ИИ в горнодобывающей отрасли: от руды к оптимизации

Горнодобывающая промышленность и добыча полезных ископаемых играют важную роль в повседневной жизни: они обеспечивают всё — от наших домов до технологий, от которых мы зависим. За прошедшие годы эта отрасль сильно изменилась: от каменных орудий до огромных машин. Последнее достижение в этой сфере — искусственный интеллект (AI).

Компьютерное зрение — это область ИИ, которая позволяет машинам видеть и понимать окружающий мир. Эта технология всё шире применяется в горнодобывающей промышленности. Ожидается, что корпоративные технологии компьютерного зрения принесут мировой доход в размере 386 миллиардов долларов к 2031 году. По мере роста спроса на ресурсы в горнодобывающей отрасли нужны интеллектуальные машины и системы, чтобы повысить производительность.

ИИ также помогает повышать безопасность на шахтах, автоматизируя задачи, слишком опасные для работников. В этой статье мы рассмотрим применение ИИ и компьютерного зрения в горнодобывающей промышленности.

Знакомство с технологиями интеллектуальной добычи#

Горнодобывающая промышленность — одна из старейших отраслей, её история восходит к древним временам, когда люди добывали минералы и металлы для изготовления инструментов, строительных материалов и торговли. Несмотря на долгую историю, сегодня отрасль переживает переломный момент: ей нужны современные технологии, чтобы справляться с растущим спросом на материалы, важные для мирового энергопотребления.

Технологии ИИ помогают горнодобывающей промышленности отказаться от устаревших трудоёмких методов и перейти к более интеллектуальным процессам на основе технологий. Поскольку добыча полезных ископаемых генерирует огромные объёмы данных, ИИ позволяет сделать работу быстрее, плавнее и эффективнее.

Технологии ИИ можно применять на всех этапах производственной цепочки в горнодобывающей отрасли: от систем компьютерного зрения в беспилотных грузовиках до использования машинного обучения горнодобывающими компаниями для прогнозирования спроса на различные минералы с учётом рыночной ситуации.

Рис. 1. Примеры использования ИИ на разных этапах цепочки создания стоимости в горнодобывающей отрасли.

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

• Прогнозное обслуживание: алгоритмы ИИ могут анализировать данные горнодобывающего оборудования и прогнозировать, когда ему потребуется обслуживание. Это помогает предотвращать неожиданные поломки и сводить время простоя к минимуму. Благодаря этому производство работает бесперебойно, снижается риск аварий из-за неисправности оборудования и повышается безопасность машин и работников.
• Носимые устройства: устройства с интегрированным ИИ могут следить за здоровьем и безопасностью работников шахт. Они отслеживают частоту сердечных сокращений, уровень усталости и воздействие вредных веществ. При возникновении угрозы безопасности устройства могут быстро оповестить работников и руководителей.
• Компьютерное зрение: эту технологию можно использовать для мониторинга работы и предоставления данных в реальном времени. Такая информация помогает повысить производительность и сделать рабочие площадки безопаснее.

Применение компьютерного зрения в горнодобывающей отрасли#

Теперь, когда мы разобрались, как ИИ интегрируют в горнодобывающую промышленность, давай подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение может упростить и улучшить работу в этой отрасли. Анализируя изображения и видео с помощью моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11, можно извлекать данные, помогающие оптимизировать различные горнодобывающие операции.

Автоматизация добычи с помощью компьютерного зрения и ИИ#

Компьютерное зрение можно использовать для сортировки и определения качества минеральных руд. Это позволяет уменьшить общее количество минералов, направляемых в измельчительные установки, на работу которых требуется много энергии. Чем ниже сорт руды, тем меньше в ней концентрация минерала, поэтому дальнейшей обработке подвергают только руду высшего сорта. Раньше для этого образцы руды проверяли вручную, и процесс мог занимать часы или даже дни.

Задачи компьютерного зрения, например сегментация изображений, помогают ускорить выявление и классификацию образцов руды высокого качества. Модели вроде YOLO11, поддерживающие сегментацию, можно использовать для попиксельного анализа изображений образцов руды. Это позволяет отличать частицы минералов от остальных анализируемых материалов. Методы компьютерного зрения также точнее традиционных и помогают избежать ошибочной классификации высококачественной руды, которая может привести к потерям.

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

Системы компьютерного зрения также можно использовать для создания и мониторинга границ, которые обозначают специальные зоны сброса разных типов добытых материалов. Ошибки, например путаница между кучами низкосортной руды и отходами, могут привести к утилизации ценных материалов или обработке неподходящего сырья. Система ИИ на основе компьютерного зрения может отслеживать эти зоны в реальном времени, обеспечивая погрузку и доставку нужных материалов в правильные места. Если границы нарушены или материалы размещены неправильно, руководители сразу получат уведомление и смогут исправить ситуацию, сократив число ошибок и повысив эффективность работы.

ИИ при переработке минералов: мониторинг оборудования#

Тяжёлая техника — основа горнодобывающей промышленности, но при плохом обслуживании она может быть опасна. Камеры с ИИ могут следить за работой машин в реальном времени и проверять, безопасно ли они работают. Если что-то износилось или может скоро сломаться, система оповестит команду, чтобы та устранила проблему до того, как произойдёт авария.

Например, конвейерные ленты, которые перемещают руду и отходы в шахтах, часто рвутся, просыпают материал или изнашиваются, что замедляет работу. Такие проблемы могут показаться незначительными. Однако из-за разрыва ленты материал может просыпаться и блокировать систему, вызывая ненужные задержки.

Раннее выявление таких проблем позволяет быстрее проводить ремонт и поддерживать бесперебойную работу. Системы компьютерного зрения могут следить за лентами в реальном времени и обнаруживать разрывы, провисания, просыпание материала или замедление. Для более детальной проверки их также можно сочетать с устройствами Интернета вещей (IoT), например датчиками вибрации и инфракрасными камерами, чтобы материалы перемещались без перебоев.

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

ИИ для повышения безопасности в горнодобывающей отрасли#

Защита здоровья и безопасности работников — важнейшая задача на шахтах. Работать там сложно: нестабильный грунт и тяжёлая техника создают множество потенциально опасных ситуаций. По данным Управления по охране труда и здоровья в горнодобывающей промышленности США, только в 2023 году произошло около 42 смертельных случаев в отрасли.

Методы компьютерного зрения можно использовать для составления карт безопасных и опасных зон на горнодобывающих площадках. ИИ на основе компьютерного зрения может отслеживать эти площадки в реальном времени с высокой точностью, сокращая потребность в ручном контроле. Если кто-то входит в зону повышенного риска, например рядом с дробильными установками, бурами или крупным вращающимся либо вибрирующим оборудованием, руководители получат оповещение. Такая система помогает предотвращать серьёзные аварии и обеспечивать бесперебойную работу шахты.

Ещё один хороший пример — контроль соблюдения правил безопасности с помощью компьютерного зрения и обнаружения объектов. Эти правила могут включать обнаружение средств индивидуальной защиты (каски, перчатки, жилеты, защитные очки) и соблюдение рабочих процедур. Система мониторинга на базе ИИ может отмечать работников, которые не соблюдают меры безопасности, и оповещать ответственных лиц.

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

Кроме того, в такие системы можно добавить распознавание лиц и распознавание эмоций, чтобы выявлять признаки стресса и усталости. Если работник устал или истощён при управлении тяжёлой горнодобывающей техникой, руководители могут получить оповещение и предотвратить аварию.

Преимущества и недостатки ИИ в горнодобывающей отрасли#

Использование ИИ в горнодобывающей отрасли дает множество преимуществ: от мониторинга в реальном времени до более оперативного реагирования на чрезвычайные ситуации. Вот некоторые из основных преимуществ:

• Снижение затрат со временем: Автоматизация на базе ИИ сокращает расходы на труд и повышает эффективность операций, что со временем приводит к значительной экономии.
• Повышение производительности: Автоматизация на базе ИИ повышает производительность за счет упрощения повторяющихся задач и оптимизации рабочих процессов.
• Быстрое реагирование на чрезвычайные ситуации: ИИ может быстро обнаруживать и локализовать аварии, а также предоставлять важную информацию, сокращая время реагирования экстренных служб.

Однако, несмотря на все более широкое внедрение ИИ в горнодобывающей отрасли, необходимо учитывать и некоторые трудности:

• Высокая стоимость внедрения: 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 вопросы и конфиденциальность: постоянный мониторинг часто вызывает вопросы о конфиденциальности и этике. Чтобы завоевать доверие и поддержку работников, горнодобывающие компании могут открыто рассказывать о сборе и использовании данных.

Влияние ИИ на работу горнодобывающих предприятий#

Технологии ИИ и компьютерного зрения заметно 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 предприятия.

Рис. 5. Влияние ИИ на горнодобывающую отрасль.

Очевидно, что ИИ в горнодобывающей промышленности — не просто модное направление, а фундаментальный переход к более безопасной, эффективной, продуктивной и экологичной работе. По мере развития технологий растёт и потенциал ИИ и компьютерного зрения для преобразования отрасли, открывая многообещающие перспективы на будущее.

Подводя итоги#

ИИ и компьютерное зрение меняют работу горнодобывающей промышленности, делая её безопаснее, эффективнее и экологичнее. Эти технологии помогают прогнозировать обслуживание оборудования, повышать безопасность и точнее сортировать руду.

Несмотря на такие сложности, как высокие затраты и тяжёлые условия труда, преимущества значительны. По мере развития ИИ он будет играть ещё более важную роль в повышении интеллектуальности и ответственности горнодобывающей промышленности.

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