Из множества методов моделирования для системного анализа эффективности сложных технических систем в последние годы получило широкое распространение имитационное моделирование, позволяющее наиболее полно учесть все существенные факторы [15]. Для построения имитационной модели необходимо воспроизвести структуру системы, последовательность событий во времени, адекватную реальным процессам, и свойства процессов, прежде всего, стохастические, соответствующие реальным закономерностям. Действие случайных факторов учитывается с помощью генераторов случайных чисел (имитаторов), настроенных на соответствующие вероятностные распределения.
Имитационное моделирование стало в последние годы эффективным научно-методическим инструментом при изучении рабочих процессов машин и оборудования, управления сложными системами. Оно находит широкое применение для решения задач исследования операций (сетевое планирование и управление, массовое обслуживание, управление запасами, оптимальное распределение ресурсов и мн. др.); для проектирования и исследования путей усовершенствования производственных процессов в целях повышения их производительности и рентабельности, внедрения новых технологий.
Как известно из работы [13], имитационное моделирование объединяет имитацию исследуемых явлений и планирование имитационного эксперимента. Необходимость использования теории планирования эксперимента [16] при имитационном моделировании сложных систем вызвана значительным временем каждой реализации на ЭВМ. Применительно к задачам выбора оборудования, в частности горнопроходческого, планирование имитационного эксперимента имеет особое значение, так как необходимо всестороннее исследование свойств системы во всём диапазоне применения.
Для горных технологий применение имитационного моделирования позволяет обосновать целесообразность реальных инвестиций. По-суще-ству, для подавляющего большинства реальных ситуаций в горном деле другие методы практически неприемлемы. Это связано с изменчивостью природных условий, для которых нужно обосновать выбор технологических решений совместно с вариантами оборудования.
Использование методологии и решение практических задач горного дела на основе имитационного моделирования разрабатывается с 50-х гг. ХХ в. [17–19]. За более чем 50-летний период компьютерные технологии в горном деле прошли значительный путь развития и совершенствования [15].
Первый этап применения компьютерных технологий был связан с созданием простых моделей месторождений для оценки объёмов горной массы и содержания природных запасов. В 1958 г. имитационное моделирование впервые было применено для планирования бурения, взрывания, погрузки и крепления в забоях угольной шахты. В 60-х гг. с помощью имитационного моделирования на языке Фортран стали решать задачи по анализу работы шахтной транспортной сети, процессов выемки горной массы и взаимодействия работы транспорта.
В начале 1970-х гг. горная промышленность получила трёхмерное цифровое блочное моделирование и геостатический анализ ресурсов. Геологи научились использовать эти технологии для прогнозирования запасов месторождений. Результатом стало улучшение качества и достоверности оценки ресурсов.
С появлением геометрического (каркасного) моделирования и визуализации появилась возможность рассматривать исследуемые структуры как трёхмерные пространственные объекты и обеспечивать лучший контроль над созданием цифровых блочных моделей.
В конце 80-х гг. появились полностью компьютеризированные процессы: горное проектирование, оптимизация, календарное планирование, но эта «волна» прошла свой пик и начала спадать к середине 90-х гг. В Рос-сии с 60-х гг. имитационным моделированием горных работ занимались Гипроруда, НИИКМА, ИПКОН, НИГРИ, ИГД СО АН СССР, ИГД Кольского НЦ АН СССР, МГГУ, НИОГР, УГГА (УГГУ), КузГТУ и др. В последние годы за рубежом разрабатываются специальные языки моделирования, соединённые с языком компьютерной анимации [15]. Это привело к быстрому развитию методов и приложений имитационного моделирования в горном деле.
Имеется опыт решения задач планирования горных работ, анализа шахтной транспортной сети, применения роботизированных технологий и ряда других [15, 20–24]. Анализ этого опыта свидетельствует о необходимости включения в состав процедур имитационного моделирования следующих этапов: