30 مه 2024-هوش مصنوعی در ماینینگ -© shutterstock/mineronbaystreet
ادغام هوش مصنوعی در بخش معدن، انقلابی در صنعت ایجاد می کند و کارایی، ایمنی و پایداری را افزایش می دهد.با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی، شرکت‌های استخراج معدن می‌توانند تلاش‌های اکتشافی را بهبود بخشند، شیوه‌های پایدارتری را اتخاذ کنند، پروتکل‌های ایمنی را تقویت کنند و بر چالش‌های مختلف غلبه کنند.
اکتشاف یک مرحله حیاتی در معدن است که شامل جستجوی ذخایر معدنی است. به طور سنتی، این فرآیند وقت گیر و پرهزینه بوده و به شدت بر کار دستی و تجزیه و تحلیل داده های اولیه تکیه دارد.هوش مصنوعی می تواند اکتشافات را با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده های زمین شناسی با دقت و سرعت بیشتری بهبود بخشد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های تاریخی، تصاویر ماهواره‌ای و بررسی‌های زمین‌شناسی را برای پیش‌بینی مکان‌های ذخایر معدنی با دقت بالاتر پردازش کنند.
پایداری یک موضوع در حال رشد ، با افزایش فشار برای ترویج استخراج مسئولانه منابع در صنعت معدن است. هوش مصنوعی می تواند با بهینه سازی عملیات و کاهش ضایعات، نقش مهمی در دستیابی به این اهداف ایفا کند.تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به تخصیص کارآمد منابع کمک کند و اطمینان حاصل کند که فعالیت‌های معدنی با حداقل اختلال محیطی انجام می‌شوند.
به کارگیری هوش مصنوعی در معدنکاری همچنین می تواند به نظارت بر شرایط محیطی و پیش بینی و کاهش اثرات فعالیت های معدن بر روی اکوسیستم اطراف کمک کند.
ایمنی در صنعت معدن بسیار مهم است، جایی که کارگران اغلب در شرایط بالقوه خطرناک کار می کنند. فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند با پیش‌بینی خطرات احتمالی و خودکار کردن کارهای خطرناک، ایمنی را افزایش دهند.
وسایل نقلیه خودران و پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی می توانند وظایفی مانند حمل و نقل مواد و انجام بازرسی در مناطق ناامن را انجام دهند و خطر را برای کارگران انسانی کاهش دهند.
سیستم‌های مانیتورینگ مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های حسگرهایی را که در سرتاسر سایت‌های استخراج قرار گرفته‌اند، تجزیه و تحلیل کنند تا نشانه‌هایی از ضعف‌های ساختاری یا خرابی‌های احتمالی تجهیزات را شناسایی کنند. این رویکرد تعمیر و نگهداری پیش بینی به جلوگیری از حوادث قبل از وقوع کمک می کند.
به عنوان مثال، ریوتینتو از هوش مصنوعی در کامیون‌های حمل و نقل خودران و سیستم‌های حفاری خود استفاده می‌کند که به طور قابل توجهی تعداد تصادفات را کاهش می‌دهد و ایمنی کلی را بهبود می‌بخشد.
چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی در شیوه های استخراج
در حالی که هوش مصنوعی مزایای متعددی را ارائه می دهد، پیاده سازی آن در روش های استخراج با چالش های متعددی همراه است.
یکی از موانع، هزینه اولیه بالای استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی است. شرکت‌های معدنی برای توسعه و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی باید روی سخت‌افزار، نرم‌افزار، و پرسنل ماهر سرمایه‌گذاری کنند.
کیفیت و در دسترس بودن داده ها نیز چالش هایی ایجاد می کند. سیستم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌های دقیق به مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا متکی هستند. در بسیاری از موارد، شرکت های استخراج ممکن است زیرساخت داده های لازم را نداشته باشند یا در جمع آوری و یکپارچه سازی منابع داده های متنوع با مشکل مواجه شوند.
علاوه بر این، ممکن است مقاومت در برابر تغییر در صنعت وجود داشته باشد. روش‌های استخراج سنتی برای دهه‌ها وجود داشته است و انتقال به روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیازمند یک تغییر فرهنگی و برنامه‌های آموزشی جامع است تا اطمینان حاصل شود که کارگران در استفاده از فناوری‌های جدید ماهر هستند.
نمونه هایی از استفاده از هوش مصنوعی در استخراج
چندین شرکت معدنی در حال حاضر از هوش مصنوعی برای بهبود عملیات خود استفاده می کنند. در اینجا چند نمونه قابل توجه آورده شده است:
خودروهای خودمختار یکی از برجسته ترین کاربردهای هوش مصنوعی در استخراج هستند. شرکت هایی مانند کاترپیلار و کوماتسو کامیون های حمل و نقل خودران را توسعه داده اند که بدون راننده انسان کار می کنند. این کامیون ها از هوش مصنوعی برای پیمایش در سایت های معدن، حمل و نقل مواد و بهینه سازی مسیرها برای کارایی استفاده می کنند.
حفاری یکی دیگر از زمینه‌هایی است که هوش مصنوعی در آن تأثیر قابل‌توجهی دارد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های حفاری را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند تا پارامترهای حفاری را بهینه کنند، دقت را بهبود بخشند و شانس برخورد به مناطق غیرمولد را کاهش دهند.
سیستم‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، مدیریت تجهیزات را در معدن تغییر می‌دهند. این سیستم‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای تعبیه‌شده در تجهیزات معدن استفاده می‌کنند و پیش‌بینی می‌کنند که چه زمانی قبل از وقوع خرابی به تعمیر و نگهداری نیاز است.
این رویکرد باعث کاهش زمان خرابی، افزایش عمر تجهیزات و کاهش هزینه های تعمیر و نگهداری می شود. BHP، یکی از بزرگترین شرکت‌های معدنی جهان، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده را با موفقیت در عملیات خود پیاده‌سازی کرده است که منجر به صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه و بهبود قابلیت اطمینان تجهیزات شده است.
هوش مصنوعی همچنین برای نظارت و مدیریت محیطی استفاده می شود. با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های معدنی کمک کند تا کیفیت هوا و آب را نظارت کنند، آلودگی را شناسایی کنند و از رعایت مقررات زیست‌محیطی اطمینان حاصل کنند.
