Авторы: Ю.В. Дрозденко, А.И. Копытов, А.Ф. Новокрещенов

Название статьи: Интеллектуальная система управления взрывными работами: цифровое моделирование, оптимизация параметров и прогнозирование на основе искусственного интеллекта

Год: 2026, Номер: 1, Страницы: 116-124

Отрасль знаний: 2.8.6. Геомеханика, разрушение горных пород, рудничная аэрогазодинамика и горная теплофизика

Индекс УДК: 622.235.2:004.8

DOI: 10.26730/1999-4125-2026-1-116-124

Аннотация: В статье авторами рассмотрена актуальная проблема разработки интеллектуальной системы для управления взрывными работами на основе гибридного подхода, интегрирующего методы искусственного интеллекта (ИИ) с классическими физическими моделями. Обоснована необходимость такого подхода для задач цифрового моделирования, оптимизации параметров и прогнозирования результатов взрывных операций. Приведен обзор современных российских исследований в данной области, выявивший ключевые проблемы традиционных методов: недостаточную точность моделирования, неэффективность ручной оптимизации параметров и отсутствие предиктивных систем для оценки рисков. Представлен методологический подход к созданию гибридной системы, в которой детерминированные физические модели (Кутузова для расчета заряда, Кузнецова-Раммлера для гранулометрического состава) сочетаются с адаптивными алгоритмами ИИ. Для апробации подхода разработан демонстрационный прототип на Python с использованием библиотек TensorFlow и DEAP, реализующий модули моделирования, прогнозирования на основе нейронных сетей и оптимизации параметров с помощью генетического алгоритма. В разделе обсуждения проанализированы ключевые преимущества гибридного подхода, включая повышение точности прогнозирования, экономию взрывчатых веществ (до 15–20%) и снижение экологических рисков за счет минимизации сейсмического воздействия. Подчеркнута стратегическая важность разработки для импортозамещения в горнодобывающей отрасли. Сделан вывод о том, что предлагаемое решение является основой для перехода к предиктивному управлению взрывными работами и требует дальнейшей апробации на реальных объектах для накопления данных и решения организационно-правовых задач.

Ключевые слова: взрывные работы искусственный интеллект гибридные системы цифровое моделирование оптимизация прогнозирование цифровой двойник импортозамещение

Дата получения: 31.10.2025

Дата одобрения: 15.01.2026

Дата опубликования: 19.03.2026

ЦИТИРОВАНИЕ СКАЧАТЬ