Добивът на суровини в света е на прага на революция: Изкуственият интелект променя играта

В същото време друго проучване показва мащабните ползи, които цялата минна индустрия може да има от внедряването на нови инструменти за изкуствен интелект. ИИ вече извършва революция в световния миннодобивен сектор, създавайки безпрецедентни промени в оперативната ефективност, протоколите за безопасност и екологичната устойчивост. Тъй като само Латинска Америка генерира над 110 млрд. долара приходи от миннодобивна дейност (което представлява 21% от световния пазар на цветни метали), интегрирането на технологиите за изкуствен интелект променя традиционните практики чрез усъвършенствани системи за анализ на данни и автоматизация. Минната индустрия е на прага на технологична революция, която обещава да доведе до повишаване на ефективността с над 100 млрд. долара в световен мащаб до 2035 г. Това пише в свой материал аналитичното инвестиционно издание Discovery Alert.

Трансформацията не е само теоретична, а минни гиганти като Rio Tinto, BHP и Glencore вече прилагат решения, базирани на ИИ, които оптимизират всичко - от откриването на ресурси до добива и преработката им. Тази технологична еволюция представлява фундаментална промяна в начина, по който се извършват, наблюдават и оптимизират минните дейности в световен мащаб.

Кое прави ИИ ключът към оптимизацията на минните операции?

Технологиите с изкуствен интелект значително повишават ефективността на минното дело чрез множество приложения. Системите за прогнозна поддръжка, като тези, внедрени от Rio Tinto, са намалили времето за престой на оборудването с до 15 % чрез анализиране на данни от сензори за прогнозиране на нуждите от поддръжка, преди да се появят повреди. Този проактивен подход представлява значително отклонение от традиционните протоколи за планирана поддръжка.

Автономните автомобилни паркове работят непрекъснато, без да се налагат ограничения, свързани с умората на хората, като поддържат производителност 24 часа в денонощието, 7 дни в седмицата в тежки условия. Тези самоуправляващи се камиони за извозване на товари се ориентират в сложни минни терени, като използват комбинация от GPS, радар и алгоритми за машинно обучение, за да оптимизират маршрутите и разхода на гориво.

„Внедряването на предсказваща поддръжка на машините, базирана на изкуствен интелект, не просто намалява времето за престой - то фундаментално променя начина, по който подхождаме към надеждността на оборудването и оперативното планиране.“ - Експерти от минната индустрия подчертават тази промяна на парадигмата в протоколите за поддръжка.

Възможностите за обработване на данни в реално време революционизираха процесите на добив, като системите с изкуствен интелект непрекъснато анализират променливи величини като качество на рудата, производителност на оборудването и условия на околната среда, за да правят корекции за части от секундата, които оптимизират добива. Компании като Cerrejón в Колумбия са интегрирали тези системи, за да подобрят операциите, базирани на данни.

Може би най-впечатляващо е въздействието на ИИ върху откриването на ресурси. Компании като GoldSpot Discoveries демонстрират как моделите за машинно обучение могат да анализират геоложки данни, за да идентифицират потенциални минерални находища с до 90% точност, намалявайки разходите за проучване с до 50% в сравнение с традиционните методи.

Подобрения на устойчивостта

Технологиите на изкуствения интелект се справят с екологичните предизвикателства на минната индустрия по различни пътища. Технологията за сортиране на руда на TOMRA, базирана на изкуствен интелект, демонстрира способността си да намали потреблението на вода и енергия с впечатляващите 30 % чрез точното идентифициране на ценните минерали и отделянето им от отпадъчната скала.

По-прецизното извличане на ресурсите значително намалява екологичния отпечатък на минните операции. Системите с изкуствен интелект могат да оптимизират моделите на взривяване, маршрутите на изкопаване и параметрите на обработка, за да се сведе до минимум нарушаването на околните екосистеми, като същевременно се постигне максимално оползотворяване на ресурсите.

- Намалено потребление на вода чрез мониторинг и оптимизация в реално време

- Намалено потребление на енергия чрез ефективност на оборудването и оптимизация на процесите

- Намалено нарушаване на земните маси чрез прецизни техники за добив

- По-ниски емисии на въглероден диоксид чрез оптимизирано транспортиране и обработка

Усъвършенстваните алгоритми с изкуствен интелект също така подобряват мониторинга на съответствието с екологичните разпоредби, като непрекъснато проследяват емисиите, качеството на водата и други параметри, за да гарантират, че операциите остават в рамките на регулаторните ограничения - а често ги надвишават.

Какви са финансовите последици от ИИ в минното дело?

Внедряването на ИИ в минните дейности изисква значителни капиталови инвестиции. Автономните превозни средства представляват един от най-големите разходи, като разходите варират от 5 до 10 млн. долара за автономен камион или товарач. Тези първоначални разходи включват не само самото оборудване, но и поддържащата инфраструктура като GPS системи, сензори и контролни центрове.

Въпреки тези значителни първоначални разходи, сроковете за възвръщане на инвестициите се оказват убедителни за ранните внедрители:

1. Системите за предсказваща поддръжка обикновено постигат възвръщаемост на инвестициите в рамките на 18 месеца;

2. Автономните автомобилни паркове демонстрират възвръщаемост на инвестициите за 2-3 години;

3. Системите за проучване, управлявани от изкуствен интелект, показват възвръщаемост в рамките на 2-5 години;

4. Решенията за оптимизация на процесите осигуряват възвръщаемост на инвестициите в рамките на 1-2 години;

Очаква се прогнозираното повишаване на ефективността от прилагането на изкуствен интелект да генерира стойност от над 100 милиарда долара в минната индустрия до 2035 г. Тези печалби идват от множество източници, включително намалени разходи за поддръжка чрез прогнозни анализи, които идентифицират потенциални повреди на оборудването, преди те да са възникнали.

Намаляването на разходите за проучване с до 50% представлява друга голяма финансова полза, тъй като ИИ в системите за сондиране и взривяване анализира геоложките данни по-ефективно от традиционните методи, намалявайки броя на непродуктивните пробни сондажи и фокусирайки ресурсите върху места с висока вероятност.

Спестяване на оперативни разходи

Разходите за труд традиционно представляват 30-40% от оперативните разходи в минните предприятия. Чрез автоматизиране на рутинни задачи като шофиране, пробиване и основен мониторинг компаниите могат да намалят значително тези разходи, като същевременно пренасочат човешкия талант към роли с по-висока стойност, изискващи преценка и опит.

Намаленото време на престой чрез прогнозна поддръжка осигурява значителни икономии. Когато един камион за извозване или преработвателна инсталация претърпи неочаквана повреда, разходите могат да надхвърлят 100 000 долара на час за загубено производство. Системите с изкуствен интелект, които предотвратяват тези повреди, осигуряват незабавни финансови ползи.

Енергийната оптимизация чрез системи, управлявани от ИИ, представлява друго голямо предимство по отношение на разходите. Алгоритмите за машинно обучение непрекъснато регулират параметрите на оборудването, за да сведат до минимум потреблението на енергия, като същевременно поддържат производствените цели. Тези системи могат да намалят разходите за енергия с 15-20% в типични минни операции.

Повишените нива на оползотворяване на ресурсите оказват пряко въздействие върху рентабилността чрез подобряване на добива от същите вложени суровини. Системите за обработка, задвижвани от изкуствен интелект, могат да увеличат добива на минерали с 5-10% в сравнение с конвенционалните методи, като извличат повече ценни ресурси от същата руда.

Вредните емисии от производството на стомана ще продължат да се покачват заради действията на Индия и Китай

В света в момента се разработват нови мощности за доменни пещи с високи вредни емисии в размер на 303 милиона метрични тона годишно. Това се случва предимно в големите производствени центрове за стомана като Индия и Китай, което предполага, че до 2030 г. те все още ще представляват по-голямата част от производството.

Така световният стоманодобивен сектор продължава да изостава в екологичния си преход, тъй като производството на стомана, захранвана от въглищната енергетика се  увеличава. Това показва проучване на мозъчния тръст Global Energy Monitor, цитирано от агенция „Ройтерс“.

Производството на стомана е отговорно за около 11% от общите емисии на парникови газове, свързани със затоплянето на климата, като световното търсене на стомана ще надхвърли 2 млрд. тона до 2030 г., анализират от базираният в САЩ Global Energy Monitor.

Докато технологията за по-чисти електродъгови пещи се очаква да нарасне с 24% дотогава, капацитетът на доменните пещи ще се увеличи със 7% и ще представлява 64% от общото световно производство, заяви GEM.

Аналитичният център предупреди, че стъпките, предприети от Индия, на която се падат 57% от всички нови мощности за доменни пещи, базирани на въглища, които са в процес на разработване, ще имат ключово значение за „екологизирането на една от най-замърсяващите индустрии в света“.

„Индия сега е основният фактор за декарбонизация на стоманата в световен мащаб“, заяви в изявление Астрид Григсби-Шулте, един от авторите на доклада.

Действията на нейната стоманодобивна промишленост ще определят колко близо ще бъде секторът до целта на Международната агенция по енергетика за преминаване на 38% от пещите към електродъгови до 2030 г.

Китай, най-големият производител на стомана в света, е изградил около 21 млн. тона нови мощности за доменни пещи през миналата година. А Индия е добавила още 10 млн. тона, сочат данните на GEM.