Наталья Александровна Шкаруба, Жасурбек Ильхомович Набижанов, А. И. Косолапов, А. К. Кирсанов, Умаржон Риёзидинович Тешаев
{"title":"人工智能技术在流程中存在的薄膜颗粒中,被水力监测器用于切割岩石的前景评估","authors":"Наталья Александровна Шкаруба, Жасурбек Ильхомович Набижанов, А. И. Косолапов, А. К. Кирсанов, Умаржон Риёзидинович Тешаев","doi":"10.18799/24131830/2023/6/3967","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Ссылка для цитирования: Оценка перспектив применения технологии искусственного интеллекта для отбойки пород гидромонитором при наличии в его струе тонкодисперсных частиц / Н.А. Шкаруба, Ж.И. Набижанов, А.И. Косолапов, А.К, Кирсанов, У.Р. Тешаев // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 6. – С.185-192.\nАктуальность. Гидромониторы нашли широкое применение при разработке россыпных месторождений в технологических схемам с оборотным водоснабжением. В настоящее время в отработку вовлекают месторождения с более сложными горно-геологическими условиями залегания. Для россыпей это, прежде всего, весьма значительное содержание глины во вмещающих породах и песках. Гидравлический способ разработки месторождений, в частности гидромониторная отбойка пород, подразумевает оборотное водоснабжение, когда технологическую воду забирают из специальных прудов-отстойников. Однако высокое содержание глины в размываемых породах, тонкодисперсные частицы которой имеют весьма длительный период осаждения в воде отстойника, значительно усложняет применение этой технологии. Известны решения для отработки месторождений в подобных условиях с управляемым содержанием тонкодисперсных грунтовых частиц в напорной воде гидромонитора, где расчет параметров отбойки пород гидромонитором предложено производить при помощи разработанной математической модели. Дальнейшее развитие предложенных решений возможно за счет внедрения в технологический процесс элементов автоматизации, в частности искусственных нейронных сетей. Цель: оценить перспективы применения технологии искусственного интеллекта для отбойки пород гидромонитором при наличии в его струе тонкодисперсных частиц. Методы: внедрение технологий искусственного интеллекта на основе искусственных нейронных сетей в технологический процесс разработки россыпных месторождений с содержанием глины во вмещающих породах и песках. Результаты. Выполнена оценка перспектив применения технологии искусственного интеллекта для управления процессом отбойки с использованием многослойной нейронной сети. Выводы. Предложенная технология позволяет оперативно управлять производительностью отбойки пород гидромонитором, регулировать расход электроэнергии, а также улучшать качество гравитационного обогащения полезного ископаемого за счет подачи на шлюзы воды с допустимым содержанием тонкодисперсных частиц, что в итоге ведет к сокращению потерь полезного ископаемого и уменьшению себестоимости процесса отбойки пород гидромонитором и всей технологии в целом, а также к улучшению показателей извлечения полезного компонента.","PeriodicalId":51816,"journal":{"name":"Bulletin of the Tomsk Polytechnic University-Geo Assets Engineering","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.6000,"publicationDate":"2023-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОТБОЙКИ ПОРОД ГИДРОМОНИТОРОМ ПРИ НАЛИЧИИ В ЕГО СТРУЕ ТОНКОДИСПЕРСНЫХ ЧАСТИЦ\",\"authors\":\"Наталья Александровна Шкаруба, Жасурбек Ильхомович Набижанов, А. И. Косолапов, А. К. Кирсанов, Умаржон Риёзидинович Тешаев\",\"doi\":\"10.18799/24131830/2023/6/3967\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Ссылка для цитирования: Оценка перспектив применения технологии искусственного интеллекта для отбойки пород гидромонитором при наличии в его струе тонкодисперсных частиц / Н.А. Шкаруба, Ж.И. Набижанов, А.И. Косолапов, А.К, Кирсанов, У.Р. Тешаев // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 6. – С.185-192.\\nАктуальность. Гидромониторы нашли широкое применение при разработке россыпных месторождений в технологических схемам с оборотным водоснабжением. В настоящее время в отработку вовлекают месторождения с более сложными горно-геологическими условиями залегания. Для россыпей это, прежде всего, весьма значительное содержание глины во вмещающих породах и песках. Гидравлический способ разработки месторождений, в частности гидромониторная отбойка пород, подразумевает оборотное водоснабжение, когда технологическую воду забирают из специальных прудов-отстойников. Однако высокое содержание глины в размываемых породах, тонкодисперсные частицы которой имеют весьма длительный период осаждения в воде отстойника, значительно усложняет применение этой технологии. Известны решения для отработки месторождений в подобных условиях с управляемым содержанием тонкодисперсных грунтовых частиц в напорной воде гидромонитора, где расчет параметров отбойки пород гидромонитором предложено производить при помощи разработанной математической модели. Дальнейшее развитие предложенных решений возможно за счет внедрения в технологический процесс элементов автоматизации, в частности искусственных нейронных сетей. Цель: оценить перспективы применения технологии искусственного интеллекта для отбойки пород гидромонитором при наличии в его струе тонкодисперсных частиц. Методы: внедрение технологий искусственного интеллекта на основе искусственных нейронных сетей в технологический процесс разработки россыпных месторождений с содержанием глины во вмещающих породах и песках. Результаты. Выполнена оценка перспектив применения технологии искусственного интеллекта для управления процессом отбойки с использованием многослойной нейронной сети. Выводы. Предложенная технология позволяет оперативно управлять производительностью отбойки пород гидромонитором, регулировать расход электроэнергии, а также улучшать качество гравитационного обогащения полезного ископаемого за счет подачи на шлюзы воды с допустимым содержанием тонкодисперсных частиц, что в итоге ведет к сокращению потерь полезного ископаемого и уменьшению себестоимости процесса отбойки пород гидромонитором и всей технологии в целом, а также к улучшению показателей извлечения полезного компонента.\",\"PeriodicalId\":51816,\"journal\":{\"name\":\"Bulletin of the Tomsk Polytechnic University-Geo Assets Engineering\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.6000,\"publicationDate\":\"2023-06-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Bulletin of the Tomsk Polytechnic University-Geo Assets Engineering\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.18799/24131830/2023/6/3967\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"ENGINEERING, GEOLOGICAL\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bulletin of the Tomsk Polytechnic University-Geo Assets Engineering","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18799/24131830/2023/6/3967","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"ENGINEERING, GEOLOGICAL","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
引文:在托木斯克理工大学(u.r . teshaev)通知下,评估人工智能将用于排水器的可能性。工程георесурс。- 2023。- t . 334-№6。-С.185 192.актуальн。水力监测器在循环供水技术方案中广泛应用于流域开发。目前,采矿和地质条件更为复杂的矿床正在投入开采。对于散兵坑来说,首先,这是一种相当大的粘土含量,可以容纳岩石和沙子。水力开采方法,特别是水力钻探岩石,意味着当技术水从特殊的沉淀池中提取时,可循环供水。然而,在稀释的岩石中含有高浓度的粘土,在沉淀池中沉积了很长一段时间的薄膜颗粒,使得这项技术的应用更加困难。在这种情况下,在水力压缩机水力压缩机中含有薄膜分布式地下层颗粒的情况下,已知的解决办法是通过开发的数学模型来计算水力压缩机的闭塞参数。通过引入自动化元素的技术过程,特别是人工神经网络,可以进一步发展拟议的解决方案。目标:评估人工智能在流程中存在的薄膜颗粒时,将其应用于水力监测岩石的前景。方法:将人工智能技术应用于人工神经网络,进入可储存的岩石和沙子中含有粘土的散射矿床的技术开发过程。结果。使用人工智能技术控制手提钻操作多层神经网络的前景进行了评估。结论。报价品种技术使得业务性能管理отбойк远距离操纵、调节用电量以及引力质量的改善、矿产资源富集通过发球闸门水和容许тонкодисперсн颗粒含量,最终导致矿产减少损失并降低成本отбойк品种远距离操纵和整个技术的过程,以及改进提取组件的指标。
ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОТБОЙКИ ПОРОД ГИДРОМОНИТОРОМ ПРИ НАЛИЧИИ В ЕГО СТРУЕ ТОНКОДИСПЕРСНЫХ ЧАСТИЦ
Ссылка для цитирования: Оценка перспектив применения технологии искусственного интеллекта для отбойки пород гидромонитором при наличии в его струе тонкодисперсных частиц / Н.А. Шкаруба, Ж.И. Набижанов, А.И. Косолапов, А.К, Кирсанов, У.Р. Тешаев // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 6. – С.185-192.
Актуальность. Гидромониторы нашли широкое применение при разработке россыпных месторождений в технологических схемам с оборотным водоснабжением. В настоящее время в отработку вовлекают месторождения с более сложными горно-геологическими условиями залегания. Для россыпей это, прежде всего, весьма значительное содержание глины во вмещающих породах и песках. Гидравлический способ разработки месторождений, в частности гидромониторная отбойка пород, подразумевает оборотное водоснабжение, когда технологическую воду забирают из специальных прудов-отстойников. Однако высокое содержание глины в размываемых породах, тонкодисперсные частицы которой имеют весьма длительный период осаждения в воде отстойника, значительно усложняет применение этой технологии. Известны решения для отработки месторождений в подобных условиях с управляемым содержанием тонкодисперсных грунтовых частиц в напорной воде гидромонитора, где расчет параметров отбойки пород гидромонитором предложено производить при помощи разработанной математической модели. Дальнейшее развитие предложенных решений возможно за счет внедрения в технологический процесс элементов автоматизации, в частности искусственных нейронных сетей. Цель: оценить перспективы применения технологии искусственного интеллекта для отбойки пород гидромонитором при наличии в его струе тонкодисперсных частиц. Методы: внедрение технологий искусственного интеллекта на основе искусственных нейронных сетей в технологический процесс разработки россыпных месторождений с содержанием глины во вмещающих породах и песках. Результаты. Выполнена оценка перспектив применения технологии искусственного интеллекта для управления процессом отбойки с использованием многослойной нейронной сети. Выводы. Предложенная технология позволяет оперативно управлять производительностью отбойки пород гидромонитором, регулировать расход электроэнергии, а также улучшать качество гравитационного обогащения полезного ископаемого за счет подачи на шлюзы воды с допустимым содержанием тонкодисперсных частиц, что в итоге ведет к сокращению потерь полезного ископаемого и уменьшению себестоимости процесса отбойки пород гидромонитором и всей технологии в целом, а также к улучшению показателей извлечения полезного компонента.