Информационные технологии в горном деле

Федорова С.В. , Кожевников Д.Н.

2024 / Том 9, № 3 (2024) [ ГЕОЭКОЛОГИЯ ]

В горнодобывающей промышленности уровень конкурентоспособности предприятия определяется в первую очередь производительностью и эксплуатационным превосходством. Цифровизация становится важным фактором, который позволит горнодобывающим компаниям в будущем оставаться конкурентоспособными на рынке производств. Уже сейчас очевидно, что современные технологии открывают новые направления для значительного увеличения производительности. Горнодобывающие компании инвестируют огромные средства в развитие и применение современных технологий в области информатизации, энергетики и буровых систем с целью повышения уровня добычи и экологической эффективности. Целью работы являлись анализ достоинств и недостатков современных информационных технологий, внедряемых на горнодобывающих предприятиях, а также оценка перспектив их применения при подготовке специалистов по обеспечению производственной безопасности. Установлено, что при подготовке специалистов по охране труда целесообразно использовать отечественное программное обеспечение. Приведены примеры программных продуктов, применяемых в Иркутском национальном исследовательском техническом университете.

Ключевые слова:

информационные технологии, цифровизация, эффективность, горнодобывающие предприятия, конкурентоспособность, безопасность

Библиографический список:

1. Капутин Ю.Е. Информационные технологии и экономическая оценка горных проектов (для горных инженеров). СПб: Недра, 2008. 396 с. Режим доступа: https://www.geokniga.org/books/7023 (дата обращения: 26.08.2024).
2. Лукичев С.В., Наговицын О.В. Цифровая трансформация горнодобывающей промышленности: прошлое, настоящее, будущее // Горный журнал. 2020. № 9. С.13–18. https://doi.org/10.17580/gzh.2020.09.01. EDN: FADDOB.
3. Наговицын О.В. Развитие горно-геологической информационной системы в современных реалиях российской горнодобывающей отрасли // Горная промышленность. 2023. № S5. С. 35–40. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5S-35-40. EDN: HMYIOU.
4. Лукичёв С.В., Наговицын О.В., Ильин Е.А., Рудин Р.С. Цифровые технологии инженерного обеспечения горных работ – первый шаг к созданию «умного» добычного производства // Горный журнал. 2018. № 7. С. 86–90. https://doi.org/10.17580/gzh.2018.07.17. EDN: UWAWTG.
5. Chen Ch., Shi L. Simulating and optimizing of tramcar transportation attempter in open pit mine. // Proceedings of the 2017 2nd international conference on modelling, simulation and applied mathematics (MSAM2017). 2017. Vol. 132. P. 29–33. https://doi.org/10.2991/msam-17.2017.8.
6. Cheskidov V. Data flows management of mining natural / man-made systems integrated state monitoring // Geoinformatics Research Papers: Proceedings of the Geophysical Center RAS: Book of Abstracts of the International Conference “Global Challenges and Data-Driven Science”. 2017. Vol. 5. Iss. 1. P. 61–62. https://doi.org/10.2205/CODATA2017. EDN: ZXATWP.
7. Клебанов А.Ф. Цифровая трансформация горнодобывающих предприятий: модная фразеология или объективная необходимость? // Проблемы и перспективы комплексного освоения и сохранения недр: сб. Междунар. науч. школы / под ред. К.Н. Трубецкого. М.: ИПКОН РАН, 2018. С. 61–65.
8. Stoch B., Anthonissen C.J., McCall M-J., Basson I.J., Deacon J, Cloete E., et al. 3D implicit modeling of the Sishen Mine: new resolution of the geometry and origin of Fe mineralization // Miner Deposita. 2018. Vol. 53. Iss. 1. Р. 835–853. https://doi.org/10.1007/s00126-017-0784-y.
9. Корниенко А.В. Перспективы использования вычислительных кластеров горно-геологическими информационными системами // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. № S37. С. 168–176. https://doi.org/10.25018/0236-1493-2019-11-37-168-176. EDN: RGCDXH.
10. Sulaksana, N., Gentana, D., Raditya, P.P., Sentosa, R.A. The determination of geothermal potential area based on remote sensing, Micromine software, and land surface temperature calculation // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 550. Iss. 1. P. 012005. https://doi.org/10.1088/1757-899X/550/1/012005.
11. Баймульдин М.М., Бахтыбаев Н.Б. Анализ возможностей существующих горно-геологических информационных систем // Рекультивация выработанного пространства: проблемы и перспективы: сб. тр. V междунар. науч.-практ. Интернет-конф. (г. Белово, 01–10 декабря 2019 г.). Белово, 2020. С. 46–49. EDN: UEYPQN.
12. Malisa M.T., Genc B. Mine planning and optimisation techniques applied in an iron ore mine // Springer Series in Geomechanics and Geoengineering: Proceedings of the 28th International Symposium on Mine Planning and Equipment Selection - MPES 2019. 2020. P. 103–110. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33954-8_11.
13. Xie Ch., Nguyen H., Bui X.-N., Yosoon Ch., Zhou J., Nguyen-Trang T. Predicting rock size distribution in mine blasting using various novel soft computing models based on meta-heuristics and machine learning algorithms // Geoscience Frontiers. 2021. Vol. 12. Iss. 3. P. 101108. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2020.11.005.
14. Qian Yu, Cao E., Deng W., Yuan H. Mining the participatory role of massive user reviews in the update design of APP software // System Engineering Theory and Practice. 2021. Vol. 41. Iss. 3. P. 554–564. https://doi.org/10.12011/SETP2019-1136.
15. Li R., Liu Ch., Jiao P., Hu Yu., Liu W., Wang Sh. Simulation study on the mining conditions of dissolution of low grade solid potash ore in Qarhan Salt Lake // Scientific Reports. 2021. Vol. 11. Iss. 1. P. 10539. https://doi.org/10.1038/s41598-021-88818-z.

Файлы:

• article_01_0.pdf (скачать | просмотреть) - скачано 17 раз