洞察挖掘：大数据在采矿业中的力量
简介
大数据分析被采矿业用于确保矿井的安全、可行性和盈利能力。来自各种系统的信息用于露天和地下采矿，然后将其综合成有用的知识，用于实时规划、劳动生产率管理和成本最小化。
大数据的特征
- 采矿的可能性在于便携式GIS规划和过滤机器
- 调整浮选周期，可能会扩大对富金属的回收，如困在铜精矿等矿物中的黄金
- 提供来自现场的持续现场数据，如跟踪卡车以提高卡车轮胎的距离和里程
- 计算出预测矿山开发的利润的功能能力
挑战与机遇
- 大型信息分析可以将矿山转变为代表未来的敏锐矿山，这将受到保护且对环境没有影响。这也可以帮助最大限度地提高生产力并进一步提高执行力。
- 例如，力拓的皮尔巴拉铁矿石作业每天产生近 2.5 太字节的信息。
- 采矿组织面临的重大阻碍是，如何处理大量信息，因为它们可能具有不同的大小和含义。大数据的问题在于难以如此快速地收集和分析如此多的数据以实现持续的结果s
最新趋势
这些数据由Global Data整理，该公司跟踪来自世界各地真实办事处的专利申请和授予情况。利用印刷调查以及真实的专利分类，这些许可证被收集到关键的主题区域，并与不同行业的关键组织相关联。
霍尼韦尔国际公司是最新季度采矿部门和发展领域中最大的大数据先驱。这家总部位于美国的组织在三个月内提交了36项主要专利数据。
紧随其后的是总部位于瑞典的Sandvik，拥有五项主要信息专利申请，总部位于美国的Caterpillar（3项申请）和总部位于瑞典的Chart book Copco（2项申请）。
结论
采矿业现在正在关注大数据分析。采矿杂志最近对全球排名前 20 位的采矿公司中的 10 家进行的一项调查显示，大数据分析将使所有级别都能做出更快、更明智的决策，这将带来矿石提取、分析、运输和加工方面的下一波效率提升。
必须尽一切努力在竞争激烈的市场中使用运营信息来增加利润。因此，预计分析将在促进改进资产使用、提高生产力以及解决材料流动延迟问题方面发挥关键作用。
集成到采矿过程中的传感器正在帮助实现这一目标。这些传感器不断产生大量的运营、资产状态和地球科学数据。
作者：Neeraj Kumar