人工智能技术在矿井开采资源配置中的优化策略  

作　　者：李学鹏[1] 王朝娜[1] 

机构地区：[1]青岛农业大学海都学院

出　　处：《有色金属工程》2024年第4期I0009-I0009,共1页Nonferrous Metals Engineering

摘　　要：随着全球工业化进程的不断加速,矿产资源作为工业生产的基础原材料,其开采效率和安全性越来越受到重视。传统的矿井资源配置依赖于经验判断和简单的定量分析,已经难以满足现代矿业对于资源利用率和生产安全性的高标准。由于矿井环境的复杂性和不确定性,开采过程中的资源配置需要考虑众多变量和潜在的风险因素,这对传统方法构成了巨大挑战。此外,矿井作业的特殊性,如地下工作环境的闭塞性、恶劣性以及资源分布的不均匀性等.

关 键 词：资源配置 基础原材料 人工智能技术 矿产资源 生产安全性 闭塞性 矿井环境 恶劣性 

分 类 号：TD67[矿业工程—矿山机电]