Авторы: Ф.Н. Абу-Абед, Л.Г. Наумова
Название статьи: IT-технологии в автоматизации технологических процессов в горной промышленности
Год: 2019, Номер: 3, Страницы: 21-35
Отрасль знаний: 25.00.22 Геотехнология (подземная, открытая и строительная)
Индекс УДК: 622.248.5:004.896
DOI: 10.26730/2618-7434-2019-3-21-35
Аннотация: Автоматизация технологических процессов в промышленности и на производстве актуализируется все чаще с возрастанием риска выхода из строя промышленного оборудования в результате исчерпания ресурса или износа. Вопросы разработки автоматизированных технико-диагностических систем на основе искусственных нейронных сетей способствуют в режиме реального времени вне зависимости от стратегии эксплуатации оборудования осуществлять мониторинг и управление запасами и принадлежностями, а также оптимизации размещению комплектующих в источниках пополнения ЗИП (запасные части, инструменты, приспособления); результаты работы разработанного нейросетевого классификатора аномалий бурения лежат в основе минимизации целевой функции времени ожидания начало ремонта при возникновении отказов или поломок, возникающих в процессе промышленного бурения горных месторождений. Обеспечение намечаемых уровней добычи и повышение эффективности добычи угля будут основываться на научно-техническом прогрессе в отрасли, совершенствовании методов бурения, воздействия на пласт, увеличении глубины извлечения запасов и внедрении других прогрессивных технологий добычи угля, которые позволят сделать экономически оправданным использование трудноизвлекаемых запасов. В данной работе предлагается разработанная структура системы мониторинга состояния установок и снабжения ЗИП, позволяющая обеспечить в оперативном режиме мониторинг состояния установок и улучшить экономические показатели работы не только комплекса установок в целом, но и горнодобывающего предприятия.
Ключевые слова: автоматизация предаварийные ситуации нейронные сети запасные части и комплектующие безаварийность горная промышленность
Дата получения: 06.09.2019
Дата одобрения: 01.01.1970
Дата опубликования: 30.12.2019
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.