استخراج زیرزمینی با استفاده از هوش مصنوعی (AI) با الگوریتم پرسپترون چند لایه(MLP)

هوش مصنوعی نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در بخش معدن است که تکنیک های محاسباتی مدرن را برای افزایش کارایی عملیاتی، ایمنی و مدیریت منابع انجام می کند. پذیرش فناوری های هوش مصنوعی، به ویژه الگوریتم های MLP، تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پیچیده را تسهیل می کند. فرآیندهای تصمیم گیری را در مهندسی ژئوتکنیک بهبود می بخشد و به چالش های مختلف پیش روی صنعت پاسخ می دهد. این رویکرد به دلیل تاثیر صحیح در راه حل های نوآورانه در میان تقاضای جهانی برای مواد معدنی و پیچیدگی های استخراج در محیط های عمیق و خطرناک، به طور فزاینده ای قابل توجه است. الگوریتم MLP، یک نوع شبکه عصبی مصنوعی است، با استفاده از داده های تاریخی، می تواند پارامترهای حیاتی مانند غلظت معدن را پیش بینی کند. MLP ها می توانند پارامترهای حیاتی مانند غلظت معدن را تحت نظارت یادگیری ویژه برای وظایف تاثیرگذار در برنامه های معدنی عملیاتی را افزایش می دهند. علاوه براین MLP شرکت های استخراجی را قادر می سازد تا از روش های سنتی به سیستم های خودکارتر تغییر کنند و با روندهای جهانی به سمت دیجیتالی شدن و پایداری در استخراج منابع هموار شوند. اقدام فناوری اطلاعات امکان تعمیر و نگهداری پیش بینی، برآورد منابع و بهینه سازی فرآیند را در زمان واقعی فراهم می کند و در نتیجه هزینه های عملیاتی را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد و اثرات زیست محیطی را به حداقل می رساند. به طورکلی استخراج زیرزمینی با استفاده از الگوریتم MLP نشان دهنده یک تغییر محوری به سمت یک صنعت مبتنی بر داده و کارآمدتر است. از آنجایی که شرکت ها به دنبال افزایش بهره وری هستند و در عین حال ایمنی کارگران را تضمین می کنند و اثرات زیست محیطی را به حداقل می رسانند، این رویکرد نوید بخش آینده معدنکاری است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، الگوریتم پرسپترون چند لایه ، مهندسی معدن ، استخراج زیرزمینی ، الگوریتم MLP