智利化學與材料2020 – 進行中Codelco
Chuquicamata 礦區礦石處理的機器學習
Codelco 表示，機器學習讓其百年老礦 Chuquicamata 每年多產約 8,000 公噸銅
問題
智利國營銅業公司面臨老礦礦石品位下降，因此必須搬運並處理更多岩石才能產出同樣的銅量，用水限制與勞資糾紛也使產量下滑。新礦床成本更高，開發也更困難。
做法
2020 年，Codelco 設立數位資料中心，將機器學習應用於採出礦石的連續資料流，並藉此最佳化處理流程，例如決定礦石如何混合。在 Chuquicamata，公司也最佳化了從礦場到選礦廠的整條鏈，並在研磨與浮選環節安裝先進製程控制。Radomiro Tomic 分部的預測性維護，原定擴及 Chuquicamata 與 El Teniente。
主要數據
~8,000 t該平台使 Chuquicamata 每年多產出的銅量
US$80MCodelco 歸因於該平台、在 Chuquicamata 創造的年度利潤
+2%礦場至選礦廠最佳化帶來的每年銅金屬量增幅
US$7M/yrRadomiro Tomic 預測性維護帶來的價值
啟示
在品位下降的情況下，Codelco 從原本就在開採的礦石中提取了更多金屬。公司所報告的成效採用不同的衡量方式：公噸數、利潤，以及銅金屬量增加 2%。
分類
來源
來源摘要
[1]Bloomberg (via Data Center Knowledge)2022年8月15日
彭博報導，Codelco 於 2020 年設立機器學習數位資料中心，分析礦石資料並最佳化處理流程，例如透過混合礦石。Codelco 表示，該平台使 Chuquicamata 每年多產約 8,000 公噸銅，年度利潤增加約 8,000 萬美元，並計畫將 AI 擴及其他營運。公司當時面臨礦石品位下降，以及季度產量下滑 9.3%。
[2]Guía Minera de Chile2022年
這份智利礦業刊物介紹 Codelco 2021 年的 AI 與自動化專案。報導指出，Chuquicamata 從礦場到選礦廠流程的最佳化，使每年產出的銅金屬量增加 2%，並已在研磨與浮選環節安裝先進製程控制。報導並稱，在 Radomiro Tomic 每年創造約 700 萬美元效益的預測性維護，原定擴及其他分部。
詳細內容請參閱原始資料。
收錄日期 2026年10月25日 · 更新日期 2026年10月25日
