Abstract
В данном обзоре анализируются современные интеллектуальные методы управления процессом бурения технологических скважин для подземного скважинного выщелачивания урана на казахстанских месторождениях. Компания АО «НАК «Казатомпром» ведёт добычу урана этим методом на 27 месторождениях и блоках, объединённых в 14 добывающих активов, что подчёркивает важность автоматизации буровых процессов, повышения качества строительства технологических скважин и создания цифровой базы данных бурения. Проведен анализ отечественных и зарубежных исследований в области: систем управления на основе ПИД-регуляторов и модельно-предиктивного управления, методов нечёткой логики и адаптивных нейро-нечётких систем, алгоритмов машинного обучения для прогнозирования скорости бурения и выявления осложнений, а также глубокого обучения, цифровых двойников и инфраструктуры промышленного Интернета вещей для сбора и обработки данных. Систематизация этих подходов показала, что для условий подземного скважинного выщелачивания наиболее эффективными на начальном этапе являются адаптивно настроенное ПИД-регулирование, нечёткая логика и интерпретируемые алгоритмы машинного обучения, способные обеспечивать стабильные рекомендации при ограниченном объёме обучающих данных. Выявлены ключевые научно-технические пробелы, подтверждающие необходимость разработки интеллектуальной системы управления бурением, адаптированной к условиям казахстанских технологических скважин. Определены три первоочередные задачи для дальнейших исследований: создание автоматизированной системы регистрации параметров бурения, разработка симуляционной среды бурового процесса и формирование алгоритмов поддержки принятия решений и замкнутого управления. Практическая значимость обзора заключается в определении поэтапной логики перехода от цифровой регистрации параметров бурения к разработке модели процесса и последующему внедрению интеллектуального контура управления.