Моделювання динаміки виробничих процесів в очисному вибої на основі застосування кольорових мереж Петрі
DOI:
https://doi.org/10.33271/crpnmu/86.171Ключові слова:
надійність, коефіцієнт готовності, коефіцієнт машинного часу, стійкість, мережа ПетріАнотація
Мета. Створити новий підхід з оцінки надійності виробничих процесів в очисному вибої та визначення топологічних меж масштабування видобувних ланок.
Методика. Для розробки підходу при формалізації задачі оцінки надійності виробничих процесів в очисному вибої було застосовано теорію масового обслуговування. Для оцінки динаміки виробничих процесів застосовано кольорові мережі Петрі. Методика дослідження передбачала створення розрахункової моделі взаємодії обладнання з масивом гірських порід; формалізований опис технологічних зв’язків в очисному вибої; групування гірничо-геологічних, гірничотехнічних факторів за інтенсивністю відмов та впливом на процеси всередині та поза межами очисного вибою.
Результати. На основі кольорових мереж Петрі було досліджено динамічні показники надійності. Встановлено, що для шахт із високим рівнем адаптивності технологічних схем різниця склала 22,7% для коефіцієнту готовності та 27,6% для коефіцієнту машинного часу. Для шахт із низьким рівнем адаптивності це відхилення значно більше: 48,3% – для коефіцієнту готовності; 52,7% – для коефіцієнту машинного часу. При збільшенні надійності зменшується різниця між розрахунковими (нормативними) та фактичними показниками надійності. Встановлено, що для шахт із високим рівнем адаптивності технологічних схем збільшення кількості очисних вибоїв не призводить до суттєвого зменшення показників надійності (для шахти ім. «Героїв Космосу» зафіксовано зниження коефіцієнту готовності на 20,8% та зниження коефіцієнту машинного часу на 16,0%; для шахти «Лісова» зниження на 30,4% та 40,9% – відповідно). Встановлено, що для кожної топологічної мережі снує критичний поріг надійності, після якого відбувається лавинообразне зменшення коефіцієнту готовності.
Наукова новизна. Вперше встановлено закономірності впливу рівня адаптивності технологічних схем на динамічні показники надійності в залежності від масштабування фронту очисних робіт, що виражається зменшенням коефіцієнту готовності (в середньому у 2,1 рази) та коефіцієнту машинного часу (в середньому в 1,9 разів).
Практична значимість. Дослідження динаміки виробничих процесів в очисному вибої виявило диференційований вплив топологічної складності на ефективність шахт, що дозволило рекомендувати мінімалістичну структуру (одно- вибійну) для шахт з низьким рівнем адаптивності.
Посилання
1. Bondarenko, V. I., Kovalevska, I. A., Podkopaiev, S. V., Sheka, I. V., & Tsivka, Y. S. (2022). Substantiating arched support made of composite materials (carbon fiber-reinforced plastic) for mine workings in coal mines. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1049(1), Article 012026. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1049/1/012026
2. Pavlychenko, A., Adamchuk, A., Shustov, O., & Anisimov, O. (2020). Justification of dump parameters in conditions of high water saturation of soils. Technology Audit and Production Reserves, 6(3(56)), 22–26. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2020.218139
3. Adamchuk, A., Shustov, O., Panchenko, V., & Slyvenko, M. (2019). Substantiation of the method of determination the open-cast mine final contours taking into account the transport parameters. Collection of Research Papers of the National Mining University, 59, 21–32. https://doi.org/10.33271/crpnmu/59.021
4. Khorolskyi, A., Mamaikin, O., Fomychova, L., Pochepov, V., & Lapko, V. (2022). Developing and implementation a new model optimizing the parameters of coal mines under diversification. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 17(16), 1544–1553.
5. Diachuk, O., Kholod, N., Podolets, R., Graham, N., Semeniuk, A., Evans, M., ... Zagoruichyk, A. (2025). Pathways for decarbonization of the buildings sector in Ukraine. Energy and Climate Change, 6, Article 100195. https://doi.org/10.1016/j.egycc.2025.100195
6. Lousada, S., Delehan, S., & Khorolskyi, A. (2024). Application of dynamic programming models for improvement of technological approaches to combat negative water leakage in the underground space. Water, 16(14), Article 1952. https://doi.org/10.3390/w16141952
7. Kolasinski, T. W., Tłuczak, A., & Wigier, M. J. (2025). Perspective on decarbonization in Ukraine: Selected issues. Journal of International Studies, 18(4). https://doi.org/10.14254/2071-8330.2025/18-4/1
8. Bazaluk, O., Petlovanyi, M., Zubko, S., Lozynskyi, V., & Sai, K. (2021). Instability assessment of hanging wall rocks during underground mining of iron ores. Minerals, 11(8), Article 858. https://doi.org/10.3390/min11080858
9. Хорольський, А. О., & Косенко, А. В. (2022). Розробка та реалізація моделі для обґрунту-вання оптимальних технологічних схем відпрацювання викидонебезпечних вугільних пластів. Науковий вісник ДонНТУ, 1(8)–2(9), 193–205. https://doi.org/10.31474/1999-981X-2023-1-97-108
10. Гріньов, В. Г., & Хорольський, А. О. (2020). Визначення раціонального обсягу вилучення корисних копалин із надр: маржинальний підхід. Економіка промисловості, 3(91), 82–95. https://doi.org/10.15407/econindustry2020.03.082
11. Kovalevska, I. A., Bondarenko, V. I., Symanovych, H. A., Sheka, I. V., & Tsivka, Ye. S. (2022). Modeling the rational parameters for innovative fastening systems in mine workings using composite materials. In 15th International Congress on Rock Mechanics and Rock Engineering & 72nd Geomechanics Colloquium – Challenges in Rock Mechanics and Rock Engineering (pp. 1538–1543). CRC Press.
12. Liu, Y., & Ohara, H. (2017). Energy-efficient fluidized bed drying of low-rank coal. Fuel Processing Technology, 155, 200–208. https://doi.org/10.1016/j.fuproc.2016.06.008
13. Shukor, A. A. A., Newaz, M. S., Rahman, M. K., & Taha, A. Z. (2021). Supply chain integration and its impact on supply chain agility and organizational flexibility in manufacturing firms. International Journal of Emerging Markets, 16(8), 1721–1744. https://doi.org/10.1108/IJOEM-04-2020-0418
14. Odeyar, P., Apel, D. B., Hall, R., Zon, B., & Skrzypkowski, K. (2022). A review of reliability and fault analysis methods for heavy equipment and their components used in mining. Energies, 15(17), Article 6263. https://doi.org/10.3390/en15176263
15. Sahiner, S. F., & Golbasi, O. (2026). Mining equipment maintenance and reliability: A systematic review of modelling approaches, solution methods, and applications. International Journal of Mining, Reclamation and Environment, 1–29. https://doi.org/10.1080/17480930.2026.2662304
16. Ugurlu, O. F., & Kumral, M. (2020). Reliability-based performance analysis of mining drilling operations through Markov chain Monte Carlo and mean reverting process simulations. Simulation, 96(7), 593–604. https://doi.org/10.1177/0037549720923751
17. Ozdemir, B., & Kumral, M. (2019). Analysing human effect on the reliability of mining equipment. International Journal of Heavy Vehicle Systems, 26(6), 872–887. https://doi.org/10.1504/IJHVS.2019.102716
18. Rahimdel, M. J., & Ghodrati, B. (2024). Reliability, maintainability, and availability of mining drilling. In Exploring the World of Drilling (p. 151). IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.114938
19. Jakkula, B., Mandela, G. R., & Tripathi, A. K. (2024). Reliability analysis of complex repairable systems using artificial neural networks: A case study on underground mining machinery. Precision Mechanics and Digital Fabrication, 1(4), 189–200. https://doi.org/10.56578/pmdf010401
20. Rahmani, Z., Rahimdel, M. J., & Noferesti, H. (2023). Reliability analysis of a fleet of mining trucks (A case study in Iran). Journal of Geomine, 1(2), 68–74.
21. Jakkula, B., Mandela, G. R., & Tripathi, A. K. (2025). Effective maintenance planning for improving the reliability of underground mining equipment—A case study. Journal of Engineering Management and Systems Engineering, 4(4), 257–268. https://doi.org/10.56578/jemse040403
22. Liu, C., Li, H., Zeng, Q., Lu, T., & Li, C. (2020). Cross‐organization emergency response process mining: An approach based on Petri Nets. Mathematical Problems in Engineering, 2020, Article 8836007. https://doi.org/10.1155/2020/8836007
23. Ozdemir, B., & Kumral, M. (2018). Appraising production targets through agent-based Petri net simulation of material handling systems in open pit mines. Simulation Modelling Practice and Theory, 87, 138–154. https://doi.org/10.1016/j.simpat.2018.06.008
24. Wang, G., Yan, X., Kou, Z., Deng, H., & Wang, K. (2023). Research on operation conflict of auxiliary transport locomotive in complex mine based on extended Petri net. Machines, 11(5), Article 552. https://doi.org/10.3390/machines11050552
25. Li, W. H., & Yan, S. C. (2019). Research on mine locomotive scheduling model and deadlock based on Petri net. In 2019 International Conference on Modeling, Analysis, Simulation Technologies and Applications (MASTA 2019) (pp. 293–299). Atlantis Press. https://doi.org/10.1007/s43674-022-00039-7
26. Yinhui, W., Min, Y., Lijun, D., Keyi, Y., & Ke, G. (2026). Petri net based FPL-FPSN mine ventilation fault diagnosis method. Mining, Metallurgy & Exploration, 1–14. https://doi.org/10.1007/s42461-026-01526-y
27. Li, W., Cao, Q., He, M., & Sun, Y. (2018). Industrial non-routine operation process risk assessment using job safety analysis (JSA) and a revised Petri net. Process Safety and Environmental Protection, 117, 533–538. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.05.029
28. Henry, M. H., Layer, R. M., & Zaret, D. R. (2010). Coupled Petri nets for computer network risk analysis. International Journal of Critical Infrastructure Protection, 3(2), 67–75. https://doi.org/10.1016/j.ijcip.2010.05.002
29. Wang, R., Zheng, W., Liang, C., & Tang, T. (2016). An integrated hazard identification method based on the hierarchical Colored Petri Net. Safety Science, 88, 166–179. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2016.05.006
30. Chung, L. P., & Chang, C. T. (2011). Petri-net models for comprehensive hazard analysis of MOCVD processes. Computers & Chemical Engineering, 35(2), 356–371.
31. ВНТП 1-86. Норми технологічного проектування вугільних і сланцевих шахт. (1986). Міністерство вугільної промисловості України.
32. Хорольський, А. О. (2026). Застосування мереж Петрі для оцінки коефіцієнту готовності технологічних схем вугільних шахт. В Потураївські читання – 2026 (с. 52–54). ІГТМ НАН України, НТУ «Дніпровська політехніка».
33. Хорольський, А. О. (2026). Методика визначення коефіцієнту готовності технологічних схем вугільних шахт. In Матеріали XVI Міжнародної науково-технічної конференції аспірантів та молодих вчених «Наукова весна 2026» (с. 413–414). НТУ «Дніпровська політехніка».
34. Гребенкін, С. С., & Агафонов, А. В. (2006). Гірничі машини та комплекси для підземного видобутку вугілля. Монографія. Норд-Прес.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
All articles are published under the Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication.
Authors are permitted and encouraged to deposit the final published version of their article, or the Author's Accepted Manuscript (AAM), in institutional or subject-specific open-access repositories (including the university's own institutional repository, CORE, Zenodo, or Figshare), ensuring maximum visibility, accessibility, and impact of the publication.
