Unearthing Insights: The Power of Big Data in the Mining Industry
Introduction
大型資料分析被採礦業用於確保礦場的安全、可行性和獲利能力。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，用於即時規劃、勞動生產力管理和成本最小化。
Characteristics of Big data
Application of Big Data in Mining Industries
- 利用可攜式 GIS 規劃和過濾機器進行採礦可行性分析
- 調整浮選週期，這可能會擴大對富金屬（如被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
- 計算出功能能力，以預測礦山開發的利潤
Challenges & Opportunities
- 大型資訊檢測可以將礦山轉變為代表未來的先進礦山，這些礦山將受到保護且對環境沒有影響。這也有助於最大限度地提高生產力並進一步提高執行力。
- 例如，力拓的皮爾巴拉鐵礦石業務每天產生近 2.5 TB 的資訊。
- 採礦組織面臨的主要阻礙是，如何處理大量的資訊，因為它們可能具有不同的規模和含義。大型資訊的問題在於難以如此快速地收集和分析如此多的資料以獲得持續的結果s
Latest trends
這些數據由 Global Data 整理，該公司追蹤來自全球各地真實辦公室的專利申請和授權。利用印刷調查以及真實的專利分類，這些許可被收集到關鍵主題領域中，並與跨不同產業的關鍵組織連結。
Honeywell International 是採礦業和進階領域中頂級的大型資料先驅。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，美國的 Caterpillar（3 項申請）和瑞典的 Chart book Copco（2 項申請）。
Conclusion
採礦業現在正在關注大型資料分析。根據 Mining Journal 最近對全球前 20 家礦業公司中的 10 家進行的一項調查，大型資料分析將使各個層級能夠做出更快、更明智的決策，從而引領礦石開採、分析、運輸和加工領域的下一波效率提升。
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，預計分析對於促進改進的資產使用、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此目標。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。
Author: Neeraj Kumar