Integrated perception, decision, and control for tricone blasthole drilling: System development and field validation
यह शोध पत्र एक बुद्धिमान नियंत्रण प्रणाली प्रस्तुत करता है जो ट्राइकोन ब्लास्टहोल ड्रिलिंग के लिए फॉर्मेशन धारणा (formation perception), निर्णय लेने और नियंत्रण को एकीकृत करती है, जो फील्ड परीक्षणों के माध्यम से प्रवेश दर में 33.6% की वृद्धि, ऊर्जा खपत में 45.3% की कमी और असामान्य स्थितियों का प्रभावी पता लगाने का प्रदर्शन करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
दुनिया की ऊर्जा जरूरतों को पूरा करने वाले ओपन-पिट माइन्स (खुली खदानों) की गहराई में, एक विशाल मशीन जिसे रोटरी ड्रिल रिग कहा जाता है, पृथ्वी में छेद करती है। ये छेद, जिन्हें ब्लास्टहोल कहा जाता है, कोयला या अयस्क निकालने के लिए चट्टानों को विस्फोटित करने का शुरुआती बिंदु होते हैं। इन छेदों की गुणवत्ता यह निर्धारित करती है कि बाद में चट्टान कितनी कुशलता से टूटती है, जिसका सीधा प्रभाव पूरे खनन की सुरक्षा और उत्पादकता पर पड़ता है। दशकों से, इस ऑपरेशन की सफलता काफी हद तक कैब में बैठे एक मानव ऑपरेटर के कौशल और अंतर्ज्ञान पर निर्भर रही है। जैसे ही ड्रिल बिट नरम मिट्टी से कठोर चट्टान में प्रवेश करता है, या किसी छिपी हुई दरार का सामना करता है, ऑपरेटर को मशीन की गति और दबाव को कैसे समायोजित करना है, इसका लगातार अनुमान लगाना पड़ता है। यदि अनुमान गलत होता है, तो ड्रिल रुक सकती है, बिट टूट सकता है, या छेद बहुत धीरे ड्रिल किया जा सकता है, जिससे समय और ऊर्जा की बर्बादी होती है। चुनौती हमेशा यह रही है कि भूमिगत चट्टान अनिश्चित होती है, और मशीन की प्रतिक्रिया जटिल होती है, जिससे ऐसे सिस्टम के बिना इसे स्वचालित करना कठिन हो जाता है जो वास्तव में जमीन को "महसूस" कर सके और तुरंत प्रतिक्रिया दे सके।
CCTEG ज़ियान रिसर्च इंस्टीट्यूट और चाइना यूनिवर्सिटी ऑफ माइनिंग एंड टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस समस्या को हल करने का एक नया तरीका विकसित किया है। उन्होंने एक बुद्धिमान नियंत्रण प्रणाली बनाई है जो ड्रिल रिग के लिए एक एकीकृत मस्तिष्क के रूप में कार्य करती है, जो तीन महत्वपूर्ण कार्यों को जोड़ती है: चट्टान को महसूस करना, निर्णय लेना और मशीन की गतिविधियों को नियंत्रित करना। पुराने सिस्टम के विपरीत, जो इन कार्यों को अलग-अलग मानते थे, यह नया दृष्टिकोण उन्हें एक निरंतर लूप में जोड़ता है। यह प्रणाली ड्रिल से प्राप्त कई संकेतों की लगातार निगरानी करती है, जैसे कि बिट कितनी तेजी से घूम रहा है, इसे कितना बल नीचे की ओर धकेला जा रहा है, और मोटर्स कितनी बिजली का उपयोग कर रही हैं। यह डेटा का उपयोग यह पहचानने के लिए करती है कि वर्तमान में किस प्रकार की चट्टान में ड्रिल किया जा रहा है और यह अनुमान लगाने के लिए कि उस चट्टान को तोड़ना कितना आसान या कठिन है। इस समझ के आधार पर, सिस्टम स्वचालित रूप से सर्वोत्तम गति और दबाव सेटिंग्स का चयन करता है, और फिर मशीन को उन सेटिंग्स का सटीक रूप से पालन करने का आदेश देता है, भले ही बिट के नीचे जमीन की स्थितियां बदल रही हों।
इस सिस्टम का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने इसे एक वास्तविक ओपन-पिट कोयला खदान में ले जाकर ZY250E ड्रिल रिग पर इसकी क्षमताओं को परखा। उन्होंने केवल कंप्यूटर सिमुलेशन में मशीन नहीं चलाई; उन्होंने कुल 5,400 मीटर से अधिक की दूरी तय करते हुए 322 वास्तविक ब्लास्टहोल ड्रिल किए। वातावरण कठोर था, जिसमें तापमान शून्य से 25 डिग्री सेल्सियस नीचे गिर गया और तेज हवाएं चलीं, जो इस तकनीक के लिए एक कठिन परीक्षण था। परिणामों ने दिखाया कि सिस्टम 85 प्रतिशत से अधिक की सटीकता के साथ चट्टान के प्रकार की पहचान कर सकता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह पहचान सकता है कि ड्रिल कब फंसने वाला है—जो कि एक खतरनाक स्थिति है जिसे 'ड्रिल स्टिकिंग' कहा जाता है—समस्या गंभीर होने से पहले मशीन के व्यवहार में सूक्ष्म परिवर्तनों को नोटिस करके। जब सिस्टम ने स्टिकिंग की घटना को महसूस किया, तो उसने लगभग दो सेकंड के भीतर प्रतिक्रिया दी, अलार्म जारी किया और क्षति को रोकने के लिए ड्रिल को रोक दिया।
दक्षता पर इसका प्रभाव महत्वपूर्ण था। हार्ड रॉक (कठोर चट्टान) से संबंधित सिमुलेशन में, सिस्टम द्वारा अनुशंसित सेटिंग्स ने मानव ऑपरेटर द्वारा किए गए मैनुअल ऑपरेशन की तुलना में ड्रिल की प्रगति की गति को 33.6 प्रतिशत तक बढ़ा दिया। साथ ही, प्रत्येक मीटर छेद ड्रिल करने में उपयोग की जाने वाली ऊर्जा में 45.3 प्रतिशत की कमी आई। फील्ड टेस्ट में, औसत ड्रिलिंग गति 35 मीटर प्रति घंटा तक पहुंच गई, जो कि रिग के मानक डिजाइन लक्ष्य से अधिक है। 18 मीटर गहरे एक विशिष्ट छेद के लिए, मशीन ने पहले की तुलना में लगभग 13 मिनट कम समय में काम पूरा किया, जो 30 प्रतिशत से अधिक की दक्षता वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है। सिस्टम द्वारा ड्रिल किए गए छेद भी सटीक थे, जिसमें व्यास लक्ष्य के 3 मिलीमीटर के भीतर रहा और गहराई में भिन्नता 1 प्रतिशत से भी कम थी।
शोधकर्ताओं ने यह भी प्रदर्शित किया कि सिस्टम अप्रत्याशित स्थितियों को संभाल सकता है। जब ड्रिल अचानक चट्टान में बदलाव का सामना करता है, तो सिस्टम तुरंत अपनी सिफारिशों को समायोजित करता है। यदि चट्टान सख्त हो जाती है, तो मशीन स्थिरता बनाए रखने के लिए अपने रोटेशन को धीमा कर देती है और नीचे की ओर दबाव बढ़ा देती है। यदि चट्टान नरम होती है, तो यह प्रगति को अधिकतम करने के लिए अपनी गति बढ़ा देती है। यह समन्वय स्वचालित रूप से हुआ, बिना ऑपरेटर के हस्तक्षेप के। सिस्टम ने एक अलग सुरक्षा निगरानी भी बनाए रखी जो सामान्य ड्रिलिंग नियंत्रणों से स्वतंत्र रूप से कार्य करती थी। इस सुरक्षा शाखा ने मशीन की समस्याओं के संकेतों, जैसे कि गति में अचानक गिरावट या मोटर टॉर्क में उछाल, की निगरानी की, जो कि फंसे हुए ड्रिल के शुरुआती संकेत हैं। जब ये संकेत दिखाई दिए, तो सिस्टम ने तुरंत हस्तक्षेप किया, जिससे यह सिद्ध हुआ कि वह वास्तविक दुनिया की स्थितियों में उपकरण और ऑपरेटर दोनों की रक्षा कर सकता है।
हालांकि यह अध्ययन एक विशिष्ट प्रकार के ड्रिल रिग और एक खदान तक सीमित था, लेकिन इसके परिणाम बताते हैं कि धारणा (perception), निर्णय लेने और नियंत्रण को एक एकल प्रणाली में एकीकृत करना खनन स्वचालन (automation) के लिए एक व्यवहार्य मार्ग है। सिस्टम ने यह सिद्ध किया कि केवल साधारण स्वचालन से आगे बढ़ना संभव है, जहाँ एक मशीन केवल नियमों के एक निश्चित सेट का पालन करती है, और एक स्मार्ट दृष्टिकोण की ओर बढ़ना संभव है जहाँ मशीन अपने पर्यावरण को समझती है और उसके अनुकूल ढलती है। चट्टान के प्रकारों की पहचान करने, सही सेटिंग्स चुनने और खतरे के प्रति प्रतिक्रिया देने की क्षमता को जोड़कर, शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि ड्रिलिंग को तेज़, सुरक्षित और अधिक कुशल बनाया जा सकता है। यह कार्य पुष्टि करता है कि सही तकनीक के साथ, भूमिगत दुनिया की अनिश्चितता को उस स्तर की सटीकता के साथ प्रबंधित किया जा सकता है जो अकेले मानव ऑपरेटर लगातार हासिल नहीं कर सकते।
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