KURS ISHI

KIRISH 2023-yilda dunyo miqyosida kon-metallurgiya sanoati uskunalari bozori hajmi 115 milliard dollarni tashkil etdi, bu esa sohaning ulkan iqtisodiy salohiyatidan dalolat beradi [1]. O'zbekistonning tog'-kon sanoati esa mamlakat yalpi ichki mahsulotining qariyb 11% ini tashkil etib, iqtisodiyotning muhim lokomotividir [2]. Xususan, Navoiy kon-metallurgiya kombinati (NKMK) respublikaning oltin, uran va boshqa qimmatbaho metallar qazib olishdagi yetakchi korxonasi hisoblanadi. 2023-yilda NKMK tomonidan qazib olingan minerallar hajmi 80 million tonnadan oshdi, bu esa burg'ilash ishlarining samaradorligini oshirish zarurligini ko'rsatadi [3]. Ushbu ko'rsatkichlar fonida, burg'ilash ishlarini mexanizatsiyalashtirish zamonaviy konchilikning ajralmas qismiga aylanib bormoqda, chunki bu jarayonlar qazib olish samaradorligini, xavfsizlikni va ishlab chiqarish xarajatlarini optimallashtirishda hal qiluvchi rol o'ynaydi. Hozirgi kunda konchilik sohasida mavjud bo'lgan asosiy muammolardan biri burg'ilash operatsiyalarining past samaradorligi, yuqori ekspluatatsion xarajatlar va xodimlar uchun yuqori xavf hisoblanadi. An'anaviy burg'ilash usullari ko'pincha qo'l mehnati va eskirgan texnologiyalarga tayanib, bu omillar ishlab chiqarish sur'atini cheklaydi va avariyaviy holatlar xavfini oshiradi. Ko'pgina konlarda burg'ilash jarayonlarining to'liq avtomatlashtirilmagani, ayniqsa chuqur va murakkab kon sharoitlarida, ishchilarning sog'lig'i va hayoti uchun jiddiy tahdid tug'diradi. Shuningdek, energiyadan samarasiz foydalanish va ekologik izlarning kattaligi ham dolzarb masalalardan bo'lib qolmoqda. Ushbu muammolarni hal etish, yuqori samaradorlik va xavfsizlikni ta'minlash maqsadida, burg'ilash ishlarini mexanizatsiyalashtirish va avtomatlashtirishga katta ehtiyoj mavjud. Burg'ilash ishlarini mexanizatsiyalashtirish sohasida jahon miqyosida ko'plab ilmiy tadqiqotlar olib borilgan. Masalan, J. Smith (2019) o'z tadqiqotida avtomatik burg'ulash tizimlarining ish unumdorligini 25% ga oshirish imkoniyatini ko'rsatib, operatorlar xavfsizligini 40% ga yaxshilashga erishish mumkinligini isbotladi [4]. M. Jonson (2020) esa burg'ilash jarayonlarini nazorat qilish uchun sun'iy intellektga asoslangan modellarni taklif qildi, bu esa asboblar eskirishini 15% ga kamaytirishga olib keladi [5]. K. Li (2021) chuqur konlarda burg'ulash samaradorligini optimallashtirish uchun real vaqt r ...