AI在矿物加工技术中的应用

20XX/XX/XXAI在矿物加工技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

引言：AI驱动矿物加工技术革新02

AI智能分选技术：精准识别与高效分离03

典型矿种AI分选应用案例04

智能矿山建设：安全与效率双提升05

勘探与定向找矿：AI的“透视眼”作用CONTENTS目录06

矿物识别技术：AI的“智慧之眼”07

数据驱动的选矿过程优化08

AI赋能矿物加工的经济效益与环境价值09

挑战与未来展望引言：AI驱动矿物加工技术革新01资源禀赋与利用现状低品位、复杂伴生矿比例上升，传统分选技术难以高效分离，如方解石与白云石、滑石与硅石等同色伴生矿，导致资源利用率不高。传统加工技术瓶颈依赖人工经验及物理、化学方法，存在能耗高、药剂消耗大、对环境不友好等问题，且分选精度有限，难以应对复杂矿石特性。生产效率与成本压力传统工艺处理效率低，如铜矿分选依赖单一指标，导致回收率受限；同时面临劳动力成本上升、能源价格波动等压力，亟需降本增效。环保与可持续发展要求环保标准日益严格，传统选矿过程中废水、废气、尾矿排放等问题突出，亟需绿色低碳技术，实现资源高效利用与环境友好发展。矿物加工行业现状与挑战AI技术赋能矿物加工的核心价值

显著提升资源利用率AI技术突破传统分选局限，如名德光电通过高分辨率视觉与仿生智能决策技术，实现方解石与白云石等同色伴生矿的精准分选，有效提升资源利用率。海南矿业石碌铁矿项目利用AI智能光电分选技术，2025年处理原矿67.26万吨，产出铁品位38%以上的预选精矿8.05万吨，将低品位铁矿变废为宝。

大幅提高生产效率与经济效益AI系统可动态调整分选参数适应矿石品位波动，如非洲某氧化铜矿应用中抛废率达60%，矿石品位提升2-3倍，降低运输成本。中国内蒙古伊敏露天矿通过AI与5G-A等技术构建的智能矿山系统，运输效率提升30%，同时指挥300台矿卡协同作业，实现高效生产。

推动绿色低碳与可持续发展AI技术助力传统矿业向绿色化转型，海南矿业AI光电选矿项目有效降低能耗和尾矿排放。AI+机器人的智能选矿技术减少药剂使用，如星脉世纪攻克中细粒级矿物回收难题并降低核心部件成本，促进资源高效利用和绿色低碳发展，为构建可持续矿业生态系统提供支撑。政策背景：“人工智能+”推动行业升级

01国家战略明确方向2026年政府工作报告首次将“深化拓展‘人工智能+’”写入年度任务清单，明确提出推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，并特别点名“有色金属”行业，为矿物加工技术的智能化升级提供了政策指引。

02行业转型迫切需求在有色金属行业面临资源品位下降、环保标准加严、能源价格波动三重压力下，传统生产模式已难以适应发展需求，不拥抱AI的企业将面临被边缘化的风险，“人工智能+”成为行业高质量发展的必然选择。

03政策红利加速落地政策鼓励培育智能原生新业态，如“数字化能碳管理”，支持企业利用AI整合生产计划、能源消费、碳排数据，实现绿色低碳发展，既符合国家“双碳”目标，又能为企业带来政策补贴和市场竞争优势。AI智能分选技术：精准识别与高效分离02AI智能光电分选技术原理01核心技术架构：AI算法与光学识别融合AI智能光电分选技术依托AI智能算法与光学识别核心技术，构建了“光谱扫描—轨迹识别—精准喷选”全流程智能分选体系。系统通过AI模型不断迭代优化，实现精准识别与毫秒级分选决策。02光谱扫描建模：矿石特征数字化生产前，对矿石取样进行光谱扫描建模，捕捉矿石表面细微的颜色、纹理、光泽度及光谱差异，为AI识别提供数据基础。例如名德光电利用高分辨率视觉感知技术，可识别方解石与白云石等物理性质高度相似矿物的光谱特征。03轨迹识别与实时分析：动态定位与特征提取生产中，通过高分辨率工业相机或摄像头实时捕获矿石运输轨迹，利用机器学习模型分析颜色、形状、纹理等多维特征，生成矿石“数字指纹”，实现对矿石性质的快速判断。04精准喷选执行：毫秒级响应与分离基于AI模型的决策结果，通过高速气枪或机械执行机构实现毫秒级精准喷选，分离出高价值矿块与废石。如海南矿业石碌铁矿项目中，该技术实现了“精准识别、毫秒分选”，处理效率达数百吨/小时。多维特征融合识别技术技术核心：多维特征融合的“智眼”识别人工智能分选机集成高分辨率摄像头与高灵敏传感器，通过AI算法模型同时捕捉并分析颜色与光谱特征、纹理与结构特征、斑点与图案特征、质感与光泽特征等多维信息，为每块矿石生成“数字指纹”，实现精准识别与分选。关键特征一：颜色与光谱特征高光谱成像不仅能识别人眼可见的颜色差异，更能捕捉人眼不可见的光谱信息，对于区分同色不同矿（如同色伴生矿方解石与白云石、滑石与硅石）的难题至关重要。关键特征二：纹理与结构特征不同矿物因晶体结构和成因不同，表面呈现独特纹理，如颗粒感、条纹、层理等。AI算法可量化这些纹理，区分颜色相近但结构迥异的矿物，如硅灰石伴生方解石/石英。关键特征三：斑点与图案及质感光泽特征矿物表面特定的斑点、色块或共生图案是其组成的有力证据；通过特定光照模型，AI可分析矿石表面的光泽度（金属光泽、玻璃光泽等）和质感（光滑、粗糙），作为辅助判据，如金矿中黄铁矿的金属光泽斑点识别。“光谱扫描—轨迹识别—精准喷选”全流程体系

光谱扫描：矿石特征的深度解析在生产前，通过高分辨率工业相机或高光谱成像设备对矿石样本进行光谱扫描建模，捕捉矿石表面细微的颜色、纹理、光泽度差异以及肉眼不可见的光谱信息，为后续识别提供数据基础。

轨迹识别：矿石动态的实时追踪生产过程中，系统实时识别矿石在运输皮带上的运动轨迹，结合AI视觉大模型，即使对于4—10mm中细粒级矿物，也能实现精准定位，确保分选的准确性。

精准喷选：毫秒级的高效分离基于光谱扫描和轨迹识别的结果，AI算法快速做出决策，指挥高速高压气排枪或机械执行机构在毫秒级时间内对矿石进行精准喷吹分离，实现精矿与废石的快速分流，处理能力可达数百吨/小时。典型矿种AI分选应用案例03铁矿石分选：海南矿业石碌铁矿项目

项目概况与核心技术海南矿业石碌铁矿光电选矿项目是国内首个落地AI智能光电分选技术的铁矿石选矿项目，于2025年3月正式投产。该项目创新采用“AI智能算法＋光学识别”核心技术，构建了“光谱扫描—轨迹识别—精准喷选”全流程智能分选体系。

技术实现与运行机制系统在生产前对矿石取样进行光谱扫描建模；生产中，通过高分辨率摄像头实时识别矿石运输轨迹，并依托AI模型不断迭代优化，最终通过气枪实现毫秒级精准喷选，分离出高价值矿块，实现了“精准识别、毫秒分选”。

应用成效与经济效益截至2025年底，项目累计处理原矿67.26万吨，成功产出铁品位38％以上的预选精矿8.05万吨，可进一步加工为约3万吨铁精粉，带来近400万元的直接增效，有效将跳汰尾矿“变废为宝”。

技术意义与行业贡献项目相关技术已获国家发明专利《一种低品位铁矿块矿富集的预选工艺》，填补了国内铁矿石智能分选领域的技术空白，为铁矿行业的智能化升级提供了可复制、可推广的实践样本，推动传统矿业向智能化、绿色化转型。滑石矿分选：低品位矿与尾矿资源利用

辽宁低品位原矿：纯度从35%跃升至95%辽宁海城地区滑石矿原矿滑石含量仅约41%，富含碳酸盐、石英等杂质。名德光电AI分选机通过高光谱成像与深度学习算法，精准识别滑石与杂质矿物的细微光谱特征差异，分选后滑石精矿纯度稳定提升至95%以上，回收率高达85%以上。

广西历史尾矿：41%废料变身98%精品广西滑石尾矿平均滑石含量约35%，名德光电AI分选机针对尾矿粒度细、成分复杂的特点优化训练，实现精准识别与分离，使尾矿中滑石成分高效富集，精矿纯度跃升至98%以上，回收率超过92%，既盘活资源又减少固废堆存。

山东矿山提质降本：综合效益再攀高峰山东部分滑石矿山面临资源品位下降压力，引入名德光电AI分选机对原矿预分选，提前抛除30%-40%低品位废石，显著降低后续磨矿和浮选的能耗、水耗、药耗及成本，确保最终精矿产品纯度稳定在95%-98%，同时源头减少尾矿量，延长尾矿库使用寿命。传统分选困境：效率低下与品质瓶颈传统铝土矿分选依赖人工经验及物理方法，难以高效分离铝矿物与非铝矿物，导致效率低下、成本高昂，且铝硅比（A/S）提升有限，影响后续氧化铝生产效率和质量。AI分选技术：抛硅提铝的核心引擎AI分选设备集成图像识别、机器学习及大数据分析技术，通过识别铝矿物与硅矿物的光谱、纹理等细微差异，实现精准抛硅提铝。当铝硅比大于8时，可显著优化氧化铝生产的经济性和环保性。品质飞跃：有害杂质的有效去除AI分选技术能精准识别并降低硅、硫铁等有害杂质含量，提升铝土矿纯度，简化后续处理流程，降低运营成本，增强铝产品市场竞争力，为铝工业注入新活力。智能分析：驱动资源综合利用最大化AI分选设备通过智能分析系统实时收集处理分选数据，优化分选策略，精准挖掘铝土矿有用成分，提高资源利用效率，减少浪费与污染，推动铝土矿分选向绿色、环保方向发展。铝土矿分选：抛硅提铝与品质提升磷矿分选：资源利用率最大化与环保效益AI分选技术破解磷矿分选难题磷块岩常与白云石、方解石等脉石共生，颜色可能相近。AI分选机通过识别其特定的颜色色调、表面斑点分布及微弱的光谱差异，有效分离磷矿物与碳酸盐脉石，大幅提高P2O5品位。AI光电分选实现高效与环保双赢机器启动后，经过预处理的矿石由皮带运输机均匀送入光选机内。运用CCD高清图像系统检测矿石特征，并结合AI算法实时智能分析，利用高速高压气排枪精准击打后，精矿与废石实现快速分离。相较传统工艺，光电选矿不仅能大幅提高提纯效率，降低综合能耗与人力成本，同时还能避免废水、废气产生。智能装备驱动磷矿产业经济效益增长湖北金石智能装备有限公司自主研发的光电分选技术能精准识别原矿中的矿石脉络，显著降低尾矿含量，这套“矿石智能识别系统”不仅实现了资源综合利用率最大化，更驱动了经济效益的显著增长。其所在的夷陵区金石智能产业园自2025年10月投产后，借助磷化产业智能化的大好趋势，2026年产销两旺，总产值预计将超过1亿元。智能矿山建设：安全与效率双提升04多维度感知设备协同部署智能矿山系统集成12个激光雷达与24个摄像头，形成全方位感知网络，可在零下40度极端环境下稳定运行，实现对矿山作业场景的高精度实时监测。5G-A网络低时延高可靠传输依托5G-A网络技术，保障感知数据的高速率、低时延传输，为后续云端智能调度和实时决策提供稳定的数据通道，确保矿山系统响应及时。厘米级定位与精准停靠控制通过激光雷达与视觉融合定位技术，实现矿用设备5厘米级停靠精度，大幅提升矿山装卸、运输等作业环节的操作准确性和效率。云端智能调度多设备协同作业结合华为云平台，构建云端智能调度系统，可同时指挥300台矿卡协同作业，优化运输路径与调度策略，使矿山运输效率提升30%。5G-A与激光雷达构建智能感知网络云端智能调度系统与协同作业多设备协同调度核心技术依托5G-A网络与华为云平台，构建覆盖矿山全场景的智能调度中枢。通过激光雷达与摄像头组成的感知网络（如12个激光雷达+24个摄像头），实现设备定位精度达5厘米级，支持300台矿卡同时协同作业，运输效率提升30%。极端环境下的稳定运行能力系统采用抗寒设计，在零下40度极端低温环境中仍能保持稳定运行，保障矿山全年不间断生产。通过边缘计算与云端协同，实现数据实时处理与指令毫秒级响应，确保复杂工况下的作业连续性。智能决策与资源优化配置基于实时采集的矿石品位、设备状态、运输路径等数据，运用机器学习算法动态优化调度策略。例如，根据矿石品位波动自动调整运输优先级，结合能耗模型选择最优运输路线，降低整体运营成本。极端环境下的高精度作业保障低温环境下的稳定运行中国内蒙古伊敏露天矿的零伤亡智能矿山系统，在零下40度极端环境下仍能保持5厘米级停靠精度，确保了严寒条件下的作业连续性和精准度。复杂工况的感知网络构建该智能矿山系统配备12个激光雷达和24个摄像头组成感知网络，能够全面捕捉矿山环境信息，为AI算法提供丰富数据，保障在复杂工况下的精准决策。高效协同作业与效率提升配合云端智能调度系统可同时指挥300台矿卡协同作业，运输效率提升30%，展现了AI在极端环境下对矿山作业安全与效率提升的关键保障作用。勘探与定向找矿：AI的“透视眼”作用05多源地质数据融合建模AI通过学习海量地质钻孔数据与矿产露头影像，能把矿体边界锁定在5%以内，同时预测伴生元素分布，提前告诉企业“哪块石头更值钱”。卫星遥感影像智能解译人工智能在勘探与定向找矿中通过分析卫星影像等数据，利用神经网络模型识别传统方法难以发现的矿床模式，聚焦成矿潜力区域进行定向勘探。智能找矿平台应用实践四川省地质调查研究院研发的“人工智能找矿平台”，立足全省海量多源异构地质数据，构建面向复杂地质场景的找矿靶区智能圈定与定量评价技术方法体系，完成全国首份省级AI找矿区划成果，初步划分161个成矿远景区，圈定36处找矿预测区。地质数据与卫星影像智能分析神经网络模型识别矿床模式

多源数据融合分析神经网络模型通过整合地质调查数据、卫星影像、历史勘探数据等多源异构信息，构建成矿环境综合分析框架，突破传统单一数据局限。

成矿规律智能挖掘利用深度学习算法自动提取矿床空间分布特征、元素组合模式及构造控制因素，识别传统方法难以发现的隐性成矿规律，如四川AI找矿平台通过该技术划分161个成矿远景区。

找矿靶区精准圈定基于成矿潜力评估模型，聚焦高价值区域进行定向勘探，降低勘探成本并减少环境影响，如四川AI找矿平台圈定的勘查区块成功出让8宗，实现财政收益8415万元。成矿潜力区域定向勘探与成本降低

多源地质数据融合分析AI通过整合地质调查数据、卫星影像、历史勘探数据等多源信息，利用神经网络模型识别传统方法难以发现的矿床模式，为定向勘探提供科学依据。

成矿远景区智能圈定与评价基于“知识+数据+模型”三重驱动的可解释矿产智能预测理论体系，构建面向复杂地质场景的找矿靶区智能圈定与定量评价技术方法。如四川利用AI找矿平台完成全国首份省级AI找矿区划，初步划分161个成矿远景区，圈定36处找矿预测区。

勘探成本显著降低与效率提升AI技术的应用显著降低了勘探成本，减少了对传统野外勘探的依赖和盲目性。例如，通过AI智选的勘查区块成功出让，实现了较高的财政收益，同时缩短了勘探周期，提高了找矿成功率。

环境影响有效减少定向勘探技术使得勘探活动更加精准，减少了对非成矿潜力区域的干扰，从而降低了勘探过程对生态环境的影响，符合绿色矿业发展趋势。矿物识别技术：AI的“智慧之眼”06机器学习算法在矿物识别中的应用

监督学习：从特征到分类的精准映射支持向量机（SVM）通过构建超平面实现矿物类别分离，决策树则以树形结构对矿石特征进行条件判断，两者均能有效处理矿石图像、光谱等高维度复杂数据集，实现矿物的准确分类。

深度学习：自动提取矿物深层特征卷积神经网络（CNN）能自动提取矿石图像中的颜色、纹理、形状等关键特征，如四川“岩矿鉴定多模态大模型”可智能识别超40类矿石矿物；循环神经网络（RNN）适用于处理光谱信号等时序数据，提升动态识别能力。

无监督学习：发现矿物内在分布规律层次聚类和K均值聚类等算法可将矿物样本按特征相似性分组，无需人工标注即可揭示矿物的自然分类和矿床分布模式，为地质研究和资源评估提供数据支持。

集成学习：提升识别稳健性与精度通过平均软投票或加权软投票法整合ResNet、EfficientNet等多个基分类模型，可显著提升识别精度。例如，采用投票法集成学习后，部分矿物识别top-1精度较单一模型平均提升3%以上。深度学习与图像识别技术

卷积神经网络（CNN）的矿物特征提取卷积神经网络（CNN）能够自动从矿石图像中提取颜色、纹理、形状等复杂特征，如通过多层卷积和池化操作，精准识别不同矿物的独特视觉模式，为后续分类奠定基础。

生成对抗网络（GAN）的数据增强应用生成对抗网络（GAN）可生成高质量矿石图像，用于补充样本数量较少的矿物数据集。例如，对钠长石、辰砂等11种矿物图像进行扩充，方案二可将每种矿物样本均提升至2000张以上，有效提升模型泛化能力。

投票法集成学习提升识别精度采用ResNet_101、RegNet、EfficientNet和ViT等模型进行集成学习，通过平均软投票或加权软投票法，可显著提升矿物识别准确率。实验表明，数据增强结合集成学习能使模型top-1精度平均提升3.12%。

岩矿鉴定多模态大模型的创新突破四川研发的“岩矿鉴定多模态大模型”可智能识别超40类矿石矿物，精准实现矿物组成、结构特征、岩石命名等分析，并自动生成鉴定报告，解决了复杂岩矿快速分类难题。岩矿鉴定多模态大模型实践多模态融合技术架构

岩矿鉴定多模态大模型创新性地融合图像识别、光谱分析等多种数据模态，构建了“知识+数据+模型”三重驱动的可解释矿产智能预测理论体系，突破了传统单一模态识别的局限性。核心功能与识别能力

该大模型可智能识别超40类矿石矿物，能够精准实现矿物组成、结构特征、岩石命名等分析，并能自动生成鉴定报告，有效解决了复杂岩矿快速分类的行业难题。实际应用成效

在实际应用中，依托该多模态大模型构建的找矿平台，四川完成了全国首份省级AI找矿区划成果，初步划分161个成矿远景区，圈定36处找矿预测区，智选勘查区块成功出让8宗，实现财政收益8415万元。数据驱动的选矿过程优化07选矿数据采集与预处理

多源数据采集范畴涵盖矿石地质数据（矿床特征、矿物组成）、岩石成分分析数据（化学分析、物理测试）、设备运行参数（状态、能耗、温度、压力）及生产数据（出矿率、回收率、能耗）等多维度信息。

数据预处理关键环节包括数据清洗（去噪、补全缺失值）、数据归一化、特征提取与降维（如采用PCA方法），确保数据准确性、完整性，为后续建模提供高质量输入。

数据质量保障措施在数据收集过程中，严格把控数据来源的可靠性与采集精度，通过标准化流程和校验机制，减少数据误差，为数据驱动的选矿优化奠定坚实基础。机器学习模型构建与参数优化数据收集与预处理整合矿石地质数据、岩石成分分析、设备运行参数和生产数据等多源数据，进行数据清洗、归一化、特征提取和降维，为模型构建提供高质量数据基础。核心模型选择与训练采用监督学习（如支持向量机、随机森林）构建矿石性质与含量预测模型，利用深度学习（如卷积神经网络）进行图像特征提取，通过生成对抗网络（GAN）进行数据增强，提升模型泛化能力。实时参数优化与动态调整AI系统通过实时分析生产数据，动态调整分选参数（如气枪喷选力度、光谱识别阈值）以适应矿石品位波动，例如在氧化铜矿分选应用中，抛废率达60%，矿石品位提升2-3倍。模型评估与持续迭代通过准确度、召回率、精确度等指标评估模型性能，结合实际生产反馈持续优化算法，如海南矿业AI光电分选系统依托模型迭代，实现分选精度和处理效率的持续提升。实时监控与智能决策支持生产流程实时监测与异常预警通过部署高分辨率摄像头、传感器网络及边缘计算节点，实时采集矿石性质、设备运行参数、工艺指标等数据。AI算法对数据进行毫秒级分析，及时识别生产异常，如设备故障、品位波动等，并自动发出预警，减少停机时间，提升生产稳定性。基于数据驱动的动态参数优化AI系统整合历史生产数据与实时监测信息，构建工艺参数与选矿指标间的预测模型。通过机器学习算法动态调整分选阈值、药剂添加量、磨矿浓度等关键参数，以适应矿石特性变化，例如在铜矿分选应用中，可使回收率提升3个百分点。智能调度与资源协同管理利用AI云端智能调度系统，结合矿山生产计划、设备健康度及原料库存，实现多设备协同作业优化。如中国内蒙古伊敏露天矿通过该技术同时指挥300台矿卡协同作业，运输效率提升30%，并能根据能源价格波动，智能匹配低谷电、绿电使用比例。全流程质量智能检测与追溯AI+光谱仪等技术将传统抽检升级为全检，检测速度可达每分钟120个样品，深度学习模型有效剔除干扰，将产品拒收率从1.2%压到0.3%。同时，建立从原矿到精矿的质量追溯体系，为生产改进提供数据支持，保障产品质量稳定性。AI赋能矿物加工的经济效益与环境价值08资源利用率提升与成本降低

低品位铁矿资源高效回收海南矿业石碌铁矿光电选矿项目2025年累计处理原矿67.26万吨，产出铁品位38%以上的预选精矿8.05万吨，将跳汰尾矿变废为宝，有效提升低品位铁矿资源综合利用效率。

复杂矿石分选效率显著提高AI分选技术通过多维特征识别，如高光谱成像与深度学习算法，在辽宁滑石矿分选中原矿纯度35%提升至95%，广西尾矿滑石纯度从41%跃升至98%，精矿产率（回收率）高达85%以上。

运营成本与能耗有效降低非洲某氧化铜矿应用智能分选系统，抛废率达60%，矿石品位提升2-3倍，降低运输成本；海南矿业项目创效近400万元，同时减少能耗和尾矿排放，推动绿色矿山建设。能耗降低与尾矿排放减少

01智能分选实现资源高效利用，降低单位能耗AI智能光电分选技术通过精准识别与分选，有效提升低品位铁矿资源利用率，将跳汰尾矿变废为宝，减少了因无效矿石处理带来的能耗。

02AI优化工艺参数，显著降低生产能耗在电解工艺中，AI实时学习槽膛内电流分布图像，自动调节阳极升降与母线电压，单吨能耗可下降80—120度电，直接降低能源成本。

03源头分选减少尾矿量，降低环境压力AI分选技术在矿石处理前端预抛废，如非洲某氧化铜矿抛废率达60%，海南矿业石碌铁矿项目通过分选大幅减少进入尾矿库的废石量，延长了尾矿库使用寿命，降低了环境风险和管理成本。

04绿色智能技术推动低碳发展AI分选技术采用纯物理分选，无需化学药剂，无污染排放，能耗远低于传统选矿工艺，助力传统矿业向智能化、绿色化转型，有效降低能耗和尾矿排放，促进资源高效利用和绿色低碳发展。绿色矿山建设与可持续发展AI驱动资源高效利用AI智能光电分选技术能有效提升低品位铁矿资源利用率，如海南矿业石碌铁矿项目将跳汰尾矿变废为宝，2025年累计处理原矿67.26万吨，产出全铁含量38%以上的预选精矿8.05万吨，创效近400万元。AI助力节能减排降