Умеющий угадывать
Термин «стохастический анализ» в ближайшее время наверняка станет одним из самых обсуждаемых в горнодобывающей сфере. Всё потому, что в Национальном исследовательском технологическом университете «МИСИС» разработали математическую модель, способную повысить энергоэффективность горнодобывающих предприятий на 20%. Это не теория, а прикладное решение — готовый инструмент, основанный на передовой эконометрической модели стохастического анализа границ эффективности (SFA).
Случайности не случайны
Стохастический анализ в горнодобывающей отрасли — это подход к энергетическому менеджменту, который позволяет определить, какие параметры работы оборудования действительно эффективны, а какие — нет.
В основе новой технологии лежит принцип «умного учёта» и создание цифрового двойника энергопотребления. К каждой единице оборудования — от экскаватора до дробильного комплекса — подключается система датчиков, фиксирующая тысячи параметров в реальном времени: нагрузку, режим работы, температуру, крутящий момент и многое другое.
Алгоритм на основе этих big data строит эталонный профиль энергозатрат для конкретных условий. Затем система в автоматическом режиме выявляет и количественно оценивает скрытые потери — дельту между реальным потреблением и математически идеальной моделью. По отраслевым данным, эта разница может достигать четверти энергозатрат, что и становится полем для оптимизации.
Апробация модели проходила на данных, собранных в 2021–2023 годах на одном из угольных разрезов в Сибири. Было проанализировано почти 5 000 рабочих смен. Расчёты показали, что ранее неучтённые потери энергии при работе тяжёлой техники, такой как экскаваторы и самосвалы, составляют от 4,5% до 20,7%.
Ещё одно важное преимущество: модель умеет отличать случайные факторы от системных. То есть способна различать потери, вызванные, например, плохой погодой, и прогнозируемые — из-за износа деталей, неоптимальных настроек или ошибок оператора.
Экономия исчисляется миллионами
Дробление породы, транспортировка грузов, вентиляция шахт и обогащение руды требуют колоссальных энергетических ресурсов. Даже небольшой процент экономии, умноженный на масштабы отрасли, превращается в миллионы рублей. Поэтому утверждение о том, что энергоёмкость — ключевой вызов добывающего сектора, не будет преувеличением.
Особенно важно, что модель переводит управление энергопотреблением из области экспертных предположений в сферу точных данных. Это позволяет не только экономить, но и прогнозировать затраты, оптимизировать нагрузку на оборудование и предотвращать его преждевременный износ.
Прямая связь между потреблением энергии и объёмом выбросов CO₂ очевидна. Повышение энергоэффективности на 20% означает существенное сокращение углеродного следа, что критически важно в условиях глобального тренда на ESG-трансформацию и введения трансграничного углеродного налога.
Вероятный результат внедрения модели — укрепление экономики добывающих регионов. Снижение издержек повышает инвестиционную привлекательность предприятий, что напрямую отражается на устойчивости моногородов и развитии инфраструктуры.
История вопроса
Серьёзные достижения стали возможны благодаря последовательным действиям. За последние пять лет НИТУ «МИСИС» активно развивает направление IT в горном деле. Об этом свидетельствуют доклады на международном симпозиуме «Неделя горняка – 2025», посвящённые цифровым двойникам, предиктивной аналитике и автономной технике. Ранее университет добился успеха в совместных проектах, например, при создании эконометрической модели для оптимизации ресурсов промышленного кластера «ПензаСтанкоМаш».
Повышение технического суверенитета и экспортный потенциал
Горнодобывающая сфера — не единственная область применения модели. Её можно адаптировать к нефтегазовой отрасли, металлургии, карьерам. Возможна интеграция с платформами IIoT и системами промышленной автоматизации (АСУ ТП).
Формирование собственной науки, создающей конечные продукты, является частью программы «Приоритет 2030». Разработка позиционирует Россию как экспортёра высокотехнологичных решений для ресурсной экономики. Страны с развитой добывающей отраслью, такие как Чили, ЮАР или Казахстан, испытывают острую потребность в инструментах повышения эффективности.
Дальнейшее развитие модели видится в интеграции алгоритмов искусственного интеллекта — не только для фиксации проблем, но и для прогнозирования потерь и их автономного устранения.
Разработка НИТУ «МИСИС» стала примером создания измеримой ценности на стыке IT и традиционных отраслей промышленности. Внедрение подобных решений на внутреннем рынке укрепляет технологический суверенитет страны и даёт отрасли фору для работы в условиях внешних экономических вызовов.
