L'intelligenza artificiale di Lenovo

Nov 29, 2023

Scritto da KrASIA Connection Pubblicato il 27 luglio 2023 2 minuti di lettura

L’industria del carbone cinese dipende fortemente dall’estrazione sotterranea. Nel 2022, questo metodo è utilizzato dal 92% delle miniere di carbone della nazione, contribuendo all'82% della produzione nazionale di carbone.

L’elevata domanda di carbone ha spinto le aziende carboniere cinesi a sfruttare la tecnologia mineraria intelligente. Secondo l’Ufficio nazionale di supervisione per la sicurezza delle mine cinese, in Cina esistono oltre 1.300 mine intelligenti.

Una di queste miniere intelligenti è la miniera di carbone Wangjialing. Situato nella provincia dello Shanxi, produce circa 16.000 tonnellate di carbone al giorno, più o meno equivalenti a una produzione annua di sei milioni di tonnellate. I nastri trasportatori noti come trasportatori raschianti sono essenziali per trasportare il carbone in superficie. Ogni trasportatore può allungarsi fino a 20 chilometri ed è costituito da una serie di catene lunghe dai tre ai quattro chilometri.

Sotto carichi pesanti costanti, i trasportatori raschianti possono deformarsi o addirittura rompersi, influenzando il processo di estrazione. La sostituzione di una catena deformata richiede circa 30 minuti, ma se una catena si rompe, lo smantellamento e la riorganizzazione dell'intero sistema di trasporto potrebbero richiedere 20 ore o più. La sfida sta nel rilevare le deformazioni prima che causino guasti.

In precedenza, la miniera di carbone di Wangjialing utilizzava metodi di ispezione manuale, che richiedevano che circa 200 addetti alla manutenzione specializzati scendessero sottoterra per le ispezioni. Questo approccio era costoso e comportava rischi significativi per la sicurezza, spingendo la miniera a cercare alternative.

Alla fine ha collaborato con Lenovo per sviluppare un sistema di riconoscimento visivo 3D per i trasportatori a raschiatore. Installando telecamere 3D ad alta risoluzione su ciascun trasportatore a raschiatore, è possibile acquisire immagini delle catene di trasporto in modo continuo e in tempo reale per valutarne le condizioni. Queste telecamere sono inoltre dotate di dispositivi di pulizia per adattarsi all'ambiente polveroso della miniera.

Dotato di funzionalità di rilevamento in condizioni di scarsa illuminazione e di riconoscimento delle immagini basate sull'intelligenza artificiale, il sistema Lenovo è in grado di acquisire e analizzare immagini di profondità 3D in ambienti bui, consentendogli di rilevare anomalie delle catene di trasporto con una precisione fino a un millimetro.

La precisione, l'efficienza e la sicurezza delle operazioni di manutenzione presso la miniera di carbone di Wangjialing sono migliorate in modo significativo dall'adozione della soluzione Lenovo. La copertura del rilevamento dei difetti e la copertura della manutenzione giornaliera sono aumentate rispettivamente al di sopra del 95% e del 99%. Anche il tempo necessario per rispondere alle anomalie è stato ridotto dell'80% e il tempo medio di inattività giornaliero causato da interruzioni della linea è stato ridotto a due minuti, aumentando la produttività della miniera.

Automatizzando il processo di ispezione, il team di manutenzione della miniera ora trascorre il 90% in meno di tempo sottoterra. Non è più necessaria l'ispezione manuale dei trasportatori raschianti e gli addetti alla manutenzione scendono sottoterra solo quando sono necessarie riparazioni.

Questo articolo è stato adattato sulla base di un rapporto originariamente scritto da Ben e pubblicato su 36Kr. KrASIA è autorizzata a tradurre, adattare e pubblicare i suoi contenuti.