Kohleboss Nutzt KI Im Bergbau Und Erreicht Damit Endlich Sicherheit, Effizienz Und Umweltschutz
Von Super Neuro
Szenariobeschreibung:Maschinelles Lernen hilft Bergbauunternehmen dabei, die Effizienz des gesamten Bergbauprozesses zu verbessern, beispielsweise durch die Lokalisierung von Erzvorkommen, die Realisierung intelligenter Transporte durch autonomes Fahren, die Überwachung und Vorhersage der Leistung und des Ausfalls von Produktionsanlagen usw.
Schlüsselwörter:Mineralienabbau Geologische Analyse Autonomes Fahren
Da KI in der Praxis eine immer wichtigere Rolle spielt, hat sie die Spielregeln in vielen Branchen verändert, beispielsweise in traditionellen Branchen wie dem Bergbau.
Der Bergbau ist eine dominierende Industrie, die Ländern auf der ganzen Welt große Umsätze beschert und alle Aspekte der Wirtschaft beeinflusst. Er liefert die Rohstoffe, die für fast alle Bereiche von der Elektronik bis zur Energieversorgung benötigt werden.
Der Bergbau erfordert außerdem einen hohen Arbeitseinsatz. Allein in den Vereinigten Staaten sind 670.000 Menschen im Steinbruch- und Bergbau sowie in der Steinbruchgewinnung tätig. In China ist diese Zahl sogar noch beeindruckender. Allein in der Kohleindustrie sind 6,113 Millionen Menschen beschäftigt.
Die Bergbauindustrie ist äußerst profitabel, steht aber auch vor Problemen in Bezug auf Energie, Infrastruktur, Gesundheit, Sicherheit, Methoden der Mittelzuweisung, Rohstoffpreise, Umweltauswirkungen usw. Um Szenarien besser bewältigen und bestehende Herausforderungen überwinden zu können, sorgen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für bedeutende Durchbrüche in der Bergbauindustrie.
Das Dilemma der Mineralexploration
Der aktuelle Mineralexplorationsprozess umfasst Bodenproben, Fragmentproben, Geochemie, Bohrergebnisse und andere Testergebnisse, die dann durch die Analyse und Zusammenfassung großer Datenmengen gewonnen werden. Jedes Bohrloch ist eine wertvolle Mikrosonde, die einige der Eigenschaften der lokalen Ressource enthüllt.
Überall in der Mine sind Bohrlöcher zu sehen
Allerdings ist es keine leichte Aufgabe, die durch die Bohrungen gewonnenen Daten zu analysieren. Ein einzelnes Bohrloch erzeugt etwa 200 Megabyte an Daten, und da für ein Projekt viele Bohrlöcher und andere Arten von Informationen erforderlich sind, liegen die endgültigen Analysedaten einer Explorationsübung oft im Terabyte-Bereich. Aufgrund der enormen Datenmenge wäre es unmöglich, aus Hunderten von Projekten die besten Beispiele auszuwählen.
Und die Daten können nicht vereinfacht werden, mit diesen Daten können neue Mineralvorkommen gefunden werden,Ihre Verarbeitung wäre selbst für ein fähiges Team von Geologen eine zu gewaltige Aufgabe.
Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel. Durch das Trainieren von Computermodellen können Orte entdeckt werden, die bereits in der Vergangenheit erkundeten Gebieten ähneln.
KI kann Mineralvorkommen präzise lokalisieren
Bei der herkömmlichen Methode führt die mangelnde Koordination zwischen Mineralienabbau und Abfallwirtschaft zu schwerwiegenden Umweltverschmutzungen. Der Einsatz von KI kann den Bergbau effizienter machen und der Einsatz intelligenter Geräte wie Drohnen kann eine Echtzeitüberwachung ermöglichen, die zudem geringere Auswirkungen auf die Umwelt hat.
ERDE-KI ist ein Unternehmen, das KI-Technologie nutzt, um die Bergbauindustrie zu verändern, indem es Daten aus mehreren Quellen analysiert und Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um Bereiche zu identifizieren, in denen Mineralien gefunden werden können.
Die Arbeitsoberfläche auf der EARTH AI-Website
Durch die gleichzeitige Analyse von 47 Schichten Fernerkundungs- und geophysikalischer Daten mittels maschinellem Lernen können Erzkörper und Alterationshöfe hervorgehoben sowie Hartgesteins- und Verwitterungsschichten äußerst detailliert kartiert werden.
Goldspot Discoveries Inc. Goldspot ist ein kanadisches Unternehmen, das Gold mithilfe von maschinellem Lernen abbaut. Obwohl das Unternehmen erst seit drei Jahren besteht, ist seine Notierung an der Venture Exchange der Toronto Stock Exchange bereits abgeschlossen.
Kürzlich sagten sie voraus, dass die Abitibi-Goldmine, die in Kanada erkundet wird,Goldspot kann die aktuellen Reserven der Goldmine nur anhand der Oberflächen-, topografischen und mineraltopologischen Daten von 4% analysieren.
Goldspot integriert über 30 Jahre historische Fernerkundungs-, Bergbau- und Explorationsdaten in ein umfassendes funktionales geologisches Modell. Das geologische Modell wird dann verwendet, um Korrelationen in den Datenschichten bestehender und historisch abgebauten Lagerstätten zu ermitteln, wodurch die Identifizierung der Zielgebiete mit dem höchsten Zukunftspotenzial ermöglicht wird.
Autonomes Fahren wird im Bergbau seit fast einem Jahrzehnt eingesetzt
Obwohl sich derzeit alle im Bereich des autonomen Fahrens auf die Fortschritte von Uber, Google und Tesla im Bereich des zivilen autonomen Fahrens konzentrieren, sind sich viele Menschen nicht bewusst, Rio Tinto, eines der weltweit größten Metall- und Bergbauunternehmen, setzt bereits selbstfahrende Lkw zur Entwicklung seiner Bergbauindustrie ein.Seit 2008 sind sie erfolgreich im Einsatz und haben insgesamt 350 Tonnen Erz verladen.
Die autonomen Muldenkipper von Rio Tinto sind nicht nur effizient und sicher, sondern verbrauchen auch 13 % weniger Kraftstoff
In der Kupfermine Escondida in ChileDas Smart-Caps-System von BHP, das die Gehirnströme des Fahrers analysiert, um dessen Ermüdungsgrad zu ermitteln, wurde in mehr als einhundertfünfzig Lkw integriert, um die Produktivität zu verbessern und die Sicherheit zu erhöhen.
BHP setzt in seiner Eisenerzmine Jimblebar außerdem autonome Transportfahrzeuge ein und senkt durch diese Umstellung die Kosten um etwa 20 Prozent.
KI macht den Bergbau sicher und wirtschaftlich
Durch die Überwachung wichtiger Indikatoren in der Umwelt können wir die Wahrscheinlichkeit gefährlicher Ereignisse vorhersagen.KI kann Bergbauingenieuren und Arbeitern helfen, Unfälle und Verletzungen am Arbeitsplatz zu vermeiden.Wenn genügend qualitativ hochwertige Daten gesammelt werden können, ist es möglicherweise sogar möglich, mögliche Maschinenausfälle vorherzusagen.
außerdem,KI kann auch zur Überwachung des Betriebszustands von Geräten eingesetzt werden.Da die Bergbauumgebung den Betrieb und die Lebensdauer der Ausrüstung beeinflusst und von Ort zu Ort unterschiedlich ist, kann die Kenntnis des Betriebszustands der Ausrüstung für mehr Sicherheit sorgen.
Der Einsatz von KI-Technologie wird Sicherheitsunfälle erheblich reduzieren
Neben der Überwachung und Vorhersage des Auftretens von Gefahren,KI wird auch verwendet, um die Lebensdauer von Geräten oder Teilen zu überwachen, was nicht nur für die Sicherheit sorgt, sondern Unternehmen auch viel Kosten spart.
In der Salobo-Kupfermine in Para, Brasilien, TalDurch intelligente Erkennung und Planung mithilfe von KI-Technologie konnte die Lebensdauer der Reifen von Muldenkippern innerhalb eines Jahres um 30 % erhöht werden, wodurch das Unternehmen 5 Millionen US-Dollar einsparte. Die Technologie wird auch in anderen Minen und bei anderen LKW-Komponenten eingesetzt, darunter bei Motoren und Kraftstoffverbrauch.
Sie nutzten außerdem künstliche Intelligenz zur Vorhersage von Schienenrissen, wodurch das Auftreten von Rissen um bis zu 85 % reduziert wurde. Durch diesen Schritt könnten jährlich 7 Millionen Dollar eingespart werden. Insgesamt erwartet das Unternehmen allein durch diese Änderungen Einsparungen von rund 26 Millionen US-Dollar im Jahr 2018.
Die Geschichte der KI, die die Bergbauindustrie verändert, hat gerade erst begonnen
Wie sich aus immer mehr Fällen ergibt, hat der Einsatz von KI und ML Kosten gespart, die Effizienz verbessert und der Bergbauindustrie viele weitere Vorteile gebracht. Angesichts der enormen Datenmengen behindert das Problem der Datenverarbeitung die Entwicklung dieser Branche. Doch die Bemühungen, den Einsatz künstlicher Intelligenz im Bergbau auszuweiten, werden die zukünftige Ausrichtung dieser Branche völlig verändern.
Im Laufe der Jahrhunderte hat es im Mineralienbergbau viele Neuerungen gegeben, in den letzten Jahren hat sich die Innovationstätigkeit jedoch verlangsamt. In einem im letzten Jahr von Deloitte veröffentlichten Bericht „Tracking the Trends“ stellten Analysten fest, dass„Wenn ein Bergmann von vor 50 Jahren heute eine Mine betreten würde, würde er feststellen, dass sich nicht viel geändert hat. In anderen Branchen ist dies jedoch sicherlich nicht der Fall.“
Doch in jüngster Zeit haben viele Bergbauunternehmen erklärt, dass Technologien wie künstliche Intelligenz die älteste Industrie der Welt völlig verändern werden, so wie sie auch andere Branchen verändert haben.
Dies zeigt, dass Bergbauunternehmen künstliche Intelligenz auch beim Abbau von Mineralien umfassend und umfassend einsetzen werden. Laut Accenture werden in den nächsten zehn JahrenInnovative Technologien, darunter Robotik und Automatisierung, werden für die Metall- und Bergbauindustrie einen Wert von 321 Milliarden US-Dollar schaffen, was einem erwarteten Umsatz von 31 bis 41 TP3 Billionen entspricht.
Angesichts der großen Menge unstrukturierter Daten behindert das Problem der Datenverarbeitung die Entwicklung dieser Branche. Der Fokus auf die Ausweitung der Nutzung künstlicher Intelligenz im Bergbau wird jedoch die zukünftige Ausrichtung dieser Branche völlig verändern.