Система интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Босиков Игорь Иванович

• Босиков Игорь Иванович
• доктор наук
• 2025

Оглавление диссертации доктор наук Босиков Игорь Иванович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОЦЕНКА И АНАЛИЗ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ВОЗДУХООБЕСПЕЧЕНИЯ

1.1. Общая постановка задачи управления технологическими процессами воздухообеспечения угольных шахт

1.2. Анализ работ по исследованию технологических процессов воздухообеспечения шахт как объекта управления

1.3. Состояние работ в области разработки методов расчета и управления ТПВ угольных шахт

1.4. Анализ научных исследований в сфере автоматизации управления технологическими процессами воздухообеспечения шахт

1.5 Исследование технологического процесса воздухообеспечения в угольной промышленности

1.6 Анализ применения методов искусственного интеллекта для решения задач автоматизации управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности

1.6.1 Методы искусственного интеллекта в автоматизации управления технологическими процессами

1.6.2 Применение ИИ для оптимизации процессов воздухообеспечения

1.6.3 Использование ИИ в решении специфических задач автоматизации управления технологическими процессами в угольной промышленности

1.6.4 Задачи автоматизации управления технологическим процессом воздухообеспечения в угольной промышленности с использованием

искусственного интеллекта

1.7. Постановка цели и основные задачи исследования

1.8 Заключение по главе

ГЛАВА 2. СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТПВ В УГОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

2.1 Описание интеллектуальной автоматизированной системы управления технологическими процессами воздухообеспечения

2.2 Принципы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения

2.3 Оценка качественного и оптимального управления ТПВ

2.4 Свойства адаптируемости контроллеров АСУ ТПВ

2.5. Заключение по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ФОРМИРОВАНИЯ И

АНАЛИЗА КОМПОНЕНТОВ ТПВ

3.1 Подход к разработке метода формирования и анализа элементов ТПВ в угольной промышленности

3.2 Определение статических характеристик ТПВ добычного участка

3.3 Определение вида статической характеристики ТПВ

3.4 Влияние производственных процессов добычного участка на статистические характеристики аэрогазодинамических процессов

3.5 Анализ переходных газодинамических процессов

3.6 Определение передаточной функции ТПВ по переходному газодинамическому процессу

3.7 Определение передаточной функции ТПВ по данным нормальной эксплуатации

3.8 Разработка метода формирования и анализа элементов ТПВ

3.9 Заключение по главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРЕДЕЛЬНО ДОПУСТИМЫХ

ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ

ТПВ

4.1 Выбор оптимального временного интервала для сбора данных

4.2. Определение и детализация временного диапазона сбора данных о

газодинамических процессах с учетом критериев безопасности

4.3 Определение временного интервала сбора данных на основе

результатов активного эксперимента

4.4. Определение интервала измерения аэрогазодинамических процессов по критерию точности

4.5 Разработка математической модели определения предельно допустимых показателей для оптимального управления ТПВ

4.6 Синтез математической модели определения предельно допустимых показателей оценки эффективности управления ТПВ в угольной промышленности

4.7 Заключение по главе

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ ПРЕБЫВАНИЯ ТПВ В РАЗЛИЧНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СОСТОЯНИЯХ

5.1 Инновационные подходы к моделированию и оптимизации системы управления воздухообеспечением в угольной промышленности с использованием методов искусственного интеллекта

5.2 Комплексное моделирование и оптимизация технологических процессов управления воздухообеспечением

5.3 Разработка метода прогнозирования вероятности пребывания ТПВ

в различных функциональных состояниях

5.4 Применение машинного обучения для улучшения точности прогнозирования ТПВ

5.5 Модульная архитектура системы управления ТПВ для адаптивного управления в условиях изменяющихся требований

5.6 Заключение по главе

ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ НОВОГО ПОДХОДА К ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМУ УПРАВЛЕНИЮ ТПВ

6.1 Структура интеллектуальной системы для формирования управленческих решений в угольной промышленности

6.2 Описание способа поддержки принятия решений диспетчеров-операторов при управлении ТПВ

6.3 Описание технологических и динамических свойств ТПВ для оптимального управления с помощью методов искусственного интеллекта

6.4 Описание закономерностей выбросоопасных зон с помощью методов искуственного интеллекта

6.5 Разработка и внедрение методики оценки эффективности интеллектуального управления ТПВ

6.6 Заключение главе

ГЛАВА 7 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТПВ И СПОСОБОВ ИХ АДАПТАЦИИ

7.1 Способы адаптации алгоритмов системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности

7.2 Результаты использования предложенной системы при решении конкретных задач

7.3 Реализация параметрической адаптивной модели управления ТПВ угольных шахт

7.4 Оценка эффективности адаптированных алгоритмов и методов

7.5 Проблемы и ограничения текущего подхода

7.6 Заключение главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А

Приложение Б Акты внедрения

Приложение В Патенты на полезную модель

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В условиях современного развития горнорудной отрасли качество воздуха и безопасность в угольных шахтах становятся критически важными факторами, влияющими на эффективность и безопасность производственных процессов. Применение методов, моделей и технологий искусственного интеллекта в управлении технологическими процессами воздухообеспечения позволяет значительно улучшить эти показатели, что, в свою очередь, способствует устойчивому развитию горнорудной отрасли.

Интеллектуализация информационно-управляющих систем позволяет реализовывать сложные вычислительные процедуры, повышать эффективность контроля и управления, а также качество готовой продукции предприятия. Это направление входит в программу приоритетных исследований ведущих международных научных организаций и находит все большее распространение в различных областях науки и производства. Разработка методов и алгоритмов, базирующихся на применении интеллектуальных информационных инструментов, таких как динамические экспертные системы, искусственные нейронные сети, нечеткая логика, позволяет создавать новые возможности для повышения эффективности производств и может быть применена на угледобывающих предприятиях и других отраслях промышленности.

Современные автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) ориентированы на оптимизацию бизнес-процессов, в первую очередь, на основе управления командами и персоналом, что способствует повышению их производительности. В частности, диспетчеры-операторы при помощи таких систем избавляются от выполнения рутинных операций. Эффективность существующих АСУ технологическими процессами воздухообеспечения (ТПВ) определяется их

способностью обеспечивать потребителей требуемым качественным продуктом. Важными шагами в решении проблем управления воздухообеспечением являются как организационно-технические меры, нацеленными, главным образом, на снижение аварийности, так и создание АСУ ТПВ.

Несмотря на значительные успехи в сфере автоматизации ТПВ в угольной промышленности, все еще присутствует значительное количество объектов, автоматизация которых не достигла современных стандартов. Данная проблема обусловлена отсутствием достаточных данных для детальной формализации задач автоматизации в контексте ТПВ в этой отрасли. Это ведет к невозможности разработки математических моделей и проведения аналитико-статистического анализа, что в свою очередь оказывает негативное влияние на управленческую эффективность в области обеспечения качества воздуха в процессе добычи и переработки угля.

В контексте функционирования ТПВ в условиях неопределенности, как количественной, так и информационной, ключевую роль начинает играть деятельность диспетчера-оператора, выступающего в роли лица, принимающего решения (ЛПР). Существенное количество объектов характеризуется решаемыми ЛПР задачами, которые играют критическую роль в управлении процессами. В ситуации, когда традиционные методы контроля или управления не обеспечивают ожидаемых результатов, оператор успешно справляется с этими задачами, опираясь на личные знания, опыт и интуицию. Это подчеркивает потребность в применении методов, основанных на моделировании и имитации интеллектуальных действий ЛПР.

Последние годы характеризуются увеличением интенсивности горных работ, развитием и внедрением систем автоматизированного управления вентиляторами главного проветривания (ВГП), расширением использования надежных систем автоматического газового контроля (включая зарубежные

разработки) и активным применением компьютерных технологий. Эти факторы создали основу для разработки и внедрения современных, высокоэффективных систем автоматизации проветривания шахт.

В связи с переходом к трудноформализуемому интеллектуальному управлению технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности актуальность проблемы возрастает поскольку наличие специфических особенностей часто не позволяют применить известные и ставшие классическими подходы к оценке эффективности функционирования технических систем. Исследование закономерностей АСУ ТПВ приобретает большую актуальность в связи с постановкой задачи модернизации производства и экономики России в целом. Из-за значительного объема слабоструктурированных данных усложняется управление производственными процессами, социальным и природным комплексами, при которых обеспечивается устойчивое развитие системы.

Поэтому научно-прикладные задачи, решение которых позволяет формализовать структурные закономерности интеллектуального управления технологическими процессами и принимать управленческие решения организационно-технического характера для повышения эффективности управления ТПВ, являются весьма актуальными.

Степень разработанности темы. Основной вклад в решение проблемы автоматизации проветривания при ведении горных работ внесли ученые: Ф.А. Абрамов, JI.A. Бахвалов, С.С. Ефремов, И.Н. Засухин, И.М. Местер, H.H. Петров, Л.А. Пучков, В.А. Святный, Р.Б. Тян, С.А. Тимухин, Л.П. Фельдман, C.B. Цой.

Работы этих авторов стали классическими, что позволило решить комплекс новых задач автоматизации технологических процессов воздухообеспечения в промышленности. При этом важным аспектом исследований является анализ и комплексная оценка сложных

воздухоочистительных комплексов и систем управления ими. Фундаментальными работами являются исследования таких специалистов, как А.А. Денисов, В.С. Анфилатов, А.А. Амосов, Ф.А. Байхельт, Е.Ю. Бартилович, Л.П. Глазунов, А.Д. Цвиркун, О.И. Бронштейн, И.А. Ушаков, В.В. Борисов, С.В. Гуров, Д. Нейман, Ч.С. Пирс, К.Р. Барлоу, С.Ф. Прошан и др.

Модели и методы искусственного интеллекта (ИИ) для управления сложными организационно-техническими системами исследовали российские и зарубежные ученые: И.Е. Суцкевер, Э.К. Миллер, Б. Марр, А.А. Большаков, М. Уорд, Т. Макклири, А. Карпаты, Фей-Фей Ли, Д. Хассабис, Р.Э. Калиубли, К. Казырков, А.Г. Крайнов, А.А. Ведяхин, А.В. Гасников, И.В. Оселедец, А.А. Наумов, А.А. Шпильман, А.С. Конушин, В.А. Малых, О.М. Проталинский, В.В. Борисов, М.В. Щербаков, О.Н. Долинина, Б.Е. Федунов.

Рост требований к качеству интеллектуальных АСУ ТП обусловливает необходимость разработки соответствующих методов интеллектуального управления трудноформализуемыми технологическими процессами воздухообеспечения, в том числе в угольной промышленности.

Таким образом, можно утверждать, что имеется противоречие между потребностями практики и возможностями теории, в рамках которого отсутствует научно-обоснованная система построения моделей, методов и алгоритмов прогнозирования и интеллектуального управления ТПВ для угольной промышленности.

Создание системы интеллектуального управления ТПВ в условиях изменения их конфигурации, вызванных внутренними и/или внешними факторами, представляет собой актуальную и значимую научную проблему. Решение этой проблемы, включая разработку методов и алгоритмов на основе предложенных подходов, обеспечит возможность принимать

обоснованные решения в области организационно-технического управления ТПВ с целью улучшения их эффективности. В данном контексте определены объект, предмет, цель и задачи исследования.

Исследования соответствуют «Программе развития угольной промышленности РФ на период до 2030 г.», предусматривающей обеспечение технологического развития отрасли и укрепление научно-технической базы компаний и научных центров; обеспечение безопасности и охраны труда в угольной отрасли; обеспечение экологической безопасности.

Объект исследования - система воздухообеспечения в угольных шахтах.

Предмет - методы, математические модели, алгоритмы управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности.

Целью диссертационного исследования является решение актуальной и значимой научной проблемы разработки системы эффективного управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности на основе методов, моделей и технологий искусственного интеллекта, что позволит улучшить качество воздуха, повысить безопасность в угольных шахтах, а также будет способствовать устойчивому развитию горнорудной отрасли.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) провести анализ нового класса объектов управления для дальнейшего построения методологических основ;

2) построить методологические основы управления новым классом объектов, что включает: принципы, систему управления в виде причинно-следственных связей между достижением целей, изменениями показателей

интеллектуальной деятельности, принятием управленческих решений и потреблением ресурсов;

3) разработать метод анализа показателей качества ТПВ на основе математического моделирования для осуществления мониторинга его состояния, структурно-параметрической настройки и изменения типов математических моделей, как для отдельного элемента, так и для ТПВ в целом;

4) разработать математическую модель определения предельно-допустимых показателей для расчета их граничных значений при различных значениях внешних параметров, предложить архитектуру и алгоритмы функционирования системы управления ТПВ;

5) разработать метод прогнозирования вероятности пребывания ТПВ в различных функциональных состояниях и расчета значений переменных для перехода из отказовых в работоспособные состояния на основе решения интегро-дифференциальных уравнений;

6) разработать метод построения интеллектуальных систем управления ТПВ, таких как генеративные алгоритмы и машинное обучение, для комплексного моделирования и оптимизации системы управления воздухообеспечением в угольной промышленности;

7) разработать метод интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, включая механизмы превентивного выявления аварийных состояний и автоматизированную систему поддержки принятия решений, что минимизирует риски аварий, обеспечит безопасность в угольных шахтах и устойчивое развитие горнодобывающей отрасли;

8) разработать алгоритмическое обеспечение, методы анализа и синтеза системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения и рекомендации для устойчивого развития горнорудной отрасли с учетом результатов исследования.

Научная новизна. Впервые разработаны методологические основы построения системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, включающей следующие аспекты:

1. Предложена концепция системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности в виде совокупности взаимосвязанных принципов интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, которая отличается введением интеллектуальной системы контроля технологическими процессами воздухообеспечения, что позволило обеспечить решение задач автоматизации в условиях ограниченного количества информации и объема данных относительно ТПВ

(п. 6).

2. Разработан метод формирования и анализа элементов ТПВ при формализации качественной информации на основе математического моделирования, отличающийся от известных тем, что проводится мониторинг состояния ТПВ, структурно-параметрической настройкой и изменением типов математических моделей, как для отдельного элемента, так и для ТПВ в целом, что позволит осуществить адаптацию к изменениям системных и внешних факторов, повысить точность моделирования, а также типизировать представление нечетких ситуационных признаков для эффективного управления ТПВ (п. 5).

3. Предложена математическая модель определения предельно допустимых показателей для расчета их граничных значений при различных переменных внешней среды, которая отличается учетом технологических особенностей функционирования ТПВ при воздействии различных случайных переменных, что позволило оценить эффективность применения мер структурного резервирования (п. 8).

4. Разработан метод прогнозирования вероятности пребывания ТПВ в различных функциональных состояниях на основе решения интегро-дифференциальных уравнений, отличающийся расчетом значений параметров для перехода из отказовых в работоспособные состояния, что позволяет повысить эффективность управления ТПВ в зависимости от стратегии управления и необходимых ограничений (п. 15).

5. Предложены научные основы и метод построения интеллектуальных систем управления ТПВ, таких как генеративные алгоритмы и машинное обучение для комплексного моделирования и оптимизации системы управления воздухообеспечением в угольной промышленности, отличающиеся от существующих систем управления безопасностью ТПВ архитектурой и алгоритмами предложенной системы, которые содержат элементы предварительной оценки угрозы аварийной ситуации по информации о техническом состоянии объекта управления и горнотехническим условиям, что позволяет использовать эти данные в устройстве поддержки принятия решений для прогнозирования, предупреждения угрозы аварийной ситуации и повышения эффективности управления ТПВ в шахтах (п. 6).

6. Предложен метод интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, отличающийся тем, что превентивно выявляются аварийные ситуации в автоматизированной системе поддержки принятия решений, что позволило улучшить безопасность и эффективность управления ТПВ в угольной промышленности (п. 6).

7. Предложены алгоритмическое обеспечение, методы анализа и синтеза системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, отличающиеся использованием специализированных алгоритмов и методов, адаптированных под специфику угольной промышленности, для улучшения качества воздуха и безопасности в шахтах,

а также для обеспечения устойчивого развития горнорудной отрасли, что позволяет достичь заданного уровня значений критериев безопасности, увеличить объем выполняемых задач автоматизации и повысить эффективность управления (п. 6).

Теоретическая значимость результатов работы

1. Созданы теоретические основы моделирования и управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности, включающие концепцию, разработку и адаптацию моделей, применение различных методов и алгоритмов управления, которые обеспечивают эффективное и точное моделирование и управление процессами воздухообеспечения, что обеспечивает возможность их оптимизации и эффективного управления в различных условиях.

2. Метод формирования и анализа элементов ТПВ при формализации качественной информации, который позволяет типизировать используемые модели и определять комплекс ситуационных признаков для эффективного управления ТПВ.

3. Установлена зависимость предельно допустимых показателей для расчета граничных значений от значений параметров внешней среды и различных случайных переменных, которая обеспечивается системой автоматического управления.

4. Разработан метод прогнозирования вероятности пребывания ТПВ в различных функциональных состояниях на основе решения интегро-дифференциальных уравнений и расчет значений переменных для перехода из отказовых в работоспособные состояния.

5) Установлена возможность использования методов искусственного интеллекта, таких как генеративные алгоритмы и машинное обучение для комплексного моделирования и оптимизации системы управления ТПВ, архитектура и алгоритмы предложенной системы содержащие элементы

предварительной оценки угрозы аварийной ситуации по информации о техническом состоянии объекта управления.

6. Разработан метод интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, включая механизмы превентивного выявления аварийных состояний и автоматизированную систему поддержки принятия решений, который позволит минимизировать риски аварий и обеспечить безопасность в угольных шахтах.

7. На основе разработанной системы поставлены и решены новые теоретические задачи, выявлены системные связи и закономерности ТПВ, разработаны методологические основы синтеза управляющих решений, обеспечивающие повышение эффективности интеллектуального управления ТПВ в зависимости от стратегии управления и ограничений.

Полученные результаты могут быть использованы в различных отраслях промышленности.

Практическая значимость результатов работы

1. Предложенная концепция системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности позволяет определить и обеспечить решение задач автоматизации в условиях малого объема информации об ТПВ.

2. Метод формирования и анализа элементов ТПВ при формализации качественной информации на основе математического моделирования позволяет осуществлять адаптацию к изменениям системных и внешних факторов, повышать точность моделирования, а также типизировать представление нечетких ситуационных признаков для эффективного управления ТПВ.

3. Математическая модель определения предельно допустимых показателей позволяет оценить эффективность применения мер структурного

резервирования, минимизировать затраты и общие потери при ограничениях по функционированию и мониторингу.

4. Метод прогнозирования вероятности пребывания ТПВ в различных функциональных состояниях на основе решения интегро-дифференциальных уравнений позволяет повысить эффективность управления ТПВ в зависимости от стратегии управления и необходимых ограничений.

5. Предложенная система управления на основе методов искусственного интеллекта, таких как генеративные алгоритмы и машинное обучение, позволила использовать ее в устройстве поддержки принятия решений для прогнозирования и предупреждения угрозы аварийной ситуации, а также идентифицировать ее источник.

6. Метод интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения позволяет превентивно выявить аварийное состояние и сформировать организационно-технические решения автоматизированной системы поддержки принятия решений, направленные на улучшение безопасности и эффективности управления ТПВ в угольной промышленности.

7. Новый подход к интеллектуальному управлению технологическими процессами воздухообеспечения позволяет достичь заданного уровня значений критериев безопасности, увеличивает объем выполняемых задач автоматизации и повышает эффективность управления.

Реализация результатов работы. Практическая значимость работы подтверждается использованием методов, алгоритмов и программных средств на предприятиях ООО «Южная угольная компания», на шахтах Карагандинской области и Донбасса; учреждениях Управления по недропользованию РСО-Алания. Отдельные положения диссертационной работы используются в учебном процессе на кафедрах «Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования» СКГМИ (ГТУ) и

«Технологии искусственного интеллекта» ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)».

Практическое значение диссертационной работы проявляется в разработке и внедрении системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, которая представляет собой инновационный инструментарий, объединяющий научные и практические достижения. Эта система способствует оптимизации процессов, повышению эффективности и качества воздухообеспечения в угольной промышленности, а также снижению затрат на производство и энергопотребление. Разработанный на основе этой системы инструментарий включает методы и алгоритмы, которые позволяют эффективно управлять технологическими процессами, используя интеллектуальные информационные инструменты, такие как динамические экспертные системы и искусственные нейронные сети.

Таким образом, диссертационная работа не только вносит вклад в теоретическое понимание управления технологическими процессами, но и предоставляет практические решения, способствующие улучшению производственных процессов и экологической безопасности.

Методы, алгоритмы и программы, разработанные в диссертации, а также созданные на их основе интегрированные среды и пакеты прикладных ПО внедрены на ряде предприятий угольной промышленности: ООО "Шахтоуправление Садкинское", АО «СУЭК-Кузбасс», ГУ «ДОНУГЛЕМАШ», АО «Воркута уголь» на шахтах Карагандинской области и Донбасса, о чем свидетельствуют акты внедрения.

Внедрение результатов диссертационной работы позволило качественно повысить эффективность управления ТПВ в угольных шахтах. Эффективность предложенных в диссертации методов, алгоритмов и

программ для решения поставленных задач подтверждена актами соответствующих предприятий об использовании, внедрении и научно-технической значимости результатов работы. Теоретические результаты диссертации и прикладные программные средства вошли в программу дисциплин «Теория автоматического управления технологическими процессами горного производства», «Проектирование АСУ ТП горного производства» ГОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» и используются при подготовке студентов на кафедрах «Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования» СКГМИ (ГТУ) и «Технологии искусственного интеллекта» ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)».

Методология и методы исследования: Методология исследования основана на создании методов оценки, прогнозирования и предупреждения угрозы аврийной ситуации с учетом психофизического состояния диспетчера-оператора, технического состояния объекта управления и внешних воздействующих факторов, направлена на повышение качества управления технологического процессе воздухообеспечения у в угольных шахтах.

Решение поставленных задач базируется на современных методах искусственного интеллекта, теории автоматического управления, математического моделирования технологических процессов, математической статистики; теории графов; теории принятия решений; аппарате математической логики; теории множеств и системного анализа.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод анализа показателей качества технологических процессов воздухообеспечения на основе математического моделирования, позволяющий осуществлять мониторинг состояния системы, структурно-

параметрическую настройку и изменение типов математических моделей как для отдельных элементов, так и для технологического процесса воздухообеспечения в целом.

2. Математическая модель определения предельно-допустимых показателей для расчета их граничных значений при различных внешних параметрах. Алгоритмы функционирования системы управления технологическими процессами воздухообеспечения.

3. Метод прогнозирования вероятности пребывания технологических процессов воздухообеспечения в различных функциональных состояниях и расчета значений параметров для перехода из отказовых в работоспособные состояния на основе решения интегро-дифференциальных уравнений.

4. Результаты моделирования и оптимизации системы управления воздухообеспечением с применением методов искусственного интеллекта, включая генеративные алгоритмы и машинное обучение для повышения эффективности процессов регулирования и контроля в угольной промышленности, а также улучшения уровня безопасности и качества воздуха в шахтах.

5. Метод интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, включая механизмы превентивного выявления аварийных состояний и автоматизированную систему поддержки принятия решений, что позволило минимизировать риски аварий и обеспечить безопасность в угольных шахтах, а также способствовало устойчивому развитию горнодобывающей отрасли.

6. Алгоритмическое обеспечение, методы анализа и синтеза системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения и рекомендации для устойчивого развития горнорудной отрасли с учетом результатов исследования.

Достоверность научных положений, выводов и результатов исследования основываются на использовании в качестве теоретической и методологической базы трудов ведущих ученых в области теории автоматизации и искусственного интеллекта, подтверждаются соответствием результатов теоретических исследований и практических данных, а также внедрением в производство.

Обоснованность результатов подтверждается системным подходом и логически последовательным процессом исследования, включающими теоретическую разработку, практическое применение и оценку результатов. Это позволяет достичь значительного улучшения в управлении технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности, что подтверждается актами внедрения результатов работы на предприятиях угольной промышленности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности»

Апробация работы.

Основные положения диссертации доложены и одобрены на научно-технических советах Жезказганском горно-металлургическом комбинате (Жезказган, 2017), на научно-техническом совете Центра геофизических исследований Владикавказского научного центра РАН.

Результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях:

- Международная научно-практическая конференция «Развитие производственной и экологической безопасности в XXI веке. Проблемы и решения» (Санкт-Петербург, 2009);

- Международная научно-практическая конференция «Экология. Риск. Безопасность», ГОУ ВПО «Курганский государственный университет» (Курган, 2010);

- VII Международная научно-практическая конференция «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений» (Владикавказ, 2010);

- XIX Международная научно-практическая конференция «Экология и жизнь», раздел «Системный анализ и информационные технологии» (Пенза, 2010);

- XI Международная конференция «Информатика: проблемы, система, технологии» (Воронеж, 2011);

- Международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы защиты окружающей среды и техносферной безопасности в меняющихся антропогенных условиях» - «Белые ночи 2014» (Санкт-Петербург, 2014);

- VIII Международная научно-практическая конференция «Наука, образование, культура и информационно-просветительская деятельность -основы устойчивого развития горных территорий» (Владикавказ, 2015);

- 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM) Proseedings (Челябинск, 2016);

- International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM) (Челябинск, 2017 г.);

- IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Тюмень, 2018),

- Международная научно-практическая конференция «Автоматизация». Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Южно-Уральский государственный университет» (национальный исследовательский университет)» (Сочи, 2020),

- IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Тюмень, 2020);

- IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. VIII International Scientific Conference Transport of Siberia (Сочи, 2020);

- International Conference on Innovations, Physical Studies and Digitalization in Mining Engineering (Санкт-Петербург, 2021);

- IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. VIII International Scientific Conference Transport of Siberia (Красноярск, 2022);

- VII Международная научно-практическая конференция «Информационные системы и технологии в моделировании и управлении» (Ялта, 2022);

- VII Международная научно-практическая конференция «Информационные системы и технологии в моделировании и управлении» (Симферополь, 2023).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 70 научных работ, в том числе 3 монографии, 29 статей в изданиях из перечня ВАК, 29 статей в изданиях, входящих в международные системы цитирования Web of Science и Scopus, 6 публикаций в других изданиях и конференциях, 3 патента на изобретения и полезные модели РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 7 глав, заключения, приложений и списка литературы. Содержание диссертации изложено на 332 листах машинописного текста. Список литературы содержит 255 наименования.

Соответствие паспорту научной специальности. Полученные в диссертационной работе результаты соответствуют следующим пунктам паспорта специальности ВАК 2.3.3. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами, а именно пунктам: 5. «Научные основы, алгоритмическое обеспечение и методы анализа и синтеза систем автоматизированного управления технологическими объектами»; 6. «Научные основы и методы построения интеллектуальных систем

управления технологическими процессами и производствами»; 8. «Научные основы, модели и методы идентификации производственных процессов, комплексов и интегрированных систем управления и их цифровых двойников»; 15. «Теоретические основы, методы и алгоритмы диагностирования (определения работоспособности, поиск неисправностей и прогнозирования) АСУТП, АСУП, АСТПП и др.».

Сведения о личном вкладе автора. Личный вклад автора заключается в разработке и реализации системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности, на ее основе разработаны и реализованы методы, алгоритмы и прикладное ПО анализа, комплексного управления и принятия организационно-технологических решений в процессе производства, что даст возможность расширить класс решаемых задач автоматизации и этим повысить эффективность управления.

Все представленные в диссертации положения, выносимые на защиту, получены лично автором.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, проведен анализ исследуемой научной проблемы, поставлены цель и задачи диссертационного исследования, определена научная новизна и практическая значимость результатов, показана апробация работы.

В первой главе представлено определение трудноформализуемого технологического процесса воздухообеспечения (ТПВ), который рассматривается как система взаимосвязанных модулей и подсистем, выполняющихся с момента возникновения исходных данных до получения нужного результата. В рамках данного процесса выделяются следующие компоненты: оператор или персонал, оборудование и рабочая среда, которые взаимодействуют в рамках внешней среды, определяющей общую динамику ТПВ. Состояния ТПВ определяются структурой, включающей

вышеперечисленные элементы с их взаимосвязями, которые рассматриваются переменными во времени и в совокупности задают соответствующее факторное пространство.

Анализ диспетчером-оператором значений показателей технологического процесса или закономерностей его функционирования приводит к получению необходимой информации.

Определено, что для управления ТПВ целесообразно использовать методы искусственного интеллекта, оптимизации и алгоритмы прогнозирования. Проведен анализ применения предлагаемых методов для решения задач автоматизации управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности.

Установлено, что несмотря на достигнутые прогрессивные результаты в области применения методов искусственного интеллекта в различных сферах деятельности отсутствует концептуальный подход к их использованию для управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности. Это обстоятельство обусловливает необходимость разработки и внедрения концепции интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения.

На основе результатов анализа сделан вывод о необходимости создания системы интеллектуального управления ТПВ как наиболее эффективного подхода, позволяющего учесть технологические особенности этих ТПВ. Показано, что несмотря на достигнутые при этом успехи методы искусственного интеллекта используются для управления технологическими процессами воздухообеспечения недостаточно эффективно. Это затрудняет моделирование таких систем и ограничивает возможности практического управления ими.

Существующие методы не обеспечивают возможность интеллектуального управления ТПВ, обладающими большим количеством

состояний и сложными связями между ними. Подобная картина имеет место и в отношении динамично изменяющейся границы между отказовыми и работоспособными состояниями. Задачи такого уровня сложности в теории автоматического управления не изучены.

Сформулированы задачи автоматизации управления ТПВ, где применение искусственного интеллекта эффективно: синтез систем регулирования при отсутствии количественной информации о свойствах объекта и невозможности аналитического описания; оптимальное управление ТПВ в условиях неопределенности; распознавание предаварийных ситуаций и их причин.

На основании проведенных исследований сформулирована научная проблема работы и соответствующие ей задачи.

Во второй главе приводится интеллектуальная АСУ ТПВ, которая отличается от других наличием в ее структуре подсистемы поддержки принятия решений и, система оценки и предупреждения аварийной ситуации.

Подсистема «диспетчер - ГВУ» - основное звено ТПВ, которое обеспечивает - использование ГВУ по назначению. Диспетчер, как конечное звено ТПВ, выполняет подачу и выявляет недостатки конструкции системы воздухообеспечения (СВО), управляет и организует эффективное ВО, а также учитывает отрицательные внешние воздействия.

Система организации интеллектуального управления ТПВ обеспечивает ВО по заданным схемам проветривания в соответствующих участках шахт, а также на подходе к забою и выработке.

Система эксплуатации СВО определяет деятельность диспетчера-оператора и других показателей ТПВ с использованием нормативных документов, в которых содержатся рекомендации относительно подготовки и ведения горных работ в ожидаемых и особых условиях.

Система технической эксплуатации является плановопредупредительной и строится на основе таких принципов, как соблюдение плановости во время проведения различных форм технического обслуживания СВО и ГВУ, своевременное предотвращение отказов функциональных систем и наиболее важных элементов, обеспечение экономической эффективности технической эксплуатации.

Система управления воздухообеспечения (ВО) представляет систему контроля и управления, функционирование которого связано с обнаружением и устранением происшествий под воздействием внутренних и внешних факторов на земле и под землей.

Предложена концепция системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности в виде совокупности взаимосвязанных принципов интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, которая отличается введением интеллектуальной системы контроля технологическими процессами воздухообеспечения, что позволило обеспечить решения задач автоматизации в условиях малого объема информации об ТПВ.

Сформулирована система взаимосвязанных принципов

интеллектуального управления, положенная в основу концепции, и определены пути их реализации :

1. Структуризация и организация комплексной оценки, мониторинга и управления ТПВ. Обусловлена наличием в структуре системы, главного вентиляционного устройства, участков шахт, оператора-диспечера и интеллектуальной автоматизированной системы управления ТПВ.

2. Сбор и обработка качественной информации ТПВ. Наряду с входными и выходными данными ТПВ важное значение имеет полнота и достоверность базы данных ИАСУ ТПВ. Высокий уровень информативности входных

данных ТПВ достигается применением комплексирования входных данных, которые поступают в систему от различных источников информации.

3. Оперативное управление. Система управления должна иметь высокую скорость обработки данных, которая обеспечивает интеллектуальное управление воздухообеспечением участков лав в режиме реального времени. В связи с этим для АСУ ТПВ важное значение имеет своевременное получение и анализ принимаемых данных, на основании которых в последствии формируется необходимое управленческое воздействие.

4. Взаимосвязанность подсистем предусматривает участие всех элементов системы в обеспечении управления производственным процессом, а также обмена данными между ними на этапах подготовки и выполнения регламента технического регулирования вентиляционно-технологических процессов. Взаимосвязанность подсистем обеспечивается техническими средствами системы, содержащей человеко-машинный интерфейс, способный реализовывать гибкий диалог ЛПР - ИАСУ ТПВ. К таким средствам относятся контроллеры, регуляторы, индикаторы, пульты управления, приемо-передающие устройства, переключатели и т.д.

5. Гибкость и масштабируемость ТПВ в угольных шахтах достигается за счет проведения регулярных проверок эффективности работы и технического состояния используемого оборудования; установки резервных переключателей, соответствующих специфическим критериям реакции и безопасности; адаптивного перераспределения нагрузки между компонентами системы при модификации ее структуры, что позволяет осуществлять параллельную работу в системах с параллельным устройством; интеграцию в ТПВ механизмов и инструментов для перестройки структуры, направленных на оптимизацию ресурсов для достижения поставленных целей

6. Безопасность ТПВ представляет комплекс мероприятий, направленных

на распознавание угрозы аварийного происшествия и ее предотвращение. Безопасность при обеспечении ТПВ предусматривает: идентификацию угрозы аварийной ситуации, что предполагает качественную и количественную оценку условий воздухообеспечения, а также определение разновидности угрозы аварийных ситуаций (АС); сигналом угрозы АС предусматривается прогнозирование изменений переменных, характеризующих внешние и внутренние факторы, влияющие на условия воздухообеспечения и, как следствие, безопасности заданного технологического процесса; предупреждение угрозы АС является комплексом оперативного действия оператора-диспечера, систем и устройств, системы обеспечения воздухоснабжения и интеллектуальной системы поддержки принятия решений (ИС ППР), направленных на предотвращение развития угрозы аварийной ситуации.

7. Управляемость ТПВ предполагает эффективную реализацию процесса воздухоснабжения, что обеспечивается сигналами управления оператора-диспечера, интеллектуальной системой и средствами обеспечения воздухоснабженим участков шахт.

8. Анализ и синтез показателей. На этапе синтеза структуры показателей качества для интеллектуальных систем управления в режиме реального времени необходимо проверять показатели априори. В результате управления ТПВ создают массив стратегических карт ТП с количественной информацией по показателям качества, отображают конфигурацию ТПВ в различных ситуациях и при различных условиях его функционирования. Это позволяет оперативно адаптировать процесс к изменяющимся условиям, оптимизировать его эффективность, а также обеспечить надежность и безопасность ТПВ в реальном времени.

Для реализации сформулированных принципов были разработаны соответствующие методы, которые легли в основу практического

воплощения системы в виде алгоритмического и программного обеспечения ИАСУ ТПВ.

Реализация предложенных методов осуществляется программным и аппаратным обеспечением системы управления ТПВ и включает алгоритмы: оценка угрозы АС и функционирование ГВУ; прогнозирование угрозы АС ТПВ; предотвращение угрозы АС; реконфигурация систем управления ТПВ; подбора персонала при реализации комплексного обеспечения эффективности управления ТПВ.

Установлено, что по разработанной системе можно проектировать АСУ ТПВ с заданными показателями качества для интеллектуальных систем управления; выбирать из множества вариантов структурных схем лучшую по эффективности функционирования; проводить структурно-параметрическую настройку и изменять типы математических моделей как для отдельного элемента, так и для ТПВ в целом; выявлять наиболее слабые места в АСУ ТПВ; адаптировать систему управления ТПВ и оценивать эффективность применения структурного резервирования.

В третьей главе рассматривается разработка метода формирования и анализа компонентов ТПВ на основе формализации качественной информации и математического моделирования. Разработка метода формирования и анализа компонентов ТПВ при формализации качественной информации на основе математического моделирования.

Реализуемый подход к моделированию ТПВ основан на декомпозиции его составляющих, логико-алгоритмическом описании поведения отдельных элементов и правил их взаимодействия, отображающих последовательность событий, возникающих в ТП, обоснованном выборе типов и разновидностей математических моделей, их объединении в математическую модель ТПВ с настройкой и адаптацией в процессе функционирования и управления.

Произведен выбор совокупности математических моделей и алгоритмов для построения комплексной математической модели ТПВ. На основании результатов сопоставления групп требований к математическим моделям со стороны компонентов ТПВ определяется совокупность математических моделей, образующих комплексную математическую модель ТПВ. Построение математических моделей различных типов для описания всех компонентов ТПВ: аналитические модели логические модели; аналитико-статистические модели, алгоритмы анализа и оценки надежности и эффективности оптимального управления ТПВ.

Для построения комплексной математической модели ТПВ сформирована база и набор соответствующих аналитико-статистических моделей. Проведена структурно-параметрическая настройка взаимосвязей между математическими моделями в комплексной математической модели ТПВ. Объединяя математические модели в соответствии с их взаимосвязями, а также используя информацию, полученную на предыдущих этапах разработанного метода, создается комплексная математическая модель ТПВ.

Проведен мониторинг состояния элементов ТПВ, структурно-параметрическая настройка и изменение типов математических моделей. Параметры элементов ТПВ, их состояние, происходящие в них процессы постоянно, изменяются. Если в результате мониторинга выявлено несоответствие между выходными данными математических моделей (и комплексной математической модели в целом) с данными, полученными с приборов и датчиков управления ТПВ, то эти изменения должны учитываться в комплексной математической модели ТПВ. В ходе мониторинга состояния элементов управления ТПВ осуществляется:

- оценка точности моделирования элементов АСУ ТПВ соответствующими математическими моделями, в зависимости, от результатов которой выполняется параметрическая, структурно-

параметрическая настройка или замена соответствующих разновидностей моделей, а также переход на математические модели других типов, обеспечивающих требуемую точность с учетом накапливаемых данных о АСУ ТПВ, в том числе в нештатных, аварийных ситуациях и при изменении внешних факторов;

- оценка накапливаемых данных о элементах управления ТПВ для изменения типов соответствующих математических моделей в зависимости от потребности в обеспечении их предпочтительных свойств (например, снижение объема и сложности вычислений; повышение скорости обработки и получения результатов моделирования; обеспечение интерпретируемости результатов).

Разработан метод формирования и анализа элементов ТПВ при формализации качественной информации на основе математического моделирования, отличающийся тем, что проводится мониторинг состояния ТПВ, структурно-параметрическая настройка и изменение типов математических моделей, как для отдельного элемента, так и для ТПВ в целом.

В четвертой главе методом последовательной идентификации получена математическая модель определения предельно допустимых показателей оценки эффективности управления ТПВ, а также расчета их граничных значений при различных параметрах внешней среды.

Для определения граничных значений показателей безопасности и расчета пессимистической и оптимистической оценок управления ТПВ, у которых изменяются параметры при перемене структуры, предложены и обоснованы критерии эффективности управления ТВП. Критерии комплексно учитывают все показатели управления ТПВ. Разработанная математическая модель учитывает комплекс обобщенных критериев рассматриваемых подсистем ТПВ.

В зависимости от технических показателей и конфигурации ТПВ происходит изменение условий управления ТПВ.

При разработке математической модели рассмотрен технический показатель, в который входят: коэффициент интенсивности восстановления элементов системы ВО; коэффициент временного простоя и коэффициент полноты восстановления ресурса системы ВО.

Для определения граничных значений технологических и технических показателей и расчета пессимистической и оптимистической оценок ТПВ, у которого изменяются переменные при изменении конфигурации, предлагается математическая модель определения качественных (технических) показателей для предупреждения АС.

Математическая модель в зависимости от конкретных условий и технологических особенностей ТПВ может иметь различные формы: максимум живучести при ограничениях по показателю интенсивности отказов каждого элемента; максимум информативности (о качестве целевого показателя) при ограничении по живучести (количества и качества целевого показателя). Таким образом, информативность, живучесть, интенсивность отказов каждого элемента и являются основными составными элементами и в то же время определенными формами математической модели.

Преимущество по сравнению с другими моделями: оценивается эффективность применения мер структурного резервирования, минимизация затрат и общих потерь при ограничениях по функционированию и мониторинг.

В пятой главе проведено комплексное моделирование и оптимизация технологических процессов управления воздухообеспечением с применением методов искусственного интеллекта, включая генеративные алгоритмы и машинное обучение для повышения эффективности процессов регулирования и контроля в угольной промышленности, а также для

обеспечения безопасности и качества воздуха в шахтах.

Разработан метод прогнозирования вероятности пребывания ТПВ в различных функциональных состояниях и расчета значений переменных для перехода из отказовых в работоспособные состояния на основе решения интегро-дифференциальных уравнений.

Ниже предложены научные основы и метод построения интеллектуальных систем управления ТПВ, таких как генеративные алгоритмы и машинное обучение для комплексного моделирования и оптимизации системы управления воздухообеспечением в угольной промышленности, в отличии от существующих систем управления безопасностью ТПВ архитектура и алгоритмы предложенной системы содержат элементы предварительной оценки угрозы аварийной ситуации по информации о техническом состоянии объекта управления и горнотехнических условиях ТПВ, что позволит использовать эти данные в устройстве поддержки принятия решений для прогнозирования, предупреждения угрозы аварийной ситуации и повысить эффективность управления ТПВ в шахтах

Разработана структура нейронной сети для комплексного моделирования и оптимизации системы управления воздухообеспечением, со следующими составляющими:

входной слой - содержит нейроны, которые принимают входные данные, такие как параметры воздуха (давление, температура, концентрация загрязнителей), скорость ветра, направление ветра и другие важные метрики, связанные с процессами воздухообеспечения;

скрытые слои - включают нейроны, которые обрабатывают входные данные и передают результаты в следующий слой. Количество скрытых слоев и нейронов в каждом слое может варьироваться в зависимости от сложности задачи и объема входных данных;

веса и смещения - эти параметры определяют влияние каждого нейрона на другие нейроны и позволяют учитывать различные вклады нейронов в общий результат. Они оптимизируются в процессе обучения нейронной сети;

функции активации - используются для определения того, будет ли нейрон активирован и передаст ли он сигнал дальше. Выбор функции активации зависит от задачи и может включать такие функции, как ReLU, sigmoid или softmax;

обратное распространение ошибки - алгоритм, используемый для корректировки весов и смещений в процессе обучения, позволяет сети найти оптимальные значения параметров для достижения желаемого результата;

выходной слой - предоставляет предсказания или рекомендации для оптимизации процессов воздухообеспечения, например, регулирование вентиляционных систем или оптимизация распределения воздуха.

Структура и параметры нейронной сети выбрались таким образом, чтобы они были оптимальными для решения конкретной задачи управления воздухообеспечение. Проведены эксперименты с различными архитектурами, функциями активации и алгоритмами обучения, чтобы найти наиболее подходящую модель для баз данных и целей исследования.

Обучение нейронной сети, направленное на управление технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности, было выполнено на высокопроизводительном сервере, оборудованном двумя графическими процессорами (GPU) Tesla P40 с 24 ГБ видеопамяти. Это оборудование обеспечило высокую скорость обработки данных, достигающую 6 ток/с, что является критически важным для эффективного обучения и тестирования моделей в реальном времени.

Процесс обучения включал несколько ключевых этапов, которые были тщательно оптимизированы для достижения наилучших результатов. В ходе

обучения нейронная сеть прошла 32295 итераций, что позволило ей адаптироваться к сложным и неопределенным условиям технологического процесса воздухообеспечения. Этот процесс обучения основан на методах обучения с учителем, где сеть обучалась на основе помеченных данных, что позволило ей точно предсказывать желаемые результаты и корректировать свои веса и параметры для минимизации ошибки между предсказаниями и ожидаемыми результатами.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Босиков Игорь Иванович, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абрамов, Ф. А. Воздухораспределение в вентиляционных сетях шахт [Текст] / Ф. А. Абрамов, Р. Б. Тян, В. Я. Потемкин // АН УССР. Ин-т геотехн. механики.- Киев : Наукова думка,- 1971.- 135 с.

2. Акутин, К. Г. Управление воздухораспределением в шахтной вентиляционной сети. - М. : Недра,- 1977. - 128 с.

3. Айруни, А. Т. Теория и практика борьбы с рудничными газами на больших глубинах / А. Т. Айруни // Москва : Недра,- 1981.- 335 с.

4. Босиков, И.И. Исследование закономерностей функционирования природно-промышленной системы горно-перерабатывающего комплекса с помощью математических моделей / И.И. Босиков, А.Ю. Аликов, В.И. Босиков, З.А. Смелков // Перспективы науки. Раздел: Кибернетика.- 2012.-№ 1(28).- С. 70 - 72.

5. Босиков, И.И. Разработка комплексного критерия оценки устойчивого развития природно-промышленной системы / И.И. Босиков, А.Ю. Аликов, В.И. Босиков // Глобальный научный потенциал. Раздел: Кибернетика.- 2014.- № 11(44).- С. 96 - 99.

6. Босиков, И.И. Определение передаточной функции объекта проветривания по переходному газодинамическому процессу/ И.И. Босиков, И.А. Берко, А.А. Берко // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2016.- № 12.- С. 12 -14.

7. Босиков, И.И. Системы управления техническими объектами и принципы построения математических моделей в горном производстве / И.И. Босиков, А.А. Соколов, Г.Д. Кочиев // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2016.- № 1.- С. 12 -14.

8. Босиков, И.И. Анализ технической системы по критерию точности / И.И. Босиков, Р.Р. Хугаев // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2016.- № 12.-С. 15 - 18.

9. Босиков, И.И. Оценка количественных и качественных закономерностей процессов функционирования природно-промышленной системы / И.И Босиков, М.В. Текиев, Е.В. Гуриева // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.-2016.- № 4.- С. 5 - 8.

10. Босиков, И.И. Разработка методов и средств контроля параметров рудничной атмосферы природно-промышленной системы горнодобывающего комплекса / И.И. Босиков, Г.З. Харебов, Р.Р. Хугаев // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2016.- № 9.- С. 5 - 7.

11. Босиков, И.И. Автоматизированная система управления вентиляцией на добычных участках Восточно-Жезказганского рудника / И.И Босиков, И.А. Берко, А.А. Берко // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2017.- № 1.- С. 5 - 7.

12. Босиков, И.И. Метод оценки показателей устойчивости вентиляционных сетей шахт с помощью аналитических моделей / И.И. Босиков, Е.В. Гуриева // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2017.- № 11.- С. 12 -15.

13. Босиков, И.И. Программная реализация декомпозиции сети с помощью метода сокращенного обхода дерева поиска / И.И. Босиков, Р.В. Клюев, Д.Б. Кисиев // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2017.- № 12(78).- С. 10 - 13.

14. Босиков, И.И. Оценка устойчивости системы вентиляции шахт с помощью имитационных моделей / И.И. Босиков, Е.В. Гуриева // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2017.- № 10.- С. 27 - 30.

15. Босиков, И.И. Разработка методики определения газодинамических характеристик вентиляции угольных шахт по аддитивным аэрогазодинамическим процессам / И.И. Босиков // Вестник Иркутского государственного технического университета. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2018.- Т. 22. № 5(136).- С. 65 - 74.

16. Босиков, И.И. The analysis of aerodynamic parameters and practical tasks for effective inspection of mines / И.И. Босиков, Е.В. Гуриева // Science prospects. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.-2018.- № 9(108).- С. 96 - 99.

17. Босиков, И.И. Analytical models for the development of the automated control system of mine ventilation / I.I. Bosikov, E.V. Gurieva // Components of Scientific and Technological Progress.- 2018.- № 3 (37).- С. 5 -8.

18. Босиков, И.И. Система анализа надежности промышленно-технической системы / И.И. Босиков, Р.В. Клюев, О.А. Гаврина, Р.А. Кортиев // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2018.- № 6 - 2 (86).-С. 66 - 74.

19. Босиков, И.И. Формализация метода кэширования функций произвольного числа переменных / И.И. Босиков, М.Х. Томаев, А.О. Гамиди // Наука и бизнес: пути развития. Раздел: Системы автоматизации проектирования.- 2019.- № 11 (101).- С. 75 - 78.

20. Босиков, И.И. Разработка метода оптимизации работы параллельного алгоритма обнаружения лиц на графических изображениях

для многоядерных вычислительных систем / И.И. Босиков, А.С. Мирошников, И.А. Берко, А.А. Берко // Перспективы науки. Раздел: Автоматизация и управление.- 2019.- № 6 (117).- С. 32 - 37.

21. Босиков, И.И. Разработка универсальной аналитико-статистической модели расчета показателей надежности и комплексной оценки сложных технических систем переменной структуры / И.И. Босиков // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2021.- № 4 (102).- С. 17 - 27.

22. Босиков, И.И., Системный анализ проблемы оценки надежности сложных технических систем переменной структуры / И.И. Босиков // Перспективы науки. Раздел: Системный анализ, управление и обработка информации.- 2021.- № 8 (143).- С. 8 - 12.

23. Босиков, И.И. Разработка методики формирования управленческих решений с помощью решения систем интегро-дифференциальных уравнений / И.И. Босиков // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление.- 2021.- № 6 (104).- С. 23 - 34.

24. Босиков, И.И., Разработка метода анализа и гибридного имитационного моделирования сложных технических систем переменной структуры / И.И. Босиков // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. Раздел: Технические науки.- 2022.- № 1(106).- С. 22 - 40.

25. Босиков, И.И., Разработка метода анализа, оценки и расчета показателей надежности сложных технических систем переменной структуры / И.И. Босиков // Перспективы науки. Раздел: Системный анализ, управление и обработка информации.- 2022.- № 2 (149).- С. 10 - 15.

26. Босиков, И.И. Оценка и анализ управления надежностью функционирования сложных технических систем переменной структуры с

помощью аналитико-статистической модели / И.И. Босиков // Перспективы науки. Раздел: Системный анализ, управление и обработка информации.-

2022.- № 8 (155).- С. 18 - 20.

27. Босиков, И.И. Метод синтеза динамически резервированных систем переменной структуры / И.И. Босиков, З.А. Гашимова, А.Б. Келехсаева // Перспективы науки. Раздел: Системный анализ, управление и обработка информации.- 2023.- № 6(165).- С. 10 - 12.

28. Босиков, И.И., Разработка концепции принятия технических решений для надежного функционирования сложных технических систем переменной структуры / И.И. Босиков, З.А. Гашимова, И.В. Силаев // Перспективы науки. Раздел: Системный анализ, управление и обработка информации.- 2023.- № 6(165).- С. 13 - 15.

29. Босиков, И.И. Оценка идентифицируемости сложных технических систем переменной структуры с помощью теории вероятности и матстатистики / И.И. Босиков, Е.В. Гуриева, В.Ч. Ревазов // Перспективы науки. Раздел: Системный анализ, управление и обработка информации.-

2023.- № 7 (166).- С. 29 - 31.

30. Босиков, И.И. Анализ закономерностей автоматизированных систем управления технологическими процессами воздухообеспечения угольных шахт / И.И. Босиков, Г.О. Уртаев, А.Б. Келехсаева // Перспективы науки. Раздел: Автоматизация и управление.- 2024.- № 4 (175).- С. 67 - 69.

31. Босиков, И.И. Комплексная оценка автоматизированных систем управления технологическими процессами горно-добывающего комплекса на основе математического моделирования / И.И. Босиков, Ч.Э. Туаев, Г.О. Уртаев, А.Б. Келехсаева // Перспективы науки. Раздел: Автоматизация и управление.- 2024.- № 5(176).- С. 86 - 88.

32. Босиков, И.И. Использование методов искусственного интеллекта в решении специфических задач автоматизации для управления

технологическими процессами воздухообеспечения на угольных шахтах И.И. Босиков // Перспективы науки. Раздел: Автоматизация и управление.- 2024.-№ 8 (179).- С. 18 - 20.

33. Босиков, И.И. Системный анализ в геоэкологии на примере горно-перерабатывающего комплекса: монография / И.И. Босиков, А.Ю. Аликов.- Саарбрюккен, 2012.- 110 с. -ISBN: 978-3-8384-3380-3.

34. Босиков, И.И. Методы системного анализа природно-промышленной системы горно-металлургического комплекса: монография / И.И. Босиков, Р.В. Клюев.- Владикавказ, 2015.- 124 с. - ISBN: 978-5-00081061-3.

35. Босиков, И.И. Разработка методов и алгоритмов повышения эффективности функционирования промышленно-технической системы: монография / И.И. Босиков, Р.В. Клюев.- Владикавказ, 2018.- 256 с.- ISBN: 978-5-9500070-4-0.

36. Босиков, И.И. Моделирование опасных процессов на предприятиях горно-перерабатывающего комплекса / Х.Х. Кожиев, И.И. Босиков // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал).- 2015.- № 7. С. 245 - 249.

37. Босиков, И.И. Оценка опасных процессов, влияющих на состояние горных экосистем с помощью аналитических моделей / И.И. Босиков, В.А. Урумов // Устойчивое развитие горных территорий.- 2015.- № 3 (25).- С. 51 - 55.

38. Босиков, И.И. Анализ функционирования природно-промышленной системы горно-металлургического комплекса с помощью показателя сложности геологического строения месторождения / Р.В. Клюев, И.И. Босиков, Р.Б. Юн // Устойчивое развитие горных территорий.- 2016. -Т. 8. № 3.- С. 222 - 230.

39. Bosikov, I.I. The petroleum potential estimation of the North Caucasus and Kazakhstan territories with the help of the structural-geodynamic prerequisites / R.B. Youn, R.V. Klyuev, I.I. Bosikov, B.V. Dzeranov // Устойчивое развитие горных территорий.- 2017.- Т. 9. № 2 (32).- С. 172 -178.- DOI: 10.21177/1998-4502-2017-9-2-172-178.

40. Bosikov, I.I. Analysis of management of mine ventilation networks using simulation models / H.H. Kozhiev, R.V. Klyuev, I.I. Bosikov, R.B. Youn // Устойчивое развитие горных территорий.- 2017.- Т. 9. № 4(34). С. 414 -418.- DOI: 10.21177/1998-4502-2017-9-4-414-418.

41. Bosikov, I.I., Kozhiev H.H. Комплексный показатель перспективности разработки участков месторождений полезных ископаемых. Горный журнал.- 2017.- № 2.- С. 30 - 32.- DOI: 10.17580/gzh.2017.02.05.

42. Bosikov, I.I. Method for determining of the ventilation object transfer function according to normal operation (by the example of mining and processing complex) / I.I. Bosikov, R.V. Klyuev, Kelekhsaev // В сборнике: 2017 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2017 - Proceedings. electronic edition.- 2017.- С.

8076113.- DOI: 10.1109/ICIEAM.2017.8076113.

43. Bosikov, I.I. Development of indicators for performance functioning natural-industrial system evaluation at the mining and processing complex using the analytical hierarchy method / I.I. Bosikov, R.V. Klyuev, Kelekhsaev // В сборнике: 2017 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2017 - Proceedings. electronic edition.- 2017.- С.

8076114.

44. Босиков, И.И. Разработка методов и средств анализа обработки информации для повышения эффективности функционирования природно-технической системы / А.С. Выскребенец, И.И. Босиков, Б.С. Цидаев // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический

журнал).- 2018.- № S12.- С. 3 - 16.- DOI: 10.25018/0236-1493-2018-4-12-316.

45. Bosikov, I.I. Estimation of the reliability of the ventilation control system at the mining sites of mines / V.A. Tran, R.V. Klyuev, I.I. Bosikov, B.S. Tsidaev // Устойчивое развитие горных территорий.- 2018.- Т. 10. № 1 (35).-С. 117 - 124.- DOI: 10.21177/1998-4502-2018-10-1-117-124.

46. Bosikov, I.I. Performance evaluation of functioning of natural-industrial system of mining-processing complex with help of analytical and mathematical models / I.I. Bosikov, R.V. Klyuev, V.Ch. Revazov, D.E. Pilieva // В сборнике: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. С. 022013..- DOI: 10.1088/1757-899X/327/2/022013.

47. Bosikov, I.I. System analysis of power consumption by nonferrous metallurgy enterprises on the basis of rank modeling of individual technocenosis castes / R.V. Klyuev, I.I. Bosikov, O.A. Gavrina, V.Ch. Revazov // В сборнике: MATEC Web of Conferences.- 2018.- С. 04018.- DOI: 10.1051 /matecconf/201822604018.

48. Bosikov, I.I. Study of the object of the natural-technical system and determination of the static characteristics of ventilation / I.I. Bosikov, R.V. Klyuev, B.V. Dzeranov, M.V. Tekiev // В сборнике: MATEC Web of Conferences.-2018.- С. 04020.- DOI: 10.1051/matecconf/201822604020.

49. Bosikov, I.I. Analysis of ventilation network management of coal mines / I.I. Bosikov, R.V. Klyuev, V.Ch. Revazov // В сборнике: 2019 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).- 2019.- С. 8867789.- DOI: 10.1109/RUSAUT0C0N.2019.8867789

50. Bosikov, I.I. Комплексный анализ применения эффективных технологий для повышения устойчивого развития природно-технической системы / Р.В. Клюев, И.И. Босиков, А.В. Майер, О.А. Гаврина // Устойчивое

развитие горных территорий.- 2020.- Т. 12. № 2 (44).- С. 283 - 290.- DOI: 10.211VV/1998-4502-2020-12-2-283-290.

51. Bosikov, I.I. Prediction of environmental safety dynamics and management for effective functioning of the natural-technical system / I.I Bosikov., R.V. Klyuev // Material Science & Engineering International Journal.-2021.- Т. 5.№ 2.- С. 40 - 42.

52. Босиков, И.И. Разработка методов и средств управления аэрогазодинамическими процессами на добычных участках / И.И. Босиков, Р.В. Клюев, В.Н. Хетагуров, И.М. Aжмухамедов // Устойчивое развитие горных территорий.- 2021.- Т. 13. № 1 (4V). С. VV - 83.- DOI: 10.211VV/1998-4502-2021-13-1-VV-83.

53. Босиков, И.И. Оценка управления проветриванием угольных шахт с помощью методов статистической динамики / И.И. Босиков, Р.В. Клюев, И.М. Aжмухамедов // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал).- 2021.- № 11.- С. 123 - 135. DOI: 10.25018/02З6_149З_2021_11_0_12З.

54. Bosikov, I.I. Analysis of hazardous processes in the natural-industrial system / I.I. Bosikov, R.V. Klyuev, Yu.V. Dmitrak // Advances in Raw Material Industries for Sustainable Development Goals - Litvinenko (Ed) ©- 2021 Taylor & Francis Group, London, ISBN 9V8-0-36V-V5881-3 - S.422 - 43055. Босиков, И.И. Оценка и анализ аэродинамических параметров

воздушных потоков для эффективного выбора схем воздухообеспечения в угольных шахтах / И.И. Босиков, Р.В. Клюев, И.О. Aймбетова, СА. Махошева // Устойчивое развитие горных территорий.- 2021.- Т. 13. № 3 (49).- С. 39V - 405.- DOI: 10.211VV/1998-4502-2021-13-3-39V-405.

56. Босиков, И.И. Разработка метода анализа и оценки оптимального состоянии аэрoгазoдинамических процессов на угольных шахтах / И.И.

Босиков, Р.В. Клюев // Устойчивое развитие горных территорий.- 2022.- Т.

14. № 1(51).- С. 97 - 106.

57. Босиков, И.И. Анализ и комплексная оценка газодинамических процессов на угольных шахтах с помощью методов теории вероятности и математической статистики / И.И. Босиков, Р.В. Клюев // Устойчивое развитие горных территорий.- 2022.- Т. 14. № 3 (53).- С. 461 - 467.

58. Босиков, И.И. Повышение безопасности и эффективности проветривания угольных шахт путем управления воздухораспределением / И.И. Босиков, Р.В Клюев, В.И. Ляшенко // Безопасность труда в промышленности.- 2022. № 3.- С. 67 - 72.- DOI: 10.24000/0409-2961-2022-367-72.

59. Bosikov, I.I. Method for determining and refining the interval of data collection of gas-dynamic processes by safety criterion / I.I. Bosikov, S.H. Labazanova, B.V. Malozyomov // Journal of Physics: Conference Series.- 2022.Т. 2176. № 1.- С. 012081.

60. Босиков, И.И. Комплексная оценка трудноформализуемых вентиляционно-технологических процессов на угольных шахтах / И.И. Босиков, Р.В Клюев, И.В. Силаев, Г.В. Стась // Устойчивое развитие горных территорий.- 2023.- Т. 15. № 3 (57).- С. 516 - 527.- DOI: 10.21177/1998-45022023-15-3-516-527.

61. Босиков, И.И. Комплексная оценка трудноформализуемых вентиляционно-технологических процессов на угольных шахтах / И.И. Босиков, Р.В Клюев // Устойчивое развитие горных территорий.- 2023.- Т.

15. № 3 (57).- С. 516 - 527.

62. Bosikov, I.I. Modeling and complex analysis of the topology parameters of ventilation networks when ensuring fire safety while developing coal and gas deposits / I.I. Bosikov, N.V. Martyushev, R.V. Klyuev, I.A. Savchenko,

V.V. Kukartsev, V.A. Kukartsev, Ya.A. Tynchenko // Fire.- 2023.- Т. 6. № 3.- С. 95.- DOI: 10.3390/fire6030095.

63. Босиков, И.И. Метод совершенствования планирования и управления технологическими процессами воздухообеспечения угольных шахт / И.И. Босиков, А.И. Мазко, И.В. Силаев, А.М. Тлехугов // Устойчивое развитие горных территорий.- 2024.- Т. 16. № 1 (59).- С. 292 - 301.- DOI: 10.21177/1998-4502-2024-16-1-292-301.

64. Босиков, И.И. Комплексное моделирование и оптимизация системы интеллектуального управления воздухообеспечения в угольной промышленности / И.И. Босиков, Д.А. Камболов, И.В. Силаев // Устойчивое развитие горных территорий.- 2024.- Т. 18. № 3 (61).- С. 192 - 201.

65. Патент на полезную модель RU 145658 U1, 27.09.2014. Шахтная взрывоустойчивая перемычка / Царикаев В.К., Сабеев К.Г., Агузаров Т.Т., Пилиева Д.Э., Шеверова З.Н., Хаутова И.Б., Заруцкий В.М., Гармаш Ю.М., Босиков И.И. Заявка № 2014125326/03 от 23.06.2014.

66. Патент на полезную модель RU 145962 U1, 27.09.2014. Ляда рудоспуска / Царикаев В.К., Сабеев К.Г., Агузаров Т.Т., Пилиева Д.Э., Шеверова З.Н., Хаутова И.Б., Заруцкий В.М., Гармаш Ю.М., Босиков И.И. // Заявка № 2014125327/03 от 23.06.2014.

67. Патент на полезную модель RU 145962 U1, 27.09.2014. Затвор рудоспуска / Царикаев В.К., Сабеев К.Г., Агузаров Т.Т., Пилиева Д.Э., Шеверова З.Н., Хаутова И.Б., Заруцкий В.М., Гармаш Ю.М., Босиков И.И. // Заявка № 2014125327/03 от 23.06.2014.

68. Босиков, И.И. Методика комплексного обеспечения надежности систем управления воздухораспределением на объектах горнодобывающего комплекса / И.И. Босиков, Р.В Клюев // Маркшейдерия и недропользование. Раздел: Горнотехническая безопасность.- 2022.- № 3 (119).- С. 41 - 46.

69. Босиков, И.И. Разработка научно обоснованной концепции функционирования единой промышленно-энергетической системы / И.И. Босиков, Р.В Клюев // В сборнике: Модели мышления и интеграция информационно-управляющих систем (ММИИУС-2018). Материалы второй Международной научной конференции, посвящённой 25-летнему юбилею Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук.- 2018.— С.321 — 328.

70. Босиков, И.И. Разработка интегрированной системы, включающей алгоритмы и методы анализа надежности промышленно-технической системы / И.И. Босиков, Р.В Клюев // В сборнике: Модели мышления и интеграция информационно управляющих систем (ММИИУС— 2018). Материалы второй Международной научной конференции, посвящённой 25-летнему юбилею Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук.— 2018.— С. 160 — 166.

71. Босиков, И.И. Разработка программы автоматизации технологических процессов на горно-обогатительном комбинате / Р.В Клюев, И.И. Босиков // В книге: Фундаментальные проблемы управления производственными процессами в условиях перехода к индустрии 4.0. тезисы докладов научного семинара в рамках международной научно-технической конференции "Автоматизация". «Южно-Уральский государственный университет» (национальный исследовательский университет)».— 2020. — С. 141 — 144.

72. Босиков, И.И. Improving the energy efficiency of technological equipment at mining enterprises / Р.В. Клюев, И.И. Босиков // Advances in Intelligent Systems and Computing (см. в книгах).— 2021.— Т. 1258 AISC.— С. 262 — 271.

73. Босиков И.И. Разработка метода расчета показателей надежности сложных технических систем переменной структуры. В сборнике:

Информационные системы и технологии в моделировании и управлении. Сборник трудов VII Международной научно-практической конференции. Отв. редактор К.А. Маковейчук. Симферополь.- 2023.- С. 145 - 149.

74. Борисов, В. В., Авраменко Д. Ю. Нечеткое ситуационное управление сложными системами на основе их композиционного гибридного моделирования // Системы управления, связи и безопасности.- 2021.- № 3.-С. 207- 237.- DOI: 10.24412/2410-9916-2021-3-207-237.

75. Бурнаев, Е. В. и др. Фундаментальные исследования и разработки в области прикладного искусственного интеллекта //Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления.- 2022.- Т. 508.- №. 0.- С. 19-27.

76. Багриновский, А. Д., Никитин В. С. Расчет рудничной вентиляции.- Москва : Госгортехиздат.- 1962. - 487 с.

77. Бахвалов, Л. А., Баранникова И. В., Агабубаев А. Т. Анализ современных систем автоматического управления проветриванием // Горный информационно-аналитический бюллетень.- 2017.- № 7.- С. 22-28. DOI: 10.25018/0236-1493-2017-7-0-22-28.

78. Белов, В.В. Проектирование информационных систем: учебник для студ. учреждений высш. проф. образования / В.В.Белов, В.И.Чистякова.-М. : Издательский центр «Академия».- 2013.- 352 с.

79. Бешелев, С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок.- М.: Статистика.- 1980.- 263 с.

80. Бауме, А. К. Оценка относительной гибкости устройств и систем // Автоматика и вычислительная техника.- 1994.- №2.- С. 43- 51.

81. Бандарь, Е. С. Автоматизация систем вентиляции и кондиционирования воздуха: Учебное пособие / Е. С. Бандарь, А. С. Гордиенко, В. А. Михайлов, Г. В. Нимич. Под общ. ред. Е. С. Бондаря.-Киев: ТОВ «Видавничий будинок «Аванпост-Прим». - 2005.- 560 с.

82. Берж, К. Теория графов и её применение: Пер. с франц./Под ред. И. А. Вайнштейна. - М.: ИЛ,- 1962._- 319 с.

83. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем.- М.: Наука,-1968. _- 356 с.

84. Вентцель, Е. С., Овчаров Л. А. Теория вероятностей и её инженерные приложения.- М.: Наука, Гл. ред. физ. - мат. лит.- 1988.- 480 с.

85. Василенко В. И. Принципы, критерии, алгоритмы управления проветриванием и устойчивость вентиляционных струй при авариях в шахте // Известия высших учебных заведений. Горный журнал.- 2010.- № 8.- С. 42-46.

86. Володарский, В.Я., Шаймарданов, Ф.А., Бакиров, А.А., Кудрявцев, А.В. Исследование надежности оказоустойчивого кольцевого канала связи многомашинной вычислителной системы // Автоматика и вычислительная техника.- 1994.- №1.- С. 57- 64.

87. Владимирский, В. В. Проветривание глубоких шахт.- М: изд-во и 2-я тип. Углетехиздата.- 1949.- 32 с.

88. Васенин, И.М. Математическое моделирование нестационарных процессов вентиляции сети выработок угольной шахты // Компьютерные исследования и моделирование.- 2011.- Т. 3. №2.- С. 155- 163.

89. Василенко, В.И. Принципы, критерии, алгоритмы управления проветриванием и устойчивость вентиляционных струй при авариях в шахте // Известия высших учебных заведений. Горный журнал.- 2010.- №8.- С. 42

- 46.

90. Габдулхаков, Р. Т. Анализ надёжности сложных технических систем по среднестатистическим характеристикам надёжности и восстанавливаемости элементов.// Управление сложными техническими системами.- Уфа: УАИ, Межвузовский научный сборник.- 1982.- №5.- С. 74

- 80.

91. Гадасин, В. А., Ушаков, И. А. Надёжность сложных информационно управляющих систем.- М.: Сов. радио, 1975 - 193 с.

92. Гнеденко, Б. В., Коваленко, И. Н. Введение в теорию массового обслуживания.- М.: Наука, 1966. - 432 с.

93. Гнеденко, Б. В., Беляев, Ю. К., Соловьёв, А. Д. Математические методы в теории надёжности.- М.: Наука, - 1965. - 524 с.

94. Гришко, А. П. Стационарные машины. Т. 2. Рудничные водоотливные, вентиляторные и пневматические установки: Учебник для вузов.- М.: МГГУ,- 2007.- 586 с.

95. Голинько, В. И., Лебедев, Я. Я., Муха, О .А. Вентиляция шахт и рудников: Учебное пособие. - Днепропетровск: НГУ, - 2012. - 266 с.

96. Глазунов, Л. П., Грабовецкий В. П., Щербаков О. В. Основы теории надёжности автоматических систем управления. - Л.: Энергоатомиздат, Ленингр. отд-е, 1984. - 208 с.

97. Говорений, А. Э. Модели надёжности информационно-управляющих систем.- СПб.- 1997.- 96 с.

98. Гришко, А.П. Стационарные машины. Т.2. Рудничные водоотливные, вентиляторные и пневматические установки: Учеб. для вузов / А.П. Гришко -МГГУ.- 2007. - 586 с.

99. Голинько, В.И., Лебедев, Я.Я., Муха, О.А. Вентиляция шахт и рудников. Учебное пособие. - Днепропетровск: НГУ, - 2012. - 266с.

100. ГОСТ 34.602-89. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы.

101. ГОСТ 34.320-96. Информационная технология. Система стандартов по базам данных. Концепции и терминология для концептуальной схемы и информационной базы.

102. Дубоделов, А. В. Теория графов и ее применение / А. В. Дубоделов, Р. О. Свеженцев ; науч. рук. И. Н. Катковская // Материалы 75-й студенческой научно-технической конференции [Электронный ресурс] / Белорусский национальный технический университет, Факультет информационных технологий и робототехники ; сост.: В. А. Мартинович, Г. И. Жиров. - Минск : БНТУ, - 2019. - С. 225.

103. Драйпер, Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ.- М.: Мир, - 1973. - 347 с.

104. Демидович, Б. П., Марон, И. А. Основы вычислительной математики. Под ред. Б. П. Демидовича. - М.: Физматгиз, - 1960. - 160 с.

105. Дзидзигури, А.А. Неустойчивая работа вентиляторов и способы ее предупреждения / А. А. Дзидзигури, Т. И. Матикашвили; Академия наук СССР, Академия наук Грузинской ССР, Институт горной механики, разработки месторождений и физики взрыва имени Г. А. Цулукидзе. -Москва: Наука,- 1965. - 92 с.

106. Дружинин, Г. В. Надёжность производственных автоматизированных систем.- М.: Энергоатомиздат.- 1986.- 480 с.

107. Дюран, Б., Оделл П. Кластерный анализ / Под ред. А. Я. Боярского. - М.: Статистика, - 1977.- 78 с.

108. Дубровский, С. А., Болдырихин, О. В. Надёжность автоматизированных систем: Учеб, пособие.- Липецк.- 1997. - 70 с.

109. Ефимов, А. Р. и др. Искусственный интеллект в науке: на пороге новой области знания. //Вопросы философии. - 2024. - №. 4. - С. 30-41.

110. Забурдяев, В. С., Подображин, С. Н., Рычковский, В. М. Безопасность и эффективность схем управления газовыделением на угольных шахтах // Безопасность труда в промышленности.- 2015._- № 9. С. 50-55.

111. Ицкович, Э.Л. Методы рациональной автоматизации производства : учебное пособие / Э.Л. Ицкович.- Вологда : Инфра-Инженерия,- 2009. — 256 с.

112. Игнатенко, К. П., Брайцев А. В., Эйнер Ф. Ф Вентиляция, подземные пожары и горноспасательное дело.- М.: Изд-во Недра.- 1975.248 с.

113. Иванов, В. В., Рязанцев Г. К. Проветривание шахт и рудников с учетом аэротермодинамики / АН КазССР, Ин-т горн. дела.- Алма-Ата : Наука КазССР,- 1989. _- 143 с.

114. Ицкович, Э.Л. - Особенности современных АСУТП, — Вологда : Инфра-Инженерия, - 2017. - 524 с [600 dpi]

115. Комаров, В. Б.. Рудничная вентиляция [Текст] / В. Б. Комаров, Д. Ф. Борисов.- Ленинград ; Москва : ГОНТИ. Глав. ред. горно-топливной и геол.-развед. лит-ры,- 1938 (Л. : Типография им. Евг. Соколовой).- 454 с.

116. Калашников, В. В. Сложные системы и методы их анализа. - М.: Знание.- 1980.- 60 с.

117. Кобранов, Г. П. Элементы математической статистики, корреляционного и регрессивного анализа и надёжности/ Под ред. В. В. Галактионова.- М.: Изд-во МЭИ.- 1992.- 128 с.

118. Каледина, Н. О. Обоснование параметров систем вентиляции высокопроизводительных угольных шахт // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2011. - № 7. - С. 261-271.

119. Конорев, М. М. Вентиляция и пылегазоподавление в атмосфере карьеров / М. М. Конорев, Г. Ф. Нестеренко, А. И. Павлов ; [отв. ред. Н. О. Каледина] ;- РАН, УрО, Ин-т горного дела. - 2-е изд., перераб. и доп. -Екатеринбург.- 2010.- 440 с.

120. Коршунов, Ю. М. Математические основы кибернетики.- М.: Энергия.- 1980.- 424 с.

121. Карташев, В. Г., Шалимова, Е. В. Основы теории случайных процессов: учебное пособие для вузов.- М.: Издательство МЭИ,- 2005.- 88 с.

122. Комаревич, Л. В. Введение в теорию надёжности сложных технических систем: Учеб, пособие. - Омск, - 1995. - 80 с.

123. Комбинаторно-алгебраические и вероятностные методы и их применение Межвуз. сб. науч. тр./ Горьк. гос. ун-т им. Н. И. Лобачевского. -Горький.- 1990.- 163 с.

124. Королёв, В. Ю. Прикладные задачи теории вероятностей: модели роста надёжности модифицируемых систем.- М.: Диалог - МГУ,- 1997. - 68 с.

125. Кузнецов, Н. Ю. Взвешенное моделирование вероятности монотонного отказа системы при существенно различных характеристиках надежности ее элементов // Кибернетика и системный анализ, - 2000. - №2. -С. 45-54.

126. Колемаев, В.А. Математические методы и модели исследования операций: учебник для студентов вузов. / под ред. В.А. Колемаева. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, - 2018. - 592 с

127. Курганова, Н.А. Основные методы решения задач линейного программирования: Учебное пособие.- Омск. - 2011.- 257с.

128. Калашников, В.В., Рачев, С.Т. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания.- М.: Наука, - 1988. -159с.

129. Кулик, А.А. Разработка методики испытания системы управления безопасностью полета воздушного судна / А.А. Кулик // Вестник СамГТУ. Серия: Технические науки.- 2019.- № 4(64).- С. 30 - 41.

130. Кандрашина, Е.Ю., Литвинцева, Л.В., Поспелов, Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах.- М.: - Наука,- 1989.- 326с.

131. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.:ЮНИТИДАНА,- 2004.- 573 с.

132. Клеймен, Дж. Статистические методы в имитационном моделировании.- М.: Статистика, - 1978. -335с.

133. Кривулин, Н.К. Оптимизация сложных систем при имитационном моделировании // Вестник Ленингр. Ун-та. - 1990.- № 8.- С. 38 - 43.

134. Клебанов, Ф. С. Воздух в шахте: Трактат о проветривании угольных шахт / Ф. С. Клебанов; [Рос. акад. естеств. наук, Ин-т горн. дела им. А. А. Скочинского, Рос. угольная компания]. - Москва : Изд. дом "Имидж".-1995. - 574 с. : ил.; 24 см.; ISBN 5-86044-065-0.

135. Khayrutdinov ,M. M., Golik, V. I., Aleksakhin, A. V., Trushina, E. V., Lazareva, N. V., Aleksakhina, Y. V. Proposal of an Algorithm for Choice of a Development System for Operational and Environmental Safety in Mining. Resources. - 2022; - 11(10): - 88с.. https://doi.org/10.3390/resources11100088.

136. Ксенофонтова, А. И. Сборник задач по рудничной вентиляции [Текст] : [Учеб. пособие для горных вузов] / доц. А. И. Ксенофонтова ; Под ред. акад. А. А. Скочинского. - Москва ; - Ленинград : изд-во и тип. - № 3 Углетехиздата, - 1948 (Ленинград). - 178 с.

137. Капиев, Р. Э. Измерительно-вычислительные комплексы.- Л. : Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние,- 1988.- 176 с.

138. Каледина, Н. О. Нормативная база управления газовыделением на угольных шахтах России // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2016. - № 1. - С. 100-106.

139. Карбовский, Ю. М. Мировоззренческие аспекты компьютеризации: Метод. рекомендации преподавателям экон. вузов / Терноп. фин.-экон. ин-т.- Тернополь : ТФЭИ, - 1987.- 34 с.

140. Львовский, Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул.- М.: Высш. Школа, - 1982. - 224 с.

141. Лапко, А. В., Лапко, В. А. Непараметрические модели и алгоритмы обработки информации.- Красноярск: СибГАУ.- ISBN: 978-586433-489-8.- 2010.- 220 с.

142. Лапко, А. В., Многоуровневые непараметрические системы обработки информации / А. В. Лапко, В. А. Лапко. - Красноярск: Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т,- 2013.- 270 с

143. Лубков, Н.В. Методы пошагового моделирования случайных событий // Автоматика и телемеханика, - 2002. - № 9. - С. 174- 184.

144. Местер, И. М., Засухин И. Н. Автоматизация контроля и регулирования рудничного проветривания. - М., «Недра», - 1974. - 240с.

145. Матвеев, С. А., Оселедец, И. В., Пономарев, Е. С., Чертков, А. В. Обзор методов визуализации искусственных нейронных сетей //Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2021. - Т. 61. - №. 5. - С. 896-910.

146. Мюллер, П., Нойман, П., Шторм, Р. Таблицы по математической статистике / Пер. с нем.- М.: Финансы и статистика,- 1982.- 278 с.

147. Мамедли, Э.М., Соболев, Н.А.. Метод обеспечения отказоустойчивости в резервированных управляющих вычислительных системах // Автоматика и телемеханика.- 2000.- №2.- С. 172 - 182.

148. Макаров, В. И., Белов, С. В., Муталапова, Н. В. Динамика шахтных вентиляционных режимов угольных шахт // Горный информационно-ана-литический бюллетень (научно-технический журнал) .2009.- Т. 16. Вып. № 12.- С. 155-159.

149. Машинцов, Е. А., Котлеревская, Л. В., Криничная, Н. А. Управление вентиляцией в угольной шахте // Известия Тульского государственного университета. Технические науки.- 2014.- № 7.- С. 188195.

150. Мамиконов, А. Г. Основы построения АСУ. М., - 1981. -192 с.

151. Макаров, В. Н., Белов, С. В., Муталапова, Н. В. Динамика шахтных вентиляционных режимов угольных шахт // Горный информационно-аналитический бюллетень.- 2009.- Т. 16. № 12.- С. 341-348.

152. Матвеевский, В. Р. Надёжность технических средств управления: Учеб, пособие.- М.- 1993.- 92 с.

153. Мазина, И. Э., Маневич, А. И. О методиках прогноза метанообильности угольных шахт // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2015. - № 8. - С. 229-233.

154. Макаров, Н. В., Костюк, П. А., Патракеева, И. Ю. Модификация концепции проектирования вентиляторов местного проветривания // В сборнике: Технологическое оборудование для горной и нефтегазовой промышленности. Труды XIV Международной научно-технической конференции «Чтения памяти В. Р. Кубачека» в рамках Уральской горнопромышленной декады / Отв. ред. Ю. А. Лагунова. - 2016. - С. 272-279.

155. Морозов, Ю. Д., Ильин, И. И. Методы обеспечения качества и надёжности проектов автоматизированных систем: Учебное пособие.- М., 1990.- 110 с.

156. Макишин, В. Н. Вентиляторы и вентиляторные установки рудников и шахт [Электронный ресурс] : учебное электронное издание : учебное пособие для вузов / В. Н. Макишин, А. М. Серый, Д. Н. Николайчук ; Министерство образования и науки Российской Федерации, Дальневосточный федеральный университет, Инженерная школа.-

Владивосток: Дальневосточный федеральный университет.- 2017.- 1 электрон. опт. диск (CD-ROM) : цв.; 12 см.; ISBN 978-5-7444-4099-2.

157. Мясников, А. А., Миллер, Ю. А., Комаров, Н. Е. Вентиляционные сооружения в угольных шахтах.- М.: Недра,- 1983.- 270 с.

158. Николаев, А.В. Научное обоснование и разработка технических и технологических решений по обеспечению безопасности труда на подземных горнодобывающих предприятиях средствами энергоэффективной вентиляции.- Кемерово.- 2020.- 299 с.

159. Надёжность автоматизированных систем: Учеб, пособие. -Липецк, - 1997. - 70 с.

160. Нгуен, Т. Х. Основные направления совершенствования проветривания угольных шахт Вьетнама (на примере шахты МАО ХЕ) // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2015.- № 11.- С. 403-407.

161. Пигида, Г. Л. Анализ совместной работы шахтных вентиляторов [Текст] / Г. Л. Пигида. - Москва : Недра, - 1976. - 206 с.

162. Общая теория статистики / Под ред. И.И. Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, - 1999. - 480 с.

163. Оре, О. Теория графов. / Пер. с англ. / Под ред. Н. И. Воробьёва. -М.: Наука, - 1980. - 336 с.

164. Овчаренко, Н. И. Автоматика энергосистем: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. / Под ред. чл.-кор. РАН, докт. техн. наук, проф. А. Ф. Дьякова. М.: Издательский дом МЭИ, - 2007. - 476 с.

165. Осипов, С. Н. Вентиляция шахт при подземных пожарах [Текст] / С. Н. Осипов, В. М. Жадан.- Москва : Недра, - 1973. - 150 с.

166. Пучков, Л. А., Каледина, Н. О., Кобылкин, С. С. Методология системного проектирования вентиляции шахт // Горный информационно-

аналитический бюллетень (научно-технический журнал).- 2014.- № 1.- С. 128-136.

167. Палеев, Д. Ю., Лукашов, О. Ю. Программа расчета вентиляционных режимов в шахтах и рудниках // Горная промышленность.-2007.- № 6 (76).- С. 20-23.

168. Пучков, Л. А., Каледина, Н. О., Кобылкин, С. С. Системные решения обеспечения метанобезопасности угольных шахт // Горный журнал. - 2014.- № 5.- С. 12-17.

169. Пучков, Л. А. Аэродинамика подземных выработок.- М.: Изд-во Московского государственного горного университета.- 1993. - 266 с.

170. Павлов, И. В. Оценка и прогноз характеристик систем по результатам испытаний и имитационного моделирования.- М.: ВЦ РАН,-1992. - 34 с.

171. Панфилов, И. В., Половко А. М. Вычислительные системы. /Под ред. А. М. Половко. - М.: Сов. радио.- 1980. - 304 с.

172. Патрушев, М. А., Карнаух Н. В. Устойчивость проветривания угольных шахт. - М.: Недра, - 1973. - 188 с.

173. Патрушев, М.А., Ус, В.Н., Егоркин, Н.П. Вентиляция глубоких выработок. - Донецк: Донбас,- 1986.- 63 с.

174. Рийсмаа, Т. Описание и оптимизация структуры иерархических систем //Автоматика и телемеханика.- 1993.- № 12.- С. 146- 151.

175. Рычковский, В. М., Сергеев О. А., Тюрин В. П. Об управлении вентиляцией на угольных шахтах Кузбасса // Безопасность труда в промышленности.- 2004.- № 11.- С. 8-9.

176. Рогов, Е.И., Банкин, С.С., Рясков Е.Я. Надежность проветривания угольных шахт. - Алма-Ата: Наука, - 1975. - 152 с.

177. РТМ 25 459 - 82. Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП). Надёжность. Аналитическая оценка. Топологические методы.- 1982.- 48 с.

178. Рудничная вентиляция: Справочник / Под ред. К. З. Ушакова. М.: Недра, 1988. 440 с.

179. РТМ 25 376 - 80. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Аналитические методы оценки надёжности. -1980.-200 с.

180. Руководство по проектированию вентиляции угольных шахт. -М.: Недра. - 1975. - 240 с.

181. Рыбина, Г.В. Использование методов имитационного моделирования при создании интегрированных экспертных систем реального времени // Изв. РАН. Теория и системы управления.- 2000.- №5.- С. 147156.

182. Рязанцев, Г.К. Устойчивость и управляемость шахтных вентиляционных сетей. - Алма-Ата: Наука.- 1978.- 276 с.

183. Рыков, А. С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация.- М.: МИСиС.- 2005.- 352 с.

184. Рыженко, И. А. Анализ метанобезопасности угольных шахт // Горный журнал.- 2014.- № 5.- С. 22-37.

185. Рязанцев, Г.К. Устойчивость и управляемость шахтных вентиляционных сетей.- Алма-Ата: Наука,- 1978.- 276 с.

186. Руководство Simple SCADA 2.0.

187. Руководство Simple SCADA 2.0. Скрипты.

188. ГОСТ 12.0.003-2015 «Опасные и вредные факторы. Классификация».

189. СП 51.13330.2011. Защита от шума.

190. ГОСТ 31192.2-2005. Вибрация.

191. СанПиН 2.2.4.1191-03 - Электромагнитные поля в производственных условиях.

192. Скопинцева, О. В., Баловцев С. В. Управление аэрологическими рисками угольных шахт на основе статистических данных системы аэрогазового контроля // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2021.- № 1.- С. 78-89. DOI: 10.25018/0236-1493-2021-1-0-78-89.

193. Спицнадель, В. Н. Теория и практика оптимального принятия решений.- СПб.: Изд-во "Деловая пресса".- 2002.- 394 с.

197. Скопинцева, О. В., Баловцев С. В. К вопросу оценки аэрологического риска при различных схемах вентиляции выемочных участков угольных шахт // Научный вестник Московского государственного горного университета.- 2013.- № 1.- С. 87-100.

198. Тынкевич, М. А. Введение в численный анализ : учеб. пособие / М. А. Тынкевич, А. Г. Пимонов ; КузГТУ.- Кемерово.- 2017.- 176 с.

199. Трубецкой, К. Н., Каплунов Д. Р., Рыльникова М. В., Радченко Д. Н. Новые подходы к разработке технологий ресурсоресурсов для комплексной добычи руд // Журнал горной науки.- 2022.- Т. 47. № 3.- С. 317-323.

200. Ткачук, Р. В., Негриняк, Р. С. Управление параметрами воздушного потока при нагнетательном способе вентиляции подготовительных выработок // Сборник научных трудов SWorld- 2012.- Т. 8. № 4.- С. 87-91.

201. Турдаков, Д. Ю. и др. Доверенный искусственный интеллект: вызовы и перспективные решения //Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления.- 2022.- Т. 508.- №. 0.- С. 13- 18.

202. Танцов, П. Н. Актуальность перехода к динамическому расчёту шахтных вентиляционных сетей // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал).- 2013.- № 8.- С. 345-349.

203. Цырульников, А.С. Предупреждение накопления метана у врубовых машин и комбайнов / Акад. наук Укр. ССР. Ин-т горного дела им. М. М. Федорова.- Киев : Изд-во Акад. наук УССР.- 1956.- 46 с.

204. Ушаков, К. З. Газовая динамика шахт.- М.: Недра, - 1984. - 248 с.

205. Ушаков, К. З., Бурчаков А. С., Медведев И. И. Аэрология горных предприятий.- М.: Недра.- 1987.- 421 с.

206. Фомичев, В. И. Вентиляция шахт и рудников : Межвуз. сб. / Ленингр. горн. ин-т им. Г. В. Плеханова ; [Науч. ред. И. И. Медведев, В. И. Фомичев]. - Л. : ЛГИ.- Вып. 9.- Ленинград : ЛГИ,- 1982.- 100 с.

207. Френкель, А. А. Математический анализ производительности труда.- М.: Экономика,- 1968.- 168 с.

208. Федоров, Ю.Н. Справочник инженера по АСУТП. Проектирование и разработка. УП. 3-е изд.,- 2022.- 929 с.

209. Фельдман, Л. П. Методы программного моделирования вычислительных систем: (Учеб. пособие).- Донецк : ДПИ,- 1981.- 100 с.

210. Файнбург, Г. З. Основы организации рационального проветривания подземных горных выработок : / Г. З. Файнбург ; Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Горнонефтяной факультет, Кафедра разработки месторождений полезных ископаемых, Институт безопасности труда, производства и человека, Институт калия.- Пермь : Изд-во Пермского нац. исслед. политехн. ун-та, -2020.- 192 с. : ISBN 978-5-398-02291-9

211. Федунец, Н.И., Локшина, И.В., Замышляева, И.В. Применение нечеткой логической модели для интеллектуальной системы поддержки оператора вентиляции угольной шахты./ Диагностика, информатика и

метрология - 94. Материалы конференции.- Санкт-Петербург,- 1994,- С. 44

— 49.

212. Федунец, Н.И., Локшина, И.В., Замышляева И.В. Некоторые особенности практической реализации интеллектуальной системы поддержки диспетчера технологического процесса./ Материалы международного симпозиума "Интеллектуальные системы".- Махачкала.-1994.- С. 197-200.

213. Fedunec, N.I., Lockshina, I.V. Developing of fuzzy models for expert system constructing. MP' 94, 8th Symposium on Computer and Microprocessor Applications. October 1994, Hungary,- pр. 138-140.

214. Цой, С.В, Рязанцев, Г. К. Принцип минимума и оптимальная политика управления вентиляционными и гидравлическими сетями / АН Каз. ССР. Ин-т горного дела.- Алма-Ата : Наука.- 1968.- 258 с.

215. Харик, Е. К., Астанин, А. В. Численное исследование вентиляции горной выработки угольной шахты в трехмерной постановке // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. - 2011.- № 4-5.- С. 2567-2569.

216. Чесноков, Ю. Н. Искусственный интеллект в АСУ ТП / Ю. Н. Чесноков, А. В. Лаптева. — Текст : электронный // Весенние дни науки : сборник докладов Международной конференции студентов и молодых ученых (Екатеринбург, 20-22 апреля 2023 г.).- Екатеринбург : УрФУ.- 2023.

- C. 751-753.

217. Шойхет, Л. А. Автоматика и техническая кибернетика на шахтах и рудниках: / Ин-т автоматики.- Киев : Техшка.- 1969. - 107 с.

218. Шойхет, Л. А. Автоматизация производственных процессов в угольной и горнорудной промышленности: [Сборник статей] / Гос. ком. Совета Министров УССР по координации науч.-исслед. работ. Ин-т техн. информации. Ин-т автоматики Госком. по приборостроению, средствам

автоматизации и системам управления при Госплане СССР. - Киев.- 1964.192 с.

219. Шойхет, Л. А. Кибернетические методы управления шахтами и рудниками: Сборник статей / Ин-т автоматики. - Киев : Техника. - 1977. - 74 с.

220. Щербань, А. Н. Методика определения газопроницаемости угольного массива / Акад. наук Укр. ССР. Ин-т горного дела им. М. М. Федорова. - Киев : Изд-во Акад. наук УССР, - 1956. - 36 с.

221. Юсупов, Р.Х. Основы автоматизированных систем управления технологическими процессами Издательство: Инфра-Инженерия.- 2018.- 132 с.

222. Якушин, Н. П. Рудьман, А. И. Опыт проветривания при проходке стволов шахты «Ветка-Глубокая» / М-во строительства предприятий угольной пром-сти СССР. Техн. упр. Центр. ин-т техн. информации. Всесоюз. науч.-исслед. ин-т организации и механизации шахтного строительства ВНИИОМШС. - Москва, - 1955. - 24 с.

223. Ярцев, В. А. Выбор способа проветривания [Текст] : Конспект лекций.- Свердловск : СГИ.- 1978.- 19 с.

224. Radford, A. et al. Language models are unsupervised multitask learners //OpenAI blog. - 2019. - Т. 1. - №. 8. - С. 9.

225. Vaswani, A. et al. Attention is all you need //Advances in neural information processing systems. - 2017. - Т. 30.

226. Subakan, C. et al. Attention is all you need in speech separation //ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). - IEEE, - 2021. - С. 21- 25.

227. Mahesh, B. Machine learning algorithms-a review //International Journal of Science and Research (IJSR).[Internet].- 2020.- Т. 9.- №. 1.- С. 381386.

228. DeVore, R., Hanin, B., Petrova, G. Neural network approximation //Acta Numerica.- 2021.- T. 30.- C. 327- 444.

229. Li, Z. et al. A survey of convolutional neural networks: analysis, applications, and prospects //IEEE transactions on neural networks and learning systems.- 2021.- T. 33.- №. 12.- C. 6999- 7019.

230. Yang, G. R., Wang X. J. Artificial neural networks for neuroscientists: a primer //Neuron. - 2020. - T. 107. - №. 6. - C. 1048- 1070.

231. Matsuo, Y. et al. Deep learning, reinforcement learning, and world models //Neural Networks. - 2022. - T. 152. - C. 267-275.

232. Zador, A. et al. Catalyzing next-generation artificial intelligence through neuroai //Nature communications. - 2023. - T. 14. - №. 1. - C. 1597.

233. Liang, W. et al. Advances, challenges and opportunities in creating data for trustworthy AI //Nature Machine Intelligence.- 2022.- T. 4.- №. 8.- C. 669-677.

234. Dongpeng, Yang; Jinlin Li; Lun Ran. Research on Reliability of Complex Coal Mine Ventilation Networks // 2008 4th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing.- 2008. - pp. 1-4. IEEE Conferences.

235. Xinzhong, Wu; Xiaoping Ma; Zihui Ren. Study on key technologies of coal mine main fan automatic switchover with ventilation unceasing // 2010 Chinese Control and Decision Conference.- 2010.- pp. 3199-3203.

236. Liu, Tao. Design and Implement of Mine Ventilation Security Information System // 2011 Fourth International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation.- 2011.- Volume: 2.- pp. 499-502. IEEE Conferences.

237. Oscar, Oswaldo Rodriguez, Diaz; Edinson Franco Mejia; Juan Mauricio Salamanca. Safety in underground coal mining - A look from the control

systems // 2017 IEEE 3rd Colombian Conference on Automatic Control (CCAC), - 2017, - pp. 1-6. IEEE Conferences.

238. Vanguri, Ranjith Babu; Tanmoy, Maity; Somnath Burman. Optimization of energy use for mine ventilation fan with variable speed drive // 2016 International Conference on Intelligent Control Power and Instrumentation (ICICPI), - 2016, - pp. 148-151. IEEE Conferences.

239. Hui, Liu; Shanjun Mao; Mei Li; Jun Yue. 3D simulation for dynamic characteristics of airflow and dust control in a laneway of coal mine // 2016 24th International Conference on Geoinformatics.- 2016.- pp. 1-6. IEEE Conferences.

240. Ronghua, Li; TianboYang; XinzhouXie; WeiZhi. Design and realization of the automated production equipment for ventilation duct used by mine // 2014 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation.-2014.- pp. 839-843. IEEE Conferences.

241. Yuqin, Zhu; Guoshi, Yang. Design of coal mine ventilator intelligent monitoring system // International Conference on Automatic Control and Artificial Intelligence (ACAI 2012).- 2012.- pp. 853-855. IET Conferences.

242. Dongfeng, Yi; Dan Liu. Construction of the Coal Mine Production Safety Management Evaluation System Based on the Sustainable Development // 2012 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference. - 2012.- pp. 1-5. IEEE Conferences.

243. Xiaoqiang, Zhang; Hongzhen Yu; Jian Fang. Research of Multi-Objective Ranking in Sensors Management for CoalMine Monitoring Information Fusion System // 2010 International Conference on E-Product E-Service and E-Entertainment.- 2010.- pp. 1-3. IEEE Conferences.

244. Chao, Zhou; Mingzhe Wang. Research on Coal Face Ventila-tion Reliability with Data Fusion Approach // 2010 International Conference on Management and Service Science.- 2010, - pp. 1-4. IEEE Conferences.

245. L., He, Yu. Song, SZ Dai, K. Durbak. Quantitative Investigations of the Capacity of the Urban Underground Space // Tunneling and Underground Space Technologies.- 2012. - № 32.- pp. 168-179.

246. Wang, G., Li R., Carranza E. J. M., Yang F. 3D-geological modeling for forecasting underground mines in the region, China // Reviews of geological geology.- 2015.- No. 71.- pp. 592-610.

247. Sbarbari, D., Rene del Villar. Advanced control and supervision of mineral processing plants. London: Springer.- 2010.- 310 p.

248. Belts, A. Advanced methods for monitoring and managing technological processes in mineral processing applications. Espoo: Aalto University.- 2012.- 76 p.

249. Semin, M. A., Levin L. Yu. Stability of air flows in mineventilation networks // Process Safety and Environmental Protection.- 2019.- Vol. 124.- pp. 167-171.- DOI: 10.1016/j.psep.2019.02.006.

250. Thakur, P. 1 - Underground Coal Mine Atmosphere. Advanced Mine Ventilation // Respirable Coal Dust, Combustible Gas and Mine Fire Control.-2019.- pp. 3- 16.- DOI: 10.1016/B978-0-08-100457-9.00001-8.

251. Cheng, L., Guo H., Lin H. Evolutionary model of coal mine safety system based on multi-agent modeling // Process Safety and Environmental Protection.- 2021.- Vol. 147.- pp. 1193- 1200.- DOI: 10.1016/j.psep.2021.01.046.

252. Esterhuizen, G. S., Gearhart D. F., Klemetti T., Dougherty H., Dyke M. Analysis of gateroad stability at two longwall mines based on field monitoring results and numerical model analysis // International Journal of Mining Science and Technology.- 2019.- Vol. 29, Issue 1.- pp. 35-43.- DOI: 10.1016/j.ijmst.2018.11.021.

253. Wang, K., Jiang Sh., Wu Zh., Shao H., Zhang W., Pei X., Cui Ch. Intelligent safety adjustment of branch airflow volume during ventilation-on-

demand changes in coal mines // Process Safety and Environmental Protection.-2017.- Vol. 111.- pp. 491-506. DOI: 10.1016/j.psep.2017.08.024.

254. Qiao, W. Analysis and measurement of multifactor risk in underground coal mine accidents based on coupling theory // Reliability Engineering & System Safety,- 2021, - Vol. 208, - №107433. DOI: 10.1016/j.ress.2021.107433.

255. Zhang, L., Zhou G., Ma Yu, Jing B., Sun B., Han F., He M., ChenXu. Numerical analysis on spatial distribution for concentration and particle size of particulate pollutants in dust environment at fully mechanized coal mining face // Powder Technology.- 2021.- Vol. 383.- pp. 143-158. DOI: 10.1016/j.powtec.2021.01.039.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А 1. Проектируемая АСУ ТПВ

2. Обобщенная структура управления

Дагчж газоанализатор

давления

Датчик температуры

3. Функциональная схема и автоматизируемые функции ТПВ

J^Ht Гшпердггрд

ПетШм 1-1 н 1-1 M 4-1 M И 3-1

4. Схема информационных потоков

5. Схемы соединений внешних проводок

Приложение В

Акты внедрения

ДОНЕЦКАЯ НАРОДНАЯ РЕСПУБЛИКА МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"

Ж001. г. Доме и*, ул. Л ртам, Я теа: ДО 137-17-Л, 3 факс: М4-11-П

1/1. ПОЧТЫ ¿о1ИКи.1П|о$ПМ|1 П1

Комиссия в икЛЫ:

председатель: Коцдрахин В.П., заведующий кафедрой «Транспортные системы и логистика», д-р техн. нау*. профессора

члены комиссии: I утпревнч В.О., профессор кяфедры «Транспортные системы И логистика», д-р техн. наук, доцект; Скляров НА., профессор кафедры «Тр&нспоргныс системы Н лОгИСТННШ, *ащд. техн. наук, доцент; Шавлая Н.Ф., профессор кафедры «Транспортные системы м логнстнйш, канд. теки, наук, доцент,

составили настоящий. акт о внедрении результатов исследований диссертационной работы Босиком И.И. «Системный анатиз и разрнботкв мстюлОб опенки надежности технических систем», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук, использованы в учебном процессе при изложении дисциплин «Теория надежности грэнсгирТНЫХ маши» горного производства», к Проектирование тринс портных систем горного пронзмдепш» для стулеитив ло специальности 21.01,04 «Горние дело» (специализация 4 Траке портные системы горны* предприятий»)-

Объсктвми внедрения ижпяются методы, позволяющие акту или )нронтъ проблемы ресчсга и анализа надежности для переменной структуры системы И разнообразных состояний, подтверждающие многофункциональность системы, чти позволяет осуществлять выбор оптимальных параметров транспортных систем горных предприятий, а также расчет их эффективности функционирования.

На №

АКТ

о внедрении (использований) результатов докторской диссертационной работы Босикова И горл Ивановича

Председатель комиссии Члены комиссии:

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ ПО НАУКЕ И ТЕХНОЛОГИЯМ ДОНЕЦКОЙ НАРОДНОЙ РЕСПУБЛИКИ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ «ДОНЕЦКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ, ПРОЕКТНО-КОНСТРУКТОРСКИЙ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ КОМПЛЕКСНОЙ МЕХАНИЗАЦИИ ШАХТ»

(ГУ «ДОНУГЛЕМАШ»)

ул. Университетская, 83а, г. Донецк, 83048 E-mail: (kmmilciTiashfflmail.rn: ¿u.(ionuglcmash@vandex. ru идентификационный код 51017986

на №_p i

АКТ

о внедрении (использовании) результатов докторской диссертационной работы Босикова Игоря Ивановича

Комиссия в составе:

председатель:

Мезников A.B. - заместитель директора по научной работе,

члены комиссии:

Пальчик B.C. - заведующий отделом БМ;

Маленков C.B. - заведующий отделом НТО,

составили настоящий акт о внедрении результатов исследований диссертационной работы Босикова И. И. «Системный анализ и разработка методов и алгоритмов оценки надежности технических систем», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук.

В производственной деятельности ГУ «ДОНУГЛЕМАШ» объектами внедрения являются:

- концептуальные аспекты функционирования технической системы, позволяющие осуществлять анализ и оценку управления воздухораспределением для принятия оперативных решений;

- методы, позволяющие актуализировать проблемы расчета и анализа надежности для переменной структуры системы, подтверждающие ее многофункциональность, и позволяющие осуществлять выбор оптимальных

параметров, а также расчет эффективности функционирования технической системы.

Использование указанных результатов позволяет решить важную задачу по комплексной оценке контроля параметров рудничной атмосферы, первичной обработки информации, выработки управляющих воздействий газовой обстановкой добычного участка с учетом специфических особенностей случайных аэрогазодинамических явлений на угольных шахтах.

Председатель комиссии:

А.В. Мезников

Члены комиссии:

В.С. Пальчик

С,В. Маленков

ВоркутаУголь

УТВЕРЖДАЮ

3;

о внедрении (использовании) ре?уйБТат докторской диссертационной работы Босикова Игоря Ивановича

Комиссия в составе:

председатель:

- Харитонов Игорь Леонидович - заместитель генерального директора - технический директор АО «Воркутауголь»

члены комиссии:

- Пайкин Денис Игоревич, заместитель технического директора

- Лещенко Валентин Владимирович, заместитель технического директора

- Мороз Денис Иванович, главный технолог по газодинамическим явлениям

составили настоящий акт о внедрении результатов исследований диссертационной работы Босикова И И. «МЕТОДОЛОГИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ВОЗДУХООБЕСПЕЧЕНИЯ В УГОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук, использованы в производственной деятельности АО «Воркутауголь», в частности объектами внедрения являются:

1) Метод прогнозирования вероятности пребывания ТПВ в различных функциональных состояниях на основе решения интегро-дифференциальных уравнений отличающийся тем, что проводится расчет значений параметров для перехода из отказовых в работоспособные состояния, что позволяет повысить эффективность управления технологическим процессом воздухообеспечения (ТПВ) в зависимости от стратегии управления и необходимых ограничений.

2) Архитектура и алгоритмы функционирования системы управления безопасностью ТПВ, которые включают элементы предварительной оценки безопасности ТПВ, прогнозирования изменения условий ТПВ и предупреждение угрозы аварийной ситуации с использованием средств искусственного интеллекта. В отличие от существующих систем управления безопасностью ТПВ архитектура и алгоритмы предложенной системы содержат элементы предварительной оценки угрозы аварийной ситуации по информации, технического состояния объекта управления и горнотехнических условий ТПВ, данные которой используются в устройстве поддержки принятия решений для прогнозирования и предупреждения угрозы аварийной ситуации.

3) Метод поддержки принятия управленческих решений, который обеспечивает формирование сигнала оповещения угрозы аварийной ситуации с использованием комплекса средств ее предотвращения, и последующей выдачей команд в системы управления воздухообеспечением (ВО), а также средствам

АО "Воркутауголь"

Уг Ленина д. 82 г. Воркута

+7 {82151) 7 3010 ©:+7(8215-;.7 22« мк :1@уогк'и1аидэ1.ги

индикации и оповещения диспетчеров-операторов. Предложенный метод поддержки принятия решений отличается от существующих применением в его составе наборов правил ликвидации текущей и прогнозируемой угроз аварийной ситуации при ВО с определением переменных, влияющих на изменение угрозы аварийной ситуации.

Использование указанных результатов позволяет решить важную народно-хозяйственную задачу по комплексной оценке контроля параметров систем воздухообеспечения и обеспечения надежности их функционирования.

Реальный годовой эффект от внедрения результатов исследований может составить около пяти миллионов рублей.

УТВЕРЖДАЮ

Первый проректор проректор по научной работе, инновационной

деятельности

и

стратегическому развитию

ШШШШъоу ВО СКГМИ (ГТУ)

/^у С.В.Галачиева

2024 г.

о использовании результатов диссертационной работы Босикова Игоря Ивановича «Система интеллектуального управления технологическими процессами

воздухообеспечения в угольной промышленности», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук

Комиссия в составе:

председатель: зав. кафедрой "Компьютерного моделирования и автоматизации проектирования" к.т.н., доцент Аликов А.Ю.

члены комиссии: профессор кафедры КМ и АП д.т.н., профессор Гроппен В.О., к.т.н., доцент кафедры КМ и АП Юрошева Т. А. составили настоящий АКТ о нижеследующем:

В процессе подготовки бакалавров и магистров на базе кафедры: 09.03.01 Информатика и вычислительная техника, профиль «Автоматизированные системы обработки информации и управления» (бакалавриат); 09.04.01 Информатика и вычислительная техника, профиль «Автоматизированные системы обработки информации и управления» (магистратура); 2.3.7. Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования (аспирантура) используются предложенные автором следующие результаты диссертационной работы

1. Метод построения интеллектуальных систем управления технологическими процессами (ТПВ) воздухообеспечения, таких как генеративные алгоритмы и машинное обучение, для комплексного моделирования и оптимизации системы управления воздухообеспечением в горнодобывающей промышленности, отличие от существующих систем управления безопасностью технологического процесса воздухообеспечения архитектура и алгоритмы предложенной системы содержат элементы предварительной оценки угрозы аварийной ситуации по информации, технического состояния объекта управления и горнотехнических условий

ТПВ, что позволило использовать эти данные в устройстве поддержки принятия решений для прогнозирования, предупреждения угрозы аварийной ситуации и повысить эффективность управления ТПВ в шахтах.

2. Метод интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения, для превентивного выявления аварийных состояний и автоматизированной системы поддержки принятия решений, направленное на улучшение безопасности и эффективности в горнодобывающей промышленности.

Председатель комиссии: зав. кафедрой

"Компьютерного моделировани

автоматизации проектирования

А.Ю. Аликов

Члены комиссии: профессор кафедры КМ и АП д.т.н., профессор

В.О. Гроппен

доцент кафедры КМ и АП к.т.н., доцент

Т.А. Юрошева

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Московский государственный техническийуниверситет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» (МГТУ им. Н. Э. Баумана)

105005, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1 тел. [phone], факс [phone] [e-mail] ОГРН1027739051779 ИНН 7701002520 КПП 770101001

На № от

362021, Республика Северная Осетия-Алания, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44, ФГБОУ ВО «СКГМИ (ГТУ)», заведующему кафедрой «Нефтегазовое дело» Босикову И.И.

Об использовании результатов диссертационной работыБосикова И.И.

АКТ

об использовании результатовдиссертационной работы Босикова Игоря Ивановича на тему «Система интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности», представленной на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 2.3.3. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

В процессе подготовки магистрантов направления 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» направленности«Искусственный интеллект в киберфизических системах» используются следующие предложенные автором результаты диссертационной работы:

1) концепция системы интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения в угольной промышленности в лекционном курсе «Введение в искусственный интеллект»;

2

2) метод интеллектуального управления технологическими процессами воздухообеспечения для превентивного выявления аварийных состояний в лекционном курсе «Проектирование и разработка киберфизических систем»;

3) математическая модель определения предельно допустимых показателей для расчета их граничных значений при различных значениях параметров внешней среды в лекционном курсе «Математические методы моделирования и анализа объектов киберфизических систем».

Профессор кафедры / I[ I

«Технологии искусственного интеллекта» / / У

д-р. техн. наук, доцент / у/Г^у B.C. Тынченко

Приложение Б

Патенты на полезную модель

НА ПОЛЕЗНУЮ МОДЕЛЬ

№146114

ЛЯДА РУДОСПУСКА

Патентообладатель(ли): Царишев Владимир Каурбекович (Ш1) Автор(ы): см. на обороте

Заявка № 2014125577

Приоритет полезной модели 24 ИЮНЯ 2014 г.

Зарегистрировано в Государственном реестре полезных моделей Российской Федерации 28 августа 2014 г. Срок действия патента истекает 24 июня 2024 г.

^студлк.