採掘現場から港まで — 掘削・発破から粉砕・浮選まで、鉱山操業のあらゆる段階を最適化する専門特化型AIエージェント。
Mineração Aurizona (CMOC Group) における2024年1月〜2月のAIと手動運転の25日間比較試験で処理量+6%を達成 — Brasil Mineral #441 に掲載。硬質鉱石(Wi ≥ 14 kWh/t)でもプラント設計値を上回る+3%を記録し、トン当たりエネルギー消費を約2%削減しました(20.7 vs 21.1 kWh/t、試験報告書 表1)。2026年にMineração Aurizonaより書面で結果が確認されています。
SoftwareOne/AWS case study · Brasil Mineral Magazine #441 (Jul 2024)採掘現場から港湾まで、AIによる最適化。
SAGとボールミルパラメーターをダイナミックに調整し、フィードペース、スピード、および水の追加を含め、ターゲットグリッドサイズを維持しながら通過パワーを最大化します。
多段浮選回路における試薬投入量、エアフロー、泡層深さを最適化。AIによる継続的な調整を通じて、希釈と試薬コストを最小化しながら鉱物回収率を最大化します。
AIは地質モデルとリアルタイムMWDデータに基づいて、ドリルリグの位置決めと発破孔パターンを調整します。破砕を最適化することで、過大粒子の発生を削減し、掘削率を向上させます。
クラッシュ、輸送機、ミル、ポンプの間で失敗する数週間前に設備の衰退を検出します。AIは振動、温度、負荷パターンを分析し、計画された閉鎖の間にメンテナンスをスケジュールします。
ハウルトラック・破砕機・粉砕回路のインテリジェントな負荷バランスにより、スループット目標を損なうことなくトンあたりのエネルギー原単位を削減します。
運搬道路や処理エリアにおける危険検知。接近イベントに関するリアルタイムアラートと、粉塵・水質モニタリングによる環境コンプライアンス支援を提供します。

伝統的な鉱業作業は、ピットの計画、ハウリング、および処理の間のシロードの意思決定に苦しんでいます。Brainiallは、掘り出しと爆発、負荷と爆発のデータを統合したAIモデルに統合し、同時に全価値チェーンを最適化します。システムは、爆発分裂、トラックサイクルタイム、およびクロースのパフォーマンスの関係を学び、個々の最適化が達成できないパフォーマンスの改善を提供します。

Brainiall AIは、地質モデル、リアルタイムのMWDデータ、および下流の処理要件に基づいて、削岩機の位置決めと発破孔パターンを調整します。システムは、目標とする破砕を達成するために発破設計を継続的に改良し、過大塊の発生を削減し、掘削速度を向上させます。各発破は、将来のパフォーマンスを向上させる学習機会となります。

鉱業作業は、粉塵排出、排水、騒音レベルに関する監視の強化に直面しています。Brainiallは鉱山全体の環境センサーを継続的に監視し、コンプライアンスリスクを発生数時間前に予測します。AIは規制遵守を維持するための運転調整を能動的に推奨し、オペレーターが常に主導権を保ちながら操業の継続性を確保します。

Brainiall AIは鉱山の枠を越えて、物流、在庫管理、鉄道・港湾の積み込みスケジュールを最適化します。生産量と品質を予測し、下流顧客と連携し、契約仕様を満たすよう配合戦略を動的に調整することで、デマレージコストのリスクを低減します。
AI Autopilot の構成に深く浸透し、それぞれの鉱業プロセスに適しています。
粉砕回路のリアルタイム最適化。AI Autopilotが給鉱量、ミル回転速度、加水量、消費電力を調整し、鉱石の硬度や鉱物組成が変動しても目標p80を維持しながら処理量を最大化します。
ラファー/スカベンジャー/クリーナー回路全体で、捕収剤投与量、起泡剤、pH、空気流量、フロス深さを連続的に調整。AIは鉱物組成と上流のミルp80を考慮し、回収率と精鉱品位を非線形にバランスさせます。
溶存酸素、滞留時間、CCDシックナー性能、活性炭担持量の予測制御と試薬消費量のトレンド監視。AIは化学条件の変化による回収率低下を予測し、抽出率が落ちる前に先回りして調整します。
AI Autopilotがジョークラッシャー、コーンクラッシャー、ジャイレトリークラッシャーの給鉱、CSS(クローズドサイドセッティング)、ギャップ、循環負荷を協調制御 — 粉砕工程が始まる前に下流のp80を平準化します。
シックナーのアンダーフロー密度、凝集剤投与量、レーキトルク、ベッド深さをAIが制御 — さらに尾鉱回路全体の水回収計画により、運用の安定性を高め、新水取水量を削減します。
AI Autopilotが地質と下流処理の目標に合わせて、孔配置、タンピング、火薬係数、起爆遅延を調整します。破砕度が改善すれば、過大塊が減り、掘削速度が上がり、一次クラッシャーのkWh/tも下がります。
AI Autopilotが岩盤ドメインごとに回転数、推力、フラッシングエアをリアルタイムで調整。ビット寿命を延ばし、孔を方位角/傾斜角の許容範囲内に保ち、MWD/LWDデータを次の発破設計と鉱体モデルに直接フィードします。
ベルトの状態、アイドラーの健全性、トラッキング、積載分布を連続監視。AIがスプライスの劣化を故障の数日前に警告し、負荷プロファイルに合わせて速度を最適化し、数キロメートル級の長距離コンベヤのアイドリング時間を削減します。
以下のいずれかのプロトコルに対応するDCS、SCADA、PLC、ヒストリアンに接続:Siemens PCS 7、ABB 800xA、Schneider EcoStruxure、Honeywell Experion、Rockwell PlantPAx、Emerson DeltaV、AVEVA / OSIsoft PI ほか。
参加しているプログラムと、成果を報じた掲載。
有償のエンゲージメント(コンサルティングまたはプロジェクトの第1段階として提供):秘密保持契約(NDA)のもと、お客様のプロセスデータを分析し、優先順位付きの機会マップとAIと手動運転の管理された比較試験に向けた計測計画をご提供します。