هوش مصنوعی وارد عرصه می‌شود

درست در زمانی که به نظر می‌رسید فرآیندهای خردایش و آسیاب برای همیشه به روش‌های سنتی و با ریسک خطای انسانی بالا گره خورده‌اند، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) پدیدار شدند. این سیستم‌ها مجهز به الگوریتم‌های پیشرفته و قابلیت‌های یادگیری ماشین (ML) هستند و می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را به صورت لحظه‌ای تجزیه و تحلیل کنند تا حداکثر بهره‌وری و کیفیت محصول را تضمین نمایند.

با یادگیری مداوم از داده‌های عملیاتی و تنظیم خودکار سیستم‌ها بر اساس این داده‌ها، سیستم‌های خردایش و آسیاب مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سطوح بی‌سابقه‌ای از دقت و عملکرد دست یابند. اما سوال اینجاست که صنعت معدن چگونه از این فناوری استفاده می‌کند و آیا واقعاً هوش مصنوعی به همان اندازه که به نظر می‌رسد، کارآمد است؟

مقالات دیگر را مطاله کنید!

سنگ شکن هیدروکن: معرفی ۴ قطعه مهم

۳ نوع دستگاه سنگ شکن ماسه ساز و کاربرد آنها

کانکیو و کاربرد آن در هیدروکن

یکی از چالش‌های اساسی در فرآیندهای خردایش و آسیاب، میزان بالای مصرف انرژی است. این فرآیندها حدود 56 درصد از کل انرژی مصرفی در بخش معدن را به خود اختصاص می‌دهند که معادل 3 درصد از کل برق تولیدی کل کره زمین است. با در نظر گرفتن این که یکی از عوامل اصلی فشار برای افزایش تولیدات معدنی در حال حاضر، نیاز روزافزون به برق‌رسانی و مواد معدنی حیاتی برای تامین انرژی آن است، کاهش مصرف انرژی در فرآیندهای معدن‌کاری از اهمیت فوق‌العاده‌ای برخوردار است.

این دقیقا همان زمینه‌ای است که هوش مصنوعی (AI) در آن برای فرآیندهای خردایش و آسیاب، نویدبخش بودن خود را به اثبات رسانده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تنظیم دقیق تنظیمات تجهیزات بر اساس شرایط عملیاتی متفاوت، به کاهش مصرف انرژی و انتشار آلاینده‌ها کمک کنند. بدین ترتیب، سیستم‌های خردایش و آسیاب مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها سنگ‌ها را خرد می‌کنند، بلکه به شرکت‌های معدنی در استفاده‌ی بهینه‌تر از منابع و در نتیجه، مسئولیت‌پذیری بیشتر در قبال محیط زیست یاری می‌رسانند. این امر با توجه به افزایش حساسیت صنعت معدن به مسائل محیط زیستی، بسیار حائز اهمیت است.

مطالعه‌ای که در اکتبر 2023 توسط محققان دانشگاه آریزونا در توسان انجام شد و در مجله‌ی Minerals منتشر گردید، پتانسیل قابل توجهی را برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین در فرآیندهای خردایش و آسیاب نشان داده است.

کانون توجه این تحقیق بر کارایی آسیاب‌های گلوله‌ای اتومژن (SAG) بود. محققان دریافتند که الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور موفقیت‌آمیزی قادر به شناسایی و پیش‌بینی اندازه‌ی خوشه‌های ذرات در طول فرآیند آسیاب کردن هستند.