Integrated perception, decision, and control for tricone blasthole drilling: System development and field validation
本論文は、トリコン式ブローホール掘削のための、地層認識、意思決定、および制御を統合した知能制御システムを提示し、現場試験を通じて、貫入速度の33.6%向上、エネルギー消費の45.3%削減、および異常状態の有効な検知を実証している。
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世界のエネルギーを供給する露天掘り採掘場の奥深くでは、回転式ドリルリグと呼ばれる巨大な機械が、地球に穴を掘り進めている。これらの穴はブラストホールと呼ばれ、石炭や鉱石を採掘するための爆破の起点となる。この穴の品質は、後の岩石の破砕効率を左右し、それは採掘場全体の安全性と生産性に直結する。数十年にわたり、この作業の成功は、キャビンに座る人間のオペレーターのスキルと直感に大きく依存してきた。ドリルビットが軟弱な土壌から硬い岩盤へと移動したり、隠れた亀裂に遭遇したりする際、オペレーターは機械の速度や圧力をどのように調整すべきかを常に推測しなければならない。もしその推測が間違っていれば、ドリルが停止したり、ビットが破損したり、あるいは穴を掘る速度が遅くなりすぎて時間とエネルギーを浪座したりすることになる。課題は常に、地下の岩石が予測不可能であり、機械の反応も複雑であるため、「地面を感じ」、即座に反応できるシステムなしでは自動化が困難であったことにある。
CCTEG西安研究学院と中国採鉱科技大学の研究チームは、この問題を解決するための新しい方法を開発した。彼らは、岩石の感知、意思決定、そして機械の動作制御という3つの重要な機能を連結させ、ドリルリグの「統一された脳」として機能するインテリジェント制御システムを作り上げた。従来のシステムはこれらのタスクを個別に扱っていたが、この新しいアプローチはそれらを連続的なループとして結合させている。システムは、ビットの回転速度、押し付ける力、モーターの使用電力など、ドリルからの複数の信号を常に監視している。システムはこのデータを用いて、現在掘削している岩石の種類を特定し、その岩石を砕くのがどれほど容易か、あるいは困難かを推定する。この理解に基づき、システムは最適な回転速度と圧力の設定を自動的に選択し、地中の状況が変化しても、機械にそれらの設定を正確に遵守するよう指令を出す。
このシステムをテストするため、研究者たちはこれを実際の露天掘り炭鉱へと持ち込み、ZY250Eドリルリグを用いてその性能を検証した。彼らは単にコンピュータ・シミュレーション上で動かしたのではなく、合計5,400メートルを超える距離に及ぶ322個の実際のブラストホールを掘削した。環境は過酷で、気温はマイナス25度まで下がり、強風も吹く中、技術に対する厳格なテストが行われた。結果として、システムは85パーセント以上の精度で岩石の種類を特定できることが示された。さらに重要なことに、システムは、機械の挙動に生じる微細な変化を問題が深刻化する前に察知することで、ドリルがスタック（固着）しそうになる危険な状況、いわゆる「ドリル・スティッキング」を検知することができた。システムがスタックの兆候を感知すると、約2秒以内に反応してアラームを発し、損傷を防ぐためにドリルを停止させた。
効率への影響は顕著であった。硬い岩石を用いたシミュレーションにおいて、システムの推奨設定は、人間のオペレーターによる手動操作と比較して、ドリルの掘進速度を33.6パーセント向上させた。同時に、ドリル1メートルあたりの消費エネルギーは45.3パーセント減少した。フィールドテストにおける平均掘進速度は毎時35メートルに達し、これはリグの標準設計目標を上回る数値である。一般的な深さ18メートルの穴の場合、機械は以前よりも約13分早く作業を完了させ、これは30パーセント以上の効率向上を意味する。また、システムによって掘られた穴は精密であり、直径は目標値から3ミリメートル以内の誤差に収まり、深さの変動は1パーセント未満であった。
研究者たちはまた、システムが予期せぬ事態にも対応できることを実証した。ドリルが突然の岩の変化に遭遇した際、システムは即座に推奨事項を調整した。岩が硬くなれば、安定性を維持するために回転を遅くし、押し付ける圧力を高めた。岩が柔らかくなれば、進捗を最大化するために速度を上げた。この調整は自動的に行われ、オペレーターの介入を必要としなかった。また、システムは通常の掘削制御とは独立して動作する、別の安全監視機能を維持していた。この安全ブランチは、ドリルがスタックする初期兆候である、速度の急落やモーター・トルクの急上昇などのトラブルの兆候を監視していた。これらの兆候が現れると、システムは即座に介入し、実世界の条件下で機器とオペレーターを危害から守れることを証明した。
本研究は特定の種類のドリルリグおよび一つの採掘場に限定されているものの、その結果は、知覚、意思決定、および制御を単一のシステムに統合することが、採掘オートメーションへの有効な道であることを示唆している。このシステムは、機械が単に固定されたルールに従うだけの単純な自動化を超え、機械が自らの環境を理解し、それに適応するという、よりスマートなアプローチが可能であることを証明した。岩石の種類を特定し、適切な設定を選択し、危険に反応する能力を組み合わせることで、研究者たちは、掘削をより速く、より安全に、そしてより効率的にできることを示した。この成果は、適切なテクノロジーがあれば、地下世界の不確実性を、人間のオペレーターだけでは一貫して達成できないレベルの精密さで管理できることを裏付けている。
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