Предчувствие хорошей добычи: МИФИ создал систему поддержки для «Умного рудника»

Ученые Северского технологического института НИЯУ «МИФИ» разработали для «Умного рудника» систему поддержки принятия решений с искусственным интеллектом (ИИ). Она помогает грамотно планировать проведение ремонтно-восстановительных работ на технологических скважинах полигонов подземного выщелачивания урана. Информационная система проходит опытно-промышленную эксплуатацию в компании «Далур».

Из фантастических романов — в учебный план

Цифровизацией добычи урана профессор Михаил Носков занимается уже 25 лет, 20 из которых — на месторождениях «Далура». Создатель цифровых двойников месторождений Зауральского урановорудного района, он является автором идеи и одним из главных исполнителей проекта «Умный рудник». Под руководством Михаила Носкова на кафедре физики северского филиала МИФИ сформировалась научная школа. В творческой группе — полтора десятка студентов, аспирантов и ученых. Над проектом новой информсистемы активно работали трое: сам Михаил Носков, кандидат наук Андрей Истомин и аспирант Александр Березин.

«Молодежь нужно привлекать к решению современных научных задач. В мире новых технологий она чувствует себя уверенно, — рассуждает профессор. — Когда я учился в университете, про искусственный интеллект мы читали в фантастических романах, а у наших студентов эта дисциплина стоит в учебном плане. Даже немного страшновато от темпов прогресса. В 2019 году мы создали первый вариант умного полигона на Источном месторождении урана в Забайкалье. Тогда в своем докладе на цифровых сезонах «Росатома» я предположил, что первые разработки с ИИ для уранодобывающих предприятий мы создадим к 2030 году. Эксперты информационных подразделений госкорпорации засомневались: мол, не долго ли? И оказались правы — жизнь на пять лет опередила мечту».

Не угадывать, а знать

На добывающих предприятиях горнорудного дивизиона «Росатома» тысячи откачных и закачных скважин, от их производительности напрямую зависит объем добычи урана. Чтобы они сохраняли темп, раз в один-два месяца на каждой нужно проводить ремонтно-восстановительные работы.

«Умный рудник» управляет работой скважин с помощью насосов и задвижек, — объясняет Михаил Носков. — В процессе эксплуатации поры и трещины горной породы вблизи фильтров скважин забиваются твердыми частицами — кольматантами. Из-за этого породы рудовмещающего пласта хуже пропускают технологические растворы. Как следствие падает продуктивность скважин: те, что еще вчера качали 10 кубических метров в час продуктивного раствора с ураном, сегодня дают только три. Их надо отключать на несколько часов и проводить ремонтно-восстановительные работы. Из десятка разных видов работ надо выбрать один наилучший, чтобы добиться максимального эффекта».

До недавнего времени решение о том, когда ставить скважину на обработку и какой вид работ на ней проводить, принимали геотехнологи на основе прошлых результатов. Подспорьем были данные информационной системы добычного комплекса. Верность принятия решений во многом зависела от опыта сотрудников и их интуиции. Теперь им помогает искусственный интеллект. Если человек способен одновременно рассматривать только несколько факторов, то возможности ИИ гораздо шире.

«Мы создали интеллектуального помощника, который с высокой точностью определяет, какой вид работ надо выбрать для конкретной скважины и в какое время, — сегодня, завтра, или через неделю. То есть превентивно, а не день в день, — рассказывает Михаил Носков. — Принимая решение, программа опирается на весь опыт работы предприятия и учитывает 15 разных параметров, от которых зависит результат обработки скважины».

Экзамен для ИИ

В конце ноября представители вуза установили систему поддержки принятия решений с искусственным интеллектом на технических средствах «Далура» и интегрировали ее с «Умным рудником». Ученые обучили пользоваться ей геотехнологов всех участков, планирующих ремонтно-восстановительные работы.

«Наша информационная система помогает геотехнологам «засечь» скважины, которые дают урана больше всех. Количество урана — это произведение объема растворов, которые скважина откачивает, и содержание урана в растворах. Если у откачной скважины с высоким содержанием упал дебит, то есть она стала добывать мало урана, она оказывается первой в очереди на обработку, — поясняет Михаил Носков. — Далее система-помощник изучает историю скважины, предлагает лучший вариант ремонтно-восстановительной работы и прогнозирует эффект, который она даст. То есть показывает, на сколько кубометров в час увеличится дебит скважины».

Разработка северских ученых поможет сохранить темпы добычи урана, снизить нагрузку на персонал и повысить производительность труда. Опытная эксплуатация нейросети продлится несколько месяцев. Затем разработчики программы и заказчики проанализируют точность предсказаний искусственного интеллекта.

«В успехе я не сомневаюсь, — отмечает Михаил Носков. — Сначала мы создали нейросетевую модель, обучили ее на основе данных о более чем 50 тыс. ремонтно-восстановительных работ, полученных из цифровых двойников месторождений. После проверили ИИ с помощью тестовых данных, которые не использовались при обучении. Результаты предсказаний нейронной сети оказались очень близки к фактическим».

По словам разработчиков новой системы, сегодня ни одно предприятие в мире, добывающее уран методом подземного выщелачивания, не использует подобные технические решения. Информация о разработке месторождений, которую участники проекта «Умный рудник» собирали и оцифровывали последние 20 лет, открывает огромные возможности для разработки новых умных систем.

«Эта нейронная сеть умеет выполнять одну-единственную задачу, но методы и подходы, которые мы наработали при ее создании, можно применять для решения других проблем, связанных с геологией и геотехнологией, — уверяет Михаил Носков. — На основе ретроспективных данных можно обучить систему прогнозировать темпы отработки новых и работающих технологических блоков. Эта задача пока не решена. Сейчас используются достаточно простые методы прогноза, на их основании невозможно составить точный план предприятия по добыче. Но если подключить к процессу ИИ, появится ясность, какие и когда блоки нужно вскрывать, как их отрабатывать. В проекте «Умный рудник» много разных больших задач, решать которые можно более эффективно с помощью искусственного интеллекта».