Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Идентификатор DOI: 10.21177/1998-4502-2025-17-3-1642-1658
Ключевые слова: digital twins, sustainable development, mining territories, hydrocarbon processing, adaptive control, multicriteria optimization, environmental safety, горнопромышленные территории, устойчивое развитие, цифровые двойники, переработка углеводородного сырья, адаптивное управление, многокритериальная оптимизация, экологическая безопасность
Аннотация: Статья посвящена разработке адаптивной модели управления процессами переработки углеводородного сырья на основе цифровых двойников для достижения целей устойчивого развития горнопромышленных территорий. Исследование направлено на решение ключевого противоречия между необходимостью промышленного развития и требованием сохранения хруПоказать полностьюпких горных экосистем. Предложена архитектура адаптивного конструктора цифровых двойников, сочетающая принципы многокритериальной оптимизации и способность к непрерывному обучению на производственных данных. Научная новизна работы заключается в разработке методологии создания адаптивных цифровых двойников, интегрирующих экологические, экономические и социальные критерии в единую оптимизационную модель с автоматической настройкой на специфические характеристики местного сырья. Практическая значимость исследования подтверждена результатами апробации, показавшей возможность снижения ресурсоемкости процессов переработки на 15-20 %, уменьшения объемов образующихся отходов на 25-30 % и оптимизации водопотребления в условиях дефицита водных ресурсов. Особое внимание уделено решению проблем работы с нестандартным сырьем горных месторождений - тяжелыми нефтями и битумами с аномально высокими показателями плотности, содержания серы и металлов. Разработанный подход создает основу для цифровой трансформации традиционных производств и формирования сбалансированной модели промышленного роста в чувствительных экологических условиях горных регионов. This study addresses the critical challenge of balancing industrial development with environmental preservation in mining territories through the development of an adaptive control model for hydrocarbon processing based on digital twins. The research focuses on resolving fundamental contradictions between production efficiency and ecological sustainability in sensitive mountain ecosystems where traditional control systems prove inadequate for handling variable raw material quality and strict environmental regulations. Methods. The research methodology incorporates a comprehensive approach combining multicriteria optimization algorithms with machine learning techniques for continuous model adaptation. The architecture of the adaptive digital twin constructor integrates real - time production data analysis with physical - chemical models of coking processes. Special attention is given to developing self - adjusting mechanisms that automatically adapt to specific characteristics of local raw materials, including heavy oils and bitumens with abnormal density, sulfur content, and metal concentrations. Results. The implementation results demonstrate significant improvements in processing efficiency: reduction of resource intensity by 15-20 %, decrease in waste generation volumes by 25-30 %, and optimization of water consumption under resource scarcity conditions. The adaptive digital twin showed enhanced capability in processing non - standard raw materials from mountain deposits while maintaining stable product quality. The system achieved a 35-40 % reduction in sulfur compound emissions and improved energy efficiency by 18-24 % compared to traditional control methods. Conclusions. The developed approach provides a scientifically grounded methodology for creating adaptive digital twins that effectively integrate environmental, economic, and social criteria into a unified optimization model. The research demonstrates that digital twin technology can serve as a fundamental tool for achieving sustainable development goals in mining territories by enabling digital transformation of traditional industries and establishing a balanced model of industrial growth that respects ecological constraints while maintaining production efficiency.
Журнал: Устойчивое развитие горных территорий
Выпуск журнала: Т. 17, № 3
Номера страниц: 1642-1658
ISSN журнала: 19984502
Место издания: Владикавказ
Издатель: Северо-Кавказский горно-металлургический институт