2411-3336 2541-9404 Записки Горного института Journal of Mining Institute Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины ΙΙ Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University pmi-8696 https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/8696 Освоение подземного пространства, экономика, менеджмент Development of underground space, economics, management Spatial modeling of a coal deposit using neural network methods in the Smart Mining system Пространственное моделирование угольного месторождения с применением нейросетевых методов в системе Smart Mining Litvinov A. G. Литвинов А. Г. Litvinov A. G. pmi@spmi.ru Московский государственный горный университет (Россия) Moscow Geological Prospecting University (Russia) 27 12 2004 2004 159 2 148 150 21 07 2003 10 08 2003 27 12 2004 © 2004 А. Г. Литвинов © 2004 A. G. Litvinov 2004 А. Г. Литвинов A. G. Litvinov Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/8696

Рассматриваются основные компоненты и возможности программного комплекса автоматизации геолого-маркшейдерских работ Smart Mining. Обосновывается актуальность разработки такой системы. Описываются преимущества разработанной пространственной модели представления данных угольного месторождения в рамках этого комплекса над другими существующими моделями. Описываются разработанные эффективные программные методы и алгоритмы автоматизированного построения пространственной модели. Обосновывается актуальность и рассматриваются основные принципы и возможность внедрения интеллектуальных нейросетевых методов в систему Smart Mining.

The main components and capabilities of the Smart Mining software system for automating geological and surveying works are considered. The relevance of developing such a system is justified. The advantages of the developed spatial model of coal deposit data representation within this complex over other existing models are described. The effective software methods and algorithms of automated construction of the spatial model are described. The relevance is substantiated and the basic principles and possibility of introducing intelligent neural network methods in the Smart Mining system are considered.