基于人工智能的采石场调度优化和智能采石场监控

矿山沉积评估与优化流程

1. 沉积评估步骤

   • 初步调查：场地识别、侦察调查、潜在区域选择。
   • 详细调查：地质调查、概念化沉积行为分析、储量评估。
   • 验证与优化：计算机辅助沉积模型（CADE）建立、块体模型更新、资源/储量分类。

2. CADE与QSO流程

   • 数据输入：钻孔数据库、地质横截面、数字地形模型、统计/地球统计模型、块体模型、品位-吨位研究。
   • 核心模块：资源/储量分类、可采矿量与质量分析。

3. 矿山管理目标

   • 生产优化：稳定熟料生产，最大化产量，最小化成本。
   • 质量控制：通过控制原料微量元素减少校正消耗，实现原料混合最大化矿山寿命。

4. 远程矿山监控

   • 目的：确保均质材料稳定供应，满足质量变化需求。
   • 技术：AI驱动的远程监控、块体模型更新、预测质量分析。

5. AI智能优化系统

   • 输入：5个矿山/面 + 3种校正添加剂。
   • 算法：AI混合优化器，输出每日产量与混合化学成分。
   • 输出：目标LSF（硅酸率）、SM（铝率）、AM（铝率）达成率，质量模式与成本模式对比。
   • 案例：南非成本分析显示，通过模型验证与重新调度每年节省约210万美元（仅通过减少废料）。

6. 实施阶段

   • 阶段1（1-2月）：数据基础建设。
   • 阶段2（3-4月）：AI部署（Python引擎集成，每日混合推荐）。
   • 阶段3（5-6月）：DCS/SCADA集成，自动更新矿山化学变化，警报系统。

7. Holtec核心优势

   • 提供原材料服务，包括AI优化、远程监控、块体模型更新等。
   • 联系方式：info@holtecnet.com，+91 124 4047900。