Цифрові технології моделювання в гірничій індустрії: ефективність та перспективи цифровізації відкритих гірничих підприємств
Анотація
У зв’язку зі стрімким розвитком гірничої індустрії та необхідністю підвищення її конкурентоспроможності, цифрові технології моделювання відкритих гірничих підприємств стають актуальним і важливим напрямком дослідження. Метою даного дослідження є аналіз інтегрованих цифрових моделей для оптимізації відкритих гірничих підприємств, спрямованих на підвищення продуктивності, забезпечення безпеки та зменшення впливу на навколишнє середовище. Серед використаних методів слід зазначити аналітичний метод, метод класифікації, функціональний метод, статистичний метод, метод синтезу та інші. У ході дослідження був проведений аналіз інтегрованих цифрових моделей для оптимізації функціонування відкритих гірничих підприємств. Впровадження інтегрованих цифрових моделей в гірничі підприємства призвело до значного зростання рівня продуктивності в видобутку ресурсів, забезпечивши ефективнішу організацію робочих процесів. Також виявлено покращення в системі безпеки, де ці моделі дозволили вчасно виявляти та управляти потенційними ризиками. Крім того, застосування цифрових технологій моделювання сприяло значному зменшенню негативного впливу на природне середовище, реалізуючи більш екологічно сталі методи видобутку та обробки ресурсів. Інтеграція цифрових технологій дозволила оптимізувати робочі процеси, роблячи їх більш ефективними та стійкими. Дослідження також підкреслило значення використання цифрових моделей у контексті прогностичного аналізу та прийняття рішень. Загальний висновок полягає в тому, що цифрові технології моделювання є ключовим інструментом для досягнення оптимального функціонування сучасних гірничих підприємств. Детальне вивчення сучасних шляхів оптимізації гірничих підприємств дозволить оптимізувати робочі процеси, підвищить ефективність та зменшувати негативний вплив на довкілля
Ключові слова
конкурентоспроможність; вплив на навколишнє середовище; робочі процеси; стратегія; моделювання; цифровізація
Використані джерела
[1] Adamenko, M., Afanasiev, I., Kapitula, S., & Shakhno, A. (2021). Investing in the innovative development of the competitiveness of resource and production potential of mining enterprises. Economic Analysis, 31(3), 105-114. doi: 10.35774/econa2021.03.105.
[2] Avramchuk, B.I. (2021). Assessment of the level of ecological danger of the mining industry of Zhytomyr region. (Bachelor's thesis, Polissia National University, Zhytomyr, Ukraine).
[3] Burkovskaya, A., & Syzonenko, Yu. (2023). Innovative methods of organization of financial and logistic processes at the enterprise. Modern Economics, 37, 24-30. doi: 10.31521/modecon.V37(2023)-04.
[4] Calvão, F., & Archer, M. (2021). Digital extraction: Blockchain traceability in mineral supply chains. Political Geography, 87, article number 102381. doi: 10.1016/j.polgeo.2021.102381.
[5] Denysiuk, O., & Panasiuk, A. (2023). Digitalization of mining enterprises in the context of Industry 4.0 development. Investytsiyi: Praktyka ta Dosvid, 4, 64-71. doi: 10.32702/2306-6814.2023.4.64.
[6] Duarte, J., Rodrigues, M.F., & Santos Baptista, J. (2021). Data digitalisation in the open-pit mining industry: A scoping review. Archives of Computational Methods in Engineering, 28(4), 3167-3181. doi: 10.1007/s11831-020-09493-3.
[7] Feroz, A.K., Zo, H., & Chiravuri, A. (2021). Digital transformation and environmental sustainability: A review and research agenda. Sustainability, 13(3), article number 1530. doi: 10.3390/su13031530.
[8] Golovinske deposit. (n.d.). Retrieved from http://geolexpert.com.ua/golovinske-rod/.
[9] Hartlieb-Wallthor, P.V., Hecken, R., Kowitz, S.F., Suciu, M., & Ziegler, M. (2022). Sustainable smart mining: Safe, economical, environmental friendly, digital. In W. Frenz & A. Preuße (Eds.), Yearbook of sustainable smart mining and energy 2021 (pp. 37-79). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-84315-1_4.
[10] Kunytska, M., Lunov, A., Panasiuk, A., Iskov, S., & Shlapak, V. (2023). Digital simulation of open-pit mining organisation system. International Journal of GEOMATE, 25(109), 197-204. doi: 10.21660/2023.109.m2321.
[11] Li, T., Wen, J., Zeng, D., & Liu, K. (2022). Has enterprise digital transformation improved the efficiency of enterprise technological innovation? A case study on Chinese listed companies. Mathematical Biosciences and Engineering, 19(12), 12632-12654. doi: 10.3934/mbe.2022590.
[12] Marimuthu, R., Sankaranarayanan, B., Ali, S.M., de Sousa Jabbour, A.B.L., & Karuppiah, K. (2021). Assessment of key socio-economic and environmental challenges in the mining industry: Implications for resource policies in emerging economies. Sustainable Production and Consumption, 27, 814-830. doi: 10.1016/j.spc.2021.02.005.
[13] Medvedeva, O., Galchenko, Z., & Demchenko, O. (2023). Sustainable development of Kryvbas: Environmental aspects and prospects for recovery. In Proceedings of the VI international scientific and practical conference “Problems of rational use of socio-economic, ecological and energy potential of Ukraine and its regions under martial law” (pp. 40-42). Lutsk: The Institute of Economic, Ecological and Energetical Research (ІEEER).
[14] Mineral resources of Zhytomyr region. (n.d.). Retrieved from https://insgeo.com.ua/korysni-kopalyny-zhytomyrshchyny/#pll_switcher.
[15] Nazarenko, M. (2021). Global prospects of digitalization of mining enterprises with K-MINE. Collection of Research Papers of the National Mining University, 66, 72-80. doi: 10.33271/crpnmu/66.072.
[16] Omelyanovske deposit. (n.d.). Retrieved from http://geolexpert.com.ua/omelyanovske-rod/.
[17] Qi, Q., Tao, F., Hu, T., Anwer, N., Liu, A., Wei, Y., Wang, L., & Nee, A.Y.C. (2021). Enabling technologies and tools for digital twin. Journal of Manufacturing Systems, 58(B), 3-21. doi: 10.1016/j.jmsy.2019.10.001.
[18] Sircar, A., Yadav, K., Rayavarapu, K., Bist, N., & Oza, H. (2021). Application of machine learning and artificial intelligence in oil and gas industry. Petroleum Research, 6(4), 379-391. doi: 10.1016/j.ptlrs.2021.05.009.
[19] Uteshov, Y., Galiyev, D., Galiyev, S., Rysbekov, K., & Nаuryzbayeva, D. (2021). Potential for increasing the efficiency of design processes for mining the solid mineral deposits based on digitalization and advanced analytics. Mining of Mineral Deposits, 15(2), 102-110. doi: 10.33271/mining15.02.102.
[20] Waltersmann, L., Kiemel, S., Stuhlsatz, J., Sauer, A., & Miehe, R. (2021). Artificial intelligence applications for increasing resource efficiency in manufacturing companies – a comprehensive review. Sustainability, 13(12), article number 6689. doi: 10.3390/su13126689.
[21] Wang, G. (2022). New technological progress of coal mine intelligence and its problems. Coal Science and Technology, 50(1), 1-27.
[22] Xie, J., Liu, S., & Wang, X. (2022). Framework for a closed-loop cooperative human Cyber-Physical System for the mining industry driven by VR and AR: MHCPS. Computers & Industrial Engineering, 168, article number 108050. doi: 10.1016/j.cie.2022.108050.
[23] Xiong, L., Ning, J., & Dong, Y. (2022). Pollution reduction effect of the digital transformation of heavy metal enterprises under the agglomeration effect. Journal of Cleaner Production, 330, article number 129864. doi: 10.1016/j.jclepro.2021.129864.
[24] Yatsikovsky, B.I., & Golybka, G.S. (2022). Prospects for development of the mining industry in the conditions of digitalization of the national economy. Economics Bulletin, 77(1), 33-42. doi: 10.33271/ebdut/77.033.