ИИ в горнодобывающей отрасли: от руды к оптимизации

Горнодобывающий сектор и добыча полезных ископаемых жизненно важны для нашей повседневной жизни, обеспечивая всё — от наших домов до технологий, от которых мы зависим. За прошедшие годы эта отрасль добилась значительного прогресса: от использования каменных орудий до огромной техники. Последнее достижение появилось в форме искусственного интеллекта (AI).

Компьютерное зрение — это область ИИ, которая позволяет машинам видеть и понимать окружающую обстановку, и оно всё активнее используется в горнодобывающей отрасли. Ожидается, что технологии корпоративного компьютерного зрения принесут мировую выручку в размере 386 млрд долларов к 2031 году. На фоне растущего спроса на ресурсы горнодобывающему сектору необходимы интеллектуальные машины и системы для повышения производительности.

ИИ также помогает повысить безопасность на шахтах, автоматизируя задачи, слишком опасные для работников. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ и компьютерное зрение используются в горнодобывающей отрасли. Начнём!

Разбираемся в технологиях интеллектуальной добычи#

Горнодобывающая отрасль, одна из самых древних известных отраслей, появилась ещё в древние времена, когда люди добывали минералы и металлы для изготовления инструментов, строительных материалов и торговли. Несмотря на свою долгую историю, сегодня отрасль находится на переломном этапе: ей нужны современные технологии, чтобы справляться с растущим спросом на материалы, критически важные для глобального энергопотребления.

Использование технологий ИИ помогает горнодобывающей отрасли отказаться от старых трудоёмких методов в пользу более интеллектуальных процессов на основе технологий. Поскольку добыча полезных ископаемых генерирует огромный объём данных, ИИ может сделать операции более быстрыми, слаженными и эффективными.

Технологии ИИ можно применять на всех этапах производственно-сбытовой цепочки в горнодобывающей отрасли: от систем компьютерного зрения в беспилотных грузовиках до использования горнодобывающими компаниями машинного обучения для прогнозирования спроса на различные минералы в зависимости от ситуации на рынке.

Рис. 1. Примеры использования ИИ на разных этапах производственно-сбытовой цепочки в горнодобывающей отрасли.

Рассмотрим подробнее некоторые другие технологии ИИ, используемые в горнодобывающей отрасли:

• Предиктивное обслуживание: алгоритмы ИИ могут анализировать данные с горнодобывающего оборудования, чтобы предсказывать необходимость его обслуживания. Это помогает предотвращать неожиданные поломки и минимизировать простои. Оборудование продолжает работать бесперебойно, а риск аварий из-за отказов техники снижается, что повышает безопасность машин и работников.

• Носимые технологии: носимые устройства с интегрированным ИИ могут отслеживать состояние здоровья шахтёров и их безопасность. Они контролируют частоту сердечных сокращений, уровень усталости и воздействие вредных веществ. При возникновении угрозы безопасности эти устройства могут быстро предупредить шахтёров и руководителей.

• Компьютерное зрение: его можно использовать для мониторинга работ и получения обновлений в реальном времени. Эти сведения помогают повысить производительность и сделать рабочие площадки безопаснее.

Применение компьютерного зрения в горнодобывающей отрасли#

Теперь, когда мы узнали, как ИИ интегрируется в горнодобывающую отрасль, давай подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение может оптимизировать и поддерживать различные процессы добычи. Анализируя изображения и видео с помощью моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11, мы можем получать сведения, помогающие оптимизировать различные операции в горнодобывающей отрасли.

Автоматизация добычи на основе Vision AI#

Компьютерное зрение можно использовать для сортировки и определения качества руды. Сортировка и определение качества руды помогают уменьшить общий объём минералов, направляемых в измельчительные цепи, работа которых может требовать большого количества энергии. Более низкий сорт означает меньшую концентрацию минералов, а для дальнейшей обработки отбирается только руда самого высокого качества. Традиционно это выполнялось путём ручной проверки образцов руды и могло занимать часы или даже дни.

Такие задачи компьютерного зрения, как сегментация изображений, помогают ускорить выявление и классификацию образцов высокосортной руды. Модели, такие как YOLO11, поддерживающие сегментацию, можно использовать для попиксельного анализа изображений образцов руды. Это помогает отличить частицы минералов от остального анализируемого материала. Методы на основе компьютерного зрения также более точны, чем традиционные методы, и помогают предотвратить ошибочную классификацию высокосортной руды, которая может привести к отходам.

Рис. 2. Пример определения качества руды с помощью сегментации изображений.

Системы компьютерного зрения также можно использовать для создания и мониторинга границ, которые определяют конкретные зоны для складирования различных типов горнодобывающих материалов. Ошибки, например принятие куч некондиционной руды за отходы, могут привести к выбраковке ценных материалов или обработке неподходящих материалов. Система Vision AI может отслеживать эти зоны в реальном времени, гарантируя, что грузовики загружают и перевозят нужные материалы в правильные места. Если границы пересекаются или материалы размещаются неправильно, руководители могут немедленно получить уведомление, вмешаться и устранить проблему, минимизируя ошибки и повышая эффективность операций.

ИИ в переработке минералов: мониторинг оборудования#

Тяжёлая техника — основа горнодобывающей отрасли, но при ненадлежащем обслуживании она может представлять опасность. Камеры с ИИ могут отслеживать такую технику в реальном времени и контролировать безопасность её работы. Если какая-либо деталь изношена или вот-вот выйдет из строя, система предупреждает команду, чтобы неисправность устранили до того, как произойдёт авария.

Например, конвейерные ленты, необходимые для перемещения руды и отходов на шахтах, часто сталкиваются с такими проблемами, как разрывы, просыпание материала или изношенные детали, замедляющие работу. Эти проблемы могут казаться незначительными. Однако разрыв ленты может привести к просыпанию материала, блокировке системы и ненужным задержкам.

Раннее обнаружение таких проблем помогает ускорить ремонт и поддерживать бесперебойную работу всей системы. Системы компьютерного зрения могут отслеживать ленты в реальном времени, выявляя разрывы, провисание, просыпание материала или замедление движения. Они также могут работать совместно с устройствами Интернета вещей (IoT), такими как датчики вибрации и инфракрасные камеры, для детальной проверки и обеспечения непрерывного перемещения материалов.

Рис. 3. Компьютерное зрение обнаруживает проблему с конвейерной лентой.

ИИ для повышения безопасности в горнодобывающей отрасли#

Защита здоровья и безопасности шахтёров имеет первостепенное значение на горнодобывающих объектах. Работать на горнодобывающих объектах бывает непросто: от неустойчивого грунта до тяжёлой техники — многие зоны подвержены потенциальным угрозам безопасности. Согласно данным Управления США по безопасности и охране здоровья в шахтах, только в 2023 году произошло около 42 смертельных случаев на горнодобывающих предприятиях.

Методы компьютерного зрения можно использовать для обозначения безопасных и опасных зон на горнодобывающих объектах. Vision AI может отслеживать эти объекты в реальном времени с высокой точностью, устраняя необходимость в ручном контроле. Если кто-то входит в опасную зону, например к дробилкам, буровым установкам или крупному оборудованию, которое вращается или вибрирует, руководители получают уведомления. Такая система помогает предотвращать серьёзные аварии и обеспечивает бесперебойную работу добывающих предприятий.

Ещё один хороший пример — использование компьютерного зрения для контроля соблюдения правил безопасности с помощью обнаружения объектов. Эти правила могут включать выявление СИЗ (каски, перчатки, жилеты, защитные очки) и соблюдение надлежащих рабочих процедур. Система мониторинга на основе ИИ может выявлять шахтёров, не соблюдающих меры безопасности, и предупреждать ответственных лиц.

Рис. 4. Пример использования Ultralytics YOLO11 для обнаружения средств индивидуальной защиты (PPE).

Кроме того, в эти системы можно добавить распознавание лиц и распознавание эмоций, чтобы отслеживать признаки стресса и усталости. Если шахтёр устал или изнурён во время управления тяжёлой горнодобывающей техникой, руководители могут получить предупреждение и предотвратить аварию.

Плюсы и минусы ИИ в горнодобывающей отрасли#

Горнодобывающая отрасль с интегрированным ИИ получает целый ряд преимуществ — от мониторинга в реальном времени до более быстрого реагирования на чрезвычайные ситуации. Вот некоторые ключевые преимущества:

• Снижение затрат со временем: автоматизация на основе ИИ уменьшает расходы на оплату труда и устраняет неэффективность операций, обеспечивая значительную экономию в долгосрочной перспективе.

• Повышение производительности: автоматизация с поддержкой ИИ повышает производительность за счёт оптимизации повторяющихся задач и рабочих процессов.

• Более быстрое реагирование на чрезвычайные ситуации: ИИ можно использовать для быстрого выявления аварий, определения их местоположения и предоставления критически важной информации, что сокращает время реагирования экстренных служб.

Однако, несмотря на всё более широкое внедрение ИИ в горнодобывающей отрасли, необходимо учитывать ряд проблем:

• Высокие затраты на внедрение: стоимость ИИ, систем компьютерного зрения, инфраструктуры и квалифицированных специалистов может стать серьёзным препятствием для многих небольших горнодобывающих компаний.

• Суровые условия окружающей среды: пыль, слабое освещение, вибрации и экстремальные погодные условия могут мешать работе камер и снижать точность систем ИИ.

• Этические и проблемы конфиденциальности: постоянный мониторинг часто вызывает вопросы конфиденциальности и этики. Чтобы завоевать доверие и поддержку работников, горнодобывающие компании могут открыто рассказывать о том, как собираются и используются данные.

Влияние операций в горнодобывающей отрасли на основе ИИ#

Технологии ИИ и компьютерного зрения существенно влияют на работу горнодобывающих предприятий по всему миру. Согласно опросам, 96% сотрудников крупных шахт по всему миру считают, что ИИ окажет заметное влияние на их шахты.

Рис. 5. Влияние ИИ на горнодобывающую отрасль.

Очевидно, что ИИ в горнодобывающей отрасли — это не просто тренд, а фундаментальный переход к более безопасным, эффективным, производительным и экологичным операциям. По мере развития технологий растёт и потенциал ИИ и компьютерного зрения в преобразовании этой отрасли, открывая многообещающие перспективы на будущее.

Подводя итоги#

ИИ и компьютерное зрение меняют принципы работы горнодобывающей отрасли, делая её безопаснее, эффективнее и экологичнее. Эти технологии помогают решать такие задачи, как прогнозирование необходимости обслуживания оборудования, повышение безопасности и более точная сортировка руды.

Несмотря на такие проблемы, как высокие затраты и тяжёлые условия работы, преимущества перевешивают недостатки. По мере совершенствования ИИ он будет играть ещё более значимую роль, помогая сделать горнодобывающую отрасль более интеллектуальной и ответственной в будущем.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применения ИИ в беспилотных автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀