fon
Кафедра прикладных компетенций в области цифровых технологий
О кафедре
Cкорость научно-технологического прогресса и исчезновение определенных видов деятельности, связанное с проникновением автоматизации во все сферы производственных и управленческих процессов, являются факторами роста для предприятий будущего. Цифровая интеграция, объединяющая научные направления, кадры, процессы, пользователей и данные, создает 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 с целью обучения, исследований и разработок в области цифровых технологий для предприятий минерально-сырьевого и топливно-энергетического комплексов в Санкт-Петербургском горном университете императрицы Екатерины II реализуется деятельность Кафедры прикладных компетенций в области цифровых технологий.
Подробнее о задачах
point
Направления научных исследований
Цель проводимых исследований:
Создание системы непрерывного обучения и повышения квалификации, направленной на формирование профессиональных цифровых компетенций специалистов, необходимых для обеспечения инновационного развития ТЭК и МСК.
Ключевые компетенции:
Разработаны, адаптированы и внедрены цифровые тренажерные комплексы и системы, сервисы и решения для образовательного и научно-исследовательских процессов для повышение качества подготовки инженерных и научно-педагогических кадров в области цифровых технологий.
Читать далее   Лаборатория  
detail
 
Цель проводимых исследований:
Разработка моделей, структур и алгоритмов интеллектуальных информационно-аналитических систем для поддержки принятия решений и управления рисками на объектах недропользования.
Ключевые компетенции:
Разработаны теории, методы, технологии кроссплатформенной интеграции между информационными системами, реестрами, моделирующими комплексами и средствами мониторинга.
Читать далее   Лаборатория  
detail
 
Цель проводимых исследований:
Разработка безлюдных технологий в производственных процессах предприятий ТЭК и МСК.
Ключевые компетенции:
Построены математические модели, разработаны численные методы и системы мониторинга, оценки состояния и управления комплексом оборудования на объектах добычи и транспортировки минеральных ресурсов и энергии.
Читать далее   Лаборатория  
detail
 
Цель проводимых исследований:
Разработка методологии и комплексных критериев оценки, технологий и методов управления энергоэффективностью на предприятиях топливно-энергетического (ТЭК) и минерально-сырьевого комплексов (МСК).
Ключевые компетенции:
Разработаны методические подходы к применению цифровых технологий в целях повышения энергоэффективности и энергосбережения на предприятиях МСК, а также комплексные критерии оценки энергоэффективности технологических процессов на предприятиях МСК.
Читать далее   Лаборатория  
detail
 
Цель проводимых исследований:
Информационно-аналитическое обеспечение систем поддержки принятия решений по управлению производственно-логистическими цепочками, балансами и инфраструктурой ТЭК и МСК.
Ключевые компетенции:
Разработаны технологии прогнозирования и моделирования перспективных балансов потребления, подходы к обоснованию развития энергетической инфраструктуры через анализ спроса. Получены математические модели прогнозирования спроса на виды энергии и энергетические ресурсы по отдельным видам потребителей, учитывающие не только рост, но и падение спроса на определенные категории потребителей при различных сценариях.
Читать далее   Лаборатория  
detail
 
Цель проводимых исследований:
Разработка структуры, режимов работы и алгоритмов управления автономными и централизованными энергетическими комплексами на основе традиционных, возобновляемых и вторичных источников энергии.
Ключевые компетенции:
Разработаны методы обоснования состава, структур и показателей систем комбинированного энергообеспечения предприятий МСК и ТЭК на основе централизованных и автономных источников распределенной генерации.
Читать далее   Лаборатория  
detail
 
Инициативные проекты
Научные публикации

Analysis of the problems and development prospects of the oil refining industry of Russia

Ключевые слова:oil refining | oil refining industry | refining depth | factors of oil refining development
Дата публикации: 2017-08-01
Журнал: Journal of Business and Retail Management Research
Авторы:
ISSN:2056-6271

Q4

(Scimago)

Present article is dedicated to the analysis of problems of the oil industry of Russia and is aimed at the development of a mechanism for its growth. The research is based on the results of the economic analysis that has been carried out on the basis of statistical data from the government and major oil companies as well as on the basis of analytical reports of independent companies. Among the main identified problems of the oil refining industry it can be mentioned following problems: insufficient volumes of raw material processing, lack of refinery capacities, remote location of oil extraction and refinery plants from the end users and unbalanced tax system in the industry. Specified problems are being solved on the level of companies and the state that brings results, however, there is no clear development mechanism of the oil refining industry so far. The authors suggest a development scheme for the Russian oil refining industry implying cooperation of businesses and the state. The implementation of the proposed scheme will ensure the investments for the extension of production and obtaining a product with a higher added value as well as increasing the competitiveness of the Russian oil products.

Comparative wear resistance of existing and prospective materials of fast-wearing elements of mining equipment

Ключевые слова:Hadfield steel | Hardness | Mining equipment elements | Thermomechanical treatment | Wear process | Wear resistance
Дата публикации: 2021-01-01
Журнал: Materials Science Forum
Авторы: Bolobov, V.I, Chupin, S.A, Akhmerov, E.V, Plaschinskiy, V.A.
ISSN:16629752

Q2

(Scimago)

The results of tests for resistance to abrasive wear on highly abrasive hard rock white electrocorundum are presented. The main material of fast-wearing elements of mining and processing equipment-110G13L steel (Gadfield steel) in comparison with other 9 grades of steel and cast iron, including specially developed wear-resistant foreign steels such as Hardox and Miiluks, is analyzed. The studies were carried out using an experimental stand for studying the material wearing process. On the stand the sample was fixed in a holding device and, after being brought into contact with the abrasive, it was rotated under a constant load. As a result of the experiments, it was confirmed that the order of placement of the tested materials in terms of increasing wear resistance coincides with their placement in terms of increasing hardness. At the same time, the wear resistance of the most resistant material – U8A steel after quenching – is about 4 times higher than this indicator for the least resistant components – low-carbon steel 25L, including gray and high-strength cast iron SCH21, VCH35. The wear resistance of 110G13L steel, as well as 65G, U8 steels in the hardened state, is from 1.5 to 2 times higher than that of foreign steels M400, H450, M500, H500. The results of the conducted studies allow us to evaluate the analyzed materials on the basis of their wear resistance and hardness indicators on the feasibility of using them in the manufacture of fast-wearing parts of mining equipment. Based on the research data, it seems promising to develop new ways to increase the wear resistance of domestic steel, including 110G13L steel traditionally used in mining.
publications

Synthetic data generation for steel defect detection and classification using deep learning

Ключевые слова:Computer vision | Machine learning | Steel defect detection | Synthetic data
Дата публикации: 2021-07-01
Журнал: Symmetry
Авторы: Boikov, A, Payor, V, Savelev, R, Kolesnikov, A.
ISSN:20738994

Q2

(Scimago)

The paper presents a methodology for training neural networks for vision tasks on synthe-sized data on the example of steel defect recognition in automated production control systems. The article describes the process of dataset procedural generation of steel slab defects with a symmetrical distribution. The results of training two neural networks Unet and Xception on a generated data grid and testing them on real data are presented. The performance of these neural networks was assessed using real data from the Severstal: Steel Defect Detection set. In both cases, the neural networks showed good results in the classification and segmentation of surface defects of steel workpieces in the image. Dice score on synthetic data reaches 0.62, and accuracy—0.81.
Все публикации  
Отзывы партнёров
"Together with the Educational Center of Digital Technologies at St. Petersburg Mining University, we have been collaborating for several years to shape fundamental and applied challenges and ideas for the digitalisation of the mining industry."
"We are very glad to be part of the process that the Educational Center of Digital Technologies at St. Petersburg Mining University is engaged in. We are confident that this centre can become an assembly point for all those new solutions that will bring the mining industry to a new level."
The Committee for the Fuel and Energy Complex of the Leningrad Region expresses its gratitude to you for your support in holding the Festival and organising an informative exposition of the enterprise aimed at attracting the young generation to the fuel and energy complex profession.
Thanks to your efforts, we will be able to further educate young people full of strength and aspirations for knowledge and creativity in the field of energy saving.
We hope for further fruitful co-operation in the field of energy saving.
On behalf of the Ministry of Energy of Russia, we would like to express our gratitude to the WeWatt team of young researchers for the great and necessary work for the industry, done under your leadership on a proactive and pro bono basis.
The results of this study will serve as a basis for further work in this area and will be useful to coal companies in carrying out digital transformation of production facilities, contributing to the effective and successful achievement of the goal.
Institute for Problems of Integrated Subsoil Development, Dmitry Klebanov
Leonid Zhukov, Director of SITECH Division of Zeppelin Rusland Ltd.
Committee for Fuel and Energy Complex, Chairman of the Committee Y.V. Andreev
Ministry of Energy of the Russian Federation
 
 
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.