Moderne Sensorik, Modellierungs- und Optimierungsmethoden im Rohstoffgewinnungsprozess liefern Daten in “Echtzeit” und bieten Entscheidungsassistenz in der Betriebssteuerung und Kurzfristplanung. In den vergangenen Jahren wurden sogenannte „Closed- Loop-Ansätze“ entwickelt, um diese Informationen in Kombination mit moderner Datenverarbeitungstechnologie für eine verbesserte Produktionssteuerung in der Rohstoffgewinnung nutzbar zu machen. Der Beitrag stellt ein Projekt vor, das sich genau dieser Entwicklung widmet, das im Europäischen Rahmenprogramm Horizon 2020 geförderte Projekt Real-Time Mining. Der Fokus des Projektes liegt auf der Gewinnung bergbaugeologisch komplexer Lagerstätten unter Anwendung hoch-selektiver Gewinnungsszenarien. Der Aufbau des Projektes, das Projektziel, die einzelnen Arbeitspakete und Schlüsseltechnologien werden kurz dargestellt. An zwei ausgewählten Beispielen wird auf zwei Hauptkomponenten von Real-Time Mining, die Aktualisierung der Lagerstättenmodelle unter Einbeziehung von Online-Sensorik und die Optimierung der Entscheidungsfindung im Produktionsprozess näher eingegangen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:23141 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Benndorf, Jörg |
| Publisher | TU Bergakademie Freiberg |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Source | 18. Geokinematischer Tag des Institutes für Markscheidewesen und Geodäsie am 10. und 12. Mai 2017 in Freiberg |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:105-qucosa-226414, qucosa:23122 |
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