اکتشاف معادن، نیازمند فناوری‌های مدرن و هوش مصنوعی

به گزارش اکونگار به نقل از دنیای اقتصاد؛ اکتشاف همیشه بخش مهمی از معدن بوده است. فلزات و مواد معدنی قبل از استخراج باید مکان‌‌‌یابی شوند؛ فرآیندی که زمان‌بر و دشوار است. با افزایش تقاضا برای منابع طبیعی، اکتشاف برای شرکت‌های معدنی حیاتی‌‌‌تر شده است تا با تقاضا همگام شوند. بنابراین این صنعت باید به سمت فناوری‌های مدرنی برود که می‌تواند در مرحله اکتشاف کمک‌کننده باشد و یک نقشه راه برای دستیابی به این فناوری‌‌‌ها داشته باشد.

 سیستم‌های خودمختار برای اکتشاف

سیستم‌های خودمختار برای مدتی یکی از پایه‌های اصلی صنعت معدن بوده‌اند. این سیستم‌ها شامل کامیون‌های خودران، پهپادها و روبات‌ها می‌شوند. آنها می‌توانند به طور قابل‌توجهی خطر تصادفات و صدمات را کاهش دهند. در اکتشاف، سیستم‌های خودمختار می‌توانند برای بررسی مناطق وسیعی از زمین، شناسایی ذخایر معدنی بالقوه و جمع‌آوری داده‌ها برای تجزیه و تحلیل کارآمدتر از انسان مورد استفاده قرار گیرند. از آنجا که صنعت در حال حاضر از این سیستم‌ها استفاده می‌کند، استفاده از آنها در مرحله اکتشاف نیز کمک‌کننده است.

پهپادها به‌ویژه می‌توانند به حسگرهایی مجهز شوند که مواد معدنی و فلزات را روی زمین شناسایی می‌کنند. همچنین می‌‌‌توان از آنها برای ایجاد نقشه‌های سه‌بعدی از سایت‌های معدن استفاده کرد که به شرکت‌های معدنی کمک می‌کند زمین و خطرات احتمالی را بهتر درک کنند. پهپادهای تجاری ارزان‌تر می‌شوند، در حالی که می‌‌‌‌‌‌توانند مناطق زیادی را به‌سرعت بررسی کنند. گزینه‌های دیگر شامل مریخ‌نوردهایی هستند که می‌توانند به حسگرهایی مجهز شوند که مواد معدنی و فلزات را روی زمین تشخیص دهند. همچنین می‌توان از آنها برای جمع‌آوری نمونه‌ها و تجزیه و تحلیل و شناسایی ذخایر معدنی استفاده کرد.

 کلان‌داده و هوش مصنوعی

شرکت‌های معدنی مقادیر زیادی داده، از جمله داده‌های زمین‌شناسی، روندهای زیست‌محیطی و اطلاعات عملیاتی را در اختیار دارند. این فرآیند می‌تواند برای شناسایی الگوها و روندها استفاده شود که به شرکت‌های معدنی کمک می‌کند متوجه شود که کجا ممکن است فلزات و مواد معدنی بیشتری وجود داشته باشد و از چه مناطقی بهتر است اجتناب شود. در حال حاضر، بسیاری از این داده‌ها به طور فعال استفاده نمی‌شود، اما شرکت‌ها باید روش‌هایی را برای استخراج ارزش این اطلاعات کشف کنند. هوش مصنوعی (AI) می‌تواند به شرکت‌های استخراج‌کننده کمک کند تا این داده‌ها را کارآمدتر از یک انسان تجزیه و تحلیل کنند.

این روند می‌تواند به شناسایی ذخایر معدنی بالقوه و بهبود کارآیی عملیاتی کمک کند. شرکت‌ها باید در یافتن سایت‌‌‌های جدید فعال باشند، زیرا تقاضای جهانی احتمالا سریع‌‌‌تر از روش‌های اکتشاف فعلی برای کمک رشد خواهد کرد. خوشبختانه، راه‌‌‌حل‌‌‌های هوش مصنوعی هر روز در حال توسعه هستند، بنابراین معدن‌کاری و اکتشاف احتمالا به چیزی نزدیک است که می‌‌‌تواند به کارآیی کمک زیادی کند.

 سنجش از دور

فناوری‌‌‌های سنجش از دور، مانند ماهواره‌‌‌ها و حسگرهای هوابرد، می‌‌‌توانند برای جمع‌‌‌آوری داده‌‌‌ها در مقیاس بزرگ استفاده شوند و شناسایی ذخایر معدنی بالقوه را آسان‌‌‌تر می‌کنند. این فرآیند بهتر از استفاده از افراد است که در معرض خطر قرار دارند و سریع‌تر خسته می‌‌‌شوند و در عین حال قلمرو کمتری را بررسی کنند. سنجش از راه دور همچنین می‌‌‌تواند برای کمک به صرفه‌‌‌جویی در هزینه‌‌‌ها به کار گرفته شود. در حال حاضر، تصاویر ماهواره‌ای برای شناسایی ویژگی‌های زمین‌شناسی مرتبط با ذخایر معدنی استفاده می‌شود.

به‌عنوان مثال، برخی از انواع سنگ‌ها و سازندهای زمین‌شناسی احتمال بیشتری دارد که حاوی مواد معدنی ارزشمند باشند. از حسگرهای هوابرد می‌توان برای تشخیص تغییرات میدان مغناطیسی و الکترومغناطیسی زمین استفاده کرد که می‌تواند برای شناسایی ذخایر معدنی بالقوه استفاده شود. همچنین می‌‌‌توان از این داده‌‌‌ها در ارتباط با هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سریع بخش‌‌‌های بزرگ زمین استفاده کرد. به طور کلی، بیشتر این روندها در ارتباط با یکدیگر کار می‌کنند، مساله واقعی این است که صنعت به‌سرعت با این موضوع وفق پیدا کند.

بنگاه‌‌‌های معدنی چه مواردی را باید در نظر داشته باشند؟

اکتشاف در آینده اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد. سیستم‌های خودمختار، کلان داده و هوش مصنوعی، روباتیک و سنجش از راه دور احتمالا نقش مهمی در اکتشاف دارند، اما تنها در صورتی که صنعت واقعا از آنها استفاده کند. شرکت‌های معدنی که از این فناوری‌‌‌ها استقبال می‌کنند، برای شناسایی ذخایر معدنی بالقوه، کاهش هزینه‌‌‌ها و بهبود ایمنی مجهزتر خواهند بود. با این حال، این فناوری‌‌‌ها چالش‌‌‌های جدیدی مانند نیاز به آموزش کارگران برای استفاده موثر و نیاز به اطمینان از امنیت و حریم خصوصی داده‌‌‌ها را به دنبال دارند.