Diferentes “olhos”, mineração precisa com imagem hiperespectral

Na história do desenvolvimento humano, a atividade de "mineração" sempre foi inseparável: uma mina após a outra contém os recursos de que as pessoas precisam. No entanto, agora que o tempo entrou no século 21, nossa dependência dessa antiga indústria ainda é inabalável. Embora a tecnologia na indústria de mineração continue a melhorar, ela continua perigosa.

A Plotlogic, uma empresa de tecnologia fundada na Austrália por Andrew Job em 2018, desenvolveu uma solução que utiliza tecnologias de imagem lidar e hiperespectrais combinadas com algoritmos avançados de aprendizado de máquina para fornecer caracterização de minério altamente precisa e o sistema OreSense é projetado de acordo.

▲ Imagem de: TechCrunch +

Para garantir a segurança da lavra, é essencial a investigação e pesquisa antes da lavra, no passado, pode ser necessário realizar amostragem de perfuração na área de lavra e determinar a situação na mina a olho nu ou alguns instrumentos. Com a tecnologia de imagem hiperespectral, a maneira de "ver" é diferente.

Imagens hiperespectrais, comumente usadas em laboratórios e satélites, podem capturar informações além do alcance visível. Por meio dessa tecnologia, a localização e as propriedades do material de cada rocha na mina podem ser determinadas em tempo real para determinar informações como o grau da face de trabalho, a qualidade da face da mina ou a superfície exposta do minério.

▲ Imagem de: Plotlogic

Com uma compreensão altamente precisa da caracterização do minério, os técnicos também estão mais bem equipados para desenvolver planos e decisões operacionais, resultando em maior recuperação e recuperação, redução de resíduos e maior precisão do modelo geológico durante a mineração.

A imagem hiperespectral pode ser usada para determinar as condições nas minas porque cada mineral tem características espectrais diferentes e, portanto, diferentes refletâncias. A imagem hiperespectral pode cobrir ondas de luz na faixa visível, infravermelho próximo e infravermelho de ondas curtas. Assim, o sistema OreSense da Plotlogic analisa o espectro refletido para identificar o que está na mina.

▲ Imagem de: TechCrunch +

Além disso, o OreSense permite que a análise espectroscópica não fique confinada ao laboratório, mas pode analisar amostras no local de trabalho, fornecendo aos mineradores informações em tempo real. Além disso, este equipamento mecânico pode se adaptar aos mais diversos ambientes e não precisa estar em contato com a face da lavra.Usá-lo para pesquisas pode reduzir as lesões que os operadores podem sofrer durante o processo de lavra.

▲ Imagem de: Plotlogic

Andrew Job, CEO e fundador da Plotlogic, disse: "Podemos ter passado da 'idade do pulmão negro', mas a mineração continua sendo um trabalho fundamentalmente desafiador e perigoso. Quanto menos tempo os trabalhadores gastam em máquinas pesadas, espaços fechados e ar cheio de pó de rocha, melhor, e ter imagens confiáveis ​​e abundantes também ajuda a inaugurar a mineração autônoma mais cedo. "

▲ Andrew Job, foto de: TechCrunch +

A tecnologia relacionada ao OreSense da empresa foi desenvolvida e testada, e possui parcerias com empresas de mineração selecionadas. Recebeu US$ 18 milhões em financiamento da Série A, liderado pela Innovation Endeavors, com participação da BHP Ventures e outros, e planeja usar os fundos para expandir a implantação comercial e começar a trabalhar internacionalmente.

▲ Imagem de: Plotlogic

O objetivo da Plotlogic é tornar a mineração de precisão uma realidade para toda a indústria.

▲ Foto de: Sohu

Vale ressaltar que a imagem hiperespectral não pode ser usada apenas para mineração, mas também para "restaurar" artefatos de milhares de anos atrás. A tumba de Han Xiu descoberta em 2013, a "Música e Dança" pintada na parede leste da tumba, é precisamente com a ajuda de imagens hiperespectrais, permitindo que a equipe descubra como era o mural, analise os pigmentos e as linhas finas , e analisar o trabalho posterior de restauração e conservação percorre um longo caminho.

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