HOT国际团队译制

采矿是一个充满风险和不确定性的行业，受到资源价格波动、资源矿田不稳定和大型项目在整个周期内管理、运行等方面的影响。

当前的矿产勘探过程会产生大量多种类型的数据，其中包括土壤样本、岩屑样本、地质化学数据、钻探结果和试验结果等。每个钻孔都拍下了地球不断形成过程的快照，单个钻孔可以生成200兆字节的数据，如果有更多钻孔作业，一个勘探项目可以产生数千兆字节的数据。

机器学习可以帮助矿业公司发现可开采的矿物，矿业领域有一些重要公司正在开展相关工作。举例来说，Goldspot Discoveries利用机器学习寻找黄金，机器学习让这一过程更加科学化，减少了对个人经验和主观判断的依赖。Earth AI正在帮助勘探者识别潜在的矿区，AI通过分析多个来源的数据，使用机器学习的算法来识别可能存在矿物的区域。机器学习可以同时分析了47层遥感和地址物理数据，突出金属矿体和蚀变圈，精细绘制坚硬的岩石和风化层。

HOT已成功地将最新的科技应用到采矿和选矿实践，如：XRT射线矿石预抛尾分选技术(干选)，X 射线灰分水分仪，X射线矿浆灰分仪，智能密控系统，智能浮选系统，人工智能磨机功率优化等选矿智能装备及智能工艺控制系统，提供一站式矿山工程技术服务和选矿全流程智能化服务。

在健康安全方面，机器学习在减少工作中的事故和伤害发挥了显著的作用。矿区故障不仅会影响生产，还可能导致工人受伤甚至有生命危险。而机器学习一旦收集到足够高质量的数据，包括工作场所检查、设备预操作检查、事故报告、近失事故、根本原因分析和发布的纠正措施等，就可以预测潜在的故障，此外，机器学习还可以通过分析事件模式来预测其他潜在危险。矿山安全部门（Mine Safety）利用这些信息，积极设计工程和管控措施，确保矿山能够安全运营。

运营团队根据矿山的具体位置和采矿方式的不同，灵活地利用收集到的信息来计划工作班次、管理矿工活动、优化设备利用率，监督资产性能。

以下是在采矿中使用机器学习的其他优势：

加速勘探：机器学习可用于加速矿业各个阶段的作业和决策过程，通过使用遥感数据来识别岩壁和土壤分类，以及使用卫星图像、航拍照片、地质物理地图以及无人机的监测数据，预测矿化或潜在矿体的位置。

环境监测：具有无线通信的跟踪系统和设备可以监测生态参数，如地下水、温度和地下通风变化，以评估对采矿活动产生的影响。卫星图像等技术有助于监测环境变化，并预测土壤侵蚀、野生动物栖息地和植被的变化。

预测性维护：借助传感器，可以在设备发生故障之前监测和维护采矿设备。传感器可以监测机器的温度、速度和振动，以采取措施将预防性维护转化为预测性维护。通过评估实时数据并进行分析可以保证采矿操作更安全地进行。其中，HOT公司中的选厂故障预测和健康管理(PHM)系统可以运用预防性维护、预测性维护与故障预测和健康管理技术在设备发生故障之前对其进行预测，并结合现有的资源提供一系列的维护建议。

管理自动设备：机器人设备可以执行各种采矿任务，包括钻孔、爆破、装载、运输、矿石取样以及营救被困矿工。这也使操作人员可以远程位置控制钻机，不用进入危险区域作业。

制定班次计划：有关各种活动的生产速率（如钻孔、挖掘、铲运、运输、螺栓紧固和其他生产活动）的性能数据可以用来创建按班次、每日和每周的计划，在确保安全性的同时，最大程度地提高采矿效率。

平衡工作人员构成和轮班：每名矿工的表现取决于他们从事的活动类型、使用的设备类型和个人经验。一旦收集到足够的数据，机器学习算法可以创建最优化采矿强度、效率和安全性的工作人员排班表。

Goldcorp最近与IBM合作，将智能技术应用于勘探作业。IBM Watson服务用于分析钻探报告、地质勘测数据等，以确定勘探区域，迅速定位高价值目标。HOT在2022年就研发了一种利用传感器技术的矿石分选设备，该设备可以将有价值的矿石与废石分开。

采矿涉及生产商品，因此在这个领域保持竞争力通常意味着成本更低、效率更高地生产。每小时处理数吨材料时，任何一点减少停工时间、提高加工效率或降低劳工成本的改进都会带来显著的节省。

矿业公司一直专注于提高生产效率的方法，一些矿业公司正在非常积极地使用机器学习和自动设备来寻找改进方法并提高效率。采矿是特殊的行业，需要大规模的投资，而要在竞争中脱颖而出，就必须极度注重效率。在提高设备智能化方面，效率也始终是至关重要的因素。

随着单个矿山产生的大量数据，机器学习现在可以用来优化生产工作流程、操作效率，更不用说矿山安全方面也会得到更多的保障。机器学习的应用将开始在矿山决策中发挥重要作用，良好的数据是机器学习巩固在矿业中地位的关键。

机器学习和人工智能已经对矿业公司的经济状况产生了深远的影响，如Rio Tinto、BHP、Barrick 、Freeport McMoran等公司早已参与到机器学习的浪潮中，公司在每个操作员工时产量、每个设备工时产量、生产速率、回收率以及可用性和利用率方面看到了改进。机器学习的个性化和定制性，没有一种通用的解决方案，而是需要根据具体的挑战和目标来选择合适的机器学习方法和指标。成功的机器学习应用应该始终从明确的问题或目标出发。

机器学习和人工智能可以改变该领域的作业规则，将采矿业务推向更高水平，初次尝试机器学习不必大规模投入。市场上有许多工具可以针对长期阻碍您进步的小“问题”，让您在沙箱中尝试机器学习和人工智能模型。重要的是，您需要尽早开始使用，以免竞争对手掌握了这些工具在市场上处于领先地位。虽然没有一种解决办法可以解决所有问题，但现在开始采取行动一定会有所帮助。

HOT具备实施从勘探、矿山开发、采矿及选矿运营的“一站式”服务能力。在夯实矿业专业服务能力的基础上，公司已将人工智能、工业物联网等新技术应用到矿业生产实践。我们在HOT可以与您合作，帮助您确定可以应用机器学习的关键领域，收集相关数据，构建和运行机器学习模型，然后进行试点验证基本模型，以便在决定在更大规模上应用时进行微调。帮助矿山企业实现节能减排，降本增效，助力矿山企业实现可持续的高质量发展。