Робототехника в горнодобывающей промышленности

работа в шахтах связана с многочисленными рисками. Современная промышленность требует все больше и больше полезных ископаемых, а богатые месторождения иссякают. Теперь горнодобывающим предприятиям приходится разрабатывать месторождения с более сложными горно-геологическими условиями. Как следствие, риски становятся более опасными и более вероятными. В горнодобывающей промышленности количество несчастных случаев со смертельным исходом в 10 раз выше, чем в среднем по отрасли. Решением этой проблемы может стать промышленная роботизация. Анализ существующих робототехнических систем в горнодобывающей промышленности показал, что их необходимо систематизировать по степени автономности. С аналогичной проблемой уже сталкивались в автомобильной промышленности, и стандарт J3016 был создан маркетинговой группой SAE совместно с Комитетом по техническим стандартам. С учетом существующих примеров систематизации автономных устройств и опыта смежных отраслей мы разработали собственный аналог. По сравнению с существующими систематизациями мы предложили уточнить эту классификацию, чтобы отразить текущие решения. Проанализировав существующие роботизированные комплексы с точки зрения степени их автономности, выяснилось, что открытая добыча полезных ископаемых уже хорошо подходит для внедрения концепции «безлюдного карьера». Однако подземные горные работы могут роботизировать только некоторые процессы. В основном это связано с отсутствием сигнала GPS и сложностью проведения WI-FI и 5G LTE в горных выработках.

ГлаткоЯ. С.,СултимовР. В.,БондарьГ. Е.,БуттаевС. Т.,МалыхМ. Н., Мясков А. В. Робототехника в горнодобывающей промышленности // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 10-2. — С. 147—155. DOI: 10.25018/ 0236_1493_2022_102_0_147.

Глатко Ярослав Сергеевич¹ — аспирант, e-mail: yr.glatko@yandex.ru, ORCID ID: 0000-0002-9784-7632;
Сультимов Роман Владиславович¹ — студент магистратуры, e-mail: roman.sultimov@mail.ru, ORCID ID: 0000-0001-9081-2616;
Бондарь Георгий Евгеньевич¹ — студент, научный сотрудник Лаборатории робототехники, e-mail: gbondartest2@yandex.ru, ORCID ID: 0000-0002-3319-9170;
Буттаев Сейфула Тагирович¹ — студент магистратуры, e-mail: buttaev77@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-7028-799X;
Малых Максим Николаевич¹ — студент, e-mail: m_malyx@mail.ru, ORCID ID: 0000-0002-8936-3208;
Мясков Александр Викторович¹ — д-р эконом. наук, профессор, директор Горного института, e-mail: myaskov@misis.ru, ORCID ID: 0000-0002-8520-3653;
¹ Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС».

Сультимов Р. В., e-mail: roman.sultimov@mail.ru.

1. Russian Federal State Statistics Service.URL: https://rosstat.gov.ru/ (Access date: 10.02.2022).

2. International Federation of Robotics. URL: https://ifr.org/ifr-press-releases/news/ record-2.7-million-robots-work-in-factories-around-the-globe (Access date: 10.02.2022).

3. Lösch, R., Grehl, S., Donner, M., Buhl, C., Jung, B. (2018). Design of an Autonomous Robot for Mapping, Navigation, and Manipulation in Underground Mines, 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2018, 1407−1412. DOI: 10.1109/IROS.2018.8594190.

4. Santosh, K. N., Swetalina, P., P Raj, S. S., Ranjan, K. D. A Novel Application of Artificial Neural Network for the Solution of Inverse Kinematics Controls of Robotic Manipulators", International Journal of Intelligent Systems and Applications(IJISA), vol.4, no.9, pp.81−91, 2012. DOI: 10.5815/ijisa.2012.09.11.

5. Siberian Science News. URL: www.sib-science.info/ru/news/kemerovskie-uchenyesozdali-shagayuschego-10122020 (Access date: 10.02.2022).

6. Rosbalt. URL: https://www.rosbalt.ru/business/2018/08/27/1727556.html (Access date: 10.02.2022).

7. Shadrin, S. S., Ivanova, A. A. (2019). Analytical review of SAE J3016 "Classification, terms and definitions of automated traffic control systems for motor vehicles" with regard to recent changes. Automobile. Road. Infrastructure, 3(21), 10.

8. Isyanov, O. A., Marchev, A. S., Rabolt, A. N., Mereskin, I. V. (2019). Experience of applying the XLPD low-profile robotic loading and unloading machine during mining of low thickness strata-shaped ore bodies of a mine. Mining Industry Journal, 6, 44. DOI:10.30686/1609−9192−2019−6-148−44−48.

9. Lösch, R., Grehl, S., Donner, M., Buhl, C., Jung, B. (2018). Design of an Autonomous Robot for Mapping, Navigation, and Manipulation in Underground Mines, 2018, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 1407−1412. DOI: 10.1109/IROS.2018.8594190.

10. IGrader.ru. URL:https://igrader.ru/trailers/rusbiznesavto-stala-strategicheskimpartnyorom-kassbohrer (Access date: 10.02.2022).

11. Iksmedia.ru. URL:https://www.iksmedia.ru/news/5506632-Buldozer-nadistancionnom-upravleni.html (Access date: 10.02.2022).

12. Khazin, M. L. (2020). Robotic Equipment for Mining Operations. Vestnik Magnitogorskogo Gosudarstvennogo Tekhnich-eskogo Universiteta im. G. I. Nosova [Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University], 18, 1, 4−15. DOI: 10.18503/1995−2732−2020−18−1-4−15.

13. Vist Robotics completed the first stage of robotization of the BelAZ. URL: https:// cnews.ru/link/n413351 (Access date: 10.02.2022).

14. Robotic and remote controlled underground equipment: implementation, operation, prospects. URL: https://mining-media.ru/ru/article/podzemmash/16254-robotizirovannayai-distantsionno-upravlyaemaya-podzemnaya-tekhnika-vnedrenie-ekspluatatsiya-perspektivy (Access date: 10.02.2022).

15. Epiroc. URL: https://www.epiroc.com/ru-ru/products/drill-rigs/production-drill-rigs/ simba-m6 (Access date: 10.02.2022).

16. CAT. URL: https://www.cat.com/ru_RU/products/new/equipment/off-highwaytrucks/mining-trucks/13894258.html (Access date: 10.02.2022).

17. TechInsider. URL: https://www.popmech.ru/vehicles/10522-nechelovecheskiy-faktorroboty/ (Access date: 10.02.2022).

18. URL: https://techfusion.ru/built-robotics-sozdali-bespilotnyj-umnyj-ekskavator/(Access date: 10.02.2022).

19. Zhuravlev, A. G. (2014). Trends in the development of transport systems of quarries using robotic machines. Problems of Subsoil Use, 164−175.

20. URL: http://viewpointmining.com/article/the-caterpillar-journey-to-autonomousmining (Access date: 10.02.2022).

21. Günther, F., Mischo, H., Lösch, R., Grehl, S., Güth, F. (2019). Increased safety in deep mining with IoT and autonomous robots. DOI:10.13140/RG.2.2.15064.14087.

22. Minimum viable product (MVP). Wikipedia. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/ Minimum_viable_product (Access date: 10.02.2022).

23. Abramyan, G. O. (2019). Estimation of geological study of a deposit area while mining planning. 19th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM, 19 (1.3), 279−284. DOI:10.5593/SGEM2019/1.3/S03.035.

24. Fedotov, G., Sapronova, N. (2021).Geological and mining information systems as a tool for digital transformation of production processes in mining companies.Mine surveying and subsurface use, 4(114), 54−59.