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AI Autopilot — Mineração Aurizona(CMOC Group)におけるAIと手動運転の25日間比較試験でスループット+6%(Brasil Mineral #441)。事例を見る
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鉱業

鉱業向けAI

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)

鉱業向けソリューション

採掘現場から港湾まで、AIによる最適化。

粉砕の最適化

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。

フローテーションコントロール

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。

削孔・発破

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。

予知保全

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。

エネルギー最適化

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。

安全・環境

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。

ピット・トゥ・プラント鉱業

全価値チェーンにおけるピット・トゥ・プラント最適化

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。

掘削および発破作業

適応型発破設計による自律ドリリング

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。

環境監視

予測的コンプライアンスを備えた環境モニタリング

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。

鉱業供給チェーンの最適化

供給チェーン 鉱山から市場へ

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。

専用プロセスページ

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。

最新の金鉱石処理プラント内のSAGミル

粉砕 — AIが制御するSAGミル・ボールミル

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。

銅処理プラント内の鉱物フロスが浮かぶ浮選セル

浮選 — AIによる回収率最適化

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。

金処理施設で撹拌パルプが入ったCIL浸出タンク

浸出 — CIP/CILおよびヒープリーチ回路のためのAI

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。

運搬トラックから鉱石を受け入れる一次ジャイレトリークラッシャー

破砕 — 一次・二次・三次破砕のためのAI

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。

最新の選鉱プラント内にある工業用シックナータンク

シックニングと尾鉱管理

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。

露天掘り鉱山のベンチでの制御発破

発破 — AIで最適化する発破設計と破砕度

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。

露天掘り鉱山のベンチに立つロータリー削孔リグ

削孔 — AIが導く発破孔・探鉱削孔

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。

破砕鉱石を運ぶ長距離コンベヤベルト

コンベヤ — ベルト健全性・積載・エネルギーのためのAI

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。

標準工業プロトコルを通じて統合

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。

OPC UAModbus TCPMQTTOSIsoft PIREST / gRPCApache KafkaCSV / SFTP

プログラムとパートナー

参加しているプログラムと、成果を報じた掲載。

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メディア掲載

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