Automation and optimization of drilling operations in open-pit mines
露天矿钻探作业的自动化和优化
基本信息
- 批准号:531815-2018
- 负责人:
- 金额:$ 6.49万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Collaborative Research and Development Grants
- 财政年份:2020
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2020-01-01 至 2021-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This research program proposes the use of analytical methods (machine learning, massive data and optimization) to automate the movements of drills used in open pit mines to drill blast holes. This program is done jointly with Peck Tech Consulting, ArcelorMittal Mining Canada G.P., and Teck Resources Ltd.
The goal is to use the data collected by the various sensors developed and installed on the drills by Peck Tech to automate and optimize drilling operations, and to determine how this new information could help to locally update the geological model. The updated geological model will then be used to re-optimize the drilling and blasting patterns. Finally, optimization algorithms will be used to determine the optimal drilling sequence and how the drills should cooperate to perform the work on the same drill pattern. Peck Tech sensors are already installed on drills that are operating in open pit mines owned by ArcelorMittal Mining Canada G.P. and Teck Resources Ltd.
These research projects will be carried out by five doctoral students and one postdoctoral fellow, and supervised by a team of six professors and nine professionals from the three industrial partners. The training of this highly skilled analytical staff is in high demand and is essential for the mining industry that seeks to make the transition to the digitization of their mines.
该研究计划建议使用分析方法(机器学习、海量数据和优化)来自动移动露天矿中用于钻爆破孔的钻机。该计划是与 Peck Tech Consulting、ArcelorMittal Mining Canada G.P. 和 Teck Resources Ltd 联合完成的。
目标是利用 Peck Tech 开发并安装在钻机上的各种传感器收集的数据来自动化和优化钻井作业,并确定这些新信息如何帮助本地更新地质模型。然后,更新的地质模型将用于重新优化钻孔和爆破模式。最后,优化算法将用于确定最佳钻孔顺序以及钻头应如何配合以在相同的钻孔模式上执行工作。 Peck Tech 传感器已安装在安赛乐米塔尔加拿大矿业公司 (ArcelorMittal Mining Canada G.P.) 旗下露天矿的钻机上。和泰克资源有限公司
这些研究项目将由五名博士生和一名博士后研究员进行,并由来自三个工业合作伙伴的六名教授和九名专业人员组成的团队监督。对这些高技能分析人员的培训需求量很大,对于寻求矿山数字化转型的采矿业至关重要。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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