Ветроэнергетика: новые высоты диагностики.

Российская ветроэнергетика демонстрирует впечатляющий рост, что неизбежно ведет к увеличению парка ветроэнергетических установок, требующих регулярного и качественного обслуживания. Ключевой вызов сентября 2025 года — переход от планового технического обслуживания к предиктивному, то есть предсказательному, где ремонты проводятся не по графику, а по фактическому состоянию оборудования. Именно здесь симбиоз дронов и ИИ раскрывает свой полный потенциал.
Современные мультироторные беспилотники, оснащенные камерами сверхвысокого разрешения, тепловизорами и лидарами, проводят полномасштабное обследование лопастей ветрогенераторов на высоте свыше ста пятидесяти метров. Раньше такая операция требовала остановки установки, привлечения промышленных альпинистов и использования специальных подъемных платформ, что занимало дни и несло значительные риски для человека. Сегодня дрон выполняет детальную съемку одной лопасти за пятнадцать минут без остановки генерации электроэнергии.
Однако настоящую революцию совершает не сбор данных, а его анализ. На смену эксперту, который часами изучал фотографии в поисках микротрещин, расслоений композита или следов эрозии от попадания частиц песка, пришел искусственный интеллект. Обученные на миллионах изображений алгоритмы способны с точностью, превышающей человеческую, обнаруживать малейшие аномалии размером менее миллиметра. Но главное их преимущество — не в скорости, а в прогнозной аналитике.
ИИ не просто находит дефекты: он анализирует их динамику, сравнивая данные с предыдущими облетами, и выстраивает модель дальнейшего развития повреждения. Система рассчитывает остаточный ресурс элемента и с точностью до недели прогнозирует, когда именно дефект достигнет критических значений и потребует вмешательства. Это позволяет оператору ветровой станции оптимально планировать ремонтные кампании, заказывать необходимые материалы и привлекать специалистов, минимизируя простои и финансовые потери.
Показателен пример нового ветропарка в Ростовской области, где по условиям контракта с «Росатомом» все сервисное обслуживание проводится с применением технологий на основе дронов. В сентябре здесь завершили внедрение системы сквозного мониторинга, где дроны по заданному маршруту самостоятельно осуществляют облет, передают данные в облако, где их обрабатывает ИИ, а затем формируется заявка в ERP-систему предприятия на проведение ремонта с указанием точных координат дефекта и необходимых материалов.

Горнодобывающая промышленность: цифровой двойник карьера.

В горнодобывающей отрасли вызовы иные, но технологии ответа похожи. Карьеры — это динамично изменяющиеся объекты, где ежедневно перемещаются тысячи кубометров породы, что создает риски обрушения откосов, требует постоянного контроля объемов добычи и отслеживания состояния тяжелой техники. Традиционные геодезические методы не успевают за скоростью изменений и несут риски для персонала.
В сентябре 2025 года активно набирает тренд создание цифровых двойников карьеров, которые обновляются в режиме, близком к реальному времени. Основу этого двойника составляют данные аэрофотосъемки, выполняемые беспилотниками. Аппараты самолетного типа с большим временем полета осуществляют ежедневный облет территории карьера с помощью лазерного сканирования (LiDAR) и многозональной съемки.
Получаемые облака точек и ортофотопланы высокой точности обрабатываются алгоритмами компьютерного зрения, которые автоматически вычисляют объемы добытой вскрышной породы, отслеживают динамику перемещения уступов и контролируют углы откосов на предмет соответствия проектным параметрам. Малейшее отклонение система фиксирует и немедленно оповестит инженеров, что позволяет предотвратить начало оползня или обрушения.
Яркий пример успешного внедрения — проект по укреплению склонов Ковдорского ГОКа, завершенный в сентябре. Перед началом работ дроны выполнили высокоточную съемку для создания цифровой модели карьера. На основе этой модели инженеры с помощью специального ПО провели расчет устойчивости откосов и спроектировали оптимальную конфигурацию укрепительных сооружений. Все работы велись без остановки основного производства, а дроны продолжали мониторинг в реальном времени, обеспечивая безопасность персонала и техники.
Отдельное направление — использование дронов для экологического мониторинга. После печального инцидента с затоплением Сибайского карьера над подобными объектами установлен постоянный патруль дронов. Беспилотники не только отслеживают уровень воды, но и с помощью гиперспектральных камер проводят анализ состава воды и воздуха, выявляя потенциальные загрязнения еще до того, как они достигнут критических концентраций и выйдут за пределы промплощадки.

Синергия технологий: где один плюс один равно три.

Само по себе применение дронов или ИИ уже дает эффект, но настоящий прорыв происходит при их глубокой интеграции. Дроны выступают как летающие сенсоры, собирающие массивы данных (большие данные), которые сами по себе являются лишь сырьем. ИИ же выполняет роль мозга, который превращает эти необработанные данные в конкретные идеи и управляющие решения.
В случае с ВЭУ это выглядит так: дрон собирает изображения, ИИ их анализирует и не просто ставит диагноз, а интегрируется с системой управления предприятием, формируя заказ на замену конкретной лопасти на конкретной турбине с указанием необходимого крана и запчастей.
В карьере система на основе данных аэросъемки не только строит 3D-модель, но и в автоматическом режиме корректирует маршруты большегрузной техники, оптимизируя логистику и сокращая расход топлива. ИИ прогнозирует износ шин самосвалов на основе анализа качества дорожного полотна, что позволяет менять их своевременно, избегая внеплановых простоев.

Вызовы и ограничения технологического перехода:

Несмотря на очевидные преимущества, массовое внедрение drone-AI систем сталкивается с рядом вызовов. Первый — нормативно-правовой. Полеты дронов над критически важными объектами, такими как ветропарки или горные выработки, требуют специальных разрешений и согласований с регуляторами, которые не всегда успевают за технологиями.
Второй вызов — кадровый. Требуются новые специалисты: операторы БПЛА, способные не просто пилотировать аппарат, но и настраивать сложную съемочную нагрузку, а также специалисты по данным, которые могут интерпретировать результаты работы ИИ и принимать на их основе ответственные инженерные решения.
Третий вызов — инфраструктурный. Обработка огромных массивов данных требует мощных вычислительных ресурсов, как правило, облачных, что может быть проблемой для удаленных карьеров или ветропарков, расположенных в районах со слабым интернет-покрытием. Развитие периферийных вычислений, когда предварительная обработка данных происходит прямо на дроне или на локальном сервере, частично решает эту проблему.

Будущее уже наступило: перспективы развития:

Уходящий сентябрь 2025 года четко обозначил тренды на ближайшее будущее. Во-первых, это полная автономизация. Производители беспилотников активно тестируют системы, которые позволяют дронам самостоятельно базироваться на зарядных станциях, расположенных на территории объекта, и выполнять облеты без участия человека по заранее утвержденному графику, при необходимости корректируя маршрут из-за погодных условий.
Во-вторых, это развитие технологии роя, когда группа дронов работает согласованно, как один организм. Это позволит одномоментно обследовать огромные территории, например, все турбины в ветровой станции за один пролет, или выполнять съемку карьера с разных ракурсов одновременно, значительно ускоряя процесс.
В-третьих, углубление интеграции ИИ. Алгоритмы будут не только анализировать данные, но и самостоятельно принимать решения, например, немедленно останавливать технику в карьере при обнаружении признаков начинающегося оползня или инициировать вызов ремонтной бригады на ветрогенератор при обнаружении критических дефектов в режиме реального времени.

Заключение:

Сентябрь 2025 года подтвердил, что ускоренная цифровизация через внедрение дронов и искусственного интеллекта перешла из стадии пилотных проектов в стадию зрелого промышленного внедрения. Ветроэнергетика и горнодобывающая отрасль стали полигонами для этих технологий, показав впечатляющие результаты в повышении безопасности, сокращении затрат и увеличении операционной эффективности. Синергия летающих роботов и думающих алгоритмов создает новый стандарт управления активами, где решения принимаются на основе точных данных и прогнозов, а не по графику или интуиции. Этот тренд является необратимым и в ближайшие годы распространится на все без исключения отрасли промышленности, определяя лицо новой индустриальной эпохи.