综述：人工智能与机器人技术在分析矿物表征及采矿工艺中的进展：综述与研究趋势分析

《Topics in Current Chemistry》：AI and Robotics Advancement in Analytical Mineral Characterization and Mining Processes: A Review and Research Trends Analysis

　　

采矿业正经历重大变革，从传统的劳动密集型方法转向在工业4.0框架下采用数字技术。机器学习（ML）、人工智能（AI）和机器人技术作为关键创新工具，正在提升整个采矿价值链（从勘探、矿物加工到矿物表征和环境管理）的安全性、运营效率和可持续性。AI和ML与光谱技术的集成通过提高效率、准确性、通量和运营性能，彻底改变了采矿业。本综述讨论了AI、ML和机器人技术在采矿工艺和矿物表征中的最新进展。研究人员探讨并强调了ML工具（如ANN、PCA、k-NN和SVM）与先进分析化学技术（包括XRF、XRD、SEM–EDX、LIBS、ICP-OES、ICP-MS、LA-ICP-MS和HSI）的集成，用于矿物识别。此外，基于过去20年Scopus出版物的文献计量分析为研究趋势和热点提供了深入见解，揭示了出版物模式和研究现状。本综述进一步概述了近期技术发展、经济效益、政策影响变化和未来方向，同时强调了与采矿前景标准化相关的差距，展示了AI驱动的分析技术在矿物分析化学表征中集成的显著增长，同时也强调了与这项技术标准化相关的差距。

引言

全球采矿业正迅速从第二次工业革命时期的手动、劳动密集型流程向第四次工业革命（采矿4.0）的数字技术过渡。这一转变驱动力源于采矿运营复杂性的增加、产量需求的提升以及遵守更严格环境法规的要求。数字技术新方法能够实现实时监控、智能系统和自动化控制，以减轻危害并减少劳动密集型任务。采矿流程和采矿价值链通常包括：（1）勘探，即发现矿藏（矿石发现）；（2）钻爆，即从岩石中分离矿石开采；（3）破碎、磨矿/粉碎；（4）分选、提取和精炼。AI和ML在采矿领域的应用现已涵盖从矿体建模与勘探、矿体预测建模，到矿物加工（破碎、粉碎）、矿物分选、环境监测以及尾矿管理等生命周期末端活动。通过分析大型地质数据集，AI和ML算法被用于分析大型地质数据并提高矿体预测的准确性。这些技术利用决策树（DT）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、主成分分析（PCA）和k近邻（KNN）模型来执行复杂地质数据或系统的建模。此外，这些技术方法在降低采矿运营风险、优化资源利用和提升产品质量能力方面具有重要潜力。与此同时，机器人技术通过部署自动化车辆、机器人钻探系统和厂内自动采样器正在改变采矿业，这些技术工具侧重于提高露天和地下矿山的运营准确性和精密度，同时降低安全风险。

AI和ML工具在分析化学中的集成已得到广泛应用，特别是在光谱学领域，涵盖食品工业、科学和色谱等多个领域。然而，ML算法在矿物表征中的应用相对较少受到关注。AI/ML在矿物分析表征中的应用通过改进数据分析和矿物加工监控的精度，彻底改变了采矿业。在矿物表征中，激光诱导击穿光谱（LIBS）、X射线荧光光谱（XRF）、电感耦合等离子体发射光谱（ICP-OES）、电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）、激光剥蚀-电感耦合等离子体质谱（LA-ICP-MS）、X射线衍射（XRD）、扫描电子显微镜结合能量色散X射线光谱（SEM–EDX）和高光谱成像（HSI）等先进仪器技术产生复杂的大型数据集。ML和深度学习（DL）采用算法实现更快的分析并自动化数据解释，使大型数据集的处理成为可能，促进矿物分类、定量、关联和结构分析。此外，DL进一步增强了各种光谱应用中的峰识别、光谱质量和降噪能力。这些能力促进了复杂工具的使用，以最少的人工干预实现矿物分类和异常检测。因此，先进仪器与AI的集成催生了"智能实验室"，通过先进分析技术和仪器的集成，实现更快速、更精确的矿物评估。这些技术支持实时决策，从而提高勘探效率，最终改变传统的矿物分析方法。然而，在采矿和矿物表征中应用AI和机器人技术仍面临挑战，包括高昂的资本成本和对专业知识的需求。

AI方法和机器人技术通常利用人工神经网络（ANN），后者在DL应用中广泛应用。最常见的工具是用于解决DL问题的ML算法。如图2所示，ANN以 feed-forward 方式运行，使用多层感知器（MLP），由一个或多个隐藏神经元层组成。神经元（α）接收原始输入数据（×₁, ×₂, …, x_n)^T，并通过能够捕获非线性的激活函数进行处理。为最小化误差，训练过程涉及反向传播（反馈），以调整权重（W）和偏置（b）。在视觉表达上，前馈ANN可表示为输入（×₁, ×₂, ×₃….x_n)^T，隐藏层：z⁽¹⁾ = W⁽¹⁾x + b⁽¹⁾，a⁽¹⁾ = f(z⁽¹⁾)，以及输出层，y = W^{(L ? 1)} a^{(L ? 1)} + b^(L)，其中x表示输入参数，W^(l)和b^(l)分别为层l的权重和偏置，?(.)表示激活函数（如sigmoid和ReLU），y表示最终输出。分析化学产生大量化学数据集和复杂大数据集，AI（特别是MLP）可有效处理这些数据集，用于数据管理、解释和矿物表征。

采矿价值链中的矿物勘探

采矿价值链始于勘探阶段，这是评估项目可行性的关键阶段，通过地球物理调查实现。古代采矿和矿物勘探实践依赖于对地表作物、土壤和沉积物的直接观察，后发展为文艺复兴时期的系统化（科学信息方法），由德国物理学家和人文主义者Georgia Agricola在16世纪发明和规范化。20世纪产生了地球物理技术、地球化学采样和钻探技术的重大进步，改变了地质勘探。矿物勘探不断发展，采用新的方法包括磁法、重力法、地震法、遥感和地质填图来识别矿床。这些后续发展提高了资源识别和提取的精度和效率， resulting in more sustainable practices in mining and hydrocarbon exploration。这些创新利用重力测量、磁力测量和电磁方法，对矿床识别至关重要。1990年，Thomas及其同事在昆士兰利用两个区域重力和地面磁法定位了Zn–Pb–Ag矿床。综合采样、地球化学评估和金刚石钻探评估了矿床的质量和数量，指导开发决策并降低财务风险。Nagamani等人评估了高分辨率数据的有效性，这些数据由1990年至2012年间通过将GIS与遥感集成的计算机辅助GIS产生。GIS于1963年由加拿大科学家Roger Tomlison发明，已成为革命性改变采矿勘探的主要数字工具，提供数据收集、分析和决策的全面框架。近年来，AI与GIS-遥感技术的集成促进了更广泛范围内矿床的识别，最大化效率、跟踪时间变化并预测潜在风险，从而实现更明智的政策制定。Saadia等人将地质数据、地球化学数据和地球物理数据集成到GIS和遥感中，以确定撒哈拉阿特拉斯Pb–Zn–Fe–Ba矿床的空间分布。

GIS平台在采矿工艺中辅助圈定矿化带、绘制手工采矿活动图以支持规范化和监控过程。GIS在采矿活动中支持矿山规划、优化矿山运营和分析采矿场地的环境影响。GIS是矿山规划、优化和环境影响分析的强大工具，允许以地理参考、空间和属性格式有效管理矿山数据，如钻孔、矿体、矿床、坑边界和地下运输道路。GIS还支持采矿开发阶段的决策，如矿石储量检测和估算、不确定性可视化和矿山关闭后的土地利用选择。它在多参数考虑方面提供灵活性，如最优卡车运输路线确定和坑内暴雨响应设计。GIS还减少了详细场地调查所需的时间和精力，使调查人员能够专注于矿山复垦规划，而无需进入未开发、危险或有害区域。

从传统采矿到现代采矿的演进

采矿运营从第二次到第三次工业革命的演进显示了显著的技术发展，改变了采矿运营和采矿提取过程。如图13所示，第二次工业革命期间（1850-1940年），工业化以劳动密集型（手动）操作和蒸汽动力机械为主导。1950-2000年发生了技术进步、电气化和早期计算技术，称为第三次工业革命，提高了包括采矿在内的各种工业过程的效率和安全性。第二次工业革命期间的采矿运营使用蒸汽动力发动机实现更深入和有效的矿物提取；然而，在机器无法到达的危险区域仍然使用体力劳动。

采矿工艺中的机器人自动化系统

机器人技术在采矿领域的进步和机器人使用的增加产生了对机器人计算机模拟的需求，其目标包括新机器人设计、当前机器人的任务规划、性能评估和周期时间估算。机器人自主系统（RAS）的持续改进为采矿业创造了新的机遇，有潜力替代众多岗位的人员。此外，RAS正在被研究以增强采矿运营中的安全性（即危险环境、劳动力短缺）和效率。常用的机器人系统采用一种配置，包括基于微控制器的架构，集成超声波传感器、相机模块，并由系统融合（传感器融合算法）支持以实现稳健的决策。

传统矿物表征到当前AI辅助分析表征的演进

矿物分析表征研究已从纯粹手动方法发展到基于当前AI辅助自主系统的现代分析技术。古代传统方法以实验室技术为主，如XRD和XRF，分别用于晶体学相态和体相元素组成分析。其他用于体相元素组成的仪器技术包括ICP-OES、ICP-MS、AAS和SEM–EDX。这些技术提供高精度、准确性和高通量；然而，它们价格昂贵，依赖专家解释和化学计量学工具，且解释时间较长。矿物表征的分析表征工作流程已集成/迁移到化学计量学工具、半自动化样品制备和数字数据。2000年代初，QEMSCAN和矿物解离分析仪等仪器技术实现了矿物定量自动化，而Rietveld精修增强了XRD光谱分析。2010年引入的ML也引起了对光谱和成像数据集中矿物相识别和矿物填图应用的兴趣，特别是在SEM–EDS和HIS中。

过去10年间，基于神经网络（即ANN、CNN、k-NN、DT）的ML算法应用出现，用于对3989.34条矿物光谱进行分类训练，实现SEM–EDS和LIBS的自动化图像解释，以及HS数据集中的光谱模式识别。此外，ML算法能够提供一致、可靠的结果，减少实验室分析人员偏差。然而，这些AI方法受限于训练数据集的质量和代表性。近期，约2020年，DL模型的部署实现了实时矿物表征。通过利用DL模型，来自XRF、XRD和HIS的数据可集成为综合数据集，用于地球化学勘探。

分析矿物表征中人工智能的基本过程

AI和机器人技术正成为矿物表征的变革性技术，提高采矿运营的效率和安全性。这些技术的集成实现了先进的矿物识别、加工和提取，导致传统采矿技术的重大转变。这些ML和DL工具（如KNN、DT、PCA和ANN）用于矿物分类和可视化。如图14所示，矿物识别的基本过程在所有表征方法中保持一致，这些过程可归纳为四个不同阶段：（1）矿物数据集获取；（2）基于维度和图像降噪的矿物数据集预处理，以提高后续矿物分类的准确性；（3）训练矿物识别模型，其中AI用于训练矿物识别的判别模型；（4）验证矿物识别模型的准确性，用于区分待识别数据并确定矿物类别。

LIBS中的机器学习工具

ML在LIBS中发挥着关键作用，通过数据预处理、特征提取、降维、降噪、分类、定量分析、自动检测和多变量分析解决局限性。SVM、RF和神经网络等ML算法在识别材料类型、预测元素浓度和自动化检测方面提供高精度。LIBS是一种复杂的发射光谱学方法，用于固体、液体或气体材料的快速原位元素分析。它将高能激光束导向样品表面，使样品小部分烧蚀并产生微等离子体。通过分析等离子体产生的光，可以确定样品的组成，其中包含与样品中成分匹配的光谱线。Meima及其同事讨论了LIBS用于研究南非Bushveld杂岩体（即Upper group 2和Merensky）的矿物学（矿物化学），如斜长石、铬铁矿和斜方辉石，以提供空间分辨的化学分析数据，描述矿物化学变化和矿物分配，同时突出岩石结构特征。然而，LIBS在实现目标地质样品中多化学组分定量分析的理想精度方面存在挑战。

XRF分析中的机器学习

XRF被视为分析固体样品的强大技术，自1970年代以来广泛用于地质样品的体相元素分析，提供压片和熔融Li-硼酸盐玻璃珠中元素的浓度，包括稀土元素（REEs）。XRF分为WDXRF和EDXRF，用于确定矿物组成和元素浓度。然而，XRF的挑战包括较高的平均检出限和1-10 μg/g浓度之间的高误差。ML有潜力扩展XRF的能力，包括在较低检出限下识别元素，以及预测不具有K、M和L发射线特征的地质样品性质，以提高效率和准确性。

ICP-OES分析中的机器学习

ICP-OES已成为各领域多元素分析的强大且必要分析技术，因其快速分析、高灵敏度和处理多种样品基质的能力。先前研究表明，ML越来越多地集成到ICP-OES中，以提高分析结果的效率和准确性。这种集成实现了基质效应的实时监控和分析物元素回收率的预测，显著提高了结果的可靠性。ML在过去十年中在各领域，特别是分析化学中越来越受欢迎。在ML中，偏最小二乘回归和广义线性模型等监督学习方法展示了高预测准确性，对镉（Cd）、钴（Co）、铬（Cr）和铅（Pb）等元素百分比回收率的R² > 0.9。

ICP-MS分析中的机器学习

ML与工具及ICP-MS的集成显著增长，在增强校准、数据分析和各领域的应用方面明显提升，如临床研究和矿物表征。ML工具解决了ICP-MS操作的复杂性，优化其性能并改善痕量元素数据的解释。这种ML与ICP-MS集成的应用为痕量分析开辟了新前沿，特别是对于复杂的环境、生物和地质基质。手动校准和基质修正通常是解释此类高维数据所必需的，这可能劳动密集且容易出现系统误差。PCA、SVM、DT和神经网络等ML算法可以发现隐藏模式、校正基质效应并增强信号解释，从而简化这一过程并提高分析效率和精密度。

激光剥蚀-电感耦合等离子体质谱（LA-ICP-MS）中的机器学习

LA-ICP-MS是一种用于固体样品中痕量元素和同位素精确定量、空间分辨分析的先进分析技术。它有广泛的应用，包括地球化学、材料科学、法医学和医疗保健。尽管LA-ICP-MS具有高灵敏度和空间分辨率，ML技术正越来越多地用于分析和解释其复杂的多维数据，以实现有效分析和解释。用于模拟复杂地质数据或系统的模型（如SVM、ANN、DT和KNN）常用于模拟复杂地质数据和系统。尽管ML在处理大数据集方面取得成功，但在经济地质学中探索较少。然而，它最近作为一种变革性方法通过LA-ICP-MS用于矿物表征出现，实现对矿物中痕量元素的分析，实现不同矿物种类的分类并提高勘探效率。将ML算法与LA-ICP-MS数据集成在准确识别矿物组成和矿床类型方面产生了令人鼓舞的结果。例如，Sun等人应用并强调了基于ML（SVM、K-NN、DT、SVM）的算法与矿物地球化学耦合，基于闪锌矿数据对中国Pb–Zn（ ? 青城子）矿床进行分类，SVM、KNN和DT的准确率分别达到93.6%、94.4%和98.2%，展示了ML在通过预测层控型和脉型矿体区分矿物方面的有效性。

XRD表征中的机器学习

XRD是一种强大的非破坏性技术，可提供材料晶体结构和定性与定量信息。CNN算法有潜力通过显著减少处理时间来革命化XRD分析。针对合成和真实矿物混合物数据的演示提供了此类方法准确性的首次评估。神经网络越来越多地应用于矿物XRD分析，在相识别和定量方面取得实质性改进。这些方法使用DL方法自动化传统上依赖手动解释的过程，提高矿物学研究的效率和准确性。此外，自编码器和CNN越来越多地用于通过XRD数据分析材料中的应变、残余应力和晶体学织构。

SEM–EDX中的机器学习

SEM–EDX正越来越多地与ML技术集成，以改进材料分析和矿物表征。传统SEM–EDX分析需要手动评估光谱数据，这可能费力且主观。SVM、RF和KNN等ML模型已应用于基于EDX光谱元素组成剖面的矿物分类。这些算法在模式识别和分类任务中实现了高精度。例如，RF使用决策树集成来提高分类稳健性，特别是在具有重叠特征的复杂数据集中，而KNN通过将其光谱特征与已知样品的光谱特征进行比较来识别矿物相。这种集成实现了复杂数据集的高通量分析，使分析复杂、非均质地质材料成为可能，减少手动评估，从而降低工作负载并提高再现性。ML模型可以训练检测元素组成和形态中的细微差异，这些差异通常难以手动识别。这些算法还能有效处理SEM–EDX映射过程中产生的大型数据集，实现实时或近实时矿物识别和定量。

高光谱成像中的机器学习

将高光谱表征集成到矿物分析表征和更广泛的采矿业中，代表了矿物分析以及矿物学和地球化学数据在加工、勘探和运营优化中应用的转变。其应用包括矿物识别、矿石分选、岩心录井和地球化学建模。在采矿业中，该技术已成为矿物表征的非破坏性分析方法，通过捕获宽波长范围内的详细光谱数据，识别功能允许由独特光谱特征支持的地质岩石中的矿物学和结构性质。这些特征、吸光度、反射率、近红外、可见光和短波红外光谱，实现精确的矿物识别、矿物学表征和岩性分析组成。

岩相显微镜中的机器学习

在矿物表征中，岩相显微镜通过使研究人员能够在偏振光下详细检查地质样品中的矿物组成、结构、粒度和矿物连生体发挥着关键作用。岩相显微镜，也称为偏光显微镜，在过去二十年中一直是矿物表征的基础，特别用于图像采集和分析应用。它包括一系列方法，包括暗场、明场、相衬和荧光显微镜，允许检查薄岩石切片（约30 μm厚），其中单个矿物颗粒被分离且其光学性质可以清晰区分。在此过程中，每种矿物表现出不同的干涉色，有助于其识别并揭示在手标本中通常不可见的岩石结构。随着技术进步和ML工具的开发，基于IoT的显微镜研究引起了关注。IoT和ML在显微镜中的集成正在吸引极大关注，是一个有前景的研究领域，允许显微图像的自动化和高效分析。

AI/ML方法在分析表征技术中的比较优势与劣势

ML/AI算法显著改进了矿物的分析表征；然而，其效率因每种分析技术、数据集特征和结构以及具体分析目标而异。如前所述，SVM、CNN、ANN和RF等AI/ML算法与ICP-OES、XRF、ICP-MS和LIBS等分析表征技术相比，显示出不同的优势和局限性。

采矿工艺和矿物表征中AI的经济效益与政策发展

将AI和ML集成到采矿工艺和矿物表征中提供了显著的经济效益，但也需要精心的政策制定。这些技术提高生产力、降低运营成本、改善安全性，同时解决与采矿活动相关的环境问题。采矿工艺和矿物表征中的主要经济效益包括：（1）提高效率，（2）降低成本，和（3）通过自动化和实时评估改善安全性。此外，预测净回报值（NRV）作为投资决策的关键指标，在评估ML和AI采用的经济策略时必须考虑。

结论与未来展望

本综述探讨了采矿工艺和矿物分析表征中AI和机器人技术的进展。从Scopus提取的数据集经过分析，使用R Studio和VOSviewer进行模拟，有效完成了文献计量评估。文献计量分析表明该领域正在成熟，跨学科合作日益增多，研究呈积极趋势，关键词聚焦于ML与勘探、GIS、遥感和分析矿物表征的集成。然而，国际合作仍然有限，研究表明非洲特别是南非有机会加强其全球伙伴关系、提升技能并采用发达国家的先进技术。人机协作在多个国家显示出显著的实施增长。本综述揭示，使用AI和ML工具（如ANN、DT、PCA、CNN、SVM和k-NN）的现代采矿工艺正日益革新采矿和矿物表征。这些技术在优化采矿勘探中的AI和ML、准确预测矿石品位方面显示出强大潜力，而机器人系统在矿物采样中表现出先进的自动化，从而确保安全性、高生产力和简化复杂的数据驱动决策。AI在分析化学中的最新发展和新颖举措主要聚焦于方法开发、复杂矿物基质分析表征的优化、提高诊断精度和加速新表征技术的发现。尽管取得了这些有前景的进展和集成，仍存在若干研究空白，通常由于缺乏标准化、数据变异性和高质量数据集的获取受限，这些瓶颈阻碍了模型的泛化和可扩展性。未来研究应通过适应性ML模型、开放数据倡议和更经济的机器人系统来解决这些瓶颈。