采矿业中的人工智能：从矿石到优化

采矿业和矿产开采对我们的日常生活至关重要，为从我们的家到我们所依赖的技术提供动力。多年来，这个行业已经看到了许多进步，从使用石器工具到大型机械。最新的进步是以人工智能 (AI)的形式出现的。

计算机视觉是人工智能的一个子领域，它使机器能够看到和理解周围环境，并且在采矿领域中的应用越来越广泛。到 2031 年，企业计算机视觉技术预计将产生 3860 亿美元的全球收入。随着对资源的需求不断增长，需要智能机器和系统来提高采矿行业的生产力。 

人工智能还在 提高 矿山周围的安全性 方面发挥着作用，它通过 自动化 对工人来说过于危险的工作来实现这一点。 在本文中，我们将探讨人工智能和 计算机视觉 如何在采矿业中使用。 让我们开始吧！

理解智能采矿技术

采矿业是最早为人所知的行业之一，可以追溯到古代，当时人们开采矿物和金属用于工具、建筑材料和贸易。尽管有着悠久的历史，但该行业正处于转折点，需要现代技术来跟上对全球能源消耗至关重要的材料日益增长的需求。

使用 AI 技术正在帮助采矿业从旧的、劳动密集型的方法转变为更智能、技术驱动的流程。由于采矿会产生大量数据，因此 AI 可以使运营更快、更顺畅、更高效。 

人工智能技术可用于采矿价值链的所有领域，从自动驾驶卡车中的计算机视觉系统到使用机器学习预测不同矿物市场需求的矿业公司。

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以下是在采矿中使用的其他一些 AI 技术的详细介绍：

• 预测性维护： 可以使用AI算法来分析采矿设备的数据，以预测何时需要维护。这有助于防止意外故障并最大限度地减少停机时间。它可以保持运营平稳运行，并降低设备故障导致事故的风险，从而提高机械和矿工的安全性。

• 可穿戴技术： 集成了 AI 的可穿戴设备可以监测矿工的健康和安全。它们可以监测心率、疲劳程度以及接触有害物质的情况。如果出现安全问题，这些设备可以快速提醒矿工和主管。

• 计算机视觉： 它可以用来监控工作并提供实时更新。这些见解有助于提高生产力并使矿场更安全。

计算机视觉在采矿业中的应用

既然我们已经了解了 AI 如何集成到采矿中，那么让我们仔细看看计算机视觉如何简化采矿应用并为其提供帮助。通过使用 计算机视觉模型（如 Ultralytics YOLO11）分析图像和视频，我们可以提取有助于优化各种采矿作业的见解。

视觉 AI 驱动的采矿自动化

计算机视觉可用于分拣和分级矿石。分拣和分级矿石有助于减少送往磨矿回路的矿物总量，而磨矿回路的运行需要消耗大量能源。较低的品位意味着较低的矿物浓度，只有最高品位的矿石才会被考虑用于进一步加工。传统上，这是通过手动审查矿石样本来完成的，可能需要数小时甚至数天的时间。

计算机视觉任务（如图像分割）可以帮助加快识别和分类高品位矿石样本的过程。支持分割的模型（如YOLO11）可用于在像素级别分析矿石样本的图像。它有助于区分矿物颗粒与被分析材料的其余部分。基于视觉的方法也比传统技术更准确，并有助于防止高品位矿石的错误分类，从而导致浪费。

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‍计算机视觉系统 还可用于创建和监控定义特定区域的边界，在这些区域中可以倾倒不同类型的采矿材料。诸如将低品位矿石堆与废料混淆之类的错误，可能导致有价值的材料被丢弃或错误的材料被处理。视觉人工智能系统可以实时监控这些区域，确保卡车将正确的材料装载并运输到正确的位置。如果跨越边界或放错材料，可以立即提醒主管介入并解决问题，从而最大限度地减少错误并提高运营效率。 

矿物加工中的人工智能：监控设备

重型机械是采矿业的核心，但如果维护不当，可能会构成风险。AI 摄像头可以实时监控这些机器，以确保它们安全运行。如果发现任何部件出现磨损或即将发生故障，系统会提醒团队进行维修，以防止发生事故。 

例如，传送带是矿山中移动矿石和废料的关键，但经常遇到撕裂、溢出或部件磨损等问题，从而降低运行速度。这些问题看似很小。但是，撕裂的传送带可能会溢出物料，堵塞系统，并导致不必要的延误。 

及早发现这些问题可以加快维修速度，并保持一切顺利运行。计算机视觉系统可以实时监控传送带，以发现诸如撕裂、松动、溢出或减速等问题。它们还可以与 物联网 (IoT) 设备（如振动传感器和红外摄像机）配合使用，进行详细检查，确保物料持续移动而不会中断。

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人工智能用于提高矿业安全

保护矿工的健康和安全是矿场首要任务。矿场的工作环境可能充满挑战；从不稳定的地面到重型机械，许多区域都容易出现潜在的安全问题。根据美国矿山安全与健康管理局的数据，仅 2023 年就有大约 42 起矿难死亡事故。

计算机视觉技术可用于绘制矿区周围的安全区和危险区。视觉人工智能可以高精度地实时监控这些区域，从而无需人工监督。如果有人进入容易发生事故的区域，例如破碎机、钻机或任何旋转或振动的大型设备，系统会向主管发送警报。该系统可以防止严重事故，同时确保采矿作业顺利进行。

另一个很好的例子是使用计算机视觉通过目标检测来监控安全协议。这些协议可以包括识别 PPE（头盔、手套、背心、护目镜）和遵循正确的操作程序。人工智能监控系统可以标记不遵守安全措施的矿工，并提醒相关部门。 

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此外，可以将面部识别和情绪检测添加到这些系统中，以监控压力和疲劳迹象。如果矿工在操作重型采矿机械时感到疲劳或筋疲力尽，可以提醒主管以防止发生事故。

人工智能在采矿业中的优缺点

人工智能集成的采矿提供了一系列优势，从实时监控到更快的应急响应。 以下是一些主要优势：

• 长期成本降低：由 AI 驱动的自动化可降低劳动力成本和运营效率低下，从而随着时间的推移实现显著的节省。

• 提高生产力：人工智能驱动的自动化通过简化重复性任务和优化工作流程来提高生产力。

• 更快的紧急响应： 人工智能可用于快速识别事故、定位事故并提供关键细节，从而加快紧急响应时间。

然而，尽管 AI 在采矿业中的应用日益普及，但仍有一些挑战需要考虑：

• 高实施成本： AI、计算机视觉系统、基础设施和熟练人员的成本对于许多小型矿业公司来说可能是一个挑战。

• 恶劣的环境条件： 灰尘、低光照、振动和极端天气会干扰摄像头并降低 AI 系统的准确性。

• 伦理和隐私问题： 持续监控通常会引发隐私和伦理问题。为了赢得工人的信任和支持，矿业公司可以公开数据收集和使用方式。

AI 驱动的采矿作业的影响

人工智能和计算机视觉技术正在显著影响全球的采矿作业。调查显示，全球主要矿场的96%的员工认为人工智能将对其矿场产生显著影响。 

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很明显，人工智能在采矿业中的应用不仅仅是一种趋势，而是向更安全、更高效、更具生产力和可持续性运营的根本转变。随着技术的进步，人工智能和计算机视觉改变这个行业的潜力也在增长，为未来提供了有希望的前景。 

总结

人工智能和计算机视觉正在改变采矿的工作方式，使其更安全、更高效和更可持续。 这些技术有助于预测设备维护、提高安全性以及更 准确 地分选矿石等任务。 

虽然存在高成本和恶劣工作条件等挑战，但其优势大于劣势。随着人工智能的不断改进，它将在未来发挥更大的作用，使采矿更加智能和负责任。

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