挖掘洞見：大數據在礦業中的力量
簡介
各產業使用大數據分析，採礦業也不例外，以確保礦場的安全、可行性和盈利能力。來自各種系統的資訊用於露天和地下採礦，然後將其綜合為有用的知識，以進行即時規劃、勞動生產力管理和成本最小化。
大數據的特徵
大數據在礦業中的應用
- 可使用便攜式 GIS 規劃和過濾機器進行採礦可行性評估
- 調整浮力循環，這可能會擴大對富金屬（如困在銅精礦等礦物中的黃金）的回收
- 提供來自現場的持續現場資料，例如追蹤卡車以提高卡車輪胎的行駛距離和里程
- 確定預測礦山開發利潤的功能能力
挑戰與機會
- 海量資訊分析可以將礦山轉變為具有前瞻性的智慧礦山，在未來可以受到保護且不會對環境產生影響。這也可以幫助最大限度地提高效率並進一步改進執行。
- 例如，力拓的皮爾巴拉鐵礦業務平均每天產生近 2.5 TB 的資訊。
- 採礦公司面臨的主要阻礙是，如何處理大量的資訊，因為這些資訊可能具有不同的大小和含義。大數據的問題在於難以快速收集和分析如此多的資料以達成持續的結果
最新趨勢
這些數據由 Global Data 整理，該公司追蹤來自世界各地官方單位的專利申請和授予情況。這些專利利用印刷分析以及官方專利分類，被收集到關鍵的主題領域中，並與不同行業的關鍵公司聯繫起來。
Honeywell International 是礦業和進階領域中最大的巨量資料先驅。該公司總部位於美國，在三個月內提交了 36 項主要專利資料。
其次是總部位於瑞典的 Sandvik，擁有 5 項主要資訊專利申請、總部位於美國的 Caterpillar（3 項申請）和總部位於瑞典的 Chart book Copco（2 項申請）。
結論
採礦業現在開始關注大數據分析。根據 Mining Journal 最近對全球排名前 20 名的採礦公司中的 10 家公司進行的一項調查，大數據分析將使各個層級能夠更快、更明智地做出決策，這將在礦石開採、分析、運輸和加工方面引領下一波效率提升。
在競爭激烈的市場中，必須盡一切努力利用營運資訊來增加利潤。因此，預計分析對於促進改進資產利用率、提高生產力以及解決材料流延遲問題至關重要。
整合到採礦流程中的感測器正在協助實現這一目標。這些感測器不斷產生大量的營運、資產狀態和地球科學資料。
作者：Neeraj Kumar