Sotto la superficie: come AI e Genai stanno trasformando il paesaggio minerario end-to-end

Quando le persone immaginano la 'miniera futura', in genere immaginano un mondo in cui ogni processo è perfettamente intrecciato con l'intelligenza artificiale (AI): droni autonomi che si librano sopra le miniere, i modelli di visione artificiale che monitorano l'estrazione e l'elaborazione del minerale e robot alimentati dall'intelligenza artificiale che eseguono la perforazione della precisione e le esplosioni. Negli impianti di elaborazione, i sistemi di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale ottimizzano i processi di separazione dei minerali, apprendendo continuamente e adattandosi alle mutevoli condizioni. In tutto il sito minerario, gli algoritmi di apprendimento profondo monitorano le apparecchiature per prevedere i guasti, ottimizzare i programmi di manutenzione e ridurre al minimo i tempi di inattività.

Eppure questa visione non è fuori portata: sta diventando realtà. Secondo molteplici rapporti del settore, il settore minerario può  sbloccare oltre $ 370 miliardi di valore annuale aggiuntivo  attraverso l'implementazione di AI e tecnologie di automazione. L'intelligenza artificiale da sola può aumentare la produttività fino al 20%.
Uno studio ha scoperto che la manutenzione predittiva guidata dall'IA riduce i tempi di inattività delle attrezzature fino al 30%, estendendo la durata della vita delle attrezzature. Nell'ordinamento del minerale, le tecnologie AI hanno già dimostrato la capacità di aumentare i tassi di recupero delle risorse dal 15% al ​​20%. Man mano che queste tecnologie si evolvono, l'IA e l'intelligenza artificiale generativa (Genai) penetreranno ulteriormente l'industria mineraria, spingendolo verso un futuro più efficiente, sostenibile ed economicamente praticabile.

Applicazioni pratiche di AI e Genai nel mining

Mentre il progetto di apertura dipinge un'immagine macro, è sostenuta da una suite di sottosistemi di AI e Genai che coprono l'intero flusso di lavoro minerario. Questi modelli costruiscono collettivamente un ecosistema intelligente per le operazioni delle mine, garantendo affidabilità, efficienza e redditività. Di seguito è riportata una ripartizione scenario per scenario di applicazioni specifiche e implementazioni tecniche:

1. Esplorazione

• Esplorazione del minerale guidata dall'IA: gli algoritmi AI analizzano dati geologici, geofisici e geochimici per individuare potenziali depositi minerali. I modelli di apprendimento automatico (ML) classificano e prevedono zone mineralizzate utilizzando dati di rilevamento storici e remoti.

• Riconoscimento di modelli geologici: modelli di apprendimento profondo - come reti neurali convoluzionali (CNN) - rilevano modelli geologici complessi in dati sismici, immagini satellitari e altri dati geospaziali per aiutare a prevedere le posizioni minerali.

• Previsione e valutazione del volume delle risorse: tecniche di apprendimento degli ensemble Modello e prevedere la dimensione e il grado del deposito, migliorando l'efficienza delle posizioni di perforazione e riducendo i costi.

2. Piante di elaborazione

• Ordinamento del minerale e caratterizzazione del materiale: i modelli di visione informatica elaborano le immagini dai sistemi di smistamento del minerale per identificare la composizione e la qualità del minerale, migliorando l'efficienza di movimentazione dei materiali.

• Ottimizzazione del processo di flottazione: algoritmi predittivi combinati con i modelli di ottimizzazione prevedono e regolare i parametri della flottazione chiave (ad es. Tipo di reagente, livello di pH, flusso d'aria) per massimizzare il recupero dei minerali.

• Ottimizzazione del consumo di energia e dei reagenti: i sistemi di intelligenza artificiale utilizzano algoritmi di ottimizzazione per bilanciare il consumo di energia e l'utilizzo del reagente nelle piante di elaborazione, migliorando l'efficacia in termini di costi dell'elaborazione minerale.

3. Perforazione e esplosione

• Ottimizzazione della miscela di minerale: modelli di ottimizzazione metaeuristica (ad es. Algoritmi genetici) ottimizzano la miscelazione del minerale considerando la qualità e la quantità del minerale, consentendo un'estrazione efficiente e stabile.

• Tracciamento del materiale: i modelli predittivi analizzano le proprietà dei materiali (durezza, composizione minerale, ecc.) In tempo reale per prevedere le traiettorie di movimento del minerale e guidare le strategie di esplosione di precisione.

• Ottimizzazione di frantumazione e esplosione: i modelli di apprendimento di rinforzo (RL) regolano i parametri di esplosione (ad es. Importo della carica, layout del foro esplosivo) in tempo reale per ottimizzare i risultati di esplosione, riducendo i rifiuti e il consumo di energia.

4. Caricamento e trasporto

• Gestione autonoma della flotta: i camion autonomi apprendono percorsi, velocità e bilanciamento del carico ottimali per consentire un trasporto efficiente del materiale attraverso i siti di estrazione, ottimizzare il flusso del traffico, ridurre la congestione e tagliare il consumo di carburante.

• Ottimizzazione del carico: i modelli AI regolano dinamicamente i parametri di caricamento per ottenere un carico utile massimo con un consumo minimo di carburante, abbassando i costi di trasporto.

5. Gestione delle operazioni globali

• Manutenzione predittiva: i modelli ML predittivi analizzano i dati del sensore per tenere traccia dell'usura delle apparecchiature e prevedere i guasti, riducendo i tempi di inattività.

• Assistenti di manutenzione intelligente: gli agenti basati su Genai apprendono i manuali delle apparecchiature e le procedure di manutenzione, supportando il personale di manutenzione nell'accesso alle informazioni in modo efficiente attraverso interazioni conversazionali.

La tecnologia è la chiave: l'implementazione sblocca il valore

Le società minerarie affrontano due sfide fondamentali quando adottano le tecnologie di intelligenza artificiale:  implementazione tecnologica e trasformazione culturale . Stabilire un solido sistema di gestione delle modifiche è fondamentale, che richiede investimenti sostenuti in tre aree:

• Talent Upskilling: formare i dipendenti a padroneggiare le competenze di intelligenza artificiale.

• Distribuzione delle infrastrutture: costruire un framework di supporto tecnico.

• Gestione del rischio: sviluppare processi di governance e controllo del rischio.

Solo affrontando queste aree le aziende possono sbloccare il pieno potenziale di AI e Genai e raggiungere una crescita trasformativa.

AI e Genai stanno rimodellando l'industria mineraria con maggiore efficienza e innovazione. Le loro diverse applicazioni trasformeranno profondamente il settore e la volta 'Future Mine ' alla fine diventerà la norma di oggi.