AI

人工智能（AI）正逐渐进入采矿业。从工作流管理到矿藏预测，AI 提供经济高效的矿物开采解决方案。

人工智能 (AI) 是指机器根据数据分析和趋势做出决策和采取行动的能力。

该领域旨在开发能够像人类一样学习和推理、利用经验解决问题、比较和对比数据以及执行逻辑任务的系统。

以 X 射线数据和色彩传感器为后盾的人工智能算法已被用于采矿业，以提高矿物勘探过程的数量和质量。深度神经网络是人工智能的一个子集，可以通过显着增强图片和语音识别来提高矿石质量并降低采矿成本。

借助人工智能增强视觉技术，钻孔数据和岩石样品可以自动高精度识别矿物类型，比人工分析和标记各种岩石样品更省时省力。

钻石开采企业正在使用人工智能来分类和处理矿物废料。该方法主要提高了钻石回收过程的数量和质量。该算法结合了传感器和 X 射线数据，从而至少恢复了所有大于 1 毫米的钻石重量的 96%。

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矿石中矿物分布不均匀。配备人工智能算法的传感器确保进入磨机和在传送带上行进的岩石尺寸不会太大而导致故障。

全球地表附近的矿产储量正在减少，矿业公司不得不比以往花费更多的钱来开采越来越稀薄的矿床。最近发现的矿产资源往往质量较差，开采难度加大。矿产资源经济有效开采难度加大。

不断增加的数据量正成为采矿业面临的挑战。只有 10% 的数据可用于处理可变性和优化运营，因为数据与价值链没有关联。

矿产加工和勘探给环境增加了大量的碳排放。人们越来越重视合乎道德的采矿，以减少整个过程链中对环境和物质的影响。

人工智能在采矿业中的应用受到实施时间的限制。因此，它不会立即为股东带来利润。缺乏对不同平台人工智能系统的理解和实施也带来了重大挑战。

矿业公司现在正在很深的地方寻找经济上可行的矿物。另一方面，由于传统做法的局限性，从较小的矿床进行挖掘可能具有挑战性且耗时。人工智能可以帮助构建更准确的模型来预测矿物类型和定位高浓度矿床，从而节省时间和金钱。

在采矿勘探期间，需要更快的决策制定以确保一线矿工的安全。人工智能可以使用实时质量数据和分析来发现过程问题并防止事故和伤害。

挖矿操作需要大量的数据处理，这仍然是手动完成的。AI 通过现场收集和评估数据快速给出结果的能力有可能大大简化工作流程，同时减少错误。

与传统方法相比，企业可以通过使用人工智能和大数据来识别新矿山，从而节省高达 80% 的成本。此外，获得的数据可用于重建该地区自然生态的后续恢复计划。

IBM正在开发数据驱动的模型，用于估计矿山中的金矿化程度。该模型将利用从采矿现场收集的数据计算出该地区的金含量估计值。IBM在采矿领域的地下分析工作将降低钻探成本，通过很少的数据提高预测准确性，并加快地质勘察。

Goldspot Discoveries Inc. 正试图应用人工智能改进矿产勘探。这些研究人员利用从该地区总表面积仅4%的地质、地形和矿物学信息，成功预测了86%的Abitibi金带的金资源。

澳大利亚初创公司Earth AI正在开发基于人工智能的采矿勘探算法。该初创公司使用人工智能技术在Greenfield绿地项目上定位矿藏。无人机获取地球物理数据，实现了自主钻探，降低了勘探和钻探成本。

由于新矿产的数量减少，矿业公司一直在寻找更有效和更具创造性的技术来处理其行业各个阶段的各种数据类型。人工智能现在被广泛认为是一种经济高效地开采矿产资源的工具。

到 2035 年，采矿业有望受益于智能采矿的新时代。人工智能将用于实现采矿业的新高度，每年为矿物原材料生产商节省 2900 亿至 3900 亿美元。

● 联系人：于韬（地质工程师）

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