978-5-908172-26-4 Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects

В сборнике представлены статьи участников II Всероссийской научно-практической конференции. В материалах сборника приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества в данной области. Ответственность за приведенные в исследовании экономические данные несут авторы. Статьи представлены в авторской редакции.

 Фомин Эдуард Валентинович https://orcid.org/0000-0001-6708-9909 yeresen@yandex.ru Фомин Эдуард Валентинович https://orcid.org/0000-0001-6708-9909 yeresen@yandex.ru Баскакова Наталья Ивановна https://orcid.org/0000-0002-4451-5909 Фомин Эдуард Валентинович https://orcid.org/0000-0001-6708-9909 Григорьева Лариса Георгиевна Фомин Эдуард Валентинович https://orcid.org/0000-0001-6708-9909 Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects 26 08 2026 Чебоксары ИД «Среда» 1900 © 2026 Олейникова О. О., Ступина А. А., Потапов Б. В. 2026 Олейникова О. О., Ступина А. А., Потапов Б. В. Это произведение доступно по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 168992 Графовые модели структурных зависимостей в цифровых двойниках как инструмент повышения социально-экономической эффективности предприятий Олейникова Олеся Олеговна ekazantseva95@mail.ru Ступина Алена Александровна Потапов Борис Васильевич 0485fyg31 Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева Россия 217 220

В статье рассмотрено применение графовых нейронных сетей для анализа структурных зависимостей в цифровых двойниках промышленных предприятий. Производственный процесс формализован как ориентированный гетерогенный граф; архитектура Graph Attention Network предсказывает вероятность каскадных отказов. На реальном датасете UCI AI4I 2020 показано преимущество подхода: F1 = 0,891, упреждение 2,4 производственного цикла, снижение ложных срабатываний на 16,3%. Обосновано влияние метода на социально-экономическую эффективность предприятий: сокращение незапланированных простоев, оптимизация ремонтов, устойчивость занятости.

 устойчивое развитие цифровой двойник графовые нейронные сети предиктивное обслуживание эффективность предприятия каскадные отказы References Сравнительный анализ статистических и нейросетевых методов прогнозирования геоэкологических показателей горнодобывающих объектов / А.А. Ступина, М.В. Спринджук, М.В. Журавлев, Т.И. Ашмарина // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2025. – №4. – С. 125–130. EDN ITXOMF Ступина А. А. Спринджук М. В. Журавлев М. В. Ашмарина Т. И. Сравнительный анализ статистических и нейросетевых методов прогнозирования геоэкологических показателей горнодобывающих объектов Известия Тульского государственного университета 2025 4 125 130 ITXOMF Использование нейросетевых алгоритмов для прогноза коллекторских свойств нефтегазоносных пород по геофизическим данным скважин / В.В. Кукарцев, Б.В. Потапов, М.Н. Степанцевич, Д.Ю. Евсюков // Геология и Геофизика Юга России. – 2026. – Т. 16. №2. – С. 256–267. DOI 10.46698/VNC.2026.90.55.001. EDN KEEVXM Кукарцев В. В. Потапов Б. В. Степанцевич М. Н. Евсюков Д. Ю. Использование нейросетевых алгоритмов для прогноза коллекторских свойств нефтегазоносных пород по геофизическим данным скважин Геология и Геофизика Юга России 2026 16 2 256 267 10.46698/VNC.2026.90.55.001 KEEVXM Применение методов машинного обучения для прогнозирования прочностных характеристик горных пород / Б.В. Потапов, Д.Ю. Евсюков, А.С. Прудкий, М.С. Никаноров // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2026. – №2. – С. 406–411. EDN VSQHDC Потапов Б. В. Евсюков Д. Ю. Прудкий А. С. Никаноров М. С. Применение методов машинного обучения для прогнозирования прочностных характеристик горных пород Известия Тульского государственного университета 2026 2 406 411 VSQHDC Интеллектуальные модели анализа геоэкологических рисков горнопромышленных территорий на основе ансамблевых методов машинного обучения / Б.В. Потапов, Д.Ю. Евсюков, Т.В. Бирюкова, Т.И. Ашмарина // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2026. – №1. – С. 108–112. EDN SJGJHI Потапов Б. В. Евсюков Д. Ю. Бирюкова Т. В. Ашмарина Т. И. Интеллектуальные модели анализа геоэкологических рисков горнопромышленных территорий на основе ансамблевых методов машинного обучения Известия Тульского государственного университета 2026 1 108 112 SJGJHI Tudakov D.I. Adaptive Performance Management of Transactional Databases in Automated Process Control Systems Based on Probabilistic Fragmentation Prediction / D.I. Tudakov, B.V. Potapov, S.V. Pchelintseva // 2026 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). – IEEE, 2026. – P. 1178–1182. Tudakov D. I. Potapov B. V. Pchelintseva S. V. Adaptive Performance Management of Transactional Databases in Automated Process Control Systems Based on Probabilistic Fragmentation Prediction 2026 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM) 2026 1178 1182 Kazakovtsev D.V. Intelligent Sensor Data Processing Methods for Real-Time Control of Mechatronic Manufacturing Systems / D.V. Kazakovtsev, B.V. Potapov // 2026 International Conference on Artificial Intelligence for Sustainable Engineering and Innovation (AISEI). – IEEE, 2026. – P. 1230–1235. Kazakovtsev D. V. Potapov B. V. Intelligent Sensor Data Processing Methods for Real-Time Control of Mechatronic Manufacturing Systems 2026 International Conference on Artificial Intelligence for Sustainable Engineering and Innovation (AISEI) 2026 1230 1235 Применение методов машинного обучения для автоматизированной классификации магнитных аномалий Северного Кавказа по данным аэрогеофизической съемки / В.С. Тынченко, М.В. Журавлев, С.О. Курашкин, В.Ю. Панченко // Геология и Геофизика Юга России. – 2026. – Т. 16. №2. – С. 108–119. DOI 10.46698/VNC.2026.48.42.001. EDN CBGZAI Тынченко В. С. Журавлев М. В. Курашкин С. О. Панченко В. Ю. Применение методов машинного обучения для автоматизированной классификации магнитных аномалий Северного Кавказа по данным аэрогеофизической съемки Геология и Геофизика Юга России 2026 16 2 108 119 10.46698/VNC.2026.48.42.001 CBGZAI Применение методов обучения с подкреплением для оптимизации управления автоматизированными и роботизированными комплексами в горной промышленности / А.А. Ступина, А.В. Бабкина, М.В. Журавлев, М.С. Никаноров // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2026. – №1. – С. 368–373. EDN QIFKMR Ступина А. А. Бабкина А. В. Журавлев М. В. Никаноров М. С. Применение методов обучения с подкреплением для оптимизации управления автоматизированными и роботизированными комплексами в горной промышленности Известия Тульского государственного университета 2026 1 368 373 QIFKMR Прогнозирование тепловых процессов в подземных горных сооружениях с использованием рекуррентных нейронных сетей / М.В. Журавлев, О.А. Антамошкин, М.Н. Степанцевич, Е.Ф. Малыха // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2025. – №3. – С. 205–211. EDN LZFRCG Журавлев М. В. Антамошкин О. А. Степанцевич М. Н. Малыха Е. Ф. Прогнозирование тепловых процессов в подземных горных сооружениях с использованием рекуррентных нейронных сетей Известия Тульского государственного университета 2025 3 205 211 LZFRCG Обнаружение аномалий в данных промышленных сенсорных систем добычи на основе алгоритмов кластеризации / С.О. Курашкин, Л.В. Красовская, М.В. Журавлев, Т.В. Бирюкова // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2025. – №4. – С. 382–388. EDN WMCTCH Курашкин С. О. Красовская Л. В. Журавлев М. В. Бирюкова Т. В. Обнаружение аномалий в данных промышленных сенсорных систем добычи на основе алгоритмов кластеризации Известия Тульского государственного университета 2025 4 382 388 WMCTCH Stupina A.A. Application of Graph Neural Networks for Structural Dependency Analysis in Industrial Digital Twins Using the UCI AI4I 2020 Predictive Maintenance Dataset / A.A. Stupina, S.V. Kukartseva, M.N. Stepantsevich // 2026 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). – IEEE, 2026. – P. 1155–1159. Stupina A. A. Kukartseva S. V. Stepantsevich M. N. Application of Graph Neural Networks for Structural Dependency Analysis in Industrial Digital Twins Using the UCI AI4I 2020 Predictive Maintenance Dataset 2026 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM) 2026 1155 1159 Интеграция геоинформационных систем и алгоритмов искусственного интеллекта для мониторинга геотехнической устойчивости объектов горной инфраструктуры / Л.А. Казаковцев, А.С. Прудкий, И.А. Вахрушева, М.С. Никаноров // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2026. – №1. – С. 354–359. EDN EGFSPA Казаковцев Л. А. Прудкий А. С. Вахрушева И. А. Никаноров М. С. Интеграция геоинформационных систем и алгоритмов искусственного интеллекта для мониторинга геотехнической устойчивости объектов горной инфраструктуры Известия Тульского государственного университета 2026 1 354 359 EGFSPA Интерпретируемые модели машинного обучения в задачах оценки экологической и промышленной безопасности горнодобывающих предприятий / Л.А. Казаковцев, А.С. Прудкий, И.А. Вахрушева, А.Н. Лосев // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2026. – №1. – С. 169–174. EDN GNIXFD Казаковцев Л. А. Прудкий А. С. Вахрушева И. А. Лосев А. Н. Интерпретируемые модели машинного обучения в задачах оценки экологической и промышленной безопасности горнодобывающих предприятий Известия Тульского государственного университета 2026 1 169 174 GNIXFD