Репортаж от Wedoany，Компания Anglo American внедряет на своем медном руднике Quellaveco в Перу систему прогностического обслуживания оборудования на основе искусственного интеллекта для повышения эффективности и безопасности горных работ. С момента ввода в эксплуатацию обогатительной фабрики в 2022 году проект накопил огромные объемы данных о работе оборудования. С помощью инструментов машинного обучения система способна выявлять аномальные закономерности и предотвращать неисправности до того, как они повлияют на производство.
Основой системы является программа ИИ Aspen Mtell, разработанная Anglo American совместно со стратегическим партнером Emerson. Это инструмент машинного обучения, способный изучать поведение оборудования и обнаруживать аномалии, предшествующие неисправностям. Проект был запущен в августе 2024 года, а после нескольких месяцев подготовки и тестирования официально активирован 27 декабря того же года. В процессе внедрения участвовали отделы стратегии и надежности активов (AS&R) и управления информацией (IM) при поддержке глобальной команды по надежности Anglo American. Первый этап проекта был сосредоточен на четырех основных насосах для перекачки пульпы в гидроциклоны. Благодаря машинному обучению система теперь может прогнозировать потенциальные неисправности этих устройств за несколько недель. На следующем этапе ИИ будет применяться к другим компонентам и процессам в эксплуатации, причем с каждым новым применением технология будет постоянно обучаться и повышать свою прогностическую способность.
В области разведки и планирования искусственный интеллект меняет традиционные методы работы. На форуме TIS в рамках Perumin 37 генеральный директор и соучредитель Stratum AI Фарзи Юсуфали продемонстрировал применение платформы SAIGE (Stratum AI Geospatial Estimator) на медном руднике Candelaria-Punta del Cobrel в Чили. На месторождении IOCG платформа использовала существующие данные для создания более точной модели ресурсов. Результаты тестирования показали, что платформа, используя всего 2200 метров бурения (в блоках, которые по традиционному методу кригинга классифицировались как пустая порода), выявила и подтвердила дополнительные 7,7 тыс. тонн меди, оцениваемые примерно в 64 млн долларов США. Содержание меди в ключевых интервалах достигало 3,2% при мощности от 12 до 59 метров, причем более 90% скважин проекта вскрыли промышленное оруденение. Кроме того, оптимизированная модель ИИ позволила перераспределить 19% буровых ресурсов на новые высокоперспективные участки, а за счет интеллектуальной приоритизации богатых зон снизить потребность в бурении на 16–25%.
В области модернизации регулирования Чилийское агентство по оценке окружающей среды (SEA) в январе этого года провело презентацию «Программы технологической модернизации SEIA», представив горнодобывающей отрасли основные направления этой программы. Программа направлена на модернизацию Системы оценки воздействия на окружающую среду (SEIA) путем внедрения цифровых инструментов, автоматизации процессов и искусственного интеллекта. Ее цель — обработать более 27 миллионов страниц и данные более 29 000 проектов, содержащиеся в настоящее время на платформе, преобразовав их в полезную информацию для поддержки экологической оценки на ближайшие 15 лет. Меры включают внедрение искусственного интеллекта, новых цифровых рабочих процессов, улучшение пользовательского опыта, а также внедрение инструментов регионального и сравнительного анализа.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
