Jumine : Détection et prédiction des anomalies en flottation minière

Jumine propose, à l’aide d’un jumeau numérique, de développer l’intelligence nécessaire à la détection d’anomalies dans le procédé de flottation, une partie importante du procédé de traitement du minerai. Jumine doit créer un jeu de données pour concevoir un modèle de détection, qui permettra de signaler en temps réel les anomalies présentes dans le procédé et permettre d’obtenir un concentré de haute qualité et un taux de récupération plus élevé. Comme les projets miniers sont de plus en plus difficiles à exploiter, dû aux faibles concentrations présentes, cette innovation technologique en intelligence artificielle permettra aux opérateurs et aux gestionnaires d’être avisés des anomalies et ainsi, utiliser cet outil comme aide à la décision. En second temps, afin d’intégrer encore plus d’intelligence opérationnelle à leur produit, Jumine créera un modèle de prédiction des anomalies pour prévenir celles-ci. Cette façon novatrice d’opérer et de gérer une mine met en valeur toutes les données disponibles pour optimiser les opérations.

Faculty Supervisor:

Christian Gagné;Philippe Giguère

Student:

Partner:

Jumine Inc

Discipline:

Computer science

Sector:

Mining; Professional, scientific and technical services

University:

Université Laval

Program: