A A A Ц Ц Ц Ц

ШРИФТ:

Arial Times New Roman

ИНТЕРВАЛ:

х1 х1.5 х2

КЕРНИНГ:

Обычный Средний Большой

ИЗОБРАЖЕНИЯ:

Черно-белые Цветные
Для слабовидящих Обычная версия
научно-технический и производственный журнал
ISSN 2079–3332 (print)
ISSN 3034-6835 (online)
основан в 2001 году

Современное состояние и перспективы организации применения искусственного интеллекта в вопросах безопасности горного производства

Новости

Оригинальные статьи: 2026 г. № 5

Современное состояние и перспективы организации применения искусственного интеллекта в вопросах безопасности горного производства

DOI: 10.56195/20793332-2026-26-5-65-73

Читать в pdf В. А. Атрушкевич, С. М. Попов
  1. Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Институт проблем комплексного освоения недр имени академика Н. В. Мельникова» РАН, г. Москва, Российская Федерация
стр. 65-73, №5/2026
Аннотация:
Рассматриваются современное состояние и перспективы организации применения искусственного интеллекта (ИИ) в обеспечении безопасности горного производства. Актуальность исследования обусловлена высоким уровнем производственных рисков в горнодобывающей отрасли и необходимостью повышения эффективности систем промышленной безопасности в условиях цифровой трансформации. Проведен анализ теоретических основ развития ИИ, особенностей обеспечения безопасности горного производства, а также роли интеллектуальных технологий в управлении производственными рисками. Рассмотрены современные практики внедрения ИИ на российских и зарубежных горнодобывающих предприятиях, включая предиктивную аналитику, компьютерное зрение, цифровые двойники и системы поддержки принятия решений. Выявлены основные проблемы и ограничения применения ИИ, такие как недостаточная цифровая инфраструктура, дефицит кадров, высокая стоимость внедрения и вопросы нормативно-правового регулирования. Обоснованы перспективные направления развития ИИ в горной промышленности, включая создание автономных систем, развитие цифровых экосистем и совершенствование организационного механизма внедрения. Разработаны рекомендации по повышению эффективности применения ИИ в системе промышленной безопасности.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, горная промышленность, промышленная безопасность, цифровизация, предиктивная аналитика, компьютерное зрение, цифровой двойник, управление рисками, автоматизация производства, интеллектуальные системы
Для цитирования:
Атрушкевич В.А., Попов С.М. Современное состояние и перспективы организации применения искусственного интеллекта в вопросах безопасности горного производства. Маркшейдерия и недропользование. 2026; 26 (5): 65-73. https://doi.org/10.56195/20793332-2026-26-5-65-73
Информация об авторах:
  1. Виктор Аркадиевич Атрушкевич – д-р техн. наук, профессор, ведущий научный сотрудник отдела моделирования геотехнических систем, ФГБУН «Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н. В. Мельникова» Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
  2. Сергей Михайлович Попов – д-р экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории моделирования горнотехнических систем, ФГБУН «Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н. В. Мельникова» Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0003-0689-3260; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
Список литературы:
  1. 1. Мельник В.В., Кузнецов Ю.Н., Абрамкин Н.И. Основы горного дела (Подземная геотехнология): практикум. Москва, 2019: 129. Melnik V.V., Kuznetsov Yu.N., Abramkin N.I. Fundamentals of Mining (Underground Geotechnology): Workshop. Moscow, 2019: 129. (In Russ.).
  2. 2. Беккер А.А. Промышленная безопасность в горной промышленности. Москва, 2021: 312. Becker A.A. Industrial Safety in the Mining Industry. Moscow, 2021: 312. (In Russ.).
  3. 3. Трубецкой К.Н., Хохлов С.В. Горные машины и комплексы. Москва, 2019: 380. Trubetskoy K.N., Khokhlov S.V. Mining Machines and Systems. Moscow, 2019: 380. (In Russ.).
  4. 4. Лукичев С.В. Цифровые горные технологии – импортозамещение и технологическая независимость. Горная промышленность. 2023; 5:4-9. Lukichev S.V. Digital Mining Technologies – Import Substitution and Technological Independence. Mining Industry. 2023; 5: 4-9. (In Russ.).
  5. 5. Лукичев С.В. Цифровые горные технологии – импортозамещение и технологическая независимость. Тезисы докладов Всероссийской научно-технической конференции «Цифровые технологии в горном деле». Апатиты, 2023: 31-32. Lukichev S.V. Digital Mining Technologies – Import Substitution and Technological Independence. Abstracts of the All-Russian Scientific and Technical Conference «Digital Technologies in Mining». Apatity, 2023: 31-32. (In Russ.).
  6. 6. Гарбук С.В., Позднеев Б.М., Иванов А.В. и др. Перспективы стандартизации для развития применения технологий искусственного интеллекта в станкоинструментальной промышленности. Станкоинструмент. 2024; 1: 34-42. Garbuk S.V., Pozdneev B.M., Ivanov A.V., et al. Prospects of standardization for the development of artificial intelligence technologies in the machine tool industry. Machine tool. 2024; 1: 34-42. (In Russ.).
  7. 7. Azhari M., et al. The Future of Mine Safety: A Comprehensive Review of Anti-Collision Systems Based on Computer Vision in Underground Mines. Sensors. 2023; 23 (9): 4294. https://doi.org/10.3390/s23094294.
  8. 8. Нурбердыев Р., Пантасов О. Искусственный интеллект в автоматизации горных работ. Инновационная наука. 2024; 10: 20-22. Nurberdiev R., Pantasov O. Artificial Intelligence in the Automation of Mining Operations. Innovative Science. 2024; 10: 20-22. (In Russ.).
  9. 9. Великанов В.С., Мусонов О.С., Панфилова О.Р. и др. Инструменты предиктивной аналитики в минимизации отказов горнотранспортного оборудования. Вестник МГТУ им. Г.И. Носова. 2021; 4: 5-15. Velikanov V.S., Musonov O.S., Panfilova O.R., et al. Predictive Analytics Tools in Minimizing Failures of Mining and Transport Equipment. Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University. 2021; 19 (4): 5-15. (In Russ.).
  10. 10. Щербина А.В. Big data в повышении промышленной безопасности. Одиннадцатая международная научно-практическая конференция BIG DATA and Advanced Analytics. Минск, 2025: 27-30. Shcherbina A.V. Big data in improving industrial safety. Eleventh International Scientific and Practical Conference BIG DATA and Advanced Analytics. Minsk, 2025: 27-30. (In Russ.).
  11. 11. Imam M., Baïna K., Tabii Y., et al. The Future of Mine Safety: A Comprehensive Review of Anti-Collision Systems Based on Computer Vision in Underground Mines. Sensors. 2023; 23 (9): 4294. https://doi.org/10.3390/s23094294.
  12. 12. Палладина Я.А., Рябишина Л.А., Иксанов И.Х. и др. Роль системы поддержки принятия решений в обеспечении пожарной и промышленной безопасности технологических процессов нефтегазового производства. Нефтегазовое дело. 2023; 5: 5-19. (In Russ.). Palladina Ya.A., Ryabishina L.A., Iksanov I.Kh., et al. The role of the decision support system in ensuring fire and industrial safety of technological processes in oil and gas production. Oil and gas engineering. 2023; 5: 5-19. (In Russ.).
  13. 13. Chatterjee C., Sindhwani R., Mangla S.K., et al. Digitization of the mining industry: Pathways to sustainability through enabling technologies. Resources Policy. 2024; 93: 105450. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2024.105450.
  14. 14. Кудряшова В.А., Назаров А.Ю., Разаков М.А. Цифровые двойники и информационные технологии в промышленности. Электронный сетевой политематический журнал «Научные труды КубГТУ». 2023; 4: 88-98. Kudryashova V.A., Nazarov A.Yu., Razakov M.A. Digital twins and information technologies in industry. Electronic network polythematic journal «Scientific Works of KubSTU». 2023; 4: 88-98. (In Russ.).
  15. 15. Горбатко Е.С., Гуськов А.В. Риски цифровой трансформации промышленных предприятий. Вестник Академии знаний. 2026; 2 (73): 144-146. Gorbatko E.S., Guskov A.V. Risks of digital transformation of industrial enterprises. Bulletin of the Academy of Knowledge. 2026; 2 (73): 144-146. (In Russ.).
  16. 16. Коваленко В.С., Зырянов И.В. Автоматизация и роботизация горного производства – современный этап перехода к высокопроизводительному и безопасному ведению открытых горных работ. Горная промышленность. 2025; (5): 124-130. Kovalenko V.S., Zyryanov I.V. Automation and robotization of mining operations – the modern stage of transition to highly productive and safe open‑pit mining. Mining Industry. 2025; (5): 124-130. (In Russ.).
  17. 17. Onifade M., Adebisi J.A., Shivute A.P., et al. Challenges and applications of digital technology in the mineral industry. Resources Policy. 2023; 85:103978. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.103978.
  18. 18. Anglo American. FutureSmart Mining Report. 2022. URL: https://southafrica.angloamerican.com/~/media/Files/A/Anglo-American-Group- 9/ PLC/investors/annual-reporting/2022/aa-annual-report-2022.pdf.
  19. 19. Rio Tinto. Autonomous Haulage System Overview. Australia. 2022. URL: https://minedocs.com/23/Rio_Tinto-AR-2022.pdf.
  20. 20. Qiang X., Li G., Hou J., et al. Intelligent Safety Risk Analysis and Decision-Making System for Underground Metal Mines Based on Big Data. Sustainability. 2023; 15 (13): 10086. https://doi.org/10.3390/su151310086.

 

Газ. Нефть. Новые технологии – Крайнему Северу

Вышел новый номер

Увидел свет новый номер журнала «Маркшейдерия и Недропользование»
№ 5 (т.26), Сентябрь-Октябрь 2026 г.

Новые материалы