کاربرد هوش مصنوعی در زمینه ایمنی در معادن Open Pit
هوش مصنوعی (AI) در زمینه ایمنی معادن باز (Open-Pit) به طور فزایندهای در حال توسعه و استفاده است. در زیر به چند نمونه کاربرد هوش مصنوعی در این زمینه، به ویژه در معادن مس و سنگ آهن، اشاره شده است:
- پیشبینی و شبیهسازی خطرات زمینشناسی
معادن روباز در معرض خطراتی نظیر ریزش سنگ و زمین، سیلاب ناگهانی و فشارهای زیربنایی قرار دارند. هوش مصنوعی میتواند از طریق مدلهای یادگیری ماشین و تشخیص الگوها در دادههای زمینشناسی و گذشته، خطرات احتمالی مرتبط با زمینلغزشها، ناپایداریها و سایر خطرات طبیعی را پیشبینی کند. این پیشبینیها به معادن کمک میکند تا قبل از وقوع حادثه، اقدامات ایمنی لازم را انجام دهند.
تشریح: هوش مصنوعی میتواند با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل دادههای زمینشناسی، خطرات مربوط به زمینلغزشها و ناپایداریها را پیشبینی کند. این سیستمها میتوانند با بررسی دادههای پیشین و شرایط فعلی، الگوهای خطرناک را شناسایی کنند.
مثال: فرض کنید یک معدن مس در منطقهای با زمینشناسی پیچیده قرار دارد. با استفاده از دادههای تاریخی زمینلغزشها و اطلاعات مربوط به ساختار زمینشناسی، یک مدل هوش مصنوعی میتواند پیشبینی کند که در کدام نقاط احتمال زمینلغزش بیشتر است. این اطلاعات میتواند به مدیران معدن کمک کند تا اقدامات احتیاطی مانند تقویت دیوارهها یا محدود کردن دسترسی به نواحی خطرناک را انجام دهند. با استفاده از تصاویر ماهوارهای یا دادههای پهپادها، هوش مصنوعی میتواند تغییرات زمین را بررسی کرده و نشانههای ریزشی زمین را پیشبینی کند و یا می تواند شبیهسازی بلایرا انجام دهد. الگوریتمهای شبیهسازی، بر اساس دادههای واقعی شبیهسازی میکنند که چگونه بلایای مختلف مانند سقوط دیوارهای گودال یا فرونشست میتوانند رخ دهند، همراه با اقدامات مقابلهای.
- نظارت و کنترل شرایط محیطی
استفاده از حسگرهای هوشمند (سیستمهای مجهز به IoT اینترنت اشیاء) و سیستمهای یادگیری ماشین برای نظارت بر شرایط محیطی مانند دما، رطوبت، ارتعاش و فشار در معادن میتواند به شناسایی زودهنگام شرایط خطرناک مانند ریزشهای مرتبط با لرزش یا انفجار کمک کند. این سیستمها میتوانند به صورت خودکار هشدارهایی را برای کارکنان جهت بهبود تصمیمگیری در زمان اضطراری ارسال کنند.
تشریح: استفاده از حسگرهای هوشمند و سیستمهای یادگیری ماشین برای نظارت بر شرایط محیطی مانند دما، رطوبت و فشار میتواند به شناسایی زودهنگام شرایط خطرناک کمک کند. این سیستمها میتوانند به صورت خودکار هشدارهایی را برای کارکنان ارسال کنند.
مثال: در یک معدن سنگ آهن، حسگرهایی برای اندازهگیری تغییرات دما و رطوبت در داخل معدن نصب شده است. اگر دما به طور ناگهانی افزایش یابد یا رطوبت به حدی برسد که خطر ناپایداری زمین را به دنبال داشته باشد، سیستم هوش مصنوعی به طور خودکار هشدار میدهد و کارکنان را از خطر مطلع میکند.
- بینش بلادرنگ: این سیستمها دادههای لحظهای را به مراکز تحلیل هوش مصنوعی ارسال کرده و نتیجهگیری میکنند که آیا خطری وجود دارد یا خیر.
- الگوهای بارش باران: بررسی غلظتهای آب و پیشگیری از سیلابها از طریق مدلسازی عملکردهای بارندگی.
3.مدیریت و بهینهسازی عملیات استخراج
هوش مصنوعی میتواند به بهینهسازی فرآیندهای استخراج و حمل و نقل مواد معدنی کمک کند. با تجزیه و تحلیل دادههای مربوط به تجهیزات و عملکرد آنها، میتوان از بروز مشکلات فنی و حوادث جلوگیری کرد.
تشریح: هوش مصنوعی میتواند به بهینهسازی فرآیندهای استخراج و حمل و نقل مواد معدنی کمک کند. با تجزیه و تحلیل دادههای مربوط به تجهیزات و عملکرد آنها، میتوان از بروز مشکلات فنی و حوادث جلوگیری کرد.
مثال: در یک معدن باز، سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند با تجزیه و تحلیل دادههای مربوط به عملکرد بیلهای مکانیکی و کامیونها، زمانهای بهینه برای تعمیر و نگهداری را پیشبینی کنند. این پیشبینیها میتوانند به کاهش زمانهای توقف و همچنین جلوگیری از حوادث ناشی از خرابی تجهیزات کمک کنند.
- شبیهسازی و آموزش مجازی
استفاده از واقعیت مجازی (VR) و شبیهسازیهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای آموزش کارکنان در شرایط خطرناک و چالشبرانگیز میتواند به افزایش آگاهی و آمادگی آنها کمک کند( استفاده از سناریوهای واقعی و شبیهسازیشده برای آموزش کارکنان در زمینه برخورد با حوادث مختلف. مثلاً تجربه مجازی یک ریزش زمین) . این روشها میتوانند سناریوهای مختلف را شبیهسازی کرده و کارکنان را برای واکنش مناسب در شرایط اضطراری آماده کنند. سیستمهای آموزشمحور مبتنی بر یادگیری میتوانند اشتباهات کارکنان را در محیط شبیهسازی شناسایی و اخطار دهند ( استفاده از ARواقعیت افزوده برای نشان دادن نقاط پرخطر بر روی عینکهای هوشمند یا موبایل کارکنان).
تشریح: استفاده از واقعیت مجازی (VR) و شبیهسازیهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای آموزش کارکنان در شرایط خطرناک و چالشبرانگیز میتواند به افزایش آگاهی و آمادگی آنها کمک کند.
مثال: یک شرکت معدنی میتواند از تکنولوژی واقعیت مجازی برای شبیهسازی شرایط خطرناک مانند آتشسوزی یا نشت مواد شیمیایی استفاده کند. کارکنان میتوانند در یک محیط مجازی تمرین کنند و با نحوه واکنش در شرایط اضطراری آشنا شوند. این نوع آموزش میتواند به افزایش سرعت و دقت واکنش کارکنان در شرایط واقعی کمک کند.
- تحلیل تصاویر هوایی و دادههای سنجش از دور
استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر هوایی و دادههای سنجش از دور میتواند به شناسایی تغییرات در زمین و شرایط محیطی کمک کند. این اطلاعات میتواند به شناسایی نواحی آسیبپذیر و بهبود ایمنی معادن کمک کند.
تشریح: استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر هوایی و دادههای سنجش از دور میتواند به شناسایی تغییرات در زمین و شرایط محیطی کمک کند.
مثال: یک معدن سنگ آهن میتواند از تصاویر ماهوارهای و پهپادها برای نظارت بر تغییرات زمین استفاده کند. با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی، تغییرات در ساختار زمین و نواحی آسیبپذیر شناسایی میشود. این اطلاعات میتواند به مدیران کمک کند تا تصمیمات بهتری در مورد ایمنی و مدیریت منابع بگیرند.
- تجزیه و تحلیل دادههای مربوط به حوادث و شبه حوادث
با استفاده از هوش مصنوعی، میتوان دادههای مربوط به حوادث، شبه حوادث و سوانح گذشته را تحلیل کرد تا الگوها و عوامل خطر شناسایی شوند. این تحلیلها میتوانند به بهبود فرآیندهای ایمنی و کاهش خطرات کمک کنند. دادهکاوی (Data Mining) AI توانایی تحلیل حجم زیادی از دادهها شامل دادههای جمعآوریشده از دههها نظارت بر معدن را دارد.
- تشریح: با استفاده از هوش مصنوعی، میتوان دادههای مربوط به حوادث و سوانح گذشته را تحلیل کرد تا الگوها و عوامل خطر شناسایی (شناسایی الگوها) شوند. بر اساس الگوهای پیشین، مدلهای پیشبینیکننده میتوانند تخمین بزنند که کدام مناطق بیشتر در معرض خطرات قرار دارند.
مثال: یک معدن میتواند از دادههای مربوط به حوادث گذشته، شامل زمان، مکان و نوع حادثه، استفاده کند. با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، میتوان الگوهای مشترک را شناسایی کرد، مانند اینکه آیا حوادث بیشتر در زمانهای خاصی رخ میدهند یا در نواحی خاصی از معدن. این اطلاعات میتواند به بهبود فرآیندهای ایمنی و کاهش خطرات کمک کند.
7.سیستمهای اتوماسیون و رباتیک
استفاده از رباتها و سیستمهای اتوماسیون در معادن میتواند به کاهش خطرات انسانی کمک کند. این سیستمها میتوانند وظایف خطرناک را انجام دهند و به کارکنان این امکان را بدهند که در شرایط ایمنتری کار کنند.
تشریح: استفاده از رباتها و سیستمهای اتوماسیون در معادن میتواند به کاهش خطرات انسانی کمک کند. این سیستمها میتوانند وظایف خطرناک را انجام دهند و به کارکنان این امکان را بدهند که در شرایط ایمنتری کار کنند.
مثال: در یک معدن باز، رباتهای خودران میتوانند وظایفی مانند بارگیری و حمل مواد معدنی را انجام دهند. این رباتها میتوانند در شرایط خطرناک مانند نواحی با خطر زمینلغزش یا آتشسوزی کار کنند، در حالی که کارکنان در مکانهای امن باقی میمانند. این نوع اتوماسیون میتواند به کاهش حوادث و افزایش ایمنی کلی کمک کند.
- تحلیل رفتار کارکنان
بررسی پایبندی به پروتکلهای ایمنی: دوربینها و سنسورهای حرکتی همراه با هوش مصنوعی، بررسی میکنند که آیا کارکنان از تجهیزات ایمنی (مانند کلاهها یا ماسکها) استفاده میکنند.
کشف موقعیتهای خطرناک: سیستم بینایی ماشینی میتواند رفتارهای غیرایمن (مانند عبور از مناطق خطرناک) را شناسایی کرده و هشدار دهد.
برنامهریزی ساعات کاری ایمنتر: بر اساس تحلیل رفتار کارکنان و خستگی، سیستم AI میتواند پیشنهاد دهد که چه زمانی نیاز به استراحت دارند.
نتیجهگیری
استفاده از هوش مصنوعی در معادن باز میتواند به بهبود ایمنی، کاهش هزینهها و افزایش بهرهوری کمک کند. با پیشرفت فناوری و افزایش دادههای قابل دسترس، انتظار میرود که کاربردهای هوش مصنوعی در این حوزه به طور چشمگیری گسترش یابد.
علاقمندان به فناوری های نوظهور ، می تواند در اسفند 1403 جهت حضور در سومین ژورنال کلاب هوش مصنوعیAI و اینترنت اشیاء IOT این شرکت که با همکاری سازمان جهانی ایمنیWSO برگزار خواهد شد، ثبت نام و شرکت نمایند.
این شرکت آماده همکاری در زمینه آموزش، مشاوره، طراحی و راه اندازی سیستم های ایمنی مبتنی بر هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء می باشد.
تلفن: 88332336-021 فاکس:88004398-021 ایمیل:train.caspian@gmail.com
بدون دیدگاه