新一代人工智能在矿山充填中的应用综述与展望.pdf

随着浅部矿产资源的枯竭和深部资源开采需求的增加，矿山充填技术作为深部资源开采的重要方法之一，其推广和发展成为了矿业领域的焦点。传统充填方法存在成本高、效率低等问题，而新一代人工智能技术的应用为矿山充填带来了革命性的变革。本文将对新一代人工智能在矿山充填中的应用进行综述和展望，探讨其关键技术、应用难点以及未来发展方向，并提出智能充填系统的构想。 人工智能（AI）技术的迅猛发展为矿山充填提供了新的解决方案。AI技术中的智能算法，例如神经网络、决策树、随机森林与梯度提升树、支持向量机及非监督式学习方法等，正在逐步替代或辅助人类在各种场景下的工作，推动传统工业领域的跨越式发展。在矿山充填领域，AI技术的运用主要集中在以下几个方面： 1. 全尾砂絮凝沉降：通过分析全尾砂的物理化学特性，运用AI技术进行全尾砂絮凝沉降过程的模型建立和优化，以提高沉降效率和减少沉淀时间。 2. 充填配比：利用人工智能算法对充填料的配比进行智能优化设计，确保充填材料的最佳性能和成本控制。 3. 充填料浆流变及管道输送：通过建立充填料浆的流变模型，使用AI技术预测和优化充填料浆在管道输送过程中的流动性，从而降低能耗、提高输送效率。 4. 充填集成设计及多目标优化：运用人工智能方法进行矿山充填的集成设计，同时实现成本、安全、效率等多目标的优化。 然而，人工智能在矿山充填中应用同样面临诸多挑战。例如，深度学习模型的训练往往需要大量的数据支持，但实际情况下矿山充填的数据集往往是小数据集，这给AI模型的训练和应用带来了困难。此外，AI算法的复杂性也要求矿山工程师需要具备一定的AI知识，以便更好地利用这些技术。 展望未来，新一代人工智能在矿山充填中的发展方向主要涉及以下几个方面： 1. 性能提升：进一步优化现有AI算法，提高其在矿山充填领域的适用性和准确性。 2. 小数据集问题：探索适用于小数据集情况下的AI训练方法，或者通过数据增强等技术手段扩充训练集。 3. 应用思路扩展：将AI技术与矿山充填的其他环节结合起来，如设备维护、生产调度等，形成更为全面的智能化解决方案。 智能充填系统的构想是新一代人工智能在矿山充填应用的终极目标，它包括自动化的数据采集、处理、分析和决策支持，实现充填过程的智能化管理，达到降低人工成本、提高充填效率、确保充填质量的目的。 通过新一代人工智能技术的发展和应用，矿山充填不仅能够实现设计的绿色化、智能化和高效化，还能促进充填技术的推广和资源的生态协调开采，为矿业可持续发展提供有力支撑。随着AI技术的不断进步和在矿山领域的深入应用，我们有理由相信，未来的矿山充填将变得更加智能化、高效化和安全化。