ТОП-5 трендов в автоматизации горнодобывающей отрасли от экспертов «Рексофт»

Горнодобывающая индустрия – это огромный мировой рынок и один из основных секторов экономики России. Согласно укрупненной оценке экспертов, мировой объем рынка технологий в горнодобывающей отрасли ежегодно составляет 150 млрд, руб., из них порядка 15 млрд. руб. приходятся на предприятиях России и стран СНГ с ежегодной динамикой в 15% роста.

Машинное зрение

Отдельным классом в автоматизации горнодобывающей индустрии выделяются проекты с применением машинного зрения, которое в автоматическом режиме сигнализирует о ситуациях, когда дорогостоящее оборудование может быть повреждено из-за попадания в механизм либо слишком большой фракции породы, либо инородного тела. Во всех проектах этого класса оборудование в зоне риска снабжается видеокамерами, тепловизорами и контроллерами. Сферой применения таких решений может стать:

• Контроль грансостава материала. На этапе погрузки ковшом, при транспортировке самосвалом или на конвейерной ленте, машинное зрение сможет существенно точнее человека проконтролировать состав горной массы. В случае обнаружения слишком крупных фракций система подаёт сигнал для принятия превентивных мер, либо для повышения качества буровзрывных работ.

• Контроль зубьев ковша экскаватора и фронтального погрузчика. Зубья ковшей сделаны из особо прочной стали, которая намного твёрже горной массы. Повреждение зубца и попадание его в механизм может вывести из строя дробилку или измельчитель. Машинное зрение гарантировано заметит аварийный случай в считаные секунды и остановит технику до выхода ее из строя.

«Все три случая объединены общей проблемой – снижением внимания оператора. Согласно статистике, внимание оператора уже через 15 минут работы снижается на 20% Сейчас в отрасли большинство механизированных систем управляются в ручном режиме.  Причем, например, почти три из четырех аварий с бутобоями происходят по вине оператора, что является весомым аргументом в пользу разработки полуавтономных решений.  Даже на фоне санкций мы видим возможность импортозамещения, либо поставки азиатских датчиков и контроллеров. «Рексофт» постоянно мониторит новые предложения, появляющиеся на рынке», - резюмировал Дмитрий Карамышев, директор департамента горнодобывающих решений компании «Рексофт».

Нейросети

Одной из важных частей производства является транспортировка руды на самосвалах. Нейросетевые системы с использованием камер и лидаров могут существенно поднять безопасность этого сегмента добычи:

• Системы предотвращение столкновений (CAS) помогут предупредить об опасном сближении самосвала c каким-то неподвижным объектом (как обычный парктроник), сигнализируют о приближении движущегося объекта с его идентификацией (человек, легковой автомобиль, самосвал, бульдозер и т.п.) и даже вмешаются в управление для предотвращения столкновения.
  Нейросети могут помочь повысить безопасность путём поиска опасных участков дороги, где существует наибольшая вероятность столкновения, и дать рекомендацию об изменении дорожной сети.

• Контроль бдительности водителя (антисон, контроль отвлечения, отклонения от курса). Камеры установлены в кабине и отслеживают движение зрачков, частоту морганий и другие параметры состояния водителя. Система хорошо сочетается с предыдущим видом автоматизации.

«Согласно статистике, аварии с участием автотранспорта занимают существенный процент в инцидентах на горнодобывающих предприятиях. Понизить эту статистику достаточно просто. Решения по автоматизации этого типа имеют проработанные решения и хорошо себя зарекомендовали при пилотировании», - отметил Константин Белых, технический директор департамента горнодобывающих решений компании «Рексофт».

3D моделирование разработок с помощью БПЛА

«Горнодобывающая деятельность напрямую связана со сложными условиями. 3D сканер, установленный на беспилотном летательном аппарате может быть использован в любых экстремальных ситуациях: при блокировке спусков и шахт, в условиях обвалов, затопления и запыления. Построенные визуальных моделей полезно в самых разных задачах: от мониторинга шахтного самоходного оборудования и изучения геологии до прокладки коммуникаций, и обучения. Современные лидары позволяют сканировать даже достаточно мелкие объекты, поэтому можно обучить модель для автоматического распознавания типовых шахтных объектов, например, анкерных болтов. В дальнейшем эту информацию можно сравнить с проектом строительства для проверки корректности их установки», - рассказал о сферах применения 3D моделирования Юрий Воеводко, ведущий менеджер продукта департамента горнодобывающих решений компании «Рексофт».

Организационные методы и геймификация

• Рекомендательные системы оператору. С помощью технологий IoT и анализа больших данных собираются параметры технического состояния транспорта и его движения (скорость, маршруты, стиль вождения). В результате система в режиме реального времени выдает рекомендации водителю, что приводит к экономии топлива, увеличению объёма грузоперевозок и рейсов.

• Комплексный алгоритм оптимизации маршрутов грузоперевозок карьера отслеживает состояние всех объектов (самосвалов, экскаваторов, погрузчиков и пр). Из статистики и реальной загрузки формируется оптимальная схема движения транспорта, очередей, заправок, графика работы. В результате снимается рутинная нагрузка с диспетчера и снижаются простои техники.

• Геймификация, внедрение рейтинговых систем для водителей самосвалов позволяет коллективу видеть рабочую статистку каждого сотрудника смены (количество рейсов, объем перевозок, сэкономленное топливо и тп). Система повышает соревновательный дух и готовит данные для объективного формирования премиальной части зарплаты.

«Организационные элементы и технологии IoT несут в себе большой задел для повышения эффективности предприятия на совершенно разных уровнях внедрений. По опыту команды «Рексофт», проекты из этого класса одни из самых эффективных по возврату инвестиций»,  - рассказал Владимир Лебедев, руководитель группы разработки департамента горнодобывающих решений компании «Рексофт».

Роботизация

• Роботизированный бутобой. Измельчение руды производится мощными манипуляторами, оснащенными гидравлическими ударными молотами. Детектированные машинным зрением крупные фракции породы (буты) разбиваются гидравлическим молотом, которым управляет автоматический алгоритм. Таким образом, исключается необходимость присутствия оператора бутобоя непосредственно возле оборудования, а при сложных ситуациях оператор может взять на себя ручное управление дистанционно.

«Дистанционное управление самоходным оборудованием – это шаг в сторону полной автономии карьеров и шахт. Экстремумом в этой области являются проекты по созданию полностью автономных самосвалов. Буровые установки и погрузочно-доставочные машины работают в самых опасных зонах подземных рудников – в забоях, где существует постоянная опасность обвала. В России есть наработки в этой области. Они направлены на полное исключение возможности человеческой ошибки и снижение риска для людей на горнодобывающем производстве», -   резюмировал Дмитрий Карамышев, директор департамента горнодобывающих решений компании «Рексофт».