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        地礦企業(yè)如何運(yùn)用人工智能技術(shù)發(fā)揮其新質(zhì)生產(chǎn)力作用

        2024-01-01 00:00:00陳曌陳龍
        西部資源 2024年4期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘勘查智能化

        [摘要]人工智能技術(shù)在地質(zhì)領(lǐng)域的應(yīng)用正在形成行業(yè)發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力,成為推動高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求和重要著力點(diǎn),它的發(fā)展方興未艾。人工智能技術(shù)在地礦企業(yè)大規(guī)模應(yīng)用,可以通過快速精確的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器算法,極大提升找礦效率,并通過數(shù)據(jù)和模型的集成利用,極大提升全產(chǎn)業(yè)鏈的經(jīng)濟(jì)效益,引領(lǐng)地礦企業(yè)向數(shù)字化、智能化、高效化、綠色化方向發(fā)展。

        [關(guān)鍵詞]人工智能;地質(zhì)領(lǐng)域;新質(zhì)生產(chǎn)力;經(jīng)濟(jì)效益

        受資源環(huán)境的影響,地礦企業(yè)發(fā)展的局限性越來越明顯。因此,期望通過新技術(shù)新方法解決資源環(huán)境等一系列問題,構(gòu)建以科學(xué)技術(shù)為支撐,以節(jié)約資源、清潔生產(chǎn)和高效發(fā)展為特征,以最小的生態(tài)擾動量獲取最大資源量的生態(tài)礦業(yè)發(fā)展模式,是地礦企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。目前,全球科技正朝著數(shù)字化、信息化、智能化方向迅速發(fā)展,以此為代表的人工智能技術(shù)與地礦行業(yè)結(jié)合已成為熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢。通過算法、算力和數(shù)據(jù)將大幅度提高地質(zhì)勘查效率和質(zhì)量,降低開發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn),全面提高企業(yè)核心競爭力。

        人類社會正經(jīng)歷著一次巨大的技術(shù)變革——第四次工業(yè)革命[1],人工智能技術(shù)則是這場革命的推進(jìn)器、加速器。將在生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系之間發(fā)生一些新的變化和演變,誕生新質(zhì)生產(chǎn)力。目前,人工智能技術(shù)在工業(yè)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用。同樣,人工智能技術(shù)在地質(zhì)領(lǐng)域也有著巨大的應(yīng)用潛力。地礦企業(yè)置身于這種大背景下,如何抓住機(jī)遇、創(chuàng)新發(fā)展方式、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提升企業(yè)的核心競爭力、以新質(zhì)生產(chǎn)力引領(lǐng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,將為我們提出很多深入思考的問題。

        1 新質(zhì)生產(chǎn)力與人工智能技術(shù)的關(guān)系

        1.1 什么是新質(zhì)生產(chǎn)力

        “新質(zhì)生產(chǎn)力”是指在當(dāng)代社會發(fā)展中,隨著科技進(jìn)步和創(chuàng)新的推動,不斷涌現(xiàn)的具有新特點(diǎn)和新優(yōu)勢的生產(chǎn)力形態(tài),表現(xiàn)出新興技術(shù)、新模式、新業(yè)態(tài)等對生產(chǎn)力的提升所帶來的影響力和推動力。它強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新性、高效性、智能化、可持續(xù)性和協(xié)作性,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步注入了新的動力和活力。

        1.2 什么是人工智能技術(shù)

        人工智能技術(shù)是指與其他產(chǎn)業(yè)或領(lǐng)域的深度融合和應(yīng)用。并通過深度融合和創(chuàng)新,打造出全新的商業(yè)模式、服務(wù)方式和產(chǎn)品形態(tài),帶動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展,推動各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和升級。這種融合不僅能夠提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,還能夠?yàn)樯鐣砀嘀悄芑?、個(gè)性化的服務(wù),推動經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展。

        1.3 人工智能技術(shù)依托科學(xué)技術(shù),誕生新質(zhì)生產(chǎn)力

        人工智能技術(shù)與其他領(lǐng)域或技術(shù)結(jié)合,依托各種科技手段和工具,如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大模型、通訊、云存儲等融合創(chuàng)新,共同構(gòu)建智能化的解決方案,幫助企業(yè)提升生產(chǎn)效率、降低成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量[2],創(chuàng)造出新的生產(chǎn)力——新質(zhì)生產(chǎn)力和應(yīng)用模式,進(jìn)一步推動生產(chǎn)力的提升,實(shí)現(xiàn)更高水平的經(jīng)濟(jì)增長和競爭力。推動科技發(fā)展向更加智能化、集成化和全面化方向發(fā)展。

        我國在依靠工業(yè)企業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈中,若各行各業(yè)的工業(yè)企業(yè)對接了人工智能技術(shù),包括將工業(yè)生產(chǎn)、銷售部門、設(shè)備企業(yè)、通信運(yùn)營商、云端服務(wù)企業(yè)連成一體,將徹底在生產(chǎn)力方面實(shí)現(xiàn)一次大革命,這種大平臺全生態(tài)的建設(shè)將實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。

        2 人工智能技術(shù)在國際國內(nèi)應(yīng)用情況

        人工智能技術(shù)已經(jīng)成為全球范圍內(nèi)科技和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要動力,各國在這個(gè)領(lǐng)域的競爭和合作日益激烈。

        2.1 在國外應(yīng)用情況

        人工智能技術(shù)得到廣泛應(yīng)用,幫助政府、企業(yè)和組織更好地理解和利用海量數(shù)據(jù)提升效率,呈現(xiàn)出快速發(fā)展和持續(xù)創(chuàng)新的趨勢,各國政府、企業(yè)和學(xué)術(shù)界都在加大投入和合作,推動這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展,努力應(yīng)對日益復(fù)雜的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

        2.2 在中國應(yīng)用情況

        人工智能技術(shù)的到來為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展帶來了巨大機(jī)遇和挑戰(zhàn),我國正在積極應(yīng)對這些變革,推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)治理和創(chuàng)新發(fā)展,助力實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長和社會進(jìn)步。人工智能技術(shù)在我國的發(fā)展仍處于快速增長階段,未來將繼續(xù)深化應(yīng)用,推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級和智能化轉(zhuǎn)型[3]。我國也將人工智能技術(shù)視為國家戰(zhàn)略,投入大量資金支持人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,推動人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的普及和應(yīng)用。

        人工智能技術(shù)已經(jīng)成為全球各國競爭力和創(chuàng)新力的重要標(biāo)志之一。不同國家在這一領(lǐng)域的發(fā)展有著各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢,但都在不斷探索如何更好地運(yùn)用人工智能技術(shù)來推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提升社會福祉和解決各種挑戰(zhàn)[4]。

        3 目前國內(nèi)地礦企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用情況

        人工智能技術(shù)在國內(nèi)地礦企業(yè)的應(yīng)用涵蓋了勘查、評估、智能化開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測、設(shè)備維護(hù)和安全管理等多個(gè)方面(如圖1),能夠?yàn)榈氐V企業(yè)提供更高效、智能化的解決方案,促進(jìn)行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。但是,目前人工智能技術(shù)普及率很低。

        3.1 礦產(chǎn)勘查與開發(fā)領(lǐng)域

        地質(zhì)領(lǐng)域應(yīng)用人工智能技術(shù)正在逐漸增多,被廣泛應(yīng)用于各種地質(zhì)勘查中。利用人工智能技術(shù)分析各類地質(zhì)數(shù)據(jù),包括地質(zhì)填圖、礦產(chǎn)勘查、地球物理、地球化學(xué)、遙感等數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法識別地質(zhì)特征,礦化特征,預(yù)測礦產(chǎn)資源分布,提高勘查效率和準(zhǔn)確性。

        人工智能技術(shù)被用于礦產(chǎn)資源評估、開發(fā)、數(shù)據(jù)分析與決策支持,通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析處理大規(guī)模的地質(zhì)數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、模式識別和預(yù)測,為企業(yè)決策提供支持,幫助企業(yè)準(zhǔn)確評估礦產(chǎn)資源潛力,提高勘查效率,進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)新的礦產(chǎn)資源,并優(yōu)化開發(fā)利用方案和生產(chǎn)計(jì)劃,提高資源利用效率,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)開發(fā);也可以監(jiān)測礦山開采對環(huán)境的影響,提出環(huán)境保護(hù)對策,減少生態(tài)破壞,保護(hù)自然環(huán)境。

        3.2 智能化設(shè)備

        地礦企業(yè)采用智能化設(shè)備,如傳感器、自動化設(shè)備等,通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能監(jiān)控、預(yù)測性維護(hù)等功能,提高生產(chǎn)效率和安全性,實(shí)現(xiàn)對礦山設(shè)備和生產(chǎn)過程的智能監(jiān)控和預(yù)測。通過數(shù)據(jù)分析和模型優(yōu)化,提高礦山生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本。

        3.3 環(huán)境監(jiān)測與保護(hù)

        地礦企業(yè)采用人工智能技術(shù)在礦業(yè)開發(fā)中用于環(huán)境監(jiān)測和保護(hù)。通過智能監(jiān)測系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)測環(huán)境參數(shù),提前預(yù)警可能的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn),保護(hù)周邊生態(tài)環(huán)境。利用傳感器技術(shù)和人工智能算法監(jiān)測礦山內(nèi)部地質(zhì)結(jié)構(gòu)、含礦層穩(wěn)定性及分布等參數(shù),實(shí)時(shí)預(yù)警地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn),提高礦山作業(yè)安全性,減少事故風(fēng)險(xiǎn)。

        4 大力發(fā)展人工智能技術(shù),增強(qiáng)企業(yè)核心功能

        新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),全球科技正朝著數(shù)字化、信息化、智能化方向迅速發(fā)展,地礦智能化已成為行業(yè)前沿?zé)狳c(diǎn)和發(fā)展趨勢。

        從地礦企業(yè)發(fā)展的全產(chǎn)業(yè)鏈來看,上游產(chǎn)業(yè)是數(shù)據(jù)形成的首要環(huán)節(jié)。通過大力發(fā)展人工智能技術(shù),充分挖掘和提取與人工智能相適應(yīng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對地質(zhì)事件、礦產(chǎn)資源潛力、礦產(chǎn)勘查,礦產(chǎn)資源開發(fā)科學(xué)預(yù)測和有效分析,提高產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)處理效率和預(yù)測能力,形成有效的大數(shù)據(jù)平臺。

        4.1 基礎(chǔ)地質(zhì)領(lǐng)域

        4.1.1基礎(chǔ)地質(zhì)調(diào)查

        傳統(tǒng)基礎(chǔ)地質(zhì)調(diào)查是人工在現(xiàn)場對各各不同地質(zhì)體巖類的識別進(jìn)行填圖,再經(jīng)巖礦鑒定提高其準(zhǔn)確性。如果通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化識別,建立與機(jī)器算法相適應(yīng)的有效數(shù)據(jù)庫,用Tensorflow深度學(xué)習(xí),建立相關(guān)模型,提高地質(zhì)填圖和巖石薄片鏡下鑒定礦石礦物識別的準(zhǔn)確率。通過巖石圖像的特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)對不同巖石類型的準(zhǔn)確分類并建立數(shù)據(jù)庫。在智能地質(zhì)填圖方面,通過影像建模和人工智能技術(shù)、深度算法,改進(jìn)地調(diào)工作方法,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化填圖,大幅度提升填圖效率和工作質(zhì)量。利用人工智能技術(shù),結(jié)合鉆孔數(shù)據(jù),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí),模擬地層巖體分布情況,利用深度信息網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)識別地質(zhì)實(shí)體的有效性[5]。

        4.1.2地球化學(xué)領(lǐng)域

        通過機(jī)器學(xué)習(xí),利用地球化學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模,實(shí)現(xiàn)地球化學(xué)異常識別,結(jié)合地質(zhì)背景分析,為地質(zhì)找礦提供支撐,通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模式建立地球化學(xué)大數(shù)據(jù)。

        4.1.3地球物理勘查領(lǐng)域

        利用人工智能技術(shù),通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對不同地質(zhì)體及斷裂構(gòu)造進(jìn)行識別,提高精度和分辨率,建立地球物理大數(shù)據(jù)。

        4.2 礦產(chǎn)勘查領(lǐng)域

        由于地下難以直接觀測,目前礦產(chǎn)勘查面臨深度大,難發(fā)現(xiàn)資源的局面,深部礦產(chǎn)資源勘查、開發(fā)利用難度增大,關(guān)鍵進(jìn)口礦產(chǎn)面臨“卡脖子”問題,亟須實(shí)現(xiàn)大的突破。

        4.2.1構(gòu)建礦業(yè)評標(biāo)體系

        利用人工智能技術(shù)和地質(zhì)礦產(chǎn)、物化探大數(shù)據(jù)及深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行深部成礦預(yù)測,構(gòu)建找礦模型與礦產(chǎn)資源預(yù)測模型,通過進(jìn)一步評價(jià)分析,力爭形成一套“地域級成礦系統(tǒng)—預(yù)測評價(jià)系統(tǒng)—勘查系統(tǒng)”。

        4.2.2推動礦產(chǎn)資源鉆采科技創(chuàng)新

        利用人工智能技術(shù)在巖石識別、曲線重構(gòu)、儲集層預(yù)測參數(shù)、產(chǎn)量預(yù)測、礦藏鉆采工程、地面工程等方面,提高礦產(chǎn)資源開發(fā)生產(chǎn)效率、降低成本、優(yōu)化礦產(chǎn)資源利用,推動礦產(chǎn)資源鉆采領(lǐng)域的科技創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展[6]。

        4.2.3重視戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源智能技術(shù)的應(yīng)用

        人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘分析方面具有明顯優(yōu)勢,可以助力摸清戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源“家底”。在成礦機(jī)制、成礦理論創(chuàng)新、采選冶技術(shù)突破的基礎(chǔ)上,挖掘重點(diǎn)礦集區(qū)、查明礦床類型、分析礦床特征和時(shí)空分布規(guī)律,通過分析測試技術(shù)的創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)找礦工作的新突破。

        4.3 地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域

        通過利用人工智能技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域的應(yīng)用,地礦企業(yè)可以提高對地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測、預(yù)警和應(yīng)對能力,有效減少地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生。

        4.3.1數(shù)據(jù)處理、挖掘與分析

        整合地質(zhì)勘查、監(jiān)測、氣象等多源數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性,建立可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法和技術(shù),挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律異常,識別地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)因素,為預(yù)警和預(yù)測提供支持。

        4.3.2建立預(yù)測模型

        利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,處理和分析大規(guī)模地質(zhì)數(shù)據(jù),包括地質(zhì)構(gòu)造、地貌特征、地下水位等,建立地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測模型。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對歷史地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。利用遙感技術(shù)獲取地表變化、地形特征等數(shù)據(jù)?;谖锫?lián)網(wǎng)技術(shù),建立地質(zhì)災(zāi)害實(shí)時(shí)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò),通過傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測地質(zhì)參數(shù)變化以及衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取地表變化和地質(zhì)災(zāi)害跡象,構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害知識圖譜,整合和管理各類地質(zhì)災(zāi)害相關(guān)數(shù)據(jù)和知識,預(yù)測地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生概率和可能影響范圍,為預(yù)警和防范提供技術(shù)保障。

        4.4 水工環(huán)領(lǐng)域

        人工智能技術(shù)與水工環(huán)領(lǐng)域的結(jié)合,將實(shí)現(xiàn)智能化、高效化的地下水資源管理、環(huán)境監(jiān)測和工程設(shè)計(jì)等工作,為水工環(huán)領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展提供支持。

        4.4.1數(shù)據(jù)收集與整理

        收集水工環(huán)領(lǐng)域所需的各類數(shù)據(jù),包括水文氣象數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)、水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)等。整理和清洗數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性,為后續(xù)的人工智能算法建模提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

        4.4.2運(yùn)用人工智能技術(shù)建立應(yīng)用模型

        根據(jù)應(yīng)用場景需求,選擇機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)、北斗系統(tǒng)等人工智能技術(shù)來處理數(shù)據(jù)和解決問題。建立相應(yīng)的模型,通過使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,使模型能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律,為后續(xù)的預(yù)測和決策提供支持。

        4.4.3實(shí)時(shí)監(jiān)測與反饋

        將訓(xùn)練好的人工智能模型應(yīng)用到實(shí)際的水工環(huán)領(lǐng)域中,實(shí)時(shí)監(jiān)測水資源、水質(zhì)等數(shù)據(jù),并根據(jù)模型輸出的結(jié)果進(jìn)行反饋調(diào)整,并持續(xù)優(yōu)化模型,以便提高預(yù)測準(zhǔn)確性和決策效果。

        4.5 工程勘查領(lǐng)域

        在工程勘查領(lǐng)域,地礦企業(yè)可以通過實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)加速勘查過程,提高數(shù)據(jù)分析和解釋的準(zhǔn)確性,降低勘查成本,為工程設(shè)計(jì)和施工提供更可靠的地質(zhì)信息支持,從而提高勘查效率,以及勘查的準(zhǔn)確性及可靠性。

        4.5.1智能化數(shù)據(jù)采集挖掘與分析

        通過自動化勘查裝置和算法,實(shí)現(xiàn)對地質(zhì)數(shù)據(jù)、地質(zhì)特征的自動化采集和處理,提高數(shù)據(jù)采集效率和準(zhǔn)確性。對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,挖掘出有用的地質(zhì)信息。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法,加快數(shù)據(jù)處理速度,提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性,為工程勘查提供支持。

        4.5.2智能化圖像識別

        應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行圖像識別,識別地層構(gòu)造、巖性變化等關(guān)鍵地質(zhì)內(nèi)容。結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法,建立地質(zhì)信息識別模型,實(shí)現(xiàn)對遙感圖像、地質(zhì)剖面圖等進(jìn)行智能化解讀,提高地質(zhì)信息的獲取效率。

        4.5.3智能化勘查方案設(shè)計(jì)與預(yù)測

        利用人工智能技術(shù)優(yōu)化勘查方案設(shè)計(jì),包括勘查路徑規(guī)劃、樣品采集點(diǎn)的確定等。通過智能算法分析地質(zhì)數(shù)據(jù),優(yōu)化勘查方案,提高勘查效率和成果質(zhì)量。對勘查數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和解釋。通過數(shù)據(jù)模型建立和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,提取出地質(zhì)信息、預(yù)測地質(zhì)構(gòu)造,為工程設(shè)計(jì)和決策提供依據(jù)。

        以上通過上游環(huán)節(jié)形成的大數(shù)據(jù)平臺,采用人工智能技術(shù)對下游環(huán)節(jié)安全施工、環(huán)境保護(hù)、生態(tài)建設(shè)、環(huán)境檢測、災(zāi)害預(yù)防等信息進(jìn)行預(yù)測和分析,極大提升企業(yè)的生產(chǎn)效率、降低成本、改善施工安全環(huán)境,降低施工風(fēng)險(xiǎn),提升企業(yè)的核心競爭力,實(shí)現(xiàn)以科技促發(fā)展,以創(chuàng)新促效益的綠色發(fā)展模式。

        5 地礦企業(yè)引入人工智能技術(shù)急需解決的問題

        人工智能技術(shù)作為新質(zhì)生產(chǎn)力主要要素,與地礦企業(yè)各領(lǐng)域結(jié)合,可以為企業(yè)帶來許多創(chuàng)新和提升效率的機(jī)會,從而推動地礦行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展。同時(shí),這種融合將為新質(zhì)生產(chǎn)力注入更多的科技動力,更加強(qiáng)有力地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和可持續(xù)發(fā)展。

        5.1 打破傳統(tǒng)觀念,強(qiáng)化轉(zhuǎn)型思想

        地礦企業(yè)要不落窠臼引入人工智能技術(shù),推動人工智能技術(shù)在企業(yè)各個(gè)層面深入應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展。

        5.1.1營造創(chuàng)新環(huán)境

        首先要在地礦企業(yè)內(nèi)部樹立人工智能意識和文化,讓員工了解人工智能技術(shù)的潛力和應(yīng)用場景,鼓勵他們接受新技術(shù)并參與應(yīng)用的過程。選拔擁有豐富的地質(zhì)領(lǐng)域知識和人工智能技術(shù)經(jīng)驗(yàn)人員,參與到人工智能技術(shù)實(shí)踐中來。

        5.1.2開展培訓(xùn)教育

        為員工提供相關(guān)的人工智能培訓(xùn)和教育,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等,掌握數(shù)據(jù)處理和分析技能,了解數(shù)據(jù)清洗、可視化和統(tǒng)計(jì)分析方法。學(xué)習(xí)編程語言如Python,掌握常用的人工智能庫(如Tensor?Flow、PyTorch)以及數(shù)據(jù)處理庫(如Pandas、NumPy),提升其對人工智能技術(shù)的理解和運(yùn)用能力,促進(jìn)人工智能技術(shù)在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用。

        5.1.3追蹤發(fā)展趨勢

        鼓勵人員關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展方向和趨勢動態(tài)。定期舉辦研討會、講座或邀請專家分享最新的技術(shù)和應(yīng)用案例。提供學(xué)習(xí)資源和平臺,鼓勵參加培訓(xùn)、在線學(xué)習(xí)等活動,保持學(xué)習(xí)動力。人工智能領(lǐng)域變化快速,學(xué)員需要具備持續(xù)學(xué)習(xí)的意識,不斷更新知識和技能。

        5.2 確立以算法為企業(yè)發(fā)展的核心競爭力

        人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)、算力、算法三個(gè)方面,數(shù)據(jù)和算法將成為企業(yè)發(fā)展的核心競爭力(如圖2)。地礦企業(yè)要抓住以算法為主要核心競爭力,實(shí)現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)先、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級、智能化、數(shù)字化、綠色可持續(xù)發(fā)展。

        5.2.1擁有算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)、定制算法、優(yōu)化算法

        建立專業(yè)的算法團(tuán)隊(duì),扎實(shí)研究和開發(fā)適用于地礦領(lǐng)域的算法。首先開發(fā)定制化的算法解決方案。其次追蹤人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢,持續(xù)優(yōu)化算法性能,探索新的算法模型和技術(shù),保持領(lǐng)先地位并提高算法的準(zhǔn)確性和效率,幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率和資源利用率。

        5.2.2利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動算法優(yōu)化

        建立健全的數(shù)據(jù)收集和分析系統(tǒng),利用大數(shù)據(jù)支持算法優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的資源勘查和開發(fā)。

        5.2.3開展算法應(yīng)用示范項(xiàng)目

        在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用算法解決方案,展示算法在資源勘查、礦山生產(chǎn)管理等方面的實(shí)際應(yīng)用效果。

        5.3 加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和挖掘

        地礦企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對礦產(chǎn)勘查、開發(fā)、環(huán)保安全等數(shù)據(jù)挖掘和管理,建立標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)的、專業(yè)的、跨地域、跨專業(yè)的統(tǒng)一的綜合性基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,在此基礎(chǔ)上建立地礦專業(yè)數(shù)據(jù)平臺和分析系統(tǒng),為人工智能算法提供充分的數(shù)據(jù)支持。開展與科研機(jī)構(gòu)合作,共享資源和技術(shù),提升數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析的水平,推動技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用。

        5.3.1制定數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)

        確定數(shù)據(jù)挖掘的具體目標(biāo)和需求,如資源勘查優(yōu)化、生產(chǎn)效率提升、成本管理等,指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的實(shí)施。

        5.3.2 建立數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)

        成立專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì),包括數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)分析師等,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘、模型建立和結(jié)果解釋等工作。

        5.3.3實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目

        根據(jù)目標(biāo)制定數(shù)據(jù)挖掘方案,進(jìn)行模型建立、訓(xùn)練和驗(yàn)證,挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息,為企業(yè)決策提供支持。

        5.3.4建立大數(shù)據(jù)平臺

        搭建大數(shù)據(jù)平臺,支持?jǐn)?shù)據(jù)的存儲、處理和分析,實(shí)現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的高效管理和利用,為建立統(tǒng)計(jì)的大數(shù)據(jù)庫奠定基礎(chǔ)。

        5.4 建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和影響力

        地礦企業(yè)引入人工智能技術(shù),需要有前瞻性舉措。

        5.4.1積極參與行業(yè)組織,參與技術(shù)規(guī)范、安全標(biāo)準(zhǔn)、環(huán)境保護(hù)等內(nèi)容和標(biāo)準(zhǔn)制定,樹立企業(yè)在算法領(lǐng)域的權(quán)威地位和影響力,推動和優(yōu)化其業(yè)務(wù)在行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)制定。

        5.4.2通過收集地質(zhì)勘查、礦產(chǎn)開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測等方面的數(shù)據(jù),為大數(shù)據(jù)庫的搭建和使用未雨綢繆并統(tǒng)一地礦行業(yè)市場規(guī)范。

        這種前瞻性的舉措不僅有助于提升地礦企業(yè)自身的競爭力和創(chuàng)新能力,也將為整個(gè)地礦行業(yè)的發(fā)展樹立良好的示范和引領(lǐng)作用。通過積極推動人工智能技術(shù)在地礦行業(yè)的應(yīng)用和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的建立,可以為行業(yè)帶來更多的發(fā)展機(jī)遇和潛力。

        5.5 推動人工智能技術(shù)在全產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用

        將人工智能技術(shù)應(yīng)用于地礦企業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈中,可以提升企業(yè)整體競爭力、創(chuàng)新能力和可持續(xù)發(fā)展能力,推動行業(yè)朝著智能化、數(shù)字化和綠色化方向發(fā)展,同時(shí)為社會創(chuàng)造更多的效益和價(jià)值。

        5.5.1制訂應(yīng)用計(jì)劃

        根據(jù)企業(yè)實(shí)際情況和需求,制定人工智能在全產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用計(jì)劃,明確目標(biāo)、時(shí)間表和資源投入,確保應(yīng)用計(jì)劃的順利實(shí)施。

        5.5.2引入先進(jìn)技術(shù)

        積極引入先進(jìn)的人工智能技術(shù),如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能感知等,應(yīng)用于地質(zhì)勘查、礦產(chǎn)開發(fā)、生產(chǎn)管理等各個(gè)環(huán)節(jié)。

        5.5.3持續(xù)優(yōu)化和監(jiān)測

        持續(xù)優(yōu)化人工智能應(yīng)用效果,監(jiān)測和評估技術(shù)應(yīng)用效益,及時(shí)調(diào)整和改進(jìn)應(yīng)用策略。

        5.6 爭取政府科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)基金扶持

        為大力推動人工智能技術(shù)在地礦企業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用,主動申請產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新基金,獲得政府產(chǎn)業(yè)升級和行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的資金支持。

        5.6.1明確申請目的計(jì)劃

        清楚地說明申請基金支持的具體目的和計(jì)劃,闡明如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于地礦企業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的詳細(xì)實(shí)施計(jì)劃,包括技術(shù)方案、預(yù)期成果、時(shí)間表和預(yù)算等方面的規(guī)劃。

        5.6.2突出創(chuàng)新性可行性

        強(qiáng)調(diào)申請項(xiàng)目在技術(shù)、管理或商業(yè)模式方面的創(chuàng)新性,并說明這種創(chuàng)新性對地礦行業(yè)發(fā)展的重要性。展示已經(jīng)做出的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展,包括技術(shù)驗(yàn)證、市場調(diào)研、合作伙伴關(guān)系等。

        5.6.3突出雙效性

        強(qiáng)調(diào)申請項(xiàng)目不僅可以加快地礦行業(yè)產(chǎn)業(yè)升級,提高經(jīng)濟(jì)效益,而且要強(qiáng)調(diào)其在社會效益方面的潛在影響。

        6 結(jié)論

        (1)人工智能作為第四次工業(yè)革命通用性技術(shù),地礦企業(yè)必須引入人工智能技術(shù)。通過數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、分析預(yù)測等方面對勞動、資本等生產(chǎn)要素實(shí)現(xiàn)功能加倍和智能替代,促進(jìn)生產(chǎn)力大幅度提升,以新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)新發(fā)展模式,提高經(jīng)濟(jì)效益,提升企業(yè)核心競爭力。

        (2)人工智能技術(shù)應(yīng)用于智能裝備、智能地質(zhì)填圖、成礦預(yù)測、地災(zāi)智能監(jiān)測預(yù)警等可以大幅度提高地質(zhì)勘查效率和質(zhì)量, 降低開發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn),為地礦企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供新的解決方案。推動整個(gè)行業(yè)朝著數(shù)字化、智能化、集成化方向發(fā)展,加快構(gòu)建地礦企業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。

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