Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: V Всероссийская (национальная) научная конференция «Российская наука, инновации, образование» (РОСНИО-V-2026); Красноярск; Красноярск
Год издания: 2026
Идентификатор DOI: 10.47813/rosnio.5.2026.19.4031
Ключевые слова: geomechanical monitoring, environmental monitoring, Distributed Sensor networks, machine learning, open-pit mining, lidar, smart dust, геомеханический мониторинг, экологический мониторинг, распределённые сенсорные сети, открытые горные работы
Аннотация: Статья посвящена разработке концепции интеллектуальной системы геомеханического и экологического мониторинга карьеров на основе интеграции фотонных LiDAR-технологий и распределённой сети интеллектуальных микросенсорных устройств Smart Dust для контроля устойчивости бортов карьеров в режиме реального времени. Представлены результатыПоказать полностьюразработки интеллектуальной системы, основанной на совместной обработке пространственных данных лазерного сканирования, телеметрической информации, поступающей от сети Smart Dust, алгоритмов машинного обучения и адаптивной фильтрации облаков точек для автоматического выявления опасных деформационных процессов. Разработанный виртуальный программно-аппаратный комплекс обеспечивает непрерывное формирование цифровой модели карьера, интеграцию данных дистанционного и локального мониторинга, интеллектуальный анализ геомеханического состояния прибортового массива и прогнозирование зон потенциальной нестабильности. Имитационное моделирование показывает, что применение интегрированной LiDAR-Smart Dust системы обеспечивает повышение скорости обработки данных, снижение погрешности пространственных измерений, увеличение достоверности выявления деформационных аномалий и повышение эффективности раннего обнаружения потенциально опасных геомеханических процессов по сравнению с традиционными методами геодезического мониторинга. This paper presents the concept of an intelligent geomechanical and environmental monitoring system for open-pit mines based on the integration of photonic LiDAR technology and a distributed Smart Dust sensor network for automated real-time monitoring of pit slope stability. The proposed system combines laser scanning point cloud data, telemetry acquired from the Smart Dust sensor network, machine learning algorithms, and adaptive point cloud filtering techniques to enable the automatic detection of hazardous deformation processes. A virtual hardware-software platform has been developed to generate a digital model of the open-pit mine, integrate data obtained from remote and in situ monitoring systems, perform intelligent analysis of the geomechanical condition of pit slopes, and predict zones of potential instability. Simulation results demonstrate that the proposed integrated LiDAR-Smart Dust system improves data processing speed, reduces spatial measurement errors, increases the reliability of deformation anomaly detection, and enhances the early identification of potentially hazardous geomechanical processes compared with conventional geodetic monitoring methods.
Журнал: Российская наука, инновации, образование (РОСНИО-V-2026)
Номера страниц: 559-577
Место издания: Красноярск