Том 275

В условиях стремительного развития цифровых технологий и усиления требований к энергоэффективности, устойчивости и конкурентоспособности промышленных предприятий топливно-энергетический (ТЭК) и минерально-сырьевой (МСК) комплексы переживают большие изменения. Цифровая трансформация становится одним из ключевых факторов повышения эффективности, надежности и устойчивости производственных процессов, а также важным элементом стратегии технологического суверенитета и модернизации производственных систем. Современные подходы к управлению оборудованием и технологическими цепочками основаны на использовании методов машинного обучения, анализе больших данных, цифровом моделировании и создании цифровых двойников, что, в свою очередь, позволяет не только оптимизировать технологические и бизнес-процессы, но и формировать новые архитектуры управления от локальных систем до промышленных метавселенных.

В исследовании рассматривается возможность применения метода сингулярного разложения в качестве инструмента для разложения исходного временного ряда потребления электроэнергии отходящих присоединений с целью идентификации и последующей классификации электрической нагрузки горных предприятий. Необходимость постоянного повышения эффективности процессов продиктована современными трендами и тенденциями повышения потребления ископаемых и энергетических ресурсов. Рассмотренный алгоритм позволяет определять подобие характера потребления электроэнергии по укрупненным группам нагрузок, исходя из результатов разложения временного ряда потребления электроэнергии. По результатам анализа данных потребления электроэнергии по двум независимым фидерам выявлен факт формирования подобных повторяющихся характерных изменений нагрузки (временных паттернов) с периодом, равным трем суткам. Применение результатов исследования актуально при автоматизированной типизации профилей нагрузки для решения задач, связанных с интеграцией экономических стимулов при управлении спросом на электроэнергию, а также при оценке целесообразности вовлечения и потенциала участия потребителя в регулировании графика нагрузки. Предложенные алгоритмы позволяют использовать полученные типовые профили потребления электроэнергии для расчетов квазидинамических электрических режимов при решении задач перспективного развития систем энергообеспечения горных предприятий и повышения энергетической эффективности.

Управление процессом проветривания подземных горно-добывающих предприятий (ПГДП), характеризующимся высокой инерционностью и множеством влияющих внешних факторов, по текущим показаниям с датчиков, которые расположены в горных выработках и на поверхности, с высоким уровнем точности регулировки подачи воздуха главной вентиляторной установкой (ГВУ) возможно только в условиях заранее предопределенной траектории управляющих воздействий. Такую задачу можно отнести к задачам аппроксимированного динамического программирования (ADP), что подразумевает синтез субоптимальной функции управления работой ГВУ в режиме предиктивного моделирования процесса воздухораспределения при известном пространстве возможных состояний и выборе наилучшей стратегии управления, обеспечивающей заданный критерий. Приведена имитационная модель подсистемы цифрового двойника процесса управления проветриванием на примере двух типов ПГДП (калийных рудников и нефтяных шахт), которую можно использовать для решения задач ADP. Для предиктивного моделирования воздухораспределения и определения значения критерия энергоэффективности работы ГВУ, потребляющей до половины всей электроэнергии ПГДП, цифровой двойник подключается к внешним данным, с учетом которых оценивается энергопотребление при сохранении подачи требуемого объема подаваемого воздуха. Подобный способ управления позволит не только безопасно и энергоэффективно управлять процессом проветривания, но и участвовать в планировании и реализации мероприятий ценозависимого управления спросом на электроэнергию.

Построение промышленной метавселенной является новым направлением развития промышленных предприятий. На сегодняшний день понимание данного термина, концепции построения, целесообразности и эффективности для предприятия далеки от целостности. Методология, инструменты и методы построения промышленной метавселенной однозначно не определены. Поэтому целесообразно экспериментальное внедрение части метавселенной на одном или нескольких процессах с дальнейшим масштабированием на другие процессы. В качестве экспериментальной зоны для внедрения промышленной метавселенной предложен процесс технического обслуживания и ремонта оборудования. Данный процесс наилучшим образом подходит в качестве экспериментальной зоны, так как запуск на нем концепции промышленной метавселенной позволит решить ряд проблем, такие как разнообразие оборудования с уникальными методами диагностики и ремонта, ошибки персонала, допускаемые в процессе ремонтных работ и пр. В статье рассмотрена концепция построения промышленной метавселенной и показана ее архитектура. Приведено в общем виде описание физического, киберфизического, социального пространства и слоя взаимодействия между ними без детальной проработки качественных и количественных показателей. Одним из элементов киберфизического пространства выделен аватар сервисного инженера. Рассмотрен процесс создания аватара киберфизического сервисного инженера: приведено описание основного функционала, показано, что для его создания достаточно комбинированной системы носимых устройств – перчатки и видеокамеры, интегрированной в очки, жилет, каску, или представленной отдельным устройством. Проведены лабораторные эксперименты, где создаваемый аватар тестировался для определения задачи обслуживания центробежного насоса. Показаны результаты обработки 518 экспериментальных наборов по 10 точек, каждый из которых принадлежит одному из шести классов, соответствующих определенной технологической операции при обслуживании центробежного насоса. Получены три типа моделей (точность на обучающих данных 0,99; 1,0; 1,0, точность на тестовых 0,625; 0,7; 1,0). Показано, что для достижения точности 1,0 на обучающих и тестовых данных необходимо предварительно выделить признаки, представляющие собой частотные и временные признаки, полученные в ходе обработки временных рядов. Полученные результаты позволяют сделать вывод о степени готовности данных технологий к промышленному внедрению.

Центробежные насосы, являясь ключевыми компонентами гидравлических систем, играют фундаментальную роль в обеспечении надежной работы множества промышленных процессов таких отраслей, как энергетика, химическая промышленность и нефтепереработка, где бесперебойная работа оборудования имеет критическое значение. Выход из строя центробежных насосов может привести к значительным финансовым потерям из-за дорогостоящего ремонта и вынужденных простоев производственных линий. В статье представлен инновационный подход к диагностике и выявлению неисправностей центробежных насосов. Этот метод основывается на применении анализа сигнатур тока двигателя (АСТД) в сочетании с технологиями автоматизированного машинного обучения (AutoML). Такой подход позволяет эффективно и с высокой точностью обнаруживать ранние признаки сбоев в работе оборудования. Для проведения экспериментальных исследований использовался открытый набор данных, собранных в условиях, приближенных к реальной эксплуатации. Результатом стала высокая точность выявления неисправностей – 89 %, что значительно превышает показатели традиционного метода на основе градиентного бустинга. Это подтверждает преимущество комплексной модели, сформированной средствами AutoML. Дополнительное повышение точности диагностики стало возможным благодаря использованию усовершенствованного векторного преобразования Парка, примененного к исходным данным о токе и напряжении. При таком подходе выявляются даже малозаметные аномалии в работе насоса, усиливая возможности раннего прогнозирования сбоев. Представленное исследование не только подчеркивает потенциал АСТД как неинвазивного и масштабируемого инструмента для мониторинга состояния оборудования, но и демонстрирует перспективность применения AutoML для задач технической диагностики промышленных насосов.

Рассмотрены перспективы внедрения на предприятиях открытой добычи полезных ископаемых аккумуляторных карьерных самосвалов. Основное внимание уделяется проблеме зарядной инфраструктуры для реализации концепции безлюдного производства. Предлагается использовать станции беспроводного заряда для совмещения заряда аккумуляторных батарей с отдельными технологическими операциями, что позволяет снизить их емкость и увеличивает коэффициент использования электротранспорта. Для определения эффективных решений зарядной инфраструктуры требуется провести оценку взаимодействия самосвала и зарядных станций. Цель исследования – разработка модели, отражающей потоки мощности между зарядной инфраструктурой и аккумуляторной батареей самосвала при реализации технологического процесса. Модель учитывает параметры технологического цикла, параметры самосвала с вариантами силовой схемы, обеспечивающими рекуперацию при торможении, а также параметры зарядной инфраструктуры в трех вариантах: одна зарядная станция стационарного типа за пределами технологических трасс (вариант А), рассчитанная на одновременный заряд нескольких карьерных самосвалов; зарядные станции стационарного типа для одного самосвала, размещаемые на пунктах погрузки (вариант Б); станция динамического заряда в процессе движения (вариант В). Предложена методика определения мощности единичной станции беспроводного заряда, а также взаимосвязанная с ней методика определения емкости аккумуляторных батарей. При определении емкости учитываются параметры цикла заряда-разряда и кратность зарядного тока. Реализация описанной модели выполнена на базе MATLAB Simulink с использованием m-файлов для обработки спутниковых данных параметров трассы, полученных от геоинформационных систем, а также элементов библиотек Stateflow и Simscape Electrical. Возможности модели продемонстрированы на примере Лебединского горно-обогатительного комбината, в качестве аккумуляторных самосвалов выбран БелАЗ-7558Е. В рассмотренном примере суммарная мощность беспроводной зарядной инфраструктуры для вариантов А, Б и В составила 10,6; 6,3 и 13,5 МВт, при этом вариант Б обеспечивает наибольшее значение среднего уровня заряда аккумуляторных батарей 0,65 отн.ед. при наименьшем удельном потреблении электроэнергии на самосвал 2,4 МВт·ч. Результаты моделирования позволяют определять различные эксплуатационные характеристики системы, оценивать соответствие элементов системы по мощности, сравнивать варианты реализации инфраструктуры беспроводного заряда и принимать обоснованные проектные решения.

Буровые промывочные жидкости на водной и углеводородной основах представляют собой полидисперсные нелинейно-вязкие системы, напряженное состояние которых качественно описывается реологической моделью Гершеля – Балкли. В данной работе выдвинута гипотеза о том, что повышение качества выноса шлама может быть достигнуто путем выбора наиболее эффективной комбинации трех параметров реологической модели при проектировании свойств бурового раствора – начального напряжения сдвига, коэффициента консистенции и показателя нелинейности модели. Определение эффективной комбинации реологических параметров модели Гершеля – Балкли для обеспечения равномерного профиля скоростей осуществлялось методами корреляционного и регрессионного анализов и методом машинного обучения. Расчетная часть работы проведена в пакете символьных вычислений Wolfram Mathematica. Определены детерминированные участки зависимости количественного показателя равномерности профиля скоростей от реологических коэффициентов. Для удобства инженерных расчетов построена линейная математическая модель, отражающая связь модифицированного коэффициента эксцесса от коэффициентов трехпараметрического реологического уравнения Гершеля – Балкли. Предложенную методику можно рекомендовать для проектирования новых буровых промывочных систем и тестирования существующих для заданных технологических параметров промывки скважины.

Представлен инновационный подход к моделированию виртуальных гидродинамических исследований добывающих скважин, эксплуатирующих терригенные коллекторы нефтяных месторождений Пермского края. Для решения поставленной задачи использовались современные технологии машинного обучения (CatBoost, Random Forest, XGBoost, MLP, Gradient Boosting и др.), что позволило достичь высокой точности прогнозов. Основной параметр для моделирования и исследования – забойное давление на различных этапах его восстановления в процессе проведения гидродинамических исследований скважин. Использование метода интерпретации модели SHAP впервые позволило оценить влияние геолого-технологических параметров на величину забойного давления и выделить среди них ключевые. Анализ чувствительности модели прогнозирования восстановления забойного давления к изменению исходных параметров позволил оценить степень их влияния на формирование кривых восстановления давления (КВД). Уникальность предложенного подхода заключается в изучении значимости параметров на различных временных этапах восстановления забойного давления в процессе гидродинамического исследования, позволяющего более детально понимать процессы, происходящие в пластовых условиях. Предложенные алгоритмы позволили создать синтетические КВД, максимально приближенные к фактическим данным, а также в режиме реального времени изучать динамику проницаемости удаленной зоны пласта. Подход открывает новые горизонты в моделировании виртуальных гидродинамических исследований и позволяет с высокой степенью детализации и оперативности оценивать фильтрационные свойства пласта по всему добывающему фонду скважин одновременно. Технологическое решение направлено на оперативность оценки фильтрационных параметров удаленных зон пласта и обеспечивает возможность мониторинга изменения проницаемости, что способствует своевременному выявлению зон ухудшения притока нефти и разработке мер по восстановлению продуктивности скважин. Данный подход существенно снижает экономические риски, связанные с проведением дорогостоящих полевых испытаний, обеспечивая надежность и достоверность прогнозируемых показателей при минимальных затратах ресурсов и времени.

Вопрос своевременной и точной оценки технического состояния скважин становится все более актуальным в условиях разработки месторождений на поздней стадии, высокой обводненности продукции и увеличения доли стареющего фонда скважин. Для диагностики эксплуатационной колонны традиционно применяются геофизические методы, позволяющие выявить наличие повреждений и определить их интервал, но значительная загрузка специалистов на месторождениях препятствует оперативной отправке геофизических партий для проверки состояния скважин. Это приводит к потере добычи нефти, росту обводненности, негативному воздействию на окружающую среду, увеличению объемов непродуктивной закачки и снижению ключевых экономических показателей. Для решения этих проблем предложен новый подход к оценке технического состояния колонн, основанный на применении моделей машинного обучения. Представлены методика применения интерпретируемого машинного обучения для диагностики негерметичности эксплуатационных колонн скважины и сравнение данного подхода с методом статистического анализа ROC-AUC. Разработанный подход объединяет алгоритм машинного обучения LightGBM и методы SHAP-анализа, что позволяет оценивать вклад ключевых факторов в прогнозирование состояния скважины и определять их граничные значения. Для обучения модели использованы данные 14318 скважинных исследований, проведенных с 2000 по 2022 гг. Результаты показывают, что наиболее значимыми признаками являются содержание сульфатов, коэффициент перенасыщения раствора и обводненность продукции. Исследование подтверждает эффективность методов интерпретируемого машинного обучения в задачах диагностики сложных технических объектов. Полученные результаты демонстрируют потенциал внедрения таких моделей в практику мониторинга состояния скважин и планирования ремонтных работ. Предложенный подход также может быть адаптирован для других задач нефтегазовой отрасли, включая прогнозирование осложнений и оптимизацию работы скважин.

Одним из перспективных вариантов сокращения выбросов CO₂ являются технологии секвестрации (CCU|S), требующие реализации капиталоемкого этапа улавливания. В данной работе предлагается использование кластерного подхода к его организации, предполагающего сокращение затрат за счет проявления эффекта масштаба при объединении стационарных источников выбросов в единую сеть с совместной инфраструктурой. Для анализа экономических эффектов такой организационной схемы была разработана модель с применением алгоритмов оптимизации (SLSQP, метод Нелдера – Мида и др.), учитывающая пространственные характеристики источников, объемы выбросов и парциальное давление СО₂ в газовых потоках. Апробация модели осуществлялась на основе информации о 533 российских промышленных предприятиях энергетической и цементной отраслей, а также черной металлургии с совокупными годовыми выбросами более 0,5 млрд т СО₂. Для предварительного анализа пространственных и технологических данных этих предприятий была разработана методика (на основе алгоритма DBSCAN), позволившая выделить 94 географические области их концентрации. Информация о промышленных предприятиях, формирующих шесть крупнейших областей, была использована для моделирования 90 конфигураций проектов улавливания и транспортировки СО₂ с совместной инфраструктурой. Результаты показали, что в рассмотренных примерах кластерный подход позволил сократить затраты на улавливание на 6,44-13,51 % в зависимости от максимального радиуса кластера. Дополнительное сокращение транспортных затрат за счет использования общих газопроводов составило в среднем 37,26 и 57,01 % при дальности доставки 200 и 500 км соответственно. При этой же дальности и максимальном радиусе кластера не менее 20 км среднее сокращение совокупных затрат по рассмотренным конфигурациям составило 17,81 %. Полученные результаты подтверждают значимость организационных решений для масштабирования проектов CCU|S и формирования новых межотраслевых технологических цепочек. Предложенные подходы могут использоваться для выбора перспективных зон реализации пилотных проектов CCU|S и планирования высокоэффективных локальных сетей улавливания и транспортировки СО₂ с совместной инфраструктурой.

Работа посвящена концептуальной формализации целей, задач и критериев управления цифровой трансформацией горно-добывающих предприятий. Основная идея заключается в определении цифровой трансформации как процесса минимизации или полного исключения участия людей из реализации производственных процессов с целью построения автономно функционирующей киберфизической индустриальной системы. Для определения способов построения и механизмов функционирования подобного рода систем установлена необходимость формирования модели архитектуры предприятия, как обеспечивающей полноту и непротиворечивость закладываемых в нее знаний, так и предоставляющей инструментальную вычислительную основу для самоорганизации и саморегуляции системы. Обоснована нерелевантность применения существующих стандартов и фреймворков построения моделей архитектур. Предложены подходы к построению онтологической модели и способам ее применения в задаче управления ходом цифровой трансформации горно-добывающих предприятий. По результатам работ сформирована базовая онтологическая модель архитектуры горно-добывающего предприятия на базе языка дескрипционной логики OWL в среде Protégé, применимая для геопространственных природно-технических индустриальных систем с открытым типом производственных сред. Полученная модель протестирована с использованием механизма логического вывода HermiT, подтвердила свою когерентность и консистентность, что говорит о потенциальной корректности исходных гипотез исследования и о возможности проведения дальнейших исследований формирования методологии цифровой трансформации горно-добывающих предприятий.

В статье проблема управления качеством рудопотоков на горнодобывающих предприятиях рассмотрена с точки зрения возможности применения больших данных для повышения эффективности качества полезных ископаемых. Отмечено, что оценка возможности сбора и обработки больших данных для управления качеством рудопотоков требует оптимального размера исчисляемой весовой характеристики, определяющей дискретность сбора данных и результативность их обработки. В настоящее время такой характеристикой является партия руды (или концентрата). Предложен научно-практический подход к определению размера партий на горнодобывающих предприятиях, основанный не на условиях бизнес-процессов, а на анализе распределения качественных параметров в массиве с учетом способов последующего транспортирования минерального сырья. Проведен анализ данных каждого из технологических процессов горно-технической системы и установлены принципы расчета минимально необходимых выборок данных для каждого из этапов технологического процесса. Рассмотрена возможность применения теоремы Котельникова для определения оптимального размера исчисляемой весовой характеристики партии минерального сырья в рамках контроля качества. Для получения качественной модели необходимый размер статистики работы карьера должен варьироваться от 16 до 52 мес. работы экскаватора в забое. Разброс зависит от значения коэффициента качественного распределения полезного ископаемого на горном предприятии. Также установлено, что для построения качественной модели должен учитываться упомянутый коэффициент, чем выше его значение, тем ниже должна быть частота дискретизации при сборе данных с технологических переделов.

Рассмотрен опыт стратегического сотрудничества разработчика горного программного обеспечения (ПО) и крупной горно-добывающей компании по адаптации горно-геологической информационной системы (ГГИС) к корпоративным требованиям компании. В связи с уходом из России зарубежных ГГИС в особенно сложной ситуации оказались крупные компании, которые долгие годы строили решения на основе импортных программных продуктов. Решение задачи импортозамещения ПО в горно-добывающей отрасли, имеющей дело со сложными природно-техническими системами, должно рассматриваться как управляемый междисциплинарный научно-инженерный процесс, требующий системного методологического подхода. Отмечена важность оценки уровня цифровизации существующих бизнес-процессов инженерного обеспечения горных работ при формировании рационального плана адаптации и доработки ПО. В связи с требованием быстрого решения проблемы импортозамещения отмечена необходимость учета внутреннего развития ГГИС при согласовании с индустриальным партнером плана работ по доработке функционала, что обеспечивает создание конкурентоспособной цифровой системы инженерного обеспечения горных работ не только для компании, но и всей горно-добывающей отрасли. Приведены основные направления доработки функционала ГГИС в области геологии, маркшейдерии и геотехнологии, а также примеры разработанных цифровых инструментов. Отмечено, что задачи развития ГГИС для требований АК «АЛРОСА» сегодня в основном решены и первоочередным стало создание программных средств среднесрочного и краткосрочного планирования открытых и подземных горных работ. Приведена функциональная схема модуля планирования. Для развития ГГИС рассмотрено создание горно-геологической цифровой платформы (ГГЦП), обеспечивающей возможность создания рабочих инструментов (модулей) путем использования API-функций и динамического присоединения модулей к системному ядру ГГЦП.

Целью работы являются обзор и рассмотрение альтернативных способов определения положения объектов, в том числе для решения задач диспетчеризации и навигации на технологических участках для работы высокоавтоматизированных транспортных средств без применения спутникового навигационного оборудования. Рассмотрены основные проблемы, связанные с применением спутникового навигационного оборудования для позиционирования транспортных средств, оснащенных автоматизированной системой управления движением, а также погрузочной техники, взаимодействующей с ним. Показаны перспективность и актуальность разработки альтернативных систем и способов позиционирования автоматизированной транспортной составляющей при разработке полезных ископаемых открытым способом. Представлен обзор технологий с подтверждением концепции актуального направления исследований, связанного с вопросами цифровой трансформации горно-добывающей отрасли, в частности обеспечением позиционирования и определением положения техники на горно-добывающих предприятиях без применения средств спутниковой навигации. Проведен анализ существующих решений, их достоинств и недостатков. Решение задачи предложено реализовывать на основе алгоритмов машинного зрения, радиопеленгационного метода и средств лазерной дальнометрии. Приведены варианты взаимодействия вспомогательных и корректирующих устройств в решении задач ориентации объектов в системе локальных координат. Представлены результаты натурных экспериментов и лабораторных исследований методов радиопеленгации и машинного зрения. Описан запатентованный авторами детализированный алгоритм определения координат объектов на выделенном участке, на основе которого предложен способ определения положения погрузочной техники при взаимодействии с транспортными машинами, оснащенными автоматизированной системой управления движением без применения глобальных навигационных спутниковых систем.

В данном исследовании демонстрируются различные методы искусственного интеллекта для прогнозирования и оптимизации взрывного дробления породы на алмазном руднике Орапа в Ботсване. Эти методы включают искусственные нейронные сети (ИНС/ANN), адаптивную нейро-нечеткую систему вывода (ANFIS), генетический алгоритм с ИНС (GA-ANN) и метод роя частиц с ИНС (PSO-ANN). Для выполнения задачи была использована база данных, включающая информацию о 120 взрывных работах на руднике с девятью входными параметрами. Результаты показывают, что модель PSO-ANN превосходит другие в прогнозировании взрывного дробления породы. Оптимальная модель включает девять входных параметров, два скрытых слоя с 65 и 30 нейронами и один выходной параметр (7-65-30-1). Это десятимерное пространство решений исследовалось с использованием градиентного спуска для определения оптимизированных параметров проектирования взрыва, и достигнуто оптимальное значение дробления приблизительно 86 %. Результаты анализа чувствительности показывают, что входными параметрами, имеющими наибольшее влияние на дробление, являются коэффициент крепости породы (15,3 %), индекс взрываемости (14,7 %) и коэффициент сближения скважин (14,7 %). Наименьшее влияние на дробление оказывает коэффициент жесткости (6,3 %).

Рассмотрены особенности моделирования развала взорванной горной массы. Описаны различные применяемые подходы и алгоритмы. Приведены рассуждения о дальнейшем развитии отечественных цифровых технологий в горной отрасли. Описаны основные проблемы моделирования взрывного воздействия на массив горных пород. Показано, что в связи с большой сложностью математического описания горного массива и процессов взрывного разрушения при моделировании используют различные допущения, которые, безусловно, влияют на качество моделирования с точки зрения его соответствия реальным процессам. Сравниваются результаты классического решения разлета кусков горной массы на основе законов Ньютона и решения с допущением, что взорванная горная масса в начальный момент времени перемещается как единый неделимый объем и разрушается только в момент соприкосновения с поверхностью. Показано, что при одном и том же взрывном воздействии и разном представлении горного массива (2D-модель с кусками разных размеров и плотности) сформированные развалы отличаются. Наиболее близкие по форме развалы (для двух вариантов расчета) получаются для горной массы, смоделированной кусками размером 50 и 100 мм. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что при определенных условиях формирование развала допустимо проводить по упрощенной (альтернативной) методике – рассматривать перемещение горной породы после взрывного воздействия как единого куска с последующим рассыпанием на фрагменты в момент приземления.