В условиях нестабильных цен на сырье и растущего внимания к экологическим вопросам горнодобывающие компании все чаще обращаются к разработке старых, уже освоенных месторождений, известных как brownfield-проекты. Вместо того чтобы начинать разведку с нуля, такой подход позволяет использовать существующую инфраструктуру и исторические данные. Сегодня ключевым фактором, превращающим эти площадки в высокоэффективные и устойчивые предприятия, становится углубленный анализ данных.

Цифровая трансформация в горной добыче объединяет разрозненные источники информации — от геологических журналов и данных с датчиков до показателей работы обогатительных фабрик — в единые аналитические системы. Централизованные платформы позволяют операторам комплексно анализировать ранее недоступные для сопоставления наборы данных, получая практические выводы для всех этапов производства. Для старых месторождений это открывает уникальную возможность: объединение архивных записей, результатов бурения и производственной истории с потоковыми данными от датчиков в реальном времени позволяет создавать модели месторождения и процессов с высоким разрешением. По сути, это позволяет «переработать» данные, прежде чем снова приступить к разработке недр.

Искусственный интеллект и методы машинного обучения помогают геологам извлекать значительно больше ценной информации как из старых, так и из новых данных. Анализируя отчеты о бурении, результаты проб, геофизические съемки и спутниковые снимки, модели ИИ способны обнаруживать незаметные ранее пространственные аномалии. Использование геоинформационных систем с субсантиметровой точностью повышает достоверность оценок, улучшает процесс принятия решений и сокращает объемы дорогостоящего повторного бурения.

Оптимизация процессов на основе данных способна значительно повысить производительность обогатительных фабрик без крупных капиталовложений. Исследование флотационного контура на предприятии Ma’aden Barrick Copper Company показало, что анализ исторических данных о плотности пульпы, содержании концентрата и мощности мельниц позволил определить оптимальные условия для максимального извлечения меди. Машинное обучение в сочетании с металлургическими знаниями помогло создать многомерный «коридор» оптимальных рабочих параметров, позволяя инженерам синхронно корректировать переменные. Такой подход превращает недостаточно используемую инфраструктуру в современное и эффективное производство с сокращенными отходами, энергопотреблением и эксплуатационными расходами.

Для многих профессионалов отрасли возвращение к старым рудникам может показаться консервативным шагом. Однако в мире ограниченного капитала и растущего давления со стороны экологических, социальных и управленческих факторов (ESG) разработка brownfield-проектов становится одним из самых прагматичных путей развития. Передовая аналитика, ИИ и платформы непрерывного мониторинга позволяют компаниям раскрывать скрытую ценность активов, повышать извлечение, сокращать воздействие на окружающую среду и продлевать срок службы рудников — зачастую с меньшими рисками и капитальными затратами по сравнению с новыми проектами.