ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ РАБОТ НА ОТКРЫТЫХ ГОРНЫХ РАЗРАБОТКАХ

АННОТАЦИЯ

В данной научной статье впервые была выполнена адаптация моделей Kuz-Ram и Swebrec к конкретным геологическим и технологическим условиям Узбекистана. Для этого были учтены следующие местные особенности: высокое содержание глинистых включений в некоторых слоях, наличие плотных песчаников, а также особенности применения ВВ отечественного производства. Были скорректированы коэффициенты дробимости и фрагментации с учетом лабораторных и производственных испытаний на месторождениях Навоийского региона.

Узбекистан — один из ведущих производителей золота, меди и урана в Евразии. Открытая добыча полезных ископаемых формирует основу минерально-сырьевого комплекса страны, при этом крупнейшие месторождения отличаются сложной геологической структурой, высоким содержанием перемежающихся пород с различными физико-механическими свойствами, изменчивыми гидрогеологическими условиями и растущими экологическими требованиями.

Мировой опыт демонстрирует, что переход к цифровым технологиям, активное использование математического моделирования и искусственного интеллекта (ИИ) позволяют существенно повысить управляемость горными процессами, обеспечить оптимизацию технологических параметров, автоматизацию контроля, снизить воздействие человеческого фактора и повысить промышленную безопасность.

ABSTRACT

In this scientific article, the Kuz-Ram and Swebrec models were adapted for the first time to the specific geological and technological conditions of Uzbekistan. To achieve this, the following local features were considered: a high content of clay inclusions in certain strata, the presence of dense sandstones, as well as the particularities of using domestically produced explosives. The crushability and fragmentation coefficients were adjusted based on laboratory and field tests conducted at deposits in the Navoi region.

Uzbekistan is one of the leading producers of gold, copper, and uranium in Eurasia. Open-pit mining forms the foundation of the country’s mineral resource sector, and the largest deposits are characterized by complex geological structures, a high content of interbedded rocks with diverse physical and mechanical properties, variable hydrogeological conditions, and increasingly stringent environmental requirements.

International experience demonstrates that the transition to digital technologies, as well as the active use of mathematical modeling and artificial intelligence (AI), can significantly enhance the manageability of mining processes, ensure the optimization of technological parameters, automate monitoring, reduce the impact of the human factor, and improve industrial safety.

Ключевые слова: Открытая разработка, математическое моделирование, искусственный интеллект, оптимизация параметров взрыва, горнодобывающая промышленность Узбекистана, экономическая эффективность, промышленная безопасность.

Keywords: Open-pit mining, mathematical modeling, artificial intelligence, blasting parameter optimization, mining industry of Uzbekistan, economic efficiency, industrial safety.

Введение.

Открытая разработка месторождений играет важную роль в экономике Узбекистана, внося значительный вклад в национальный доход и занятость населения. Страна известна своими богатыми запасами полезных ископаемых, таких как золото, уран и медь, и во многом полагается на эффективные и устойчивые технологии добычи. Однако традиционные методы ведения горных работ сталкиваются с рядом проблем, включая низкую эффективность взрывных работ, неполное извлечение руд золота, рост эксплуатационных расходов и частые инциденты, связанные с безопасностью.

В последние годы развитие технологических и вычислительных методов открыло новые направления в решении этих проблем. Математическое моделирование и искусственный интеллект (ИИ) признаны современными высокоэффективными подходами в мировой горнодобывающей практике. Эти технологии позволяют точно прогнозировать производственные результаты, рационально использовать ресурсы, повышать экономическую эффективность и существенно улучшать безопасность труда.

Несмотря на доказанную эффективность этих технологий на мировом уровне, применение математических моделей и ИИ в открытых горных работах Узбекистана пока не получило широкого распространения. Настоящее исследование направлено на адаптацию передовых математических и ИИ-методов к геологическим и технологическим условиям Узбекистана с целью оптимизации горных процессов.

Цели данного исследования заключаются в следующем:

• Разработка и апробация математических моделей, адаптированных к условиям Узбекистана;
• Внедрение алгоритмов машинного обучения для анализа исторических данных и повышения точности прогнозов;
• Оценка экономического эффекта с использованием анализа «затраты-выгода»;
• Повышение безопасности труда с помощью прогнозной аналитики и раннего выявления производственных рисков.

Данная статья представляет собой как теоретическое обоснование, так и практические рекомендации по повышению эффективности, экономической результативности и уровня безопасности в открытых горных работах Узбекистана.

Обзор литературы

Математическое моделирование стало основой современной горнодобывающей технологии, обеспечивая точное планирование и повышение операционной эффективности. Распространённые модели, такие как Kuz-Ram и функция Swebrec, позволяют прогнозировать степень дробления породы и эффективность взрыва. Эти модели играют ключевую роль в оптимизации параметров взрывных работ, повышении извлечения руды и снижении затрат.

Искусственный интеллект, в особенности машинное обучение, кардинально изменил процессы принятия решений в различных отраслях, включая горную. Алгоритмы, такие как нейронные сети, случайные леса (random forests) и градиентный бустинг, успешно применяются для анализа больших массивов исторических данных. ИИ помогает выявлять сложные взаимосвязи, прогнозировать работу оборудования, оптимизировать графики технического обслуживания и совершенствовать протоколы безопасности.

Канада, Австралия и Южная Африка широко внедряют эти технологии, добиваясь повышения эффективности взрывных работ, сокращения затрат и снижения производственного травматизма.

Например, в Австралии компания BHP Billiton внедрила автономные буровые установки, способные работать круглосуточно без участия человека, с достижением средней точности при бурении до 4000 скважин в год. Эти системы приближают горнодобывающую отрасль к полной цифровизации.

Рисунок 1. Оптимизированный алгоритм бурения на основе ИИ от компании BHP Billiton (Австралия)

К сожалению, в Узбекистане применение подобных технологий ограничено из-за нехватки технических ресурсов и квалифицированных кадров. Научных исследований и практических внедрений на сегодняшний день крайне мало. Настоящая работа направлена на восполнение этого пробела путем адаптации мировых подходов к местным условиям и модернизацию горнодобывающего сектора страны.

Материалы и методы

Исследование проводилось на одном из крупных открытых месторождений Узбекистана, выбранном как типичный объект по геологической структуре и масштабу производства. Геологическая информация, данные по взрывным работам и технологические параметры были собраны на месте и проанализированы с использованием архивных источников.

Для моделирования дробления пород использовались модели Kuz-Ram и функция Swebrec. Оптимизации подвергались параметры: плотность пород, расстояние между скважинами, типы взрывчатых веществ и масса заряда.

ИИ-алгоритмы (нейронные сети, градиентный бустинг) применялись к анализу пятилетней истории операционных данных. Модели обучались и тестировались на предмет предсказания работы оборудования, потребности в техобслуживании и потенциальных производственных инцидентов.

Экономическая эффективность оценивалась путем сравнения эксплуатационных расходов и производственных показателей до и после внедрения моделей. Показатели безопасности анализировались с помощью прогнозной аналитики на основе выявленных факторов риска.

Результаты и обсуждение

Результаты математического моделирования показали значительное улучшение дробления породы и эффективности взрыва. Использование моделей Kuz-Ram и Swebrec позволило оптимизировать параметры буровзрывных работ, что привело к повышению однородности дробления на 15% и сокращению расхода ВВ на 10%.

ИИ-модели обеспечили точность прогноза работоспособности оборудования и графика технического обслуживания более чем на 90%, что снизило количество внеплановых простоев и повысило производственную стабильность. Прогнозные методы безопасности позволили сократить количество инцидентов на 30%.

Результаты лабораторных испытаний и моделирования приведены в таблице 1.

Таблица 1.

Оценка экономического эффекта

Эти результаты подтверждают, что внедрение передовых технологий в горнодобывающую промышленность Узбекистана действительно возможно и экономически целесообразно. Они вносят значительный вклад в повышение производительности, безопасности и снижении издержек.

Несмотря на значительный потенциал математического моделирования и искусственного интеллекта (ИИ), их внедрение в горнодобывающую отрасль сопряжено с рядом ограничений и рисков. Ключевыми ограничениями являются зависимость точности прогнозов от качества и полноты исходных данных, необходимость регулярной калибровки моделей под изменяющиеся производственные и геологические условия, а также возможная некорректная интерпретация результатов при недостаточной квалификации персонала.

Риски применения ИИ включают вероятность ошибок алгоритмов, связанных с "чёрным ящиком" моделей, трудности в объяснении принятия решений, а также кибербезопасность и возможность несанкционированного доступа к данным. Внедрение ИИ требует формирования новых компетенций у инженеров и операторов, а также постоянного мониторинга и валидации моделей в реальных производственных условиях. Необходимо учитывать, что чрезмерная автоматизация и слепое доверие к прогнозам ИИ могут привести к принятию ошибочных управленческих решений и повышению операционных рисков.

Заключение

Настоящее исследование доказало, что интеграция математического моделирования и технологий искусственного интеллекта в открытые горные работы Узбекистана позволяет добиться значительного роста эффективности. В результате применения данных методов улучшились показатели буровзрывных работ, сократились производственные издержки и повысилась безопасность труда.

Адаптация международных методик с учетом местных геологических и технологических условий открывает путь к устойчивому и современному развитию горнодобывающего сектора республики. Дальнейшие исследования должны быть направлены на расширение области применения и совершенствование ИИ-алгоритмов для повышения точности прогнозов и эффективности производственных процессов.

Список литературы:

1. В.В. Зубков. Разработка методов математического моделирования напряженного состояния массива горных пород для выделения опасных зон при отработке пластовых месторождений. Диссертация. Москва.2005.
2. М.П. Сергунин, В.А. Еременко. Обработка структурных геологических моделей алгоритмами искусственного интеллекта. ГИАБ. Горный информационно-аналитический бюллетень.
3. Т. А. Киряева, С. Е. Попов, В. П. Потапов. Нейронные сети в задачах геомеханики, возможности применения, методы оценки. DOI: 10.25558/VOSTNII.2024.58.64.004
4. Электронный ресурс www.micromine.kz
5. Д.В. Петров. Разработка метода оптимизации формы карьеров открытых горных работ на основе параллельных вычислений. Диссертация. 2019.