矿物加工中的人工智能和机器学习

Gordon Forbes和Francisco Reyes是Julius Kruttschnitt矿物研究中心的研究员，在Mohsen Yahyaei的领导下在APPCo项目中工作。APPCo旨在改造单元过程建模和仿真，在以前开发的稳态模型的基础上进行改进。这一转变将包括开发和应用新技术，更多地利用现场生成的数据和传感器技术，结合先进的过程控制、计算分析和建模技术。

在过去的十年中，实现人工智能(AI)，特别是机器学习(ML)，已经有了强有力的进展，以提高采矿作业的生产率，提高环境和社会绩效，增加人员的健康和安全。采矿业正处于这样的技术阶段:我们可以开发一个完全自主的地下矿山，集成操作数据进行近实时决策，促进人员安全，控制能源和水的利用。然而，展望未来，仍然需要对AI和ML的实现所支持的高级过程预测和控制的功能和工具进行共同理解。达成共识的理由是，技术专家需要不同的技术解决方案、模型和技术，以适合他们的操作和技能。本报告回顾了人工智能方法和工具在矿物加工中的应用，特别强调了使用人工智能工具进行过程控制的机遇和挑战。