Québec Mines + Énergie - 19 au 22 novembre 2018 - Centre des congrès de Québec
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Données massives et intelligence artificielle au service de l’exploitation minière

Présidents : Robert Thériault (MERNMinistère de l’Énergie et des Ressources naturelles) et Frédéric Couët (CoremConsortium de recherche en minéralogie)

Les récents développements en intelligence artificielle et en traitement de données massives fournissent de nouveaux outils pour résoudre des problématiques en exploitation minière. L’intelligence artificielle permet, entre autres, de concevoir de nouvelles stratégies du contrôle des procédés, d’optimiser la logistique des opérations minières et d’intégrer la minéralogie dans la prise de décision. Cette séance brossera un tableau général sur l’influence de l’intelligence artificielle dans les exploitations minières.

Thématiques : économie et collectivités

14 h - L’intelligence artificielle en traitement minéral : optimisation en temps réel théorique et pratique

Présentateur : Mark de Geus (Intellisense)

Co-auteurs : Grant Kopec, Hugh McNamara, Boris Wolter, Cristian Gonzalez et Chris Hallson (Intellisense)

Mark de Geus (Intellisense)

Mark de Geus (Intellisense)

 

Présentation en anglais

Émérite

Il est important de prendre les bonnes décisions en traitement minéral. Aujourd’hui, nous pouvons mieux utiliser les données existantes pour en savoir plus sur un procédé et pour choisir les points de contrôle qui livreront la valeur optimale. Trois technologies nous permettent de le faire : les technologies de l’Internet des objets (IdO) colligent et stockent plus de données en temps réel que nous pouvions le faire auparavant; les technologies d’intelligence artificielle (IA) utilisent ces données pour obtenir de l’information en temps réel à propos de l’état actuel et futur des procédés; l’infonuagique nous procure la puissance de traitement sur demande qui permet de faire tout cela.

Cette présentation abordera les aspects théoriques et pratiques de la mise en œuvre de ces technologies :

  1. l’épuration des données en temps réel;
  2. leur utilisation pour bâtir des versions numériques des actifs physiques afin d’obtenir davantage d’information sur l’état actuel des choses;
  3. l’utilisation de l’apprentissage automatique et d’autres techniques de modélisation plus robustes pour prédire et simuler le rendement futur des circuits individuels;
  4. la connexion de ces circuits numériques pour offrir une optimisation au niveau du système en temps réel. L’objectif est d’améliorer le rendement d’un point de vue opérationnel, financier et environnemental.

L’application théorique de ces technologies sera accompagnée d’exemples pratiques montrant comment de vraies difficultés opérationnelles peuvent être surmontées. Des démonstrations du logiciel Brains.app (une plate-forme combinant IdO et IA pour l’industrie minière) expliqueront comment ces données sont utilisées dans le processus décisionnel à différents niveaux de l’opération, que la décision soit prise par l’opérateur, le métallurgiste, le planificateur de l’entretien, l’ingénieur des contrôles ou le directeur. Quant à l’adoption généralisée de ces nouvelles technologies, le défi réside dans les aspects pratiques de la gestion du changement plutôt que dans les technologies en soi.

14 h 50 - Valorisation des données en temps réel par l’intelligence artificielle dans les mines souterraines

Présentateurs : Michel Dubois et Louis-Pierre Campeau (Newtrax)

Co-auteur : Louis-Pierre Campeau (Newtrax)

Michel Dubois Campeau (Newtrax)

Michel Dubois Campeau (Newtrax)

Depuis plusieurs années, de grands changements s’opèrent dans les mines souterraines du monde entier. De plus en plus de données sont collectées à chaque étape du processus d’extraction, et ce, à des fréquences et avec une précision en constante augmentation. Dans ce contexte, l’utilisation de ces données pose de nouveaux défis d’analyse et de prédiction. Cette présentation discutera des différentes techniques de « Machine Learning » utilisées afin de valoriser ces données et d’exemples d’application concrète de ces techniques au domaine minier.

15 h 15 - L’intelligence artificielle appliquée au forage de production dans les exploitations de surface

Présentateurs : François Gariépy (Peck Tech Consulting), Gilles Éric Zagré (GERADGroupe d’études et de recherche en analyse des décisions) et GERADGroupe d’études et de recherche en analyse des décisions)

Co-auteur : Michel Gamache (École polytechnique de Montréal, IVADOL'institut de valorisation des données et GERADGroupe d’études et de recherche en analyse des décisions)

Gilles Éric Zagré (GERAD)

Gilles Éric Zagré (GERAD)

François Gariépy (Peck Tech Consulting)

François Gariépy (Peck Tech Consulting)

Le forage et le dynamitage du charbon nécessitent l’identification des nappes de charbon dans le sol. Les portions de trous côtoyant le charbon ne doivent pas être chargées d’explosif à cause du risque de pulvériser le charbon et de perdre sa valeur marchande. Les portions de trous de forage en contact avec le charbon doivent être remplies de charbon lors du chargement des explosifs, ce qui engendre des délais et des pertes économiques. Il est donc important d’identifier précisément (à ± 25 cm) les élévations où ont lieu les transitions entre le charbon et les autres matériaux. Peck Tech, en collaboration avec des chercheurs de l’École Polytechnique de Montréal, œuvre actuellement au développement d’un outil basé sur l’intelligence artificielle pour détecter en temps réel le charbon lors de forages. Les signaux des différents capteurs de la foreuse sont utilisés comme intrants d’un réseau de neurones artificiels calibré pour prédire la présence d’une couche de charbon et, ultimement, la transition entre les différentes couches géologiques.

15 h 40 - L’intelligence artificielle appliquée au contrôle de la dilution minière souterraine

Présentateurs : Yvan Dionne et Luis Montiel, PhD (PROMINE) et Kilian Bao (DT Solution Services)

Co-auteurs : Luis Montiel (PROMINE) et Kilian Bao (DT Solution Services)

Yvan Dionne (PROMINE)

Yvan Dionne (PROMINE)

 

 

 

 

 

La dilution minière est l’ajout de stérile dans le minerai lors de l’exploitation du minerai dans un chantier. Ce stérile n’ayant aucune valeur économique, il vient nuire à la profitabilité des opérations minière.

L’intelligence artificielle permet, à partir de données parfois éparses, de déduire des solutions optimales. Le projet mené par l’Université Laval, DT Solutions Services et Promine prévoit prédire et diminuer la dilution à partir d’informations fournies par l’industrie. Un outil de travail est présentement en développement afin d’aider la prise de décision afin d’utiliser les solutions de contrôle optimales face aux conditions rencontrées. Les bienfaits sont nombreux tant au niveau de la profitabilité, de la sécurité et de l’environnement.

16 h 05 - Valorisation des données minéralogiques par apprentissage machine appliquée aux procédés de traitement du minerai

Présentateur : Olivier Gravel (COREMConsortium de recherche appliquée en traitement et transformation des substances minérales)

Olivier Gravel (COREM)

Olivier Gravel (COREM)

16 h 40 - Intelligence artificielle et première transformation des métaux

Présentateur : Simon Potvin (AIWORX)

Simon Potvin (AIWORX)

Simon Potvin (AIWORX)

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