В такой отрасли, как добыча полезных ископаемых, где повышение результативности и производительности имеет решающее значение для рентабельности, даже незначительные улучшения производительности, скорости и эффективности могут оказать исключительное влияние.
Разведка и оценка месторождений полезных ископаемых традиционно ведется людьми. Тем не менее для изучения рудных залежей геологи все чаще применяют искусственный интеллект (ИИ), видя в нем не конкурента, а, скорее, надежного помощника, способного упростить и ускорить интерпретацию геофизических, минералогических и геохимических данных и построение прогнозов на их основе.
Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь горнодобывающим компаниям находить полезные ископаемые для добычи, что является критическим компонентом любого разумно построенного горнодобывающего предприятия. Хотя это довольно новое применение искусственного интеллекта и машинного обучения, многие горнодобывающие компании в восторге от такой перспективы.
Использование ИИ в геологоразведке находится в зачаточном состоянии, хотя первые научные труды на данную тему появились еще в конце 1980-х. Однако существует определенный набор применяемых методов анализа информации: экспертные системы, машинное обучение и др. Главная роль отводится машинному обучению, самообучающимся алгоритмам, которые способны обрабатывать большие объемы геологических данных, позволяя выявлять месторождения, ускользнувшие от человеческих глаз.
Когда говорят о беспилотниках, обычно думают про съемки красивых мест с воздуха во время путешествий. Но возможности таких устройств гораздо шире — дроны умеют залетать в шахты и анализировать руду, следить за состоянием дорог и даже ловить преступников.
В 2021 году BHP Group договорилась с KoBold Metals о совместном применении искусственного интеллекта для поиска месторождений меди, никеля и кобальта в Австралии. Вполне вероятно, что в дальнейшем ИИ будет трудиться и на других проектах BHP Group по всему миру. А в 2022 году канадская MacDonald Mines Exploration посредством машинного обучения нашла интересную медно-золото-серебряную минерализацию недалеко от побережья озера Гурон.
Системы на основе ИИ применяются при обслуживании технологического оборудования: датчики фиксируют различные параметры функционирования агрегатов и передают их центральной системе, которая проводит анализ и в режиме реального времени выдает операторам информацию о неполадках.
Уже прошло 15 лет с тех пор, как британско-австралийская горнодобывающая компания Rio Tinto начала использовать полностью автономные самосвалы, но она на этом не остановилась. Вот лишь несколько направлений, по которым Rio Tinto и другие горнодобывающие компании готовятся к четвертой промышленной революции, создавая интеллектуальные производства по добыче полезных ископаемых.
Производственная база Rio Tinto включает в себя 16 шахт, 1500 км рельсовых путей, три порта и другие предприятия, и при этом компания каждую минуту получает 2,4 терабайта данных от всего своего мобильного оборудования и датчиков, которые собирают и передают информацию в режиме реального времени, чтобы обеспечить контроль над оборудованием.
Кроме того, искусственный интеллект используется для управления обогащением руды. В 2018 году компания Rio Tinto одобрила проект строительства в Австралии предприятия Koodaideri по добыче железорудного сырья с капитальными вложениями в размере 2,6 млрд долл. Этот проект станет первым интеллектуальным рудником в структуре концерна за счет эксплуатации автономных буровых установок и грузовиков, сбора и анализа данных для оптимизации производства и сокращения простоев техники. В прошлом году Koodaideri, сменивший к тому моменту название на Gudai-Darri, начал поставки сырья и в 2023 году должен выйти на полную загрузку.
Безлюдные шахты
Шахты – одно из самых опасных мест работы. Под землей скапливается взрывоопасный метан, случаются обвалы, а пыль забивает легкие. Именно поэтому в отрасли уже давно обсуждается идея замены людей роботами. Одно из возможных направлений – оценка состояния туннелей. Фрайбергская горная академия еще в 2014 году запустила проект MiningRoX для картографирования и мониторинга параметров среды в рудниках при помощи двух роботов, получивших имена Alexander и Julius в честь известных немецких ученых.
Испытания аппаратов проводились на старой серебряной шахте Reiche Zeche. Julius выступал в роли помощника маркшейдера, перевозя тяжелое оборудование и собирая необходимые данные с помощью портативных измерительных приборов, а Alexander занимался 3D-картированием выработок при помощи лидара и видеокамер.
Эксперименты показали неплохие результаты, однако выявился ряд проблем, связанных с эксплуатацией роботов под землей: невозможность применения систем GPS, наличие участков, где движение машин затруднено, необходимость защиты аппаратов от кислых рудничных вод. Тем не менее использование Alexander и Julius позволило создать в автоматическом режиме точные 3D-модели шахт, что значительно упростило планирование и проведение горных работ.
Транспортировка руды – перспективное направление для роботов. Машинам не нужен чистый воздух, хорошая видимость и перерыв на обед. Они не устают, не ошибаются и могут работать круглосуточно.
Автономные самосвалы
Роботам можно поручать не только мониторинг шахт и карьеров, но и транспортировку руды. Пионером в этой сфере стала японская компания Komatsu, испытавшая в 2005 году пять автономных самосвалов на руднике Radomirо Tomic, а в 2007 году сформировавшая из них парк на руднике Gabriela Mistral чилийской корпорации Codelco. Практика показала, что беспилотные автомобили могут повысить производительность перевозок сырья на 15-20%, одновременно уменьшив износ шин на 5–15%, а расход топлива – на 10–15%. Вскоре интерес к автономным самосвалам проявили крупнейшие горнорудные компании мира, включая Rio Tinto, Vale и Fortescue Metals Group.
На любой шахте есть такие процессы, при которых персоналу запрещено находиться на территории, – например, взрывные работы и проветривание. Продолжать в это время доставку извлеченной из горной толщи руды на обогатительную фабрику люди не могут – зато могут беспилотные машины.
Роботы-машинисты
В 2012–2019 годах Rio Tinto реализовала в Австралии масштабный проект Autohaul стоимостью почти 1 млрд долл. План предусматривал создание автономной сети железных дорог, по которым каждый день будет транспортироваться приблизительно 1 млн т железной руды. Сегодня полсотни тяжеловесных поездов, каждый из которых состоит из двух-трех локомотивов и 240 грузовых вагонов, растягивающихся на 2,4 км, в сумме могут перевозить 28 тыс. т сырья. Поезда курсируют между 17 карьерами Rio Tinto и портом Дампьер и мысом Ламберт, их оборачиваемость составляет в среднем 40 часов. Как само движение, так и погрузка и разгрузка вагонов выполняются автоматически. Машинист управляет поездом лишь во время его следования по портовой территории.
Сортировка полезных ископаемых
На большинстве горнодобывающих производств приходится удалять большой объем пустой породы, чтобы извлечь ценную руду, ради которой затеяна добыча. Отделение пустой породы и обломков неизбежно превращается в дорогостоящую операцию. В связи с этим некоторые компании начали использовать интеллектуальные сортировочные машины, которые могут сортировать добытый материал с учетом любых заданных критериев. Эта работа может привести к экономии топлива и энергии во время обработки руды.
Для чего нужны беспилотники?
- Подземные и заброшенные шахты. Квадрокоптеры за счет небольшого размера и высокой маневренности легко могут разведать даже самые удаленные уголки подземных лабиринтов. При этом помимо обычных камер на них можно поставить инфракрасные детекторы и эхолокаторы. Они построят 3D-модель пространства даже без света и помогут геологам выяснить размер залежей и содержание железа в руде. Кроме того, дрон всегда можно оборудовать детектором газов — данные помогут принять меры предосторожности при дальнейшей работе.
- Помощь геологам в подготовке взрывов. Руда добывается при помощи взрывов. Для этого на карьере бурят скважины, куда закладывается взрывчатка. При этом геологам важно понимать, куда именно их именно закладывать: какого размера область с залежами руды, какое в них содержание железа, нет ли возможных осложнений вроде подземного резервуара с метаном или опасными тяжелыми металлами. Дроны с тепловизорами, лидарами и фотокамерой умеют точно рассчитывать все эти параметры и повышают точность определения зоны взрыва. А прямо перед взрывом с помощью дронов можно убедиться, что рядом нет людей или техники, которые могут пострадать.
- Оценка гранулометрического состава. Людям нельзя находиться в месте развала после взрыва, поэтому возможность применять беспилотники стала очень важным и полезным решением. Дальше их анализирует специальный софт — и на выходе специалисты понимают, с какой рудой имеют дело и где расположены более мелкие или крупные куски. За счет более точной настройки простои мельниц сокращаются на несколько часов в месяц — это экономия больших сумм.
«Дроны с тепловизорами, лидарами и фотокамерой умеют точно рассчитывать все параметры»
- Оценка качественного состава руды. Горная порода после взрыва неоднородна: где-то железа больше, где-то меньше — куски разлетаются в разные стороны, и замеры, сделанные геологами, теряют смысл. Но когда руду отправляют на дробление и дальнейшую обработку, очень важно понимать, сколько железа содержится в субстрате. Людям на месте развала по технике безопасности находиться нельзя, до использования беспилотников состав руды моделировался специальным софтом. Из-за крайне большого числа факторов, влияющих на поведение породы после взрыва, точность таких моделей не идеальна — порядка 80%.
- Анализ состояния инфраструктуры. Квадрокоптеры помогают быстрее среагировать в случае, если где-то произошла авария. Беспилотник можно оперативно запустить и в течение пары часов понять, что именно случилось и какой масштаб повреждений. Дроны позволяют облетать территорию предприятия, цеха и другие здания, объекты горных работ, накопители промышленных отходов и временные свалки для оценки их состояния. А поскольку производители предлагают множество вариантов навесного оборудования, квадрокоптер можно использовать, например, для оценки теплопотерь — для этого применяется тепловизор.
- Построение транспортной логистики. Карьерные самосвалы работают круглосуточно и за один день перевозят по несколько тысяч тонн руды. За счет своих размеров и массы грузов они потребляют крайне много топлива; снижение скорости езды из-за ям и других препятствий может обойтись предприятию в миллионы тенге. Карьер — это несколько десятков километров дорог. Пути самосвалов меняются раз в несколько недель — после каждого нового взрыва. Логистам нужно иметь очень четкое представление о том, как и где лучше всего проложить маршрут: какие дороги уже перестали существовать, какие стали слишком узкими, где машины проезжают слишком часто или слишком медленно.
Если раньше осмотры велись «с земли», то теперь специалисты наблюдают за состоянием дорог с высоты птичьего полета. До недавнего времени кадры с беспилотника обрабатывали вручную. Сейчас используют специальные программы, алгоритмы по фотографии определяют, где именно может проехать самосвал и исходя из этого строят карту расположения дорог. Дальше программа автоматически выделяет цветом износ и загруженность: зеленый — нормально, красный — критично.
Дроны повышают эффективность бизнеса, скорость проведения работ — задачи, решение которых раньше занимало около двух недель, с помощью беспилотников решаются за 2-3 дня. Они также повышают производительность труда и безопасность сотрудников. Беспилотники — уже надежные помощники для нас, но для них можно придумать еще десятки применений.
Понравилась статья? Поделитесь с друзьями!
Без активной гиперссылки на материал Sauap.org копирование запрещено!
Ссылки: https://www.techinsider.ru/technologies/1591771-iskusstvennyy-intellekt-v-gornom-dele-kak-drony-i-roboty-pomogayut-nam-iskat-poleznye-iskopaemye/, https://www.rough-polished.com/ru/expertise/111663.html?ysclid=lhufx8geow875606838
