Specjaliści z Niemiec, Austrii, Szwecji, Finlandii i Polski tworzą system, który usprawni zarządzanie procesami w kopalniach. Rozwiązanie wykorzystujące najnowsze technologie ma zbierać, przetwarzać i analizować tysiące danych. Powstaje w ramach projektu MaMMa.

Każdego dnia działalność produkcyjna dużego przedsiębiorstwa górniczego pochłania miliony złotych. To koszty energii, paliw i wielu procesów technologicznych takich jak urabianie materiałami wybuchowymi czy kombajnami, a także zabezpieczania wyrobisk, transportu, wentylacji, klimatyzacji i odwadniania.

– Proces produkcyjny w takich firmach jest bardzo złożony. Stale zmieniają się przestrzeń kopalniana, liczba maszyn i pracowników oraz same warunki pod ziemią. Dlatego wymaga to optymalizacji i narzędzi, które zapewniają bezpieczeństwo i ograniczanie kosztów – podkreśla prof. Radosław Zimroz, dziekan Wydziału Geoinżynierii, Górnictwa i Geologii, koordynujący projekt MaMMa na Politechnice Wrocławskiej.

Międzynarodowe konsorcjum naukowo-przemysłowe z partnerami z pięciu krajów – Niemiec, Austrii, Szwecji, Finlandii i Polski – pracuje właśnie nad kompleksowym i inteligentnym systemem, który będzie monitorował i wykrywał stopień zużycia maszyn pracujących w kopalni. Będzie także narzędziem do planowania ich konserwacji i remontów, a także do diagnostyki i wczesnego wykrywania awarii parku maszynowego. Docelowo pozwoli na wydłużenie okresów konserwacji tych urządzeń i pojazdów oraz zwiększenie dostępności infrastruktury kopalnianej.

Uczestnicy projektu wykorzystują istniejące już systemy monitoringu maszyn w kopalniach i poddają gromadzone przez nie dane zaawansowanym analizom. Stosują przy tym autorskie algorytmy, które wspomagają diagnostykę maszyn i wczesne wykrywanie awarii, a także wspomagają optymalizację pracy maszyn i całego zakładu górniczego. Wszystko to zostanie zintegrowane z nową aplikacją  i urządzeniami służącymi do przesyłu, gromadzenia i analizy danych. Rozwiązanie korzysta z danych w chmurze (tzw. data cloud), zdalnego przesyłu danych i inteligentnego sterowania w oparciu o Internet Rzeczy (Internet of things) oraz zaawansowanych algorytmów samouczących się (AI, Machine Learning).

Do systemu będą mogły zostać podłączone wszystkie maszyny i infrastruktura oraz pozostałe elementy kopalni – tak aby można było obserwować ich zależności i sterować ich wykorzystaniem oraz utrzymaniem, zapewniając ciągłość produkcji i poprawiając jej efektywność.

Projekt MaMMa (skrót z ang. Maintained Mine and Machine) jest warty ponad 1,8 mln euro i jest współfinansowany przez konsorcjum EIT Raw Materials w ramach inicjatywy KAVA – KIC Added Value Activities z funduszy programu Horyzont 2020. Jego liderem jest niemiecka firma DMT, a wśród partnerów są zarówno ośrodki naukowe, jak i przedsiębiorstwa i instytucje wspierające biznes. W Polsce nad projektem MaMMa pracują naukowcy z Wydziału Geoinżynierii, Górnictwa i Geologii Politechniki Wrocławskiej oraz pracownicy KGHM Polska Miedź S.A. i KGHM Cuprum Centrum Badawczo-Rozwojowe sp. z o.o.

Prace nad systemem toczą się od 2017 r. i potrwają do grudnia tego roku.

– Zespół naszych naukowców odpowiada m.in. za analizę obecnie stosowanych metod dla różnych typów maszyn i urządzeń w górnictwie, pozyskanie z nich danych do testowania algorytmów, wybór kluczowych komponentów, dla których będą tworzone procedury diagnostyczne, opracowanie zbioru algorytmów zorientowanych na diagnostykę i analizę efektywności konkretnych typów maszyn czy wsparcie w popularyzacji rozwiązań naukowych i komercjalizacji produktu końcowego – tłumaczy prof. Zimroz.

Nad tymi zadaniami pracuje kilkunastoosobowy zespół złożony ze specjalistów w dziedzinie górnictwa i geologii oraz matematyki (naukowcy z Wydziału Matematyki PWr), w tym m.in. dr inż. Pavlo Krot, badacz, który na PWr przeniósł się z Instytutu Żelaza i Stali Ukraińskiej Akademii Nauk w Dnipro i Justyna Hebda-Sobkowicz, doktorantka uczestnicząca w interdyscyplinarnym programie Interdok.

Efektem projektu – poza systemem gotowym do komercjalizacji – będą także prace naukowe. Do tej pory naukowcy z W6 pracujący nad MaMMa opublikowali dziesięć artykułów w międzynarodowych czasopismach.

Lucyna Róg