Исследовательский центр Австралийского совета по научным исследованиям (ARC) объявил о завершении этапа лабораторных испытаний и верификации четырех технологических решений, предназначенных для глубокой цифровизации горнодобывающей отрасли. Проекты, созданные в Центре подготовки по интегрированным операциям на сложных месторождениях (IOCR), переходят из академической плоскости в стадию промышленного внедрения. В настоящий момент организация ведет активный поиск индустриальных партнеров для проведения пилотных испытаний и последующей коммерческой эксплуатации систем в условиях действующих рудников.
Представленный пакет инноваций охватывает ключевые звенья производственной цепочки – от уточнения геологической структуры залежей до оптимизации процессов дробления и химического анализа сырья. Одной из наиболее значимых разработок стала система оперативного обновления данных о рудном теле. Методика, предложенная доктором Султаном Абулхаиром, использует показания интегрированных сенсоров, которые могут быть установлены, например, на гидравлический экскаватор, для корректировки геологических моделей непосредственно в процессе выемки породы. Это позволяет не только учитывать структурные особенности пластов, но и существенно сокращать неопределенность при текущем планировании горных работ.
В области управления потоками материала от забоя до обогатительной фабрики ученые представили решение на базе искусственного интеллекта. Система, созданная под руководством Пуйи Нобахара, сопоставляет характеристики извлекаемого ресурса с параметрами последующих этапов переработки и итоговыми финансовыми результатами предприятия. Главным преимуществом ИТ-решения стала высокая скорость вычислений. Если существующие аналитические платформы затрачивают до двух суток на расчет миллиона производственных сценариев, то новый алгоритм справляется с этим объемом данных за десять минут. Такая оперативность позволяет менеджменту принимать обоснованные решения в режиме реального времени, адаптируя работу оборудования к изменениям качества поступающей руды.
Для подземных горных работ предложен инновационный подход к мониторингу выпуска руды и контролю фрагментации горной массы. Группа исследователей под руководством Ахмадрезы Ходаяри первой в отрасли применила физические движки, традиционно используемые в индустрии компьютерного моделирования, для имитации движения твердых тел. Внедрение этой технологии позволило сократить время симуляции процессов дробления и связей между размером частиц и потоком материала с десяти недель до семи дней. Ожидается, что точная настройка гранулометрического состава руды позволит повысить энергоэффективность работы дробильных установок на 20–25 процентов, что обеспечит предприятиям значительное снижение операционных расходов.
Четвертое направление исследований связано с созданием белковых биосенсоров для золотодобывающей промышленности. Доктор Ахил Кумар разработал технологию, которая позволяет определять наличие и концентрацию драгоценного металла в режиме реального времени. Система позиционируется как экологически безопасная альтернатива традиционным методам контроля, таким как рентгеноструктурный анализ или лабораторные исследования проб с длительным циклом ожидания. Оперативное выявление участков с низким содержанием золота помогает избежать неоправданных затрат на транспортировку и переработку пустой породы, что напрямую влияет на рентабельность производства.
Директор центра, профессор Университета Аделаиды Питер Дауд подчеркнул, что данные проекты не являются ранними концепциями – они создавались для решения конкретных эксплуатационных задач горного дела. По его словам, готовность добывающего сектора своевременно внедрять подобные инструменты станет ключевым фактором сохранения конкурентоспособности отрасли. Центр IOCR, функционирующий с 2021 года, уже подготовил 16 профильных диссертационных работ и три программы постдокторских исследований, сосредоточенных на автоматизации и интеграции систем с использованием аналитики больших данных. По мнению руководства центра, тесное взаимодействие ученых и производственников позволило существенно сократить путь от фундаментальной идеи до готового к рынку технологического продукта.
