快速發(fā)展的人工智能技術(shù)將影響各行各業(yè)的發(fā)展,礦業(yè)也不例外??祭?jīng)撰文介紹過(guò)的力拓“未來(lái)礦山”計(jì)劃,就是人工智能在礦業(yè)應(yīng)用的典范。上周全球最大的銅公司智利國(guó)家銅業(yè)公司啟動(dòng)了丘基卡馬塔銅礦的地下礦項(xiàng)目,投資高達(dá)55億美元,設(shè)計(jì)將采用大量的機(jī)械化手段,減少1/3的勞工數(shù)量,從而大幅降低成本。對(duì)于從事礦業(yè)技術(shù)研究的朋友,是時(shí)候?qū)θ斯ぶ悄芤鹱銐蛑匾暳恕?/p>
“特斯拉”無(wú)人駕駛車輛人人艷羨,誰(shuí)不期望有一款能聽(tīng)自己使喚的小紅粉?2019年百度李彥宏在談到人工智能無(wú)人駕駛技術(shù)時(shí),“宏言獲水” 然后半開(kāi)玩笑說(shuō):在AI前進(jìn)的道路上,還是會(huì)有各種各樣意想不到的事情發(fā)生。誰(shuí)又知道,礦業(yè)翹楚 Rio Tinto,2008年就已經(jīng)擁有了350噸大型無(wú)人駕駛卡車,輔助礦石和廢石的運(yùn)輸。當(dāng)然,2008年實(shí)施的“無(wú)人駕駛”更多體現(xiàn)的是“遙控駕駛”,和今天具有“自主決策”特征的“人工智能”“無(wú)人駕駛”不可同日而語(yǔ)。Rio并沒(méi)有就此止步,利用人工智能礦山運(yùn)營(yíng)和管理實(shí)現(xiàn)更多便捷。那么,究竟什么是“人工智能”?“人工智能”能為礦業(yè)帶來(lái)哪些變革呢?
什么是“機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能“
“機(jī)器學(xué)習(xí)”(Machine Learning,ML)和“人工智能”(Artificial Intelligence,AI)是計(jì)算機(jī)的一個(gè)研究領(lǐng)域,致力于創(chuàng)造像人類一樣工作和思考的智能機(jī)器和算法。人工智能四大分支包含:模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和智能算法。相應(yīng)的應(yīng)用領(lǐng)域有:機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、專家系統(tǒng)等。ML和AI被認(rèn)為是數(shù)字礦山轉(zhuǎn)型的希望。從勘探到實(shí)際開(kāi)采階段,礦業(yè)AI應(yīng)用的領(lǐng)先者將有可能成為礦業(yè)游戲規(guī)則的顛覆者。隨著5G的到來(lái),礦業(yè)領(lǐng)域也在悄無(wú)聲息的發(fā)生著革新。
人工智能可以為礦業(yè)帶來(lái)哪些變化?
獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù):礦山大量的勘探鉆孔和巖土工程鉆孔,需要耗費(fèi)工程師大量時(shí)間識(shí)別巖性和巖體節(jié)理面等巖體參數(shù)。通過(guò)在鉆機(jī)上安裝AI檢測(cè)儀,實(shí)時(shí)識(shí)別礦物種類和巖體結(jié)構(gòu),有助于加快從勘探到采礦階段的決策時(shí)間。通過(guò)AI技術(shù)分析衛(wèi)星圖像、航空攝影、地球物理圖譜和無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),可以更好地預(yù)測(cè)礦物勘探和礦體可能的賦存方位及形態(tài)(Ref.1)。
銅/金/鈷等礦產(chǎn)資源的發(fā)現(xiàn)難度較高,一旦發(fā)現(xiàn)回報(bào)卻很豐厚。發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的金礦只有0.5%的概率,然而在已經(jīng)探明的金礦附近發(fā)現(xiàn)另一個(gè)新的礦體的概率是5%(Ref.2)。1990~2017年,全球用于金礦勘探的資金達(dá)到543億美元,而且資金投入還在逐年升高,勘探成功率卻在逐年下降。對(duì)于這種一擲千金卻收獲甚微的境遇,可以借助AI技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力,可以增強(qiáng)勘探工作的確定性,讓這個(gè)博弈游戲變得更有趣。
降低采礦風(fēng)險(xiǎn): 礦山生產(chǎn)安全大于天。通過(guò)使用遠(yuǎn)程操作的鉆孔設(shè)備/鑿巖設(shè)備/支護(hù)設(shè)備/運(yùn)輸設(shè)備,能減少采礦人員暴露在地下各種巖體失穩(wěn)導(dǎo)致的片幫和冒頂?shù)蕊L(fēng)險(xiǎn)中,或者減少暴露在露天礦山的粉塵和暴曬之下。按照目前的采礦模式,巖石力學(xué)工程師每日需要數(shù)小時(shí)在地下礦山觀察巖體穩(wěn)定情況,以及每次采場(chǎng)爆破后支護(hù)體的損壞情況。而采用AI技術(shù),可以利用無(wú)人機(jī)巡檢大大減少巖石力學(xué)工程師的井下工作時(shí)間。人工智能帶來(lái)的是一種技術(shù)的革新,也是人的體力的解放。
簡(jiǎn)化采礦作業(yè): AI機(jī)器人可以幫助執(zhí)行各種任務(wù),包括鉆孔、爆破、裝載、運(yùn)輸、取樣和救援被困礦工。在Rio Tinto的Cape Lambert港口,機(jī)器人已被用于鐵礦石取樣;而自動(dòng)裝載運(yùn)輸車輛,采用耦合脈沖激光校準(zhǔn)制導(dǎo)系統(tǒng)和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)相結(jié)合引導(dǎo)卡車沿著預(yù)定的路線行駛,則用于西澳大利亞皮爾巴拉露天礦;瑞典基律納鐵礦巷道掘進(jìn)采用的鑿巖臺(tái)車,裝有三維電子測(cè)定儀,可實(shí)現(xiàn)鉆孔精確定位、無(wú)人駕駛,可連續(xù)24小時(shí)循環(huán)作業(yè)。采礦機(jī)器人,更是將來(lái)一種新的探索,用于完全取代井下采礦工人。無(wú)人采礦不是目的,我們憧憬的是一種人人享有安全潔凈的工作環(huán)境和新型采礦模式。
提高環(huán)保標(biāo)準(zhǔn):帶有無(wú)線通信的GPS系統(tǒng)和設(shè)備可以監(jiān)控地下水,溫度和地下通風(fēng)變化等生態(tài)參數(shù),幫助評(píng)估采礦活動(dòng)的影響。遙感技術(shù),例如衛(wèi)星圖像,可以監(jiān)測(cè)環(huán)境變化并預(yù)測(cè)侵蝕,野生動(dòng)物棲息地,表土再分布和植被的變化。降低采礦對(duì)環(huán)境的影響也有益于維護(hù)社區(qū)關(guān)系,減少采礦中的各種風(fēng)險(xiǎn)。
目前AI在礦業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的例子
快速識(shí)別礦體:EARTH AI通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)(Ref.3),可以訓(xùn)練計(jì)算機(jī)認(rèn)識(shí)以往礦體賦存情況來(lái)發(fā)現(xiàn)新的礦體分布。EARTH AI這家公司開(kāi)發(fā)的相應(yīng)的軟件和技術(shù),通過(guò)分析遙感和地球物理數(shù)據(jù),可以找到突出礦體和蝕變暈圈,并繪制出極其細(xì)致的硬巖和風(fēng)化層。
增加勘探成功幾率:Goldspot Discoveries Inc. 是
一家致力于通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),降低資本風(fēng)險(xiǎn)的公司 (Ref.4),使得黃金勘探更像科學(xué)而非藝術(shù)。利用歷史上的數(shù)據(jù)來(lái)更好的理解資源潛力,通過(guò)人工智能大數(shù)據(jù)處理方法和傳統(tǒng)地質(zhì)學(xué)科相結(jié)合,提高資源的勘探和投資的成功率。Goldcorp and IBM Watson (Ref.5),通過(guò)IBM的識(shí)別技術(shù),用于分析大量數(shù)據(jù),從鉆探報(bào)告到地質(zhì)調(diào)查信息,幫助地質(zhì)學(xué)家確定下一個(gè)勘探區(qū)域,通過(guò)高精度的計(jì)算地質(zhì)模型,更快的找到高價(jià)值勘探區(qū)域。
防止疲勞駕駛:在智利的Escondida 銅礦,BHP公司采用了Smart Cap技術(shù)來(lái)分析駕駛員的腦電波來(lái)判斷疲憊狀態(tài)(Ref.7)。在地下礦山,卡車司機(jī)通常工作10-12個(gè)小時(shí),黑暗嘈雜環(huán)境下防止疲勞駕駛就顯得尤為重要。這種技術(shù)被整合到超過(guò)150輛卡車中,以提高生產(chǎn)效率和增加安全性。詳細(xì)信息請(qǐng)?jiān)谒阉饕嬷胁檎襍martCap。
加快自動(dòng)決策:在西澳某礦山使用AI輔助技術(shù)幫助他們選用合適的破碎機(jī)卡車;在礦場(chǎng)布置自動(dòng)運(yùn)輸車輛,成本降低了約20%。據(jù)統(tǒng)計(jì),自動(dòng)運(yùn)輸車輛的使用,使得卡車輪胎使用壽命增加了30%。同樣,卡車的其他零部件,包括發(fā)動(dòng)機(jī)和燃油的消耗也大大降低。
礦石廢石分離:Tomra開(kāi)發(fā)了礦物和礦石分選設(shè)備,使用傳感器將有價(jià)值的礦石與廢石分離,快節(jié)奏的激光分選和產(chǎn)品識(shí)別(Ref.8)。作者驚訝于這種分離技術(shù),至于該技術(shù)是否能真正有效解決礦廢分離問(wèn)題,還期待相關(guān)的專業(yè)人士給予意見(jiàn)。感興趣的可以搜索Tomra觀看官方小視頻。
輔助巖土工程師風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別:在自然崩落法的采礦方法中,PETRA公司使用三維測(cè)量數(shù)據(jù),開(kāi)發(fā)了一個(gè)算法來(lái)幫助快速識(shí)別礦石破碎程度。此算法被訓(xùn)練用來(lái)識(shí)別礦石中是否有混凝土碎塊等。更多的應(yīng)用可以參考該公司的網(wǎng)站。另外,該算法還可以用于輔助巖石力學(xué)工程師進(jìn)行地下或者露天礦的檢查,比如識(shí)別混凝土裂縫、支護(hù)錨桿托盤變形等。此技術(shù)不受環(huán)境限制,即使在地下礦的黑暗、潮濕、多粉塵環(huán)境等。
AI的發(fā)展和使用得益于大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)獲取,礦業(yè)未來(lái)的發(fā)展將會(huì)得益于在機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、大數(shù)據(jù)處理等方面的發(fā)展。人工智能將會(huì)帶來(lái)工作結(jié)構(gòu)的變化,大量縮減一線工人數(shù)量,但在AI前進(jìn)的道路上將需要更多大數(shù)據(jù)分析等專業(yè)人員來(lái)幫助礦業(yè)實(shí)現(xiàn)變革。AI之于礦業(yè),好似 “隨風(fēng)潛入夜,潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲 ”。
或許在不遠(yuǎn)的將來(lái),新的礦業(yè)從業(yè)者不但不會(huì)因?yàn)榈V山艱苦的工作條件對(duì)礦業(yè)望而卻步,反而因?yàn)樗薮蟮陌l(fā)展?jié)撃芎透呖萍紤?yīng)用而歡呼雀躍。人工智能時(shí)代的來(lái)臨,將沒(méi)有什么能限制我們的想象力。
關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài),了解產(chǎn)業(yè)信息,以實(shí)現(xiàn)與時(shí)俱進(jìn),開(kāi)拓創(chuàng)新,穩(wěn)步發(fā)展。