Exploiter plus efficacement les minéraux grâce au tri du minerai grâce à l’intelligence artificielle

L’Institut Fraunhofer pour les circuits intégrés IIS, avec trois autres partenaires, a l’intention d’utiliser l’intelligence artificielle et la fusion de capteurs afin d’analyser la concentration de minéraux précieux le plus tôt possible dans le processus et ainsi préserver les ressources.

L’objectif général du projet de recherche «REWO-SORT» est l’évaluation de la faisabilité technique et le développement d’une technologie de tri améliorée pour les matières premières au moyen d’une fusion de données de capteurs multimodaux de technologies optiques et de rayons X.

La séparation précoce des matériaux de faible valeur dans la chaîne de processus devrait non seulement augmenter l’efficacité du traitement, mais également réduire la consommation d’eau et d’énergie dans les étapes de processus suivantes. La méthode de fusion des données des capteurs est basée sur des réseaux de neurones profonds (DNN). Le projet examinera la robustesse de la méthodologie dans des conditions géologiques variables, par exemple différentes compositions de roches.

La combinaison de la spectroscopie plasma induite par laser (LIBS) et de l’imagerie par rayons X multi-énergies (ME-XRT) est particulièrement prometteuse, car les technologies se complètent très bien en termes de performances analytiques: LIBS est en mesure de fournir une analyse de la composition chimique de la surface, tandis que ME-XRT détermine les informations élémentaires du volume total de l’objet. «La convergence technologique de ces deux technologies de capteurs permettra d’extrapoler des informations précises de surface à l’ensemble du volume. Cela nous permet de déterminer des valeurs représentatives pour l’ensemble du minerai. L’adaptation à différents types de minerais et paramètres géologiques se fera à l’aide de l’intelligence artificielle. » explique Markus Firsching, chef de projet au Fraunhofer Development Center for X-ray Technology, une division de Fraunhofer IIS.

La fusion des technologies de capteurs à développer devrait permettre un suivi constant et précis de la minéralogie de la roche exploitée. Particularité: les propriétés géologiques, minéralogiques, mécaniques de la roche et métallurgiques du minerai sont déterminées directement lors du déplacement du matériau rocheux sur un tapis roulant. De plus, ces propriétés seront automatiquement intégrées dans des modèles géologiques 3D afin de faciliter la planification de la mine.

Les résultats du projet seront utilisés principalement dans les domaines du tri des matières premières primaires. Une application dans le domaine du recyclage est également envisageable. Ces deux domaines posent des défis majeurs aux fabricants de machines de tri en raison de tâches de plus en plus complexes. Les résultats concernant l’utilisation de réseaux de neurones profonds devraient être utilisés pour permettre une réaction flexible à l’évolution des besoins, ainsi que pour faciliter l’enseignement du système et la configuration pour le tri des flux de matières. Pour les partenaires industriels, ces avantages représentent de grandes propositions de vente uniques par rapport à leurs concurrents et sont donc très intéressants en termes économiques.