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提名人名单和优胜者南亚2023
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探索人工智能和机器学习在矿产勘探中的潜力：一篇评论文章
矿产勘探是一个复杂而具有挑战性的过程，需要分析大量数据才能做出明智的决策。传统的矿产勘探方法既耗时又昂贵，而且成功率往往很低。然而，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现为彻底改变采矿业提供了机会。这篇评论文章探讨了人工智能和机器学习在矿产勘探中的当前最新应用，评估了它们的有效性和局限性，并确定了采用它们的潜在好处和挑战。研究强调，人工智能和机器学习技术可以显著提高采矿项目的效率和成功率。各种人工智能和机器学习算法，如神经网络、决策树和随机森林，都用于矿产勘探。这些技术有助于在大量数据中识别模式和相关性，从而减少矿产勘探所需的时间和成本。该研究还确定了潜在的局限性，例如对高质量数据的需求、结果缺乏可解释性以及在采矿中使用人工智能和机器学习时需要考虑的道德问题。这项研究的结果对采矿业具有重要意义。在矿产勘探中采用人工智能和机器学习技术可以提高盈利能力、降低成本并改善环境和社会影响。该研究为未来在矿产勘探中研究和开发人工智能和机器学习技术提供了建议。总之，人工智能和机器学习在矿产勘探中的潜力巨大，它们的采用可能会导致采矿业的范式转变。
绿色过渡对矿物原材料供应的影响
近年来，采矿和加工公司面临着越来越多的压力来解决与其社会和环境绩效有关的这些问题。越来越多的消费者和投资者要求公司披露有关这些问题的目标和行动计划。由清洁能源技术提供动力的能源系统与传统碳氢化合物资源的推动力有很大不同。虽然太阳能PV植物和风电场不需要燃料才能运行，但它们通常需要的材料比基于化石燃料的建筑矿物质零件更多。典型的电动汽车需要传统汽车的最小输入，而陆上风电厂的矿物质需要比具有相同容量的燃气厂要多9倍。自2010年以来，随着可再生能源的份额增长，新的发电能力单位所需的平均矿物质增加了50％。清洁能源的过渡意味着从燃料密集型转向物料密集型系统的转变。这些增加来自哪些领域？在气候驱动的方案中，对电动汽车和电池存储使用的矿物质需求是主要力量，至少生长3次到2040年。
CSIR-矿物质和材料技术研究所
项目名称：电化学能源存储，设计，开发，制造和评估公用事业量表高性能电池（CSIR - IMMT工作组件 - 电池级阴极材料通过城市采矿日期生成筛查日期：03/08/2023
弗吉尼亚能源矿产开采地表...
简介 本学习指南旨在帮助弗吉尼亚州能源部 (以下简称“部门”) 矿产开采 (MM) 认证的申请人获得“露天工头 - 矿产开采”或“露天工头 - 露天开采”认证。本指南旨在为用户提供实用信息，说明州采矿法律和法规如何应用于各种矿产开采活动。本指南旨在与弗吉尼亚州矿产矿山安全法、矿产开采安全和健康法规以及 DMM 为所有申请人提供的国家安全委员会急救培训和认证的副本一起使用。DE 露天工头考试问题将基于上述参考文件。除了审查基本的安全和环境要求外，本指南还提供有关 MM 认证矿山工头如何最好地履行其职责和责任的信息。矿山工头部分提供了可用于处理矿山主管面临的许多安全相关问题的实用方法和方法。此外，本指南还包含可用于记录各种记录保存要求的样表。从安全和生产的角度来看，经认证的矿山领班在矿山的整体表现中发挥着关键作用。经 MM 认证的矿山领班通过确保日常生产活动以安全的方式进行，对雇主和矿山雇员承担一定的责任。当与州采矿法律法规结合使用时，本指南可作为实用参考，说明州采矿法律法规如何应用于领班监督的区域和活动。总体目标：让参与者熟悉州采矿法律和 MM 安全和健康法规的要求，这些要求对于指导正确的工作实践和在矿山提供安全的工作环境是必不可少的。