ГМК «Норникель»: инновации в маркшейдерском деле

Новая модель БПЛА с лазерным сканером была запущена на предприятии ГМК «Норникель» в рамках долгосрочной программы по развитию применения технологий в компании. Это уже не первый аппарат на вооружении компании, где в настоящий момент трудятся более десятка дронов.

БПЛА незаменимы при проведении сканирования в труднодоступных участках производства, где небезопасно находиться рабочим. С помощью БПЛА производится надзор за состоянием и ходом работ на выработках, качеством креплений, объёмом отработанных отвалов и т.д. На поверхности дроны применяются для съемки местности, зон залеганий сырья, хвостохранилищ.

Новая модель позволяет использовать стандартную камеру, тепловизор, лидар и эхолот: это позволяет исследовать не только поверхность хранилищ, но и отслеживать их состояние под водой до ста метров. Лидар ускоряет процесс фиксации большой площади, позволяя обследовать два квадратных километра в течение четверти часа. Традиционный способ потребовал бы значительно большего времени работы двух бригад специалистов.

Как отметил Сергей СОБОЛЕВ, руководитель по направлению маркшейдерского контроля и аудита компании, обработка данных, собранных БПЛА за 15 минут, займёт у группы аналитиков несколько дней. Он подчеркнул, что с учётом этого крайне важно обучать команду и работать с современными программными продуктами.

Несмотря на текущие ограничения на рынке новых технологий, «Норникель» продолжает активно тестировать и осваивать значительное количество продуктов для маркшейдерской деятельности. Неспроста компания получила статус одной из самых инновационных в России по данному направлению. В шахтах обкатываются БПЛА без GPS сигнала, а штат пилотов постоянно проходит обучения.

Сегодня «Норникель» стоит на пути внедрения самых передовых технологий по мировым масштабам. В планах компании – обеспечить предприятия дронами, которые не потребуют управления от пилота и смогут сами проводить съёмку и возвращаться «на базу». Персоналу при этом потребуется только проведение анализа полученного массива данных.