Привет, Хабр! В статье пойдет речь об использовании технологий машинного обучения и компьютерного зрения на горнодобывающих предприятиях нашей страны.
По моему скромному мнению (сотрудника одного из предприятий горно-металлургической отрасли), ИТ-решения в сфере горнотранспортных и обогатительных комбинатов застыли на уровне автоматизации основных, ключевых технологических процессов.
Сейчас, в третьем десятилетии XXI века, крупным предприятиям пришло время оптимизации и совершенствования, время внедрения новых технологий машинного обучения и технического зрения.
И эта работа уже началась.
Введение
По данным Википедии в России 26 горнодобывающие предприятия (на самом деле их больше).Наиболее крупные и известные из них: АЛРОСА, Норильский никель, РусАл, Полюс и другие.
Все они объединены схожей структурой и организацией основных технологических процессов: имеется место для добычи полезных ископаемых (карьер), а также обогатительная фабрика (завод).
Государственный таможенный комитет «Передель» (горно-транспортный комплекс) у всех более-менее одинаков: руда из карьера транспортируется либо непосредственно на фабрику, либо на склады руды, а оттуда на фабрику.
Пустую вскрышу складируют в отвалах.
Транспортировка может осуществляться большегрузными самосвалами, конвейерами или комбинированным способом.
Доставка по железной дороге, мне кажется, здесь не распространена, в отличие от австралийских компаний.
Заводы довольно сильно различаются между компаниями.
Однако некоторые отрасли схожи.
Например, задача рудоподготовительного цеха на всех заводах — дробить руду до приемлемых фракций.
Делается это с помощью дробилок и мельниц (кстати, это чаще всего самая дорогая операция на заводах).
Мельница для измельчения руды
Далее, в зависимости от типа руды и минерала, используются разные подходы к обогащению.
Например, для добычи алмазов используют его уникальное свойство – свечение (свечение) в рентгеновских лучах, что позволяет простой пневматике «выстреливать» алмазы из потока измельченной руды.
Для извлечения золота используются химические процессы (флотация, сорбция и десорбция, электролиз) и даже биотехнологии (специально выводимые бактерии, помогающие золоту избавиться от оболочки).
А для получения алюминия из глинозема в основе всего лежит электролиз.
Здесь происходит процесс флотации.
Современные тенденции в Государственном таможенном комитете
Итак, как мы понимаем, на этапе горнотранспортного комплекса основной задачей является бурение, взрывные работы и транспортировка горной массы из карьера.Для этого используется парк буровых установок, большегрузных самосвалов и экскаваторов.
Управление большим количеством техники (иногда парки могут насчитывать 400 и более единиц) осуществляется диспетчерами и операторами с помощью систем АСУГТК (автоматизированных систем управления горнотранспортным комплексом).
В задачи систем АСУГТК входит контроль параметров работы и состояния горных машин, контроль и управление загрузкой самосвалов, прогнозирование и контроль выполнения плана, предоставление отчетности, а иногда оптимизация и динамическое распределение самосвалов по маршрутам.
Интерфейс системы АРМ АСУГТК
Но это все вчерашний день.
Сегодня становятся актуальными целевые применения машинного обучения и систем технического зрения.
Анализ состояния зубьев ковша карьерного экскаватора
Элементы деталей горного оборудования, в частности зубья ковша карьерного экскаватора, работающего в тяжелых условиях разработки горных пород, постоянно подвергаются воздействию т.н.ударный и абразивный износ.
В то же время потеря зуба чревата неприятностями: начиная от снижения производительности экскаватора при черпании, повреждения самого ковша и заканчивая попаданием такого зуба в дробилку после транспортировки.
В результате возрастает риск значительных материальных потерь: длительного простоя оборудования, реставрации и ремонта, необходимости удаления человеком зуба из дробилки (довольно опасное событие).
Для решения этих проблем используются решения на основе видения.
Здесь пример такой системы.
Система анализирует рамы и постоянно определяет состояние зубьев ковша и степень их износа.
Ковш экскаватора
В ночное время используется подсветка в виде прожектора.
Камеры наблюдения обеспечивают оператору обзор экскаватора со всех сторон: вся информация, собираемая системой, отображается на мониторе в кабине оператора и позволяет своевременно обнаружить недостающие зубья, оценить грузоподъемность ковша и степень зуба носить.
Контроль зернового состава транспортируемой руды
Крупность горной массы необходимо контролировать практически на каждом этапе производства: после взрыва, при транспортировке, при подаче руды на фабрику, после дробления, после измельчения.Это важнейший показатель, который контролируется, поскольку от него зависит качество и непрерывность технологических процессов: от качества взрыва до возможной засыпки (засорения) оборудования.
На этапе переработки ГТК используются системы технического зрения для автоматического измерения зернистого состава руды.
Они могут отслеживать гранулометрический состав каждого грузовика на пути к дробилке и давать рекомендации по утилизации негабаритного материала.
Это выглядит так:
Мониторинг усталости водителя
Да, в карьере водители тоже работают сверхурочно.При этом они ездят на тяжелых самосвалах от 60 до 450 тонн.
Зачастую смена длится 12 часов с единственным регламентированным перерывом на обед и личные нужды.
Аварии в карьере опасны еще и тем, что падения с уступов почти наверняка заканчиваются трагически, а в качестве дополнительной неприятности возможно перекрытие выхода другим машинам.
Цитата из статьи : По статистике компании [прим.
автора: АЛРОСА] за 2019 год, основными причинами ДТП стали засыпание водителя за рулем, отвлечение от вождения и потеря контроля над своим движением.
Естественно, горнодобывающие предприятия также получили пользу от систем мониторинга усталости водителей.
Подобные системы активно внедряются и используются для предотвращения засыпания за рулем.
Кроме того, они способны собирать и передавать оператору данные о состоянии водителя и его действиях.
Устройство, внешне напоминающее видеорегистратор, устанавливается в кабине автомобиля.
Программное обеспечение реагирует на мимику водителя, повороты головы и движения глаз.
Когда метрики начинают показывать, что водитель засыпает или отвлекается от вождения, звучит звуковой сигнал.
После этого водитель должен посмотреть на дорогу и подтвердить свое состояние нажатием кнопки.
Автономная технология
Насколько мне известно, в России на данный момент нет практического промышленного применения технологии автономного карьерного транспорта, но мне очень хотелось упомянуть об этом в статье.Могу ошибаться, но исходя из собственного опыта, а также опыта моих «коллег», могу сказать, что известные мне скромные попытки внедрения подобных систем наталкивались на суровую реальность.
Вот интересный статья с 2019 года.
БелАЗ уже давно тестирует беспилотные автомобили.
Однако за громкими газетными заголовками «Карьерные монстры оставят водителей без работы: БелАЗ показал полностью автономную спецтехнику», «Они не просто с автопилотом, а с искусственным интеллектом» скрывается печальная реальность: крупных машин не существует. масштабные внедрения, хотя статьи с такими заголовками регулярно публикуются раз в год в течение последних 5-6 лет. Вот, например, релиз от 2018 года: Однако дистанционное управление широко распространено.
Но эти системы не имеют отношения к ОД и CV. 
Позиция оператора для дистанционного управления оборудованием
Проблемы внедрения новых технологий
В заключение хотелось бы затронуть тему проблем, которые стоят на пути внедрения технологий машинного обучения на российских предприятиях горно-металлургической отрасли.К сожалению, зачастую природа этих проблем вовсе не техническая.
Работая в одной из таких компаний, я могу выделить следующие виды препятствий на нашем пути к светлому будущему: недостаток компетенций, отсутствие мотивации, переоценка возможностей ML и CV, организационные барьеры.
Подробный анализ этих проблем потребовал бы отдельной статьи, поэтому мы не будем сейчас углубляться в детали менталитета российских управленцев и эффективных менеджеров.
Конечно, перечисленные в статье системы ML и CV – это не все, что сегодня используется на горнодобывающих предприятиях.
Повышение эффективности и производительности – длительный процесс, особенно в условиях налаженных процессов и под руководством «эффективных менеджеров».
По моей субъективной оценке, западные и австралийские компании опережают нас на 5-10 лет, а высокая рентабельность российских компаний обусловлена совсем другими причинами, но это, опять же, тема для другого разговора.
Стоит отметить, что при таком развитии и применении технологий ML и CV в промышленности, как на Западе, специалисты в этих областях очень скоро (если не уже) будут на вес золота, особенно те, кто имеет практический опыт. P.S. Спасибо, что прочитали статью.
Если понравилось, читайте продолжение, по использованию ML и CV на перерабатывающих предприятиях .
Теги: #Машинное обучение #Научно-популярные #Читальный зал #Фабрика навыков #Промышленное программирование #промышленность #компьютерное зрение #компьютерное зрение #промышленная автоматизация
Сделать индустрию снова великой и получить востребованную профессию с нуля или Level Up с точки зрения навыков и зарплаты можно, пройдя онлайн-курсы SkillFactory:Больше курсов
- Профессия Data Scientist на любом стартовом уровне
- Профессия Аналитик данных с любым начальным уровнем
- Курс машинного обучения
- Продвинутый курс «Машинное обучение Pro + Deep Learning»
- Курс «Математика и машинное обучение для науки о данных»
- Обучение профессии Data Science с нуля
- Онлайн-курс по науке о данных
- Онлайн-курс по аналитике данных
- Курс анализа данных
- Профессия C++-разработчик
- Профессия Java-разработчик с нуля.
- Курс JavaScript
- Курс «Python для веб-разработки»
- Профессия Веб-разработчик
- Курс DevOps
- Профессия iOS-разработчик с нуля
- Профессия Android-разработчик с нуля
- Профессия UX дизайнер с нуля
- Профессия Веб-дизайнер
-
Вопрос О Хостинге
19 Oct, 24 -
Где Живут Демоны?
19 Oct, 24 -
Удобный Сервис По Замене Изображений
19 Oct, 24
