Название |
Ценность
и взаимосвязь цифровых данных горнотехнических
систем в единой системе государственного управления
недропользованием |
Информация об авторе |
Институт проблем комплексного освоения недр им. Н. В. Мельникова, Москва, Россия
Захаров В. Н., директор института, акад. РАН Радченко Д. Н., зав. лабораторией, канд. техн. наук, доцент, mining_expert@mail.ru Клебанов Д. А., зав. лабораторией, канд. техн. наук |
Реферат |
В развитие классификации источников цифровых данных горнотехнической системы о горных массивах, состоянии оборудования и параметрах технологических сред предложены подходы к определению ценности и взаимосвязи генерируемых данных для их использования на локальном (уровень предприятия), региональном и глобальном уровне недропользования. Высказана гипотеза, что работа с цифровыми данными позволит на их базе выявлять наиболее общие закономерности природного и техногенного преобразования недр Земли. На государственном уровне это даст возможность эффективнее управлять трудовыми, энергетическими и материальными ресурсами, а также прогнозировать потребность в полезных ископаемых и находить пути обеспечения ими с учетом созданной системы недоропользования. Исследование выполнено за счет средств гранта Российского научного фонда № 22-17-00142. |
Ключевые слова |
Горная промышленность, недропользование, горнотехническая система, анализ данных, Большие данные, источники данных, цифровизация в горной промышленности, предикативная аналитика, прогноз, ресурсы |
Библиографический список |
1. Xu M., Zhang Y., Sun H., Tang Y., Li J. How digital transformation enhances corporate innovation performance: The mediating roles of big data capabilitie s and organizational agility. Heliyon. 2024. Vol. 10, Iss. 14. ID e34905. 2. Qi C.-C. Big data management in the mining industry. International Journal of Minerals, Metallurgy and Materials. 2020. Vol. 27, No. 2. pp. 131–139. 3. Zakharov V. N., Gvishiani A. D., Vaisberg L. A., Dzeranov B. V. Big Data and sustainable functioning of geotechnical systems. Gornyi Zhurnal. 2021. No. 11. pp. 45–52. 4. Deryabin S. A., Temkin I. O., Zykov S. V. About some issues of developing Digital Twins for the intelligent process control in quarries. Procedia Computer Science. 2020. Vol. 176. pp. 3210–3216. 5. Temkin I. O., Myaskov A. V., Deryabin S. A., Rzazade U. A. Digital twins and modeling of the transporting-technological processes for on-line dispatch control in open pit mining. Eurasian Mining. 2020. No. 2. pp. 55–58. 6. VTT, Nokia and Sandvik take steps together towards safe autonomous underground mining supported by 5G and edge intelligence. 2023. Available at: https://www.vttresearch.com/en/news-and-ideas/vtt-nokia-and-sandvik-take-stepstogether-towards-safe-autonomous-underground-mining (accessed: 07.07.2024). 7. Pääkkönen P., Horsmanheimo S., Pakkala S., Tuomimäki L., Backman J. Reference architecture design and evaluation for digitalization of underground mining. Internet of Things. 2024. Vol. 26. ID 101238. 8. Zakharov V. N., Kaplunov D. R., Klebanov D. A., Radchenko D. N. Methodical approaches to standardization of data acquisition, storage and analysis in management of geotechnical systems. Gornyi Zhurnal. 2022. No. 12. pp. 55–61. 9. Zakharov V. N., Rylnikova M. V., Klebanov D. A., Radchenko D. N. Hypotheses on optimization of mining systems operating parameters using predictive analytics. Gornaya promyshlennost. 2023. No. 5. pp. 38–42. 10. Shafique K., Khawaja B. A., Sabir F., Mustaqim M. Internet of Things (IoT) for Next-Generation Smart Systems: A Review of Current Challenges, Future Trends and Prospects for Emerging 5G-IoT Scenarios. IEEE Access. 2020. Vol. 8. pp. 23022–23040. 11. Qosium. Kaitotek Oy, 2024. Available at: https://www.kaitotek.com/qosium (accessed: 19.10.2024). 12. Rylnikova M. V., Klebanov D. A., Rybin V. V., Rozanov I. Yu. Control and management of geomechanical state and stability of structural elements of mining engineering elements in open-pit mines based on Big Data collection and analysis. Gornaya promyshlennost. 2024. No. 4. pp. 121–128. |