Построение интеллектуальной геоинформационной системы горного предприятия с использованием методов прогнозной аналитики

Рассмотрена задача построения интеллектуальной геоинформационной системы (ГИС) для управления открытыми горными работами с использованием роботизированной и автономной горнотранспортной техники. Описаны функциональные задачи и возможности современных горно-геологических, диспетчерских и производственных систем для мониторинга и управления транспортно-технологическим процессом. Рассмотрены подходы к комплексированию разнотипной информации для построения интеллектуального управления открытыми горными работами с использованием роботизированной и беспилотной техники. Показан типовой состав бортовых комплексов беспилотных самосвалов, непрерывно обеспечивающих актуальной информацией о своем эксплуатационном состоянии. Проиллюстрирована концептуальная схема функционирования платформенной архитектуры интеллектуальной ГИС, а также схема информационного взаимодействия различных производственных агентов — горно-геологических, диспетчерских и производственных систем предприятия и объектов горнотранспортного комплекса. Сформулированы принципы и обосновано применение методов прогнозной аналитики в интеллектуальной ГИС для управления мультиагентной производственной системой. Демонстрируется возможность использования телеметрической и горно-геологической информации для решения широкого круга важных технологических задач, которые сводятся к интерпретации данных, идентификации объектов, диагностике параметров и состояний, управлению роботизированным взаимодействием. Показано, какие новые задачи технического обслуживания можно решить с помощью машинного обучения. Рассмотрены подходы к созданию универсального инструмента для автоматического предположения и проверки гипотез с использованием прогноза долговечности шины самосвала.

Темкин И. О., Клебанов Д. А., Дерябин С. А., Конов И. С. Построение интеллектуальной геоинформационной системы горного предприятия с использованием методов прогнозной аналитики // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2020. – № 3. – С. 114–125. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-3-0-114-125.

Работа выполнена в рамках исследовательских работ по гранту Российского Научного Фонда (проект №19-17-00184).

Темкин Игорь Олегович¹ — д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, e-mail: igortemkin@yandex.ru,
Клебанов Дмитрий Алексеевич — канд. техн. наук, директор по развитию, АО «ВИСТ Групп»,
Дерябин Сергей Андреевич¹ — зав. лабораторией,
Конов Илья Сергеевич¹ — старший преподаватель,
¹ НИТУ «МИСиС».

Темкин И.О., e-mail: igortemkin@yandex.ru.

1. Efremenkov A.B., Khoreshok A.A., Zhironkin S.A., Myaskov A.V. Coal mining machinery development as an ecological factor of progressive technologies implementation // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2017, Vol. 50(1), 012009.

2. Трубецкой К.Н., Владимиров Д.Я., Пыталев И.А., Попова Т.М. Условия и перспективы внедрения роботизированных геотехнологий при открытой разработке месторождений // Горный журнал. — 2017. — № 11. — С. 60—64.

3. Трубецкой К.Н., Владимиров Д.Я., Пыталев И.А., Попова Т.М. Роботизированные горнотехнические системы при открытой разработке месторождений полезных ископаемых // Горный журнал. — 2016. — № 5. — С. 21—27.

4. Marshall J.A., Bonchis A., Nebot E., Scheding S. Robotics in mining / Springer handbook of robotics. Siciliano B. et al. (Ed.), 2016, Pp. 1549—1576.

5. Трубецкой К.Н., Рыльникова М.В., Владимиров Д.Я. От системы «Карьер» к новому интеллектуальному укладу открытых горных работ // Проблемы недропользования. — 2019. — № 3. — С. 39—48.

6. Варичев А.В., Кретов С.И., Исмагилов Р.И., Бадтиев Б.П., Владимиров Д.Я. Комплексный подход к интеллектуальным системам управления горным производством // Горная промышленность. — 2016. — № 3 (127). — С. 4—7.

7. Темкин И.О., Клебанов Д.А. Интеллектуальные системы управления горнотранспортными комплексами: современное состояние, задачи и механизмы решения // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2014. — СВ 1. — С. 257—266.

8. Темкин И.О., Куляница А.Л., Дерябин С.А. Вычислительные модели взаимодействия автономных мобильных агентов транспортного комплекса горных предприятий // Информация и космос. — 2017. — № 2. — С. 65—70.

9. Kammoun H.M., Kallel I., Casillas J., Abraham A., Alimi A.M. Adapt-Traf: An adaptive multiagent road traffic management system based on hybrid ant-hierarchical fuzzy model // Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014, Vol. 42, Pp. 147–167.

10. Волкова Е.А., Дружинин А.В., Полузадов В.Н., Копанев А.А. Управление горным предприятием на основе мультиагентного подхода // Universum: Технические науки. — 2016. — № 10 (31). — С. 11—15.

11. Jiang B., Fei Y. Vehicle speed prediction by two-level data driven models in vehicular networks // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2016, Vol. 18, No 7, Pp. 1793—1801.

12. Kiziroglou M.E., Boyle D.E., Yeatman E.M., Cilliers J.J. Opportunities for sensing systems in mining // IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2016, Vol. 13, No 1, Pp. 278—286.

13. Jhavian R., Brito L., Behzadan A. Integrated mobile sensor-based activity recognition of construction equipment and human crews / Proceedings of the 2015 Conference on Autonomous and Robotic Construction of Infrastructure, 2015, Pp. 1—20.

14. Dadonov M., Kulpin A., Ostanin O., Suleimenov E. Distribution of static normal reactions to wheels of open-pit dump trucks depending on the longitudinal and cross sections of the open-pit road // E3S Web of Conferences. International Innovative Mining Symposium. 2019, Vol. 105, 03009. DOI: 10.1051/e3sconf/201910503009.

15. Темкин И.О., Клебанов Д.А., Дерябин С.А., Конов И.С. Метод определения состояния технологических дорог карьера при управлении взаимодействием роботизированных элементов горнотранспортного комплекса // Горный журнал. — 2018. — № 1. — С. 78—82.