Роботы и искусственный интеллект в шахтах. Новая эра - страница 2

Погрузчик (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:2010_04_21_München_Bauma_165152_(4566543916).jpg)

В Китае создан робот DIBS для автоматического обнаружения трещин в скальных породах на угольных шахтах с помощью ультразвука.

Австралийская компания Emesent использует автономные летающие дроны для сканирования, картографирования и мониторинга состояния шахт.

Вот еще несколько примеров использования робототехники в горной промышленности:

В России на шахте Сибирская внедрен роботизированный комплекс Карьер-15Д для бурения взрывных скважин. Производительность труда выросла в 3 раза.

Американская компания Caterpillar разработала автономный погрузчик R1700, который используется в шахтах для погрузки и транспортировки горной массы.

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.