Pehmeä laskentasovellus rikastushiekan loppusijoitukseen ja hallintaan sekä liuotusjätemalmin loppusijoitukseen

Kaivosteollisuudessa kasaliuotus- ja rikastushiekkautusjätteiden hallinta on keskeistä ympäristöriskien vähentämiseksi ja toiminnan sujuvuuden varmistamiseksi. Tärkeimmät rakenteet, kuten kasa-uuttojätteen kaatopaikat ja rikastusjätteen varastotilat, tarvitsevat perusteellisen ymmärryksen turvallisen hävittämisen varmistamiseksi. Tämän tutkimuksen tavoitteena on parantaa jätehuoltoa käyttämällä tekoälymalleja, erityisesti keinotekoisia hermoverkkoja (ANN), ennustamaan ja kontrolloimaan mineraalijätteen kulkua niiden loppusijoitushetkellä. Tässä tutkimuksessa kerättiin tärkeitä tietoja toiminnasta ja laboratoriotesteistä, jotka sisälsivät mineraalien ominaisuudet ja kosteuspitoisuudet kasauuttoaineissa sekä rikastusjätteen kiintoaineprosentteja ja sedimentaatiomääriä. Näitä tietoja käytettiin kouluttamaan ANN-malleja, jotka ennustavat jätevirran tarkasti. Mallit testattiin ja ne osoittivat suurta tarkkuutta jätteiden käyttäytymisen ennustamisessa. Käyttämällä näitä älykkäitä malleja kaivosyritykset voivat parantaa varastointikapasiteettia, alentaa kustannuksia sekä parantaa toimintansa turvallisuutta ja kestävyyttä.