کنترل کیفیت

• مدل‌های پیش‌بینی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان بر روی داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی کیفیت سنگ بر اساس پارامترهای ورودی مختلف مانند موقعیت مکانی در معدن، داده‌های حسگر ژئوفیزیکی، گزارش‌های حفاری و غیره آموزش داد. این می‌تواند ارزیابی اولیه کیفیت سنگ معدن را حتی قبل از استخراج شده است
• نظارت در زمان واقعی: هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های آنالایزرهای آنلاین در زمان واقعی برای شناسایی هرگونه انحراف از کیفیت سنگ معدن مورد انتظار استفاده شود. چنین سیستم هایی همچنین می توانند به طور خودکار عملیات استخراج یا پردازش را بر اساس داده های زمان واقعی تنظیم کنند تا کیفیت مورد نظر را حفظ کنند.
• پردازش تصویر: هوش مصنوعی همچنین می تواند برای کارهای پردازش تصویر مانند شناسایی درجه های سنگ معدن از تصاویر هسته مته استفاده شود. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)، نوعی مدل یادگیری ماشینی، به طور موثر برای چنین وظایفی استفاده شده است.
• تشخیص ناهنجاری: مدل‌های یادگیری ماشین همچنین می‌توانند برای تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های کنترل کیفیت آموزش داده شوند، که می‌تواند نشان‌دهنده مشکلات بالقوه در عملیات استخراج یا پردازش باشد.
• بهینه سازی فرآوری: با پیش بینی کیفیت سنگ معدن، هوش مصنوعی می تواند به بهینه سازی مراحل بعدی فرآوری مانند آسیاب، فلوتاسیون، لیچینگ و غیره نیز کمک کند. به عنوان مثال، اگر هوش مصنوعی یک دسته از سنگ معدن را با کیفیت پایین تر پیش بینی کند، فرآوری انجام می شود. پارامترها را می توان برای به حداقل رساندن اتلاف مس تنظیم کرد.

به طور کلی، هوش مصنوعی می تواند کارایی و دقت کنترل کیفیت در استخراج مس را به طور قابل توجهی افزایش دهد و منجر به خروجی ثابت تر و درآمدهای بالقوه بالاتر شود.