Институт проблем комплексного освоения недр им. академика Н. В. Мельникова РАН, Москва, Россия:

Захаров В. Н., директор, чл.-корр. РАН

Геофизический центр РАН, Москва, Россия:

Дзеранов Б. В., научный сотрудник, канд. геол.-минерал. наук, b.dzeranov@geras.ru

Геофизический центр РАН, Москва, Россия¹ ; Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН, Москва, Россия²:

Гвишиани А. Д.^1,2, научный руководитель, академик РАН, д-р физ.-мат. наук

Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия:
Вайсберг Л. А., академик РАН, д-р техн. наук

Обосновано использование Больших Данных (БоД) в процессах техногенного преобразования недр Земли. На основе анализа многочисленных работ в области БоД предпринята попытка оценки возможностей данной цифровой технологии как при изучении природных и техногенных явлений, так и при управлении технологическими процессами. Сделан вывод, что работа с БоД обусловливает необходимость интеллектуализации процессов производства.

Работа выполнена в рамках государственных заданий Геофизического центра РАН и ИПКОН РАН, утвержденных Минобрнауки России.
В работе принимали участие сотрудники Института проблем комплексного освоения недр им. академика Н. В. Мельникова Российской академии наук доцент, канд. техн. наук Д. Н. Радченко и зав. лабораторией, канд. техн. наук Д. А. Клебанов.

1. Reinsel D., Gantz J., Rydning J. Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical. Don’t Focus on Big Data; Focus on the Data That’s Big : IDC White Paper, 2017. URL: https://www.import.io/wp-content/uploads/2017/04/Seagate-WP-DataAge2025-March-2017.pdf (дата обращения: 15.06.2021).
2. Zhaohao Sun, Strang K. D., Pambel F. Privacy and security in the big data paradigm // Journal of Computer Information Systems. 2020. Vol. 60. No. 2. P. 146–155.
3. Mayer-Schönberger V., Cukier K. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. – Boston : Houghton Mifflin Harcourt, 2013. – 272 p.
4. Roberts F. S., Sheremet I. A. Resilience in the Digital Age. – Cham : Springer, 2021. – 199 p.
5. Manyika J., Chui M., Brown B., Bughin J., Dobbs R. et al. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivit y / McKinsey & Company, 2011. – 156 p.
6. Laney D. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety. – Stamford : META Group Inc., 2001. – 3 p.
7. Liebowitz J. Big Data and Business Analytics. – Boca Raton : CRC Press, 2013. – 304 p.
8. Guangming Cao, Na Tian, Blankson C. Big Data, Marketing Analytics, and Firm Marketing Capabilities // Journal of Computer Information Systems. 2021. Vol. 61. Ahead-of-print. DOI: 10.1080/08874417.2020.1842270
9. Sathi A. Big Data Analytics: Disruptive Technologies for Changing the Game. – Mc Press, 2012. – 96 p.
10. Gvishiani A., Soloviev A. Observations, Modeling and Systems Analysis in Geomagnetic Data Interpretation. – Cham : Springer, 2020. – 311 p.
11. Бондур В. Г. Современные подходы к обработке больших потоков гиперспектральной и многоспектральной аэрокосмической информации // Исследование Земли из космоса. 2014. № 1. С. 4–16.
12. Gray J., Chaudhuri S., Bosworth A., Layman A., Reichart D. et al. Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals // Data Mining and Knowledge Discovery. 1997. Vol. 1. No. 1. P. 29–53.
13. Rylnikova M., Radchenko D., Klebanov D. Intelligent Mining Engineering Systems in the Structure of Industry 4.0 // The Second International Innovative Mining Symposium (Devoted to Russian Federation Year of Environment). 2017. E3S Web of Conferences. 2017. Vol. 21. 01032. DOI: 10.1051/e3sconf/20172101032
14. Barnewold L., Lottermoser B. G. Identification of digital technologies and digitalisation trends in the mining industry // International Journal of Mining Science and Technology. 2020. Vol. 30. Iss. 6. P. 747–757.
15. Ho K. C., Collins L. M., Huettel L. G., Gader P. D. Discrimination Mode Processing for EMI and GPR Sensors for Hand-Held Land Mine Detection // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2004. Vol. 42. No. 1. P. 249–263.
16. Li Chengwu, Liu Jikun, Wang Cuixia, Li Jijun, Zhang Hao. Spectrum characteristics analysis of microseismic signals transmitting between coal bedding // Safety Science. 2012. Vol. 50. Iss. 4. P. 761–767.
17. Nimmagadda S. L., Murupindy V. V., Reiners V. T. On Digital Opencast Mining Ecosystems (DOME) and Knowledge Management – a Big Data Perspective // ASEG Extended Abstracts. 2018. Vol. 2018. Iss. 1. DOI: 10.1071/ASEG2018abP086
18. Chong-chong Qi. Big data management in the mining industry // International Journal of Minerals, Metallurgy and Materials. 2020. Vol. 27. No. 2. P. 131–139.

19. Kaplunov D., Rylnikova M., Radchenko D. The ne w wave of technological innovations for sustainable development of geotechnical systems // Proceedings of the VII International Scientific Conference “Problems of Complex Development of Georesources”. 2018. E3S Web of Conferences. 2018. Vol. 56. 04002. DOI: 10.1051/e3sconf/20185604002
20. Горное дело : терминологический словарь / под ред. К. Н. Трубецкого, Д. Р. Каплунова. – 5-е изд., перераб. и доп. – М. : Горная книга, 2016. – 635 с.
21. Трофимов А. В., Киркин А. П., Румянцев А. Е., Яваров А. В. Применение численного моделирования для определения оптимальных параметров метода полной разгрузки керна при оценке напряженно-деформированного состояния массива горных пород // Цветные металлы. 2020. № 12. С. 22–27. DOI: 10.17580/tsm.2020.12.03
22. Трофимов А. В., Румянцев А. Е., Господариков А. П., Киркин А. П. Неразрушающий ультразвуковой метод контроля прочности закладочного бетона на глубоких рудниках Талнаха // Цветные металлы. 2020. № 12. С. 28–33. DOI: 10.17580/tsm.2020.12.04
23. Нестеров К. В., Кузенков М. В. Развитие ресурсной базы АО «Кольская ГМК» // Цветные металлы. 2019. № 11. С. 16–21. DOI: 10.17580/tsm.2019.11.01
24. Cheskidov V. V., Lipina A. V., Melnichenko I. A. Integrated monitoring of engineering structures in mining // Eurasian Mining. 2018. No. 2. P. 18–21. DOI: 10.17580/em.2018.02.05