Epiroc, Boliden, Algoryx und die Universität Örebro arbeiten an allen autonomen Ortsvortriebsbohrungen

Die Suche nach einer Lösung für das autonome Vortriebsbohren wird ein wichtiger Schritt hin zum vollautomatischen Untertagebergbau sein. Ein Kooperationsprojekt zwischen den gleichberechtigten Partnern Epiroc, Boliden, Algoryx und der Universität Örebro, das bis 2025 laufen soll, so die Partner, kann hoffentlich eine funktionierende Lösung finden.

Epiroc erklärt: „Das Vortriebsbohren ist bereits teilweise automatisiert, wobei die Steuerungssysteme der Bohrinseln die digitalen Bohrpläne befolgen. In der Praxis ist die Gesichtstopographie jedoch selten makellos. In den meisten Fällen muss der Bediener den Bohrplan manuell anpassen, um verschiedene Arten von Hindernissen auszugleichen.“

„Der Erfolg der Sprengung hängt stark von der Qualität der Bohrungen ab. Wir versuchen herauszufinden, ob ein autonomes System Ergebnisse erzielen kann, die mit denen erfahrener Betreiber vergleichbar oder besser sind“, sagt Oskar Lundberg, Global Innovation Manager bei Epiroc Underground.

Die Idee besteht darin, ein Boomer-Bohrgerät mit einem Laserscanner und einem KI-System auszustatten, um die Ortsbrust zu scannen und zu analysieren, bevor der Bohrplan angepasst und angewendet wird. Um dem System beizubringen, potenzielle Probleme zu erkennen und zu entscheiden, welche Änderungen am Bohrplan vorgenommen werden sollten, erstellt das Projekt eine simulierte Umgebung für die Ausführung Tausender Szenarien, die für den Trial-and-Error-Prozess des maschinellen Lernens erforderlich sind. Nach dem Simulationstraining wird das System für abschließende Tests in eine echte Mine überführt.

„Das Projekt hat ein Drittel geschafft. Wir befinden uns derzeit in einer äußerst aktiven Phase mit einer Vielzahl laufender Aktivitäten. Es herrscht vollständige Transparenz zwischen den Partnern und wir sind alle darauf konzentriert, funktionierende Lösungen zu erarbeiten. Als Bonus erhöhen wir die Simulationskompetenz innerhalb von Epiroc erheblich“, sagt Lundberg. „Der Einsatz einer Simulation ist eine viel sicherere und schnellere Möglichkeit, die Aufgabe zu erledigen.“

Um den digitalen Zwilling zu erstellen, wird ein tatsächlicher Minentunnel in Boliden gescannt und die Umgebung dann in der Unity-Spiel-Engine gerendert. Eine große Anzahl leicht zufälliger Umgebungen, einschließlich Hindernissen, wird generiert, um unterschiedliche Trainingsszenarien bereitzustellen. Eine digitalisierte Version des Rigs wird in die simulierte Umgebung eingefügt, und eine Physik-Engine von Algoryx sorgt dafür, dass alle auf das Rig einwirkenden Kräfte so realitätsnah wie möglich sind. Dem simulierten Rig wird ein simulierter Laserscanner mit der Funktionalität eines realen Scanners hinzugefügt.

Epiroc fügt hinzu: „Aus Sicht des Systems ist es wichtig, dass die simulierte Umgebung einer tatsächlichen Mine so ähnlich wie möglich ist. Der digitale Zwilling muss nicht genau wie eine Mine aussehen, aber er muss wie eine solche scannen. Der simulierte Laser scannt die simulierte Umgebung und erzeugt eine Punktwolke, die das System dann analysiert, um nach potenziellen Problemen zu suchen, und den Bohrplan entsprechend anpasst. Ein weiterer Bereich, der vom maschinellen Lernen profitieren kann, ist die autonome Steuerung der beiden Ausleger auf dem Bohrgerät; Sie müssen lernen, sich frei und präzise zu bewegen, ohne miteinander oder mit dem Felsen zu kollidieren. Nachdem das System einige tausend Mal verschiedene Szenarien ausgeführt und analysiert hat, sollte es für den Test in einer echten Mine bereit sein.|

„Der Einsatz einer Simulation ist ein viel sichererer und schnellerer Weg, die Aufgabe zu erfüllen – wir können eine Mine einfach nicht für die Wochen oder Monate stilllegen, die zum Trainieren des Systems erforderlich sind. Dadurch können wir hoffentlich den Bedarf an physischen Tests erheblich reduzieren und auch Szenarien simulieren, die im wirklichen Leben nur schwer umzusetzen wären“, sagt Lundberg.

Zusammenfassend zielt das Projekt darauf ab, autonomes Bohren an der Ortsbrust zu ermöglichen und die Sicherheit durch Minimierung der menschlichen Anwesenheit an der Ortsbrust zu erhöhen. Dafür sind fachkundige KI-Systeme erforderlich, die das Wissen der Bediener ersetzen. Epiroc leitet und koordiniert das Projekt und steuert Maschinen, Arbeitskräfte und Fachwissen bei. Der Endkunde Boliden steuert Betriebs- und Umweltkenntnisse, Test- und Demonstrationsstandorte sowie die Bewertung von Lösungen bei. Algoryx stellt Softwareentwicklungs-, Simulations- und Unity-Expertise sowie AGX Dynamics, die Physik-Engine, bereit. Die Universität Örebro erforscht und entwickelt die Erkennungs- und maschinellen Lernalgorithmen.