[發明專利]用于精確采礦的混合現實方法和系統在審
| 申請號: | 201980028682.8 | 申請日: | 2019-03-01 |
| 公開(公告)號: | CN112074650A | 公開(公告)日: | 2020-12-11 |
| 發明(設計)人: | 路易斯·卡尼帕里 | 申請(專利權)人: | 黃金企業公司 |
| 主分類號: | E21C47/00 | 分類號: | E21C47/00;E21C47/10;G06T11/60;G06T19/00 |
| 代理公司: | 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112 | 代理人: | 顧紅霞;張蕓 |
| 地址: | 美國科*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 精確 采礦 混合 現實 方法 系統 | ||
一種具有采礦設備的精確采礦系統,采礦設備是能操縱的以采收包含礦物資源的材料,系統包括:圖像傳感器,其用于捕獲具有包含礦物資源的材料的地理位置以及采礦設備的至少一個元件的實時圖像;存儲裝置,其包括指令和實時圖像;以及處理器,其被配置為執行指令,以從圖像傳感器接收實時圖像;至少一個感測裝置,其與采礦設備的至少一個元件相關聯,該至少一個感測裝置被配置為獲取與采礦設備的至少一個元件在實時圖像中的位置和運動中的至少一項對應的數據;處理器被配置為執行指令,以生成與包含礦物資源的關注體積對應的至少一個生產多邊形,并且將實時圖像與至少一個生產多邊形進行組合,以生成實時復合圖像。
技術領域
本發明涉及采礦作業,更具體地,涉及基于實時指導和來自增強視覺與混合現實方法和系統的反饋以提高的準確度來操作采礦設備的方法。
背景技術
露天采場采礦是通過從露天采場挖掘巖石或礦物來從地球中提取巖石或礦物的地表采礦技術。露天采場礦通常廣泛用于開采諸如銅、金、鐵、鋁和其他礦物之類的礦石。這種采礦方法適用于具有大面積的裸露礦物或者靠近地表且延伸至更大深度的礦物的場所。
任何商業采礦作業中的主要目的都是以盡可能低的成本開采礦藏,以實現利潤最大化。露天采場礦作業中涉及許多計劃活動,這些活動可能包括:關于設備位置、卡車調度、礦石特性或質量做出的日常決策;關于礦區的擴張時機和區域打開或關閉做出的長期策略性決策。此外,物理設計參數的選擇以及礦石和廢料提取程序的日程安排是具有重大經濟意義的復雜工程決策。通常,基于地表形貌,地質,礦體在其形狀、大小、傾斜度、深度、等級分布、水文學方面的3D構造等來準備設計。
露天采場采礦最具挑戰性的方面之一是區分包含顯著量礦物或礦石以供提取的巖石材料和所含礦物濃度被認為太低而無法以獲利方式來提取的廢巖石。在大多數情況下,基于關注區域的地質屬性以及可能礦藏的生產多邊形經常被用作挖掘的指導。這些多邊形通常由手工繪制并且基于工程師的經驗和礦藏知識,或者可以使用礦山生產計劃建模技術和/或軟件進行建模。通常,計劃者會選擇具有待挖掘礦石的露天采場區域,并且通過將礦體分成大小相等的塊的網格來生成生產多邊形,其中每個塊都分配了等級(在開采金屬礦石的背景下為金屬含量)和其他相關質量屬性的評估。然后,通過物理標記,諸如噴漆、木樁和多個篩網,在露天采場地表上限定出生產多邊形。接下來,將生產多邊形提供給采礦設備操作員,他們基于生產多邊形負責從露天采場礦中取出巖石材料并將挖掘出的巖石材料裝載到正確的流中,諸如礦石流、礦石/廢料流或廢料流。不幸的是,由于物理標記的不精確放置,經常不能正確地識別生產多邊形,這可能導致礦物礦石最終進入廢料流和/或廢料材料最終進入礦石流。
另外,重要的是要認識到,采礦作業中使用的采礦設備具有極大的規模。例如,一些采礦鏟挖掘機可能重達300萬磅,并且可能包括4米寬的挖斗,這種挖斗的裝載能力為30立方米的巖石材料。如人們所理解的那樣,指導4米寬的挖斗或操作這種挖斗以在預先限定的生產多邊形內挖掘預期的巖石材料可能是相當具有挑戰性的,并且經常導致在挖掘時挖斗沒有被精確地定位或定向。此外,操作這種設備需要大量的經驗和技巧,因此經驗不足和人為失誤只會加劇問題。
設備操作員的生產率通常是根據礦物礦石的挖斗體積來測量的,諸如所挖掘的滿挖斗的數量,這不可避免地導致設備操作員有意地對挖斗進行礦石流或廢料流的錯誤分類,以便達到設定的目標。因此,雖然以體積而不是正確分類來進行的激勵對于設備操作員來說導致增加的工資和/或認可,然而,對于礦山經營者的后果包括未實現的收益、人力浪費、資源浪費和設備使用效率低下。例如,即使是可能被認為微不足道的錯誤分類率,對于采礦經營者來說,也可能造成在EBITDA(扣除利息、稅項、折舊和攤銷之前的收益)上的相當大的變化。在一項研究中發現,假設一定的生產體積、采收率、資源價格、生產成本和礦石密度,則0.5%的錯誤分類率造成每年EBITDA損失1020萬美元;1.5%的錯誤分類率造成每年EBITDA損失2040萬美元;2.5%的錯誤分類率造成每年EBITDA損失5090萬美元;并且5.0%的錯誤分類率造成每年EBITDA損失1.018億美元。
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