и ресурсный потенциал Урала и сопредельных территорий. 2018. № 6. C. 163-166. Novopashin A.V., Trushevskaya M.E. Modeling of primary diamond deposits of Western Yakutia in the Micromine mining and geological information system. Geologiya, geoecologiya i resursnyj potentsialUrala i sopredelnykh territorij. 2018;(6):163-166. (In Russ.).
9. A лгоритм проектирования карьеров в горнодобывающем производстве средствами ГГИС Micromine / A. Наумов, A.O. Петрова, Д.А. Днепровская и др. / Инновационные технологии в технике и образовании: Материалы XIII Международной научно-практической конференции, Чита, 14-15 декабря 2021 года. Чита: Забайкальский государственный университет, 2021. C. 325-332.
10. Использование экономических показателей в методике среднесрочного планирования горных работ в горно-геологической информационной системе Micromine. / A.В. Проценко., Ж.Б. Байров, Г.С. Федотов и др. // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2018. № 8. C. 208-216. Protsenko A.V., Bayrov Zh.B., Fedotov G.S., Zartenova L.G. Use of economic indicators in medium-term mine planning in Geological and Mining Information System Micromine. Gornyj informatsionnoanaliticheskijbyulleten'. 2018;(8):208-216. (In Russ.).
11. ШвачкоЕ.В., ХрюкинВ.Т., СизиковД.А., AбарбанельЕ.Г. 2019. Особенности методики разведки метаноугольных месторождений. Новые идеи в науках о Земле: Материалы XIV Международной
научно-практической конференции. Т 5, С. 228-230.
12. Плакиткин Ю.А., Плакиткина Л.С., Дьяченко К.И. Прогноз развития мирового и отечественного рынка угля под воздействием тенденции ?зеленой энергетики? и санкционных ограничений // Уголь. 2023. № 8. С. 66-71. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-866-71. Plakitkin Yu.A., Plakitkina L.S., Dyachenko K.I. Forecast of global and domestic coal market development under the impact of green energy trends and sanctions restrictions. Ugol’. 2023;(8):66-71. (InRuss.). DOI: 10.18796/0041-5790-2023-8-66-72.
13. Дабиев Т.Ф., Чупикова С.А., Чульдум А.Ф. Оценка различных сценариев освоения месторождений полезных ископаемых региона // Горная промышленность. 2021. № 6. С. 99-102. D abiev T.F., Chupikova S.A., Chuldum A.F. Assessment of various scenarios for the development of mineral deposits in the region (as exemplified by the Republic of Tyva). Gornaya promyshlennost'.2021;(6):99-102. (In Russ.).
14. Шулятьева Л.И., Майорова Л.В. Моделирование параметров и организация процесса дегазации выемочных полей угольных шахт // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2022. № 8. С.168-179. Shulyatieva L.I., Mayorova L.V. Parametric modeling and arrangement of gas drainage in coal mines. Gornyj informatsionno-analiticheskijbyulleten'. 2022;(8):168-179. (InRuss.).
Для цитирования
Анализ геологических данных угольных месторождений с помощью сверточных нейронных сетей с автонастройкой пулинга / Н. Красюкова, Е. Воронова, Т.В. Муравлева и др. // Уголь.2024;(7):68-75. DOI: 10.18796/0041-5790-2024-7-68-75.
Информация о статье
Поступила в редакцию: 06.06.2024
Поступила после рецензирования: 16.06.2024
Принята к публикации: 26.06.2024
