Гранулометрический состав горных пород является одним из основных показателей, влияющих на экономику последующих операций.

В исследовании, приведенном в научной статье, решается задача по установлению грансостава взорванных пород с использованием нейросетевых технологий. Для решения научно-практической задачи использована искусственная нейронная сеть U-Net, прошедшая обучение и позволяющая по мере накопления ею опыта адаптироваться к происходящим изменениям исходных данных по грансоставу для разных месторождений полезных ископаемых.
Полученные в ходе исследования данные позволят разработать рекомендации по оптимизации режимов управления карьерным экскаватором, что в итоге позволит снизить количество отказов рабочего оборудования и увеличит его ресурс.

Подробнее о проведенном исследовании вы можете прочитать в статье, опубликованной в журнале «Горная промышленность».

Великанов В.С., Дремин А.В., Чернухин С.А., Ломовцева Н.В. Технологии нейронных сетей в интеллектуальном анализе данных гранулометрического состава взорванных пород. Горная промышленность. 2024;(4):90–94. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2024-4-90-94