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

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.3120898
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.