أخبار ar.wedoany.com، تقوم شركة أنجلو أمريكان (Anglo American) بنشر نظام صيانة تنبؤية للمعدات يعتمد على الذكاء الاصطناعي في منجم النحاس كويافيكو (Quellaveco) في بيرو، بهدف تحسين كفاءة وسلامة عمليات التعدين. منذ بدء تشغيل مصنع المعالجة في عام 2022، راكم المشروع كميات هائلة من بيانات تشغيل المعدات. وباستخدام أدوات التعلم الآلي، أصبح النظام قادراً على تحديد الأنماط غير الطبيعية ومنع الأعطال قبل أن تؤثر على الإنتاج.
يتمثل جوهر هذا النظام في برنامج الذكاء الاصطناعي المعياري Aspen Mtell، الذي طورته شركة أنجلو أمريكان بالتعاون مع شريكها الاستراتيجي إيمرسون (Emerson). وهو أداة تعلم آلي قادرة على تعلم سلوك المعدات واكتشاف الحالات الشاذة التي تسبق الأعطال. بدأ المشروع في أغسطس 2024، وبعد أشهر من التحضير والاختبار، تم تفعيله رسمياً في 27 ديسمبر من العام نفسه. شاركت في عملية التنفيذ إدارة الاستراتيجية والموثوقية للأصول (AS&R) وإدارة المعلومات (IM)، بدعم من فريق الموثوقية العالمي التابع لشركة أنجلو أمريكان. ركزت المرحلة الأولى من المشروع على أربع مضخات طحن رئيسية تنقل الملاط (اللباب) إلى الأعاصير المائية. وبفضل التعلم الآلي، أصبح النظام الآن قادراً على التنبؤ بالأعطال المحتملة لهذه المعدات قبل أسابيع. في المرحلة التالية، سيتم تطبيق الذكاء الاصطناعي على مكونات وعمليات أخرى في التشغيل، وستستمر التقنية في التعلم وتحسين قدراتها التنبؤية مع كل تطبيق جديد.
في مجالي الاستكشاف والتخطيط، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير أنماط العمل التقليدية. في منتدى TIS ضمن فعاليات مؤتمر Perumin 37، عرض فارزي يوسفالي، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة ستراتوم إيه آي (Stratum AI)، تطبيق منصتها SAIGE (مقدر ستراتوم الجغرافي المكاني للذكاء الاصطناعي) في منجم النحاس كانديلاريا-بونتا ديل كوبري (Candelaria-Punta del Cobrel) في تشيلي. في أحد رواسب IOCG، استخدمت المنصة البيانات المتاحة لإنشاء نماذج موارد أكثر دقة. أظهرت نتائج الاختبار أن المنصة تمكنت، من خلال الحفر لمسافة 2200 متر فقط (في مناطق كانت تُصنف سابقاً على أنها نفايات صخرية وفقاً لطريقة الكريغينغ التقليدية)، من تحديد وتأكيد وجود 7.7 ألف طن إضافي من النحاس، بقيمة تقديرية تبلغ حوالي 64 مليون دولار أمريكي. بلغت درجات النحاس في المقاطع الرئيسية 3.2%، وبمسافات تتراوح بين 12 و59 متراً، وشوهدت معدنة اقتصادية في أكثر من 90% من آبار الحفر في هذا المشروع. بالإضافة إلى ذلك، سمح النموذج المحسّن بالذكاء الاصطناعي بإعادة تخصيص 19% من موارد الحفر لفرص جديدة عالية القيمة، وخفض متطلبات الحفر بنسبة تتراوح بين 16% و25% من خلال تحديد الأولويات الذكية للمناطق عالية الدرجة.
في مجال تحديث الأنظمة التنظيمية، نظمت وكالة تقييم البيئة التشيلية (SEA) في يناير من هذا العام محاضرة بعنوان "برنامج تحديث SEIA التقني"، قدمت خلالها المبادئ التوجيهية الرئيسية للبرنامج لقطاع التعدين. يهدف هذا البرنامج إلى تحديث نظام تقييم الأثر البيئي (SEIA) من خلال إدخال الأدوات الرقمية، وأتمتة العمليات، والذكاء الاصطناعي. ويسعى إلى معالجة البيانات الموجودة حالياً في المنصة، والتي تتجاوز 27 مليون صفحة وأكثر من 29 ألف مشروع، وتحويلها إلى معلومات مفيدة لدعم أعمال التقييم البيئي على مدى السنوات الخمس عشرة القادمة. تشمل هذه المبادرة تطبيق الذكاء الاصطناعي، وسير عمل رقمي جديد، وتحسين تجربة المستخدم، وإدخال أدوات للتحليل الإقليمي والتحليل المقارن.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
