Ngành khai thác mỏ đang nắm bắt các công nghệ tiên tiến như hình ảnh siêu phổ và trí tuệ nhân tạo để lập bản đồ địa chất khoáng sản. Sự chuyển đổi này giúp tăng cường khả năng phân tích và mô tả các thân quặng, góp phần nâng cao hiệu quả và tính bền vững trong công tác thăm dò và chế biến khoáng sản.

Những tiến bộ trong lập bản đồ địa chất khoáng sản. Ảnh: Repina Valeriya / Shutterstock.com

Sự đổi mới trong lập bản đồ địa chất khoáng sản

Theo phương pháp truyền thống, việc phân tích kết cấu, thành phần và cấu trúc của thân quặng chủ yếu dựa vào việc kiểm tra trực quan các mẫu lõi khoan và phân tích bằng kính hiển vi. Mặc dù các kỹ thuật này cung cấp thông tin hữu ích nhưng chúng có tính bản địa hóa cao, tốn nhiều thời gian và công sức, thêm vào đó, dữ liệu phân phối có xu hướng không ổn định và dễ bị ảnh hưởng do lỗi của con người.

Chẳng hạn như, các xét nghiệm trong phòng thí nghiệm truyền thống thường dẫn đến các thiết kế quy trình không đầy đủ do không nắm bắt được sự biến đổi vốn có trong các mỏ quặng và thiếu thông tin khoáng vật học được định lượng đầy đủ cần thiết cho mô hình luyện kim.

Được hỗ trợ bởi các kỹ thuật tiên tiến như hình ảnh siêu phổ, kính hiển vi điện tử quét và phép đo quang phổ, lập bản đồ địa chất khoáng sản đang vượt qua những thách thức này. Giờ đây, toàn bộ lõi khoan và bộ mẫu có thể được quét để tạo ra hình ảnh 3D có độ phân giải cao và dữ liệu khoáng vật học định lượng được ánh xạ trên các thân quặng hoàn chỉnh.

Công nghệ hình ảnh siêu phổ cách mạng hóa quá trình phân tích quặng

Cảm biến siêu phổ đo bức xạ mặt trời phản xạ trong hàng trăm dải quang phổ hẹp, cho phép xây dựng phổ phản xạ cơ bản liên tục cho mỗi pixel hình ảnh. Điều này cho phép xác định đặc tính hóa học và khoáng chất một cách chi tiết bằng cách kết hợp các dấu hiệu quang phổ với quang phổ khoáng sản đã biết.

Thế hệ cảm biến siêu phổ vệ tinh mới nhất, ví dụ như cảm biến Prisma của Cơ quan Vũ trụ Ý, có thể quét các khu vực thăm dò rộng lớn từ không gian với độ phân giải cao hơn. Các hệ thống này cho phép các nhà địa chất lập bản đồ thay đổi khoáng sản, thạch học và các khoáng chất liên quan có hiệu quả kinh tế trên các địa hình mới (greenfield) rộng lớn trong quá trình thăm dò ban đầu nhằm định vị các mục tiêu khoan.

Sau khi xác định được các thân quặng có tiềm năng, lõi siêu phổ tầm gần và hình ảnh bề mặt tạo ra dữ liệu quan trọng về sự biến đổi khoáng chất trong khu vực quặng.

Công nghệ trí tuệ nhân tạo cung cấp các mối quan hệ tinh vi

Mặc dù dữ liệu siêu phổ cung cấp thông tin khoáng vật học quan trọng, tuy nhiên, để khai thác hết tiềm năng của nó đòi hỏi sự phân tích phức tạp để khám phá các mẫu tinh vi trong các tập dữ liệu địa chất, hóa học và khoáng vật tích hợp. Các phương pháp trí tuệ nhân tạo hiện đại đang chứng tỏ sự hỗ trợ hữu ích trong lĩnh vực này.

Bản đồ tự tổ chức (SOM) giúp phân cụm, phân loại và trực quan hóa dữ liệu mô tả đặc tính quặng theo chiều cao nhằm cung cấp mối quan hệ then chốt giữa sự xuất hiện, cấp độ và các thuộc tính của kim loại vàng, chẳng hạn như liên kết hạt và mức độ lộ vỉa. Bằng cách bảo tồn các mối quan hệ không gian tôpô, SOM cho phép các nhà địa chất giải thích các liên kết thống kê phức tạp.

Tích hợp dữ liệu khoáng vật siêu phổ với các thử nghiệm hóa học và luyện kim trong phân tích SOM giúp tăng cường hiểu biết về nguồn gốc của thân quặng và hành vi xử lý hạ nguồn.

Kỹ thuật LIBS và XRF vi mô trong mô tả đặc tính quặng

Trong hai thập kỷ qua, những tiến bộ trong công tác lập bản đồ địa chất khoáng sản để phân tích quặng đã được thúc đẩy bởi các kỹ thuật tiên tiến như huỳnh quang tia X vi mô (μXRF) và quang phổ phân hủy bằng laser vi mô (μLIBS).

Các phương pháp quang phổ này đạt được hình ảnh chính xác với độ nhạy mức ppm ở tốc độ vượt qua các kỹ thuật thông thường, làm cho chúng đặc biệt phù hợp với các khoáng vật học phức tạp. Ngoài ra, việc thương mại hóa các hệ thống để bàn và phần mềm thân thiện với người dùng đã giúp cho các kỹ thuật này trở nên dễ tiếp cận hơn và phù hợp với các mẫu lớn có độ phân giải cao.

Những tiến bộ gần đây trong các thiết bị siêu phổ di dộng, được tích hợp với máy phân tích XRF cầm tay, cho phép phân tích quặng tại chỗ một cách nhanh chóng. Các hệ thống này, được trang bị máy quang phổ cận hồng ngoại (NIR) hoặc hồng ngoại sóng ngắn (SWIR), hoạt động như các công cụ địa chất độc lập, giúp tăng cường kiểm soát chất lượng lập bản đồ địa chất khoáng sản thực địa, đồng thời loại bỏ sự chậm trễ trong việc vận chuyển mẫu và phân tích ngoại vi.

Nghiên cứu và phát triển gần đây

Lập bản đồ địa chất khoáng sản siêu phổ hiệu quả bằng cách sử dụng kỹ thuật phân cụm và NMF

Một nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Viễn thám đã giới thiệu một phương pháp mới, đó là lập bản đồ phân cụm không giám sát (KSM) (tức là dữ liệu không có nhãn), kết hợp các thuật toán phân cụm k-means và ghép phổ (SM) để lập bản đồ khoáng vật siêu phổ. Phương pháp này giải quyết các hạn chế trong SM, chẳng hạn như độ chính xác kém do nhiễu và ghép theo pixel không hiệu quả.

Trong nghiên cứu trên, phương pháp KSM sử dụng kết hợp thuật toán học máy hệ số ma trận không âm (NMF) để trích xuất tính năng, nâng cao hiệu quả lập bản đồ.

Kết quả thí nghiệm, sử dụng hình ảnh siêu phổ trên không của nghiên cứu trường hợp điển hình Khu khai thác mỏ Cuprite, nằm ở bang Nevada, Mỹ, là một trong nhiều trung tâm khai thác kim loại quý của nước này, đã chứng minh rằng phương pháp KSM vượt trội hơn đáng kể so với SM về độ chính xác lập bản đồ, đạt được độ chính xác cao hơn trung bình khoảng 35%. Độ chính xác tăng thêm này rất quan trọng đối với việc xác định và mô tả đặc điểm các khoáng chất trong mỏ quặng.

Đồng thời, thời gian lập bản đồ cũng giảm đáng kể, giảm hơn 95% so với phương pháp SM, giúp tăng cường hiệu quả phân tích quặng, cho phép ra quyết định nhanh hơn trong khai thác và thăm dò khoáng sản.

Sự độc lập của phương pháp KSM trong việc pha trộn các loại khoáng sản khác nhau làm cho nó có thể áp dụng linh hoạt cho các thành phần quặng khác nhau, đảm bảo khả năng thích ứng cho các mỏ khác nhau. Ngoài ra, song song với việc duy trì chi tiết lập bản đồ, phương pháp này còn có khả năng giảm nhiễu rất cần thiết để phân biệt các khoáng chất có giá trị trên nhiễu nền trong phân tích quặng.

Nhìn chung, phương pháp KSM được đề xuất đã tăng cường đáng kể hiệu quả, độ chính xác và khả năng thích ứng của lập bản đồ địa chất khoáng sản, mang lại những cải tiến có giá trị cho phân tích quặng trong khai thác và thăm dò khoáng sản.

Ứng dụng AI phân tích chính xác quặng vàng

Một nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Khai thác mỏ nghiên cứu ứng dụng của bản đồ tự tổ chức (SOM), một dạng mạng thần kinh nhân tạo (ANN), trong việc phân tích và đối chiếu dữ liệu từ các nghiên cứu khoáng vật học của quặng vàng.

Sử dụng kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu SOM, các nhà nghiên cứu đã xác định được mối tương quan tích cực mạnh mẽ giữa các biến số như khả năng tiếp cận, đường kính hạt vàng trung bình (D50), chu vi tiếp xúc và hàm lượng asen. Điều này nhấn mạnh khả năng của SOM trong việc phân biệt các mô hình hóa học-khoáng vật học không gian quy mô lớn trong quặng vàng, góp phần xác định các biến chỉ báo quan trọng để chế biến quặng trong địa luyện kim.

Nghiên cứu này là một bước quan trọng trong tích hợp dữ liệu, tăng cường giải thích và hiểu biết về các biến số then chốt trong lĩnh vực phát triển mô hình địa luyện kim dự đoán cho chế biến quặng.

Các thách thức hiện nay và triển vọng trong tương lai

Phân tích quặng đã đạt được những tiến bộ đáng chú ý, tuy nhiên vẫn còn nhiều lĩnh vực quan trọng cần cải thiện.

Một trong số đó là đối chiếu dữ liệu đa quy mô tích hợp khoáng vật học phương thức từ nhiều nguồn khác nhau, đòi hỏi những nỗ lực hợp tác trong khoa học dữ liệu. Các kỹ thuật phân tích khoáng chất vi lượng dưới giới hạn phát hiện là cần thiết để hiểu tác động xử lý của chúng, đòi hỏi những tiến bộ về ngưỡng phát hiện. Cuối cùng, tích hợp lập bản đồ khoáng sản với các nguyên tắc chế biến khoáng sản giai đoạn đầu là rất quan trọng cho những tiến bộ của địa luyện kim.

Giải quyết những thách thức này sẽ mở hướng đi cho các công nghệ biến đổi như cảm biến thời gian thực để kiểm soát quy trình tiên tiến và điều chỉnh dựa trên AI, dẫn đến sự cách mạng hóa trong lập bản đồ địa chất khoáng sản và xử lý các tài sản đầy thách thức./.