This survey article provides a synopsis on some of the engineering problems, technological innovations, robotic development and automation efforts encountered in the mining industry -- particularly in the Pilbara iron-ore region of Western Australia. The goal is to paint the technology landscape and highlight issues relevant to an engineering audience to raise awareness of AI and automation trends in mining. It assumes the reader has no prior knowledge of mining and builds context gradually through focused discussion and short summaries of common open-pit mining operations. The principal activities that take place may be categorized in terms of resource development, mine-, rail- and port operations. From mineral exploration to ore shipment, there are roughly nine steps in between. These include: geological assessment, mine planning and development, production drilling and assaying, blasting and excavation, transportation of ore and waste, crush and screen, stockpile and load-out, rail network distribution, and ore-car dumping. The objective is to describe these processes and provide insights on some of the challenges/opportunities from the perspective of a decade-long industry-university R&D partnership.


翻译:本文综述了采矿工业中遇到的部分工程问题、技术创新、机器人开发及自动化成果——特别是针对西澳大利亚皮尔巴拉铁矿石区域。研究旨在描绘技术全景,突出与工程领域读者相关的议题,以提升对采矿行业人工智能与自动化趋势的认知。本文假定读者无采矿知识背景,通过聚焦讨论和常见露天采矿作业的简要总结逐步构建上下文语境。采矿活动主要分为资源开发、矿山-铁路-港口运营三大类别。从矿产勘探到矿石运输,其间大致包含九个环节:地质评估、矿山规划与开发、生产钻井与化验、爆破与开挖、矿石与废石运输、破碎与筛分、堆存与装载、铁路网络分配以及矿石车卸料。本文旨在描述这些流程,并从十年校企研发合作视角剖析其中的挑战与机遇。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2022年12月20日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
2+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
3+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
10+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
11+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
8+阅读 · 6月4日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员