Искусственный интеллект усиливает восстановление критических минералов

По данным аналитиков, исследование, опубликованное в Mining Technology, объединяет физику и химию для моделирования перемещения жидкостей и реагентов в горных породах, что позволяет оптимизировать процесс in‑situ recovery (ISR) критических минералов. Использование алгоритмов машинного обучения ускоряет прогнозирование реакций и повышает эффективность извлечения, что снижает затраты на добычу и уменьшает необходимость в новых месторождениях. Эти результаты могут изменить динамику рынка металлов, обеспечив более стабильный поставки критически важных материалов для электроники, энергетики и строительства. Для компаний‑добытчиков, включая НЛМК и КМК, внедрение AI‑технологий открывает возможности для увеличения объёмов продукции без значительных инвестиций в новые шахты. Ожидается рост спроса и потенциальное стабилизация цен на критические минералы в ближайшие годы.

Оцените материал

Поделиться