• 変化検出とコンバージェンス・モニタリング

    モニタリングプログラムの対象範囲、頻度、信頼性を向上させ、操業の安全性を高め、生産の遅れを軽減します。
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  • 安定性を確認するため、規模に応じてより高い可視性を実現する。

    坑内掘削における岩盤の変位は、作業員の負傷や予定外の遅延を引き起こし、その後のコストに影響するなど、重大な結果をもたらす可能性がある。

    鉱山では、物事が劇的に変化する場所を予測できることはほとんどありません。したがって、掘削全体にわたって変化と収束を効率的かつ効果的に監視する能力は、事故から保護し、生産への影響、ひいては収益性を軽減するために不可欠です。

    しかし、採掘プロセスによって影響を受ける立方キロメートルのうち、ドリルホールや掘削前線を通して観察できるのはごく一部であるため、掘削の全領域が安定していることを確認できる十分なデータを取得することは困難である。

    さらに、分析可能なアウトプットを得るためのデータ処理は、非常に時間のかかる手作業のプロセスである。その結果、多くの採掘事業では、モニタリングの頻度や範囲が不足し、多くの場合、目指す基準を満たすことができず、最適な安全性と操業効率に必要な基準を満たすことができない。

    従来の方法の限界

    現在、坑内採掘の変化を評価するための主な方法は、損傷マッピングであり、これは鉱山の二次元断面図に注釈を付けて損傷箇所を強調するものである。この方法は、かなりの範囲をカバーできる反面、人為的なミスが発生しやすい。あるいは、テープ式またはデジタル式の伸び計を使って、鉱山内の特定の地点を測定する方法もある。これらの装置は高い精度を提供するが、岩盤は不均質な性質を持っており、ドライブ、トンネル、または断面内の異なる場所でさまざまな特性を示すため、結果は掘削全体の変化を表すことはできない。トータルステーションや固定式レーザーセンサーなどのより高度な技術は高精度であるが、カバーできる範囲が限られているという制約がある。

    これらの方法にはそれぞれ適材適所があるが、限界もある。その結果、多くの地下鉱山では、モニタリングの規模、頻度、信頼性が不足し、安全性と収益性が危険にさらされている。

    伝統的な手法を補完するSLAM

    SLAM 、従来の手法を補完することで、全体的なモニタリング計画を改善することができる。例えば、SLAM 、鉱山全体を素早くマッピングし、中程度から高い精度で変位を特定することができる。これは、損傷マッピングよりも正確で定量的なデータを提供する。

    テープ式伸び計に関しては、鉱山全体の地図(SLAM )を見れば、今後伸び計を使用する場所を正確に特定し、その変位を確認することができます。あるいは、トータルステーションを使用して、特定のインフラに関する変化、たとえば坑口での1~2mm(約0.08インチ)のずれを特定することもできますが、SLAM 、広域の迅速なマッピングを可能にするスケーリングによって、これを補完します。同様に、固定レーザーは、例えば、破砕機のチャンバーが停止中に動きすぎていないことを確認するために使用することができるが、SLAM 、より広い範囲をカバーするために使用することができる。

    多くの鉱山では、SLAM テクノロジーを使用してサイト全体をスキャンし、ベースラインを確立しているが、これらのスキャンの位置合わせは時間がかかる手作業であり、通常は複雑なサードパーティのソフトウェアを使用する必要がある。

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  • Emesent ソリューション

    密閉された空間と地下鉱山に最適化され、硬岩(変化検出)と軟岩(コンバージェンス・モニタリング)の両方の鉱山に適用可能なEmesentの変化検出およびコンバージェンス・モニタリング・ソリューションは、迅速なキャプチャ・モバイルSLAM テクノロジーと、より速く、より簡単で、より再現性の高い処理ワークフローを組み合わせたものです。これにより、採掘オペレーターは、より広い範囲の掘削を定期的にスキャンし、正確で定量的なデータを使用して変化を監視することができます。

    このソリューションにより、データのセグメンテーション、手作業によるアライメント、サードパーティ製ソフトウェアが不要になり、ユーザー入力も最小限で済む。これにより最終的に、広い範囲にわたって変化や拡張が起こっている場所や、その変化の速度について、より再現性のある定量的な出力が得られます。このデータを他のデータと組み合わせることで、根本的な原因分析や変化の原因を特定することができ、変化をより定期的かつ広範囲にモニタリングできるため、ジオテックから測量士まで、エンジニアがより多くの情報に基づいた意思決定を行い、リスクを低減することができます。

    • 迅速なデータ収集

      Hovermap 、現在の掘削プロファイルを迅速にキャプチャします。

    • 合理化されたワークフロー

      2つのスキャン(Hovermap )間の変化を処理、整列、可視化。

    • サードパーティ製ソフトウェアなし

      スキャン位置合わせのための複雑で時間のかかるサードパーティ製ソフトウェアを排除。

    • 大規模モニタリング

      大規模かつ定期的なモニタリングが可能で、リスクと危険への露出を減らすためのエンジニアの意思決定を改善するデータを提供する。

    • 定量的結果

      発掘調査全体にわたる変形の定量的で再現可能な解釈を可能にする。

    • データをセグメント化する必要がない

      3D 連続データのスキャンを同時に比較。非剛体アライメントプロセスにより、スキャンドリフトを調整するためのセグメンテーションを回避。

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  • モニタリング・プログラムの改善

    あらゆるタイプの地下鉱山に応用できる迅速な洞察で、さまざまなエンジニアリング・プロセスに反映させることができます。

    • すべての現役選手

      すべての掘削を監視して安定性をチェックし、安全な作業場を確保する。

    • 頻繁なストープ発破

      オレドライブ、ブラウズ、露出度の高い掘削物の状態をチェックする。

    • ケイビング作業

      大きな応力変化を迅速に特定し、長寿命の掘削を監視します。

    • ディープ/高ストレス鉱山

      不連続面、大きな構造物、嵩上げされた表面支持体周辺の継続的な変化を監視する。

    • 地震活動地域の鉱山

      背面分析、イベント後の変化の特定。

    • 内部閉鎖スペース

      ベビーベッドルーム、クラッシャーチャンバー、コンベアドライブ、ポータルに変化がないかチェックする。

  • アプリケーション

    Emesent Aura は、以下の変更検出とコンバージェンス・モニタリングをサポートしている:

    • コンバージェンス・モニタリング(グロス/ネット変位)
    • コンバージェンス・モニタリング(レート)
    • 不連続性の動員(剪断帯、断層、大規模構造)
    • 焼成またはマッキング後の眉毛の損傷
    • 岩盤破裂と地震被害の科学的分析
    • 損傷の深さ
    • 地上支援性能と残存能力
    • 隣接レベルと上層レベルの相互作用
    • 鉱山規模の不安定性の認識
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    地質工学的モニタリングを重要な場所に集中させる

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