Майнинг перспективы: Новости дня в России и мире — РБК

Text mining: подходы, особенности, перспективы

Сегодня мы расскажем об одном из наиболее перспективных направлений даталогии – извлечении информации (в частности – семантических связей) из текстов. Предлагаем нашим читателям вместе с нами рассмотреть концепцию направления, его основные задачи, перспективы развития и проблемы, которые встают на его пути.

Что такое text mining?

По сути, text mining, или извлечение информации из неструктурированных текстов – это текстовое направление data mining, то есть интеллектуального анализа данных. Основное отличие text mining от последнего заключается не в цели (а цель у этих направлений одна – извлечение информации для принятия некоего решения), а в задачах.

Задача text mining – находить новые знания в больших объемах неструктурированной текстовой информации. С другой стороны, text mining можно рассматривать как расширение интеллектуального анализа данных, поскольку к процессу добавляется дополнительный этап – превращение неструктурированного текста в структурированный текстовый массив, чтобы впоследствии к нему можно было применить стандартные методы data mining.

Концепция довольно прозрачна – но для чего text mining нужен в прикладном смысле? Среди самых распространенных областей применения направления:

• пополнение онтологических баз знаний – всеобъемлющих и детальных формализаций в виде концептуальной схемы;
• вопросно-ответные системы и фактографический поиск – еще один шаг на пути к созданию «разумного» Интернета;
• определение семантической (смысловой) близости текстов – в целях анализа данных и обработки естественного языка, в том числе применимой в разработке искусственного интеллекта и машинном переводе.

Подходы к text mining и их особенности

Понятно, что такое популярное и перспективное направление не могло не «произвести на свет» многочисленные подходы, с их достоинствами и недостатками. В общем случае они представляют собой «оцифровку» текста и, в общем-то, используют механизмы «классического» интеллектуального анализа данных, такие как:

• Классификация – как всегда, необходима для того, чтобы построить некие правила, по которым объекты (в нашем случае, текстовые документы) распределяются по классам. Особенность классификации в контексте text mining – типично большое количество объектов и атрибутов. Это означает, что должны быть предусмотрены механизмы оптимизации самого процесса классификации, и эти механизмы должны быть интеллектуальными. Такая постановка задачи, в свою очередь, означает одновременно перспективность и проблематичность поисков ее решения: статистические методы хороши, когда мы имеем дело с цифрами, но слова и их семантика – другое дело. Исследователям еще предстоит найти оптимальный подход к задаче классификации – и это лишь вопрос времени.
• Кластеризация. Предположим, что текст обладает некими признаками, но использовать определенные категории для их анализа не представляется возможным. Для кластеризации в рамках text mining также используются лингвистические и математические методы – причем, опять же, идеального среди них нет. В результате кластеризации (и последующей визуализации) мы можем получить визуальную карту, которая, в свою очередь, даст нам возможность «охватить взглядом» достаточно большой объем данных.

Среди типичных элементов text mining основными методами являются:

• Построение семантических сетей. Другими словами, поиск и анализ связей в тексте. Например, это используется для облегчения навигации в тексте – при помощи определения так называемых ключевых фраз.
• Извлечение фактов (понятий). Этот элемент text mining можно отнести к вспомогательным методам, поскольку он позволяет улучшить и оптимизировать классификацию, кластеризацию и поиск определенной информации в текстовом массиве.

Резюме

Совершенно ясно, что проблема text mining и его развитие интересна многим. Лингвисты, программисты, аналитики, переводчики – вот представители группы «заинтересованных лиц». Эта статья – лишь «капля в море», беглый взгляд на вопросы интеллектуального анализа текстов, однако мы надеемся, что наши читатели «подхватят» интерес к этому направлению. В следующих статьях мы планируем подробнее рассмотреть тему text mining – и постараться ответить на жизненно важные вопросы, которые волнуют наших с вами коллег по всему миру.

Автор: Елизавета Филиппова

описание, где получить в России, перспективы

О профессии Майнера криптовалют, специалиста по майнингу

Зарплаты: сколько получает Майнер криптовалют, специалист по майнингу

^*

Начинающий: 10000 ⃏ в месяц

Опытный: 50000 ⃏ в месяц

Профессионал: 200000 ⃏ в месяц

* — информация по зарплатам приведна примерно исходя из вакансий на профилирующих сайтах. Зарплата в конкретном регионе или компании может отличаться от приведенных. На ваш доход сильно влияет то, как вы сможете применить себя в выбранной сфере деятельности. Не всегда доход ограничивается только тем, что вам предлагают вакансии на рынке труда.

Востребованность профессии

Криптовалюта — деньги будущего. Это самостоятельное средство платежа, которое уверенно стремится к доминированию в сети интернет. Профессия майнера будет популярна до тех пор, пока криптовалюта будет оставаться в обороте. В настоящее время специалисты данной сферы пользуются огромным спросом.

Для кого подходит профессия

Профессия подходит для людей, обладающих следующими качествами:

• Склонность к работе с компьютерной техникой
• Внимательность;
• Терпение;
• Аккуратность и точность в работе;
• Стрессоустойчивость.

Карьера

Эта профессия очень популярна среди молодежи и подразумевает возможности высокого заработка. Ограничений в возможностях заработка практически не существует. В построении карьеры большую роль играет человеческий фактор: трудно предугадать, когда будет происходить очередной подъём или спад. 

Обязанности

Занятие майнингом предполагает следующее:

• Осуществлять собственно майнинг криптовалюты;
• Быть в курсе событий на рынке криптовалют;
• Заниматься обработкой огромного объёма информации.

Оцените профессию: 12345678910 Профессия больше подходит тем, кому нравятся следующие предметы в школе: математика информатика

Онлайн-трансляция конференции РУСЭЛПРОМ с выставки «Уголь России и майнинг-2021»

следующая новость >

Онлайн-трансляция конференции РУСЭЛПРОМ с выставки «Уголь России и майнинг-2021»

В период выставки специалисты концерна РУСЭЛПРОМ подробно расскажут о разработке, применении и особенностях новых продуктов, о технологиях производства и тенденциях современного электромашиностроения на конференции, которая состоится 3 июня в конференц-зале №5, павильон №4, с 8.00 до 13.30 по московскому времени.

Если у вас нет возможности посетить конференцию лично, смотрите онлайн-трансляцию с помощью ZOOM:

https://us02web.zoom.us/j/84445126712 .

Идентификатор конференции: 844 4512 6712

Код доступа: 328884

ПРОГРАММА КОНФЕРЕНЦИИ

• 8. 00 — 8.45 Концерн «Русэлпром». Технологии производства, номенклатура и новинки продукции «Русэлпром.СЭЗ». Директор по маркетингу А.М. Русаковский, Заместитель директора по маркетингу А.М. Шолков.
• 8.45 — 9.15 Взрывозащищённые электродвигатели серии 1ВАО: номенклатура, применение, особенности. Заместитель директора по маркетингу А.М. Шолков, начальник ОГК «Русэлпром.СЭЗ» А.В. Варфоломеев.
• 9.15 — 10.00 Современные системы мониторинга состояния и идентификации электрических машин. Перспективы развития. Шаги концерна «Русэлпром» в развитии интеллектуальных систем мониторинга И.С.К.Р.А. Директор программы по мониторингу С.Н. Еремеев.
• 10.00 — 10.30 Перерыв
• 10.30 – 12.00 КТЭО для карьерных самосвалов Белаз. Достижения и перспективы внедрения. Менеджер по организации сервиса программы «Карьерный транспорт» А.Е. Чудненко.
• 12.00 – 12.45 Современный частотно-регулируемый привод для карьерных экскаваторов. Директор Дирекции по машиностроению-2 И.
  А. Гавриленков.
• 12.45 – 13.30 Внедрение системы цифровой идентификации объектов с применением технологии RFID. Директор программы по мониторингу С.Н. Еремеев.

Время Московское

С уважением и заботой о вас,
Концерн РУСЭЛПРОМ.

Глобальный рынок угля: состояние и перспективы

В.Б. Кондратьев, д-р экон. наук, проф., руководитель Центра промышленных и инвестиционных исследований Национального исследовательского института мировой экономики и международных отношений им. Е.М. Примакова РАН (ИМЭМО)

В.В. Попов, старший научный сотрудник ИМЭМО РАН

Г.В. Кедрова, научный сотрудник ИМЭМО РАН

Несмотря на растущее понимание влияния угольной промышленности на окружающую среду, глобальный спрос на уголь остается достаточно сильным. Глобальное потребление угля в 2018 г. выросло на 0,7% в основном за счет Китая, Индии и стран Юго-Восточной Азии [1]. Производство электроэнергии из угля выросло в 2017 г.

на 3% и его доля в энергетическом балансе держится на уровне 29% после понижательного тренда в последние несколько лет. Во многих странах, особенно развивающихся, уголь рассматривается в качестве удобного и доступного ресурса, который обеспечивает энергетическую безопасность и поддерживает экономический рост [2].

 Запасы

 Запасы угля в мире в 2017 г. составляли 1 035 012 млн т. Этих резервов при нынешних объемах добычи (т.н. отношение резервов к добыче – R/Pratio) должно хватить на 134 года, что намного превышает аналогичные показатели для нефти и газа.

 Если сравнивать отдельные крупные регионы, то по показателю запасов лидируют страны Азии и Тихоокеанского бассейна. На них приходится более 40% мировых запасов угля, второе место занимают страны Северной Америки – 25%, а третье – страны СНШ – 22% (рис. 1).

 В то же время по показателю отношение запасов к добыче лидируют страны СНГ, где исчерпание запасов при нынешних объемах добычи ожидается только через 400 лет. В странах Северной Америки этот показатель составляет 335 лет, а вот в странах Азии и Тихоокеанского бассейна – всего 79 лет (рис. 2).

 Добыча

 В 2014 г. производство угля в мире снизилось впервые за восемь прошедших лет. Этот процесс снижения продолжился и в 2015 г., а в 2016 г. даже ускорился. Однако в 2017 г. произошел перелом этого тренда – производство угля выросло на 3,1%, или на 225 млн т, главным образом за счет увеличения добычи энергетических углей и бурого угля. Тем не менее достигнутый в 2017 г. уровень производства угля был на 426 млн т (или на 5,3%) ниже пикового уровня, достигнутого в 2013 г. (табл. 2).

 Ведущим производителем угля остается Китай, которым он стал еще в 1985 г., с объемами добычи в 2017 г. на уровне 3376,1 млн т, что на 107,9 млн т (или на 3,3%) превышает показатели 2016 г. (табл. 3).

 После восьми лет снижения добычи начиная с 2008 г. производство угля в США в 2017 г. выросло на 6,3%, достигнув 702,3 млн т по сравнению с 2016 г. Тем не менее, несмотря на рост добычи угля в Китае и США в мире остается только 10 стран, добывающих каждая более 100 млн т. Прирост добычи угля в Китае оказался по объему больше, чем ежегодная добыча его в Казахстане, который занимает по этому показателю десятое место в мире.

 Индонезия, являющаяся одним из ведущих производителей и экспортеров энергетических углей в мире, нарастила добычу в 2017 г. на 24,1 млн т. Индия, занимаюшая второе место в мире по объемам добычи угля, также увеличила производство в 2017 г. на 18,1 млн т. Монголия и Мозамбик, хотя и не входят в ведущую мировую десятку, заняли шестое и седьмое место в мире по объемам прироста добычи, который составил в этих странах соответственно 16 и 5,2 млн т в 2017 г. Среди десяти ведущих производителей только Германия и Польша показали в 2017 г. снижение добычи соответственно на 0,5 и 4 млн т.

 Начиная с 2000 г. добыча угля в Китае выросла почти на 150%, несмотря на то что после 2013 г. она сократилась на 10%. Для сравнения добыча угля в странах ОЭСР за тот же период снизилась на 15%. Наибольшее падение в этой группе стран было зафиксировано в 2016 г. – на 185 млн т. В целом удельный вес стран ОЭСР в мировой добыче угля сократился с 57% в 1971 г. до 23% в 2017 г.

 В 1978 г. на страны ОЭСР приходилось 43% мировой добычи энергетических углей, и этот показатель находился выше уровня 37% вплоть до 2000 г. Однако с тех пор начался процесс снижения удельного веса ОЭСР. Доля стран, не входящих в эту организацию, постоянно увеличивалась, в основном за счет китайской угольной промышленности.

 В 2017 г. удельный вес стран ОЭСР (16,4%) был в два раза ниже уровня 1978 г., а добыча энергетических углей опустилась до 930 млн т, что является абсолютным минимумом за все время статистических наблюдений.

 В 2005 г. впервые с 2002 г. произошло сокращение мирового производства коксующегося угля. Эта тенденция продолжилась и в 2016 г., когда мировое производство упало до 1040 млн т. В 2017 г. этот уровень остался практически неизменным. В Австралии, втором после Китай мировом производителе коксующегося угля, в 2017 г. наблюдалось небольшое (на 0,4%) увеличение добычи по сравнению с 2016 г. после достижения пиковых показателей в 2015 г. на уровне 191 млн т и небольшого падения добычи в 2016 г.

 Индия испытала в 2017 г. наибольшее падение добычи коксующегося угля в 2017 г. (–16 млн т), в то время как в США, Монголии и Мозамбике наблюдался рост этого показателя – соответственно на 15, 5,8 и 3 млн т, что было связано напрямую с увеличением экспорта этих углей. Однако наиболее впечатляющая картина имела место в Китае. В этой стране добыча коксующегося угля с 2000 г. выросла на 335% и достигла максимальных значений в 2014 г. (620 млн т). Однако в 2017 г. она опустилась до уровня в 540 млн т, что было на 1,4% ниже показателя 2016 г. Доля Китая в мировом производстве коксующегося угля выросла с 37% в 2000 г. до 50% в 2017 г.

 Что касается бурого угля, то его добыча в мире в 2017 г. увеличилась на 1,3% и достигла 830 млн т. Тем не менее этот показатель на 31% ниже максимальных значений 1989 г., когда добыча бурого угля составляла 1211 млн т (табл. 4). Наиболее впечатляющих результатов за последние годы добилась Турция, где добыча бурого угля в 2017 г. достигла 74 млн т, и страна по этому показателю обогнала США, Польшу и Австралию, став третьим в мире производителем. Заметно выросла добыча также в России, Индии и Греции. На этом фоне в США и Австралии произошло сокращение добычи соответственно на 2,7 и 4,2 млн т. В Германии, крупнейшем в мире производителе бурого угля, добыча в 2017 г. оставалась практически на прежнем уровне.

 Торговля

 Экспорт всех видов угля в 2017 г. в мире вырос на 3,3%, достигнув 1370 млн т по сравнению с 1326 млн т в 2016 г. Экспорт энергетического угля увеличился на 26 млн т (2,6%), а коксующегося – на 14 млн т (94,5%). Объемы экспорта в 2017 г. были почти на 28% выше уровня 2010 г., а по сравнению с 2000 г. они более чем удвоились (120%).

 Ведущими экспортерами угля остаются Индонезия и Австралия. На них приходится соответственно 28,5 и 27,6% мирового экспорта угля в натуральном выражении. В 2015 и 2016 гг. крупнейшим мировым экспортером была Австралия. Однако в 2017 г. экспорт из этой страны снизился, а из Индонезии, наоборот, вырос почти на 12 млн т, отражая процесс увеличения экспорта в Китай. Экспорт в Китай в 2017 г. из Индонезии составил 113 млн т, а доля этой страны в индонезийском угольном экспорте достигла почти 30%. Другими значимыми направлениями экспорта угля из Индонезии были Индия (25%), Южная Корея (10%) и Япония (8%).

 Заметный рост угольного экспорта в 2017 г. наблюдался в России и Колумбии, превысив уровень 2016 г. соответственно на 11 и 3%. Несмотря на увеличение внутреннего потребления, Россия остается третьим в мире экспортером угля, на который приходится почти 14% мирового экспорта. В Колумбии, несмотря на сокращение добычи и внутреннего потребления соответственно на 1,2 и 23%, экспорт угля вырос до 86 млн т (на 3,4%). На экспорт направляется 96% добываемого в стране угля.

 На энергетический уголь пришлась большая часть прироста экспорта в США в 2017 г. Уголь направлялся в основном в Индию, Южную Корею и Японию. Индия является крупнейшим импортером американского энергетического угля. Такой импорт вырос в 2017 г. в три раза по сравнению с 2016 г. Всего на десять ведущих экспортеров приходится 96% мирового экспорта угля.

 Мировой импорт угля составил в 2017 г. 1386,0 млн т, что на 5% выше уровня 2016 г. Такой рост произошел прежде всего за счет Китая, чей импорт вырос соответственно на 6,1% до 271,1 млн т, после падения на 30% в 2015 г.

 Традиционный в прошлом экспортер угля Вьетнам превратился в его импортера в 2005 г. С этого времени импорт в страну непрерывно возрастал и достиг 16,5 млн т в 2017 г., что на 3,3 млн т превышает уровень 2016 г. Значительный прирост импорта в 2017 г. был зафиксирован также в Пакистане (94%) и Польше (59%). В противоположность этим странам в Германии произошло сокращение импорта угля на 9,8% вследствие в основном снижения его потребления в производстве электроэнергии.

 В странах Азии импорт составил в 2017 г. 1020 млн т, или 74% мирового импорта угля по сравнению с 960 млн т в 2016 г. Кроме Китая, значительные объемы угля импортировали также Япония, Тайвань и Южная Корея.

 В 2017 г. импорт энергетического угля странами Азии увеличился на 52 млн т и достиг 798 млн т. На этот регион приходилось 73,4% мирового импорта по сравнению с 72% в 2016 г. Импорт энергетических углей Китаем в 2017 г. вырос на 6,1% – до 201 млн т, превратив его в главного импортера. За ним следует Индия, импорт в которую в 2017 г. вырос на 10% – до 161 млн т. Другими крупными азиатскими импортерами являются Япония – 140 млн т, Южная Корея – 113 млн т и Тайвань – 61 млн т. Главными поставщиками энергетического угля в страны Азии являются Индонезия (383 млн т в 2017 г.), Австралия (206 млн т), Россия (84 млн т) и Южная Африка (65 млн т).

 Импорт энергетического угля в странах Европы остается примерно на одном уровне (в 2017 г. – 220 млн т). На этот рынок приходится примерно 20% мировой торговли углем по сравнению с 40% в 2000 г. и 65% в 1991 г. В рамках европейского рынка крупнейшим импортером выступают Нидерланды (36 млн т в 2017 г.), что на 20% ниже уровня 2016 г., Германия (35 млн т, – 10,4%), Турция (30 млн т), Россия (17 млн т) и Италия (13,5 млн т). В 2017 г. главным поставщиком энергетического угля в европейские страны являлась Россия (79 млн т), Колумбия (50 млн т), США (19 млн т) и Южная Африка (11 млн т).

 Объем мирового экспорта коксующихся углей вырос в 2017 г. на 4,5% и достиг 327 млн т. Австралия с большим отрывом от других стран остается крупнейшим экспортером таких углей в мире с объемом в 177 млн т, на нее приходится 54% мирового экспорта (в 2016 г. этот показатель составлял 60%).

 США остается вторым в мире после Австралии экспортером коксующегося угля, объем которого в 2017 г. составил 50 млн т, увеличившись против уровня 2016 г. на 35%. Экспорт из Канады, которая занимает по этому показателю третье место в мире, увеличился незначительно. Экспорт из Монголии также заметно вырос – на 26% и достиг в 2017 г. почти 26 млн т. По этому показателю Монголия обогнала Россию, где экспорт коксующегося угля увеличился на 4,7%. В целом на пять ведущих мировых экспортеров приходится более 93% всего экспорта коксующегося угля.

 Потребление

 В 2017 г. мировое потребление угля выросло на 1%, или на 50 млн т угольного эквивалента. В это время потребление угля в странах ОЭСР сократилось на 8,2 млн т (0,6%), а в странах не членах ОЭСР – увеличилось на 59 млн т (или на 1,4%). Текущий уровень потребления в странах ОЭСР в 1957 млн т является наиболее низким с 1979 г. и на 24% ниже по сравнению с максимальным уровнем потребления, достигнутым в 2007 г. (1669 млн т).

 Потребление угля в Китае в 2017 г. выросло на 0,4%, или на 10,5 млн т, до уровня в 2740 млн т. Металлургическая и цементная промышленности являются важнейшими потребителями угля, а именно в этих отраслях Китай выступает крупнейшим в мире производителем. В 2016 г. Китай произвел 449 млн т металлургического кокса (67% мирового производства), 808 млн т стали (50% мирового производства), 698 млн т чугуна (60% мирового производства) и 2,4 Ггт цемента (59% мирового производства) [5].

 Индия, опередив США в 2015 г., превратилась во второго в мире потребителя угля. Это рост был связан с более широким использованием энергетических углей на фоне падения потребления коксующихся углей. В целом же потребление угля в Индии в 2017 г. выросло на 24 млн т, или на 4,4%. В США же происходило снижение потребление угля в течение четырех лет подряд, достигнув уровня 473 млн т.

 Индия и США продемонстрировали соответственно наибольший рост и падение потребления угля в 2017 г. Внутреннее потребление угля в Индонезии увеличилось в 2017 г. на 7% и достигло 66 млн т. В стране растет потребление угля непрерывно уже в течение шести лет и с 2011 г. возросло на 75%.

 В странах ОЭСР, таких как США, Германия и Великобритания, падение потребления составило 27 млн т, в то время как в Южной Корее, наоборот, выросло до 130 млн т, увеличившись в 2017 г. на 13 млн т против 2016 г. В целом в странах ОЭСР произошло снижение потребления на 0,6%.

 Мировое потребление энергетического угля в мире в 2017 г. увеличилось на 79 млн т, или 1,4%. В странах ОЭСР такое потребление снизилось на 6% до 1158 млн т, включая сокращение в США на 16 млн т и Германии на 9 млн т.

 Глобальное потребление коксующегося угля сократилось в 2017 г. на 6,6 млн т, или на 0,7% до 998 млн т, что на 536 млн т, или на 116% ниже уровня 2001 г. На Китай приходится более 60% мирового потребления коксующегося угля. Потребление коксующегося угля странами ОЭСР в 2017 г. немного возросло – на 0,7%, до 175 млн т, однако оставалось на 11% ниже докризисного уровня 2008 г.

 Потребление бурого угля в мире в 2017 г. составило 820 млн т, сократившись на 7 млн т, или на 0,9% против уровня 2016 г. Германия остается крупнейшим производителем и потребителем этого угля в мире, использовав в 2017 г. более 170 млн т и опережая по этому показателю идущую на втором месте Турцию (72 млн т), которая опередила Россию (70 млн т). В США потребление бурого угля снизилось на 4%, а в Австралии – на 4 млн т. В целом в странах ОЭСР потребление бурого угля упало до своего минимального уровня с 1978 г. – 520 млн т.

 Использование

 Уголь продолжает использоваться преимущественно для производства электроэнергии и теплоснабжения: на эти цели направляется примерно 65% потребляемого угля в мире, в том числе в странах ОЭСР – 82%. В странах ОЭСР за последние 40 лет использование угля для производства тепловой энергии и коммерческих целей снижалось, а в производстве электроэнергии увеличивалось. Потребление угля в странах ОЭСР по сравнению с 1978 г. выросло на 1,7%, в товремя как в других странах почти утроилось главным образом за счет интенсивного использования в производстве тепловой энергии, электроэнергии и металлургии, главным образом, за счет Китая. Доля стран, не входящих в ОЭСР, по показателю использования угля в металлургической промышленности достигает 83%.

 Перспективы

 Уголь остается в центре дискуссий по поводу энергетической и экологической политики. Во многих странах отход от использования угля при выработке электроэнергии является основной целью экологической политики. Двадцать стран, включая Великобританию, Канаду и Новую Зеландию, заключили Международный альянс с целью исключить уголь в качестве источника электроэнергии к 2030 г. В то же время крупнейшие производители и потребители угля не вошли в этот альянс, и среди них Австралия, Китай, Индия, США, Германия и Россия [6].

 В других странах уголь остается предпочтительным источником электроэнергии и рассматривается в качестве наиболее распространенного и доступного ресурса. Несмотря на значительные попытки средств массовой информации пропагандировать сокращение инвестиций и уход из угольной сферы, рыночные тенденции говорят об отсутствии радикальных перемен.

 Глобальный спрос на уголь в ближайшие пять лет ожидается достаточно стабильным, при его снижении в Западной Европе и США и, напротив, росте в Индии и других азиатских странах [7]. В Китае, главном игроке на угольном рынке, будет наблюдаться постепенное замедление спроса. Доля угля в энергетическом балансе может снизиться с 29 до 25% к 2023 г. , главным образом, за счет возобновляемых источников и природного газа.

 К 2023 г., по крайней мере, две страны, Франция и Швеция собираются закрыть свои работающие на угле электростанции, и Германия останется единственным в Европе крупным потребителем угля. В отличие от Западной Европы в странах Восточной Европы спрос на уголь ожидается достаточно стабильным. Большинство стран этого региона не объявляли об отказе от угля, и ряд новых электростанций строится на Балканах, Греции и Польше. Поскольку эти станции должны заменить старые и менее эффективные, то в целом спрос на уголь в этом регионе не должен расти. В некоторых странах Восточной Европы, а также в Австралии (провинция Виктория) бурый уголь остается становым хребтом электроэнергетических систем.

 Судьба мировой угольной промышленности в значительной степени зависит от китайской энергетики. Быстрый рост потребления электроэнергии в Китае стимулировал увеличение спроса на уголь. В дальнейшем ожидается рост электрификации транспорта и потребления электроэнергии растущим средним классом. По оценкам экспертов, спрос на уголь тесно связан с динамикой потребления электроэнергии в Китае. В то же время в этой стране набирают тенденции ограничения спроса на уголь, по крайней мере, непосредственного использования угля в небольших бойлерных для отопления жилья. Такие отрасли, как цементная, металлургическая и малая энергетика также испытывают давление со стороны экологической политики. На этом фоне усиливается тенденция к конвертации угля: его газификации, сжижения и т.д. Поэтому в перспективе в Китае прогнозируется постепенное (на 1% в год) снижение спроса на уголь.

 Зато в Индии наблюдается обратная тенденция. Выработка электроэнергии из угля в этой стране стабильно увеличивается, начиная с 1974 г. Ожидается, что экономика Индии будет расти на 8% в год в период 2018–2023 гг., а процесс электрификации хозяйства обеспечит рост спроса на энергию и уголь на 4% в год по сравнению с 6% в прошедшее десятилетие. Помимо энергетики экономический рост и развитие инфраструктуры обеспечат рост потребления угля в металлургии и цементной промышленности.

 Другим «угольным мотором» будут страны ЮгоВосточной Азии [8]. Пакистан, Индонезия, Бангладеш, Филиппины и Вьетнам вместе обладают населением в 800 млн человек, а душевое потребление электроэнергии там составляет 800 кВт•ч в год или одну седьмую от уровня стран ЕС. Повышение использования угля для выработки электроэнергии и строительство новых угольных станций обеспечат растущий спрос на уголь в этом регионе, который прогнозируется на уровне 5% в год на период до 2023 г., хотя наибольший прирост в абсолютном выражении обеспечит Индия – 150 млн т1.

 Таким образом, с 2015 г. можно наблюдать сдвиг угольного рынка в Азию и формирование своеобразных двух миров – один с угольной энергетикой и второй – без нее, что затрудняет договоренности по поводу экологических и климатических проблем. В настоящее время на страны, входящие в упомянутый Альянс за свободу от угля, приходится лишь 2% мирового его потребления. Во многих других странах конец угольной энергогенерации не предвидится, имея в виду ту роль, которую продолжает играть уголь в обеспечении безопасного и стабильного источника доступной энергии.

Ключевые слова: угольная промышленность, структурные особенности, перспективы спроса и добычи

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ:

1. Global energy demand rose by 2.3% in 2018, its fastest pace in the last decade. International Energy Agency, 26 March 2019.

2. Global Coal Demand Increased In 2017. Forbes November 15, 2018.

3. BP Statistical Review of World Energy. Coal. June 2018.

4. Coal Information: Overview 2018. International Energy Agency 2018.

5. World Steel Association.; US Geological Survey.

6. Powering Past Coal Alliance: 20 countries sign up to phase out coal power by 2030. ABC News, 17 November 2018.

7. Global coal demand set to remain stable through 2023, despite headwinds. International Energy Agency, 18 December 2018.

8. These countries are driving global demand for coal. World Еconomic Forum. February, 06, 2019

Журнал «Горная Промышленность» №2 (144) 2019, стр. 6–12

Сколотили банк данных

На фоне визитов в последнее время гостей различного уровня из Москвы особо выделяется приезд официальной делегации фонда «Сколково».

---

Это кратковременное посещение было связано с дальнейшей реализацией совместного Соглашения, подписанного на Петербургском международном экономическом форуме в июне этого года Президентом Республики Саха (Якутия) Егором Борисовым и президентом Фонда развития Центра разработки и коммерциализации новых технологий «Сколково» Виктором Вексельбергом.
Республиканские СМИ опубликовали официальные сообщения, в которых в общих словах говорится, что предметом договора являются условия сотрудничества сторон в области социально-экономического развития. Вот практически и все.

«Якутии» удалось раздобыть текст столь важного для республики договора. Соглашение предусматривает реализацию комплекса мероприятий, включающих образование и научно-исследовательские работы, опытно-конструкторские разработки, а также внедрение и развитие их результатов. Теперь документ наполнился конкретным содержанием. Причем в нем перечислены не только мероприятия по перечню потребностей республики в ее содружестве со «Сколково», но и механизмы их реализации. В первую очередь они связаны с внедрением инновационных технологий в отраслях промышленности, связи, биомедицины.

В Академии наук РС(Я) состоялась встреча резидентов фонда Дениса Коробцова и Дмитрия Клебанова, представляющих компанию «Вист Майнинг Технолоджи», с представителями отраслевых министерств, ведомств, институтов, производственных предприятий. Основным направлением деятельности компании является разработка технологий по роботизации горных работ. Учитывая перспективы по добыче полезных ископаемых в республике, подобные технологии представляют особый интерес. Кстати, данный проект под названием «Интеллектуальный карьер» был представлен в экспозиции Санкт-Петербургского международного экономического форума и вызвал интерес главы Якутии.

В Институте космофизических исследований и аэрономии СО РАН прошли рабочие встречи менеджера по координации научных проектов кластера космических технологий «Сколково» Александра Баурова. Он, в частности, поделился своими впечатлениями от своего визита на Покровский завод базальтовых материалов: «Это действительно уникальный инновационный проект, учитывая, что материалы на основе базальта считаются материалом будущего. Я считаю, что Покровский завод может стать полноценным резидентом фонда «Сколково». На мой взгляд, у нас есть очень хорошие перспективы сотрудничества, к примеру, в области ракетостроения. Главное, мы увидели, что инициатива исходит от самих представителей научного сообщества республики».

Также в Академии наук РС(Я) представители биомедицинской отрасли республики встретились с директором по инвестициям профильного кластера фонда Андреем Комоловым и директором компании-резидента «Лексистемс» Ясером Хамди.

Анатолий Семенов, директор технопарка «Якутия», встретился с коллегой — руководителем сколковского Технопарка Максимом Киселевым. Кроме этого М. Киселев провел мастер-класс для участников дальневосточного молодежного форума «СахаСелигер‑2012».
Итак, сотрудничество в области биологических и медицинских технологий отразится на создании банка биологических образцов — тканей, клеток, ДНК, РНК человека, растительного и животного мира Якутии. Очень важным подпунктом значится создание центра биоинформатики и скрининга социально значимых заболеваний в республике, например, связанных с онкологией и туберкулезом. Также фонд окажет не только научное, но и материальное содействие в разработке и реализации программы по развитию биотехнологий в республике.

Якутия имеет успешный опыт в создании и производстве биопрепаратов, например, таких, как «Эпсорин», «Сахабактисубтил». На основе этих достижений в соглашении в плане первоочередных мероприятий значится разработка новых препаратов, выделенных из биоресурсов РС(Я). Здесь разработка подразумевает создание полного цикла — это выделение, очистка, синтез, изучение, клинические испытания и, наконец, регистрация нового лекарственного средства. С помощью «Сколково» этого достичь, конечно, будет гораздо проще. Не останется не задействованной и инженерная мысль республики. На территории Якутии будет создан технополигон с функцией опытно-конструкторских разработок с изготовлением образцов техники, оборудования, материалов для Крайнего Севера с их сертификационными испытаниями.

По словам директора Департамента по взаимодействию с органами государственной власти фонда «Сколково» Александра Окунева, их визит первый, но далеко не последний. Программа сотрудничества рассчитана на период до 2015 года. В ближайшее время в республику приедут представители IT-кластера фонда «Сколково» и компаний-резидентов для ознакомления с разработками якутских специалистов и обсуждения перспектив сотрудничества в области энергоэффективных технологий и энергосбережения. Стороны обсудят реализацию проектов по каталитическому сжиганию и глубокой переработке угля, схему обеспечения удаленных районов сжиженным газом и печным топливом в оборотных контейнерах и лихтерах. Кроме того, в рамках соглашения запланирован комплекс мероприятий по повышению квалификации и стажировке сотрудников предприятий и организаций республики, занятых исследованиями и технологическим предпринимательством на базе инновационного центра «Сколково».

В общем, начало положено, хочется надеяться, и реальные дела последуют быстро… Без проколов и сколов.

 

Источник: gazetayakutia.ru

Новости —

2 April 2021 г.

Перспективы долгосрочного сотрудничества, действующие контракты и планы поставок карьерной техники «БЕЛАЗ» обсуждались 1 апреля в ходе рабочего визита на Белорусский автомобильный завод представителей российских предприятий, входящих в группу компаний AV Group.

Будучи одним из мировых лидеров в области качества и безопасности буровзрывных и горных работ, ГК AV Group является давним стратегическим партнером ОАО «БЕЛАЗ». Это динамично развивающаяся группа компаний, работающая по всей России, СНГ, а также в странах Восточной Европы.

Отдельные компании из структуры ГК AV Group, такие как ООО «Горно-транспортная компания» и ООО «АВ Майнинг», предоставляют услуги для горнодобывающих предприятий Кемеровской и Новосибирской областей по транспортировке горной массы, в том числе и на карьерных самосвалах «БЕЛАЗ». В парке техники этих предприятий работает порядка 50 самосвалов БЕЛАЗ грузоподъемностью от 130 до 450 тонн. Среди потребителей транспортных услуг такие крупные предприятия, как АО «Междуречье», ООО «Разрез Первомайский», АО «Черниговец», ООО «Разрез Восточный», ООО «Эльгауголь», ООО «Разрез Кийзасский» и др.

По контракту с ООО «Азот Майнинг Сервис», также входящем в AV Group, ОАО «БЕЛАЗ» отгрузило 15 карьерных самосвалов модели 7555В. Новые 55-тонники будут задействованы в проекте «Северная звезда» по созданию угольного кластера в Красноярском крае. В рамках второго контракта сейчас готовится отгрузка с завода еще 15 карьерных самосвалов БЕЛАЗ-75131, которые в апреле-мае будут отправлены на предприятия Кемеровской области.

– Наше сотрудничество с заводом БЕЛАЗ находится на самом высоком уровне, – отметил генеральный директор ООО «АВ Майнинг» Дмитрий Дунцев. – Вся движущаяся техника для открытых горных работ у нас – это карьерные самосвалы «БЕЛАЗ». Из них 55-тонники – самые маленькие, есть также машины грузоподъемностью 130, 180, 220, 240 и даже 360 тонн. Что до последних, то среди подрядчиков, пожалуй, мы единственные, у кого есть карьерные самосвалы такого класса грузоподъемности. А «БЕЛАЗ» серии 7513 – вообще универсальная машина. Неслучайно горняки называют ее «автомат Калашникова» – бери и эксплуатируй! Поэтому при выборе новых 130-тонников мы рассматривали только «БЕЛАЗы». Во времена бурного развития рынка аутсорсеров Белорусский автомобильный завод для нас – важнейший стратегический партнер.

На совместном рабочем совещании с участием топ-менеджеров ОАО «БЕЛАЗ», АО «Азот-Взрыв», ООО «АВ Майнинг», АО «ТД «БЕЛАЗ» и ООО «БЕЛАЗ-24» стороны провели детальные консультации по эксплуатации действующего в компаниях AV Group парка техники «БЕЛАЗ», обсудили текущие вопросы взаимодействия и наметили дальнейшие шаги по расширению сотрудничества на ближайшие пять лет.

– С техникой «БЕЛАЗ» планируем получить новый для нас опыт эксплуатации карьерных машин в самых сложных климатических условиях, в том числе в условиях Крайнего Севера, – подчеркнул управляющий директор АО «Азот-Взрыв» Илья Черниловский. – Надеемся, что он будет столь же позитивным, как и текущий опыт использования техники «БЕЛАЗ» в других регионах России. Уверен, что и в дальнейшем партнерские отношения AV Group с заводом БЕЛАЗ получат свое развитие в новых взаимовыгодных проектах.

Визит делегации партнеров организован при содействии АО «Торговый дом «БЕЛАЗ» – генерального дистрибьютера ОАО «БЕЛАЗ» в Российской Федерации и его официального дилера ООО «БЕЛАЗ-24». Делегацию сопровождал генеральный директор Торгового дома Алексей Лямин.

Майнинг в прямом Эфире: POW, POS и перспективы

Несмотря на то, что криптовалюта ETH сейчас находится в топе мировых криптовалют и занимает попеременно то второе, то третье место после Bitcoin и Bitcoin Cash, Ethereum — это в первую очередь не валюта, а блокчейн. Примерно в 2014 году Ethereum даже описывалась не как отдельная система, а как следующее поколение платформы Биткоин, по сути — версия 2.0.

Среди всех возможностей блокчейна Бутерина сильнее всего заинтересовали умные контракты: самоисполняющиеся цифровые сделки. Обмануть их невозможно, хотя они и реализуются без каких-либо юридических процедур, поскольку исполнение контрактов контролируется блокчейном. Вот только в блокчейне Биткоина записывать даже простейшие контракты было сложно, поэтому Виталик создал новый и простой в использовании универсальный реестр всего.

С июля 2015 года и до марта 2016 года сеть Ethereum работала в ранней версии Frontier, которая, по сути, не гарантировала пользователям никакой безопасности. Это была бета-версия, которая знакомила разработчиков с функционалом и основными возможностями сети, и тем не менее она стала крайне популярной. Новая рабочая версия протокола, Homestead, которая находится в эксплуатации до сих пор, более стабильна, и главным новшеством нового релиза стала возможность дальнейшего обновления сети и ускорение проведения транзакций.

Секрет успеха Ethereum

Революционное решение, “покусившееся на святое” и подвинувшее блокчейн Сатоши Накамото, обеспечило Ethereum небывалую популярность. Из-за легкости обеспечения выполнения смарт-контрактов Ethereum стал основной платформой для проведения ICO, количество которых за последний год существенно выросло.

Другие потенциальные возможности сети привлекли внимание крупных компаний, изначально не имевших прямого отношения к блокчейн-проектам. С начала 2017 года эти компании, объединенные в так называемый Альянс Эфириума (Ethereum Enterprise Alliance, EEA), занимаются применением блокчейна Ethereum для корпоративных задач. В состав альянса входит около сотни компаний, среди которых такие гиганты, как Mastercard, Cisco, Deloitte, Samsung, Toyota и даже Центробанк Канады, правительство индийского штата Анхра-Прадеш, банк Scotiabank, российская платежная система QIWI и технический Университет города Мюнхен. Альянс Эфириума — это крупнейшее объединение криптовалютных и промышленных предприятий, в которое входят представители банковских, технологических и криптовалютных компаний.

Также уже в начале лета этого года стало известно, что Фонд Эфириума стал богатейшей в мире блокчейн-компанией с открытой капитализацией. Совокупные активы Фонда составляют порядка 15 миллионов в фиатных валютах (в основном EUR и CHF), 500 BTC и около 800 000 ETH, что на данный момент в общей сложности равняется примерно 252 млн долларов. Поскольку размер капитала напрямую связан с состоянием протокола, всей платформы и экосистемы Ethereum, разработчики заинтересованы в развитии системы и максимально в него вкладываются. В лучших традициях современных технологических индустрий, деньгами Фонда может воспользоваться любой желающий. Конечно, если потенциальный проект заинтересует Виталика настолько, что он решит проспонсировать начинание.

Интересно, что Ethereum как валюту привлекательным делает не столько ее стоимость сама по себе, сколько меньшая зависимость от курса биткоина. Обычно с ростом курса BTC значительно падает курс других криптовалют, однако это правило не распространяется на ETH — интерес со стороны крупных компаний обеспечивает стабильность курса.

Слишком популярен

Впрочем, хотя это все выглядит как небывалая история успеха, известность сыграла с Ethereum плохую шутку. Поскольку сейчас Ethereum — основная площадка для проведения ICO, количество транзакций и операций в сети растет ежедневно, что обнажает основную ее проблему — недостаточность производительности. Нагрузку на Ethereum помимо многочисленных ICO обеспечивают и разрабатываемые децентрализованные приложения (DAPP), и собственная служба доменных имен (ENS). Проблема с пропускной способностью делает дальнейшие перспективы сети довольно туманными — контрактов выполняется все больше и больше, и чтобы они могли работать в полную силу необходимо радикальное увеличение производительности.

Практически каждое крупное ICO в последние полгода приводило к перегрузке и падению сети Ethereum — например, в момент старта ICO проекта Polybius на блокчейне сети Ethereum проходило еще одно большое ICO (BAT — BasicAttentionToken), что привело к перегрузке сети. В итоге инвесторы не могли своевременно получить купленные токены, а на решение проблемы ушло драгоценное время/ушли целые первые сутки.

Буквально за несколько последних месяцев количество операций в сети выросло с 50.000 до 300.000 в день, и оно продолжает расти. Каждая транзакция в сети подтверждается каждым ее участником. (Такова суть блокчейна, в котором все связаны, — это обеспечивает защищенность и прозрачность системы.) Однако мощность системы не бесконечна, а ограничена, поэтому как только транзакций становится больше, чем сеть может вынести и обработать в секунду, она падает.

Потенциальных вариантов решения проблемы масштабируемости существует несколько:

Лайтнинг — идея не новая и позаимствована у биткоина. Предполагает разгрузку основного блокчейна путем проведения через него не всех транзакций, а только части. Платежные каналы будут иметь дело с блокчейном только в случае отсутствия сотрудничества и возникновении конфликта между участниками сделки. Соответственно, пока нет разногласий и конфликтных прецедентов, подтверждать транзакции участникам блокчейна не нужно.

Шардинг, или фрагментирование — разделение огромной базы данных сети на ряд баз помельче, а значит, распределение нагрузки, что увеличивает производительность. Если обобщенно, то пользователей делят на группы и каждую группу обслуживает определенный сервер. Такое решение дает потенциально бесконечное масштабирование — работа распределяется между всеми узлами вместо того, что каждый из них дублирует одну и ту же работу.

Свои варианты решения проблемы масштабируемости сети Ethereum предлагают и сторонние проекты — во-первых, Raiden Network и, во-вторых, TrueBit. Первая платформа использует технологию платежных каналов вне блокчейна, что позволяет поддерживать быстрые, недорогие и масштабируемые транзакции в сети Ethereum. TrueBit — детище Кристиана Райтвисснера, создателя языка программирования Solidity на котором пишутся смарт-контракты, и математика Джейсона Тойча. Их платформа предполагает создание другой распределенной сети, на которой будут производиться и проверяться вычисления, и которая сможет обеспечить поддержку вычислений, необходимых для написания более сложных смарт-контрактов. Сам блокчейн Ethereum будет использоваться для решения возникающих разногласий.

Однако наиболее перспективным (и наиболее вероятным в случае с Ethereum) считается переход от модели POW к POS-алгоритму.

POW (proof-of-work — доказательство выполнения работы) — традиционная модель, появившаяся в мире криптовалют самой первой вместе с биткоин-блокчейном, и наиболее популярная до сих пор. Принцип работы знаком всем, кто знает о майнинге хотя бы немного. Запрашивающая сторона, майнер, выполняет некоторую достаточно сложную и длительную работу — решает некую вычислительную задачу.

Результат его работы, полученное решение, проверяется обслуживающей стороной. Если все сделано правильно, запрашивающей стороне начисляется награда — намайненные монеты. Главная особенность — асимметрия временных затрат. Майнер тратит много временного ресурса, чтобы получить результат, тогда как скорость ответа очень высока — считанные секунды.

POS (proof-of-stake — доказательство доли) в качестве идеи появился еще в 2011 году на самом популярном крипто-форуме Bitcointalk. Впервые идея была реализована менее чем через год с криптовалютой PPCoin (сейчас — PeerCoin). POS это нечто вроде “виртуального майнинга”, когда физическая работа майнера заменяется наличием виртуального ресурса. Если в случае POW люди покупают за реальные деньги реальное оборудование, тратят реальные ресурсы (электричество) и получают новые блоки пропорционально своим затратам мощностей, то в случае POS за реальные деньги покупается начальное количество виртуальных монет. Протокол конвертирует их в “виртуальные компьютеры”, а дальше все то же самое и без энергозатрат. Однако поскольку майнинг происходит фактически за счет наличия монет в кошельке, тратить их, во-первых, нецелесообразно, во-вторых, возможно не сразу.

Поскольку такая модель майнинга менее энергозатратна и не требует больших вычислительных мощностей, сеть, работающая по модели POS, потенциально имеет большую масштабируемость. А еще POS более экологичное решение, так как не тратит реальные ресурсы, что для современного мира очень важно.

На успех майнинга в случае POS влияет количество монет и текущая сложность сети. В случае POW — скорость процессора. При том, что цель и POW, и POS протоколов одна — сделать так, чтобы узлы сети пришли к соглашению по поводу корректности истории транзакций — в случае POW у майнеров есть стимул быть честными и подтверждать корректные транзакции, потому что иначе они элементарно потеряют деньги. С POS все не так однозначно. Если в случае традиционной POW модели недавно добавленную цепочку блока заменить невозможно, то в POS это вполне реализуемо. И в случае такой замены огромное количество холдеров потеряют свои вклады. Обеспечение безопасности и “игры по правилам” при переходе на POS — одна из самых главных задач Ethereum, требующая серьезного решения.

Потенциально POS выглядит как хорошее решение. Однако критически настроенные пользователи справедливо указывают на то, что по свой сути POS — модель “для богачей”, которая в лучших традициях капитализма делает богатых людей еще богаче. Тот пользователь, у которого на старте больше всего монет, закономерно находит больше блоков и получает более высокую прибыль, вновь увеличивая запас своих монет… И так до бесконечности или пока пользователь не устанет чахнуть над своим виртуальным золотом. Впрочем, претензия вполне применима и к POW-модели — в конце концов, тот, кто вложил больше средств в оборудование, получает более высокую прибыль.

Что выберет Ethereum?

Скорее всего (сомнений в этом с каждым днем становится все меньше), Ethereum перейдет к модели POS с промежуточным вариантом POW+POS на первых этапах перехода. Реализация POS-модели в том виде, в котором это хотят сделать создатели Ethereum (с полным обеспечением безопасности) занимает много времени. И это одна из причин скептического отношения к плану отказа от POW-модели.

Так называемая “белая книга” — документ, где были разъяснены различия между использованием в Ethereum POW и POS и даны основные векторы направления развития сети — была опубликована еще в конце 2015 года. После множества интеграций идея развилась в модель под названием Casper — платформу, которую сам Бутерин назвал “консенсусом через ставки”. Поскольку у создателей Ethereum нет тенденции скрывать свои наработки, модель Casper несколько раз публиковалась с открытым исходным кодом, где можно было ознакомиться с тем, как работает протокол. Что выгодно отличает Casper от обычной POS-модели — это то, что платформа предусматривает наказание для тех участников сети, которые нарушают правила.

В качестве современного и совершенного метода проверки безопасности и корректности транзакций планируется использовать криптографический протокол zk-SNARK, который буквально на днях, в конце сентября, был запущен в тестовой сети Ethereum. И проверочный запуск прошел успешно. Особенность протокола в том, что с его помощью подтвердить корректность вычисления можно обладая “нулевым знанием” о самом вычислении. Из-за прозрачности блокчейна многие компании и производства опасаются внедрять блокчейн-решения, опасаясь раскрытия конфиденциальной информации. zk-SNARK решает эту проблему, так как гарантированно обеспечивает безопасность транзакций, при этом никому не открывая конфиденциальную или личную информацию.

Перспективы и прогнозы

Несмотря на то, что создатели Ethereum имеют неплохие шансы решить все основные сложности — а значит, смогут повысить масштабируемость и одновременно обеспечить эффективную, быструю и безопасную работу сети на основе POS-протокола — аналитики все же либо делают весьма аккуратные прогнозы, либо и вовсе предсказывают значительное падение курса ETH после перехода на алгоритм Casper.

Причина кроется в криптоэкономике, от которой зависит рыночная капитализация ETH. Сейчас цена криптовалют во многом опирается на майнеров, которые заинтересованы в продаже монет и вкладывании вырученных средств в покупку мощностей и дополнительного оборудования. При переходе Ethereum на протокол Casper из сети будут полностью исключены работающие с нею майнеры, что чревато серьезными нарушениями внутренней экономики, которая моментально потеряет значительную часть пользователей.

Второй нюанс — майнеры склонны монеты продавать, тогда как холдеры, по понятным причинам, предпочитают их накапливать, обеспечивая рост своей прибыли и влияния в сети. Соответственно, на рынке создается искусственная ситуация давления в сторону повышения цены на валюту от стейкеров и одновременно с этим — в сторону понижения от майнеров.

Однако в случае удачного внедрения протокола Casper Ethereum имеет все шансы обойти блокчейн Биткоина. Почему? Как уже было сказано, сеть Ethereum гораздо привлекательнее для разработчиков из-за своей гибкости, к тому же комиссии за транзакции у нее значительно ниже. Плюс главное ее преимущество — то огромное внимание, которое уделяют проекту крупные компании, входящие в Альянс. Доверие к Ethereum велико уже сейчас, соответственно, если создателям удастся адекватно решить проблему масштабируемости (которая есть и у Биткоина, однако у них нет главного — работающего решения в краткосрочной перспективе), оно будет только расти. И это, без сомнений, обеспечит Ethereum доминирование на рынке, а значит, и значительный рост курса ETH.

Значение добычи: взгляд на регулирование кустарной и мелкомасштабной добычи золота на юге Эквадора

https://doi.org/10.1016/j.exis.2018.01.003Получить права и содержание

Основные моменты

•

Властные отношения как ключ к пониманию КМЗ.

•

Динамика и проблемы обеспечения соблюдения горного законодательства в Портовело-Сарума, Эквадор.

•

Необходимость тщательного социально-политического анализа контекстов КМЗ.

•

Плодотворность политической экологии в исследованиях добывающих отраслей.

Abstract

Перед Рождеством 2016 года начальную школу в Заруме, Эквадор, поглотил обвал, связанный с незаконной добычей золота под городом. Этот инцидент, наряду с повсеместным загрязнением окружающей среды, вызвал тревогу у жителей района Портовело-Зарума (ПЗ). Тем не менее, доходы от этой горнодобывающей деятельности поддерживают средства к существованию местного населения, включая доходы для поддержки региональных инвестиций в агро- и аквакультуру.Правительство Эквадора активизировало свои усилия по решению проблем контроля и регулирования, но результаты пока неутешительны и частичны. Этот документ размышляет о том, почему это так, распутывая сложности происходящего майнинга и его регулирования. Я утверждаю, что в нынешнем государственном вмешательстве преобладает дискурс естественных наук, остро нуждающийся в дополнении со стороны критической социальной науки, чтобы передать более глубокие причины проблемы сектора. Используя перспективу традиции политической экологии, статья представляет собой первый шаг к открытию этого контекста для социальных наук.Анализ вносит вклад в растущий объем литературы о кустарной и мелкомасштабной добыче золота (КМЗ), особенно в дискуссии о ее спорном характере и регулировании.

Ключевые слова

ASGM

Эквадор

Политическая экология

Ресурсный суверенитет

Правовой плюрализм

Рекомендованные статьиСсылки на статьи (0)

Показать весь текст8 Ltd.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Улучшение проведения систематических обзоров: перспектива анализа процессов

Цели: Проиллюстрировать использование концепций, методов и инструментов интеллектуального анализа процессов для улучшения процесса систематического обзора.

Дизайн и обстановка исследования: Мы смоделировали действия по обзору и пошаговые методы в процессе систематических обзоров, проводимых одной исследовательской группой в течение 1 года, чтобы создать журнал событий с датами начала и окончания, назначением рецензента по опыту и отработанным человеко-часам. К журналу событий были применены методы интеллектуального анализа процессов, чтобы «обнаружить» модели процессов, что позволило визуально отображать, анимировать или воспроизводить смоделированные действия по проверке. Сводная статистика была рассчитана для человеко-времени и временных рамок. Мы также проанализировали социальные сети командного взаимодействия.

Результаты: 12 смоделированных обзоров включали в среднем 3 831 название/резюме (диапазон: 1 565–6 368) и 20 исследований (6–42). Среднее время проверки составило 463 дня (диапазон: 289–629) (881 человеко-час [диапазон: 243–1752]). Среднее количество человеко-часов на деятельность включало выбор исследования 26 %, сбор данных 24 %, подготовку отчета 23 % и метаанализ 17 %.Анализ социальных сетей показал организационное взаимодействие членов команды, в том числе то, как они работали вместе, чтобы выполнить задачи проверки и передать задачи после завершения.

Вывод: Журнал событий и интеллектуальный анализ процессов могут быть ценными инструментами для исследовательских групп, заинтересованных в улучшении и модернизации процесса систематического обзора.

Ключевые слова: метаанализ; Процесс майнинга; модель процесса; Обзор процесса; Моделирование; Социальная сеть; Регулярный обзор; Время; Сроки.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

---

Настройка браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

---

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

---

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

Горное дело 4.0 — влияние новых технологий с точки зрения рабочего места

Будущее горнодобывающей промышленности будет формироваться в условиях, когда необходимо производить по ценам, определяемым международной конкуренцией [1]. Горнодобывающая промышленность преодолела множество проблем с помощью технологий [2], но одних технологий в будущем будет недостаточно. Таким образом, в то время как технический производственный процесс, который находится на переднем крае, является одним из наиболее важных условий для будущего, наличие компетентной рабочей силы, которая может обращаться с технологией, является другим, но не менее важным условием — здесь проблемы поколений являются большой проблемой, которую необходимо преодолеть.Цифровизация — это повторяющееся модное слово, которое, как часто утверждается, может сочетать эти два требования. Но как построить такую ​​производственную систему?

Новые возможности цифровизации в горнодобывающей промышленности открывают новые возможности для повышения производительности и в то же время могут создавать стимулирующие рабочие места в хорошей рабочей среде. Вдохновение часто исходит от положительных образов немецкой промышленной концепции Industrie 4.0. При правильном использовании цифровизация действительно может создать привлекательные рабочие места в безопасной среде диспетчерской, которая предоставляет пространство для полного опыта и творчества сотрудника: диспетчерская получает обработанную информацию в режиме онлайн со «скалы», от персонала, а также от машин и оборудования диспетчерской. позволяет контролировать и точно настраивать всю операцию, от характеристики ресурсов до конечного продукта.Датчики и широкое использование камер и методов изображения позволяют даже «живые выступления» в диспетчерской [2].

Но во многих странах не хватает квалифицированных кадров — как горняков, так и горных инженеров. Нынешняя рабочая сила стареет, и компаниям трудно нанимать молодых талантливых людей, которые в целом не очень заинтересованы в работе в горнодобывающей промышленности [3,4,5]. Чтобы иметь возможность разумно решать эти проблемы, важно анализировать развитие с точки зрения работника.Что будет с их работой? Какие навыки понадобятся в шахте завтрашнего дня? Мы также должны учитывать риски, такие как проблемы с конфиденциальностью, повышенный стресс и границы между работой и личной жизнью. Работа, какой бы привлекательной она ни была, может быть не такой привлекательной, если она следует за одним домом. Если безопасность достигается за счет постоянного надзора, это может оказаться слишком высокой ценой. Эти вопросы необходимо учитывать, если мы хотим создать привлекательные рабочие места, которые смогут привлечь молодых людей в горнодобывающую промышленность завтрашнего дня — рабочую силу, которая будет использовать свою будущую высокотехнологичную среду.

Таким образом, в этой статье мы пытаемся проиллюстрировать, что новая технология может означать для отдельных майнеров. Мы попытаемся создать представление о том, как может выглядеть будущее с точки зрения майнера и как горнодобывающие компании могут проложить свой путь к будущему, которое устроит всех майнеров.

Индустрия 4.0 — Машиностроение показывает путь

Индустрия 4.0 — это стратегия, разработанная правительством Германии в 2013 году. Индустрия 4.0 (если использовать ее английское название) описывается как четвертая промышленная революция.После парового двигателя, электричества и электроники революция состоит во внедрении «Интернета вещей, людей и услуг», где весь производственный процесс включен в интернет-сети, которые превращают обычные фабрики в умные фабрики. Немецкая концепция в целом сформулирована в отчете «Рекомендации по реализации стратегической инициативы Industrie 4.0 — Итоговый отчет рабочей группы Industrie 4.0» [6]. Подобные концепции появились во всем мире.Правительство Китая продвигает аналогичную идею под названием «Сделано в Китае 2025» [7], а правительство Японии запустило «Общество 5.0» [8].

Между тем немецкое видение рисует яркую картину индустрии будущего, в которой виртуальный и физический миры будут связаны в мощное «целое» посредством интеграции программного обеспечения — от разработки продукта до производства, машины будут не просто выполнять «физическую работу ”, но и выполнять расчеты [9, 10]. Это описывается как кибер-физические системы или даже социо-кибер-физические системы: умная вентиляция, умная логистика, умное обслуживание, умные машины и другие умные системы, постоянно обменивающиеся информацией сами с собой и с работниками-людьми.Немецкая стратегия подчеркивает потенциал для расширения навыков и обогащения трудовой жизни более сложными рабочими задачами.

Кагерман и др. [6] отметили, что компаниям необходим социотехнический подход, при котором участие сотрудников в разработке рабочих мест является центральным. Без участия желаемые эффекты могут быть вообще не достигнуты. Несколько комментаторов утверждали, что Индустрия 4.0 требует плоской организации с большим количеством организационных инноваций, обучения, улучшенного взаимодействия человека и машины и более ориентированного на человека взгляда на новую технологию [ср.11–13]. В стратегии Германии также подчеркивается, что эти разработки уменьшат потребность в сотрудниках; такие функции, как дистанционное управление и профилактическое обслуживание, снизят затраты на рабочую силу, но повысят надежность занятости оставшегося персонала завода [6, 13].

Горное дело 4.0 — грядущая концепция

Индустрия 4.0 также затронет горнодобывающую промышленность. На самом деле, некоторые шахты предприняли важные шаги на пути к цифровой шахте будущего. Постепенно горнодобывающая промышленность приближается к концепции Индустрии 4. 0 и полностью автоматизированные рудники, а также более технологически сложные рудоперерабатывающие предприятия. По аналогии с применением Индустрии 4.0 в контексте майнинга мы концептуализируем Майнинг 4.0 как операцию по добыче полезных ископаемых, в которой майнер является экспертом, обеспечивающим бесперебойную работу производства. Оператор Mining 4.0 не ограничен диспетчерской. Вместо этого данные процесса в режиме реального времени и состояние машин следуют за майнером, когда они перемещаются по шахте. Майнер решает проблемы непосредственно у источника, удаленно взаимодействуя с другими операторами, экспертами, поставщиками и клиентами в мультикомпетентных командах.Управление производством можно было бы осуществлять даже в «цифровом близнеце» вдали от завода. Короче говоря, Mining 4.0 представляет собой усовершенствованного майнера с чувствами и памятью, расширенными с помощью технологии. Эта технология использует и поддерживает человеческие навыки и повышает ситуационную осведомленность с помощью датчиков, встроенных, например, в одежду оператора, сохраняя при этом непрерывную оперативную бдительность. Это может быть важно в сложных условиях шахты, чтобы справиться с последствиями жары и длительных смен.

Ромеро и др. [14] сформировали типологию будущего оператора Индустрии 4.0: Оператор 4.0. Он построен на восьми стереотипах, которые можно рассматривать как ядро ​​новой технологии; мы модифицировали их, чтобы они соответствовали будущему шахтеру:

• Сверхсильный шахтер использует биомеханическую поддержку для увеличения подвижности конечностей, увеличения силы и выносливости.

• Расширенный майнер использует дополненную реальность (AR) для интеграции информации из цифрового мира в физический.Примеры включают техников, получающих прямую помощь от производителей оборудования. Через специальные очки, которые отправляют и принимают живое видео, обе стороны смогут увидеть проблему, которую затем можно решить с помощью инструкций от производителя оборудования.

• Виртуальный майнер использует виртуальную реальность (VR) для моделирования и обучения рискованным ситуациям в реальной жизни. Фактически, VR-обучение уже относительно распространено в горнодобывающей промышленности [15] и, вероятно, является одной из отраслей, где оно находит наибольшее применение.Это включает в себя обучение сценариям высокого риска, таким как пожары и моделирование новой техники (как будет выглядеть новая машина, поместится ли она в заносах и т. д.). В принципе, можно разместить всю диспетчерскую и производственный контроль в среде виртуальной реальности и, таким образом, сделать ее независимой от местоположения.

• Здоровый майнер использует носимые датчики для мониторинга показателей, связанных со здоровьем, а также определения местоположения по GPS. Эти разработки в определенной степени уже произошли и в отрасли.Например, используются передовые системы позиционирования и были проекты по применению датчиков для мониторинга здоровья горняков [ср. 16].

• Умный майнер использует интеллектуальных персональных помощников для взаимодействия с машинами, компьютерами, базами данных и другими информационными системами. В настоящее время есть примеры, когда системы RFID-меток используются вместе с приложением для смартфона, чтобы быстро и легко сообщать о неисправном оборудовании.

• Коллаборативный майнер использует коллаборативных роботов для выполнения повторяющихся и напряженных задач.В горнодобывающей промышленности есть полуавтономные машины, такие как погрузчики, где оператор сначала «обучает» машину пути, по которому она затем следует автоматически, в то время как оператор управляет ею удаленно во время фактической загрузки. Здесь повторяющиеся и напряженные задачи по подъезду к отвалу навоза и обратно берет на себя машина.

• Социальный майнер использует корпоративные социальные сети для взаимодействия между операторами и между операторами и Интернетом вещей. Внедрение подземного Wi-Fi и 5G сделало это возможным.Хотя на большинстве шахт нет специальных корпоративных социальных сетей, доступ в Интернет на шахтах также означает доступ к социальным сетям. Уже есть шахты, в которых внедрение сети Wi-Fi привело к тому, что подземные операторы используют групповые чаты для обмена информацией.

• Аналитический майнер использует аналитику больших данных для обнаружения полезной информации и прогнозирования соответствующих событий.

Эта классификация указывает на ряд технических возможностей; все повлияет на человеческий труд — что-то хорошее, что-то плохое.Но это развитие не связано с созданием новых видов рабочих мест. Скорее, это развитие, которое означает, что большинство текущих рабочих мест будут зависеть от этих характеристик и изменений. Майнеры не исчезнут, но в будущем они будут другими. Мы решили назвать их Miner 4.0.

Майнер 4.0 — срок службы в цифровом руднике

Майнинг 4.0 не только изменит технологический ландшафт рабочих мест и организаций горнодобывающей промышленности. Это также означает преобразование знаний.Здесь навыки и знания переходят от телесных и неявных к абстрактным и теоретическим [см. 17]. В оптимальном сценарии Mining 4.0 превращает горнодобывающие компании в обучающиеся организации, которым требуется обучение на рабочем месте и непрерывное образование. Керн и Шуман [18] определили это как трансформацию ремесленных квалификаций в технические квалификации. Новые требования к командной работе, ответственности и всестороннему пониманию производственного потока можно понимать как переход от квалификаций, зависящих от процесса, к квалификациям, независимым от процесса [ср.18–22]. То, что раньше было неявным знанием [23] рабочего, формализуется в теоретические знания, оцифровываются и используются в компьютерах и смартфонах. Но в этом переходе есть и отрицательный потенциал. Ранее Bainbridge [24] выявил проблемы автоматизации новых процессов. Когда ручная задача автоматизируется, обычно операторы новой системы становятся бывшими ручными операторами. Эти операторы могут хорошо работать в системе, потому что, ранее работая с ней, они имеют фундаментальное понимание технологии, которой они управляют.Следующее поколение операторов может не иметь этого понимания. Это также поднимает вопрос о том, как практические навыки майнера могут быть переданы программисту умной системы майнинга. Многие операторы машин могут сказать, есть ли проблема с техническим обслуживанием, или найти более эффективный метод работы для повышения производительности, о котором не знает программист. Тем не менее, мы знаем, что некоторые из этих методов «сидения в штанах» контрпродуктивны. Примеры включают прямую эмуляцию конструкции управления погрузочно-доставочных машин при разработке их дистанционного управления.Первоначально предполагалось, что это повысит производительность, но позже выяснилось, что требуются более специализированные средства управления [17].

В то время как работники могут испытывать повышение квалификации, которое требует от сотрудников более теоретических, всесторонних и коммуникативных задач, может также иметь место снижение квалификации, характеризующееся фрагментацией профессиональных знаний и рабочих задач [17]. Это также подразумевает возможную поляризацию: часть рабочей силы повышается, а часть остается прежней или снижается. Может быть, мы возвращаемся к старому спору о «высокотехнологичных победителях и проигравших» [25] или даже о рабочей команде А и Б [18, 26]?

Несмотря на это, преобразование подразумевается в Mining 4. 0 влияет на культуру и идентичность на рабочем месте [ср. 27, 28]. Квалификации, идентичность и пол будут создаваться и воссоздаваться при столкновении с новыми технологиями и меняющимся контекстом. Некоторые из рабочих задач, которые ранее выполнялись командами, могут теперь выполняться отдельными работниками, оснащенными различными типами оборудования для цифровой помощи. Эта потеря товарищей по работе может быть горькой, но в то же время создаются новые типы многофункциональных команд, основная работа которых происходит в централизованных диспетчерских [1, 17]; коллективная работа не исчезает полностью, а принимает новые формы.Работа в горнодобывающей промышленности традиционно считалась сложной физически, требующей определенного типа работника: храброго и сильного человека. Новый контекст потребует более абстрактных и теоретических знаний и навыков. Обычный оптимистичный сценарий заключается в том, что это открывает для женщин и других ранее недопредставленных категорий возможность осваивать различные виды промышленной работы, например, в горнодобывающей и обрабатывающей промышленности. Даже если этот сценарий реализуется, он не обеспечивает беспроблемного процесса реализации.Существующие структуры и культуру трудно изменить, и попытка изменить их вызовет сопротивление. Потеря идентичности и символических аспектов работы, таких как представление о шахтере как о сильном и смелом человеке, может быть болезненной. Эти взгляды могут отставать от новых технологий, новых требований к квалификации и (формальных) организационных изменений. Этот конфликт между взглядом на майнинг как на физически требовательный и технологией, которая превращает работу почти в офисную работу, может создать «восстанавливающие силы» [29]. Кроме того, рабочий коллектив [ср.30, 31] строится и поддерживается идентификацией и нормами подобия между рабочими. Новые технологии, которые угрожают разрушить это, могут вызывать споры.

В оптимистичном видении Mining 4.0 интеллектуальные системы, автоматизация и дистанционное управление возьмут на себя как опасную, так и рутинную работу, чтобы операторы могли сосредоточиться на обучении, создании и оценке рабочих задач в безопасной среде [9]. Даже если горнодобывающая промышленность не достигнет этого позитивного видения, появятся новые виды горных работ и новые типы рабочей среды.Таким образом, появятся и новые виды экологических проблем труда. Например, с помощью дистанционного управления операторы могут свободно решать, где они должны работать. Но свобода может также означать более высокие требования к доступности, возможно, 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году. Это может стирать границы между работой и личной жизнью. Кроме того, повышенная способность контролировать и контролировать человека может создавать риск беспокойства и стресса на работе [32].

Майнинг 4.0 также дает возможность расширять возможности людей; существуют возможности для более широкого общения, которое предоставляет информацию, которая расширяет знания и понимание и дает майнерам «сверхспособности» [33].Одним из примеров являются датчики, встроенные в рабочую одежду, которые можно подключить к системе превентивной безопасности горняков в опасных условиях [34]. При внедрении таких систем необходимо помнить, что эти системы могут быть восприняты как угроза личной неприкосновенности, и с ними следует обращаться осторожно. Технология может быть использована для контроля рабочих, а не производственного процесса [35]. В критической с точки зрения безопасности ситуации знание положения и самочувствия может приветствоваться, но этой информацией не следует злоупотреблять.

Принимая во внимание эту пессимистическую перспективу, роботы и технологии могут взять на себя не только опасные работы, но и все рабочие места. Сторонники системы это отрицают. Они утверждают, что в отличие от предыдущих инициатив по автоматизации, в Индустрии 4.0 основное внимание уделяется не замене человека; вместо этого человек интегрирован в Индустрию 4.0 [36]. Но снижения потребности в традиционной рабочей силе, безусловно, можно ожидать, где больше всего страдают низкоквалифицированные профессии [37]. При этом будут создаваться новые рабочие места, в первую очередь, в сфере вычислительной техники, информационных технологий и математики [38]. Ожидается, что по мере увеличения сложности традиционная работа оператора будет смещаться в сторону более умственной работы [36]. В шведской концепции Индустрии 4.0 обсуждаются проблемы безработицы. Аргумент состоит в том, что занятость в отрасли снизится, но, с другой стороны, благосостояние возрастет. Это приводит к увеличению потребления, что означает увеличение роста в сфере услуг — это может компенсировать потерю рабочих мест в промышленности [39]. Это указывает на то, что некоторые вопросы не могут быть решены в одиночку горнодобывающей промышленностью.Чтобы управлять переходом на цифровую промышленность, необходимо наличие социальных систем для переобучения уволенных работников. Но горнодобывающая промышленность не останется в одиночестве; по мере того, как волна цифровизации проходит через каждую отрасль, эта потребность возникнет во многих других местах. Вероятно, потребуется сотрудничество между отраслями, а также между промышленностью и правительством. Однако, поскольку горнодобывающая промышленность в первую очередь изо всех сил пытается нанять людей, снижение зависимости от рабочей силы может быть желательным событием. Здесь развитие компетентности имеет решающее значение. Для профсоюзов это гарантия того, что работники могут сменить работу, а не быть уволенными. Для горнодобывающих компаний это означает, что текущую рабочую силу можно использовать для решения новых задач. Таким образом, нет необходимости нанимать новую рабочую силу.

Другая важная перспектива заключается в том, что части производственного контроля будут осуществляться удаленно, возможно, из стран с низкой заработной платой. Рабочие и подрядчики могут находиться по всему миру, но могут работать на одних и тех же физических или виртуальных рабочих местах.В сочетании с новыми формами занятости, такими как краудсорсинг [40], это создает то, что можно назвать ликвидированной занятостью [41]. Это может привести к совершенно новому типу трудовых отношений [42]. В этом новом глобальном промышленном контексте профсоюзам становится трудно найти основу для переговоров. Это может подорвать отношения между компаниями и профсоюзами и в конечном итоге создать нестабильный рынок труда с большим количеством забастовок и конфликтов. Немецкий профсоюз IG Metall пытается решить эту проблему, открывая себя для самозанятых членов; в 2015 г. они способствовали запуску платформы «Fair Crowd Work» [43], предназначенной для сбора краудворкеров со всего мира и предоставления им возможности обмениваться мнениями и оценивать условия труда на онлайн-платформах по трудоустройству.

Это показывает, что эффект (революционного) изменения технологии в горнодобывающей промышленности или в отдельных горнодобывающих компаниях не будет ограничиваться отраслью или компанией — он также будет иметь значительное влияние на общество. Шахта может иметь значительное экономическое влияние на окружающее ее общество. Если шахта в основном управляется дистанционно, местное сообщество может получить мало выгоды. Если представление о командах А и Б доведено до крайности, когда команда А находится в уютных офисах вдали от шахты, местное сообщество может быть вынуждено нести расходы, связанные с травмами и плохим состоянием здоровья команды Б. Даже если это не так, небольшие горнодобывающие сообщества могут столкнуться с трудностями в обеспечении передовых навыков и компетенций, необходимых для будущего рудника. Обычно это означает использование решений «вход-вылет» и подрядчиков. Широкое использование подрядчиков создает риск возникновения культуры «мы и они» [44], что может затруднить управление рабочей средой. Кроме того, некоторые горнодобывающие компании, которые в значительной степени полагались на подрядчиков, обнаружили, что они потеряли контроль над компетенцией; они больше не обладают ключевыми компетенциями и в некоторых случаях полностью зависят от подрядчиков, которые обеспечивают их для них [2].Это может затормозить технологическое развитие и создать риски для добычи полезных ископаемых. Более того, даже будущая деятельность по добыче полезных ископаемых должна обеспечить социальную лицензию на работу. В этом обсуждении ожидается, что компании создадут мощную техническую и социальную инфраструктуру, которая обеспечит выживание общества после прекращения добычи полезных ископаемых [45]. Обширные методы FIFO уменьшают возможности оправдать это ожидание.

Эти вопросы важно учитывать и учитывать при технологическом развитии майнинга 4.0. В противном случае есть риск того, что новая технология не получит общественного признания. И если технология не принята, или даже если шахта не принята, не имеет значения, насколько хороша технология; его просто не будут использовать, либо мину дадут установить.

Утопия или антиутопия?

Как эти тенденции и движущие силы повлияют на горнодобывающую промышленность завтра? На этот вопрос, конечно, нет однозначного ответа. В развитии нет врожденного технологического детерминизма; это будет зависеть от ряда выборов, которые мы делаем.Но это также означает, что мы можем формировать горнодобывающую промышленность будущего. Чтобы проиллюстрировать диапазон возможных результатов, мы сформулируем ниже два сценария, один утопический и один антиутопический. Начнем с антиутопии:

Вы должны быть благодарны за то, что у вас даже есть работа, теперь, когда все автоматизировано. Большинство рабочих мест исчезло, и весь муниципалитет обезлюдел, без приемлемых социальных услуг. Есть небольшая колония с дешевой рабочей силой, в которую прилетает компания, в основном это уборщики, но мы их редко встречаем.Они не состоят в профсоюзе и обычно держатся сами за себя. Мне стыдно, что компания не берет на себя большую ответственность за общество. В конце концов, именно мы создали богатство компании.

Есть несколько квалифицированных рабочих мест, расположенных в надземном центре управления, но большинство этих рабочих мест переехали в город и выполняются удаленно через сеть. Некоторые работы даже из Индии делают — говорят, так дешевле. Это уже не просто команда А и Б; теперь у нас также есть команда C.

Нам остается в основном техническое обслуживание, но это уже не квалифицированная работа. Большинство из них носят очки дополненной реальности и выполняют задачи в соответствии с инструкциями, которые мы получаем от центрального технического обслуживания или поставщика оборудования, находящегося далеко. Иногда приходится надевать экзоскелет, если приходится поднимать тяжести. Раньше в нашей группе было несколько женщин, но они не задерживались надолго. Они сказали, что экзоскелеты облегчат им задачу, но они с трудом могли дотянуться до органов управления.Но опять же, мы настаивали на том, чтобы они были громоздкими, чтобы они выглядели как настоящий горный робот.

Теперь есть и эти коллаборативные роботы, которые должны помогать нам с тяжелыми задачами. Но им и любой другой системе требуется так много камер и датчиков, поэтому компания видит все, что мы делаем. У вас легко возникает ощущение, что Большой Брат видит вас. Как только у вас появляется новая идея о том, как что-то можно сделать лучше, ее следует добавить непосредственно в производственный компьютер, чтобы ее можно было стандартизировать.И не стоит пытаться держать идею у себя — система сразу заметит, если вы отклонитесь от ожидаемого.

Но все неплохо. Работа уже не такая опасная, как раньше, потому что сейчас мы не работаем на фронте, и дизелей больше нет. Под землей все автоматизировано, но конечно надо провести электричество и точки доступа, и тут вы замечаете, что компания уменьшила вентиляцию. Взрывные газы все еще остаются далеко в смене, и вы можете чувствовать, что ваш курс становится все тяжелее по мере того, как день затягивается.Больше всего мне не хватает моих коллег по работе; у нас есть мобильные телефоны и планшеты, чтобы мы могли поддерживать связь друг с другом, но это не то же самое, что при работе с мальчиками.

Утопическое видение становится гораздо приятнее принять:

Большая часть подземных работ автоматизирована, и никто больше не работает вблизи фронта. Управление производством осуществляется из светлой и приятной диспетчерской над землей, или, как их называют в настоящее время, из комнат совместной визуализации.Рутинная работа по мониторингу автоматизирована; с ИИ вы получаете лучшую стабильность в продакшне — по крайней мере, пока не произойдет что-то совершенно неожиданное, тогда нужны наши навыки. Наша профессиональная роль была расширена, чтобы включить весь поток ценности, от горы до клиента. Конечно, мы не контролируем поток, но это прозрачная система, где мы можем видеть, как наша работа способствует общей картине. Если мы видим возможность для улучшения, мы можем переключиться на нашего цифрового двойника, чтобы поэкспериментировать и проверить результат; тогда у нас есть доступ к большому количеству зарегистрированных производственных данных, которые мы можем копать («интеллектуальный анализ данных», как они это называют).У нас плоская организация, и благодаря этому я многому научился на работе; программирование, планирование производства, я даже участвовал в разработке новых машин для майнинга! Всегда весело, если вы можете урезать производство; и тогда применяются не только финансовые меры, но и так называемые зеленые меры, такие как экономия воды или сокращение выбросов парниковых газов. Мы очень гордимся тем, что наша компания берет на себя большую социальную ответственность не только за окружающую среду, но и за процветающее общество, которое может предложить богатую социальную и культурную среду.

Когда что-то идет не так на производстве, это отображается на наших мобильных телефонах, и обычно мы можем решить эту проблему несколькими нажатиями клавиш. Но иногда нам приходится заходить в виртуальную модель и, возможно, направлять робота к дробилке, чтобы разбить валун. Если раньше ошибка не возникала, иногда приходится спускаться в шахту, чтобы понять, что произошло. Затем мы можем перенести весь производственный контроль на наши мобильные планшеты, чтобы быстро возобновить производственный процесс. Когда мы вынуждены спускаться в шахту, мы всегда надеваем спасательный жилет с датчиками, чтобы можно было проследить, где мы находимся, и предупредить, если появятся какие-то опасные факторы окружающей среды, или если что-то покажется странным для нашего здоровья.

На наших рабочих местах царит приятная атмосфера. Многим из нас, кто немного старше, было трудно освоить новые системы, но компания мудро осознала ценность нашего опыта, особенно когда новую систему нужно было запускать. В настоящее время уровень образования среди всех сотрудников высок. Мы получили много новых ценных впечатлений, потому что многие сотрудники являются выходцами из других культур, а равномерный гендерный баланс положительно сказался на нашем самочувствии. Раньше здесь были одни мужчины, а сейчас нас почти 50–50.В прошлом месяце моя дочь даже начала работать в компании. Она занимается информатикой, но работает с моими коллегами не меньше, чем с компьютером. Долгое время я думал, что буду последним шахтером в семье. Приятно осознавать, что будет новое поколение, что молодежь перестала уезжать. Кажется, что инвестиции компании в сообщество, а также настойчивость в обучении и использовании местных жителей действительно окупились.

… что означает «Знание» с точки зрения интеллектуального анализа данных?

Цель этой краткой статьи — дать представление о том, какие результаты можно ожидать или запрашивать при интеллектуальном анализе данных.

Явные определения интеллектуального анализа данных относятся к выходным данным как « знания », « шаблоны », « значимые шаблоны », « потенциально полезная информация », « интересные шаблоны » и т. д. Не думаю, что кто-то может быть чрезвычайно заинтересован в поиске закономерностей в своих данных, независимо от того, насколько они интересны, структурированы или полезны. За ним должно быть что-то более интересное. Зачем? зачем? ответ — знание. знание — это то, что придает смысл интеллектуальному анализу данных

«знание — это то, что придает смысл интеллектуальному анализу данных»

Я собрал 5 характеристик этих знаний и испытал искушение начать с « легко понимается человеком » как это упоминается Ханом, Камбером и Пей (2012), но это не совпадение с другими авторами.

1. Новый : Поскольку только что-то новое может быть найдено с помощью таких действий, как исследование или открытие, оба слова используются в определениях интеллектуального анализа данных, новое — это первая характеристика. Очевидно, что часть знания должна быть новой, чем-то ранее неизвестным (Witten and Frank, 2005) или о чем вы не знаете, но в данном контексте новое также означает что-то отличное от данных, из которых оно получено, иное по своей природе. Хэнд, Маннила и Смит (2001) говорят о « неожиданных отношениях » в данных.Единственная возможность получить то, что вы уже знали, — это когда результаты подтверждают гипотезу, упомянутую Ханом, Камбером и Пей (2012).
2. Неявное: Знания не находятся на поверхности данных, не являются явными, скрыты. Вот почему он требует открытия некоторых конкретных методов майнинга. По моему мнению, некоторые авторы указывают в своем определении методы, используемые интеллектуальным анализом данных, чтобы отделить его от других методов. Файяд и др. (1996) использовали в своем определении « нетривиальный процесс » — для них интеллектуальный анализ данных является шагом, включенным в знания в базах данных (KDD).
3. Действительный: Должен быть действительным. Хан, Камбер и Пей (2012) упомянули, что « действителен на новых или тестовых данных с некоторой степенью достоверности ». Выражаясь таким образом, достоверность — это мера производительности вашей модели на свежих данных. Какая производительность считается приемлемой? по существу, это должно быть действительным для того, кто просит такие знания.
4. Потенциальное преимущество: Результаты, полученные в результате интеллектуального анализа данных, помогут вам занять более выгодное положение.Лучше понять, что-то подтвердить и, следовательно, действовать. Берри и Линофф (2004) называют результат «информацией , которая приводит к действию ». Виттен и Франк (2005) говорят: « может привести к некоторому преимуществу, обычно экономическому », а также добавляют: « может привести к новому пониманию и конкурентным преимуществам », « интеллектуальный анализ данных — это решение проблем ». Шмуэли, Патель и Брюс (2010) прямо говорят: « Успешные менеджеры теперь должны знать о возможностях и ограничениях интеллектуального анализа данных ».
5. Контекст: То, что вы получаете от интеллектуального анализа данных, не является ни универсальным, ни вечным. У него есть контекст, который делает его действительным, если изменение контекста также может изменить его действительность. Контекст знания — это данные, используемые для построения вашей модели и ее извлечения.

Заключение: Что делает ценным вывод в интеллектуальном анализе данных, так это интерпретация. Мы знаем, что многие великие открытия были сделаны случайно, но интерпретировать легче, когда интеллектуальный анализ данных используется для подтверждения гипотезы, а не для поиска того, о существовании чего вы даже не подозреваете.Это поставит вас в более выгодное конкурентное положение. Со временем новые данные могут отличаться от используемых для построения модели, а значит, изменится контекст. Если это так, достоверность вашего вывода также может измениться. Подтверждение гипотезы, которая поставит вас в более выгодное положение, заслуживает начала сбора данных.

Ссылки

• Берри М. и Линофф Г., (2004), Методы интеллектуального анализа данных: для маркетинга, продаж и поддержки клиентов. 2-е изд. Индиана: Wiley Publishing, Inc.
• Данэм М., (2006). Интеллектуальный анализ данных: вводные и дополнительные темы. 1-й. Эд. Englewood Cliffs: Pearson Education.
• Файяд У., Пятецкий-Шапиро Г., Смит П. и Утурусами Р. (1996). Достижения в области обнаружения знаний и интеллектуального анализа данных. АААИ/MIT Press.
• Хан Дж., Камбер М. и Пей Дж. (2012) Концепции и методы интеллектуального анализа данных. 3-е изд. Уолтем: Издательство Морган Кауфманн.
• Хэнд, Д., Маннила, Х. и Смит, П. (2001). Принципы интеллектуального анализа данных. Кембридж: MIT Press.
• Шмуэли Г., Патель Н. и Брюс П. (2010). Интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики. 2-е изд. Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc.
• Виттен И. и Фрэнк Э. (2005). Сбор данных. Практические инструменты и методы машинного обучения. 2-е изд. Сан-Франциско: Издательство Морган Кауфманн.

ГОРНАЯ ПЕРСПЕКТИВА КАНАДЫ: 10 самых больших проблем для отрасли

Согласно отчету Ernst & Young , несмотря на ослабление кошелька некоторых инвесторов, финансирование и денежные потоки возглавляют список проблем, стоящих перед горнодобывающей промышленностью. Вот 10 основных рисков, по оценке фирмы.

 

1. Горнодобывающие и металлургические компании вынуждены бороться за достижение сдерживания затрат после значительного падения цен на сырьевые товары, которое сократило маржу компаний, а в некоторых случаях полностью их уничтожило.
2. Консолидация отрасли остается главным риском в этом году, поскольку после экономического спада выходит новый класс покупателей — майнеры из быстро развивающихся стран.
3. Глобальное ограничение кредита и вызванная им рецессия серьезно ограничили доступ к капиталу и способность финансировать текущую деятельность и новые проекты.
4. Компании вынуждены сокращать капитальные и эксплуатационные расходы, что усложняет поддержание социальной лицензии на эксплуатацию . В частности, закрытие шахт или сокращение персонала могут негативно сказаться на восприятии горнодобывающей компании обществом и правительством.
5. Проблемы изменения климата являются серьезной проблемой для горнодобывающей и металлургической промышленности — основного потребителя энергии и земли. Внедряются новые инициативы по борьбе с изменением климата, и компании все чаще нуждаются в реагировании на ужесточение регулирования выбросов.
6. Несмотря на падение спроса в результате глобального финансового кризиса, сильные долгосрочные фундаментальные факторы по-прежнему делают возможность нехватки квалифицированных кадров весьма реальной.Недостаточное количество квалифицированных рабочих может задержать разработку и производство будущих проектов.
7. Отсутствие доступа к инфраструктуре создает узкие места в выводе продукта на рынок во многих странах. Если глобальные горнодобывающие компании не будут продвигать вперед развитие инфраструктуры сейчас, у них могут возникнуть проблемы с извлечением выгоды из восстановления, когда спрос вернется.
8. Горнодобывающая промышленность и производство металлов являются энергоемкими и требуют надежных, устойчивых и эффективных источников энергии . Доступ к безопасной энергии находится под угрозой из-за недостаточного инвестирования в критически важную инфраструктуру и оказывает давление на надежность существующего энергоснабжения.
9. Ресурсный национализм ложится тяжелым бременем на горнодобывающие компании и может повлиять на дебаты по принципу «оставайся или уходи» во времена снижения рентабельности.
10. Сокращение трубопровода связано с тем фактом, что отсутствие геологоразведочных работ сегодня ограничит открытия завтра и добычу в ближайшие годы.Несмотря на то, что геологоразведка является источником жизненной силы горнодобывающего и металлургического сектора, общий спад усугубляется недостатком рискового капитала.

 

В списке более чем достаточно обреченности и уныния, чтобы горняки пожалели, что они не работают в другой отрасли. Да, ситуация непростая, но канадские геологоразведочные и горнодобывающие компании всегда сталкивались с проблемами и по большей части были мировыми лидерами в их решении. Я уверен, что наша отрасль справится и с этими задачами.

Перспектива интеллектуального анализа данных о влиянии конфлюэнтных ионов на целевую функциональность | Фазелабдолабади

Френье, В.В., и Зиауддин, М. (2008). Образование, удаление и ингибирование неорганических отложений в среде нефтяных месторождений (стр. 808). Ричардсон, Техас: Общество инженеров-нефтяников.

Hajirezaie, S., Wu, X., & Peters, CA (2017). Образование накипи в пористой среде и его влияние на работу коллектора при заводнении. Журнал науки и техники о природном газе, 39, 188–202.doi:10.1016/j.jngse.2017.01.019.

Азизи, Дж., Шадизаде, С.Р., Хаксар Маншад, А., и Джадиди, Н. (2018). Влияние pH и температуры на образование отложений на нефтяных месторождениях. Иранский журнал нефтегазовой науки и технологий, 7(3), 18-31. doi:10.22050/jogst.2017.58038.1350.

Аль-Хаджри, Н. М., Аль-Гамди, А., Тарик, З., и Махмуд, М. (2020). Масштаб-прогнозирование/ингибирование с использованием методов машинного обучения и вероятностного подхода. SPE Production & Operations, 35(04), 0987–1009.дои: 10.2118/198646-pa.

Келланд, Массачусетс (2011). Влияние различных катионов на образование отложений карбоната кальция и сульфата бария с ингибиторами образования отложений и без них. Исследования в области промышленной и инженерной химии, 50 (9), 5852–5861. дои: 10.1021/ie2003494.

Чжан П., Чжан З., Лю Ю., Кан А. Т. и Томсон М. Б. (2019). Исследование влияния соединений железа на эффективность обычных ингибиторов отложений на нефтяных месторождениях для борьбы с минеральными отложениями.Журнал нефтяной науки и техники, 172, 288–296. doi:10.1016/j.petrol.2018.09.069.

Ахмади, Массачусетс (2015). Разработка надежной суррогатной модели химического заводнения на основе искусственной нейронной сети для увеличения нефтеотдачи. Математические проблемы в технике, 1–9. дои: 10.1155/2015/706897.

Багернежад, Д., Сиаваши, М., и Нахаи, А. (2019). Разработка оптимального сценария гравитационного дренирования с помощью пара для повышения нефтеотдачи с регулированием температуры и дебита.Энергия, 166, 610–623. doi:10.1016/j.energy.2018.10.104.

Джиро Р., Филью С., Феррейра Р., Энгель М. и Штайнер М.Б. (2019) Конференция по морским технологиям, Бразилия — Скрининг материалов для повышения нефтеотдачи на основе искусственного интеллекта для приложений, специфичных для пласта. Конференция по морским технологиям Конференция по морским технологиям, Бразилия – Рио-де-Жанейро, Бразилия, 31 октября. doi:10.4043/29754-ms.

Сиаваши, М., и Доранегард, М. Х. (2017). Оптимизация роя частиц при термической добыче нефти с нефтяных месторождений с контролем температуры.Прикладная теплотехника, 123, 658–669. doi:10.1016/j.applthermaleng.2017.05.109.

Во Тхань, Х., Сугай, Ю., и Сасаки, К. (2020). Применение искусственной нейронной сети для прогнозирования эффективности извлечения и хранения нефти с повышенным содержанием CO2 в зонах остаточной нефти. Научные отчеты, 10 (1). doi: 10.1038/s41598-020-73931-2.

Чераги, Ю., Корд, С., и Машаехизаде, В. (2021). Применение методов машинного обучения для выбора наиболее подходящего метода повышения нефтеотдачи; проблемы и возможности.Journal of Petroleum Science and Engineering, 205, 108761. doi:10.1016/j.petrol.2021.108761.

Ю, Дж., Ампома, В., и Сан, К. (2020). Разработка и применение многоцелевого рабочего процесса оптимизации на основе машинного обучения для проектов CO2-EOR. Fuel, 264, 116758. doi:10.1016/j.fuel.2019.116758.

Коротеев Д. и Текич З. (2021). Искусственный интеллект в разведке и добыче нефти и газа: тенденции, вызовы и сценарии на будущее. Энергия и ИИ, 3, 100041.doi:10.1016/j.egyai.2020.100041.

Диас, Л.О., Бом, Ч.Р., Фариа, Э.Л., Валентин, М.Б., Коррейя, доктор медицинских наук, де Альбукерке, член парламента,… Коэльо, Х.М. (2020). Автоматическое обнаружение паттернов трещин и прорывов в акустических каротажных изображениях скважины с использованием сверточных нейронных сетей быстрой области. Журнал нефтяной науки и техники, 191, 107099. doi:10.1016/j.petrol.2020.107099.

Нозохур-лейлабади, Б., и Фазелабдолабади, Б. (2016). О применении алгоритма искусственной пчелиной семьи (АВС) для оптимизации размещения скважин в трещиноватых коллекторах; сравнение эффективности с методологией оптимизации роя частиц (PSO).Нефть, 2(1), 79–89. doi:10.1016/j.petlm.2015.11.004.

Вуд, Д. А. (2016). Метаэвристическое профилирование для оценки производительности алгоритмов гибридной эволюционной оптимизации применительно к сложным траекториям ствола скважины. Журнал науки и техники о природном газе, 33, 751–768. doi:10.1016/j.jngse.2016.05.041.

Хассан, А., Элькататный, С., и Абдулрахим, А. (2019). Применение методов искусственного интеллекта для прогнозирования продуктивности скважин типа «фишбоун».Sustainability, 11(21), 6083. doi:10.3390/su11216083.

Панджа, П., Веласко, Р., Патхак, М., и Део, М. (2018). Применение искусственного интеллекта для прогнозирования добычи углеводородов из сланцев. Нефть, 4 (1), 75–89. doi:10.1016/j.petlm.2017.11.003.

Алатрач Ю., Мата К., Омрани П.Дж., Сапутелли Л., Нараянан Р. и Хамдан М. (2020) Прогнозирование добычи скважины с использованием алгоритмов машинного обучения. Международная нефтяная выставка и конференция Абу-Даби, Абу-Даби, ОАЭ.

Бикмухаметов, Т., и Яшке, Дж. (2019). Мониторинг добычи нефти с использованием алгоритма машинного обучения Gradient Boosting. IFAC-PapersOnLine, 52(1), 514–519. doi:10.1016/j.ifacol.2019.06.114.

Хоссейни-Дастгерди, З., и Джафарзаде-Гуши, С. (2019) Исследование осаждения асфальтенов с использованием методологии поверхности отклика в сочетании с искусственной нейронной сетью. Журнал химической и нефтяной инженерии 53 (2) 153-167. doi:10.22059/jchpe.2019.261438.1238.

Ахмади, Массачусетс, Мохаммадзаде, О., и Зендебуди, С. (2017). Передовое решение для мониторинга повреждения пласта из-за отложений солей: применение в нефтедобыче. Канадский журнал химической инженерии, 95 (5), 991–1003. doi:10.1002/cjce.22776.

Ахмади, М., и Чен, З. (2020). Модели на основе машинного обучения для прогнозирования ухудшения проницаемости из-за отложений солей. Журнал технологии разведки и добычи нефти, 10 (7), 2873–2884.doi: 10.1007/s13202-020-00941-1.

Ростами, А., Шокроллахи, А., Шахбази, К., и Газанфари, М. Х. (2019). Применение нового подхода к моделированию повреждения пласта нефтяных месторождений из-за образования минеральных отложений. Нефтегазовая наука и технология – Revue d’IFP Energies Nouvelles, 74, 62. doi:10.2516/ogst/2019032.

Ли, Х., Ю, Х., Цао, Н., Тиан, Х., и Ченг, С. (2020). Применение искусственного интеллекта в разработке нефти и газа. Архив вычислительных методов в технике, 28 (3), 937–949.doi: 10.1007/s11831-020-09402-8.

Ахмади, С., Хоссейни, М., Тангестани, Э., Мусави, С.Э., и Ниязи, М. (2020). Изменение смачиваемости и добыча нефти за счет самопроизвольного впитывания умной воды и поверхностно-активных веществ в карбонаты. Нефтяная наука, 17 (3), 712–721. doi: 10.1007/s12182-019-00412-1.

Fathi, SJ, Austad, T., & Strand, S. (2010). «Умная вода» как модификатор смачиваемости мела: влияние солености и ионного состава. Энергия и топливо, 24 (4), 2514–2519.дои: 10.1021/ef

4m.

Монтазери, М., Фазелабдолабади, Б., Шахрабади, А., Нуралишахи, А., Халладжи Сани, А., и Мусавиан, С. М. А. (2020). Экспериментальное исследование изменения смачиваемости карбонатных пород смарт-водой – влияние нефтеотдачи и температуры. Источники энергии, часть A: восстановление, использование и воздействие на окружающую среду, 1–13. дои: 10.1080/15567036.2020.1759735.

Чжао Л. и Чжан Б. (2020) Измерение и корреляция растворимости 2-хлор-3-(трифторметил)пиридина в чистых растворителях и смесях этанол + н-пропанол.Journal of Molecular Liquids 298(15), 112103. doi:10.1016/j.molliq.2019.112103.

Генуэр, Р., и Поджи, Дж. М. (2020). Случайные леса с Р. Спрингером. дои: 10.1007/978-3-030-56485-8.

Келлехер, JD (2019). Глубокое обучение. Пресс Массачусетского технологического института.

Корб, К.Б., и Николсон, А.Е. (2010). Байесовский искусственный интеллект. КПР Пресс.

Нагараджан, Р., Скутари, М., и Лебре, С. (2013). Байесовские сети в R с приложениями в системной биологии.Спрингер Наука.

Фазелабдолабади, Б., и Голестан, М. Х. (2020). На пути к байесовской количественной оценке проницаемости в пористых структурах микромасштаба — база данных микросетей. Журнал высоких технологий и инноваций, 1 (4), 148–160. doi: 10.28991/hij-2020-01-04-02.

Рахман Р., Друба С. Р., Гош С. и Пал Р. (2019). Функциональный случайный лес с приложениями для предсказания доза-реакция. Научные отчеты, 9(1). doi: 10.1038/s41598-018-38231-w.

ЛеДелл, Э.и Пуарье С. (2020) h3O AutoML: масштабируемое автоматическое машинное обучение. Седьмой семинар ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML).

Салимова Р. (2021). Основанный на данных анализ заводнения воды низкой солености в карбонатах.