ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Оригинальная статья
УДК 622.33:004.89 © Т.С. Мещерякова 1, З.А. Арсаханова 2, А.В. Бровкин 3, Е.С. Шамухаметова 4, Ю.А. Боков 5, 2024
ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Уголь № 12-2024 /1188/
DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2024-12-89-98
Название
Разработка интеллектуальной системы управления процессами добычи и обогащения угля на основе технологий искусственного интеллекта и промышленного интернета вещей
Авторы
Мещерякова Т.С., канд. экон. наук, доцент кафедры «Менеджмент и инновации» ФГБОУ ВО «Московский государственный строительный университет», 129337, г. Москва, Россия, e-mail: meshcheryakovats@mgsu.ru
Арсаханова З.А., департамент финансов, кредита и антимонопольного регулирования ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет имени А.А. Кадырова», 364024, г. Грозный, Россия
Бровкин А.В., департамент учета, статистики и аудита ФГАОУ ВО «Московский государственный институт международных отношений (университет) МИД РФ», 119454, г. Москва, Россия
Шамухаметова Е.С., департамент психологии БУ ВО «Сургутский государственный университет», 628412, г. Сургут, Россия
Боков Ю.А., департамент конституционного и муниципального права ФГАОУ ВО «Волгоградский государственный университет», 400062, г. Волгоград, Россия
Аннотации
В статье рассматривается проблема разработки интеллектуальной системы управления процессами добычи и обогащения угля на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) и промышленного интернета вещей (IIoT). Цель исследования – создание научно-методической базы и прототипа интеллектуальной системы, интегрирующей передовые подходы ИИ (нейросети, машинное обучение) и IIoT для повышения эффективности, безопасности и экологичности угольной отрасли России в контексте цифровой трансформации и перехода к Индустрии 4.0 в 2015-2023 гг. Методология исследования включает системный анализ и моделирование процессов угледобычи и углеобогащения, разработку архитектуры и алгоритмов интеллектуальной системы на основе ИИ, сбор и анализ больших данных с применением IIoT, апробацию прототипа на пилотных угольных предприятиях. Результаты показывают, что внедрение разработанной системы позволяет повысить производительность труда на 15-20%, энергоэффективность на 10-15%, снизить аварийность на 20-25% и экологическое воздействие на 15-20%. Полученные оценки технико-экономической эффективности и потенциальных эффектов от масштабирования интеллектуальной системы на угольных предприятиях РФ до 2030 г. подтверждают ее высокую практическую значимость для цифровизации и устойчивого развития отрасли.
Ключевые слова
Угольная промышленность, цифровизация, искусственный интеллект, промышленный интернет вещей, интеллектуальные системы управления, эффективность, безопасность, экология.
Список литературы
1. Bournival ., oshida M., Cox N. et al. nalysis of a coal preparation plant. Part 1. Changes in water quality, coal seam, and plant perfor mance. Fuel Processing Technology. 2019;(190):67-80. DOI: 10.1016/j.fuproc.2019.03.022.
2. Krokhina J.., Vinogradova ., rishnova E.. et al. Environmental risk management system projecting of industrial enterprises. Ekoloji. 2018;27(106):735-744.
3. ou X., e M., Zhu X. et al. Influence of surfactant for improving dewatering of brown coal: comparative experimental and M simulation study. Separation and Purification Technology. 2019;(210): 473-478. DOI: 10.1016/j.seppur.2018.08.020.
4. Noble ., uttrell .. review of state-of-the-art processing opera tions in coal preparation. International Journal of Mining Science and Technology. 2015;25(4):511-521. DOI: 10.1016/j.ijmst.2015.05.001.
5. ezaee M., ajagopalan V.N., onaker .Q. Conceptual modifications of coal preparation plants to minimize potential environmental issues associated with coal waste disposal. Fuel. 2019;(250):352-361. DOI: 10.1016/j.fuel.2019.03.067.
6. Иванов .., Сарычев А.Е., Стоянова И.А. Роль угля в миро вом энергопереходе // Горная промышленность. 2023. № 4. С. 102-108. DOI: 10.30686/1609-9192-2023-4-102-108. Ivanov N.., Sarychev .E., Stoyanova I.. ole of coal in global en ergy transition. Gornayapromyshlennost'. 2023;(4):102-108. (In uss.). DOI: 10.30686/1609-9192-2023-4-102-108.
7. Куликова А.А., Овчинникова Т.И. К вопросу снижения геоэ кологических рисков на горнодобывающих предприятиях // Горный информационно-аналитический бюллетень (научнотехнический журнал). 2021. № 2-1. С. 251-262. Kulikova .., Ovchinnikova .I. On the issue of reducing geoecologi cal risks at mining enterprises. Gornyj informatsionno-analiticheskij byulleten'. 2021;(2-1):251-262. (In uss.).
8. Куликова Е.Ю., Виноградова О.В. Риски как причина снижения промышленной безопасности при строительстве подземных сооружений // Горный информационно-аналитический бюлле тень (научно-технический журнал). 2020. № 7. С. 146-154. Kulikova E.u., Vinogradova O.V. isks as a cause of industrial safety inhibition in underground construction. Gornyj informatsionnoanaliticheskij byulleten'. 2020;(7):146-154. (In uss.).
9. Мантуров Д.В. Устойчивый экономический рост: аспекты гар монизации промышленной и экологической политики России // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского госу дарственного политехнического университета. Экономические науки. 2018. Т.11. № 4. С. 132-140. Manturov .V. Sustainable economic growth: aspects of harmo nization of industrial and environmental policies of the ussian ederation. Nauchno-tehnicheskie vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politehnicheskogo universiteta. Ekonomicheskie nauki. 2018;11(4):132-140. (In uss.).
10. Научно обоснованные решения по разработке инструкции по составлению плана ликвидации аварий для угольных раз резов / С.С. Кобылкин, А.С. Кобылкин, С.В. Баловцев и др. // Горный информационно-аналитический бюллетень (научнотехнический журнал). 2020. № 6-1. С. 84-98. Kobylkin S.S., Kobylkin .S., Balovtsev S.V., Kharisov .. Sciencebased solutions оn the development of instructions for an emer gency response plan for open-pit mines. Gornyj informatsionnoanaliticheskij byulleten'. 2020;(6-1):84-98. (In uss.).
11. Павленко М.В., Скопинцева О.В. О роли капиллярных сил при ви бровоздействии на гидравлически обработанный газонасыщен ный угольный массив // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. № 3. С. 43-50. Pavlenko M.V., Skopintseva O.V. ole of capillary forces in vibratory action on hydraulically treated gas-saturated coal. Gornyj informatsionno-analiticheskij byulleten'. 2019;(3):43-50. (In uss.).
12. Построение информационной модели горно-обогатительных предприятий / И.Е. Кириллов, И.Н. Морозов, П.М. Мурашев и др. // Вестник Московского университета МВД России. 2021. № 2. С. 288-291. OI: 10.24412/2073-0454-2021-2-288-291. Kirillov I.E., Morozov I.N., Murashev P.M. et al. Building an infor mation model for mining and processing enterprises. Vestnik Moskovskogo universiteta MVD Rossii. 2021;(2):288-291. (In uss.). OI: 10.24412/2073-0454-2021-2-288-291.
13. Рахманов М.Л., Курошев И.С., Курчакова .C. Показатели ре сурсной и энергетической эффективности в информационнотехнических справочниках по наилучшим доступным техноло гиям в области черной металлургии // Стандарты и качество. 2021. № 10. С. 54-57. akhmanov M.., Kuroshev I.S., Kurchakova .S. Indicators of re source and energy efficiency in information and technical refer ence books on the best available technologies in ferrous metallurgy. Standarty i kachestvo. 2021;(10):54-57. (In uss.).
14. Рыльников А.Г., Пыталев И.А. Цифровая трансформация гор нодобывающей отрасли: технические решения и технологи ческие вызовы // Известия Тульского государственного уни верситета. Науки о Земле. 2020. № 1. С. 470-481. https://doi.org/10.46689/2218-5194-2020-1-1-470-481. ylnikov .., Pytalev I.. igital transformation of the mining industry: technical solutions and technological challenges. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Nauki o Zemle. 2020;(1):470-481. (In uss.). https://doi.org/10.46689/2218-5194-2020-1-1-470-481.
15. Таразанов И.Г., Губанов Д.А. Итоги работы угольной промышлен ности России за январь-декабрь 2020 года // Уголь. 2021. № 3. С. 27-43. OI: 10.18796/0041-5790-2021-3-27-43. arazanov I.., ubanov .. ussia’s coal industry performance for January – ecember, 2020. Ugol’. 2021;(3):27-43. (In uss.). DOI: 10.18796/0041–5790-2021-3-27-43.
Для цитирования
Разработка интеллектуальной системы управления процессами добычи и обогащения угля на основе технологий искусственного интеллекта и промышленного интернета вещей / Т.С. Мещерякова, З.А. Арсаханова, А.В. Бровкин и др. // Уголь. 2024;(12):89-98. DOI: 10.18796/0041-5790-2024-12-89-98.
Информация о статье
Поступила в редакцию: 11.10.2024
Поступила после рецензирования: 15.11.2024
Принята к публикации: 28.11.2024
