10 کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صنعت معدنکاری

ظهور هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باعث ایجاد تغییرات عمده در صنایع شده است و در صنعت معدن نیز تاثیر خود را گذاشته و بهره وری، کارایی و ایمنی بالاتر از جمله نتایج کاربرد این فناوری ها در مهندسی معدن است. با توجه به کاربردهای این فناوری ها، در ادامه به کاربرد و تاثیر در بخش های مختلف معدن پرداخته شده است

• اکتشاف

اکتشاف اولین مرحله از عملیات معدنکاری است که به دلیل ماهیت زمین و ذخایر معدنی با چالش های مختلف همراه است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قادر است فرایند شناسایی ذخایر معدنی بالقوه را با استفاده از روش های مختلف تجزیه و تحلیل کرده و به صورت خودکار از داده های زمین شناسی، توپوگرافی و ماهواره ای موجود به نتایج مورد نظر برسد که منجر به صرفه جویی در زمان و هزینه ها می شود.

• عملیات خودکار

معدنکاری یک صنعت با عملیات سخت و خطرناک است و کارگران و نیروی انسانی همواره با خطراتی مواجه هستند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می تواند منجر به عملیات خودکار در معادن شده و نیاز به حضور نیروی انسانی برای کار با ماشین آلات را به حداقل ممکن برساند.

• تعمیر و نگهداری پیش گویانه

خرابی تجهیزات یکی از بزرگترین چالش های عملیات معدنکاری است که می تواند باعث اتلاف وقت و منابع در عملیات بشود. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر اساس داده های حسگر ها می می تواند خرابی تجهیزات را پیش بینی کرده و برنامه ریزی برای فعالیت های به موقع نگهداری و تعمیرات را اجرایی نماید. این فعالیت ها منجر به افزایش طول عمر تجهیزات شده و از این طریق، کاهش هزینه ها و زمان خرابی را به دنبال دارد.

• ایمنی

معدنکاری یک شغل با درجه خطر بالا است و همواره آبستن خطرات مختلف است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قادر است با نظارت بر رفتار کارگران و نیروی انسانی، خطرات احتمالی همچون ماشین آلات نا ایمن، تغییرات ناگهانی آب و هوایی و کیفیت هوا را شناسایی کرده و با هشدار به موقع، ایمنی را بهبود بخشد. هشدارهای بی درنگ، اعلان ها و پاسخ های به موقع دارای نقش غیر قابل انکار در بهبود ایمنی هستند.

• بازیابی مواد معدنی

شناسایی دقیق تر و کاراتر عناصر و مواد معدنی در ذخیره معدنی با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در دسترس است. از این رو، بازیابی مواد معدنی افزایش یافته و نتایج بهتری در فرایند فراوری حاصل می شود. همچنین با استفاده از این فناوری ها می توان پردازش مواد معدنی را بر اساس داده های حسگر ها را بهبود داده و در نتیجه کاهش مصرف انرژی و بهبود نرخ بازیابی را به دنبال داشته باشد.

• بهره وری انرژی

مصرف انرژی یکی از گلوگاه های عملیات معدنکاری است و بهبود بهره وری انرژی همواره از برنامه های معادن بوده است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر اساس قدرت تجزیه و تحلیل به موقع و برخطی که دارند، قادر هستند مصرف انرژی را بر اساس ماشین آلات و شرایط آب و هوایی بهینه سازند. این بهینه سازی در مصرف علاوه بر کاهش هزینه های انرژی، می تواند به کاهش تولید کربن و اهداف توسعه پایدار نیز کمک بسزایی داشته باشد.

• یکپارچه سازی

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می توانند این امکان را فراهم کنند که فرایندهای مختلف در عملیات معدنکاری را ادغام کرده و همکاری یکپارچه ای را بین بخش ها، شرکا و فروشندگان رقم بزند. این یکپارچه سازی قادر است ارتباطات، برنامه ریزی منابع و تصمیم گیری را بهبود بخشد.

• ارزیابی اثرات زیست محیطی

عملیات معدنکاری دارای اثرات قابل توجهی بر محیط زیست است. بهره گیری از قدرت تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می تواند به کمک معدنکاری آمده و داده های مختلف محیطی مانند کیفیت آب، کیفیت هوا و سطوح نویز را ارزیابی کرده و اثرات معدنکاری بر محیط زیست را روشن نماید. رسیدن به این نتیجه می تواند به اجرای اقدامات مناسب برای کاهش اثرات زیست محیطی منجر شود.

• برنامه ریزی واکنش به بلایای طبیعی

عملیات معدنکاری همچون سایر صنایع در معرض بلایای طبیعی مانند زلزله، سیل و رانش زمین قرار دارد. توسعه مدل های پیش بینی با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امکان پذیر است و می تواند به پیش بینی بلایای احتمالی و بهینه سازی طرح واکنش به آن کمک کند که منجر به کاهش آسیب ها و بهبود ایمنی کارگران می شود.

• هوش تجاری

قدرت تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در این بخش نیز اثر گذار بوده و به معادن کمک می کند با تجزیه و تحلیل داده های هزینه تولید، عیار کانسنگ و قیمت مواد معدنی، تصمیمات تجاری بهتری اخذ کرده و در نتیجه بهبود درآمد، کاهش هزینه ها و بهینه سازی عملیات را در پی داشته باشد.

اثرات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بخش های مختلف عملیات معدنکاری خود را نشان می دهد و این امکان را فراهم می سازد که تصمیم گیری بهتر و بهینه سازی فرایند ها در دسترس این صنعت قرار گیرد. از نتایج به کارگیری این فناوری ها می توان به بهره وری، ایمنی عملیات، بهره وری انرژی، کاهش اثرات زیست محیطی و بهبود عملکرد کلی کسب و کار اشاره کرد. البته همانطور که فناوری به تکامل خود ادامه می دهد، انتظار کاربردهای جدید و اثرات جدید برای این فناوری ها در آینده دور از ذهن و دسترس نیست.