Trong bối cảnh các thân quặng nông, dễ phát hiện ngày càng cạn kiệt, hoạt động thăm dò khoáng sản đang chuyển dịch sang các khu vực có điều kiện địa chất sâu hơn và phức tạp hơn. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ địa chấn độ phân giải cao, viễn thám và các công nghệ phân tích dữ liệu đang mở rộng khả năng phát hiện và đánh giá các mục tiêu khoáng sản tiềm năng.

Hệ thống Geolucent của Viridien có thể được vận hành từ xa, trong bóng tối hoàn toàn và triển khai đa nền tảng. Ảnh:Viridien

Điểm thay đổi lớn của hoạt động thăm dò hiện nay không chỉ nằm ở việc thu thập dữ liệu mà còn ở khả năng kết nối và khai thác đồng thời nhiều nguồn thông tin. Dữ liệu địa chất, địa vật lý, viễn thám và các hồ sơ khảo sát trước đây có thể được kết nối, chuẩn hóa và phân tích trong cùng một quy trình, từ đó tạo ra cơ sở dữ liệu đầy đủ hơn cho việc đánh giá cấu trúc và tiềm năng khoáng hóa dưới bề mặt.

Sự thay đổi này đặc biệt có ý nghĩa khi các chương trình thăm dò ngày càng phải triển khai tại những khu vực chưa được nghiên cứu đầy đủ, với cấu trúc địa chất phức tạp và chi phí khảo sát cao. Các công cụ phân tích hiện đại giúp các nhà địa chất nhanh chóng sàng lọc khối lượng thông tin lớn, phát hiện những mối liên hệ khó nhận biết bằng phương pháp thủ công và tập trung nghiên cứu vào những mục tiêu có triển vọng hơn.

AI hỗ trợ nhận diện tiềm năng khoáng sản trên diện rộng

Một trong những hướng phát triển đáng chú ý của công nghệ thăm dò hiện nay là ứng dụng AI và học máy để tổng hợp, phân tích nhiều lớp dữ liệu địa chất, địa vật lý và viễn thám.

Các hệ thống hiện đại có thể kết hợp dữ liệu siêu phổ, đa phổ, địa vật lý, bản đồ địa chất và các dữ liệu lịch sử để xây dựng mô hình thống nhất cho từng khu vực. AI sau đó được sử dụng để nhận diện mối quan hệ giữa các loại dữ liệu, phát hiện các mô hình địa chất và chỉ ra những khu vực cần được khảo sát chi tiết hơn.

Chẳng hạn như Viridien sử dụng giải pháp xử lý quang phổ Bare Earth Plus kết hợp với dữ liệu siêu phổ và đa vật lý để xây dựng cơ sở dữ liệu địa chất cho khu vực Đông Nam Arizona, Mỹ. Thay vì phân tích từng nguồn dữ liệu một cách tách biệt, phương pháp này tạo ra một khung dữ liệu khu vực thống nhất, cho phép các công cụ AI và học máy tìm kiếm những mối liên hệ phức tạp trong hệ thống địa chất.

AI cũng có thể hỗ trợ xử lý các nguồn thông tin trước đây thường bị bỏ qua do ở dạng phi cấu trúc, như báo cáo được quét, nhật ký khảo sát cũ, bảng tính hoặc các tệp dữ liệu không theo tiêu chuẩn thống nhất. Việc tự động phân loại, trích xuất và kiểm soát chất lượng giúp biến các tài liệu này thành dữ liệu có cấu trúc, có thể tích hợp vào các quy trình phân tích hiện đại.

Theo cách này, AI giúp các nhà thăm dò xử lý phạm vi không gian lớn hơn, so sánh nhiều loại dữ liệu hơn và nhận diện sớm các dấu hiệu liên quan đến khoáng hóa. AI không thay thế các chuyên gia địa chất mà giúp họ phát hiện sớm những mô hình đáng chú ý trong dữ liệu, để tập trung hơn vào việc phân tích và giải thích địa chất.

Địa chấn độ phân giải cao giúp giảm bất định trong thăm dò sâu

Khi hoạt động thăm dò chuyển xuống độ sâu lớn hơn, việc hiểu rõ cấu trúc địa chất dưới bề mặt trở nên ngày càng quan trọng. Khoan thăm dò ở độ sâu hàng trăm hoặc hàng nghìn mét đòi hỏi chi phí lớn, trong khi một lỗ khoan không đạt mục tiêu có thể làm tăng đáng kể chi phí và kéo dài tiến độ dự án.

Công nghệ địa chấn độ phân giải cao đang được sử dụng để nâng cao khả năng xác định và mô tả các cấu trúc dưới bề mặt. Các phương pháp xử lý dữ liệu mới, trong đó có đảo ngược dạng sóng đầy đủ (Full Waveform Inversion - FWI), cho phép khai thác nhiều thông tin hơn từ dữ liệu địa chấn hiện có.

Viridien là một trong những đơn vị phát triển và ứng dụng công nghệ FWI trong lĩnh vực địa chất - khai khoáng. Tại một dự án ở Australia, thuật toán này được áp dụng trên cơ sở dữ liệu địa chấn tương đối hạn chế. Kết quả cho phép xác định rõ hơn phần trên của thân quặng và cung cấp hình ảnh có độ phân giải cao tại các khu vực nằm giữa các lỗ khoan - những vị trí thường khó được quan sát bằng các phương pháp truyền thống.

Về nguyên tắc, việc làm rõ các yếu tố kiểm soát cấu trúc, tính liên tục và hình thái của hệ thống địa chất có thể giúp giảm mức độ bất định trước khi tiến hành khoan. Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong các chương trình thăm dò sâu, nơi các lỗ khoan có thể vượt quá độ sâu 1.000 m và mỗi quyết định khoan đều đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng về địa chất và kinh tế.

Nghiên cứu địa chất, quá trình khoáng hóa và mức độ nhạy cảm môi trường dọc theo sống núi Mohns bằng cách sử dụng kết hợp các phương pháp địa chấn, điện từ và đo sâu hồi âm.

Khai thác dữ liệu thăm dò lịch sử

Trong quá trình chuyển đổi số ngành khai khoáng, một thách thức phổ biến là khối lượng lớn dữ liệu lịch sử được lưu trữ dưới các định dạng khác nhau. Báo cáo giấy, bản đồ được quét, nhật ký viết tay, bảng tính cũ và các tệp địa kỹ thuật không đồng nhất thường chứa nhiều thông tin có giá trị nhưng khó tìm kiếm, đối chiếu và tích hợp vào hệ thống hiện đại.

AI đang mở ra khả năng xử lý một phần vấn đề này. Các công cụ nhận dạng, phân loại và trích xuất dữ liệu có thể chuyển đổi những kho lưu trữ phi cấu trúc thành các bộ dữ liệu có thể tìm kiếm và phân tích.

Một số giải pháp trên thị trường hiện nay còn hướng tới việc chuẩn hóa, làm giàu và duy trì tính liên tục của dữ liệu trong suốt vòng đời dự án. Giải pháp Evergreen Data của Viridien là một ví dụ, tập trung vào việc tổ chức dữ liệu địa chất - khoáng sản và tích hợp với nền tảng Open Subsurface Data Universe (OSDU).

Mục tiêu của cách tiếp cận này là hạn chế tình trạng dữ liệu bị phân mảnh sau mỗi lần chuyển đổi. Khi dữ liệu lịch sử được chuẩn hóa và kết nối với các hệ thống mới, thông tin từ các chương trình thăm dò trước đây có thể tiếp tục được sử dụng trong các hoạt động đánh giá tài nguyên, lập kế hoạch khai thác, vận hành và đóng cửa mỏ.

Đây là một thay đổi quan trọng trong quản trị dữ liệu ngành khai khoáng. Thay vì coi dữ liệu cũ là các hồ sơ lưu trữ đơn thuần, doanh nghiệp có thể biến chúng thành một phần của cơ sở dữ liệu phục vụ phân tích và ra quyết định trong hiện tại.

Viễn thám và địa vật lý nâng cao an toàn trong hoạt động mỏ

Không chỉ phục vụ tìm kiếm tài nguyên, công nghệ địa chất và địa vật lý còn góp phần nâng cao an toàn và hiệu quả trong quá trình vận hành mỏ.

Dữ liệu vệ tinh có thể hỗ trợ theo dõi biến dạng mặt đất, giám sát ổn định sườn dốc và phát hiện những thay đổi địa hình tại các khu vực đang khai thác hoặc đã đóng cửa. Những thông tin này giúp giảm nhu cầu khảo sát trực tiếp tại các khu vực tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn, đồng thời hỗ trợ phát hiện sớm các dấu hiệu dịch chuyển bất thường.

Đồng thời, các dữ liệu viễn thám cũng có thể phục vụ những nhiệm vụ vận hành như theo dõi thay đổi địa hình, giám sát bãi thải và đánh giá khối lượng tồn kho. Nền tảng SatExplorer của Viridien là một ví dụ về cách dữ liệu vệ tinh có thể được tích hợp để theo dõi các biến động trên phạm vi rộng.

Ở quy mô mỏ, công nghệ địa chấn nông cung cấp thêm thông tin về các cấu trúc có thể ảnh hưởng đến an toàn khai thác. Một ví dụ là S-Scan, hệ thống địa chấn của Sercel (thuộc Viridien), sử dụng kỹ thuật địa chấn 2D và 3D để khảo sát các cấu trúc dưới bề mặt ở độ sâu khoảng 150 m. Dữ liệu có thể hỗ trợ phát hiện các hốc rỗng, hố sụt, vùng yếu và những đặc điểm địa chất có khả năng ảnh hưởng đến ổn định công trình hoặc khu vực khai thác.

Thông tin địa vật lý cũng có thể được sử dụng để đánh giá đặc tính cơ học của khối đá và hỗ trợ tối ưu hóa hoạt động khoan - nổ mìn. Khi hiểu rõ hơn về độ cứng và cấu trúc của đá, kỹ sư có thể điều chỉnh thiết kế nổ mìn nhằm kiểm soát mức độ phân mảnh và giảm các tác động không mong muốn.

Việc sử dụng xe tự hành, hệ thống thu nhận dữ liệu địa chấn trên mặt đất và cáp quang cũng đang mở rộng khả năng khảo sát tại các khu vực khó tiếp cận. Một trong những lợi ích quan trọng là giảm sự hiện diện trực tiếp của con người tại những vị trí có rủi ro cao. 

Thị giác máy tính đưa tự động hóa vào công tác quan trắc địa chất

Một hướng phát triển khác là ứng dụng thị giác máy tính và các cảm biến tiên tiến trong việc thu thập thông tin địa chất tại hiện trường. Các hệ thống thế hệ mới có thể kết hợp camera, cảm biến siêu phổ, LiDAR và điện toán biên để thu thập, xử lý dữ liệu gần như theo thời gian thực. Công nghệ này đặc biệt hữu ích tại những môi trường có tầm nhìn hạn chế, chẳng hạn đường lò ngầm, khu vực khai trường hoạt động ban đêm hoặc các khu vực yêu cầu khoảng cách an toàn.

Hệ thống Geolucent của Viridien là một ví dụ về hướng tiếp cận này. Công nghệ có thể được triển khai từ xa, trong điều kiện thiếu sáng hoặc bóng tối hoàn toàn và trên nhiều nền tảng khác nhau. Dữ liệu thu được có thể hỗ trợ xây dựng ranh giới địa chất, bản đồ khoáng sản và biến đổi, nhận diện các dấu hiệu liên quan đến chất thải quặng hoặc các điểm nguy hiểm.

Về lâu dài, các công nghệ tương tự có thể được mở rộng sang nhiều quy trình khác như quét lõi khoan, khảo sát bằng máy bay không người lái và phân tích dữ liệu vệ tinh. Việc sử dụng cùng một hệ thống phương pháp và tiêu chuẩn dữ liệu ở nhiều quy mô khác nhau có thể giúp cải thiện tính nhất quán trong nhận thức địa chất, từ khu vực khai trường đến toàn bộ vùng thăm dò.

Sự phát triển của AI, địa vật lý độ phân giải cao, viễn thám, thị giác máy tính và các nền tảng dữ liệu đang chuyển hoạt động thăm dò khoáng sản từ việc đơn thuần thu thập và xử lý dữ liệu sang phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định. Trong xu hướng này, lợi thế không chỉ nằm ở khả năng thu thập nhiều thông tin hơn mà còn ở việc kết nối và khai thác hiệu quả dữ liệu đa nguồn. Tuy nhiên, công nghệ chỉ phát huy giá trị khi được kết hợp với dữ liệu chất lượng cao, hạ tầng phù hợp và năng lực chuyên môn địa chất, tạo nền tảng để ngành khai khoáng tiếp tục tìm kiếm tài nguyên tại những khu vực sâu hơn và phức tạp hơn./.