Development of an intelligent digital monitoring system for energy-efficient control of ore drying and processing in mining enterprises

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.3120898
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study presents the development of an intelligent digital monitoring system for energy-efficient control of ore drying and processing in mining enterprises. Modern mining industries require advanced technological solutions to reduce energy consumption, improve process stability, and increase production efficiency. Traditional ore drying systems often operate under unstable thermal conditions, leading to excessive energy losses and reduced product quality. To address these challenges, an integrated digital monitoring approach based on real-time sensor data acquisition, mathematical modeling, and predictive control algorithms is proposed. The system continuously monitors temperature, moisture content, airflow intensity, and energy consumption parameters during the drying process. A numerical model for heat and mass transfer in heterogeneous ore materials was developed to optimize drying conditions and minimize operational costs. The proposed intelligent control system enables adaptive decision-making and improves the stability of technological processes under variable production conditions. Simulation results demonstrate a significant improvement in drying efficiency and a reduction in specific energy consumption by 12-18%. The developed approach can be applied in industrial mining enterprises for digital transformation and sustainable resource management.