По мере того как крупнейшие открытые угольные разрезы Китая постепенно переходят к глубокой разработке, высота уступов постоянно увеличивается. Мониторинг устойчивости высоких и крутых откосов и раннее предупреждение оползней стали важнейшей задачей, от которой зависят безопасность горного производства, жизнь людей и сохранность имущества. Традиционные средства мониторинга откосов в основном представляют собой «точечное» распределение, системы мониторинга изолированы друг от друга, а модели прогнозирования деформаций не могут эффективно улавливать скрытые пространственно-временные корреляции между различными точками мониторинга в шахте, обусловленные общими геологическими структурами, что значительно снижает своевременность и точность предупреждений.
Команда профессора Тань Чжоин из Пекинского университета науки и технологий совершила значительный прорыв в международной области интеллектуальных научных технологий, предложив систему интеллектуального мониторинга и раннего предупреждения для откосов открытых карьеров на основе слияния мульти-источников данных. Это позволило успешно преодолеть техническое узкое место «сложности слияния мульти-источников данных, невидимости и трудности предупреждения» на крупных угольных разрезах Китая мощностью в десятки миллионов тонн, позволило откосам открытых карьеров избавиться от «слепых зон скрытых опасностей» и совершить исторический скачок от «пассивного реагирования» к «активному предварительному контролю».
Бионика в действии: «Генетическое тестирование» для «карьера»
Ключевая инновация этого исследования заключается в том, что руда больше не рассматривается как неживой объект, а для анализа «кода жизни» откоса используется подход, аналогичный расшифровке человеческого генома. Путем интеграции мульти-источниковых больших данных «спутник-воздух-земля-человек» (включая спутниковые данные InSAR, данные бортового LiDAR с БПЛА, наземные радары для откосов и высокоточные датчики смещения, установленные в новых подземных наблюдательных галереях) и использования больших моделей ИИ точно идентифицируются мельчайшие скрытые дефекты в геологической структуре. Подобно тому, как врач предсказывает болезни по генам, эта технология может заранее оценить риск оползня и выдать красное предупреждение до его возникновения.
Проектная группа разместила в ключевых зонах внутри откоса большое количество интеллектуальных, самозаряжающихся беспроводных датчиков микросейсмической активности, смещения и напряжения на основе технологии MEMS, успешно создав полномасштабную систему мониторинга Интернета вещей, охватывающую «воздух-спутник-земля-глубину». Эти датчики, словно «нейроны», установленные на откосе, обеспечивают круглосуточный автоматизированный высокочастотный сбор данных о малейших смещениях, изменениях внутренних напряжений и колебаниях уровня воды в массиве.
Глубокое обучение для принятия решений: как заставить «буровую головку» «думать самостоятельно»
Если раннее предупреждение — это «защита», то инновационная технология команды «распознавание в процессе бурения» — это превосходное «нападение». Ранее модели глубокого обучения в отрасли в основном использовали простое представление сети стратегий, и при столкновении с гетерогенными целями действий их выразительная способность быстро насыщалась с ростом разнообразия данных, что приводило к консервативному усреднению или выборочному отказу при высокодинамичном поведении.
В данном исследовании используется модель сети глубокого обучения на основе механизма внимания, которая путем совместной интерпретации мульти-источниковых данных дистанционного зондирования и временных рядов данных с датчиков в реальном времени, с применением графовых нейронных сетей (GNN) для извлечения признаков, обеспечивает эффективное выявление и точное определение местоположения скрытых опасностей на откосе. Пока буровая головка сверлит отверстие, система ИИ в реальном времени анализирует структуру горной породы, определяет её физико-механические свойства и рассчитывает оптимальную схему взрывных работ.
Буровая головка превращается в «хирурга», а добыча — в «тонкую работу». Это позволяет не только избегать оползней, вызванных взрывами и осадками, но и значительно повысить коэффициент извлечения ресурсов и эффективность производства. Шахта перестает быть грубым «котлованом», а становится «адаптивно-синергетической» системой, гармонично сосуществующей с природой.
Укрепление «линии жизни» безопасности горных работ
Глубинная ценность этого исследования заключается в превращении почвенных микроорганизмов из «черного ящика» в «приборную панель». Раньше фермеры знали, что «вносить органические удобрения хорошо», но не понимали «почему это хорошо» и «как сделать лучше»; теперь ученые раскрыли это «почему» — длительное внесение органических удобрений, путем отбора определенных функциональных групп микроорганизмов, оптимизирует способность почвы к трансформации углерода и азота, что, в свою очередь, обеспечивает высокую и стабильную урожайность сельскохозяйственных культур.
Как отметил профессор Чжан Жуйфу, автор-корреспондент статьи: «Это исследование предоставляет систематические доказательства для понимания механизмов регуляции почвенной микроэкологии в органическом земледелии, а также указывает направление для будущего точного внесения органических удобрений и управления здоровьем почвы».
Когда микроорганизмы становятся «новым инструментом» для регуляции в сельском хозяйстве, органическое земледелие переходит от «передачи опыта» к «научному управлению», что и является будущим путем устойчивого сельского хозяйства.