Демонтажный робот

Компания Rio Tinto внедрила на своих железорудных шахтах в Австралии автономные бурильные роботы Pit Viper. Они могут работать без участия оператора в течение 24 часов, увеличив скорость бурения на 22 %.

Caterpillar разработала систему управления бурением под названием Command for Drilling, которая включает автоматизированные функции для управления бурильными установками. Она предлагает высокий уровень автоматизации, отслеживание производительности и снижение затрат.

На шахтах компании Norilsk Nickel внедрены роботы для обслуживания и ремонта горного оборудования в опасных условиях. Они оснащены манипуляторами, датчиками, камерами.

В Испании применяется роботизированный проходческий комбайн Alpine AM-105ex разработанный фирмой "SANDVIK".

Проходческий комбайн ( https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Проходческий_комбайн_4.JPG )

Финская компания Sandvik разработала инспекционных роботов для мониторинга состояния подземных шахтных выработок. Роботы могут работать автономно до 8 часов. Также Sandvik презентовал новую систему AutoMine, которая позволяет полностью автоматизировать эксплуатацию подземных самосвалов. С новым решением техника способна работать непрерывно без участия оператора. Система AutoMine обеспечивает непрерывную откатку руды и подъем подземных самосвалов на поверхность. Разработчики внедрили технологию умного переключения режима работы самосвалов с подземного на наземный. «Рокировка» производится в режиме реального времени, за счет чего машины могут без остановок поднимать горную массу из выработок. Как утверждают в Sandvik, новая технология совершит революцию в горнодобывающей отрасли. Решение AutoMine не только ускоряет производственный цикл, но и повышает безопасность ведения горных работ. Кроме того, систему можно напрямую подключить к системе OptiMine, которая автоматически отправляет различные задачи. Система AutoMine передает данные о статусе выполнения операций и формирует общий отчет для улучшения управления производством.

Погрузчик ( https://commons.wikimedia.org/wiki/File:2010_04_21_Munchen_Bauma_165152_(4566543916).jpg )

В Китае создан робот DIBS для автоматического обнаружения трещин в скальных породах на угольных шахтах с помощью ультразвука.

Австралийская компания Emesent использует автономные летающие дроны для сканирования, картографирования и мониторинга состояния шахт.

Вот еще несколько примеров использования робототехники в горной промышленности:

В России на шахте Сибирская внедрен роботизированный комплекс Карьер-15Д для бурения взрывных скважин. Производительность труда выросла в 3 раза.

Американская компания Caterpillar разработала автономный погрузчик R1700, который используется в шахтах для погрузки и транспортировки горной массы.

Погрузчик

Французская компания ExoskelEx разрабатывает экзоскелеты для шахтеров, повышающие безопасность и производительность труда при ручных работах.

В Чили роботизированная бурильная установка внедрена на медном руднике для работы в узких туннелях, куда не могут пройти люди.

В России разработкой роботизированных решений для горнодобывающей промышленности занимается компания VIST Mining Technologies (VIST Group). Дроны Геоскан используются для поиска залегания полезных ископаемых, а также для мониторинга хода добычи. Зарубежные компании: Argo (Канада), Autonomous Solutions (США), Caterpillar (США), Kairos Autonomi (США), MacDonald, Dettwiler and Associates (Канада), Nabors (Норвегия), NREC (США), Soil Machine Dynamics (Великобритания).

Американский стартап Vulture разработал роботизированную систему для автономной зачистки стен шахт от остатков взорванной горной массы.

Таким образом, роботизация охватывает все основные процессы горнодобывающего производства по всему миру.

ИИ и машинное обучение используются для анализа данных из шахты, оптимизации процессов и предотвращения аварий. Алгоритмы машинного обучения могут предсказывать потенциальные проблемы на основе исторических данных и обеспечивать раннее предупреждение.

Искусственный интеллект и машинное обучение активно применяются в горнодобывающей промышленности для повышения безопасности, оптимизации процессов и снижения издержек. Одно из ключевых направлений – анализ больших объемов данных из датчиков, которыми оснащено горно-шахтное оборудование. Системы машинного обучения выявляют в этих данных скрытые закономерности и зависимости. На этой основе строятся прогнозные модели для предсказания поломок оборудования, возникновения опасных ситуаций, таких как скопление газа или обрушения пород. Это позволяет заблаговременно принимать превентивные меры.