Исаков В.С.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ГОРНОДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ И ПРЕИМУЩЕСТВА *
Аннотация:
в данной статье рассматривается использование искусственного интеллекта (ИИ) в горнодобывающей промышленности. Описываются основные области применения ИИ в горном деле, такие как: управление процессом добычи, оптимизация добычи полезных ископаемых, предсказание аварий и оптимизация безопасности, а также управление энергопотреблением. Рассматриваются основные технологии ИИ, используемые в горном деле, такие как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Описываются примеры реализованных проектов и результаты их внедрения
Ключевые слова:
искусственный интеллект, горнодобывающая промышленность, управление добычей, оптимизация добычи, безопасность, энергопотребление
УДК 004.8
Исаков В.С.
студент кафедры геологии, горных работ и стандартизации
Северный (Арктический) федеральный университет имени М. В. Ломоносова
(г. Архангельск, Россия)
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
В ГОРНОДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ:
НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ И ПРЕИМУЩЕСТВА
Аннотация: в данной статье рассматривается использование искусственного интеллекта (ИИ) в горнодобывающей промышленности. Описываются основные области применения ИИ в горном деле, такие как: управление процессом добычи, оптимизация добычи полезных ископаемых, предсказание аварий и оптимизация безопасности, а также управление энергопотреблением. Рассматриваются основные технологии ИИ, используемые в горном деле, такие как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Описываются примеры реализованных проектов и результаты их внедрения.
Ключевые слова: искусственный интеллект, горнодобывающая промышленность, управление добычей, оптимизация добычи, безопасность, энергопотребление.
Искусственный интеллект (ИИ) является одной из ключевых технологий, которая в настоящее время применяется во многих отраслях промышленности. В горнодобывающей промышленности ИИ может применяться для улучшения производительности и безопасности, а также для оптимизации добычи полезных ископаемых и энергопотребления.
Управление процессом добычи: Одной из областей применения ИИ в горном деле является управление процессом добычи. С использованием ИИ можно автоматизировать процессы добычи, управлять машинами и оборудованием, а также оптимизировать эффективность работы всей системы. ИИ также может использоваться для сбора и анализа данных о процессе добычи, чтобы оптимизировать его в режиме реального времени.
Оптимизация добычи полезных ископаемых: ИИ может быть использован для оптимизации добычи полезных ископаемых, например, путем прогнозирования распределения руды и месторождений, что позволяет оптимизировать процесс добычи и увеличить выход продукции.
Предсказание аварий и оптимизация безопасности: Использование ИИ также позволяет предсказывать аварии и оптимизировать безопасность процесса добычи. С помощью анализа данных ИИ может определить предвестники возможной аварии и предотвратить ее возникновение. ИИ также может использоваться для обучения системы мониторинга и контроля, чтобы оперативно реагировать на любые изменения в процессе добычи и улучшить безопасность на производстве.
Управление энергопотреблением: В горнодобывающей промышленности ИИ может использоваться для оптимизации энергопотребления. С помощью ИИ можно анализировать данные о потреблении энергии и оптимизировать процессы потребления. Например, ИИ может предсказывать потребление энергии в определенные периоды времени и оптимизировать работу оборудования в соответствии с этими прогнозами, что позволит уменьшить затраты на энергию.
Примеры реализованных проектов: в последние годы в горнодобывающей промышленности было реализовано множество проектов, связанных с применением ИИ. Например, Rio Tinto использовало технологию "Mine of the Future" с использованием ИИ для автоматизации добычи и оптимизации эффективности работы всей системы.
Например, компания "Алроса", крупнейший мировой производитель алмазов, начала использовать ИИ для оптимизации добычи в своих карьерах. Система анализирует данные о геологических характеристиках месторождений и выбирает наиболее эффективные точки для бурения. Это позволяет увеличить объем добычи и сократить затраты на эксплуатацию оборудования.
Также компания "Норильский никель" начала использовать ИИ для повышения эффективности своих производственных процессов. Система анализирует данные о работе оборудования и на основе полученных результатов оптимизирует производственные процессы, что позволяет компании сократить затраты на электроэнергию и повысить эффективность добычи.
Вывод: Использование искусственного интеллекта в горнодобывающей промышленности предоставляет новые возможности и преимущества для управления процессом добычи, оптимизации добычи полезных ископаемых, предсказания аварий и оптимизации безопасности, а также управления энергопотреблением. Реализация проектов с применением ИИ уже доказала свою эффективность в горном деле, и в будущем ожидается еще большее применение ИИ в этой отрасли промышленности.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Isakov V.S.
Student of the Department of Geology, Mining and Standardization
Northern (Arctic) Federal University named after M. V. Lomonosov
(Arkhangelsk, Russia)
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE MINING INDUSTRY:
NEW OPPORTUNITIES AND ADVANTAGES
Abstract: this article discusses the use of artificial intelligence (AI) in the mining industry. The main applications of AI in mining are described, such as: mining process management, mining optimization, accident prediction and safety optimization, as well as energy consumption management. The main technologies used in mining, such as machine learning, deep learning and neural networks, are considered. Examples of implemented projects and the results of their implementation are described.
Keywords: artificial intelligence, mining industry, mining management, mining optimization, safety, energy consumption.
Номер журнала Вестник науки №2 (59) том 4
Ссылка для цитирования:
Исаков В.С. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ГОРНОДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ И ПРЕИМУЩЕСТВА // Вестник науки №2 (59) том 4. С. 266 - 269. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/7397 (дата обращения: 27.04.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+