Thiết kế hệ thống dỡ pallet bằng robot điều khiển bằng thị giác 3D cho vật liệu nhiều khổRobot loại bỏ vật liệu Cánh tay robot Bộ điều khiển robotTóm tắt: Trong sản xuất công nghiệp và logistics, việc dỡ hàng khỏi pallet bằng robot là một trong những ứng dụng phổ biến. Tháo dỡ vật liệu là tình huống trong đó hàng hóa có kích thước khác nhau (tức là hàng hóa có kích thước, trọng lượng hoặc kết cấu khác nhau) được chất lên pallet để giao hàng. Việc dỡ hàng bằng robot trước đó chỉ áp dụng cho việc dỡ hàng đơn lẻ và yêu cầu hàng hóa phải được sắp xếp theo một thứ tự cố định và robot không có khả năng nhận thức; Hệ thống dỡ pallet được điều khiển bằng robot được mô tả trong bài viết này được trang bị khả năng nhận biết môi trường theo thời gian thực để hướng dẫn hành động gắp, từ đó giải quyết các vấn đề về kích thước thay đổi của các vật thể cần được dỡ xuống và việc bố trí không đều các hệ thống dỡ pallet vật liệu nhiều thước đo. Từ khóa: Nhận dạng tầm nhìn 3D, robot, xếp pallet lai, định vị đối tượng, thuật toán dỡ pallet Trong sản xuất công nghiệp và hậu cần, nhiều loại robot công nghiệp khác nhau có thể được sử dụng để tối ưu hóa dòng hàng hóa và một trong những ứng dụng phổ biến là dỡ bỏ vật liệu. "Việc dỡ hàng bằng robot" thường đề cập đến quá trình dỡ hàng tuần tự khỏi pallet bằng cách sử dụng cánh tay robot và có thể được sử dụng để thay thế lao động thủ công đơn giản nhưng nặng nhọc. Trong lĩnh vực hậu cần, có những tình huống trong đó hàng hóa có kích thước khác nhau (tức là, kích cỡ, trọng lượng hoặc kết cấu khác nhau) được giao trong hộp, như trong Hình 1.Tuy nhiên, các hệ thống dỡ hàng bằng robot ban đầu chủ yếu được điều khiển thủ công để hoàn thành việc kẹp robot, chỉ áp dụng cho việc dỡ một hàng hóa duy nhất và yêu cầu hàng hóa phải được sắp xếp theo một trật tự cố định và robot không có khả năng nhận thức để phản ứng với những thay đổi bên ngoài. Tuy nhiên, hệ thống dỡ vật liệu nhiều khổ yêu cầu robot phải có nhận thức về môi trường theo thời gian thực để hướng dẫn hành động kẹp vì các vật thể được dỡ có kích thước khác nhau và được đặt không đều.Với sự phát triển của nhiều loại cảm biến quang học, công nghệ thị giác máy tính đã dần được đưa vào các nhiệm vụ nắm bắt của robot nhằm cải thiện khả năng thu thập thông tin bên ngoài của robot. Hệ thống dỡ hàng bằng robot điều khiển bằng thị giác thường chứa năm mô-đun, đó là mô-đun thu thập thông tin tầm nhìn, mô-đun phân tích và định vị đối tượng, mô-đun tính toán vị trí nắm bắt, mô-đun chuyển đổi tọa độ tay-mắt và mô-đun lập kế hoạch chuyển động, như trong Hình 2. Trong số đó , ba mô-đun đầu tiên là phần chính của hệ thống thị giác, chịu trách nhiệm thu thập và xử lý thông tin hình ảnh cũng như cung cấp các tư thế đối tượng. Hai mô-đun cuối cùng chủ yếu được sử dụng để cung cấp thông tin điều khiển cho robot và hoàn thành chức năng nắm bắt. Sau đây, chúng tôi sẽ giới thiệu từng mô-đun, các phương pháp phổ biến và trường hợp triển khai.I. Mô-đun thu thập thông tin tầm nhìnVai trò của mô-đun thu thập thông tin thị giác là thu thập thông tin hình ảnh và cung cấp đầu vào cho các bước tiếp theo. Hiện tại, các đầu vào hình ảnh thường được sử dụng bao gồm hình ảnh 2D RGB, hình ảnh đám mây điểm 3D và hình ảnh 2D và 3D RGB-D kết hợp. Trong số đó, việc nắm bắt cánh tay robot được hỗ trợ bằng thị giác dựa trên hình ảnh 2D RGB hiện là một giải pháp hoàn thiện trong công nghiệp, giúp biến vấn đề nắm bắt của robot thành vấn đề phát hiện mục tiêu đối tượng hoặc phân đoạn hình ảnh trên hình ảnh RGB. Tuy nhiên, tầm nhìn 2D thiếu thông tin tỷ lệ tuyệt đối của vật thể và chỉ có thể được sử dụng trong các điều kiện cụ thể, chẳng hạn như các tình huống có pallet cố định và kích thước vật liệu đã biết. Đối với các tình huống không xác định được thước đo vật liệu, mô-đun tầm nhìn được yêu cầu cung cấp cho robot thông tin kích thước tuyệt đối chính xác của vật thể cần nắm bắt, do đó, chỉ có thể hình ảnh đám mây điểm 3D hoặc hình ảnh RGB-D với sự kết hợp giữa 2D và 3D. đã sử dụng. So với thông tin RGB, thông tin RGB-D chứa thông tin khoảng cách không gian từ máy ảnh đến đối tượng; so với hình ảnh đám mây điểm 3D, thông tin RGB-D chứa thông tin kết cấu màu sắc phong phú. Do đó, hình ảnh RGB-D có thể được sử dụng làm thông tin trực quan đầu vào của hệ thống dỡ vật liệu nhiều thước đo.Mô-đun phân tích và định vị đối tượngMô-đun phân tích và định vị đối tượng nhận dữ liệu đầu vào từ mô-đun thu thập thông tin thị giác, phân tích các vật liệu có trong cảnh và lấy thông tin chính như vị trí và tư thế của chúng, sau đó nhập thông tin quan trọng này vào mô-đun tính toán tư thế nắm bắt. Nói chung, vấn đề định vị vật liệu trong hệ thống dỡ hàng bằng robot có thể được chuyển thành vấn đề phát hiện mục tiêu hoặc phân đoạn hình ảnh trong trường thị giác. Giải pháp nắm bắt robot dựa trên tầm nhìn RGB-D trước tiên có thể thực hiện phát hiện mục tiêu 2D hoặc phân đoạn hình ảnh 2D trên hình ảnh RGB cho vật liệu, sau đó hợp nhất bản đồ độ sâu để xuất ra kích thước tuyệt đối của đối tượng và tư thế nắm bắt; hoặctrực tiếp thực hiện phát hiện hoặc phân đoạn mục tiêu trên bản đồ đám mây điểm 3D. Sau đây sẽ là phần giới thiệu ngắn gọn về công việc liên quan.Phát hiện mục tiêu 1.2DĐầu vào của phát hiện mục tiêu 2D là hình ảnh RGB của cảnh và đầu ra là lớp và vị trí của đối tượng trong ảnh và vị trí được đưa ra ở dạng đường viền hoặc trung tâm. Các phương pháp phát hiện mục tiêu có thể được chia thành các phương pháp truyền thống và phương pháp dựa trên học sâu. Các phương pháp phát hiện mục tiêu truyền thống thường sử dụng một cửa sổ trượt để duyệt toàn bộ hình ảnh, với mỗi cửa sổ trở thành một vùng ứng cử viên. Đối với mỗi vùng ứng cử viên, các đặc điểm trước tiên được trích xuất bằng SIFT, HOG và các phương pháp khác, sau đó bộ phân loại được huấn luyện để phân loại các đặc điểm được trích xuất. Ví dụ: thuật toán DPM cổ điển sử dụng SVM để phân loại các tính năng HOG đã được sửa đổi nhằm đạt được hiệu quả phát hiện mục tiêu. Phương pháp truyền thống có hai nhược điểm rõ ràng: thứ nhất, rất tốn thời gian để duyệt toàn bộ hình ảnh bằng cửa sổ trượt, khiến độ phức tạp về thời gian của thuật toán cao và khó áp dụng cho các kịch bản quy mô lớn hoặc thời gian thực; thứ hai, các tính năng được sử dụng thường cần phải được thiết kế thủ công, khiến các thuật toán như vậy phụ thuộc nhiều hơn vào trải nghiệm và kém mạnh mẽ hơn.2. Phân đoạn hình ảnh hai chiềuPhân đoạn hình ảnh có thể được coi là nhiệm vụ phân loại hình ảnh ở cấp độ pixel. Tùy thuộc vào ý nghĩa của kết quả phân đoạn, phân đoạn hình ảnh có thể được chia thành phân đoạn theo ngữ nghĩa và phân đoạn thực thể. Phân đoạn ngữ nghĩa phân loại từng pixel trong hình ảnh thành một danh mục tương ứng, trong khi phân đoạn phiên bản không chỉ thực hiện phân loại cấp pixel mà còn phân biệt các phiên bản khác nhau trên cơ sở các danh mục cụ thể. Liên quan đến hộp giới hạn phát hiện mục tiêu, phân đoạn cá thể có thể chính xác đến các cạnh của đối tượng; Liên quan đến phân đoạn ngữ nghĩa, phân đoạn cá thể cần gắn nhãn cho các cá thể khác nhau của các đối tượng tương tự trên biểu đồ. Trong các ứng dụng dỡ pallet, chúng ta cần trích xuất chính xác các cạnh của vật liệu để tính toán vị trí kẹp, vì vậy chúng ta cần sử dụng các kỹ thuật phân đoạn phiên bản. Các kỹ thuật phân đoạn hình ảnh hiện có có thể được chia thành các phương pháp truyền thống và phương pháp dựa trên học sâu. Hầu hết các phương pháp phân đoạn ảnh truyền thống đều dựa trên sự giống nhau hoặc đột biến của các giá trị màu xám trong ảnh để xác định xem các pixel có thuộc cùng một lớp hay không. Các phương pháp thường được sử dụng bao gồm phương pháp dựa trên lý thuyết đồ thị, phương pháp dựa trên phân cụm và phương pháp dựa trên phát hiện cạnh. Các phương pháp dựa trên deep learning đã cải thiện đáng kể độ chính xác của phân đoạn hình ảnh 2D so với các phương pháp truyền thống. Các khung mạng thần kinh sâu điển hình, chẳng hạn như AlexNet, VGGNet, GoogleNet, v.v., thêm một lớp được kết nối đầy đủ ở cuối mạng để tích hợp tính năng, theo sau là softmax để xác định danh mục của toàn bộ hình ảnh. Để giải quyết bài toán phân đoạn ảnh, khung FCN thay thế các lớp được kết nối đầy đủ này bằng các lớp giải mã, biến đầu ra của mạng từ xác suất một chiều thành ma trận có cùng độ phân giải với đầu vào, đây là công trình tiên phong áp dụng học sâu đến phân đoạn ngữ nghĩa.3. Phát hiện mục tiêu 3DTính năng phát hiện mục tiêu 3D cho phép robot dự đoán và lập kế hoạch chính xác về hành vi cũng như đường đi của chúng bằng cách tính toán trực tiếp vị trí 3D của vật thể để tránh va chạm và vi phạm. Phát hiện mục tiêu 3D được chia thành camera một mắt, camera hai mắt, camera đa mắt, quét LIDAR bề mặt đường, camera độ sâu và camera hồng ngoại phát hiện mục tiêu theo loại cảm biến. Nhìn chung, hệ thống âm thanh nổi/đa tầm nhìn bao gồm camera đa tầm nhìn hoặc LiDAR cho phép đo đám mây điểm 3D chính xác hơn, trong đó các phương pháp dựa trên nhiều chế độ xem có thể sử dụng thị sai từ hình ảnh của các chế độ xem khác nhau để thu được bản đồ độ sâu; các phương pháp dựa trên đám mây điểm lấy thông tin mục tiêu từ các đám mây điểm. Để so sánh, do dữ liệu độ sâu của các điểm có thể được đo trực tiếp nên việc phát hiện mục tiêu 3D dựa trên đám mây điểm về cơ bản là vấn đề phân định điểm 3D và do đó trực quan và chính xác hơn. Thứ ba, mô-đun tính toán tư thế chụpMô-đun tính toán tư thế cầm nắm sử dụng thông tin tư thế vị trí của đối tượng mục tiêu xuất ra từ mô-đun thứ hai để tính toán tư thế cầm nắm của robot. Vì thường có nhiều mục tiêu có thể nắm bắt được trong hệ thống dỡ vật liệu có nhiều thước đo, mô-đun này sẽ giải quyết hai vấn đề "nắm mục tiêu nào" và "nắm bắt như thế nào".Bước đầu tiên là giải quyết vấn đề "cái nào". Mục tiêu của vấn đề này là chọn mục tiêu thu thập thông tin tốt nhất trong số nhiều mục tiêu thu thập thông tin và mục tiêu "tốt nhất" ở đây thường cần được xác định theo yêu cầu thực tế. Cụ thể, chúng ta có thể định lượng một số chỉ số có tác động đến phán đoán thu thập thông tin theo tình hình thực tế, sau đó ưu tiên các chỉ số này.Bước thứ hai là giải quyết vấn đề “làm thế nào đểbắt". Chúng ta có thể chọn phân tích và tính toán tư thế nắm bắt bằng phân tích cơ học, hoặc trước tiên chúng ta có thể phân loại đối tượng theo phương pháp học, sau đó chọn điểm nắm bắt theo phân loại, hoặc trực tiếp hồi quy tư thế nắm bắt. Thứ tư, mô-đun chuyển đổi tọa độ tay-mắtVới mô-đun thứ ba, chúng ta đã có được tư thế cầm nắm khả thi. Tuy nhiên, tư thế nắm chặt dựa trên tư thế trong hệ tọa độ máy ảnh và tư thế nắm chặt cần phải được chuyển đổi sang hệ tọa độ robot trước khi có thể thực hiện lập kế hoạch chuyển động. Trong các hệ thống dỡ pallet, hiệu chuẩn bằng tay thường được sử dụng để giải quyết vấn đề này. Tùy thuộc vào vị trí cố định của máy ảnh, phương pháp hiệu chỉnh tay-mắt có thể được chia thành hai trường hợp. Một là camera được cố định trên cánh tay robot và camera di chuyển cùng với cánh tay, gọi là Eye-in-hand, như trên Hình 3. Trong mối quan hệ này, mối quan hệ vị trí giữa đế robot và tấm hiệu chuẩn không đổi trong hai chuyển động của cánh tay robot và đại lượng được giải quyết là mối quan hệ vị trí giữa camera và hệ tọa độ đầu robot. Loại camera còn lại được cố định trên một giá đỡ riêng, gọi là Eye-to-hand, như trong Hình 4. Trong trường hợp này, mối quan hệ về thái độ giữa phần cuối của robot và tấm hiệu chuẩn vẫn giữ nguyên trong hai chuyển động của robot. cánh tay và giải pháp là mối quan hệ thái độ giữa camera và hệ tọa độ của đế robot. Cả hai trường hợp cuối cùng đều được chuyển thành bài toán nghiệm với AX=XB và phương trình có thể được chuyển thành phương trình tuyến tính bằng cách sử dụng đại số nhóm Lie và đại số Lie để giải các đại lượng quay và tịnh tiến tương ứng.Thứ năm. Mô-đun lập kế hoạch chuyển độngMô-đun này chủ yếu xem xét động học, động lực học, phân tích cơ học và lập kế hoạch chuyển động của robot để lập kế hoạch đường chuyển động khả thi không va chạm với môi trường. Bằng cách nhân tư thế nắm trong hệ tọa độ camera thu được từ mô-đun tính toán tư thế nắm với ma trận chuyển đổi được hiệu chỉnh bởi mô-đun chuyển đổi tọa độ tay-mắt, chúng ta có thể thu được tư thế nắm trong hệ tọa độ cánh tay robot. Dựa trên tư thế này, việc lập kế hoạch chuyển động có thể được thực hiện và cánh tay robot có thể được hướng dẫn để hoàn thành nhiệm vụ dỡ hàng. Do đó, đầu vào của mô-đun lập kế hoạch chuyển động là vị trí bắt đầu và mục tiêu của cánh tay robot, còn đầu ra là đường chuyển động của cánh tay robot. Thuật toán lập kế hoạch chuyển động hoàn chỉnh có thể được chia thành ba bước sau.Bước 1: Giải động học nghịch đảo. Để tránh các vấn đề như điểm kỳ dị, việc lập kế hoạch chuyển động của cánh tay robot thường được thực hiện trong không gian khớp. Vì vậy, trước tiên chúng ta nên thực hiện giải động học nghịch đảo dựa trên các tư thế đầu vào để thu được các giá trị khớp tương ứng với các tư thế.Bước 2: Lập kế hoạch đường đi. Với thuật toán quy hoạch đường đi, chúng ta có thể có được đường chuyển động của cánh tay robot. Mục tiêu của bước này gồm hai phần: một là tránh chướng ngại vật, để đảm bảo rằng cánh tay robot không va chạm với các vật thể khác trong cảnh trong quá trình di chuyển; thứ hai là cải thiện tốc độ hoạt động nhằm tăng hiệu quả hoạt động của hệ thống. Bằng cách lập kế hoạch cho đường chuyển động hợp lý, thời gian hoạt động của một lần nắm cánh tay robot có thể được rút ngắn hơn, nhờ đó nâng cao hiệu quả.Bước 3: Nội suy thời gian. Tuy nhiên, mặc dù chúng ta đã có thể có được một đường chuyển động khả thi thông qua việc quy hoạch đường đi, nhưng đường dẫn này bao gồm hết điểm vị trí này đến điểm vị trí khác. Khi cánh tay robot chạy dọc theo đường này, nó cần giữ nguyên tốc độ tăng và giảm tốc nên sẽ ảnh hưởng đến tốc độ chạy. Vì lý do này, chúng ta cần thực hiện phép nội suy theo thời gian để thu được thông tin về vận tốc, gia tốc và thời gian cho từng điểm trên đường đi khi cánh tay robot di chuyển đến điểm đó. Bằng cách này, cánh tay robot có thể chạy liên tục và trơn tru, nhờ đó nâng cao hiệu quả. Thứ sáu. Ví dụ triển khaiDựa trên nghiên cứu trên, có thể sử dụng hệ thống thị giác hoàn chỉnh bao gồm camera độ sâu 3D, hệ thống chiếu sáng, máy tính và phần mềm xử lý thị giác trong kịch bản nhận dạng vật liệu hộp mảnh để thu được một số thông tin đặc biệt về vật thể thực và thông tin thu được thông qua điều này. Hệ thống có thể được sử dụng để hoàn thành một số nhiệm vụ đặc biệt, chẳng hạn như lấy vị trí hộp thông qua hệ thống thị giác, hệ thống này có thể hướng dẫn robot nắm bắt và lấy thông tin số lượng hộp làm hiệu chuẩn cho nhiệm vụ. Các thành phần chính của hệ thống này, như trong Hình 5.Camera 3D và hệ thống ánh sáng chủ yếu được sử dụng để chụp ảnh, trong đó camera 3D có thể thu được dữ liệu độ sâu trong một phạm vi nhất định. Và hình ảnh kỹ thuật số có liên quan đến hệ thống chiếu sáng. Mặt khác, máy tính bao gồm các thiết bị tính toán và lưu trữ đa năng để lưu hình ảnh, xử lý hình ảnh thông qua phần mềm thị giác chuyên dụng và cả cho mạng.giao tiếp với các hệ thống khác. Màn hình hiển thị hình ảnh tạo điều kiện cho người vận hành vận hành phần mềm xử lý hình ảnh và giám sát hoạt động của hệ thống. Bộ nhớ dung lượng lớn được sử dụng để lưu trữ vĩnh viễn hoặc tạm thời hình ảnh hoặc dữ liệu khác. Mặt khác, phần mềm thị giác chuyên dụng bao gồm xử lý hình ảnh kỹ thuật số, phân tích dữ liệu hình ảnh và một số chức năng đặc biệt. Nói chung, camera độ sâu 3D có tốc độ khung hình từ 1 đến 30 khung hình / giây, độ phân giải hình ảnh RGB là 640×480, 1280×960, đặc biệt 1920×1080, 2592×1944 và phạm vi độ sâu khoảng 500mm đến khoảng 5000mm. Và tùy theo mức giá mà có độ chính xác và phạm vi khác nhau. Dưới đây là ví dụ về một thương hiệu camera 3D có thông số như hình 6 và độ chính xác như hình 7.Với máy ảnh 3D, bạn có thể thu được hình ảnh RGB và hình ảnh chiều sâu của các cảnh đặc biệt và theo quá trình xử lý và phân tích những hình ảnh này (xem Hình 8), bạn có thể nhận được một số thông tin về vị trí, số lượng và thông tin của các vật thể trong bối cảnh.Hộp hình chữ nhật trong Hình 9 là sơ đồ vị trí lấy hộp được xác định sau khi xử lý. Thứ tự phía trên bên trái, phía dưới bên trái, phía trên bên phải và phía dưới bên phải lần lượt là “2, 3, 3, 2”, tức là tay robot sẽ cầm hai hộp bên trái, ba hộp bên trái, ba hộp bên phải. bên phải và hai ô bên phải theo thông tin vị trí do hệ thống nhận dạng hình ảnh đưa ra.Thứ bảy. Bản tóm tắtTrong bài báo này, chúng tôi đã giới thiệu khung và các phương pháp phổ biến của hệ thống xếp dỡ robot vật liệu đa thước đo hướng dẫn bằng thị giác 3D, đồng thời xác định một số mô-đun cơ bản mà khung cần phải có, cụ thể là mô-đun thu thập thông tin tầm nhìn, mô-đun phân tích và định vị đối tượng, mô-đun tính toán vị trí nắm bắt, mô-đun chuyển đổi tọa độ tay-mắt và mô-đun lập kế hoạch chuyển động, đồng thời giải thích các nhiệm vụ chính và phương pháp chung của từng mô-đun. Trong các ứng dụng thực tế, các phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để triển khai các mô-đun này khi cần mà không ảnh hưởng đến chức năng của các mô-đun khác và toàn bộ hệ thống.  

Robot và tự động hóa: Robot mới cải thiện hiệu quả xử lý vật liệuSự ra đời của robot có nghĩa là nhân viên kho có thể dành ít thời gian hơn cho việc xử lý vật liệu và có nhiều thời gian hơn để tìm hiểu và phục vụ khách hàng. Nó cũng tạo cơ hội cho người lao động quản lý và “đào tạo” thiết bị mới. Trong nhiều năm, các nhà kho đã âm thầm kết hợp robot vào hoạt động xử lý vật liệu của họ, nhưng trong 18 tháng qua, xu hướng này đã chuyển sang giai đoạn cao điểm do nhu cầu thương mại điện tử tăng cao và tình trạng thiếu lao động nói chung trong thời kỳ đại dịch mới. Nhu cầu này dự kiến sẽ không sớm ổn định. Sự gia tăng tự động hóa có thể có tác động lan tỏa đến lực lượng lao động, cụ thể là viết lại bản mô tả công việc của nhiều công nhân trong lĩnh vực sản xuất, hậu cần và bán lẻ. Các nhà cung cấp cho biết robot không chỉ tăng tốc hoạt động, đặc biệt là ở những khu vực thiếu lao động nghiêm trọng, mà còn tạo ra việc làm mới cho những công nhân có thể quản lý, bảo trì và “đào tạo” thiết bị tự động. Robot đang thay đổi công việc như thế nào trong ngành xử lý vật liệu kho bãi? Người ta "đào tạo" robot để làm những công việc nhất định ở DC như thế nào?Hiện nay, hầu hết robot đều được lập trình bởi những người viết mã phần mềm hoặc hướng dẫn vật lý cánh tay robot vào đúng vị trí. Nhưng thế hệ robot tiếp theo ngày càng dựa vào trí tuệ nhân tạo (AI) để định hướng, giúp công nhân hoàn toàn tự do thực hiện các nhiệm vụ DC khác.Robot đang thay đổi quy trình xử lý vật liệu trong mỏ như thế nào?Trong quá trình khai thác và vận chuyển, quặng thường được trộn lẫn với gỗ, đinh thép, giẻ lau, các bộ phận bằng nhựa, ống nạp chất thải và các đồ lặt vặt khác. Những đồ lặt vặt này đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến sự an toàn và hiệu quả của thiết bị trong quá trình vận chuyển, nghiền, nghiền và làm giàu. Trước đây, việc phân loại thủ công thường được sử dụng để loại bỏ nó, nhưng việc phân loại thủ công có những rủi ro nghiêm trọng về an toàn và sức khỏe nghề nghiệp, cũng như các vấn đề như phân loại thủ công không đầy đủ. Robot khai thác có thể giải quyết hiệu quả các vấn đề trên.Thông qua camera âm thanh nổi đa chiều, đa chiều có độ chính xác cao, robot loại bỏ vật liệu thông minh nhanh chóng quét quặng trên băng tải Thuật toán nhận dạng vật thể lạ CRM-CNN tự phát triển định vị chính xác vị trí 3D của mảnh vụn, điều khiển robot để lấy thuật toán nhận dạng vật thể lạ CRM-CNN tự phát triển xác định chính xác vị trí 3D của mảnh vỡ, điều khiển robot để lấy vật thể lạ và đặt nó vào hộp thu thập vật thể lạ. 

Tăng cường số hóa và xây dựng, khai thác thông minh các địa điểm để biến mỏ thành “mỏ vàng” Các doanh nghiệp luyện đồng đang sản xuất nóng đỏ, vậy tình hình khai thác thượng nguồn thế nào? Để xem báo cáo của phóng viên.  Nằm ở thành phố Dexing, tỉnh Giang Tây, mỏ đồng này là một mỏ đồng lộ thiên rất lớn, phóng viên đã nhìn thấy một số xẻng điện đang xúc quặng vào bánh xe điện, giám đốc khu khai thác Xie Wenbo nói với các phóng viên rằng sau khi bắt đầu khai thác. Trong năm, khu vực khai thác mỏ đang duy trì đà tăng năng suất, hiệu quả cao, một số chỉ tiêu đều vượt kế hoạch hoàn thành.  Xie Wenbo, giám đốc mỏ đồng ở Dexing, Giang Tây: Vào tháng 1, tổng lượng quặng khai thác từ mỏ là 10 triệu tấn, mức cao nhất trong 5 năm qua.  Phóng viên nhận thấy nhân viên phòng điều khiển trung tâm đã ra lệnh lái xe tự động, cách bánh xe điện vài km sẽ ngay lập tức chuyển sang chế độ không người lái, dự án bánh xe điện không người lái của mỏ đồng là chìa khóa để xây dựng mỏ kỹ thuật số.  Xie Wenbo, giám đốc một công trường khai thác đồng ở Dexing, tỉnh Giang Tây, cho biết phương tiện khai thác có công suất hơn 200 tấn có thể hoàn thành toàn bộ quá trình bốc xếp, vận chuyển và dỡ hàng một cách độc lập. Việc thử nghiệm thành công dự án này sẽ tích lũy kinh nghiệm quý báu cho chúng tôi nhằm thúc đẩy việc vận hành không người lái trong toàn bộ quá trình khai thác và nâng cao hơn nữa mức độ an toàn nội tại của "ít người, không ai" trong các mỏ.  Mỏ đồng Yulong, một mỏ đồng khác nằm ở vùng Trường Đô thuộc Khu tự trị Tây Tạng, là mỏ đồng lộ thiên chất lượng cao nhất ở Trung Quốc. Đến cuối năm 2022, trữ lượng kim loại đồng giữ lại đạt 5.751.600 tấn. Sau đầu năm, nhiệt độ ở địa phương vẫn lạnh và công ty đã chuẩn bị đầy đủ để đảm bảo sản lượng khai thác tích cực ở mỏ lộ thiên vào mùa đông.  Fan Wentao, chủ tịch một công ty đồng ở Tây Tạng: Sau Lễ hội mùa xuân, chúng tôi đã thực hiện một loạt biện pháp an toàn sản xuất mùa đông để tăng cường tần suất đại tu và bảo trì thiết bị nhằm đảm bảo nguồn cung cấp quặng bình thường trong thời tiết khắc nghiệt. So với trước đây, việc xây dựng “mỏ thông minh” được đưa vào vận hành nhằm cải thiện hiệu quả chỉ số cung cấp mỏ.  Ltd. Chủ tịch Liang Yanbo: Công ty có công suất chế biến quặng đồng là 22,3 triệu tấn mỗi năm và các mỏ hiện đang sản xuất hết công suất.  Các phóng viên cũng được biết trong cuộc phỏng vấn, giá đồng, đối với một số công ty đồng có mỏ riêng của họ để ứng phó với biến động giá cả thị trường sẽ có nhiều lợi thế hơn.  Một công ty đồng ở Thanh Hải, tổng giám đốc Chu Xuân: 70% nguồn nguyên liệu thô chính của chúng tôi là dựa vào các mỏ của chính họ, việc sản xuất của chúng tôi hoạt động ổn định có sự đảm bảo rất lớn.  Fan Xiaohui, phó tổng giám đốc bộ phận tương lai của bộ phận thương mại của một công ty đồng ở Giang Tây, Trung Quốc: phí xử lý của doanh nghiệp là một nguồn lợi nhuận tương đối hạn chế, nhưng với sự gia tăng của giá tài sản, những lợi ích có thể có được được sản xuất từ mỏ là nguồn lợi nhuận cốt lõi nhất. Được dịch bằng www.DeepL.com/Translator (phiên bản miễn phí)

  Nguyên lý làm việc của máy phân loại màu là gì? 1 、 Vật liệu được chọn từ đỉnh phễu vào máy, thông qua sự rung của thiết bị rung, vật liệu được chọn dọc theo đường truyền kênh, vào buồng phân loại của khu vực quan sát và từ cảm biến và tấm nền giữa lối đi. 2, Dưới tác động của nguồn sáng, tùy theo cường độ ánh sáng và sự thay đổi màu sắc, hệ thống tạo ra tín hiệu đầu ra để điều khiển van điện từ hoạt động để thổi các hạt màu khác nhau vào phễu thải và các vật liệu tốt được chọn tiếp tục rơi đến phễu thành phẩm, để đạt được mục đích lựa chọn.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong robot mỏ than Tóm tắt Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, ứng dụng của nó trong các mỏ than ngày càng trở nên rộng rãi. Trong quá trình sản xuất mỏ than, tính cấp thiết của nhu cầu thay thế robot đã thúc đẩy ứng dụng công nghiệp của robot mỏ than và ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào robot mỏ than. Việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong robot mỏ than được phân tích và khám phá, giới thiệu các nội dung nghiên cứu chính của công nghệ trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của nó trong công nghiệp, phân tích hiện trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất mỏ than, khái niệm về ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào robot khai thác than một cách hiệu quả được xây dựng một cách hiệu quả, đồng thời có triển vọng phát triển trí tuệ nhân tạo trong robot khai thác than. Từ khóa trí tuệ nhân tạo, robot mỏ than, nhận thức thông minh, ra quyết định thông minh, giám sát thông minh, robot loại bỏ vật liệu0 Giới thiệuQuá trình sản xuất và vận hành hầm lò của mỏ than gặp phải vấn đề nhiều người đi xuống hầm, nguy cơ xảy ra thiên tai cao, tỷ lệ tai nạn cao, môi trường vận hành khắc nghiệt và ô nhiễm môi trường nghiêm trọng. Đối mặt với các hoạt động khai thác than ngầm có rủi ro cao, robot khai thác than trở thành một trong những phương pháp quan trọng để đạt được mục tiêu sản xuất khai thác than hầm lò an toàn và hiệu quả. Robot mỏ than có thể hỗ trợ hoặc thay thế con người hoàn thành một số hoạt động khai thác nguy hiểm và đạt được sản xuất an toàn và hiệu quả trong các mỏ than. Để đạt được mục tiêu “không ai được an toàn”, robot đang là xu hướng thay thế thợ mỏ trong các hoạt động ngầm. Với chiến lược "Made in China 2025", "Công nghiệp 4.0 của Đức" và "Internet công nghiệp Mỹ", truyền thông 5G, Internet vạn vật, dữ liệu lớn, điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo. Sự trưởng thành dần dần của các công nghệ như truyền thông 5G, Internet của Vạn vật, dữ liệu lớn, điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo đã thúc đẩy đáng kể quá trình chuyển đổi và nâng cấp ngành sản xuất truyền thống của Trung Quốc [2]. Là một ngành khoa học và công nghệ mới nổi, trí tuệ nhân tạo có thể giúp công nghệ máy tính trở nên chính xác, nhanh chóng và thuận tiện hơn để hoàn thành các phép tính khoa học phức tạp mà bộ não con người không có khả năng thực hiện và đạt được sự thay thế, mở rộng và nâng cao một phần bộ não con người, từ đó tạo ra những cỗ máy thông minh có thể thực hiện các hoạt động phức tạp và nguy hiểm thay con người [3]. Sản xuất mỏ than trong tương lai sẽ phát triển theo hướng không người lái, tự chủ, thông minh và hiệu quả, trong đó công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ đóng vai trò không thể thay thế và các công nghệ trí tuệ nhân tạo đa dạng sẽ được áp dụng cho robot khai thác than [4]. Mặc dù hiện nay việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực mỏ than công nghiệp vẫn đang trong giai đoạn dò dẫm, tuy nhiên, với việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo ngày càng rộng rãi trong lĩnh vực mỏ than, việc xây dựng các mỏ khai thác không người lái là điều tất yếu [5] . 1 Những vấn đề cấp bách của ngành thanNgành than Trung Quốc đã trải qua hơn 40 năm phát triển, việc khai thác tài nguyên khoáng sản than dần có xu hướng thông minh nhưng vẫn còn một số điểm nghẽn cần giải quyết. 1.1 Công nghệ và thiết bị cần được nâng cấpMặc dù việc khai thác và vận chuyển than ở Trung Quốc đã trải qua các giai đoạn số hóa, tự động hóa và tin học hóa nhưng trình độ kỹ thuật tổng thể và thiết bị sản xuất vẫn thấp hơn so với các nước phát triển [6]. Năm 2019, Cục Quản lý Nhà nước về Mỏ Than trước đây Giám sát An toàn đề xuất đẩy nhanh quá trình công nghiệp hóa và ứng dụng robot mỏ than để đào, khai thác than, vận chuyển, kiểm soát an toàn, hỗ trợ và cứu hộ. Robot mỏ than hiện tại không còn chỉ thực hiện các thao tác lặp đi lặp lại đơn giản mà nó có thể cảm nhận được môi trường xung quanh và đưa ra phản hồi theo thời gian thực cho thế giới bên ngoài, nhưng nó vẫn chưa có khả năng tư duy, nhận dạng, lý luận, phán đoán và ra quyết định độc lập. và vẫn cần sự tham gia của con người để hoàn thành một số nhiệm vụ công việc phức tạp. 1.2 Mối nguy hiểm nghiêm trọng về an toànNgành than là một ngành có rủi ro cao và có nhiều mối nguy hiểm khác nhau trong mỗi bước sản xuất, nước, lửa, khí đốt, bụi than, hình thành địa chất và các thảm họa khác thường xuyên xảy ra, và môi trường ngầm phức tạp chưa được biết đến đe dọa nghiêm trọng đến sự an toàn tính mạng của người dân. các nhà khai thác ngầm. Mặc dù công nghệ giám sát và cảnh báo sớm thông minh của các mỏ than dựa trên Internet vạn vật, dữ liệu lớn và điện toán đám mây đã giảm phần lớn tỷ lệ xảy ra tai nạn và đảm bảo sản xuất an toàn cho các mỏ than nhưng vẫn còn nhiều vấn đề. Độ chính xác và độ nhạy kém của cảm biến dẫn đến việc thu thập thông tin tiền thân không đầy đủ và không kịp thời; các hệ thống giám sát độc lập với nhau và có một chức năng duy nhất, độ sâu tích hợp và tích hợp ứng dụng của nền tảng đám mây chưa đủ sâu; hệ thống giám sát an ninh cơ sở dữ liệu còn yếu; thiết bị giám sát thiếu khả năng học sâu cũng như khả năng tự thích ứng [7]. 1.3 Ô nhiễm môi trường nghiêm trọngCác mỏ than tạo ra bụi than trong quá trình khai thác, đồng thời cũng tạo ra các loại khí độc hại như carbon monoxide và carbon dioxide để gây ô nhiễm bầu khí quyển [8]. Đồng thời, nước thải sản xuất từ khai thác than chứa hàm lượng lớn kim loại nặng và các chất có tính axit, dễ dàng thấm vào đất hoặc xâm nhập vào nguồn nước ngầm gây ô nhiễm địa chất, nguồn nước. Các dự án khai thác than sẽ lấn chiếm một lượng lớn thảm thực vật và đất nông nghiệp, đất dễ bị sụp đổ sau khi khai thác dẫn đến phá hủy lớp bề mặt [9]. 2 Nội dung nghiên cứu chính của trí tuệ nhân tạo2.1 Nhận dạng mẫuNhận dạng mẫu trong công nghệ trí tuệ nhân tạo sử dụng các chức năng thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu mạnh mẽ của công nghệ máy tính tiên tiến để mô phỏng nhận thức và nhận dạng của con người về môi trường bên ngoài bằng cách thiết lập trước các chương trình tương ứng. Robot thông minh kết hợp nhận dạng mẫu có thể mô phỏng tốt hơn khả năng cảm giác của con người, nhận dạng ký tự, âm thanh, hình ảnh, cảnh và thông tin hợp nhất của chúng với độ chính xác cao, đồng thời nhận thức và mô hình chính xác môi trường xung quanh thông qua việc thu thập thông tin đa nguồn [10]. Thị giác máy trong công nghệ trí tuệ nhân tạo, là một trong những phương thức nhận thức môi trường quan trọng nhất, mô phỏng khả năng thị giác của con người để cải thiện sự hiểu biết của robot về môi trường trong hố, quy trình vận hành và hiện tượng phản hồi. Robot thông minh kết hợp thị giác máy trước hết có khả năng thích ứng tốt với môi trường vận hành trong hố và cộng tác tốt với các thiết bị nhân tạo khác; thứ hai, có thể nắm bắt thêm thông tin về cảnh quan bên ngoài, hiểu và tìm hiểu sâu hơn về nội dung của hình ảnh thông qua tầm nhìn lập thể, kiểm tra trực quan và kỹ thuật phân tích hình ảnh động; và thứ ba, có khả năng phán đoán hiện tượng phản hồi ngầm của quá trình vận hành và phản hồi thông tin về trạng thái của robot về hệ thống điều khiển chuyển động [11]. 2.2 Hệ chuyên giaHệ thống chuyên gia là những công nghệ mô hình hóa kiến thức và kinh nghiệm của các chuyên gia con người và được sử dụng để giải quyết các vấn đề như quyết định, quy trình và lỗi hệ thống. Thông qua các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, hệ thống tri thức được tạo ra cho các hệ thống downhole mô phỏng con người để giải quyết các vấn đề thực tế gặp phải trong quá trình vận hành. Các chuyên gia con người có thể dự đoán lỗi hệ thống, xác định điểm lỗi và tạo ra các giải pháp khắc phục sự cố dựa trên trạng thái hiện tại của hệ thống, chẳng hạn như màn hình và âm thanh của thiết bị, thông số dữ liệu vận hành cũng như trạng thái của sản phẩm khi giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Do đó, các hệ thống chuyên gia thường được sử dụng để dự đoán, chẩn đoán và xử lý sự cố lỗi. Ngoài ra, trong ngành sản xuất, hệ thống chuyên gia còn được sử dụng để đưa ra các quyết định lập kế hoạch sản xuất, tối ưu hóa quy trình sản xuất, điều phối sản xuất và tối ưu hóa các thông số thiết bị. 2.3 Học máyHọc máy trong công nghệ trí tuệ nhân tạo bắt chước khả năng học tập của con người thông qua các khung mô hình và thuật toán để tự động trích xuất các quy luật nội tại thông qua dữ liệu đào tạo, thông tin môi trường và phản hồi để cải thiện hiệu suất hệ thống cũng như tăng cường khả năng thích ứng và mạnh mẽ với môi trường. Robot kết hợp học máy có khả năng trích xuất luật và tóm tắt kiến thức giống con người để xác định thông tin hiệu quả từ lượng lớn tài nguyên thông tin được thu thập và học cách cải thiện trí thông minh của chính chúng. Công nghệ máy học có thể giải quyết hiệu quả hàng loạt vấn đề trong những tình huống bất ngờ và giảm phần lớn chi phí lao động và sản xuất [12]. 2.4 Trí tuệ nhân tạo phân tánHệ thống trí tuệ nhân tạo phân tán phối hợp lập kế hoạch và điều khiển các hệ thống cơ thể đa trí tuệ không đồng nhất bằng cách kết hợp khoa học và hợp lý trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy tính, nhằm nâng cao hiệu suất của hệ thống trí tuệ nhân tạo, cải thiện khả năng thực hiện nhiệm vụ và tăng hiệu quả của công việc hợp tác của từng hệ thống độc lập trong robot thông minh. Khi robot thông minh gặp phải một số tình huống bất ngờ, nó vẫn có thể đảm bảo từng hệ thống con thực hiện công việc bình thường. Hệ thống trí tuệ nhân tạo phân tán hiện nay vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển ban đầu, khó khăn về mặt kỹ thuật nằm ở việc làm thế nào để phối hợp các quy tắc hoạt động của các hệ thống khác nhau [13]. 3 Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong robot khai thác than3.1 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong điều khiển chuyển động robot mỏ thanĐể đảm bảo robot mỏ than có thể hoạt động bình thường trong môi trường ngầm phức tạp, các học giả nghiên cứu đã áp dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như hệ thống chuyên gia và mạng lưới thần kinh nhân tạo vào các phương pháp, thuật toán và hoạt động hợp tác điều khiển chuyển động của robot. Bằng cách mô phỏng trình độ kiến thức và tư duy chuyên gia của con người, robot mỏ than có thể giải quyết một số vấn đề phi tuyến đa chiều phức tạp, giảm số lượng hoạt động để phân tích hệ thống động lực, thiết lập tham số và xử lý dữ liệu, đồng thời cải thiện hiệu quả và độ chính xác của điều khiển. Các nhà nghiên cứu Wang Nian và cộng sự [14] đã thiết kế một robot khai thác mỏ thông minh dựa trên ucos nhúng và sử dụng mạng GSM để thực hiện điều khiển từ xa thiết bị; Các nhà nghiên cứu Zhang Chuancai và cộng sự [15] đã sử dụng mạng nơ-ron BP để thiết lập phương pháp đo nhằm xác định góc quay của rô-bốt dựa trên tốc độ động cơ và thời gian chạy, từ đó có thể cung cấp các tham số góc cho việc lập kế hoạch đường đi của rô-bốt; Nhân viên nghiên cứu của Wang Xuesong và cộng sự [16] đã tính gần đúng các thông số động học không chắc chắn dựa trên mạng thần kinh Elman cải tiến và gửi các lệnh điều khiển cho hệ thống servo robot mỏ than bằng bộ điều khiển mờ thần kinh; Các nhà nghiên cứu Song Xin và cộng sự [17] đã áp dụng mạng lưới thần kinh trong lĩnh vực điều khiển robot để thực hiện các hành động như điều khiển khớp nối đa khớp của cánh tay robot, lập kế hoạch quỹ đạo cuối và điều khiển van thủy lực.  3.2 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận thức thông minh và dự đoán mối nguy hiểm của Robot mỏ thanRobot kiểm tra khai thác mỏ nhận ra nhận thức toàn diện về thông tin môi trường dưới lòng đất bằng cách mang theo nhiều cảm biến khác nhau, giám sát lỗi thiết bị và dụng cụ theo thời gian thực, thông tin về an toàn nhân sự và thảm họa như khí đốt, bụi than, nước và lửa, đồng thời đưa ra cảnh báo sớm kịp thời cho giảm thiểu sự cố tai nạn mỏ than. Đối với một số khó khăn kỹ thuật như nhận dạng không chính xác và giám sát kịp thời trong môi trường ngầm phức tạp, các nhà nghiên cứu sử dụng công nghệ học sâu, nhận dạng mẫu và hệ thống chuyên gia để nâng cao hơn nữa khả năng nhận dạng chính xác của robot và giám sát thời gian thực các mối nguy hiểm mới nổi dưới lòng đất. Các nhà nghiên cứu tại Lu Wanjie và cộng sự [18] đã sử dụng thuật toán deep learning dựa trên mạng nơ ron tích chập để mô hình hóa và huấn luyện thiết bị mỏ than để robot kiểm tra dưới lòng đất có thể xác định chính xác loại thiết bị mỏ than; các nhà nghiên cứu tại Zhang Fan và cộng sự [19] đã đề xuất một phương pháp tái tạo hình ảnh khai thác dựa trên mạng lưới thần kinh còn sót lại đối với các tác động đáng lo ngại của tiếng ồn dưới lòng đất đối với môi trường vận hành trực quan, giúp cải thiện hiệu quả độ rõ nét của hình ảnh giám sát và Nie Zhen et al [20] đã sử dụng thuật toán di truyền dựa trên mạng nơ-ron BP để xây dựng hệ thống phát hiện thông minh môi trường khí trong đường hầm và thu được dữ liệu thời gian thực về phân bố nồng độ khí trên các đoạn đường hầm khác nhau trên đường đi của robot kiểm tra mỏ than; Pan Yue và cộng sự [21] đã sử dụng mạng nơ-ron BP để thiết lập mô hình chẩn đoán lỗi quạt và thiết lập ánh xạ giữa các loại lỗi quạt và dải tần số rung của rôto quạt, từ đó thực hiện chẩn đoán lỗi quạt. mối quan hệ, và sau đó đạt được chẩn đoán lỗi quạt; Yan Junjie và cộng sự [22] các nhà nghiên cứu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo để thiết lập mô hình chẩn đoán lỗi bánh răng máy móc mỏ than, sử dụng tín hiệu đầu vào để huấn luyện mô hình mạng nơ-ron, phân loại tín hiệu đầu ra và sau đó xác định lỗi bánh răng. 3.3 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc định vị tự động và xây dựng bản đồ cho robot mỏ thanĐể đạt được khả năng định vị và điều hướng tự động trong môi trường mỏ than không có cấu trúc phức tạp đòi hỏi phải xem xét cả tính không thể áp dụng trực tiếp của công nghệ GPS xuống hố và nhu cầu khắc phục sự can thiệp từ các yếu tố bên ngoài như bụi, nhiệt độ, độ ẩm, tiếng ồn và luồng không khí, ở những vị trí cao hơn. nhu cầu về công nghệ định vị và điều hướng tự động và chính xác cho robot trong môi trường hạn chế và khép kín. Xây dựng bản đồ, điều hướng định vị, lập kế hoạch đường đi và tránh chướng ngại vật theo thời gian thực của robot khai thác than dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo đã trở thành điểm nóng cho nghiên cứu ứng dụng. Bai Yun [23] đã đề xuất mạng lưới thần kinh mờ có cấu trúc thay đổi và áp dụng nó vào quy trình cảm biến môi trường của robot cứu hộ rắn dưới lòng đất, kết hợp dữ liệu cảm biến đa nguồn để đạt được khả năng nhận dạng chướng ngại vật và mô hình hóa môi trường của robot rắn trong môi trường khắc nghiệt; Các nhà nghiên cứu Fu Hua và cộng sự [24] đã sử dụng mô hình mạng lưới thần kinh nhân tạo để mô hình hóa và mô tả linh hoạt không gian làm việc của hệ thống giám sát mỏ than thông minh, sử dụng mô hình mạng lưới thần kinh để lập kế hoạch đường tránh chướng ngại vật cho robot; Zhang Yaofeng và cộng sự [25] các nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp bù dựa trên mạng Elman cho lỗi đo cảm biến siêu âm của robot dưới lòng đất, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của phạm vi siêu âm và phát hiện chướng ngại vật; Các nhà nghiên cứu Zhai Guodong và cộng sự [26] đã tóm tắt công nghệ thị giác hai mắt trong robot cứu hộ mỏ than để thu thập thông tin hiện trường vụ tai nạn và đạt được khả năng tránh chướng ngại vật tự động và lập kế hoạch đường đi, bao gồm phân loại và nhận dạng mẫu, đo lường trực quan và tái tạo 3D, đo lường kết hợp và định vị, và trực quan. điều khiển servo; Các nhà nghiên cứu Ma Hongwei và cộng sự [27] đã xây dựng một hệ thống thị giác máy dựa trên camera độ sâu và đề xuất phương pháp điều hướng dựa trên tầm nhìn độ sâu, trong đó robot được trang bị camera độ sâu RGB-D để thu thập dữ liệu nhằm tạo ra bản đồ và điều hướng tự động . 4 Nghiên cứu robot khai thác than thông minhCó nhiều loại công nghệ trí tuệ nhân tạo khác nhau và nội dung nghiên cứu chính áp dụng cho lĩnh vực robot mỏ than bao gồm nhận thức thông minh tổng hợp đa phương thức, học tập kiến thức và ra quyết định thông minh cũng như vận hành hợp tác điều khiển thông minh. Thông qua nhận thức, học tập, ra quyết định và kiểm soát hợp tác, sự phát triển thông minh của robot mỏ than được hiện thực hóa. 4.1 Nhận thức thông minh hợp nhất đa phương thứcRobot mỏ than được trang bị nhiều cảm biến chống cháy nổ, độ chính xác cao và độ tin cậy cao để xây dựng một hệ thống nhận thức thông minh với sự kết hợp đa phương thức của thị giác, thính giác, khứu giác, xúc giác, v.v., để hoàn thành nhận dạng và phân tích thông minh, âm thanh bất thường nhận dạng, theo dõi nhiệt độ bất thường, phát hiện khói, phát hiện nồng độ khí độc hại, tránh chướng ngại vật tự động, tự động nắm bắt và các hoạt động khác. (1) Nghiên cứu công nghệ nhận dạng thị giác máy và phát hiện trực quan trong các kịch bản ứng dụng mỏ than. Thông qua việc xử lý và hiểu biết hình ảnh, trước hết, robot có thể xác định và giám sát các thiết bị đo kỹ thuật số, màn hình LCD, đèn báo, van, v.v.; thứ hai, phát hiện chất lỏng nhỏ giọt trong đường ống, băng chạy và nứt; thứ ba, thực hiện xâm nhập nhân sự, nhân viên trực, phát hiện nhân viên mặc quần áo; thứ tư, xác định và theo dõi các vật thể lạ như gangue, que neo, khúc gỗ trên đường, ống sắt,… xuất hiện trên băng. (2) Nghiên cứu về các công nghệ như khả năng nghe của robot, tức là phát hiện và nhận dạng âm thanh trong các tình huống ứng dụng mỏ than. Sử dụng cảm biến thu âm có độ nhạy cao, bộ xử lý tín hiệu số DSP tốc độ cao, kết hợp với công nghệ xử lý giảm nhiễu động thích ứng, trích xuất đặc điểm âm thanh và công nghệ nhận dạng thuật toán mô hình phát hiện để xác định âm thanh bất thường trong mỏ. (3) Nghiên cứu công nghệ nhận dạng thông minh cho khứu giác của robot, tức là phát hiện khí trong các kịch bản ứng dụng mỏ than. Phát hiện chính xác khí metan, hydro sunfua, carbon monoxide, oxy và các loại khí khác trong môi trường và liệu khói có vượt quá giới hạn hay không, phát hiện kịp thời rò rỉ khí và cảnh báo sớm hỏa hoạn. (4) Nghiên cứu công nghệ xúc giác cho robot trong các kịch bản ứng dụng mỏ than. Thu thập nhiệt độ của các vật thể như động cơ, máy bơm, vòng bi, con lăn, băng keo, v.v. thông qua tiếp xúc hoặc không tiếp xúc và phân tích dữ liệu; thông qua thiết bị cảm biến lực, giám sát thời gian thực lực tiếp xúc, lực kẹp, lực vận hành, ứng suất bên trong và nhận ra cảm biến lực và kiểm soát an toàn. 4.2 Học tập kiến thức và ra quyết định thông minhTrước những vấn đề hiện tại về giao thức hệ thống robot mỏ than không tương thích và thiếu chia sẻ và tích hợp thông tin, chúng tôi sẽ tích hợp sâu robot mỏ than với công nghệ thông tin thế hệ mới, xây dựng một hệ thống tổng quát, tiêu chuẩn và linh hoạt để cùng học hỏi và chia sẻ kiến thức về than robot khai thác mỏ và vượt qua các nút thắt kỹ thuật về hiểu biết hiện trường của robot mỏ than, phát hiện an toàn, định vị chính xác, nhận thức tự động và điều hướng hiệu quả. Hiện thực hóa các dịch vụ trực tuyến dựa trên đám mây cho các công nghệ phổ biến của rô-bốt khai thác than nhằm giải quyết các hạn chế của từng rô-bốt riêng lẻ và cải thiện khả năng ra quyết định thông minh của rô-bốt khai thác than. (1) Thiết lập một khuôn khổ học tập và khái quát hóa tích hợp cá nhân và tổng thể. Ở cấp độ cá nhân, một robot duy nhất tích hợp thông tin cảm biến, ra quyết định, điều khiển, cộng tác và tương tác giữa con người với robot trong quá trình vận hành và tiến hành đào tạo trực tuyến, theo thời gian thực, gia tăng thông qua khung học tập trí tuệ nhân tạo được đại diện bởi mạng lưới thần kinh để tự động điều chỉnh trạng thái hoạt động của robot và đạt được khả năng kiểm soát và ra quyết định tối ưu toàn chu trình. Ở cấp độ tổng thể, nhiều robot tải lên và phân phối kiến thức đã học được thông qua công nghệ thông tin thế hệ mới, để khi robot đối mặt với một nhiệm vụ vận hành hoàn toàn mới, nó có thể nhanh chóng làm quen với các đặc điểm vận hành với kết quả kiến thức của các robot khác, giảm thời gian học lại và nâng cao tính linh hoạt và khả năng thích ứng của nhiệm vụ tổng thể của hệ thống. (2) Thiết lập chế độ hoạt động trong đó thân robot và đám mây được tích hợp. Đột phá mô hình tích hợp và R&D robot truyền thống, đồng thời hiện thực hóa lộ trình tích hợp và R&D robot mới tích hợp thân robot nhẹ cục bộ với khả năng xử lý dữ liệu hiệu suất cao trên đám mây với sự trợ giúp của "điện toán đám mây 5G +". Các thuật toán yêu cầu sức mạnh tính toán mạnh mẽ, chẳng hạn như nhận thức môi trường thông minh, nhận dạng mẫu, xây dựng bản đồ và điều hướng tự động, được chuyển lên đám mây và robot cục bộ tải dữ liệu của các cảm biến và bộ truyền động trên tàu lên đám mây theo thời gian thực và tối ưu hóa việc tính toán nhận thức, mô hình hóa và thực thi thông qua sức mạnh tính toán và xử lý dữ liệu mạnh mẽ của đám mây. Kết quả được gửi đến rô-bốt cục bộ theo thời gian thực, giúp giảm gánh nặng tính toán cho rô-bốt cục bộ và chuyển nhiều tài nguyên phần cứng hơn sang cảm biến và phía thực thi để đạt được thiết kế rô-bốt vận hành nhẹ, hợp lý và hiệu suất cao.   4.3 Điều khiển thông minh hoạt động hợp tácTích hợp công nghệ deep learning và laser/visual SLAM vào robot mỏ than, kết hợp với hệ thống cảm biến thông minh tổng hợp đa phương thức, thực hiện các chức năng chuyển động tự động, định vị chính xác, điều chỉnh vị trí, lập kế hoạch vận hành thông minh, vận hành tự động và cảm biến thảm họa thông minh của robot mỏ than trong môi trường mỏ phức tạp và thực hiện kiểm soát hợp tác thông minh các quy trình vận hành phát hiện, đào và hỗ trợ. (1) Tích hợp công nghệ mạng lưới thần kinh vào việc điều khiển và lập kế hoạch vận hành hợp tác của nhiều robot mỏ than. Khả năng tự tổ chức, tự nhóm và tự điều phối của robot di động trong hầm mỏ để đạt được sự tích hợp của các thiết bị không đồng nhất. Thông qua các công nghệ phân tách nhiệm vụ, phân công nhiệm vụ và cân bằng tải thông minh, một nhóm robot trong môi trường phức tạp trong hầm mỏ được hình thành và các công nghệ như điều hướng tự động trong không gian ngầm, cảm biến trạng thái đa cảm biến, lập kế hoạch vận hành thông minh và cộng tác nhiều robot. điều khiển được áp dụng để thực hiện các hoạt động hợp tác hiệu quả giữa nhiều robot trong việc đào, khoan, khai thác, vận chuyển và hỗ trợ trên bề mặt làm việc. (2) Mở rộng phương thức tương tác của con người với một robot duy nhất sang tương tác của con người với nhiều nhóm robot và hiện thực hóa sự can thiệp và cộng tác của người vận hành trên các nhóm robot. Trong quá trình vận hành robot mỏ than, mỗi robot không đồng nhất với các chức năng khác nhau tạo thành một bầy hợp tác gồm nhiều robot phức tạp. Đồng thời, nhóm cộng tác nhiều robot cần có khả năng cộng tác sâu với người vận hành. Thông qua công nghệ AI, chúng ta có thể vượt qua chế độ "thực thi lệnh" đơn giản của công nghệ tương tác giữa con người và robot hiện có và tích hợp sự can thiệp của con người vào chu trình điều khiển để hiện thực hóa một chế độ tương tác mới giữa con người và robot với "con người trong vòng lặp". ", và hiện thực hóa "nhóm hệ thống ngầm không người lái + nhóm hệ thống ngầm không người lái + nhóm hệ thống ngầm không người lái". nhóm hệ thống không người lái ngầm + người vận hành ngầm" phương thức hoạt động, để cải thiện hiệu quả hoạt động, tính linh hoạt và mạnh mẽ của hệ thống tổng thể. Để đạt được mục tiêu mỏ than thông minh, chúng tôi sẽ thực hiện nghiên cứu về "robot mỏ than +", "robot mỏ than + 5G" để hiện thực hóa cảm biến và kết nối toàn diện, chia sẻ thông tin miền đầy đủ và tương tác đa kênh giữa con người và robot ; "Robot mỏ than + điện toán đám mây" Robot mỏ than + điện toán đám mây" nhận ra khả năng tương thích giữa bản thể luận robot nhẹ và chi phí thấp cũng như khả năng tính toán học tập hiệu suất cao; "Robot mỏ than + dữ liệu lớn" thực hiện dự đoán động, tích hợp thông tin và cung cấp cơ sở dữ liệu cho quá trình học tập tiến hóa của robot; "robot mỏ than + AI" Robot mỏ + AI" thực hiện nhận thức tự động thông minh, phân tích và ra quyết định tối ưu cũng như tiến hóa học tập kiến thức, từ đó hình thành một hệ thống thông minh hoàn chỉnh về nhận thức ba chiều, học tập tự chủ và hợp tác kiểm soát trong mỏ. 5 Triển vọng tương laiTrí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực robot mỏ than và đã đạt được nhiều kết quả nghiên cứu hơn. Tuy nhiên, là một công nghệ tiên phong mới nổi, trí tuệ nhân tạo vẫn còn những hạn chế. (1) Công nghệ AI hiện tại chủ yếu hướng đến một nhiệm vụ duy nhất và một khung AI chung có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ vẫn chưa được hiện thực hóa. Ví dụ: các mô hình được đào tạo để nhận dạng hình ảnh không thể được sử dụng để phát hiện và nhận dạng âm thanh; Khung thuật toán để nhận dạng một đối tượng mục tiêu cụ thể không thể được mở rộng sang nhận dạng các đối tượng mục tiêu tùy ý và tập dữ liệu cần được xây dựng và đào tạo lại khi mục tiêu phân loại mới xuất hiện. Tính năng này hạn chế việc ứng dụng AI trong các tình huống nhiệm vụ phức tạp. (2) Các thuật toán trí tuệ nhân tạo cần dựa vào một lượng lớn dữ liệu và các hoạt động như thu thập, xử lý, hiệu chuẩn và căn chỉnh dữ liệu cần phải được thực hiện thủ công, kém hiệu quả. Cách sử dụng lượng dữ liệu nhỏ hơn để đạt được hiệu suất cao hơn đã trở thành một trong những điểm nóng nghiên cứu hiện nay về phương pháp trí tuệ nhân tạo. (3) Có nhiều loại robot khai thác than và tồn tại một số lượng lớn thiết bị cảm biến, thiết bị dẫn động và thiết bị dẫn động. Định dạng dữ liệu của mỗi thiết bị rất đa dạng và khó hình thành một giao diện dữ liệu thống nhất, khiến dữ liệu giữa mỗi hệ thống trở nên độc lập với nhau. Dữ liệu không tương thích khiến hệ thống AI gặp khó khăn trong việc điều phối robot trong từng phần của quy trình sản xuất mỏ than và khó có được đủ dữ liệu để hình thành kế hoạch thống nhất khép kín cho toàn bộ quy trình sản xuất. (4) Môi trường mà robot khai thác than hoạt động là cực kỳ nguy hiểm nên chỉ riêng hệ thống AI hiện tại không thể đảm bảo mức độ an toàn và ổn định cao. Cách tích hợp hệ thống AI với sự can thiệp thủ công của người vận hành và tích hợp sự can thiệp của con người vào toàn bộ vòng vận hành của hệ thống AI trở thành một trong những yếu tố chính cần được giải quyết trong bước tiếp theo. Trong tương lai, các hệ thống AI áp dụng cho robot mỏ than sẽ phát triển theo hướng khái quát hóa, chi phí thấp, thống nhất và cộng tác giữa con người và máy móc, với sự xuất hiện của khung thuật toán AI chung cho nhiều nhiệm vụ liên tục học hỏi và phát triển trực tuyến bằng cách sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu và các phương pháp đào tạo chi phí thấp, có khả năng tích hợp dữ liệu chính từ tất cả các khía cạnh của quá trình sản xuất mỏ than để tính toán và lập kế hoạch tích hợp, đồng thời có thể cộng tác với nhau và với con người để đạt được. Có khả năng cộng tác với con người để đạt được hiệu quả, an toàn và sản xuất mỏ than tự trị. 6 Kết luậnVới sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo, ngành khai thác than sẽ có sự thay đổi lớn. Với khả năng xây dựng mô hình, tính toán song song và lập kế hoạch hiệu quả của AI, trí thông minh và tự động hóa của robot mỏ than sẽ đạt đến một tầm cao mới, thực sự hiện thực hóa các yêu cầu an toàn và không người lái trong sản xuất mỏ than. Đồng thời, trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tăng đáng kể hiệu quả sản xuất mỏ than và thúc đẩy sự phát triển an toàn, lành mạnh và bền vững của ngành khai thác than. 

Giúp phân loại thông minh wollastonite, mở rộng sự phát triển của chuỗi ngành doanh nghiệp! Wollastonite là một nguyên liệu khoáng sản công nghiệp mới, chủ yếu được sản xuất ở vùng biến chất có tính axit và tiếp xúc, do thành phần của các thành phần khoáng sản chính, wollastonite được phân phối ở Trung Quốc, từ phía bắc đến Hắc Long Giang, phía nam đến tỉnh Hải Nam và Tân Cương có phân phối tiền gửi. 19 tỉnh, khu tự trị phát hiện sản lượng quặng wollastonite 86 (trong đó siêu lớn 8, lớn 13, vừa 24, nhỏ 32, 9 điểm quặng). Trong số 77 mỏ, 244 triệu tấn quặng wollastonite đã được xác định và 227 triệu tấn quặng wollastonite được giữ lại, trong đó Huojiadian ở huyện Lishu, tỉnh Cát Lâm có trữ lượng giữ lại lớn nhất, chiếm 40% tổng trữ lượng quặng giữ lại của cả nước; bốn tỉnh còn lại là Vân Nam, Giang Tây, Thanh Hải và Liêu Ninh chiếm 49% trữ lượng quặng giữ lại của cả nước; 5 tỉnh Chiết Giang, Hồ Nam, An Huy, Nội Mông và Quảng Đông chiếm 4 tỉnh còn lại là Vân Nam, Giang Tây, Thanh Hải và Liêu Ninh, chiếm 49% trữ lượng cả nước; Chiết Giang, Hồ Nam, An Huy, Nội Mông và Quảng Đông chiếm 10% trữ lượng cả nước; Giang Tô, Quảng Tây, Hồ Bắc và Hắc Long Giang, chiếm 1% trữ lượng cả nước.  Dự trữ tài nguyên wollastonite của Trung Quốc Cơ cấu tiêu thụ wollastonite tại Trung Quốc: gạch tráng men và phôi gốm là chủ yếu, chiếm khoảng 50%; xỉ bảo vệ luyện kim và hiệp ước hàn chiếm 20%; sơn và chất phủ chiếm khoảng 10%; chất độn nhựa, cao su, giấy chiếm khoảng 10%; vật liệu xây dựng, thay thế amiăng và các ứng dụng khác chiếm khoảng 10%.  Trong một thời gian dài, hoạt động khai thác và phân loại tài nguyên wollastonite của Trung Quốc đang trong giai đoạn phát triển mạnh mẽ, trình độ và quy mô chế biến khoáng sản wollastonite so với các nước phương Tây vẫn còn tương đối lạc hậu. Hiệu suất trong phạm vi ứng dụng hẹp hơn, cấp sản phẩm thấp hơn. Trong những năm gần đây, với sự điều chỉnh của chính sách công nghiệp quốc gia và cơ chế thị trường, sự phát triển của các doanh nghiệp khai thác mỏ đã dần đi vào con đường phát triển lành mạnh và tiêu chuẩn hóa, quy mô sản xuất, chủng loại sản phẩm và lợi ích kinh tế của các doanh nghiệp wollastonite đã được cải thiện đáng kể. Đặc biệt, đã có sự tiến bộ và phát triển vượt bậc trong công nghệ khai thác và làm giàu. Với sự phát triển của thời gian, mỏ wollastonit tài nguyên liên tục phải đối mặt với sự cạn kiệt, dễ dàng khai thác đá, giảm chất lượng quặng, tăng chi phí phân loại và các vấn đề khác, cũng như các hạn chế quốc gia về việc phê duyệt các ao chứa chất thải mới, đã làm cho công suất ao chất thải hiện tại giảm, dẫn đến sự gia tăng đáng kể trong việc giảm chi phí xử lý, đồng thời bảo vệ môi trường bên ngoài cũng mang lại áp lực rất lớn cho các doanh nghiệp khai thác mỏ. Làm thế nào để giảm chi phí, nâng cao hiệu quả kinh tế của mỏ nhưng cũng phù hợp với bảo vệ môi trường xanh thì việc đưa vào sử dụng thiết bị mới, công nghệ mới là một lựa chọn tốt. Gần đây, một doanh nghiệp wollastonite lớn trong nước đã cải tiến quy trình phân loại của mình bằng cách trích dẫn thiết bị phân loại trí tuệ nhân tạo Mingde. Quặng wollastonite thô đi vào thiết bị phân loại sau khi nghiền và phân ly, và theo quá trình học trước và mô hình hóa, chất cô đặc và chất thải được xác định chính xác, làm phong phú thêm chất cô đặc wollastonite mất ít năng lượng. Hiệu quả phân loại tổng thể, năng suất tập trung và phân loại ổn định của thiết bị đều đáp ứng mong đợi tâm lý của khách hàng. Quảng Tây một doanh nghiệp wollastonite quy trình phân loại ban đầu chủ yếu là chọn thủ công kích thước hạt lớn bằng tay, tiếp theo là hiểu cách sử dụng Mingde máy phân loại quặng trí tuệ nhân tạo, sau khi điều tra để hiểu thông qua Mingde máy phân loại trí tuệ nhân tạo, có thể phân loại hoàn toàn quặng gốc wollastonite trộn với đá đen, canxit và một lượng nhỏ thạch anh, thông qua phân loại để đạt được mục đích bầu chọn wollastonite.  Chất thải Thành phẩm Minh Đức thiết bị phân loại trí tuệ nhân tạo, không sử dụng dược phẩm, không mài, thiết bị vận hành chủ yếu bằng điện, thông qua khí nén để thổi phân loại, chi phí phân loại thấp, không gây ô nhiễm cơ bản, độ thông minh của thiết bị cao, vận hành đơn giản, công nghệ tiên tiến, hoàn toàn có thể đáp ứng yêu cầu sắp xếp của doanh nghiệp.Đứng trong thời đại mới, mỏ xanh, phân loại quặng thông minh thuộc về sự phát triển của xu hướng mới, hướng đi mới, thông qua việc áp dụng các công nghệ mới để đẩy nhanh quá trình xây dựng các doanh nghiệp khai thác thông minh, tự động hóa, có thể nâng cao đáng kể việc sử dụng quặng nguồn lực và lợi ích kinh tế của doanh nghiệp.

Giá trị kinh tế tiềm năng vượt nghìn tỷ nhân dân tệ, tiền gửi quy mô lớn được công bố! 10 kết quả chính hàng đầu năm 2022 Tìm kiếm địa chất được công bố Ngành khai khoáng cũng bị ảnh hưởng sâu sắc bởi dịch bệnh bắt nguồn từ nhiều nơi, sự sụt giảm bất động sản và suy thoái kinh tế khó khăn năm 2022. Trong thư trả lời của Tổng Bí thư Tập Cận Bình gửi toàn thể các nhà địa chất thuộc Lữ đoàn địa chất số 6 tỉnh Sơn Đông. Cục Khai thác mỏ, nơi khơi dậy sự nhiệt tình của người dân ngành khai thác mỏ trên khắp cả nước trong việc tìm kiếm mỏ, câu trả lời nào sẽ được gửi đến người dân cả nước với nỗ lực của nhiều nhà địa chất? Mới đây, trang web chính thức của Hiệp hội Địa chất Trung Quốc đã công bố kết quả lựa chọn những thành tựu lớn trong thăm dò địa chất năm 2022. I. Quy mô lớn cao cấp và chất lượng cao mỏ quặng sắt được tìm thấy ở khu vực Baijian, thành phố Shahe, tỉnh Hà BắcLữ đoàn địa chất thứ chín của Cục thăm dò và phát triển địa chất và khoáng sản Hà Bắc đã phát hiện ra một mỏ quặng sắt quy mô lớn chất lượng cao ở Baijian, thành phố Shahe, đây là mỏ quặng sắt smectite lớn nhất từng được phát hiện ở tỉnh Hà Bắc và là một trong số ít mỏ mỏ quặng sắt chất lượng cao chưa được khai thác ở Trung Quốc Các kỹ thuật viên của Lữ đoàn địa chất số 9 đã liên tục đổi mới lý thuyết và phương pháp tìm quặng sắt theo kiểu Hand Xing, đồng thời đã chắt lọc và tổng hợp phương pháp tìm quặng sắt “năm trong một”, đã định hướng hiệu quả cho việc tìm kiếm quặng sắt. ở chiều sâu và ngoại vi của phong cách Hand Xing. Dự án đã cung cấp 104.427.000 tấn tài nguyên quặng sắt đã được chứng minh + kiểm soát + suy luận với cấp độ trung bình là 48,02% tổng lượng sắt (TFe), 44,15% sắt từ tính (mFe) và 4412,8 tấn coban liên kết từ tính, với giá trị kinh tế tiềm năng trên RMB 100 tỉ. Quặng sắt có thể được sử dụng làm nguyên liệu thô cho thép tinh chế và thép chất lượng cao. Lợi ích kinh tế và xã hội phát sinh từ việc phát triển và sử dụng nó có ý nghĩa to lớn đối với sự phát triển kinh tế địa phương và an ninh tài nguyên năng lượng quốc gia. II. Bước đột phá đáng kể trong việc tìm kiếm quặng đất hiếm nặng ở Shi Ping, huyện Anyuan, tỉnh Giang Tây Nhóm nghiên cứu, dẫn đầu bởi Wang Xianguang từ Trung tâm Dịch vụ An ninh Tài nguyên Khoáng sản Giang Tây, đã phát hiện một trữ lượng đất hiếm nặng ion nặng ở lớp vỏ phong hóa siêu lớn sau 5 năm thăm dò toàn diện ở khu vực có đất hiếm vonfram-thiếc núi Wuyi. các vùng khoáng hóa đa kim gặp nhau ở miền nam Giang Tây. Tổng cộng có bảy phần đất hiếm nặng được khoanh tròn trong khu vực mỏ, trong đó XX, XX triệu tấn tài nguyên đất hiếm nặng toàn pha được suy ra với cấp độ trung bình là 0,088% và XX, XX triệu tấn tài nguyên đất hiếm nặng pha lọc. tài nguyên đất cấp 0,060% được phát hiện ở đoạn gốc vào năm 2022; mô hình "năm yếu tố trong một" cho đất hiếm ion và mô hình "khảo sát địa chất + lớp vỏ phong hóa" đã được xây dựng. "Khảo sát địa chất + bẫy vỏ thời tiết + khoan Gannan + khoan cạn + phân tích hiện trường nhanh + thử nghiệm thực nghiệm" là một phương pháp thăm dò xanh, hiệu quả và kinh tế đối với đất hiếm ion, có ý nghĩa phổ biến đối với việc thăm dò và đánh giá ion nặng hiếm trầm tích đất. Kết quả khảo sát đã được áp dụng cho các khu vực khác như Xinfeng ở khu khai thác Shishiping và Quận Xunwu và Quận Gan ở khu vực Nam Lĩnh, và một số đất hiếm nặng quy mô lớn đã được tìm thấy ở Xiahu và các khu vực khác với kết quả đáng kể .  3,Một bước đột phá lớn trong thăm dò đa kim bạc ở làng Erdaokan, thành phố Nengjiang, tỉnh Hắc Long Giang Viện khảo sát tài nguyên thiên nhiên Hắc Long Giang và Viện khảo sát địa vật lý và địa hóa Hắc Long Giang đã đạt được bước đột phá lớn trong việc thăm dò quặng đa kim bạc ở làng Erdokan, thành phố Nengjiang, thu được tổng cộng 1.777 tấn kim loại bạc với cấp độ trung bình là 431,10 g/ t. Quặng bạc có kích thước lớn, quặng mangan ở mức trung bình. Thân quặng đa kim bạc được chứa trong các đá trầm tích biển thuộc hệ tầng Neihuohe Thượng Silur-Trung Devon, có nguồn gốc tổng hợp chặt chẽ với các mạch gabbroic, với các loại đá cận núi lửa có tính axit vừa phải, và quặng là một khối đá kiến tạo được kết dính bởi các mạch thạch anh. Mỏ này là mỏ bạc độc lập lớn đầu tiên ở tỉnh Hắc Long Giang, lấp đầy khoảng trống về quặng bạc độc lập ở tỉnh Hắc Long Giang và là mỏ lớn nhất trong hoạt động tìm kiếm quặng bạc quốc gia trong Kế hoạch 5 năm lần thứ 13. Thông qua nghiên cứu tổng quan về kinh tế và hiệu suất công nghệ luyện kim và chế biến quặng, người ta tin rằng sau khi mỏ đi vào hoạt động, lợi nhuận trung bình hàng năm là khoảng 340 triệu nhân dân tệ, có thể phục vụ gần 12 năm và thuế thu nhập trung bình hàng năm phải nộp là khoảng 84 triệu nhân dân tệ, điều này sẽ cải thiện đáng kể doanh thu tài chính địa phương và thúc đẩy GDP khu vực một cách hiệu quả. 4. Đổi mới công nghệ tìm kiếm quặng và bước đột phá lớn trong tìm kiếm quặng đối với mỏ vàng siêu lớn ở Dayingzhuang, Jiaodong Lữ đoàn địa chất thứ sáu của Cục thăm dò và phát triển địa chất và khoáng sản Sơn Đông và Công ty TNHH khai thác mỏ Zhaoguang đã cùng nhau phát hiện nguồn vàng lớn nhất với hơn 100 tấn ở khu vực giữa của Khu vực gãy xương Zhaoping. Dự án đã làm rõ mô hình đầu ra của thân quặng và giải quyết vấn đề vị trí nào thuận lợi cho việc hình thành quặng; đề xuất một phương pháp mới để tìm kiếm quặng bằng cách phân đoạn và làm giàu, giải quyết bài toán tìm quặng ở đâu; đề xuất một phương pháp dự đoán định lượng cho phép ngoại suy xu hướng + hàm lượng quặng cơ thể, giải quyết vấn đề có bao nhiêu tài nguyên ở độ sâu. Nó đã đạt được bước đột phá lớn trong việc tìm kiếm quặng, kéo dài thời gian sử dụng của mỏ, giúp vành đai luyện kim Zhaoping trở thành đai vàng nặng 1.000 tấn, làm phong phú và cải thiện lý thuyết luyện kim vàng ở vùng Giao Đông, đồng thời đóng vai trò tích cực trong thúc đẩy luật tạo kim loại vàng và dự đoán sự hình thành quặng trong khu vực, điều này sẽ đóng vai trò dẫn đầu trong vòng hành động chiến lược mới về tìm kiếm và đột phá quặng, đồng thời thúc đẩy khu vực tạo ra những bước đột phá mới trong tìm kiếm quặng và tạo cơ sở mới cho xây dựng ngành vàng “10.000 tấn”. Dự án sẽ đóng vai trò dẫn đầu và mẫu mực trong vòng hành động chiến lược mới nhằm tìm kiếm và đột phá về quặng, thúc đẩy những đột phá mới trong tìm kiếm quặng trong khu vực, hỗ trợ thuận lợi cho việc xây dựng cơ sở công nghiệp vàng 10.000 tấn ở Sơn Đông, Trung Quốc và tạo ra góp phần đáng kể vào việc đảm bảo an ninh nguồn năng lượng quốc gia. 5. Mỏ fluorit lớn được phát hiện ở Mỏ Cilimiao, Siziwangqi, Khu tự trị Nội Mông Công ty TNHH Thăm dò Địa chất Nội Mông đã xác định được một mỏ fluorit lớn ở khu vực khai thác Cilimiao của Siziwang Banner, với tổng khối lượng quặng fluorit được xác định là 8.493.000 tấn và khối lượng khoáng sản là 4.681.000 tấn, với hàm lượng trung bình là 55,12% CaF2. Khối lượng quặng mangan là 102.800 tấn với hàm lượng trung bình là 21,95% Mn. Thân quặng fluorit được tạo ra trong đá tuff kết tinh của phần II Hệ tầng Dashi Zhai thuộc kỷ Permi giữa và được kiểm soát chặt chẽ bởi địa tầng đá cacbonat và cấu trúc liên địa tầng, đồng thời là loại trầm tích fluorit dạng tầng được kiểm soát địa tầng (được biến đổi) trong đá cacbonat. Việc phát hiện ra mỏ này ở một mức độ nhất định đã làm thay đổi hiện trạng tỷ lệ và quy mô nhỏ của quặng fluorit phân tầng ở Trung Quốc, góp phần tích cực vào việc đảm bảo an ninh tài nguyên khoáng sản chiến lược quốc gia, thúc đẩy phát triển kinh tế địa phương, cho thấy sự phát triển tốt đẹp. triển vọng tìm kiếm fluorit trong khu vực, đồng thời đóng vai trò là hình mẫu và hướng dẫn cho việc thăm dò. 6, Quặng than chì siêu lớn được tìm thấy ở khu vực sông Tullahai ở Golmud, Thanh Hải Mỏ than chì kết tinh quy mô siêu lớn đầu tiên ở Thanh Hải được Cơ quan khảo sát địa chất Thanh Hải phát hiện ở khu vực sông Tulhai ở thành phố Golmud, với trữ lượng khoáng sản than chì được suy luận là 16.564.900 tấn, với hàm lượng trung bình là 4,86% carbon cố định và 91,14% +100 lưới than chì quy mô lớn, đạt được bước đột phá lớn trong việc thăm dò than chì ở vùng phủ sóng nông của cao nguyên Thanh Hải-Tây Tạng. Trầm tích nằm trong gneiss và dacit của Nhóm Jinshukou ở Hạ Palaeogene, và là một trầm tích than chì biến chất khu vực được kiểm soát theo lớp. Quặng có tính chọn lọc tuyệt vời, tỷ lệ thu hồi từ 96% trở lên và hàm lượng carbon cố định từ 95,26% trở lên trong tinh quặng, đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng của than chì carbon cao và có giá trị kinh tế cao. 7. Mỏ giàu phốt pho nguyên khối lớn nhất châu Á được phát hiện ở Trấn Hùng, Vân Nam Viện Khảo sát Địa chất Vân Nam (YGSI) đã đạt được bước đột phá lớn trong việc tìm kiếm quặng phốt phát sâu bằng cách phát hiện ra trữ lượng giàu phốt pho nguyên khối lớn nhất ở châu Á, mỏ Phốt phát siêu lớn Yangchang, ở khu vực Zhenxiong. Mỏ photphat Yangchang là một mỏ photphat trầm tích biển nông thuộc kỷ Cambri Hạ, có đặc điểm là "trữ lượng lớn, quặng chất lượng cao và phân bố tài nguyên tập trung". Nguồn tài nguyên quặng photphat được suy luận là 1.197 triệu tấn, với 51,87% cấp I+II, và tiềm năng tài nguyên quặng photphat ở độ sâu và ngoại vi được dự đoán là trên 10 tỷ tấn, với giá trị kinh tế tiềm năng trên 1 nghìn tỷ RMB. . Việc phát hiện và đánh giá trữ lượng cung cấp cơ sở tài nguyên vững chắc cho tỉnh Vân Nam để xây dựng cơ sở công nghiệp hóa chất phốt pho quan trọng quốc gia trị giá 100 tỷ đô la, đồng thời đảm bảo tài nguyên cho an ninh tài nguyên năng lượng quốc gia và an ninh lương thực. 8,Hơn 600 triệu tấn dầu được phát hiện ở hệ tầng Permi Fengchen trong vùng trũng Mahu của lưu vực Junggar Lần đầu tiên, Chi nhánh mỏ dầu Tân Cương của PetroChina đã thực hiện một khám phá lớn về sự hình thành nguồn hydrocarbon hồ kiềm cổ xưa của hệ tầng Permian Fengchen trong vùng trũng Mahu của lưu vực Junggar, bổ sung thêm 656 triệu tấn trữ lượng địa chất dầu mỏ cấp ba và mở ra một mỏ mới thăm dò quy mô lưu vực. Các kết quả đã thiết lập một trình tự giới hạn dưới cải tiến cho cấu trúc lỗ rỗng của tất cả các loại vỉa chứa trong hệ tầng Fengchen, bộc lộ cơ chế hình thành vỉa chứa quy mô đầy đủ của các vỉa dầu thông thường và phi truyền thống; và thiết lập “khớp nối nguồn-lưu trữ” dựa trên sự hình thành có trật tự của dầu thông thường - dầu chặt - dầu đá phiến. Kết quả đã thiết lập được “khớp nối nguồn-lưu trữ” dựa trên mô hình hình thành dầu thông thường - dầu chặt - dầu đá phiến một cách có trật tự và thực hiện vùng thuận lợi thăm dò rộng 2500 km2; tích hợp và đổi mới công nghệ thăm dò toàn diện cho tất cả các loại hồ chứa, đồng thời tăng tỷ lệ thành công của các lớp thử nghiệm dầu ở Hệ tầng Fengchen từ 35% lên 91%; đã hướng dẫn phát hiện mới về các bể chứa dầu độc đáo cực lớn trong các nguồn cấp 600 triệu tấn. Kết quả đạt được là thăm dò thành công toàn bộ hệ thống dầu khí trên thế giới, làm phong phú và phát triển lý thuyết địa chất về hệ thống dầu khí, có ý nghĩa to lớn trong việc bảo vệ an ninh năng lượng quốc gia, thúc đẩy thực hiện “Vành đai và Con đường”. "Chiến lược và sự ổn định xã hội ở khu vực Tân Cương.   9,Mỏ khí đá phiến sâu đầu tiên ở đới kiến tạo phức tạp ở rìa lưu vực Trung Quốc được phát hiện ở khu vực Kỳ GiangNhóm đổi mới thăm dò khí đá phiến sâu của Chi nhánh Thăm dò Tập đoàn Dầu khí & Hóa chất Trung Quốc đã phát hiện ra mỏ khí đá phiến sâu đầu tiên ở vùng kiến tạo phức tạp ở rìa lưu vực Trung Quốc, mỏ khí đá phiến Qijiang và đệ trình giai đoạn đầu tiên về trữ lượng địa chất đã được chứng minh là 145.968 triệu mét khối khí đá phiến tại khu vực quận Định Sơn, đánh dấu sự ra đời của một mỏ khí đá phiến lớn, được lắp ráp hoàn chỉnh khác với dung tích hơn 100 tỷ mét khối ở Trung Quốc. Dự án đã phát hiện ra cơ chế phát triển các hồ chứa chất lượng cao "có độ xốp cao" dành cho khí đá phiến sâu, hình thành hiểu biết mới về "quá áp suất và giàu khí", đột phá một cách hiệu quả công nghệ và kỹ thuật dự đoán "điểm ngọt". bước đột phá lớn trong việc thăm dò khí đá phiến ở độ sâu và việc triển khai vùng giàu khí đá phiến có diện tích nghìn tỷ mét khối ở vùng kiến tạo phức tạp ở rìa lưu vực phía đông nam Tứ Xuyên, đặt nền tảng lý thuyết và kỹ thuật cho việc mở rộng khí đá phiến đến độ sâu cực sâu lớn hơn hơn 4.500m. Việc phát hiện ra mỏ khí đá phiến Qijiang có ý nghĩa to lớn đối với chiến lược phát triển xanh và ít carbon quốc gia, đạt được các mục tiêu giảm phát thải "đỉnh carbon" và "trung hòa carbon" cũng như bảo vệ an ninh năng lượng quốc gia. 10. Bước đột phá lớn trong tìm kiếm tài nguyên than ở khu vực mỏ than Jiazhai-Tangjie ở huyện Baofeng, tỉnh Hà Nam  Viện Quy hoạch và Khảo sát Đất đai và Không gian tỉnh Hà Nam đã đạt được bước đột phá lớn trong việc thăm dò than ở mỏ than Jazhai-Tangjie ở huyện Baofeng, xác định tổng cộng 143.335.000 tấn tài nguyên than, bao gồm 292.638.000 tấn tài nguyên đã được chứng minh, 627.087.000 tấn tài nguyên được kiểm soát. và 513.627.000 tấn tài nguyên được suy luận. Đề tài đã xác định chi tiết trình tự địa tầng, thạch học, đặc điểm vật lý của các địa tầng trong khu vực khảo sát và các địa tầng chứa than là Tập Permian Sơn Tây và Tập hộp Hạ Shi, với 7 vỉa than có thể thu hồi, chủ yếu là 1/3 than cốc, than cốc và than phân bón, và chất lượng than được đặc trưng bởi than thấp, lưu huỳnh thấp và nhiệt lượng cao, với chất lượng than tuyệt vời, là than cốc và than điện tốt. Các điều kiện kỹ thuật khai thác mỏ như địa chất thủy văn, địa chất công trình, địa chất môi trường đã được xác định chi tiết. Kết quả thăm dò dự án cung cấp cơ sở địa chất đáng tin cậy cho việc thăm dò khai thác sau này, có ý nghĩa to lớn đối với sự phát triển bền vững và ổn định của doanh nghiệp khai thác mỏ, đồng thời mang lại sự đảm bảo chắc chắn cho việc kế thừa các nguồn tài nguyên để xây dựng cơ sở năng lượng than Hà Nam. Nguồn: Hiệp hội Địa chất Trung Quốc

Giới thiệu về ba quy trình hưởng lợi là bầu cử lại, tuyển nổi và tách từ Lãnh thổ rộng lớn của Trung Quốc, giàu có và năng suất, đã chứng minh được nguồn tài nguyên khoáng sản gồm nhiều loại, tổng số lượng nhiều hơn, nhưng sự phát triển thực tế cho thấy nhiều loại tài nguyên khoáng sản giàu quặng ít, nhiều quặng nghèo, ít quặng đơn, nhiều quặng liên kết Để tận dụng tối đa nguồn tài nguyên khoáng sản này, đất nước phát triển mạnh mẽ quy trình khai thác khoáng sản. Hôm nay, bầu cử lại, tuyển nổi, quá trình tách từ để thực hiện phần lớn việc hưởng lợi khoáng sản, chúng ta hãy nhìn vào chúng! A, Quá trình tách trọng lực1, Chuẩn bị nguyên liệuNguyên liệu thô để bầu lại phải trải qua quá trình nghiền, sàng lọc và nghiền để đáp ứng kích thước cấp liệu của thiết bị bầu lại. 2, Rửa nước và khử cặnVật liệu bầu lại phải được rửa sạch bằng nước để loại bỏ lượng phù sa và bột đá dư thừa trên quặng, để không trộn lẫn vào tinh quặng bầu lại và ảnh hưởng đến phẩm cấp của quặng. 3, Phân loại tách trọng lựcPhương pháp tách trọng lực thường được sử dụng là thiết bị tách trọng lực jigger, bàn lắc, máng trượt, v.v., việc sử dụng trọng lượng riêng khác nhau của các hạt trong môi trường (thường là nước, không khí, chất lỏng nặng hoặc huyền phù) ở các tốc độ lắng khác nhau sẽ khoáng chất hữu ích và liên quan đến việc tách các hạt khoáng chất. Thứ hai, quá trình tuyển nổi1, Chuẩn bị nguyên liệuĐầu tiên, nguyên liệu thô phải được nghiền và nghiền đến độ mịn từ 0,2mm trở xuống, sau đó thêm vào hóa chất tuyển nổi và khuấy đều trong thùng trộn. Quá trình nghiền có thể làm cho các hạt khoáng chất hữu ích nằm trong quặng và các mạch liên quan được tách ra xa nhất có thể; chất tuyển nổi nhằm tăng cường sự khác biệt về khả năng nổi giữa các khoáng chất hữu ích và tĩnh mạch liên quan; khuấy trộn là để tác nhân và các hạt khoáng hoạt động đầy đủ. 2, tuyển nổiBùn được nạp vào máy tuyển nổi, dựa trên sự khuấy trộn cơ học hoặc nạp không khí để tạo ra một số lượng lớn bong bóng trong bùn. Sau vai trò của hóa chất tuyển nổi, tính kỵ nước của các hạt khoáng hữu ích rõ ràng hơn, dễ bám vào bong bóng hơn, trong khi các khoáng chất khác có tính ưa nước vẫn ở lại trong bột giấy, hoàn thành một bước quan trọng trong quá trình tách khoáng. Các hạt khoáng chất gắn với bong bóng sẽ nổi lên bề mặt bột giấy theo bong bóng, sau đó được cạo ra bằng máy cạo quay, đây là chất cô đặc mà chúng ta mong muốn, và sản phẩm còn lại trong bột giấy là "chất thải". Ba, quá trình hưởng lợi tách từ1, Chuẩn bị nguyên liệuCông đoạn chuẩn bị nguyên liệu của quá trình tách từ cũng đòi hỏi quá trình nghiền, nghiền, đầu tiên là nghiền quặng thành hạt mịn. 2, Chấm điểmSử dụng bộ phân loại để phân loại các hạt quặng, có thể loại bỏ trước hầu hết các hạt quặng vô dụng và giảm áp suất làm việc của thiết bị tách từ. 3, Tách từSử dụng các đặc tính của các loại quặng khác nhau có hoặc không có từ tính, máy tách từ có thể rút ra các hạt quặng hữu ích có từ tính từ mạch liên kết không từ tính, để đạt được mục đích tách cả hai. Trong sản xuất thực tế, ba quy trình chế biến này không chỉ có thể là quy trình chế biến độc lập, gặp phải nhiều loại quặng liên quan mà còn có thể được sử dụng cùng nhau, từng loại tinh quặng khác nhau trong quặng, để hiểu quy trình của chúng, để tạo điều kiện cho chúng tôi xử lý hàng trăm lần tách quặng.  

Phân loại chất thải thông minh, thoát khỏi sự "vô dụng", Meide Optoelectronics nhận ra giá trị của việc tái tạo chất thải! Để thực hiện “Kế hoạch 5 năm lần thứ 14” và hưởng ứng Báo cáo Đại hội toàn quốc lần thứ 20, chỉ ra việc chuyển đổi xanh phương thức phát triển, xây dựng và thực hiện quan niệm nước xanh, núi xanh là núi bạc. Để đáp ứng các chính sách quốc gia và nhu cầu phát triển, các doanh nghiệp khai thác mỏ tăng cường sử dụng tài nguyên khoáng sản và lợi ích kinh tế, giảm thiệt hại và tác động đến môi trường, và cuối cùng đạt được mỏ xanh, xây dựng mỏ thông minh, và cuối cùng trở thành hướng phát triển trong tương lai của các doanh nghiệp dựa trên tài nguyên khoáng sản. Trong số đó, như khai thác tài nguyên khai thác, quá trình tận dụng chất thải rắn công nghiệp, là một điểm khó khăn mà các doanh nghiệp khai thác đau đầu nhất. Làm thế nào để biến rác thải thành kho báu? Loại bỏ tiêu đề chất thải rắn công nghiệp "vô dụng", để đạt được việc thu hồi phân loại và tái sử dụng, phân loại là đặc biệt quan trọng. Đối với các chất thải được tạo ra bởi các phương pháp khác nhau phương pháp hưởng lợis, việc sử dụng các cách xử lý có mục tiêu, có thể cải thiện hiệu quả việc sử dụng tài nguyên quặng, chẳng hạn như tách từ, chọn lại các hạt sau chất thải, chẳng hạn như quặng kim loại có thể được làm giàu trước bằng cách phân loại cao hơn hạng kinh tế; đối với quặng phi kim loại về thành phần khoáng sản, thông qua cách phân loại, theo loại phân loại quặng, cuối cùng đạt được mục đích sử dụng. Về vấn đề này, việc phân loại đã trở thành một phần thiết yếu của quá trình.  Hôm nay, chúng ta sẽ chủ yếu nói về một loại chất thải tiêu biểu - chất thải vonfram. Do quặng vonfram có chất lượng thấp, chủ yếu khoảng 0,1% ~ 0,7%, một lượng lớn chất thải được tạo ra trong quá trình tuyển quặng, chiếm tới 90% quặng ban đầu, hầu hết không được sử dụng hiệu quả và chủ yếu được sử dụng được lưu trữ trong các ao chứa chất thải hoặc bãi chôn lấp mỏ, không chỉ gây lãng phí tài nguyên mà còn chiếm đất, gây ô nhiễm môi trường và gây nguy hiểm cho sức khỏe. Sản lượng quặng đuôi vonfram hàng năm chỉ riêng ở Trung Quốc là khoảng 400.000 tấn. Cải thiện việc sử dụng tổng thể chất thải vonfram có lợi cho việc thúc đẩy xây dựng các mỏ không có chất thải, điều này không chỉ cải thiện giá trị gia tăng của tài nguyên quặng vonfram mà còn cải thiện môi trường mỏ và là hướng phát triển trong tương lai của việc sử dụng toàn diện chất thải vonfram.  Chất thải vonfram  Thành phần chính trong chất thải vonfram là oxit silic và nhôm, đồng thời chứa canxi, tương tự như vật liệu xây dựng truyền thống và có thể được sử dụng làm cốt liệu xây dựng. Tuy nhiên, có một số thạch anh và đá lửa có hoạt tính kiềm bên trong và có nguy cơ xảy ra phản ứng tổng hợp kiềm. Sau khi phân loại và xử lý, loại bỏ thạch anh và đá lửa trong đó, nó có thể được sử dụng làm cốt liệu xây dựng tiêu chuẩn cao cho các dự án lớn, giúp nâng cao đáng kể việc sử dụng và giá trị của chất thải vonfram. Đồng thời, cũng có một phần cốt liệu, do ảnh hưởng của nước tại công trường sẽ có chất hữu cơ, bùn vón cục, bùn và các chất khác nếu tạo thành cốt liệu cũng sẽ ảnh hưởng đến chất lượng tổng thể, còn cần phải được phân loại, chất hữu cơ và hàm lượng bùn cao của quặng bị loại bỏ, để giảm tác động của các tạp chất đó đến chất lượng của cốt liệu, nhằm nâng cao chất lượng và giá trị tổng thể của cốt liệu.   Thúc đẩy việc tái chế tài nguyên chất thải và giảm lượng chất thải là điều cần thiết để thúc đẩy sự phát triển của các mỏ xanh. Đây cũng là cơ hội phát triển lịch sử cho các doanh nghiệp khai thác mỏ, thông qua việc tận dụng chất thải, tỷ lệ sử dụng tài nguyên khai thác có thể được cải thiện một cách hiệu quả.   Trong một thời gian dài, Quang điện Mingde đã có mặt trên khắp thế giới công nghệ tuyển quặng nghiên cứu và phát triển, nhằm cải thiện việc sử dụng tài nguyên quặng, đã và đang nỗ lực để tiến lên phía trước. Để mở rộng phạm vi ứng dụng của thiết bị, các hạn chế tách quang điện mang tính đột phá, nâng cao đáng kể phạm vi phân loại quặng, vì sự tiến bộ của công nghệ phân loại quặng, để hỗ trợ mạnh mẽ, đồng thời phải tính đến đầy đủ việc nghiên cứu và phát triển thiết bị sự phức tạp của môi trường khai thác, tính ổn định tổng thể của việc phân loại, sản lượng có sự đảm bảo tuyệt vời. Đối với mỏ xanh, Mingde cung cấp sự khôn ngoan.

Tin tức khai thác Trung Quốc: Việc thành lập một cơ sở lâu dài, ổn định, hiệu quả và đa dạng Hệ thống bảo mật tài nguyên nên tăng tốc Báo cáo công việc của Chính phủ trong hai kỳ họp quốc gia năm nay đề xuất tuân thủ nguyên tắc chung là tìm kiếm tiến bộ một cách ổn định, thúc đẩy cải thiện tổng thể hoạt động kinh tế và đạt được sự cải thiện hiệu quả về chất lượng và tăng trưởng hợp lý về số lượng.Hiện tại, tiêu thụ khoáng sản kim loại của Trung Quốc chiếm hơn 40% tổng lượng tiêu thụ toàn cầu, trong đó tiêu thụ quặng sắt chiếm 62%. Lượng tiêu thụ khổng lồ khiến lượng nhập khẩu khoáng sản kim loại của Trung Quốc ngày càng tăng, mức độ phụ thuộc vào nước ngoài ngày càng tăng, giá nhập khẩu ngày càng tăng. Làm thế nào để duy trì hiệu quả sự cân bằng cung cầu trong một khoảng thời gian vẫn là tâm điểm được quan tâm lớn trong ngành. Gần đây, Fan Tiejun, Phó Tổng thư ký Hiệp hội Công nghiệp Sắt thép Trung Quốc kiêm Chủ tịch Viện Nghiên cứu và Quy hoạch Công nghiệp Luyện kim, đã đưa ra những phân tích sâu sắc về tình hình cung cầu hiện nay cũng như xu hướng phát triển của ngành quặng sắt và đưa ra những đề xuất liên quan.I. Cung quặng sắt toàn cầu sẽ vượt cầu trong một thời gianFan Tiejun cho biết trong phân tích về tình hình cung cầu hiện tại và xu hướng phát triển của ngành quặng sắt toàn cầu, tiêu thụ thép toàn cầu năm 2022 sẽ là 1,795 tỷ tấn, giảm 2% so với cùng kỳ năm ngoái. Dựa trên phân tích về sự phát triển kinh tế và nhu cầu thép toàn cầu và khu vực, dự đoán rằng trong nửa sau của Kế hoạch 5 năm lần thứ 14, các khu vực tiêu thụ thép lớn sẽ đạt được tăng trưởng kinh tế, dẫn đến xu hướng tăng trưởng nhẹ trong tiêu thụ thép toàn cầu. Trong bối cảnh đó, xét từ phía cầu, tiêu thụ quặng sắt toàn cầu năm 2022 ước đạt 2,258 tỷ tấn, giảm 3% so với cùng kỳ năm ngoái, theo sản lượng gang. Dự kiến, tương lai sản xuất gang của Trung Quốc sẽ tiếp tục nằm trong vùng điều chỉnh giảm trong thời gian dài hơn, nhu cầu quặng sắt và sản xuất gang vẫn đồng bộ; các nước khác trên thế giới nhu cầu quặng sắt mới về cơ bản chỉ để bù đắp cho sự suy giảm của Trung Quốc, nhu cầu quặng sắt toàn cầu nói chung cho thấy xu hướng ổn định, sự suy giảm gần đây vẫn có thể xảy ra. Từ phía cung, sản lượng quặng sắt toàn cầu sẽ vào khoảng 2,4 tỷ tấn vào năm 2022. Trong những năm gần đây, 4 mỏ lớn vẫn giải phóng một phần công suất quặng sắt để tăng công suất hoặc bổ sung cho công suất sắp đóng cửa, đồng thời với việc sản xuất của một số mỏ quặng sắt ở Châu Phi, nguồn cung quặng sắt toàn cầu cho thấy xu hướng tăng trưởng chung. Nhìn về trung và dài hạn, khi nhu cầu quặng sắt toàn cầu giảm và các mỏ chi phí cao và chất lượng thấp dần biến mất, nguồn cung quặng sắt trong tương lai sẽ giảm dần. Nhìn chung, nguồn cung quặng sắt toàn cầu vượt cầu sẽ tồn tại trong thời gian dài trong một khoảng thời gian nhất định.Thứ hai, nhu cầu về chất lượng cao quặng sắt ở Trung Quốc sẽ tăng dầnHội nghị công tác kinh tế trung ương vào tháng 12 năm 2022 đã nêu rõ: “tăng cường thăm dò và phát triển năng lượng, tài nguyên khoáng sản quan trọng trong nước và tăng cường dự trữ trong sản xuất, đẩy nhanh quy hoạch và xây dựng hệ thống năng lượng mới, đồng thời nâng cao năng lực an ninh dự trữ nguyên liệu chiến lược quốc gia”. Gần đây, một số chính sách quốc gia đã chỉ ra phương hướng cho một đợt thăm dò khoáng sản mới.Từ thị trường quặng sắt trong nước, năm 2022, việc thiếu nguồn cầu đã khiến lượng tiêu thụ thép của Trung Quốc giảm 3% so với cùng kỳ năm ngoái. Nhưng các nền tảng kinh tế dài hạn của Trung Quốc không thay đổi, các chuyên gia liên quan kỳ vọng rằng trong giai đoạn "5 năm lần thứ 14", nhu cầu thép của Trung Quốc sẽ dao động theo xu hướng giảm, nhưng vẫn ở mức cao. Về vấn đề này, Fan Tiejun cho biết, dưới sự hướng dẫn của chính sách công nghiệp, ngành công nghiệp thép của Trung Quốc lấy năng lực sản xuất kiểm soát gấp đôi làm cơ sở, chuyển đổi lượng phát thải cực thấp làm cơ chế kìm kẹp, lấy kiểm soát kép tiêu thụ năng lượng làm động lực, chuyển sang các sáng kiến sản xuất thông minh. , chuyển đổi carbon thấp làm kim chỉ nam và kiên quyết đi theo con đường phát triển chất lượng carbon thấp xanh, thúc đẩy quá trình chuyển đổi phát triển và điều chỉnh cơ cấu.Điều chỉnh cơ cấu quy trình, mục tiêu "carbon kép", đưa ngành công nghiệp thép của Trung Quốc đạt đến đỉnh cao trong giai đoạn phát triển giữa và cuối, tài nguyên phế liệu, điện và các điều kiện hỗ trợ khác dần dần được cải thiện, ở một mức độ nhất định sẽ đẩy nhanh quá trình điều chỉnh cơ cấu quy trình thép, đẩy nhanh quá trình điều chỉnh cơ cấu quy trình. tỷ trọng thép lò điện tăng lên nhưng chu kỳ điều chỉnh có thể kéo dài hơn. Việc điều chỉnh cơ cấu vật liệu, chính sách bảo vệ môi trường, chính sách công nghiệp, lò cao quy mô lớn và các yếu tố khác sẽ giúp thúc đẩy cơ cấu lò cao của Trung Quốc điều chỉnh tối ưu hóa theo hướng "tăng viên, thiêu kết xuống"; Với quy trình luyện kim carbon thấp và đổi mới công nghệ, quy trình lò cao với nhu cầu nguyên liệu quặng sắt truyền thống sẽ giảm dần, nhu cầu về tài nguyên quặng cao cấp cũng sẽ tăng dần.Đối với hiện trạng và xu hướng nhu cầu quặng sắt của Trung Quốc, Fan Tiejun đã phân tích và dự đoán từ 4 chiều. Về quặng trong nước, những năm gần đây, sản lượng quặng sắt của Trung Quốc đã giảm trước khi tăng, sản lượng quặng sắt quốc gia năm 2022 sẽ là 968 triệu tấn quặng thô, tương đương khoảng 300 triệu tấn quặng thành phẩm. Tương lai của sản xuất khoáng sản trong nước sẽ ổn định tăng trưởng và điều chỉnh cơ cấu, duy trì ở mức độ nhất định về năng lực cung cấp và an ninh tài nguyên. Quặng nhập khẩu, những năm gần đây, nhập khẩu quặng sắt của Trung Quốc đang biến động có xu hướng tăng, đạt 1,107 tỷ tấn vào năm 2022; Sự phụ thuộc vào bên ngoài của Trung Quốc vào quặng sắt đang có xu hướng tăng rồi giảm, chiếm khoảng 79,8% tổng lượng tiêu thụ quặng sắt vào năm 2022, mặc dù nhập khẩu có giảm nhưng vẫn ở mức cao. Khi việc sử dụng thép phế liệu của Trung Quốc tăng lên, nhu cầu quặng sắt nói chung giảm xuống, cùng với việc thực hiện thành công "Kế hoạch then chốt" để sản xuất quặng trong nước, lượng quặng nhập khẩu sẽ giảm đáng kể. Về khai thác vốn cổ phần, công suất khai thác vốn cổ phần ở nước ngoài của Trung Quốc sẽ vào khoảng 62,9 triệu tấn vào năm 2022. Xem xét tiến độ hiện tại của các dự án quặng sắt lớn ở nước ngoài, với việc thực hiện "Kế hoạch Keystone", lượng quặng vốn cổ phần ở nước ngoài của Trung Quốc dự kiến tăng hơn nữa trong "Kế hoạch 5 năm lần thứ 10". Về giá quặng sắt, giá quặng sắt sẽ tăng rồi giảm vào năm 2022, với những biến động rất lớn. Giá quặng sắt gần đây do "kỳ vọng mạnh mẽ" và sự đầu cơ trên thị trường đã tăng mạnh, nhưng nhu cầu cuối cùng hiện tại dự kiến sẽ tiếp tục bị nghi ngờ, việc hỗ trợ giá cao là không đủ. Về lâu dài, “kỳ vọng mạnh mẽ” cuối cùng sẽ trở lại thực tế hợp lý, giá quặng sắt sẽ giảm trở lại mức hợp lý.Thứ ba, tổng nguồn cung cấp phế liệu thép đang tăng lênThép phế liệu là nguyên liệu thép tái chế, là nguồn cung cấp sắt quan trọng, là nguyên liệu xanh cho ngành sắt thép, quặng sắt có vai trò thay thế nhất định. Việc sử dụng thép phế liệu và sử dụng quặng sắt làm nguồn sắt, cấu trúc tài nguyên sắt, cấu trúc năng lượng và cấu trúc quy trình, đối với tài nguyên, mức tiêu thụ năng lượng và tất cả các loại khí thải, bao gồm cả khí thải carbon dioxide, sẽ có tác động đáng kể.Dữ liệu liên quan cho thấy đến năm 2025, lượng thép tích lũy của Trung Quốc sẽ đạt 12 tỷ tấn và sản lượng tài nguyên thép phế liệu hàng năm sẽ đạt 270-300 triệu tấn; đến năm 2030, lượng thép tích lũy của Trung Quốc sẽ đạt 13,2 tỷ tấn và sản lượng tài nguyên thép phế liệu hàng năm đạt 320-350 triệu tấn.Vào tháng 3 năm nay, Thứ trưởng Bộ Công nghiệp và Công nghệ thông tin Xin Guobin cho biết khi nói về đỉnh carbon công nghiệp và chuyển đổi xanh, năm nay sẽ triển khai việc sử dụng toàn diện các nguồn tài nguyên để nâng cao chất lượng và hiệu quả hành động, đồng thời phấn đấu đạt được việc tận dụng phế liệu. thép lên 265 triệu tấn vào năm 2023.Hiệp hội Ứng dụng Sắt thép Phế liệu Trung Quốc phân tích rằng, với sự khởi đầu gần đây của thị trường cơ sở hạ tầng, nhu cầu thép dần dần mạnh hơn, sự nhiệt tình sản xuất của các doanh nghiệp thép tăng lên đáng kể, lợi nhuận cũng được cải thiện ở một mức độ nhất định, để hỗ trợ giá thép phế liệu tăng lên. Nhưng lợi nhuận mỏng hiện nay của các doanh nghiệp thép, giá thép tiếp tục tăng lên là không đủ, các doanh nghiệp thép phế liệu đến ở mức cao hơn, và các thương gia có ý định đẩy mạnh vận chuyển, nếu không sẽ ức chế giá phế liệu tiếp tục tăng. Giá phế liệu dự kiến sẽ tăng giảm trong ngắn hạn, các doanh nghiệp thép sẽ căn cứ vào lượng hàng tồn kho và các tình huống khác để điều chỉnh giá thu mua một chút.Đối với xu hướng phát triển của thị trường phế liệu, Fan Tiejun cho rằng, qua nghiên cứu mối quan hệ giữa lượng nguồn phế liệu được tạo ra và sự tích tụ thép ở Trung Quốc, kết hợp với thực tế cung cầu phế liệu trong nước những năm gần đây, ước tính rằng khi tích lũy thép xã hội của Trung Quốc sẽ tiếp tục tăng nhanh, sản lượng tài nguyên phế liệu sẽ tăng thêm, cùng với việc tự do hóa chính sách nhập khẩu nguyên liệu thép tái tạo, dự kiến tổng nguồn cung tài nguyên phế liệu ở Trung Quốc sẽ tăng lên.Đồng thời, ông cho rằng, những năm gần đây, doanh nghiệp gia công thép phế liệu của Trung Quốc tăng mạnh, cạnh tranh càng gay gắt. Hiện nay, nguồn phế liệu trong nước còn hạn chế, không đủ hỗ trợ cho sự phát triển nhanh chóng của thép lò điện, các doanh nghiệp thép nâng cao mức độ ứng dụng thép phế. Để tăng cường hơn nữa năng lực an ninh tài nguyên thép phế liệu của Trung Quốc, nên đẩy nhanh việc tạo ra hệ thống công nghiệp tái chế tài nguyên thép phế liệu, cải thiện việc xây dựng hệ thống quản lý ngành thép phế liệu và hướng dẫn sử dụng hiệu quả tài nguyên thép phế liệu trong thép ngành công nghiệp.Thứ tư, đẩy nhanh việc thiết lập hệ thống an ninh tài nguyên đa dạng, ổn định và hiệu quả lâu dàiQuặng sắt là một nguồn tài nguyên khoáng sản chiến lược quốc gia, để duy trì an ninh chuỗi cung ứng chuỗi công nghiệp thép có vai trò dằn.Fan Tiejun cho rằng vấn đề thiết yếu đối với an ninh tài nguyên quặng sắt của Trung Quốc là sự mất cân bằng về cơ cấu. Biểu hiện chính là tổng trữ lượng quặng sắt trong nước lớn nhưng chủ yếu là quặng nghèo; nhập khẩu lớn, chiếm tỷ trọng cao và nguồn tập trung; đầu tư tài nguyên quặng sắt ở nước ngoài chậm, hiệu quả tổng thể chưa rõ ràng; thuộc tính tài chính mạnh mẽ của quặng sắt, thiếu diễn ngôn về giá cả; bên cung và bên cầu của vị thế thị trường không bằng nhau. Hiện tại, năng lực đảm bảo an ninh quặng sắt của Trung Quốc vẫn còn thiếu trầm trọng.Mức độ phụ thuộc cao của nước ngoài vào quặng sắt không chỉ ảnh hưởng nghiêm trọng đến an ninh chuỗi cung ứng của chuỗi công nghiệp, an ninh chiến lược quốc gia mà còn khiến ngành thép thu được một lượng lớn lợi nhuận vào tay các doanh nghiệp khai thác nước ngoài.Ông đề nghị ngành thép Trung Quốc nên đẩy nhanh việc thiết lập hệ thống an ninh tài nguyên lâu dài, ổn định, hiệu quả và đa dạng. Sử dụng đầy đủ và hiệu quả các nguồn lực trong và ngoài nước, đồng thời ổn định chu trình trong nước, thúc đẩy hình thành lưu thông quốc tế, hình thành mô hình an ninh nguyên liệu theo chu kỳ kép trong nước và quốc tế. Cũng cần nỗ lực xây dựng kênh an ninh tài nguyên đa chiều và đa dạng thông qua việc cùng khai thác các mỏ trong và ngoài nước, hình thành chuỗi cung ứng chiến lược, đảm bảo một tỷ lệ nhất định các mỏ vốn sở hữu, tăng cường xây dựng các căn cứ đa tài nguyên ở nước ngoài. , thiết lập hệ thống dự trữ tài nguyên, tăng cường phòng ngừa rủi ro trên các kênh vận chuyển quặng sắt, sử dụng và cải thiện hệ thống thương mại tài chính nguyên liệu thô và các công cụ phái sinh liên quan cũng như các con đường khác.Lưu ý: Bài viết này là của Hiệp hội Công nghiệp Sắt thép Trung Quốc

Giới thiệu các loại và phương pháp khai thác Khai thác mỏ Khai thác đề cập đến việc sử dụng khai thác nhân tạo hoặc cơ học các nguồn tài nguyên khoáng sản tự nhiên có giá trị. Theo độ sâu tiền gửi khác nhau và yêu cầu hợp lý về kinh tế kỹ thuật, việc khai thác được chia thành hai cách: khai thác lộ thiên và khai thác hầm lò. Phần gần bề mặt, chôn nông được khai thác lộ thiên, phần sâu được khai thác dưới lòng đất. Đối với thân quặng, việc sử dụng khai thác lộ thiên hay khai thác hầm lò phụ thuộc vào trạng thái trữ lượng của thân quặng. Nếu sử dụng khai thác lộ thiên thì nên sử dụng độ sâu bao nhiêu là hợp lý, có vấn đề về ranh giới độ sâu, việc xác định ranh giới độ sâu chủ yếu phụ thuộc vào hiệu quả kinh tế. Nói chung, ví dụ, việc tước bỏ khu vực nhỏ hơn hoặc bằng tỷ lệ tước bỏ kinh tế và hợp lý, có thể sử dụng khai thác lộ thiên, nếu không thì sử dụng phương pháp khai thác hầm lò.(A) khai thác mỏ lộ thiên Khai thác lộ thiên là phương pháp khai thác sử dụng thiết bị khai thác để tách đá và khai thác các khoáng chất hữu ích trong điều kiện ngoài trời, theo cách lộ thiên hoặc lộ thiên áp thấp trên sườn đồi, theo từng giai đoạn. So với khai thác hầm lò, khai thác lộ thiên có nhiều ưu điểm như thi công nhanh, năng suất lao động cao, chi phí thấp, điều kiện lao động tốt, làm việc an toàn, tỷ lệ thu hồi quặng cao, tổn thất cạn kiệt thấp, v.v. Đặc biệt với sự phát triển của các mỏ lớn và hiệu quả. thiết bị khai thác và vận chuyển lộ thiên, khai thác lộ thiên sẽ được sử dụng rộng rãi hơn. Hiện nay, hầu hết các mỏ luyện kim màu ở Trung Quốc đều áp dụng khai thác lộ thiên. Toàn bộ quá trình xây dựng mỏ lộ thiên thường bao gồm: xây dựng cơ sở vật chất bề mặt trong khu vực mỏ; ngăn chặn việc khử nước và thoát nước của trầm tích; xây dựng cơ bản hố lộ thiên và một loạt công tác chuẩn bị đưa vào sản xuất. Cơ sở hạ tầng hố lộ thiên chủ yếu là đào mương vào, mương thoát và mương hở, đặt đường giao thông, xây dựng sân thoát nước, bóc đá và xây dựng các công trình thoát nước và cấp điện. Các hào ra vào phải làm đường vận chuyển nghiêng từ mặt đất đến các tầng công trình và giữa các tầng công trình. Rãnh mặt cắt mở là rãnh ngang được đào ở mỗi tầng để mở các công trình khai thác, là công việc ban đầu của giai đoạn mở. Đào rãnh, tước và khai thác là ba phần quan trọng của quy trình sản xuất hố lộ thiên. Tốc độ suy giảm của mỏ lộ thiên và thời gian chuẩn bị cho các cấp độ mới chủ yếu được xác định bởi tốc độ đào rãnh. Để đảm bảo hoạt động sản xuất liên tục và bình thường của mỏ lộ thiên, phải duy trì mối quan hệ nhất định giữa đào, tước và khai thác về mặt không gian và thời gian. Thực hiện nguyên tắc “khai thác, tước trước” để tổ chức sản xuất. Quá trình sản xuất hố lộ thiên, cho dù là tước hay thu hồi quặng, quá trình này thường trải qua quá trình đục lỗ, nổ mìn, bốc xếp và vận chuyển. Hiện nay, thiết bị được sử dụng trong các mỏ luyện kim màu của Trung Quốc chủ yếu là máy khoan bánh răng và máy khoan thủng, máy khoan tác động đã bị loại bỏ. Hầu hết các thiết bị bốc xếp đều sử dụng xẻng điện 3 ~ 4,6 m 3, xẻng điện cao hơn 6 m 3 cũng bắt đầu được sử dụng. Hầu hết các thiết bị vận tải đều sử dụng xe hạng nặng trên 20 tấn và xe cơ giới 80-150 tấn, xe điện 100 tấn cũng được sử dụng ở một số mỏ lớn.  (ii) Khai thác hầm mỏ Khi mỏ được chôn rất sâu dưới bề mặt và hệ số bóc tách quá cao do khai thác lộ thiên, khai thác hầm lò được sử dụng khi việc sử dụng khai thác hầm lò sau khi so sánh kỹ thuật và kinh tế được coi là hợp lý. Do thân quặng bị chôn sâu nên để khai thác quặng phải đào các đường hầm dẫn từ bề mặt vào thân quặng như các trục đứng, trục nghiêng, đường dốc, hầm bằng phẳng, v.v. xây dựng cơ bản khai thác mỏ là đào các trục và công trình đường này. Khai thác ngầm chủ yếu bao gồm ba bước: thăm dò, khai thác và cắt (công việc khai thác và cắt) và thu hồi. Mở ra là để tiếp cận thân quặng từ bề mặt và mở trục, trục nghiêng, đường dốc, đường bằng phẳng và dự án khai quật trục khác. Khai thác đá là công việc chuẩn bị cho việc thu hồi quặng trên cơ sở các công trình tiên phong, bao gồm các làn chuẩn bị khai thác như làn bằng phẳng, làn ngang và đường chân trời trong giai đoạn đào. Cắt là công việc trục phải hoàn thành trước khi vận hành thu hồi theo phương pháp khai thác trên cơ sở phát triển và gần như kỹ thuật như cắt sân, cắt làn bằng phẳng, kéo làn dưới, cắt riff, thả phễu quặng, buồng khoan đá, v.v. Máy xúc lật là hoạt động khai thác mỏ trong mỏ đá bao gồm cắt đá và nghiền quặng, vận chuyển và di chuyển quặng và hỗ trợ mỏ đá. Ba bước này được thực hiện theo trình tự và sau khi mỏ đi vào hoạt động, các hầm và đường hầm khác nhau tiếp tục được đào để duy trì hoạt động sản xuất bình thường. Chẳng hạn như việc mở rộng phát triển đường bộ, khai quật các công trình thăm dò khác nhau khai thác, lùi đường khai thác, v.v.. Đồng thời, chúng ta phải tuân thủ quy luật sản xuất là “phát triển trước khai thác, khai thác trước thu hồi, đảm bảo số lượng sản xuất ở mọi cấp độ chuẩn bị đạt thời gian lưu giữ hợp lý”. Điều này được thông qua thực tiễn sản xuất lâu dài tổng kết phù hợp hơn với các quy luật khoa học của thực tiễn sản xuất mỏ. Khi khai thác tiền gửi dưới lòng đất, giai đoạn trên thường được khai thác trước, tiếp theo là giai đoạn dưới. Trong giai đoạn này, khối quặng được chia thành các khối dọc theo hướng của mỏ (chiều cao của khối thường là 40-60 mét, trong khi ở nước ngoài thường là 60-120 mét, thậm chí có thể đạt tới 200 mét), và khối thường được sử dụng làm đơn vị cơ bản hoặc khối được chia thành các nhà chứa quặng và trụ cột để phục hồi. Có nhiều phương pháp khai thác ngầm, chủ yếu được chia thành ba loại sau: (1) Phương pháp khai thác hỗ trợ tự nhiên. Khu vực khai thác được chia thành nhà quặng và cột quặng. Khi khai thác trở lại phòng, diện tích trống thu được được đỡ bởi trụ, do đó, điều kiện cơ bản để sử dụng phương pháp khai thác này là cả quặng và đá xung quanh đều phải ổn định. (2) Phương pháp khai thác hỗ trợ nhân tạo. Trong khu vực khai thác mỏ, khi hoạt động phục hồi tiến triển, các phương pháp hỗ trợ nhân tạo được sử dụng để duy trì khoảng trống khai thác và hình thành hoạt động. (3) Phương pháp khai thác vụn. Đó là một phương pháp để kiểm soát việc quản lý áp lực mặt đất bằng cách lấp đầy khu vực khai thác bằng đá vụn xung quanh khi quặng rơi xuống. Vì đá tấm trên và tấm dưới vỡ vụn sẽ gây ra sự sụp đổ bề mặt, nên bề mặt cho phép vỡ vụn là điều kiện tiên quyết cần thiết để sử dụng loại phương pháp khai thác này. Khai thác dưới lòng đất, dù là tiên phong, định lượng hay phục hồi, nhìn chung đều phải trải qua các quá trình khoan đá, nổ mìn, thông gió, bốc xếp, hỗ trợ và vận chuyển, nâng hạ. Hiện nay, thiết bị khai thác ngầm quan trọng của Trung Quốc, khoan đá chủ yếu được sử dụng máy khoan đá, máy khoan đá và giàn khoan lỗ sâu được sử dụng trong mỏ đá. Tải chủ yếu được sử dụng máy xúc, máy cạp, cào điện, v.v.. Vận chuyển và nâng hạ đường hầm phẳng thường sử dụng xe tải có động cơ để vận chuyển các cột của xe chở quặng đến các trục, trục nghiêng, trục cẩu và các công trường, sau đó sử dụng lồng để nâng các xe chở quặng lên mặt đất, và các mỏ lớn dưới lòng đất đang dỡ các xe chở quặng vào các thùng rồi chất chúng vào các thùng để nâng chúng lên mặt đất.

Quặng thô, tập trung, chất thải| kiểm tra và nhận dạng quặng chưa biết Quặng vừa khai thác từ mỏ là quặng thô, được nghiền nhỏ sau đó đi vào công đoạn tuyển nổi đầu tiên, tức là tách thô hơn, dẫn đến tinh quặng thô hơn và quặng đuôi thô hơn. Sau đó, chất thải thô được tuyển nổi, tức là quét, tạo ra chất cô đặc quét và chất thải quét. Chất cô đặc thô sau đó được tuyển nổi, tức là được chọn lọc, để tạo ra chất cô đặc và chất thải cô đặc. Sau khi tách quặng ban đầu, chẳng hạn như tuyển nổi, chọn lại hoặc tách từ, hàm lượng nước của một số mạch hoặc Peridotite được chọn và sản phẩm cao hơn loại ban đầu, được gọi là chất cô đặc thô, thường không đạt yêu cầu về chất lượng của chất cô đặc, quá trình này được gọi là dịch vụ tách thô. Chất cô đặc thô sẽ được bầu lại để có được chất cô đặc đủ tiêu chuẩn, quá trình này được gọi là thao tác chọn lọc. Đôi khi cần phải chọn chất cô đặc thô nhiều lần để có được chất cô đặc đủ tiêu chuẩn và thao tác này được gọi là chọn lọc sơ cấp, chọn lọc thứ cấp và chọn lọc cấp ba theo thứ tự .......   Nói chung, những chất thải thô hơn không thể được loại bỏ như những chất thải cuối cùng và thường cần phải bước vào bước tiếp theo của hoạt động, được gọi là quét. Để cải thiện khả năng thu hồi kim loại, đôi khi cần phải trải qua một số thao tác quét để đạt được chất thải cuối cùng. Sau khi quặng được xử lý bằng hoạt động tách, hầu hết các mạch và tạp chất đều được loại bỏ, do đó các khoáng chất hữu ích được làm giàu sản phẩm được gọi là cô đặc. Chất cô đặc là sản phẩm cuối cùng của nhà máy tuyển quặng, đôi khi được gọi là chất cô đặc cuối cùng và thường được sử dụng làm nguyên liệu thô để nấu chảy. Chất cô đặc cuối cùng phải làm cho các thành phần chính và hàm lượng tạp chất đáp ứng các tiêu chuẩn quốc gia thì mới được gọi là chất cô đặc đủ tiêu chuẩn. Đối với quặng cô đặc, quặng vừa và chất thải, những gì nằm ngoài quặng cô đặc và chất thải sau mỗi lần tuyển nổi được gọi là quặng trung bình.  Sau khi quặng thô được xử lý bằng hoạt động tách, các thành phần chính của nó đã được làm giàu trong tinh quặng và trong một số trường hợp, sau khi xử lý toàn diện, các thành phần phụ của quặng hoặc các kim loại liên quan khác cũng được thu hồi. Vì vậy phần còn lại của sản phẩm chứa hàm lượng thành phần rất thấp và phần này của sản phẩm được gọi là chất thải, hay chất thải cuối cùng. Cần lưu ý rằng chất thải vẫn chứa các thành phần hữu ích khó khai thác do trình độ công nghệ hiện tại nhưng có tiềm năng tái sử dụng làm nguyên liệu thô trong tương lai. Vì vậy, chất thải thường được dự trữ và bảo quản trong kho chứa chất thải.  Phân tích khoáng sản quặng chưa biếtThử nghiệm quặng loại 1, thăm dò địa chất và hóa học: mẫu điều tra dân số, mẫu khe (hố), mẫu khoan, mẫu dòng phân tán, mẫu quầng thứ cấp, mẫu quầng sơ cấp, v.v.2, Khoáng sản quặng: quặng đồng, chì và kẽm, quặng vàng, quặng molypden, quặng vonfram, quặng titan, quặng thiếc, quặng antimon, quặng bismuth, quặng thủy ngân, quặng coban, quặng niken, quặng crom, quặng sắt, quặng mangan , quặng photphat, fluorit, bauxite, quặng sắt sunfua và phân tích đá, v.v.3, các sản phẩm cô đặc: cô đặc đồng, cô đặc chì, cô đặc kẽm, cô đặc vàng, cô đặc thiếc, cô đặc antimon, cô đặc vonfram, cô đặc molypden, v.v.4, Sản phẩm khoáng sản: các chất cô đặc khác nhau (thành phần tạp chất có lợi và có hại), nguyên liệu nhập khẩu và nguyên liệu xỉ luyện kim, v.v.Quặng rất phong phú, nhiều loại kim loại và hàm lượng khác nhau, công nghệ phát hiện tốt tham khảo các tiêu chuẩn phát hiện quặng quốc gia, để cung cấp cho bạn tất cả các loại quặng, đồng, chì, kẽm, niken, thiếc, coban, nhôm và phân tích hàm lượng kim loại màu khác , dịch vụ phát hiện, nhận dạng, cũng như hàm lượng vàng, bạc, palađi, bạch kim và kim loại quý khác của dịch vụ phân tích xét nghiệm, mỗi phương pháp phát hiện nguyên tố đều tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn thử nghiệm quốc gia liên quan và có thể thực hiện chính xác và nhanh chóng. Bài viết này được in lại từ: Khai thác liên lục địa