数字和智慧矿山
数字矿山：数字矿山是基于信息数字化、生产过程虚拟化、管理控制一体化、决策处理集成化为一体，将当今的采矿科学、信息科学、人工智能、计算机技术、3S技术发展高度结合产物。数字矿山主要依托国内或者国外软件平台，国外数字矿山软件平台（如Datamine，Micromine，Surpac等）或国内开发的数字采矿软件平台（如Dimine，3Dmine等），将矿山开发，生产，管理和安全等数字化，以友好的界面呈现于管理者和技术专家前，为下一步决策和实时应对突发事件提供详实信息和有效的支撑。 BAW的北京团队有着多年来服务于国内数字矿山建设，熟悉各类国内外数字矿山软件平台，积极参加各类学术交流会和论坛，及时更新业界最新的技术，还对国内多家矿企人员进行关于数字矿山软件方面的培训和推广，在矿山数字化实践方面积累了丰富的经验。 智慧矿山：智慧矿山是数字矿山发展更高层次的体现。智慧矿山是在矿山数字化的基础上，利用计算机网络系统、通信系统、控制系统等构成的矿山数字神经，实现矿业资源、矿山生产与经营运作过程的数字化，通过信息的智能化分析处理实现矿山生产过程的实时监控、管理与优化。智慧矿山顾名思义就是给矿山赋予智慧，依靠现今日益成熟的大数据，人工智能，5G和云计算等技术，让矿山自己思考，自己行动，逐渐在生产和管理中摆脱人力的束缚，对提高生产效率和安全生产有着重要的意义。
BAW的加拿大智慧矿山团队由世界各地经验丰富的勘探专家，数据专家和程序员组成，目前专注于AI勘探平台BAWExplorTM的开发及应用。地质勘探是矿山项目早期必不可少的阶段，通过勘探可以快速找到矿产资源分布位置，估算区域矿产资源量，明确周边水文，地形，地化，地球物理和岩土等特征，为后续开采作准备。勘探需要投入大量的资金和人力物力，过程中会面临气候多变，地质条件复杂，勘探结果有一定概率无法达到预期效果等风险。BAWExplorTM AI勘探平台通过收集及整理海量的历史地质数据，应用机器学习技术和相关算法对地表矿物分布组成进行预测，优选成功概率高的勘探靶区，以降低风险和提高效率。此平台致力于打破地质勘探和大数据，人工智能和机器学习之间的壁垒，为未来地质资源开发提供方向。
BAWExplorTM智能勘探平台介绍：
步骤1，历史数据整合及转换，让其能被AI系统使用
- 扫描相关文件数据和图形资料，下载电子数据
- 立数据库，明确那些数据将用来做大数据预测的
- 将现有数据编译到2D GIS平台和3D模型里，以明确之前的工作进度
- 重新思考历史数据，建立新的勘探计划草案
- 将所有数据包括资源分布，褶皱，地质，地球化学，物探，卫星，地形和空间等数据融合编译进BAWExplorTM 平台，来评估矿产资源的潜力
步骤2， 使用BAWExplorTM 平台来预测勘探靶区
区域勘探：
- 建立数据的训练集
- 用训练数据测试勘探矩阵，对参数重要性进行排序
- 选择最合适的机器学习算法，优化各个模型参数
- 建立机器学习模型
- 将机器学习解决方案进行实际应用，得到预期的估算结果
邻矿勘探：
- 进行传统的地质科学调查
- 明确那几个变量影响矿脉的分布和控制成矿品位
- 在2D和3D空间里将数据和解释进行组合
- 明确不同变量之间的相关系数，趋势和关系
步骤3，勘探预测
- 对从地质建模，地化数据分析，物探分析和机器学习得到的结果进行分析评估
- 对各个结果进行对比排序
- 依据结果对勘探提供建议，制定预勘探图
BAW的北京团队近年来致力于数字矿山和智慧矿山的研究，推广及开发。作为中矿联智能矿山委员会的发起者和理事单位，积极参与数字及智慧矿山的论坛，技术交流会和各类推广活动，积累了丰富的经验和人脉。并相应中矿联号召，参与发起智慧矿山基金，助力中国智能矿山的发展。
