Co-creation of digital twin technology for efficient blasting in the Mining 4.0 era

共创数字孪生技术，实现矿业4.0时代高效爆破

• 批准号: 21KK0070
• 负责人: 川村 洋平
• 金额: $ 12.15万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-10-07 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21KK0070/
• 关键词: 多視点画像撮影方式; スマートマイニング; デジタルツイン; 発破; モックパイル粒度分布推定; Blastingプラットフォーム; チーム再編成; Webinar; オーストラリア; スマ ートマイニング

本共同研究は、世界の鉱業が目指す“2050年の低炭素型自動化・無人化鉱山操業”を牽引する次世代鉱山デジタルツインテクノロジーを開発するものである。自動化および無人化が最も必要とされる発破現場の切羽と発破起砕物（モックパイル）を対象に、３次元形状復元などの多次元情報処理と深層学習に代表される人工知能を統合することでCyber-Physical Blastingプラットフォームを構築する。その中で多様な発破シミュレーションおよび検証実験を繰り返し、モックパイル粒度分布推定や発破デザインなどの自動化システムを実装することにより、最適発破計画、発破効率向上、生産率向上、生産管理および安全管理を実現とするものである。本研究チームは、鉱業界で世界随一の規模と研究体制を誇るの研究教育コンソーシアム“Mining Education Australia (MEA)”と関わりが深く、MEAが推し進める“未来のスマートマイニングに資する共同研究”に、本研究の研究成果である高度ICTを導入することで国際共同研究開発を加速・推進する。国内外の先進的な研究者で組織された学際研究チームが、上記コンソーシアムや海外資源採掘企業と緊密に連携しながら研究開発を実施することにより、実用化の先鞭を付けること目指した。2年目である2022年度は若手研究員4名をオーストラリアに派遣し、現地研究チームとの共同研究および交流を図った。オーストラリアからは対応者であるHyongdoo Jangを日本に招聘し、研究打合せを行った。これにより、3次元ディープラーニングによるモックパイル粒度分布推定やトンネル発破デザインなどの最適化のための研究を遂行した。

This joint research aims to guide the development of the next generation of high-tech industries by the year 2050 with the goal of "low-carbon automation and unmanned mountain operation." Automation and automation are the most necessary. The Cyber-Physical Blasting Platform is built by integrating artificial knowledge represented by multiple meta-information processing and deep learning for three-dimensional shape restoration, as well as cutting feathers and breaking objects at the scene. In the process, the multi-dimensional development and verification process is completed, and the particle size distribution is estimated. The automatic development process is completed, and the optimal development plan, the development efficiency, the productivity, the production management and the safety management are realized. This study focuses on the research and education system of Mining Education Australia (MEA), and the research results of this study will be introduced into ICT, and the international joint research development will be accelerated. Advanced researchers at home and abroad organize inter-academic research groups, record solutions, and closely link overseas resource extraction enterprises to conduct research and development. In 2022, four researchers were dispatched to the field for joint research and exchange. Hyongdoo Jang, Japan The research on particle size distribution estimation, development and optimization of particle size distribution was carried out.

项目成果

資源マネージメント研究室HP

资源管理实验室HP

Construction of Training Data in the Computational Domain and Deep Learning Identification Trials for Estimation of Fragmentation in Blast Muckpiles

计算领域训练数据的构建和用于估计爆破渣堆破碎的深度学习识别试验

• 发表时间: 2021
• 作者: Taiga Sato;Kohei Yoshino;Hisatoshi Toriya;Jang Hyongdoo;Itaru Kitahara and Youhei Kawamura
• 通讯作者: Itaru Kitahara and Youhei Kawamura

An Estimation Method of Fragmentation in Blast Muckpiles Using Deep Learning with Hierarchical Feature Extraction for 3D Point Cloud

一种利用深度学习和 3D 点云分层特征提取的爆破渣堆破碎估计方法

• 发表时间: 2021
• 作者: Kohei Yoshino;Taiga Sato;Hisatoshi Toriya;Hidehiko Shishido;Jang Hyongdoo;Youhei Kawamura;and Itaru Kitahara
• 通讯作者: and Itaru Kitahara

研究者総覧 川村洋平

研究员名单 河村阳平

資源経済・情報学研究室

资源经济与信息学实验室