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澳大利亚矿业行业转型与未来展望(四)
[发布时间:2021-06-10 浏览次数:175]

 6 信息与通讯技术及基于大数据采矿技术的发展

 矿业行业是一个有着内在不确定性的行业。即便是现代高科技的矿产资源勘查技术也无法准确识别矿床的形态和品位。就算依靠钻探得到的钻孔样品建立起了三维资源模型,也不过是基于地质统计学方法的统计模型。在矿业行业,矿山规划阶段的计划内贫化及生产阶段出现的计划外贫化是无法避免的(图3)。恰当的生产管理和充分的矿石分级流程可以提高铣头(mill head)使用效率,否则加工低品位矿石或废料会造成巨大的损失。


图3 采矿流程中分离矿石的示意图

 现代矿业中应用的各种传感器及最新的信息与通讯技术每天会生成大量数据。通过各种先进的数据处理技术分析这些数据,可以合理验证整个采矿流程或单一环节。此外,建立各种基于数据的决策支持系统有利于做出更综合、更理性的决策,优于依赖对每个矿场了解程度或专业工程人员直觉的传统管理系统。

 6.1 矿产勘查开拓创新

 矿产勘查经常被比作“大海捞针”。虽然矿产勘查的投资风险非常高,但它仍是矿业行业中一个必不可少的流程。根据澳大利亚地球科学局的数据,澳大利亚2018~2019财年在矿产勘查上的投入达到23.476亿澳元。棕地项目约占勘查支出的60%,其余为绿地项目。然而,发现经济上可采的矿床仍是一项非常困难且具有不确定性的任务。

 人工智能(AI)在矿产勘查中的应用历史远比人们想象的更长。据“我们”所知,最早的应用实例是“探矿者(prospector)”,这是美国1979年为矿产勘查开发的基于知识库的专家系统。这套系统为美国华盛顿州钼矿矿体的发现作出了巨大贡献。从那时起,一些研究人员开始使用GIS和各种软计算技术来开发应用于矿产勘查技术的人工智能。近年来,澳大利亚越来越多的矿产勘查服务企业开始使用人工智能技术,如Orefox和Earth AI。基于可用数据的类型和性质,不同的人工智能技术被应用于矿产勘查。在Earth AI的实例中,最初基于棕地项目的原始勘探数据,针对目标矿物建立详细的勘探模型。经过训练的勘探模型既可以用于训练其他棕地项目以进行进一步勘探,也可以用于含有隐伏矿床的绿地项目。之后可以根据得到的结果开展更直接的勘探工作。

 6.2 大深度钻孔测量技术

 反循环钻进(RCD)和金刚石钻进(DCD)技术是矿山开发预可行性研究中常用的钻孔测量方法。总的来说,这些钻孔测量方法受限于可行深度,成本高昂且需要大量时间验证结果。为了克服这些困难,澳大利亚联邦政府联合澳大利亚地球科学局于2010年斥资1.55亿澳元启动了深部勘探技术合作研究中心(DET CRC)项目,并开发出了RoXplorer®和Lab-at-Rig®。

 RoXplorer®将连续油管钻井技术(CTD)应用于矿产勘查。从21世纪00年代中期以来,油气工程领域就一直在进行连续油管钻井技术的研发,将其应用于油气钻井的多个环节。随着定向控制钻井、新型管道材料和钻头耐久性的发展,这些技术得到完善,已被用于页岩气开发的水平井和深井钻探。

 RoXplorer®项目开发的连续油管钻井技术是一种连续钻井方法,使用潜孔(DTH)钻探技术结合高延展性的金属合金管,将其缠绕成一个大型卷筒(图4)。由于这种方法方便移动且只需要很小的工作空间,因此比传统的金刚石钻进或反循环钻进对环境的影响更小。取样流程是从返排的钻井液中收集岩石粉末和碎屑。对RoXplorer®取样的分析结果表明,其精度与金刚石钻进在同一地点的取样分析结果相似。此外,该技术的钻探成本为50澳元/米,只有金刚石钻进技术的六分之一及反循环钻进技术的三分之一。



图4 矿产勘查使用的连续油管钻机

 Lab-at-Rig®项目是一套使用无线通讯传输传感器单元(自动探测系统)采集自然伽马辐射、磁化率和电阻率、岩石孔隙度实时数据的系统,与金刚石钻进设备的岩心钻头相连接。目前,矿业勘查合作研究中心(MinEx CRC)已将RoXplorer®和Lab-at-Rig®的连续油管钻井技术商业化,两个系统的同步应用研究正在进行中。


 (中国地质调查局地学文献中心,国际矿业研究中心矿业科技组编写,张炜审校,陈秀法审核)


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