Ứng dụng AI trong ngành khai thác mỏ: Từ quặng đến tối ưu hóa

Ngành khai thác mỏ và khai thác khoáng sản rất quan trọng đối với cuộc sống hàng ngày của chúng ta, cung cấp năng lượng cho mọi thứ, từ nhà cửa đến các công nghệ mà chúng ta phụ thuộc vào. Trong những năm qua, ngành này đã chứng kiến nhiều tiến bộ, từ việc sử dụng các công cụ bằng đá đến máy móc khổng lồ. Sự tiến bộ mới nhất đến từ trí tuệ nhân tạo (AI).

Thị giác máy tính là một lĩnh vực con của AI, mang lại cho máy móc khả năng nhìn và hiểu môi trường xung quanh, và ngày càng trở nên phổ biến trong khai thác mỏ. Các công nghệ thị giác máy tính doanh nghiệp dự kiến sẽ tạo ra doanh thu toàn cầu 386 tỷ đô la vào năm 2031. Với nhu cầu tài nguyên ngày càng tăng, máy móc thông minh và hệ thống là cần thiết để tăng năng suất trong ngành khai thác mỏ. 

AI cũng đóng một vai trò trong việc nâng cao sự an toàn xung quanh các mỏ bằng cách tự động hóa các công việc quá nguy hiểm cho công nhân. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI và thị giác máy tính được sử dụng trong ngành khai thác mỏ. Hãy bắt đầu nào!

Tìm hiểu về công nghệ khai thác mỏ thông minh

Ngành khai thác mỏ, một trong những ngành được biết đến sớm nhất, có từ thời cổ đại khi mọi người khai thác khoáng sản và kim loại để làm công cụ, vật liệu xây dựng và thương mại. Mặc dù có lịch sử lâu đời, nhưng ngành này hiện đang ở một bước ngoặt, cần công nghệ hiện đại để theo kịp nhu cầu ngày càng tăng về các vật liệu quan trọng đối với tiêu thụ năng lượng toàn cầu.

Sử dụng công nghệ AI đang giúp ngành khai thác mỏ chuyển từ các phương pháp cũ, sử dụng nhiều lao động sang các quy trình thông minh hơn, hướng đến công nghệ. Vì khai thác mỏ tạo ra lượng dữ liệu lớn, AI có thể làm cho các hoạt động nhanh hơn, suôn sẻ hơn và hiệu quả hơn. 

Các công nghệ AI có thể được sử dụng trên tất cả các lĩnh vực của chuỗi giá trị khai thác mỏ, từ hệ thống thị giác máy tính trong xe tải tự lái đến các công ty khai thác mỏ sử dụng máy học để dự báo nhu cầu về các khoáng sản khác nhau tùy thuộc vào thị trường.

‍

Dưới đây là cái nhìn cận cảnh hơn về một số công nghệ AI khác đang được sử dụng trong khai thác mỏ:

• Bảo trì dự đoán: Các thuật toán AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ thiết bị khai thác để dự đoán thời điểm chúng cần bảo trì. Điều này giúp ngăn ngừa sự cố bất ngờ và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Nó giúp các hoạt động chạy trơn tru và giảm nguy cơ tai nạn do hỏng hóc thiết bị, tăng cường sự an toàn của máy móc và thợ mỏ.

• Công nghệ đeo: Các thiết bị đeo được tích hợp với AI có thể theo dõi sức khỏe của thợ mỏ và sự an toàn. Chúng theo dõi nhịp tim, mức độ mệt mỏi và sự tiếp xúc với các chất độc hại. Nếu có vấn đề về an toàn phát sinh, các thiết bị này có thể nhanh chóng cảnh báo thợ mỏ và người giám sát.

• Thị giác máy tính: Nó có thể được sử dụng để theo dõi công việc và cung cấp các bản cập nhật theo thời gian thực. Những thông tin chi tiết này giúp cải thiện năng suất và làm cho các địa điểm khai thác mỏ an toàn hơn.

Ứng dụng thị giác máy tính trong khai thác mỏ

Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu cách AI được tích hợp vào ngành khai thác mỏ, hãy xem xét kỹ hơn một số cách mà thị giác máy tính có thể hợp lý hóa và hỗ trợ trong các ứng dụng khai thác mỏ. Bằng cách phân tích hình ảnh và video bằng cách sử dụng các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11, chúng ta có thể trích xuất những thông tin chi tiết giúp tối ưu hóa các hoạt động khai thác khác nhau.

Tự động hóa khai thác mỏ dựa trên AI thị giác

Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân loại và đánh giá quặng khoáng sản. Việc phân loại và đánh giá quặng giúp giảm tổng lượng khoáng sản được đưa đến các mạch nghiền, vốn có thể tiêu thụ một lượng lớn năng lượng để vận hành. Cấp thấp hơn có nghĩa là nồng độ khoáng sản thấp hơn và chỉ có quặng cấp cao nhất mới được xem xét để chế biến thêm. Theo truyền thống, công việc này được thực hiện bằng cách xem xét thủ công các mẫu quặng và có thể kéo dài hàng giờ hoặc thậm chí hàng ngày.

Các tác vụ thị giác máy tính như phân vùng ảnh có thể giúp tăng tốc quá trình xác định và phân loại các mẫu quặng chất lượng cao. Các mô hình, như YOLO11, hỗ trợ phân vùng có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh mẫu quặng ở cấp độ pixel. Nó giúp phân biệt các hạt khoáng sản với phần còn lại của vật liệu đang được phân tích. Các phương pháp dựa trên thị giác cũng chính xác hơn các kỹ thuật truyền thống và giúp ngăn ngừa việc phân loại sai quặng chất lượng cao, có thể dẫn đến lãng phí.

‍

Các hệ thống thị giác máy tính cũng có thể được sử dụng để tạo và giám sát các ranh giới xác định các khu vực cụ thể nơi có thể đổ các loại vật liệu khai thác khác nhau. Những sai lầm, chẳng hạn như nhầm lẫn các đống quặng thứ cấp với chất thải, có thể dẫn đến việc loại bỏ các vật liệu có giá trị hoặc xử lý sai vật liệu. Một hệ thống Vision AI có thể giám sát các khu vực này trong thời gian thực, đảm bảo xe tải tải và vận chuyển đúng vật liệu đến đúng vị trí. Nếu ranh giới bị vượt qua hoặc vật liệu bị đặt sai vị trí, người giám sát có thể được cảnh báo ngay lập tức để can thiệp và khắc phục sự cố, giảm thiểu sai sót và cải thiện hiệu quả hoạt động. 

AI trong chế biến khoáng sản: Giám sát thiết bị

Máy móc hạng nặng là trái tim của ngành khai thác mỏ, nhưng chúng có thể gây ra rủi ro nếu không được bảo trì tốt. Camera AI có thể giám sát các máy này trong thời gian thực để đảm bảo chúng hoạt động an toàn. Nếu có dấu hiệu hao mòn hoặc sắp hỏng hóc, hệ thống sẽ cảnh báo nhóm để sửa chữa trước khi gây ra tai nạn. 

Ví dụ: băng tải, vốn là chìa khóa để di chuyển quặng và vật liệu thải trong các mỏ, thường gặp phải các sự cố như rách, tràn hoặc các bộ phận bị mòn làm chậm hoạt động. Những điều này có vẻ là những vấn đề nhỏ. Tuy nhiên, một dây đai bị rách có thể làm tràn vật liệu, chặn hệ thống và gây ra sự chậm trễ không cần thiết. 

Phát hiện sớm những vấn đề này có thể đẩy nhanh quá trình sửa chữa và giúp mọi thứ hoạt động trơn tru. Hệ thống thị giác máy tính có thể giám sát dây đai trong thời gian thực để phát hiện các vấn đề như rách, lỏng lẻo, tràn hoặc chậm lại. Chúng cũng có thể hoạt động với các thiết bị Internet of Things (IoT) như cảm biến rung và camera hồng ngoại để kiểm tra chi tiết, đảm bảo vật liệu tiếp tục di chuyển mà không bị gián đoạn.

‍

Ứng dụng AI để cải thiện an toàn trong khai thác mỏ

Bảo vệ sức khỏe và sự an toàn của công nhân khai thác mỏ là tối quan trọng tại các khu mỏ. Môi trường làm việc tại các khu mỏ có thể đầy rẫy những thách thức; từ nền đất không ổn định đến máy móc hạng nặng, nhiều khu vực tiềm ẩn các vấn đề về an toàn. Theo Cơ quan Quản lý An toàn và Sức khỏe Mỏ Hoa Kỳ, đã có khoảng 42 trường hợp tử vong do khai thác mỏ chỉ riêng trong năm 2023.

Có thể sử dụng các kỹ thuật thị giác máy tính để vạch ra các khu vực an toàn và nguy hiểm xung quanh các khu vực khai thác mỏ. Vision AI có thể giám sát các khu vực này trong thời gian thực với độ chính xác cao, loại bỏ nhu cầu giám sát thủ công. Nếu ai đó đi vào khu vực dễ xảy ra tai nạn, chẳng hạn như máy nghiền, máy khoan hoặc bất kỳ thiết bị lớn nào quay hoặc rung, cảnh báo sẽ được gửi đến người giám sát. Hệ thống này có thể ngăn ngừa các tai nạn nghiêm trọng đồng thời đảm bảo hoạt động khai thác mỏ diễn ra suôn sẻ.

Một ví dụ điển hình khác là sử dụng thị giác máy tính để giám sát các quy trình an toàn thông qua nhận dạng đối tượng. Các quy trình này có thể bao gồm xác định PPE (mũ bảo hiểm, găng tay, áo vest, kính bảo hộ) và tuân thủ các quy trình vận hành thích hợp. Một hệ thống giám sát AI có thể gắn cờ những công nhân khai thác mỏ không tuân thủ các biện pháp an toàn và cảnh báo cho các cơ quan chức năng liên quan. 

‍

Ngoài ra, có thể thêm nhận dạng khuôn mặt và phát hiện cảm xúc vào các hệ thống này để theo dõi các dấu hiệu căng thẳng và mệt mỏi. Nếu một công nhân khai thác mỏ bị mệt mỏi hoặc kiệt sức khi vận hành máy móc khai thác mỏ hạng nặng, người giám sát có thể được cảnh báo để ngăn ngừa tai nạn.

Ưu và nhược điểm của AI trong khai thác mỏ

Khai thác mỏ tích hợp AI mang lại một loạt các lợi thế, từ giám sát thời gian thực đến ứng phó khẩn cấp nhanh hơn. Dưới đây là một số lợi ích chính:

• Giảm chi phí theo thời gian: Tự động hóa được hỗ trợ bởi AI giúp giảm chi phí nhân công và sự kém hiệu quả trong vận hành, dẫn đến tiết kiệm đáng kể theo thời gian.

• Tăng năng suất: Tự động hóa hỗ trợ AI giúp tăng năng suất bằng cách hợp lý hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa quy trình làm việc.

• Ứng phó khẩn cấp nhanh hơn: AI có thể được sử dụng để nhanh chóng xác định tai nạn, định vị chúng và cung cấp các chi tiết quan trọng, đẩy nhanh thời gian ứng phó khẩn cấp.

Tuy nhiên, bất chấp việc AI ngày càng được áp dụng trong khai thác mỏ, vẫn còn một số thách thức cần xem xét:

• Chi phí triển khai cao: Chi phí cho AI, hệ thống thị giác máy tính, cơ sở hạ tầng và nhân sự lành nghề có thể là một thách thức đối với nhiều công ty khai thác mỏ nhỏ.

• Điều kiện môi trường khắc nghiệt: Bụi, ánh sáng yếu, rung động và thời tiết khắc nghiệt có thể gây trở ngại cho camera và làm giảm độ chính xác của hệ thống AI.

• Các vấn đề về đạo đức và quyền riêng tư: Việc giám sát liên tục thường làm dấy lên các vấn đề về đạo đức và quyền riêng tư. Để xây dựng lòng tin và sự ủng hộ từ người lao động, các công ty khai thác mỏ có thể công khai về cách dữ liệu được thu thập và sử dụng.

Tác động của hoạt động khai thác mỏ dựa trên AI

AI và các công nghệ thị giác máy tính đang tác động đáng kể đến hoạt động khai thác mỏ trên toàn thế giới. Các cuộc khảo sát cho thấy 96% nhân viên làm việc tại các mỏ lớn trên toàn thế giới tin rằng AI sẽ có tác động đáng chú ý đến các mỏ của họ. 

‍

Rõ ràng là AI trong khai thác mỏ không chỉ là một xu hướng mà là một sự thay đổi cơ bản hướng tới các hoạt động an toàn hơn, hiệu quả hơn, năng suất hơn và bền vững hơn. Khi công nghệ tiến bộ, tiềm năng để AI và thị giác máy tính chuyển đổi ngành công nghiệp này cũng tăng lên, mang lại những triển vọng đầy hứa hẹn cho tương lai. 

Tóm lại

AI và thị giác máy tính đang thay đổi cách thức hoạt động của ngành khai thác mỏ, làm cho nó an toàn hơn, hiệu quả hơn và bền vững hơn. Các công nghệ này giúp ích cho các nhiệm vụ như dự đoán bảo trì thiết bị, cải thiện an toàn và phân loại quặng chính xác hơn. 

Mặc dù có những thách thức, như chi phí cao và điều kiện làm việc khó khăn, nhưng lợi ích mang lại lớn hơn những nhược điểm. Khi AI tiếp tục được cải thiện, nó sẽ đóng một vai trò lớn hơn nữa trong việc làm cho ngành khai thác mỏ thông minh hơn và có trách nhiệm hơn trong tương lai.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀