挖掘洞察：大數據在礦業中的力量
簡介
各產業使用大數據分析礦業實務以確保礦場的安全、可行性和盈利能力。來自各系統的資訊用於露天和地下採礦，然後將其合成為有用的知識，以進行即時規劃、勞動生產力管理和成本最小化。
大數據的特性
應用礦業中的大數據產業
- 礦業可能性在於可攜式 GIS 規劃和過濾機器
- 調整浮力循環，這可能會擴大回收富金屬（如黃金）在銅精礦等礦物中的含量
- 提供來自現場的持續現場數據，例如追蹤卡車以提高卡車輪胎的距離和里程
- 計算出在礦山開發中預期利潤的功能能力
挑戰與機會
- 巨量資訊分析可以將礦山轉變為未來的智能礦山，該礦山將受到保護且對環境沒有影響。 這也可以幫助最大限度地提高效率並進一步提高效能。
- 例如，力拓的皮爾巴拉鐵礦作業每天產生近 2.5 TB 的資訊。
- 礦業組織面臨的重大阻礙是，如何處理大量資訊，因為它們可能具有不同的大小和含義。 大量資訊的問題在於，難以快速收集和分析如此多的數據以達到持續的結果s
最新趨勢
這些數字由 Global Data 排列，該公司追蹤來自世界各地真實工作場所的專利申請和授權。 利用印刷品調查以及真實的專利分類，這些許可證被收集到重要的主題區域，並連接到不同行業的主要組織。
霍尼韋爾國際公司是最新季度礦業領域最大的資訊先驅和發展領域。 該公司總部位於美國，在三個月內備案了 36 項主要專利數據。
緊隨其後的是總部位於瑞典的 Sandvik，擁有五項主要資訊專利申請、總部位於美國的卡特彼勒（3 項申請）和總部位於瑞典的圖表集 Copco（2 項申請）。
結論
礦業現在正在關注大數據分析。 根據《礦業雜誌》最近對全球 20 強礦業公司中的 10 家進行的調查，大數據分析將使各個層級能夠做出更快、更明智的決策，從而帶來下一波在礦石開採、分析、運輸和加工方面的效率提升。
必須盡一切努力在競爭激烈的市場中使用營運資訊來增加利潤。 因此，分析預計在促進改善資產使用、提高生產力以及解決材料流動延遲問題方面至關重要。
整合到採礦過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數據。
作者：Neeraj Kumar