fon
Учебно-научный центр цифровых технологий
О центре
Cкорость научно-технологического прогресса и исчезновение определенных видов деятельности, связанное с проникновением автоматизации во все сферы производственных и управленческих процессов, являются факторами возможного роста для предприятий будущего. Цифровая интеграция, объединяющая научные направления, кадры, процессы, пользователей и данные, будет создавать условия для научно-технических достижений и прорывов, обеспечивая научно-экономические сдвиги в смежных отраслях и, прежде всего, на глобальном минерально-сырьевом рынке. В этой связи в 2018 году с целью обучения, исследований и разработок в области цифровых технологий для предприятий минерально-сырьевого и топливно-энергетического комплексов в Горном университете создан «Учебно-научный центр цифровых технологий».
Подробнее о задачах
point
Направления научных исследований
Данное направление предполагает рассмотрение интеллектуальных технологий управления электроэнергетическими системами, включая передачу электрической энергии, управление спросом на электрическую энергию, цифровые двойники объектов электроэнергетики, цифровые информационные модели электротехнических систем.
Читать далее   Лаборатория  
detail
В рамках данного направления ведется разработка новых методов мониторинга и управления на основе цифровых и информационных технологий, создание информационных систем для решения задач горной отрасли.
Читать далее   Лаборатория  
detail
Данное направление нацелено на развитие и популяризацию инженерного образования, повышение цифровых компетенций сотрудников и обучающихся, а также реализацию программ дополнительного профессионального образования для представителей компаний ТЭК и МСК.
Читать далее   Лаборатория  
detail
Данное направление предполагает исследование и обоснование комплексных показателей эффективности генерации, транспорта и потребления энергии при снабжении от традиционных и возобновляемых источников энергии с учетом влияния глобальных вызовов и вариации внешних факторов.
Читать далее   Лаборатория  
detail
В рамках данного направления проводятся исследования, направленные на повышение эффективности оборудования и технологических процессов добычи, переработки и транспортировки полезных ископаемых.
Читать далее   Лаборатория  
detail
Проекты
Научные публикации
publications

Universal approach for dem parameters calibration of bulk materials

Ключевые слова:Calibration | DEM | DEM parameters | Discrete element method | Experiment | Friction | Friction coefficients | Ore | Universal approach
Дата публикации: 2021-06-01
Журнал: Symmetry
Авторы: Boikov, A, Savelev, R, Payor, V, Potapov, A.
ISSN:20738994

Q2

(Scimago)

DEM parameters calibration is the most important step in preparing a DEM model. At the same time, the lack of a universal approach to DEM parameters calibration complicates this process. The paper presents the author’s approach to creating a universal calibration approach based on the physical meaning of the friction coefficients and conducting symmetrical experiments at full scale and in a simulation, as well as the implementation of the approach in the form of a physical test rig. Several experiments were carried out to determine the DEM parameters of six material–boundary pairs. The resulting parameters were adjusted using a refinement experiment. The results confirmed the adequacy of the developed approach, as well as its applicability in various conditions. The limitations of both the approach itself and its specific implementation in the form of a test rig were identified.
publications

A soft sensor for measuring the wear of an induction motor bearing by the park’s vector components of current and voltage

Ключевые слова:ANN‐classifier | Induction motor bearing | Park’s vector | Soft sensor
Дата публикации: 2021-12-01
Журнал: Sensors
Авторы: Koteleva, N, Korolev, N, Zhukovskiy, Y, Baranov, G.

Q2

(Scimago)

This paper presents a methodology for creating a soft sensor for predicting the bearing wear of electrical machines. The technique is based on a combination of Park vector methods and a classifier based on an artificial neural network (ANN‐classifier). Experiments are carried out in la-boratory conditions on an asynchronous motor of AIR132M4 brand. For the experiment, the inner rings of the bearing are artificially degraded. The filtered and processed data obtained from the installation are passed through the ANN‐classifier. A method of providing the data into the classi-fier is shown. The result is a convergence of 99% and an accuracy of 98% on the test data.
publications

Automated system for definition of life-cycle resources of electromechanical equipment

Дата публикации: 2017-03-01
Журнал: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Авторы: Zhukovskiy, Y, Koteleva, N.
ISSN:1757899X

The frequency of maintenance of electromechanical equipment depends on the plant, which uses and runs this equipment. Very often the maintenance frequency is poorly correlated with the actual state of the electromechanical equipment. Furthermore, traditional methods of diagnosis sometimes cannot work without stopping the process (for example, for equipment located in hard to reach places) and so the maintenance costs are increased. This problem can be solved using the indirect methods of diagnosing of the electromechanical equipment. The indirect methods often use the parameters in the real time and seldom use the parameters of traditional diagnostic methods for determination of the resource of electromechanical equipment. This article is dedicated to developing the structure of a special automated control system. This system must use the big flow of the information about the direct and indirect parameters of the equipment state from plants from different areas of industry and factories which produce the electromechanical equipment.
Все публикации  
Отзывы партнёров
«Совместно с Центром цифровых технологий Санкт-Петербургского горного университета мы сотрудничаем уже несколько лет в области формирования фундаментальных и прикладных задач и идей цифровизации горной промышленности.»
«Нам очень приятно быть частью процесса, которым занимается Центр цифровых технологий Санкт-Петербургского горного университета. Мы считаем, что этот центр может являться точкой сборки всех тех новых решений, которые позволят вывести горную промышленность на новый уровень.»
Комитет по топливно-энергетическому комплексу Ленинградской области выражает Вам благодарность за поддержку в проведении Фестиваля и организацию содержательной экспозиции предприятия, нацеленной на привлечение молодого поколения к профессии ТЭК.
Благодаря Вашим усилиям мы сможем и дальше воспитывать молодежь, полную сил и устремлений к знаниям и творчеству в сфере энергосбережения.
Надеемся на дальнейшее плодотворное сотрудничество в сфере энергосбережения.
От имени Минэнерго России выражаем благодарность команде молодых исследователей WeWatt за большую и нужную для отрасли работу, проделанную под Вашим руководством в инициативном порядке и на безвозмездной основе.
Результаты проведенного исследования послужат основой для дальнейшей работы в данном направлении и будут полезны угольным компаниям при проведении цифровой трансформации производств, способствуя эффективному и успешному достижению поставленной цели.
Институт проблем комплексного освоения недр, Дмитрий Клебанов
Жуков Леонид Владимирович, директор подразделения SITECH компании ООО «Цеппелин Русланд»
Комитет по топливно-энергетическому комплексу, председатель комитета Андреев Ю.В.
Министерство энергетики Российской Федерации
reviews
Партнеры

Для улучшения работы сайта и его взаимодействия с пользователями мы используем файлы cookie. Продолжая работу с сайтом, Вы разрешаете использование cookie-файлов. Вы всегда можете отключить файлы cookie в настройках Вашего браузера.