Погрузчик (https://t.me/Plasma_GPT_AI_Bot)
Французская компания ExoskelEx разрабатывает экзоскелеты для шахтеров, повышающие безопасность и производительность труда при ручных работах.
В Чили роботизированная бурильная установка внедрена на медном руднике для работы в узких туннелях, куда не могут пройти люди.
В России разработкой роботизированных решений для горнодобывающей промышленности занимается компания VIST Mining Technologies (VIST Group). Дроны Геоскан используются для поиска залегания полезных ископаемых, а также для мониторинга хода добычи. Зарубежные компании: Argo (Канада), Autonomous Solutions (США), Caterpillar (США), Kairos Autonomi (США), MacDonald, Dettwiler and Associates (Канада), Nabors (Норвегия), NREC (США), Soil Machine Dynamics (Великобритания).
Американский стартап Vulture разработал роботизированную систему для автономной зачистки стен шахт от остатков взорванной горной массы.
Таким образом, роботизация охватывает все основные процессы горнодобывающего производства по всему миру.
ИИ и машинное обучение используются для анализа данных из шахты, оптимизации процессов и предотвращения аварий. Алгоритмы машинного обучения могут предсказывать потенциальные проблемы на основе исторических данных и обеспечивать раннее предупреждение.
Искусственный интеллект и машинное обучение активно применяются в горнодобывающей промышленности для повышения безопасности, оптимизации процессов и снижения издержек. Одно из ключевых направлений – анализ больших объемов данных из датчиков, которыми оснащено горно-шахтное оборудование. Системы машинного обучения выявляют в этих данных скрытые закономерности и зависимости. На этой основе строятся прогнозные модели для предсказания поломок оборудования, возникновения опасных ситуаций, таких как скопление газа или обрушения пород. Это позволяет заблаговременно принимать превентивные меры.
Другое важное применение для внедрения ИИ – оптимизация параметров бурения, взрывных работ, выемки породы, систем вентиляции для повышения эффективности производства.
Также разрабатываются интеллектуальные системы поддержки принятия решений на основе машинного обучения. Они помогают персоналу шахт выбирать оптимальные режимы работы оборудования в зависимости от горно-геологических условий.
Таким образом, внедрение технологий ИИ кардинально меняет подход к управлению горнодобывающим производством, делая его более интеллектуальным и безопасным.
Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в горной промышленности активно развивается и охватывает все больше процессов. Крупные компании, такие как Rio Tinto, внедряют системы автономного управления большегрузными самосвалами на основе компьютерного зрения и машинного обучения. Это повышает эффективность транспортировки руды. Для мониторинга состояния шахт применяются беспилотные дроны и роботы, использующие лидары, камеры и датчики. Собранные данные анализируют нейронные сети для выявления опасных участков. Системы машинного зрения с технологией компьютерного моделирования создают 3D модели шахт для оптимизации добычи и планирования горных работ.
Программное обеспечение на основе ИИ помогает геологам анализировать большие массивы геологических данных для выявления перспективных участков и оценки запасов.
Также в шахтах используются интеллектуальные чат-боты для оперативного информирования и помощи рабочим.
Таким образом, ИИ и машинное обучение применяются на всех этапах жизненного цикла шахты – от разведки до эксплуатации и закрытия. Эти технологии кардинально меняют горнодобывающую отрасль.
Вот несколько примеров применения искусственного интеллекта и машинного обучения в горнодобывающей промышленности США:
Компания Newmont внедрила систему диагностики оборудования на основе ИИ, которая анализирует данные датчиков с буровых установок. Это позволяет своевременно предупреждать поломки.
Шахты компании Peabody оснащены сенсорами метана с технологией машинного обучения для прогнозирования скопления газа и предотвращения взрывов.
На угольных шахтах штата Вайоминг используются автономные системы видеонаблюдения на базе компьютерного зрения для контроля состояния выработок.
Компания Caterpillar разработала программу оптимизации экскаваторных работ ОРЕХ на основе ИИ. Она увеличивает эффективность погрузочно-транспортных операций на 10–12 %.
Стартап datum.earth применяет машинное обучение для анализа спутниковых снимков при геологической разведке месторождений.
Компания Knode разработала решение KnoSys на базе ИИ для автоматизации сортировки и оценки качества добытой руды.
Вот несколько примеров использования ИИ и машинного обучения в горнодобывающей промышленности Германии и Японии:
Германия:
Компания Thyssenkrupp внедрила на своих шахтах систему предиктивной аналитики Max, которая на основе ИИ прогнозирует сбои в работе оборудования.
Фирма Webac разработала программное решение на базе машинного обучения для оптимизации планирования добычи полезных ископаемых.
Компания Forkardt использует нейронные сети для распознавания геологических структур по данным геофизических исследований.
Япония:
Mitsubishi Corporation внедрила систему автономных самосвалов, использующих технологии компьютерного зрения и ИИ для навигации в шахтах.
Компания Komatsu разработала интеллектуальную систему диспетчеризации для оптимизации логистических операций на горных предприятиях.
Fujitsu использует ИИ для анализа геологических данных с целью повышения эффективности разведки месторождений полезных ископаемых.
Hitachi Construction Machinery применяет ИИ для предиктивной диагностики бурового и горнотранспортного оборудования.
Таким образом, технологии ИИ и машинного обучения активно применяются на многих шахтах и карьерах для решения различных задач.
Одним из наиболее важных аспектов безопасности в шахтах является контроль за газовой безопасностью. Современные автоматизированные системы мониторинга способны обнаруживать и анализировать газы, такие как метан и угарный газ, и предупреждать о возможных угрозах.
Контроль и обеспечение газовой безопасности – это важнейшая задача для всех горнодобывающих компаний мира. Применение передовых автоматизированных систем мониторинга позволяет значительно снизить риски, связанные с накоплением опасных газов в шахтах. Современные системы оснащены разветвленной сетью высокочувствительных датчиков метана, оксида углерода, кислорода, расположенных в разных частях шахты. Данные с датчиков в режиме реального времени поступают в центральную компьютерную систему.
Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта анализирует эти данные, моделирует распространение газов, выявляет опасные концентрации и локации, прогнозирует риски. При превышении пороговых значений система подает автоматические уведомления, останавливает работу оборудования.
Такие системы комплексного мониторинга газовой обстановки внедрены на шахтах ведущих угледобывающих компаний мира, таких как Peabody Energy, Rio Tinto, BHP. Они позволяют предотвратить взрывы газа и спасти жизни шахтеров. Это одно из важнейших достижений технологического прогресса в сфере безопасности горных работ.
Обеспечение газовой безопасности в шахтах – комплексная задача, решаемая с помощью передовых технических средств.
Системы автоматического контроля содержания метана, угарного и углекислого газов используют датчики на основе инфракрасной, электрохимической, полупроводниковой и других технологий. Они отличаются высокой чувствительностью и селективностью.
Данные с датчиков поступают в системы сбора и передачи информации, включающие проводные, радиоканальные, оптоволоконные линии связи. Это обеспечивает контроль всего пространства шахты.
Цифровые системы автоматики анализируют поступающую информацию и в случае превышения установленных пороговых значений запускают исполнительные устройства – вентиляторы, аварийную сигнализацию, блокировку оборудования.
Передовые системы используют технологии прогнозной аналитики для предсказания скопления опасных газов. Это позволяет избежать аварий.
Комплексное применение средств автоматизации обеспечивает надежный непрерывный контроль газовой обстановки в шахтах и безопасные условия труда горняков. Эти технологии спасли жизни тысяч шахтеров по всему миру.
Вот несколько примеров использования передовых систем контроля газовой обстановки на шахтах в США:
На угольных шахтах компании Peabody Energy применяется автоматизированная система для непрерывного мониторинга метана и предупреждения взрывов.
Шахты концерна Arch Resources оснащены системой, которая отслеживает скопление метана, оксида углерода и кислорода в режиме реального времени.
На предприятиях Consol Energy используется система контроля газов, интегрированная с вентиляцией, средствами связи и безопасности.
НПФ «ГРАНЧ» разрабатывает и выпускает компьютерные системы передачи данных и сетевые мобильные устройства для развития мультисервисных сетей, которые служат основой МФСБ угольных шахт и ряда систем управления производственными процессами. Линейка продукции расширяется, появляются новые устройства, которые несомненно расширяют возможности сетей и действующих решений. В состав мультисервисных сетей производства НПФ «Гранч» входит как оборудование, используемое в качестве базовых сетевых узлов, составляющих инфраструктуру сети передачи данных, так и носимые индивидуальные устройства, выполняющие в сети функцию клиентов.
На шахте Jim Walter Resources применена многоуровневая система для непрерывного контроля метана по всей протяженности горных выработок.
Такие high-tech системы контроля газов позволяют американским шахтам поддерживать высокий уровень промышленной безопасности.
Вот несколько примеров систем контроля газовой обстановки, используемых на шахтах Германии и Японии:
Германия:
На шахтах RAG применена комплексная система для непрерывного мониторинга метана, основанная на лазерных и инфракрасных датчиках.
Компания Sick Maihak разработала стационарные и портативные газоанализаторы на базе своих технологий и электрохимических сенсоров.
Фирма Simicon поставляет системы Gasguard MSH+, использующие нейросетевую аналитику данных для прогнозирования газовых рисков.
Япония:
Mitsubishi Electric разработала систему с функцией прогнозной аналитики для мониторинга метана в угольных шахтах.
Для контроля газов на шахтах компании Mitsui используются датчики City Technology с технологией NDIR.
CMC Tunnelling System от Trolex Ltd. Эта система предназначена для мониторинга условий в тоннелях и подземных шахтных выработках. Она включает в себя сенсоры для обнаружения метана и других газов.
Такие системы позволяют повысить безопасность и снизить аварийность на шахтах Германии и Японии.
Автоматизированные системы спасения включают в себя датчики, роботов и дроны, которые могут быть задействованы в случае аварии или закрытия шахты. Эти системы способствуют более быстрой и эффективной эвакуации рабочих и обеспечивают оперативную реакцию на чрезвычайные ситуации.
Автоматизированные системы поиска и спасения шахтеров при авариях играют критически важную роль в повышении безопасности на горных предприятиях. Передовые компании активно внедряют такие системы.
Основу составляют датчики – газовые, температуры, давления, вибрации, а также датчики мониторинга местоположения и состояния шахтеров. Их размещают в шахте и на одежде/касках рабочих.
Данные поступают в центр управления через проводные и беспроводные каналы связи. Ситуационный центр координирует спасательные работы.
Применяются поисковые роботы и беспилотники, оборудованные видеокамерами, газоанализаторами, манипуляторами. Они заменяют людей в опасных зонах.
Используются носимые датчики и маяки для определения местоположения заблокированных шахтеров. Роботы доставляют к ним воздух, воду, аптечки до прибытия спасателей.
Такие high-tech системы резко сокращают время поиска и спасения людей. Они внедрены в США, Канаде, Австралии, Германии и других странах для повышения безопасности шахтеров.
Передовые автоматизированные системы поиска и спасения шахтеров при авариях включают следующие компоненты:
Сенсорные сети – стационарные и носимые датчики температуры, газов, давления, вибрации для мониторинга состояния шахты и людей в режиме реального времени.
Системы позиционирования – метки и маяки на одежде и касках шахтеров, позволяющие определить их местоположение в завале с точностью до метров.
Средства связи – высокопрочный оптоволоконный кабель, беспроводные mesh-сети для передачи данных из шахты на поверхность.
Поисковые роботы – автономные наземные и летающие аппараты с видеокамерами, датчиками, манипуляторами для обследования завалов.
Спасательные роботы – для доставки воздуха, воды, медикаментов к пострадавшим шахтерам до прибытия спасателей.
Ситуационные центры на поверхности – для сбора данных, анализа ситуации, координации спасательной операции.
Внедрение таких комплексных автоматизированных систем резко повышает скорость реагирования и эффективность спасения людей при авариях в шахтах.
Вот несколько примеров использования автоматизированных систем поиска и спасения в угольной промышленности США:
На шахтах компании Peabody Energy внедрена система, включающая датчики газов, вибрации и местоположения шахтеров с функцией автоматического оповещения.
Концерн Arch Resources использует роботизированные комплексы Mine Rescue Solutions для обнаружения и локализации завалов, а также поиска людей.
На предприятиях Alliance Resource Partners установлена система датчиков для точного позиционирования шахтеров при авариях.
Шахта компании CONSOL Energy оснащена Mesh-сетью связи и газовыми сенсорами для мониторинга состояния выработок и людей.
На шахтах Westmoreland Mining Group применяются носимые датчики Kinetrics, передающие местоположение шахтеров диспетчеру.
Такие системы повышают готовность к авариям и способность быстро находить и спасать людей в случае ЧП на американских угольных шахтах.
Вот примеры автоматизированных систем поиска и спасения, применяемых в горнодобывающей промышленности Германии и Японии:
Германия:
