сотрудник
УДК 528.082 Принципы измерений и конструкции измерительных приборов
Исследование посвящено современным подходам к обеспечению маркшейдерско-геодезической информации в условиях цифровизации и интеллектуализации. Анализ показывает, что автоматизация процессов, таких как лазерное сканирование и аэрофотосъемка, достигла значительных успехов, однако некоторые задачи требуют участия человека. Исторический анализ демонстрирует эволюцию маркшейдерско-геодезической сферы: начиная от простых моделей месторождений до внедрения трехмерного моделирования и использования алгоритмов искусственного интеллекта. В статье программное обеспечение для обработки маркшейдерско-геодезической информации разделено на несколько категорий. Эти инструменты могут быть усовершенствованы с применением искусственного интеллекта и цифровых двойников для улучшения управления и автоматизации процессов. Цифровые технологии играют ключевую роль в дальнейшем развитии геопространственного обеспечения маркшейдерско-геодезической информации.
маркшейдерско-геодезическая информация, искусственный интеллект, геопространственные данные, цифровые двойники
Введение. Геопространственное обеспечение маркшейдерско-геодезической информации — это методы сбора данных, использование технологий и инструментов, а также применение геопространственных данных в маркшейдерско-геодезической деятельности (Мустафин, Васильев, Глазунов, 2022, 34). Геопространственное обеспечение включает в себя комплексные решения автоматизации геологических, маркшейдерских и технологических задач при работе с векторными, каркасными и блочными моделями представления геопространственных данных.
Современные маркшейдерско-геодезические работы в наибольшей степени интегрированы с компьютерными технологиями, например, процесс предварительной обработки данных лазерного сканирования и аэрофотосъемки практически полностью автоматизирован (Вальков, Валькова, Мустафин, 2023, 44). При этом остается большой объем задач, которые выполняются вручную. К ним можно отнести редактирование цифровой модели рельефа, контроль параметров съемки и обработки спутниковых данных, анализ облаков точек лазерного отражения и т. д. Специалистам приходится работать с огромным количеством неструктурированных данных, поэтому важно развитие модулей автоматизированного анализа и обработки геопространственных маркшейдерско-геодезических данных (Дубровский, 2015, 240).
Источниками первичной информации для геомоделирования маркшейдерско-геодезических данных служат: геологические, топографические и гипсометрические планы; вертикальные и горизонтальные стратиграфические сечения; данные опробования геологоразведки и аэрофотосъемки. Зачастую маркшейдерско-геодезическая информация не может быть описана только математическими уравнениями, что обусловлено сложностью и многофакторностью процессов (Яконовская, Жигульская, 2021, 73).
Материалы и методы. Исторически сложилось, что в маркшейдерско-геодезической сфере эпоха цифровизации началась с внедрения геоинформационных систем (ГИС). Первыми проектами стали простые модели месторождений, позволяющие оценивать запасы и содержание полезных ископаемых; они датируются началом 1960-х годов (Наговицын, 2023).
Следующим этапом можно выделить период с начала 1970-х до конца 1980-х годов, когда началось активное внедрение трехмерного цифрового блочного моделирования и геостатистического анализа.
Современный этап можно охарактеризовать использованием интерактивной графики и высококачественной визуализации, что позволяет специалистам видеть поверхности и модели объектов в реальном времени.
Одним из ключевых направлений федерального проекта «Геология: возрождение легенды», реализуемого в 2025–2027 гг., значится внедрение информационных технологий, таких как алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) для анализа и интерпретации сложной маркшейдерско-геодезической информации, и технологий цифровых двойников (ЦД) (Паспорт Федерального проекта, 2021). Следовательно, цифровизация и интеллектуализация — это два ключевых направления, которые оказывают значительное влияние на маркшейдерско-геодезическое обеспечение.
В статье (Элементы искусственного интеллекта…, 2023) подчеркивается, что развитие ИИ может привести к новой эре в роботизированной маркшейдерии и геодезии, обеспечивая более высокую точность и эффективность.
К основным тенденциям интеллектуализации полевых работ маркшейдерско-геодезической отрасли можно отнести:
• разработка роботизированных систем тахеометров и спутников приемников, беспилотных авиационных систем с возможностью самонастройки и адаптации к изменяющимся условиям;
• улучшение планирования сети маршрутов и плотности точек измерения для наземных и воздушных съемок;
• применение методов машинного обучения для обработки данных без необходимости перепрограммирования (Флегонтов, Воронов, Флегонтов, Воронов, 2022,55).
Перспективами развития камеральной обработки маркшейдерско-геодезических данных, помимо расширения функционала геопространственного обеспечения, является использование ИИ — как традиционного, так и генеративного. Традиционный ИИ ориентирован на интеллектуальное выполнение конкретных задач. Он относится к системам, которые предназначены для обучения на определенном наборе входных данных и позволяют принимать решения или делать прогнозы.
В настоящее время модели генеративного ИИ обучаются на наборе исходных данных, согласно которому способны анализировать и выявлять закономерности, а также генерировать новые данные, комбинируя и модифицируя данные исходного набора.
Важной особенностью применения генеративных методов ИИ в проектировании и планировании маркшейдерских работ является использование методов оптимизации, учитывающих множество природных и технологических параметров и ограничений.
Генеративный ИИ, выполняя конкретные задачи, может создавать новые данные, анализировать и комбинировать информацию из больших наборов исходных данных, выявляя сложные закономерности и генерируя оригинальные решения (Jing Liu, 2023). Это открывает новые возможности для оптимизации и инноваций в различных областях, включая маркшейдерско-геодезические работы.
Алгоритмы традиционного ИИ способны обрабатывать совокупности влияющих параметров на гораздо более детальном уровне, что позволит усовершенствовать концепцию оптимального проектирования и планирования маркшейдерских работ — как с точки зрения экономической эффективности, так и промышленной безопасности (Артемов, Носырев, 2024, 92).
Важной частью технологического развития геопространственного обеспечения маркшейдерско-геодезической информации становятся ЦД как часть цифрового производства (Maan Habib 2023). ЦД создаются с целью эффективного соединения в реальном времени физического и цифрового образа объекта через взаимодействие людей, оборудования и аналитического программного обеспечения. В условиях конкуренции главной задачей промышленных предприятий, в том числе горнодобывающей промышленности, остается максимизация производительности за счет оптимизации производственных процессов, минимизации простоев и повышения эффективности использования ресурсов (Жидков, Абакумова, Ракитина, 2023, 6)
Это становится возможным благодаря переходу на управление на основе ЦД путем получения аналитики о производственных и экономических процессах в режиме реального времени, позволяющих снизить затраты на сырье, логистику, обслуживание и ремонт, а также увеличить качество и объемы продукции горных предприятий (Гурбанмырадов, Мырадова, Бегмырадов, 2025,49).
Создание ЦД горных предприятий в полном объеме — это достаточно непростая задача, которая успешно реализуется благодаря интеграции современных технологий и методов управления. В основе создания ЦД, как правило, лежит трехмерная информационная модель объекта.
Целью данного исследования является выявление основных групп программного обеспечения маркшейдерско-геодезической информации и их назначений, а также формулирование возможностей применения ИИ и ЦД для дальнейшего совершенствования этих систем.
Основные задачи исследования заключаются в следующем:
• Провести классификацию программного обеспечения для обработки маркшейдерско-геодезических данных, выделив основные группы и их функциональные назначения;
• Разработать схему интеграции инновационных технологий, включая ИИ и ЦД, на различных этапах работ с маркшейдерско-геодезической информацией;
• Определить потенциальные преимущества применения ИИ и ЦД в системах маркшейдерско-геодезической информации.
Результаты. Одним из важнейших классов программного обеспечения, применяемых на горных предприятиях, являются инструменты для создания трехмерных геологических и геомеханических моделей. Трехмерные модели объектов на сегодняшний день предоставляют информацию высокого качества, точности и детализации. Традиционно координаты характерных точек горных выработок получают по наблюдениям спутниковых навигационных систем или тахеометрической съемки. При этом активно внедряются и более производительные технологии, такие как: цифровая аэрофотосъемка с беспилотных воздушных судов, наземное и воздушное лазерное сканирование. Все программное обеспечение маркшейдерско-геодезической информации можно сгруппировать в следующие категории:
• специализированные горные программы;
• системы управления производством;
• системы регистрации производства;
• горные системы общего назначения;
• геоинформационные системы.
Основное назначение перечисленного программного обеспечения маркшейдерско-геодезической информации представлено на рисунке 1.
Указанные категории программного обеспечения могут в дальнейшем использоваться совместно с ИИ и ЦД для:
• повышения эффективности управления горными работами;
• автоматизации производственных процессов;
• более точного моделирования и прогнозирования.
На рисунке 2 представлена схема укрупненных этапов маркшейдерско-геодезических работ, с выделением используемой группы программного обеспечения и потенциальным вариантом внедрения ИИ и ЦД.
Рисунок 1. Программное обеспечение, применяемое для обработки маркшейдерско-геодезической информации
Figure 1. Software used for processing surveying and geodetic information
Цифровизация и интеллектуализация в области маркшейдерско-геодезического обеспечения позволит повысить эффективность, точность и достоверность выполняемых работ. Применение современных технологий ЦД и методов ИИ способствует оптимизации и автоматизации различных этапов маркшейдерских и геодезических работ, что, в свою очередь, повышает их качество и надежность.
Рисунок 2. Укрупненные этапы маркшейдерско-геодезических работ и применение ИИ и ЦД
Figure 2. Consolidated Stages of Surveying and Geodetic Works and the Application of Artificial Intelligence and Digital Twins
Обсуждение. Цифровые технологии развиваются с большой скоростью; они играют и будут играть одну из самых ключевых ролей в формировании безопасной и высокопроизводительной горной промышленности.
Состояние горнодобывающей промышленности как одной из ключевых отраслей в российской экономике, которая формирует бюджет страны, диктует применение цифровых технологий в качестве фактора роста производительности труда и повышения промышленной безопасности. Кроме того, цифровизация способствует улучшению условий труда и повышению промышленной безопасности за счет автоматизации и роботизации опасных и вредных производственных операций.
1. Артемов И. В., Носырев М. Б. Анализ современных способов прикладного использования сверточных нейронных сетей в горной промышленности // Маркшейдерия и недропользование. – 2024. – № 1(129). – С. 90-94. – DOI:https://doi.org/10.56195/20793332_2024_1_90_94. EDN: https://elibrary.ru/WCNXDK
2. Вальков В. А., Валькова Е. О., Мустафин М. Г. Методика уточнения цифровых моделей рельефа открытых горных выработок по материалам лазерного сканирования и аэрофотосъемки // Маркшейдерия и недропользование. – 2023. – № 3(125). – С. 40-52. – DOI:https://doi.org/10.56195/20793332_2023_3_40_52. EDN: https://elibrary.ru/RVAHLL
3. Гурбанмырадов М., Мырадова Дж., Бегмырадов С. Цифровой двойник горного предприятия // Символ науки. – 2025. – № 1-1-2. – С. 49-51. EDN: https://elibrary.ru/VNCAGZ
4. Дубровский А. В. Возможности применения геоинформационного анализа в решении задач мониторинга и моделирования пространственных структур // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2015. – № S5. – С. 236-242. EDN: https://elibrary.ru/UXVYFB
5. Жидков Р. Ю., Абакумова Н. В., Ракитина Н. Н. Оценка точности и достоверности инженерно-геологических моделей на основе принципов машинного обучения // Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология. – 2023. – № 6. – С. 4-15. – DOI:https://doi.org/10.31857/S0869780923060115. EDN: https://elibrary.ru/CURLAY
6. Мустафин М. Г., Васильев Б. Ю., Глазунов В. В. Развитие методов построения цифровой модели рельефа по данным многоточечных маркшейдерско-геодезических измерений // Маркшейдерский вестник. – 2022. – № 2(147). – С. 33-40. EDN: https://elibrary.ru/VTVDVF
7. Наговицын О. В. Развитие горно-геологической информационной системы в современных реалиях российской горнодобывающей отрасли // Горная промышленность. – 2023. – № S5. – С. 35-40. – DOI:https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5S-35-40. EDN: https://elibrary.ru/HMYIOU
8. Основные методические подходы к моделированию оперативной обстановки чрезвычайной ситуации / А. В. Флегонтов, Г. Б. Воронов, А. А. Флегонтов, А. Г. Воронов // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2022. – Т. 66, № 6. – С. 50-59. DOI:https://doi.org/10.30533/0536-101X-2022-66-6-50-59; EDN: https://elibrary.ru/OFSPUN
9. Паспорт Федерального проекта «Геология – возрождение легенды», 2021 г.
10. Элементы искусственного интеллекта в роботизированной геодезии // Межотраслевой журнал навигационных технологий «Вестник ГЛОНАСС», 2023. 2 июня. С. 1. [Электронный ресурс]. URL: http://vestnik-glonass.ru/news/tech/elementy-iskusstvennogointellekta-v-robotizirovannoy-geodezii/ (дата обращения 16.06.2025)
11. Яконовская Т. Б., Жигульская А. И. Особенности 3D-моделирования торфяных месторождений в геоинформационной среде Micromine // Вестник Тверского государственного технического университета. Серия: Технические науки. – 2021. – № 1(9). – С. 71-85. – DOI:https://doi.org/10.46573/2658-5030-2021-1-71-85. EDN: https://elibrary.ru/VBKZCJ
12. Jing L. Research on Digital Management Construction of Surveying and Mapping Geographic Information Data Archives // Journal of Global Humanities and Social Sciences. – 2023. – № 4(06). P. 265-69. – DOI:https://doi.org/10.61360/BoniGHSS232015280601 EDN: https://elibrary.ru/KOHURZ
13. Maan H. Geodetic Data Processing Using Soft Computing Techniques. – 2023. – DOI:https://doi.org/10.5772/intechopen.1002249
