14 ноября 2024, Четверг
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
arrow_right_black
18 октября 2021

Анализ информационных систем в горнодобывающей промышленности

Внедрение информационных технологий является важнейшим фактором развития современного промышленного сектора. В добывающей отрасли за последние два десятилетия произошли коренные изменения в области обработки геологической информации, моделирования элементов производственной цепочки, планирования горных работ, что обусловлено в первую очередь появлением нового инструментария для решения данных задач. Однако вопрос о выборе оптимальных программных продуктов для горнопромышленных комплексов по-прежнему актуален. Большинство российских недропользователей пошло по пути последовательной цифровизации – во многих случаях в рамках одного предприятия используется несколько информационных систем с пересекающимися функциями. При этом многие западные аналитики считают, что отдельные производственные единицы, в том числе в добывающей отрасли, перенасыщены цифровыми технологиями, в результате чего внедрение очередного программного решения уже не приносит ожидаемого эффекта.

Анализ российского опыта внедрения горно-геологических информационных систем показывает, что представленные на отечественном рынке разработки в большинстве случаев не охватывают весь комплекс задач, от геологического моделирования до оперативного планирования и управления поставками. В то же время многие австралийские и североамериканские программные продукты, обладающие вышеупомянутой функциональностью, не получили распространения среди отечественных пользователей из-за высокой стоимости, отсутствия русскоязычного интерфейса и успешных примеров внедрения на российских предприятиях.

Проведенный сравнительный анализ наиболее распространенного на отечественном рынке специализированного программного обеспечения российского и зарубежного производства с указанием ключевых факторов, влияющих на выбор конкретного IT-решения компаниями-недропользователями, позволяет говорить, что каждое из них предназначено для решения определенного круга задач, свойственных разным типам месторождений полезных ископаемых и способам их отработки. Кроме того, в статье дана оценка перспективам разработки отечественного комплексного продукта, интегрирующего основные направления деятельности горнорудных компаний в единую информационно-аналитическую систему с высокой степенью автоматизации основных процессов, в том числе анализа и интерпретации информации и принятия управленческих решений.

Ключевые слова: горное дело, геология, горно-геологические информационные системы, - ГГИС «ГЕОМИКС», цифровизация, программное обеспечение, обработка геологических данных.


messages_black
0
eye_black
7246
like_black
2
dislike_black
2

Ческидов В.В., к.т.н., заместитель директора Горного института НИТУ «МИСиС».

Яницкий Е.Б., к.г.н., заместитель генерального директора по научной работе и развитию, заведующий лабораторией горнопромышленной геологии ОАО «ВИОГЕМ».

Введение. 

Наступление XXI столетия ознаменовалось бурным развитием информационных технологий. Вначале были автоматизированы рутинные операции, связанные с документооборотом, простейшими инженерными расчетами. Несколько позже в условиях значительно возросших вычислительных мощностей начали быстро развиваться направления, которые позволяют решать задачи моделирования, проектирования и управления отдельными объектами, технологическими процессами и производственными единицами в целом. Сегодня все чаще говорят о становлении нового производственного уклада, который обусловит переход к цифровым технологиям.

С 1980-х годов в связи с ускорившимся развитием IT-отрасли на добывающих предприятиях началось внедрение горно-геологических информационных систем, которые на сегодняшний день являются основным инструментом для построения объемных геологических моделей, проектирования и планирования добычных работ, а также оптимизации производственных процессов.

На мировом рынке программного обеспечения существует несколько десятков предложений, позволяющих в автоматизированном режиме решать горно-геологические задачи. Они имеют различные архитектуру и интерфейс, часть из них либо предназначена только для решения отдельных задач, либо адаптирована под требования нормативной и методической базы определенных государств или регионов (табл. 1). Но в целом их объединяют схожие функции, принципы работы, а также способы обработки и интерпретации геологических и технологических данных [1–3].

В настоящее время горно-геологические информационные системы выполняют схожий набор операций, который включает следующие функциональные блоки:

  • управление базами данных;
  • обработка и интерпретация геологических данных;
  • геологическое моделирование (каркасное и блочное);
  • инструменты для интерактивной работы с трехмерной графикой;
  • 3D-моделирование объектов элементов горнотехнических систем;
  • проектирование горных выработок;
  • планирование горных работ;
  • проектирование и управление буровзрывными работами;
  • формирование горной графической и технологической документации;
  • расчет обобщенных технико-экономических показателей;
  • анализ и обработка маркшейдерской информации.

 № п/п     Название
ГГИС
     Компания-разработчик      Особенности и пользователи
     1      Micromine      MICROMINE
Pty Ltd
(Австралия)
     Наличие нескольких языков интерфейса (включая английский, испанский, китайский, казахский, португальский, русский, французский). Наиболее распространенная ГГИС в российских организациях, осуществляющих разведку и разработку месторождений твердых полезных ископаемых
2         Datamine      Constellation
Software Inc
(Канада)
     В 1981 году была представлена первая версия программного продукта, который позволял осуществлять трехмерное моделирование месторождений и оценивать их ресурсный потенциал. Свыше 5000 компаний в 18 странах работают в Datamine
3         GEOVIA
Surpac
     Dassault
Systèmes
(Франция)
     Многоязычный интерфейс (английский, испанский, китайский, русский и французский). Используется более чем в 120 странах 
4         MineMAX      Мintec Inс
(США)
     Возможность оптимизировать горные работы, оценивать проекты в горнодобывающей отрасли и сопутствующие риски. Наибольшее распространение получило в США и Канаде
     5      ГЕОМИКС      Холдинг РТ-
Инжиниринг
(Россия)
     Российская разработка позволяет комплексно решать горно-геологические задачи и в полной мере учитывает отечественные нормативно-правовые требования к методам получения и обработки геологической информации, а также планированию горных работ. Данным ПО более тысячи рабочих мест в России и странах СНГ 
     6      Mineframe      Горный
институт КНЦ
РАН
(Россия)
     Отечественное программное обеспечение для решения широкого круга горно-геологических задач
     7      Leapfrog      Bentley Systems
(США)
     Бескаркасное геологическое объемное моделирование, возможность в динамическом режиме учитывать новые данные о строении территории или месторождения

Таблица 1. Обзор основных специализированных информационных систем мира, представленных на рынке программного обеспечения [4–6]

Цели и задачи.

Несмотря на схожую функциональность, глубина проработки вопросов, а соответственно, и качество решений в разных горно-геологических информационных системах неодинаковы. Некоторые программные продукты предназначены для решения специализированных задач или включают модули, созданные на основе научных исследований разработчика. Например, в состав ГГИС «ГЕОМИКС» входит модуль «Геоструктура» для решения задач геомеханического обеспечения при ведении открытых горных работ. Нужно отметить, что оценка устойчивости бортов карьера и откосов отвалов на сегодняшний день – это актуальный вопрос, который должен решаться на стадии проектирования сооружений в комплексе с другими геологическими показателями участка недр для максимизации доходной части и обеспечения промышленной и экологической безопасности.

Основной целью проведенного аналитического исследования было сравнение функциональности горно-геологических информационных систем, наиболее широко представленных на российском рынке. Результаты анализа, с одной стороны, позволят компаниям-недропользователям при проведении маркетинговых исследований сузить поиски для наиболее подходящего IT-продукта, с другой – отображают возможности существующего отечественного программного обеспечения.

Методы. 

При выполнении исследования основными методами являлись анализ и сопоставление. На сегодняшний день достаточно сложно в полной мере оценить функциональные возможности даже нескольких специализированных программных продуктов. Во-первых, это связано с большим количеством задач, которые решают современные ГГИС (притом, что специалисты, как правило, используют лишь небольшую часть их функций). Во-вторых, круг задач постоянно обновляется, что обусловлено достаточно высокой конкуренцией на рынке программного обеспечения, постоянным развитием методов обработки горно-геологических данных, автоматизированного проектирования добывающих комплексов, планирования горных работ, моделирования объектов и технологических процессов. В сложившейся ситуации достоверную информацию о нескольких программных продуктах можно получить только по укрупненным функциональным блокам – детализированный анализ, который требует обработки экспертных оценок, в настоящее время реализовать практически невозможно. Основными источниками информации для проведения сравнительного анализа являлись официальные сайты компаний, материалы, изданные по рассматриваемой тематике, личный опыт авторов в части работы с горно-геологическими информационными системами, экспертное мнение сотрудников компаний-недропользователей, научных и проектных организаций, чья деятельность непосредственно связана с использованием специализированного программного обеспечения.

Результаты. 

Внедрение горно-геологических информационных систем в добывающий сектор повышает оперативность и качество управленческих решений. Это подтверждают результаты работы многих австралийских и североамериканских компаний: использование комплексных информационных систем привело к значительному уменьшению операционных затрат и количества ошибок, вызванных человеческим фактором; существенно снизились риски нештатных и аварийных ситуаций. Но, несмотря на все преимущества, связанные с внедрением в горнорудном секторе ГГИС, в России их используют не столь широко. В ряде компаний программные комплексы закуплены, но доля используемых функций составляет менее трети. Многие компании и организации предпочитают специализированному программному обеспечению AutoCad, «Компас» и другие приложения, которые позволяют разрабатывать горно-геологическую графику, но не имеют функций для ее анализа [7, 8].

Маркетинговые исследования в этой области показывают, что AutoCad остается наиболее используемым программным продуктом в горно-геологической отрасли. В последние годы по уровню популярности бренда на российском рынке с ним соперничает только Micromine, который занимает лидирующие позиции в решении задач объемного геологического моделирования, оптимизации и планирования горных работ. Кроме того, Micromine является одним из наиболее динамично развивающихся программных продуктов, представленных на отечественном рынке.

Нужно отметить, что внедрение цифровых решений в добывающий сектор происходит в нашей стране значительно медленнее, чем в Австралии, США или Канаде. Сказывается ряд факторов, обусловленных особенностями экономической ситуации и нормативно-правового регулирования в области разведки и разработки месторождений полезных ископаемых [9–11]. Главными сдерживающими факторами, по оценкам экспертов, являются нехватка квалифицированных кадров для работы со специализированным программным обеспечением и отсутствие конкурентоспособных российских горно-геологических систем. При этом на рынке представлено несколько отечественных решений, в том числе программный комплекс ГГИС «ГЕОМИКС», входящий в Холдинг РТ-Инжиниринг, созданный при поддержке Государственной корпорации «Ростех», а также Mineframe, созданный Горным институтом Кольского научного центра РАН. В настоящее время ГГИС «ГЕОМИКС» успешно применяется для решения горно-геологических задач в ряде крупнейших российских компаний (УК «Металлоинвест», АО МХК «ЕвроХим», ОК «РУСАЛ», АО «СУЭК», ПАО «НЛМК», ПАО «Полюс», ООО «ЕВРАЗ») и используется в университетах при подготовке специалистов для добывающего сектора.

В состав ГИС «ГЕОМИКС» входит 7 специализированных модулей, а именно: Геология, Планирование открытых и подземных горных работ, Геоструктура, Оптимизация производства, Маркшейдерия, Проектирование буровзрывных работ, Моделирование взрывов. Также ядро системы состоит из: Картографический редактор, Растровый редактор, Векторный редактор, Редактор макетов, СУБД NetBase. Еще утилиты: Грансостав, Облако точек 3D. Среди основных конкурентных преимуществ ГГИС «ГЕОМИКС» необходимо отметить:

  • низкую стоимость в сравнении с зарубежными аналогами при сопоставимом наборе решаемых задач;
  • адаптированность к российской нормативной базе;
  • наличие уникальной технологии моделирования взрыва.

Нужно отметить, что рассматриваемый отечественный продукт обладает уникальной технологией моделирования взрыва, который в большинстве современных систем является недостающим звеном для разработки имитационной модели качественных и количественных показателей добычи от стадии эксплуатационной разведки до поставки минерального сырья на обогатительную фабрику. Разработка инструмента для полностью автоматизированного процесса обработки результатов эксплуатационной разведки и построения детализированной блочной модели, а также инструментария для моделирования и управления рудопотоками может стать основой для формирования уникальной отечественной горно-геологической системы, которая позволит перейти к качественно новым принципам планирования и управления горным производством [12–14].

Анализ функциональных моделей существующих горно-геологических информационных систем и других программных продуктов, используемых на российских и зарубежных горных предприятиях, показывает, что все IT-решения по структуре можно разделить на несколько групп. При этом необходимо отметить, что задача современных программных комплексов и систем не просто автоматизировать те или иные расчеты или процессы, но и создать единое информационное поле, обеспечивающее однозначность информации, распределенные права доступа к данным и так далее. Задача формирования так называемой цифровой экосистемы предприятия чаще всего решается с помощью внедрения корпоративной информационной системы (например, SAP). Однако высокая стоимость, отсутствие квалифицированных сотрудников, недоверие, свойственное отечественным предприятиям, к системам глубокой автоматизации сдерживают внедрение корпоративных информационных систем. В то же время исследования, проведенные консалтинговыми компаниями, показывают, что в ближайшие 5–10 лет подобные программные комплексы получат повсеместное распространение. На данный момент системы SAP уже внедряют в некоторых крупных добычных компаний. Стоит отметить, что сама компания SAP разрабатывает отдельные модули для решения специализированных задач горного предприятия.

На рисунке 1 представлена общая структурная схема информационной системы, построенной на принципе единой централизованной базы данных. Сегодня ряд компаний, например IBM, SAP предлагают программные решения, обеспечивающие работу централизованных хранилищ данных.

принципиальная схема.jpg

Рисунок 1. Принципиальная схема организации потоков данных

Ниже описаны основные виды структур современного программного обеспечения.

1. Узкоспециализированное программное обеспечение, предназначенное для решения одной или небольшой группы задач. Примерами таких решений могут служить программы для обработки аэрофотосъемки, расчета устойчивости откосного сооружения, сбора и хранения гидрогеологических данных и т. д. Как правило, подобные программы используются в рамках одного отдела или подразделения и не являются частью общей системы информатизации предприятия. В лучшем случае они обеспечивают хранение данных в стандартизированных форматах или в общей базе. Нередко такие программы создаются для решения частной задачи конкретного предприятия, поэтому для адаптации на других объектах требуется изменение кода. Нужно отметить, что узкоспециализированное программное обеспечение постепенно уходит в прошлое, но до сих пор имеет значительное распространение на многих российских предприятиях, что нарушает единство информационного пространства организации [15–18].

2. Автоматизированные системы, предназначенные для решения ряда задач или охватывающие весь жизненный цикл предприятия, которые состоят из отдельных независимых программных продуктов и могут функционировать независимо друг от друга. При этом все они работают с одними форматами данных, графическим интерфейсом, позволяют решать последовательно весь комплекс задач горно-геологического цикла. Как правило, подобные информационные системы хорошо интегрируются в любую IT-среду. Примерами могут служить программные продукты компаний GEOVIA и Seequent.

3. Автоматизированные системы, состоящие из отдельных модулей, но при этом работающие на одном ядре, как ГГИС ГЕОМИКС и Micromine. Подобная структура имеет ряд преимуществ, таких как организация всех видов работы в одном окне, отсутствие конфликта экспорта или импорта. Но при этом данные программные продукты достаточно ресурсоемкие, часто имеют жесткую связь между модулями, что делает проблематичным одновременное использование разных горно-геологических информационных систем для решения всего комплекса производственных задач.

Существуют и другие принципы организации автоматизированных систем, в том числе комбинации или модификации описанных выше.

Структура отечественных горно-геологических информационных систем достаточно неоднородна: например, в ГЕОМИКС часть модулей объединена в классическую структуру с единым ядром. В то же время существуют программы, например Облако точек 3D, которые позиционируются как отдельные продукты, при этом их функциональность является необходимой для обеспечения нормальной работы специалиста с современным оборудованием и технологиями. На многих добывающих предприятиях работа с облаком точек сегодня неотъемлемая часть работы маркшейдера.

В таблице 2 представлены основные результаты сравнительного анализа функциональности различных горно-геологических информационных систем по основным блокам решаемых задач. Как уже отмечалось, набор функциональных модулей достаточно схож, в отдельных системах существуют специализированные блоки решаемых задач, которые адаптированы преимущественно под потребности основных пользователей ГГИС. Значительно различаются качество предлагаемых решений, степень автоматизации обработки данных, интерфейс и другие показатели [19–26].

 № п/п     Горно-геологическая
информационная система
     Блочное моделирование
месторождения и
оценка запасов
     Гидрогеологическое
моделирование
     Имплицитное
моделирование
     Обработка результатов
маркшейдерских
измерений
     Проектирование и
планирование
открытых горных работ
     Календарное планирование
открытых горных работ
     Проектирование буровзрывных работ      Статистический анализ
геологической информации
 Создание горно-геологической графики
     1      Micromine      +          +      +      +      +      +      +
     2      Datamine      +          +      +      +      +      +      +
     3      ГЕОМИКС      +          +      +      +      +      +      +
     4      Mineframe      +          +      +      +      +        +
     5      Leapfrog      +      +      +              +      +

Таблица 2. Анализ функциональности основных горно-геологических информационных систем

Заключение (выводы). 

На российском рынке горно-геологических информационных систем представлен ряд программных продуктов зарубежного и отечественного производства. В большинстве своем программы решают схожий спектр задач, но используют разные методики – не все из соответствуют нормативно-правовым требованиям, действующим на территории РФ. Отечественные программные продукты во многом уступают иностранным по качеству интерфейса и эргономике, в то же время конечные результаты решения основных задач в большинстве случаев сопоставимы.

Модернизация или разработка отечественного программного обеспечения должна осуществляться с учетом перспективы его использования в качестве полноценного цифрового инструмента. Кроме того, в последние несколько лет все чаще говорят об информационной безопасности в организациях и компаниях разного уровня. Внедрение комплексного программного обеспечения в добывающем секторе требует дополнительных мер по недопущению утечки геологических и производственных данных. Пути решения данной задачи отражены в Постановлении Правительства РФ от 04 августа 2015 г. № 785 «О Правительственной комиссии по импортозамещению», и в качестве приоритетного способа обеспечения информационной безопасности указана разработка отечественных программных продуктов

книга.pngСписок литературы

1. О.В. Наговицын, С.В. Лукичев. Горно-геологические информационные системы, область применения и особенности построения // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2016. № 7. С.71–83.

2. Аленичев В.М., Суханов В.И. Перспективы внедрения горно-геологических информационных систем на отечественных горных предприятиях // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2016. № 8. С. 5–15.

3. Баймульдин М.М., Бахтыбаев Н.Б. Анализ возможностей существующих горно-геологических информационных систем // В сборнике: Рекультивация выработанного пространства: проблемы и перспективы. Сборник статей V Международной научно-практической интернет-конференции. 2020. С. 46–49.

4. Сайт ГЕОМИКС Горно-геологическая информационная система https://geomix.ru/ (дата обращения 23.03.2021).

5. Официальный сайт компании Micromine https://www.micromine.ru/ (дата обращения 23.03.2021).

6. Živec, T., Žibert, M. The 3D geological model of the Karavanke tunnel, using Leapfrog Geo – 2016. ITA-AITES World Tunnel Congress 2016, WTC 2016 3. P. 1858–1867.

7. Корниенко А.В. Перспективы использования вычислительных кластеров горно-геологическими информационными системами // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2019. № S37. С. 168–176.

8. Орешкин С.А., Корнилов М.Ф., Кадыров Э.Д., Данилова Н.В. Анализ интеграции информационных систем в горно-перерабатывающей промышленности // Записки Горного института. 2008. Т. 177.

9. Li, R., Liu, C., Jiao, P., Liu, W., Wang, S. Simulation study on the mining conditions of dissolution of low grade solid potash ore in Qarhan Salt Lake // Scientific Reports. 2021. 11 (1). 10539.

10. Qian, Y., Cao, E., Deng, W., Yuan, H. Mining the participatory role of massive user reviews in the update design of APP software – 2021 // Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian / System Engineering Theory and Practice. Vol. 41 (3). P. 554–564.

11. Stoch, B., Anthonissen, C.J., McCall, MJ. et al. 3D implicit modeling of the Sishen Mine: new resolution of the geometry and origin of Fe mineralization // Miner Deposita. 2018.  Vol. 53. Р. 835–853.

12. Chen, C., & Shi, L. (2017). Simulating and optimizing of tramcar transportation attempter in open pit mine. In Gholami, M., Jiwari, R., & Weller, K. (Eds.), Proceedings of the 2017 2nd international conference on modelling, simulation and applied mathematics (MSAM2017) // Advances in intelligent systems research. Vol. 132. P. 29–33.

13. Meagher, C., Dimitrakopoulos, R., Avis, D.: Optimized open pit mine design, pushbacks and the gap problem – a review // J. Min. Sci. 2014. Vol. 50 (3). P. 508–526.

14. Katakwa, T.P., Musingwini, C., Genc, B. Online database of mine planning and peripheral software used in the South African mining industry // Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2013. Vol. 113 (6). P. 497–504.

15. Xie, C., Nguyen, H., Bui, X.-N., (...), Zhou, J., Nguyen-Trang, T. Predicting rock size distribution in mine blasting using various novel soft computing models based on meta-heuristics and machine learning algorithms // Geoscience Frontiers. 2021. Vol. 12 (3). 101108.

16. Cheskidov V. Data flows management of mining natural / man-made systems integrated state monitoring // Исследования по геоинформатике: труды Геофизического центра РАН. 2017. Т. 5. № 1. С. 61–62.

17. Ческидов В.В., Чудинов Д.С., Зезюля Т.А. Разработка программного обеспечения системы автоматизированного проектирования сетей инженерно-геологического опробования на горных предприятиях // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2016. № 3. С. 158–163.

18. Ческидов В.В., Маневич А.И., Липина А.В. Получение и анализ больших данных в практике мониторинга состояния горнотехнических сооружений // Горная промышленность. 2019. № 2 (144). С. 86–88.

19. Malisa, M.T., Genc, B. Mine planning and optimisation techniques applied in an iron ore mine // Springer Series in Geomechanics and Geoengineering. 2020. P. 103–110.

20. Li R., Wang G., Carranza E. J. M. GeoCube: A 3D mineral resources quantitative prediction and assessment system // Computers & Geosciences. 2016. Vol. 89. P. 161–173.

21. Лукичёв С.В., Наговицын О.В. Цифровое моделирование при решении задач открытой и подземной горной технологии // Горный журнал. 2019. № 6. С. 51–55.

22. Федотов Г.С., Пастихин Д.В. Методика оптимизации положения вскрывающих выработок при проектировании конечных контуров карьера // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2020. № S8. С. 3–13.

23. Abbasi, A., Osanloo, M., Khalokakaie, R. Developing the software programme to evaluate the potentiality of open pit mining method of ore deposit // 23rd International Mining Congress and Exhibition of Turkey, IMCET. 2013. P. 1445–1451.

24. Sulaksana, N., Gentana, D., Raditya, P.P., Sentosa, R.A. The determination of geothermal potential area based on remote sensing, Micromine software, and land surface temperature calculation // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 550 (1). 012005.

25. Esiyok, A., Kahraman, B. A tutorial on open pit and underground mine scheduling using micromine software // Proceedings of the 26th International Mining Congress and Exhibition of Turkey. 2019. P. 702–713.

26. Cowan EJ, Spragg KJ, Everitt MR. Wireframe-free geological modelling – an oxymoron or a value proposition? Eighth international mining geology conference. Australasian Ins Min Met, Queenstown, New Zealand. 2011.

Опубликовано в журнале «Золото и технологии», № 3 (53)/сентябрь 2021 г.

25.09.24
Только 22% промышленных компаний заместили ПО для работы с данными более чем на 70%
02.07.24
Автоматизация в горнодобывающей промышленности: современные тренды и разработки
02.07.24
Синергия взаимодействия: недропользователь, разработчик, государство. Так создаются эффективные цифровые решения
01.04.24
Итоги 2023 года для горно-металлургического комплекса: главные ИТ-тренды и прогнозы на 2024
27.03.24
Автоматизация мониторинга экологической ситуации на гидросооружениях и хвостохранилищах
27.03.24
Автоматизация процесса создания сортовых контуров
31.01.24
Цифровизация начинается «с поля»
31.01.24
ГГИС MINEFRAME — импортозамещение ключевых цифровых технологий в области инженерного обеспечения горных работ
30.01.24
Определение контура карьера по граничному коэффициенту вскрыши в Micromine Beyond
23.06.23
Опыт АЛРОСА: цифровизация управления геологоразведкой
20.06.23
Расчет показателя энергоемкости бурения с помощью ГГИС Micromine Origin&Beyond для оптимизации проектирования буровзрывных работ
16.03.23
Семь шагов к эффективному управлению данными о производственных активах
06.02.23
Системы активной безопасности в добывающей индустрии
31.12.22
Разработка и улучшение моделей машинного обучения для автоматического извлечения керна из изображений и поиска кварцевых жил
31.12.22
Цифровой карьер на базе решений «1С:Горнодобывающая промышленность»
29.11.22
МАЙНФРЭЙМ — отечественный инструмент для создания цифрового двойника месторождения
29.11.22
Разработка автоматизированных систем управления производством в условиях импортозамещения
29.11.22
Тестирование системы Micromine Nexus
10.10.22
ТОП-5 трендов в автоматизации горнодобывающей отрасли от экспертов «Рексофт»
27.07.22
Промышленная система управления базами данных Micromine Geobank в геологической службе компании АО «Полиметалл УК»
Смотреть все arrow_right_black



Яндекс.Метрика