日本情報地質学会・地質情報整備活用機構 共催シンポジウム2017 講演論文集, 3-22, 2017
地質調査と資源開発のためのICT/IoT/AI技術に向けて高度情報化鉱山操業のためのスマートマイニング構築
川村 洋平*Development of Smart Mining Technology for Highly
Computerized Mining Operation
Youhei Kawamura**秋田大学, Akita University, 1-1 Tegata-Gakuenmachi, Akita, Japan.
E-mail: y.kawamura@gipc.akita-u.ac.jp

キーワード：スマートマイニング，ICT，ディープラーニング，鉱山 VR
Key words : smart mining, ICT, deep learning, mining VR

高度情報化鉱山操業のためのスマートマイニング構築

秋田大学 国際資源学研究科 川村洋平

3

4

Academic Career
2003－20122012－20142014－2015
2015－20162016～

筑波大学, 講師
Curtin University WASM Lecturer (Australia)
Curtin University WASM Senior Lecturer (Australia)
筑波大学, 准教授
秋田大学, 教授
Mining Technology Lab.

海外の露天掘り金鉱山
4㎞

6㎞

Kalgoorlie Super Pit

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海外の露天掘り金鉱山
4㎞

6㎞

Kalgoorlie Super Pit

採鉱: 露天掘りから地下鉱山へ• 利益が出るのか？
技術革新•スマートマイニング
Vertical shaft
DeclineHorizontal drive

鉱物

ただの岩・土利益？

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スマートマイニング (Smart Mining)

ICT × 資源開発
スマートマイニング―高度情報化鉱山操業―

効率化 自動化

リモートオペ

技術伝承

・高い生産性を実現（可採埋蔵量増加！）
・高い安全性を実現（鉱山従事者確保）
・低い環境影響を実現（地球の未来のために）鉱山操業の一連の流れ

出典：NOVA SCOTIA

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採鉱（開発と生産）

www.ltu.se

www.krupprobins.com

imgarcade.com

www.onlinetes.com

Mining and Mining

研究内容と操業サイクル

Mine Planning
GeotechSurveyDrilling and Blasting8

エキスパートナレッジを搭載したARグラスによる岩種・風化・亀裂自動判定システム

エキスパートナレッジを搭載したARグラスによる岩種・風化・亀裂自動判定システム
ハイパースペクトルカメラ : EBA Japan
スペクトル密度を解析？

スペクトル画像を解析？

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エキスパートナレッジを搭載したARグラスによる岩種・風化・亀裂自動判定システム

Ａ

教師となる⽕成岩のマルチスペクトル密度取得

Ｂ

かんらん岩
斑れい岩
閃緑岩
花こう閃緑岩花こう岩キンバリー岩
⽞武岩
安⼭岩
デーサイト
流紋岩
ハイパースペクトルカメラ
各岩⽯、500〜1000領域分のスペクトル密度をハイパースペクトルカメラにより取得

エキスパートナレッジを搭載したARグラスによる岩種・風化・亀裂自動判定システム

Ｂ

CNN学習フェーズ

Ｃ→Ｃ’

CNN
CNNの初期状態（学習前）をＣ、学習後をＣ’と呼ぶ

Ａ
かんらん岩
斑れい岩
閃緑岩
花こう閃緑岩花こう岩キンバリー岩
玄武岩
安山岩
デーサイト
流紋岩

教師

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エキスパートナレッジを搭載したARグラスによる岩種・風化・亀裂自動判定システム

Ｄ

不明な⽕成岩のマルチスペクトル密度取得

Ｅ

ハイパースペクトルカメラ
各岩⽯、500〜1000領域分のスペクトル密度をハイパースペクトルカメラにより取得

エキスパートナレッジを搭載したARグラスによる岩種・風化・亀裂自動判定システム

Ｅ

CNNによる岩種⾃動判定

Ｃ’

Ｆ
かんらん岩
斑れい岩
閃緑岩
花こう閃緑岩花こう岩キンバリー岩
⽞武岩
安⼭岩
デーサイト
流紋岩

CNNによる判定
確率計算

11

エキスパートナレッジを搭載したARグラスによる岩種・風化・亀裂自動判定システム

エキスパートナレッジを搭載したＡＲグラスによる岩種・風化・亀裂自動判定システム

12

エキスパートナレッジを搭載したARグラスによる岩種・風化・亀裂自動判定システム
ディープラーニングにより岩種を判定した結果ディープラーニングによるボタンビット欠損診断

ディープラーニング
フーリエ変換ウェーブレット変換

Drill Jumbo自動化！

13

人工知能とWeb‐GISを活用した発破
振動予測システムの構築
Z axis150

100

Acceleration(m/s2)

Data Collection
ANN500-50-100-150-0.2Blasting Vibration Prediction
Web‐GIS

0.00.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Time (s)GIS
Spatial Mapping
Risk Assessment

ニューラルネットワーク

Web‐GIS

地下鉱山モニタリングのための無線通信システムの構築

1.2

1.4

1.6

1.8

14

地下鉱山モニタリングのための無線通信システムの構築 (実験風景)

Experiment in Angas Zinc Mine (SA)

地下鉱山モニタリングのための無線通信システムの構築 (実験結果)
Measurements and Simulations

Curved tunnel

Straight tunnel

The received signal powers (RSSI) were simulated based on Maxwell’sequations and eigenfunctions.

15

地下鉱山モニタリングのための無線通信システムの構築 (開発した装置)
ZigBee node assensing
environmentand router

Cell phone

Wirelessnetwork

Refugee chamber radio station

Surface ZigBee
gateway

Sending and receiving
message program
ON/OFF switches
for ventilation fans

ZigBee nodeconnected to fan

Underground
ZigBee devices

地下鉱山モニタリングのための無線通信システムの構築 (WiFiアドホックVer.) データのバケツリレー
 スマートフォン以外のデバイス不要

Sensing(Fixed)

人やトラックの移動もネットワークの一部とし
Text
た准リアルタイム通信 Communication

Mobile Nodes

16

3DPGによるモックパイル3次元計測システムの開発

発破

モックパイル

写真撮影
距離計測
発破再計画

Supervoxel

分散予測モデリングとスケーリング

3DPGによるモックパイル3次元計測システムの開発（計測の流れ）

iPhone内臓の加速度計により移動距離を計測!

17

3DPGによるモックパイル3次元計測システムの開発（現場実験）
サイト : トーセキマテリアル、秋田
参照ボックスのサイズ : 44cm

44cm

3DPGによるモックパイル3次元計測システムの開発（実験結果）
iPhoneにより撮影された写真をもとにした3次元モデル

モデルからの計測結果： 41.7 cm
エラー： 5.2%

18

鉱山VR
for Smart Mining
11.30

鉱⼭VRの歴史（UNSW）

出典：UNSW

AVIEシアター

19

鉱⼭VRの歴史（CyberMine）

トラックおよびジャンボのシミュレータ

鉱⼭VRの歴史（UNSW）

出典：UNSW

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鉱⼭VRの歴史（UNSW）

鉱⼭救護訓練センターiCinemaによる救護訓練

出典：UNSW

鉱⼭VRの歴史（秋⽥⼤学）2014年
国内初、秋⽥⼤学と凸版印刷が「バーチャル鉱⼭実習システム」を開発
最先端のバーチャルリアリティ技術で、鉱⼭開発の現場を作業者視点で疑似体験が可能に

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鉱⼭VR活⽤法
トレーニング
技術伝承
直感的理解
保安教育
リモートオペレーション

作業効率向上

安全性向上

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海外連携
Kazakhstan
Mongolia

Botswana
MozambiqueJAPANMyanmar
Malaysia

Australia

ご清聴ありがとうございました
秋田大学大学院 国際資源学研究科
教授 川村洋平
Tel: 018‐889‐3276
Email: y.kawamura@gipc.akita‐u.ac.jp