挖掘洞察：大数据在采矿业中的力量
引言
采矿业利用大数据分析采矿实践，以确保矿山的安全、可行性和盈利能力。来自各种系统的信息被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、劳动力生产力管理和成本最小化。
大数据的特征
的应用大数据在采矿业中的应用行业
- 利用便携式GIS规划和筛选机器进行采矿的可能性
- 调整浮力循环，这可能会扩大富金属（如铜精矿中的金）的回收率
- 提供现场的持续现场数据，例如跟踪卡车以提高卡车轮胎的行驶距离和里程
- 计算在矿山开发利润方面的功能能力
挑战与机遇
- 海量信息分析可以将矿山转变为具有前瞻性的智能矿山，这将受到保护，并且不会对气候产生影响。这也可以帮助最大限度地提高生产力并改善执行力。
- 例如，力拓的皮尔巴拉铁矿石运营部门每天产生近 2.5 太字节的信息。
- 采矿组织面临的主要障碍是，如何处理可能具有不同规模和含义的大量信息。海量信息的问题在于收集和分析如此多的数据以如此快的速度获得持续结果的难度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公室的专利申请和奖励。利用印刷调查以及真实专利分类，这些许可证被收集到关键主题区域，并与不同行业的主要组织相关联。
霍尼韦尔国际公司是采矿领域最大的信息先锋，并且在最近一个季度取得了进展。该公司总部位于美国，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山特维克公司，申请了 5 项主要信息专利，总部位于美国的卡特彼勒公司（3 项申请）和总部位于瑞典的阿特拉斯·科普柯公司（2 项申请）。
结论
采矿业现在正在关注大数据分析。根据 Mining Journal 最近对全球 20 家顶级矿业公司中的 10 家公司进行的一项调查，大数据分析将在各层面实现更快、更明智的决策，这将带来下一波矿石开采、分析、运输和加工效率提升。
必须尽一切努力利用运营信息在竞争激烈的市场中提高利润率。因此，预计分析对于促进改进的资产使用、提高生产力以及解决材料流延迟问题至关重要。
集成到采矿过程中的传感器正在协助实现这一目标。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