Sierra Gorda SCM (KGHM) to chilijska kopalnia odkrywkowa miedzi i molibdenu, która stanęła przed wyzwaniem zwiększenia swoich zdolności produkcyjnych, przy jednoczesnym utrzymaniu wpływu na środowisko poniżej ustalonych przez państwo progów. W tym celu konieczne było zrozumienie wpływu działalności wydobywczej na zanieczyszczenie powietrza w okolicznych obszarach.
Wyzwanie polegało na określeniu bezpośredniego wpływu działalności wydobywczej kopalni na otaczające środowisko.
Dane dostarczone przez Sierra Gorda SCM były niekompletne i niskiej jakości, co utrudniało dokładny pomiar wpływu działalności kopalni na zanieczyszczenie powietrza. Zadanie polegało na zapewnieniu jakości danych do celów modelowania i stworzeniu odpowiedniego modelu.
Zaproponowaliśmy model matematyczny, który wykorzystuje metody uczenia maszynowego zoptymalizowane do stosowania w obszarach przemysłowych, z uwzględnieniem warunków pogodowych. Model przeanalizował wpływ działalności kopalni na środowisko i pozwolił firmie uzyskać dostęp do rzeczywistego wpływu ich wydobycia na zanieczyszczenie powietrza w okolicy.
Sierra Gorda SCM poprawiła swoje możliwości w zakresie zarządzania środowiskiem, uzyskując rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym, które dokładnie mierzy wpływ działalności wydobywczej na zanieczyszczenie powietrza w okolicznych obszarach. Rozwiązanie to pozwala firmie na zwiększenie wydobycia przy jednoczesnym zapewnieniu, że nie wpłynie ono negatywnie na zanieczyszczenie środowiska na obszarach mieszkalnych.
Model oparty o metody uczenia maszynowego zoptymalizowane do użytku w obszarach przemysłowych, z uwzględnieniem warunków pogodowych.
AI for PIONEERS
Rozwijaj firmę dzięki sztucznej inteligencji
