Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в горнодобывающую отрасль готова произвести в ней революцию, повысив эффективность, безопасность и экологичность.
Повышение качества геологоразведки
Геологоразведка является критически важным этапом. Традиционно этот процесс, в котором широко использовался ручной труд, был трудоёмким и дорогостоящим. Недавнее исследование австралийской компании State of Play показало, что высокорискованный характер геологоразведки стал основной причиной, по которой крупные горнодобывающие компании сократили свои геологоразведочные программы.
ИИ способен значительно повысить эффективность геологоразведки за счёт более быстрого и точного анализа огромного объёма полученных данных.
Алгоритмы машинного обучения позволяют обрабатывать данные, полученные в прошлом, спутниковые снимки и материалы новых геологических изысканий, чтобы прогнозировать расположение месторождений полезных ископаемых с более высокой точностью. Так, канадская компания Four Point добивается успехов с помощью своей передовой технологии составления карт залежей полезных ископаемых, значительно улучшенной с помощью генеративного ИИ.
Эта технология позволяет компаниям по разведке полезных ископаемых точнее и эффективнее понимать геологию и минерализацию районов, в которых они работают. «Мы устраняем большую часть полевых работ, — объясняет представитель Four Point. — С нашей технологией геологи могут получать и работать с картами полезных ископаемых даже в неблагоприятных условиях, таких как снежный покров».
ИИ может анализировать большие объёмы данных, что упрощает геологоразведку.
Снижение ущерба для экологии
Устойчивость становится актуальной темой в горнодобывающей промышленности, испытывающей во многих странах всё большее давление со стороны постоянно ужесточающегося природоохранного законодательства.
ИИ способен сыграть решающую роль в «зелёной» трансформации отрасли с помощью оптимизации операций и сокращения отходов. Прогностическая аналитика повысит эффективность распределения ресурсов, гарантируя, что горнодобывающая деятельность будет проводиться с минимальным ущербом для окружающей среды.
Использование ИИ в отрасли также может помочь в мониторинге условий окружающей среды, прогнозировании и смягчении последствий горнодобычи для окружающей экосистемы, в частности, за счёт значительного сокращения площадей, затронутых соответствующими операциями.
Повышение безопасности в горнодобывающей промышленности
Безопасность имеет первостепенное значение в горнодобывающей промышленности, где персонал часто работает в потенциально опасных условиях. Технологии ИИ позволят более точно прогнозировать потенциальные риски и автоматизировать опасные процессы. Использующие ИИ беспилотные транспортные средства и дроны могут выполнять такие задачи, как транспортировка материалов и осуществление контроля в небезопасных зонах, снижая риск для работников.
Системы мониторинга на основе ИИ способны анализировать данные с датчиков, размещённых на всех участках добычи, для обнаружения признаков усталости конструкций или потенциальных отказов оборудования. Такой подход к профилактическому техническому обслуживанию помогает предотвращать несчастные случаи до их возникновения. Например, Rio Tinto использует ИИ в своих автономных самосвалах и буровых системах, что значительно сокращает количество аварий и повышает общую безопасность.
С помощью дронов легче контролировать безопасность горнодобычи.
Проблемы внедрения ИИ в практику горнодобычи
Хотя ИИ предлагает многочисленные преимущества, его внедрение в практику горнодобычи сопряжено с рядом проблем. Одним из препятствий является высокая первоначальная стоимость технологий ИИ. Горнодобывающим компаниям необходимо инвестировать в сложное оборудование, программное обеспечение и квалифицированный персонал для разработки и обслуживания систем ИИ.
Качество и доступность данных также создают проблемы. Системы ИИ при прогнозировании и анализе полагаются на большие объёмы высококачественных данных. Во многих случаях горнодобывающие компании могут не иметь необходимого массива данных или сталкиваться с трудностями при их сборе и интеграции информации из различных источников.
Кроме того, сама отрасль может сопротивляться переменам. Традиционные способы добычи применяются уже десятилетиями, и переход к методам, основанным на ИИ, требует культурного сдвига и комплексных программ обучения, чтобы гарантировать способность работников использовать новые технологии.
В настоящее время Европа отстаёт от США по темпам внедрения ИИ в горнодобывающую отрасль.
Государственная политика и инвестиции играют ключевую роль в содействии внедрению ИИ в горнодобывающей промышленности. Политика, поддерживающая исследования и разработки в области ИИ, обеспечивает стимулы для внедрения экологически чистых технологий, что может ускорить внедрение ИИ в горнодобывающем секторе. Инвестиции в образование и обучение в области ИИ позволят получить достаточное количество специалистов, обладающих необходимыми навыками для эффективного внедрения и использования технологий ИИ.
Для успешной интеграции ИИ в горнодобывающую промышленность решающее значение имеет и партнёрство между технологическими и горнодобывающими компаниями, а также государственными органами. Это сотрудничество также поможет согласовать цели прибыльности и устойчивого развития.
Возрастает сотрудничество между учёными-разработчиками и горнодобывающими компаниями.
Примеры использования ИИ в горнодобывающей промышленности
Так или иначе, ряд горнодобывающих компаний уже используют ИИ для улучшения своей деятельности. Вот несколько примечательных примеров:
• Автономные транспортные средства
Автономные транспортные средства являются одним из самых известных применений ИИ в горнодобывающей отрасли. Такие компании, как Caterpillar и Komatsu, выпускают автономные самосвалы, которые работают без водителей, используя ИИ для навигации и оптимизации маршрутов для повышения эффективности.
Так, BHP, одна из крупнейших в мире горнодобывающих компаний, при добыче железной руды использует более 130 автономных грузовиков, которые контролируются централизованной системой управления, в масштабе реального времени отслеживающей фактическое местоположение, скорость и направление всех транспортных средств. По опубликованным данным за 2018 год, каждый беспилотный грузовик проработал в среднем на 700 часов больше, чем обычные грузовики, при этом затраты снизились на 15%, что обеспечило явное повышение производительности.
• Бурение с использованием ИИ
Бурение — ещё одна область, в которой использование ИИ, безусловно, оправдано. Алгоритмы ИИ могут анализировать данные бурения в реальном времени для оптимизации параметров операции, повышения точности и снижения вероятности попадания в непродуктивные зоны.
Такому самосвалу водитель уже не нужен.
• Прогностическое обслуживание
Системы прогностического обслуживания на основе ИИ коренным образом преобразуют управление оборудованием в горнодобывающей промышленности. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных с датчиков, встроенных в оборудование, прогнозируя необходимость технического обслуживания до возникновения отказа.
Такой подход сокращает время простоя, продлевает срок службы оборудования и снижает затраты на обслуживание. BHP успешно внедрила профилактическое обслуживание в свою деятельность, что привело к значительной экономии средств и повышению надёжности оборудования.
• Мониторинг окружающей среды
ИИ также используется для мониторинга и управления окружающей средой. Анализируя данные из различных источников, ИИ позволит горнодобывающим компаниям контролировать качество воздуха и воды, обнаруживать загрязнения и обеспечивать соблюдение экологических норм.
Переход горнодобывающей промышленности к использованию ИИ — это не только путь к экономической устойчивости, но и приверженность устойчивому развитию перед лицом глобальных экологических проблем.
Перевод Виктора Симионова
по материалам сайта https://www.innovationnewsnetwork.com
