品質 浮遊の試薬 & 泡の浮遊の試薬 メーカー

鉱物資源の開発と利用においては、選鉱プラントによって生成される尾鉱は「廃棄物」とみなされることがよくあります。それらは尾滓池として重要な土地を占有するだけでなく、環境汚染や安全上のリスクを引き起こす可能性もあります。しかし、鉱物資源の枯渇の増加、環境規制の厳しさ、技術の進歩に伴い、尾鉱を「宝」に変えるという概念は広く受け入れられており、鉱業の持続可能な発展には避けられない選択肢となっています。尾鉱の包括的利用試験は、この野心的な目標を達成するための重要な出発点です。これは単純な技術実験ではなく、理論的な深さ、科学的な厳密さ、実践的な指導を統合した複雑なプロジェクトであり、尾鉱の高価値かつ多様な利用に関する確かな科学的証拠を提供することを目的としています。 01 尾鉱の「再発明」: 廃棄物から潜在資源へ 1. 尾鉱の特性と課題 尾鉱とは、粉砕、粉砕、選鉱などのプロセスを経て鉱石を処理した後に排出される固形廃棄物を指します。有用なミネラルがまったく含まれていない、または最小限しか含まれていない、または有用なミネラルの含有量が現在の経済的および技術的条件下で回収できるグレードを下回っています。その主なコンポーネントは次のとおりです。 ガンジス鉱物：石英、長石、方解石、ドロマイト、雲母など。 少量の未回収有用鉱物: 埋め込まれた粒子サイズと選鉱プロセスの制限により完全には回収できない微粒子または関連する有用鉱物。 有害な元素: 硫化物 (黄鉄鉱や亜砒鉄鉱など) および重金属。酸性廃水や重金属の浸出を引き起こす可能性があります。 残留選鉱試薬: 微量の浮選試薬および凝集剤。 これらの特徴は、尾鉱が広大な土地を占有するだけでなく、環境リスクを引き起こすことを意味します。統計によると、世界の尾鉱生産量は毎年数百億トンに達しており、保管圧力は膨大です。 2. 尾鉱資源利用の可能性 ただし、尾尾がまったく役に立たないわけではありません。顕微鏡で観察すると、尾鉱粒子は依然として特定の物理的および化学的特性を持つ鉱物の集合体です。巨視的なレベルでは、その膨大な量には膨大な潜在的価値が秘められています。 有用な付随鉱物: 多くの尾鉱には依然として低品位の有価金属 (銅、鉄、金、銀、希土類元素、リチウムなど) または非金属鉱物 (蛍石、アパタイト、カリウム長石など) が含まれていますが、現在のプロセスではそれらの効率的な回収が妨げられています。 建築材料: 尾鉱に含まれるシリコン、アルミニウム、カルシウムは、セメント、レンガ、タイル、セラミック、コンクリート骨材、気泡コンクリートなどの建築材料の高品質な原料となります。 環境修復材料: 一部の尾鉱には吸着特性があり、重金属廃水処理に使用できます。脱硫された尾鉱は土壌改良に使用できます。 農業用途: 除染され、組成が調整された尾鉱は、土壌改良剤または肥料担体として使用できます。 新しい材料: 超微細尾鉱粉末は、微結晶ガラス、耐火材料、複合材料の製造に使用できます。 尾鉱の「アイデンティティの再形成」は、その本質的価値の新たな理解に基づいており、尾鉱の包括的な利用実験は、この再形成を達成するための科学的基礎となります。 02 尾鉱総合利用パイロットの科学的意味合いと段階 尾鉱総合利用パイロットは、複数の分野と技術を統合する体系的なプロジェクトです。その中心的な目標は、最も経済的に実行可能で、技術的に実現可能で、環境に優しい尾鉱の利用経路を特定することです。 1. パイロット前の基礎研究：包括的な「身体検査」 尾鉱の利用を成功させるには、その物理的および化学的特性を深く理解する必要があります。この段階は、尾鉱の包括的な「物理検査」のようなものです。 ★ 尾鉱の組成分析: 化学多元素分析: 主要元素、微量元素、微量元素、特に潜在的に有用な元素 (レアメタル、貴金属、関連鉄など) および有害な元素 (硫黄、アスペルギルス、カドミウム、鉛など) の含有量を正確に測定します。これにより、二次選鉱における尾鉱の価値とその後の利用による環境リスクが決まります。 相分析: X 線回折 (XRD) は鉱物組成を決定し、各鉱物の含有量を定量的に分析します。これは尾鉱の物理的および化学的特性を理解するための基礎となります。 分光分析 (EDS、XRF): 元素分布の決定に役立ちます。 ★物性測定： 粒径組成分析: スクリーニング法、レーザー粒径分析装置、およびその他の方法を使用して尾鉱の粒径分布を測定し、粉砕、分級、充填、焼結などのプロセスの基礎を提供します。たとえば、建設資材業界では微細な尾鉱が発生するため、より精密な粉砕が必要になる場合がありますが、充填中のスラリーのレオロジーに影響を与える可能性があります。 密度測定: 真密度と嵩密度は、他のパラメータの中でも輸送、保管、混合比の計算に影響します。 比表面積測定: BET 法。吸着、反応性、焼結性能に影響します。 水分含有量と空隙率: これらの方法は、脱水と圧縮のパフォーマンスに影響します。 ★ 構造および形態学的分析: 走査電子顕微鏡 (SEM) とエネルギー分散分光法 (EDS) の組み合わせ: 尾鉱粒子の形態、構造、表面特性、および元素分布を観察します。 2. 実験研究段階: 複数の経路の探索と最適化 基礎研究の結果に基づいて、市場の需要と現在の技術力を組み合わせて、ターゲットを絞った利用試験が実施されます。 ★ 二次資源回収試験: 再粉砕と再選択: 低品位の有用鉱物を含む尾鉱については、再粉砕の経済性と、細粒浮遊選鉱、重力分離、磁気分離による回収の可能性が評価されます。たとえば、銅尾鉱の再研磨と再選択により、残留銅、硫黄濃縮物、さらには付随する金や銀も回収できます。 浸出技術: 選択が難しい超微粒子または関連貴金属を含む尾鉱の場合は、シアン化物浸出、酸浸出、バイオ浸出などの湿式冶金技術が考慮されます。 典型的なケース: 磁気分離を使用して国内の鉄鉱石尾鉱から一部のマグネタイトを回収し、品位を 60% 以上に高め、経済的利益を達成しました。 ★建材活用の試み： セメント混和剤: 尾鉱は、セメント クリンカーまたは骨材の一部を置き換えるために使用されます。これらの試験では、活動指数、標準濃度の水の消費量、および硬化時間の測定が必要です。 焼結レンガとタイル: 尾鉱は部分的に粘土を置き換えます。試験では、バッチング、成形、焼結温度、焼結時間、圧縮強度、吸水性、耐凍害性などのパラメータの最適化が必要です。 コンクリート骨材: 川砂の代わりに尾鉱砂が使用されます。等級、破砕値、有害物質の含有量を測定し、コンクリートの配合割合、強度、耐久性試験を実施する必要があります。 気泡コンクリート、ガラスセラミック、セラミックスなど: ターゲットを絞った配合設計とプロセスパラメータの最適化が実行されます。 典型的なケース: 国家基準を満たす尾滓レンガが、脱水、乾燥、混合を通じて非鉄金属鉱山から生産されることに成功し、大規模な工業生産が可能になりました。 ★充填材試験： セメント質充填: 尾鉱は骨材として使用され、地下ゴーフを充填するための充填スラリーを調製するためにセメント質材料 (セメント、粉砕スラグなど) と混合されます。試験では、レオロジー特性（スランプ、広がり）、硬化時間、初期強度と後期強度、不浸透性と耐亀裂性を測定する必要があります。 ペースト埋め戻し：高濃度尾鉱スラリーの調製と輸送性能、および充填強度。 典型的なケース: 金鉱山では、完全にセメントで固められた尾鉱埋め戻し技術が採用され、尾鉱の保管問題が解決されただけでなく、採掘の安全性も確保されました。 ★環境修復と農業利用実験： 重金属吸着: 廃水中の重金属イオンに対する尾鉱の吸着能力を評価します。 土壌改良剤: 酸性土壌および肥沃な土壌に対する尾鉱の改善効果を評価します (pH、栄養素含有量、植物生長試験)。 典型的なケース: カルシウム、リン、その他の元素が豊富なリン酸鉱山の尾鉱が処理され、農業用リン酸肥料の担体として使用され、生産性と効率の向上が達成されました。 ★その他の高価値用途：複合材料、機能性セラミックス、モレキュラーシーブの調製など。この種の研究には通常、より最先端の技術とより高い付加価値が含まれます。 3. 環境への影響と経済的評価: 二重の考慮事項 環境影響評価: テスト中および製品使用後の環境安全性の評価。たとえば、放射能、重金属の浸出、尾鉱建設資材からの粉塵放出が評価されます。浸出水検査は尾滓の充填後にも実行されます。 経済的評価: 利用計画の商業的実行可能性を確保するために、尾鉱の前処理コスト、利用プロセスのコスト、製品の販売収益、環境利益の換算を含む完全なライフサイクルコスト分析 (LCA) が実施されます。 03 実践的なガイダンス: 試験の成功とプロジェクトの実施の確保 1. トライアルの目的と需要志向の設計を明確にする 試験を開始する前に、主な目的を明確に定義する必要があります。副産物を回収することですか?建材を生産するには？それとも地下埋め戻し用でしょうか？目的が異なれば、テストの重点と評価基準も異なります。同時に、開発製品の競争力を確保するために徹底的な市場調査を行う必要があります。 2. 標準化されたサンプリングと代表性 尾鉱の特性は、鉱石源、選鉱プロセス、保管期間などのさまざまな要因の影響を受け、ある程度のばらつきを示します。したがって、尾鉱の平均的な特性を真に反映する代表的なサンプルを確保するには、標準化されたサンプリングが非常に重要です。マルチポイント、マルチレイヤー、およびマルチサンプリングに加えて、混合および縮小サンプリングが推奨されます。 3. 治験プロセスを厳密に管理し、データを記録する 試験パラメータの標準化: すべてのテストは制御された変数の下で実施され、国家または業界の標準に厳密に準拠する必要があります。 信頼性の高いデータの確保: データの信頼性と検証可能性を確保するために、各テスト条件、操作手順、生データ、観察の詳細な記録を保存する必要があります。 再現性テスト: 結果の精度と安定性を検証するために、主要な実験を複数回繰り返す必要があります。 パイロットスケールアップ: 実験室での研究が成功した後は、プロセスパラメータ、機器の選択、製品性能の工業的実現可能性を検証し、潜在的な問題を特定するために、継続的にパイロットスケールテストを実施する必要があります。 4. マルチステークホルダーのコラボレーションと産業チェーンの相乗効果を強調する 包括的な尾鉱の利用には、鉱業、建築資材、化学薬品、農業などの複数の産業が関与することが多く、複数のリソースの統合が必要です。 技術協力：大学や研究機関と連携し、先進技術や専門人材の導入を行います。 政策支援: 資金、土地、税制に関する政府の優遇政策を積極的に求めます。 市場接続性: 潜在的なユーザーとの接続を確立し、尾鉱製品を共同開発および宣伝します。 5. 安全と環境保護を優先する どのような利用方法であっても、安全性と環境保護は最優先されなければなりません。尾鉱利用製品が関連する国家基準を満たしており、環境や人の健康に二次被害を引き起こさないことを確認してください。たとえば、農業で使用される尾鉱は、重金属の浸出、毒性、放射能に関する厳格な試験に合格する必要があります。 04 展望: 尾鉱利用の将来 将来的には、総合的な尾鉱利用が高付加価値、多様化、インテリジェント、ゼロエミッションの開発に向けて発展していきます。 高価値開発：建材の多用からレアメタル、貴金属、高純度材料などの高付加価値製品へのシフト。 多様化: 学際的なテクノロジーを統合して、より革新的なアプリケーションを開発します。 インテリジェンス: ビッグデータ、人工知能、ロボティクスを導入して、インテリジェントな尾鉱選別、自動バッチ処理、プロセスの最適化を実現します。 ゼロエミッション: 最終的な目標は、100% の尾滓利用を達成し、尾滓池を完全になくすか、環境に優しい景観に変えることです。 鉱業がグリーン開発と循環経済を達成するには、総合的な尾鉱利用の試みが不可欠です。それは単に廃棄物を宝物に変えるだけではありません。それは地球資源への深い敬意と効率的な利用を示しています。綿密な科学研究、厳格な実験実践、複数の利害関係者の協力を通じて、私たちはかつては重荷だった尾鉱を、業界の進歩を推進し人類社会に利益をもたらす貴重な資産に変える能力と責任を持っています。これには、技術的なブレークスルーだけでなく、概念的な革新と社会全体の共同の努力も必要です。

鉱物資源に対する世界的な需要の継続的な増加、環境、安全、コストに関する圧力の高まりにより、従来の鉱山生産モデルは前例のない課題に直面しています。デジタル変革の波は、鉱業部門を含むすべての産業に押し寄せています。「スマート鉱物処理」は、インテリジェントマイニングの中核コンポーネントとして、業界のコンセンサスと発展の方向性になりつつあります。これは、技術革新だけでなく、生産方法、管理モデル、さらには業界のエコシステムにおける深い変化を表しています。では、「スマート鉱物処理」の実現に、私たちはどれほど近づいているのでしょうか？ 01 自動化：スマート鉱物処理の要 自動化は、スマート鉱物処理の基盤です。その核心は、反復的、危険、または精度が重要な作業において、さまざまな制御システムと機器を通じて手作業を置き換えることであり、それによって生産効率を向上させ、安全性を確保し、労働強度を軽減します。 1. 鉱物処理プラントにおける自動化の現状 現在、最新の鉱物処理プラントの大部分は、主に以下の分野で自動化技術を広く採用しています。 破砕・粉砕の自動化： 破砕機自動化：ロードセンサーとレベルメーターは、破砕室内の材料の状態を監視し、供給速度と排出開口部を自動的に調整して、「より多く破砕し、より少なく粉砕する」という最適な目標を達成します。 粉砕機自動化：ソナーシステム、電力センサー、ベアリング温度センサー、その他のセンサーを利用し、粉砕濃度計やスラリーpHメーターなどのオンライン分析計と組み合わせることで、ミル供給速度、水流量、速度の閉ループ制御を実現し、粉砕製品の粒度を安定させ、粉砕効率を最大化します。たとえば、ミルの音響信号に基づくインテリジェントな供給制御システムが広く使用されています。 自動サンプリングとオンライン分析：自動サンプラーは、粉砕および浮遊選鉱回路の主要ポイントに設置されています。オンラインX線蛍光分析装置（フィンランドのOutotec社のCourierシリーズなど）および超音波濃度計と組み合わせることで、スラリーグレード、濃度、粒度などの主要パラメータをリアルタイムで監視し、その後の制御の基礎を提供します。 浮遊選鉱の自動化： 自動浮遊選鉱セルレベル制御：レベルセンサーと電動バルブは、浮遊選鉱セルのレベルを自動的に調整して、安定した泡層を維持します。 自動空気量と攪拌機速度制御：スラリーの特性と浮遊選鉱の性能に基づいて、空気量と攪拌機速度が自動的に調整され、鉱化を最適化します。 自動試薬添加システム：オンライン分析装置からのスラリーグレード、pH、その他のデータに基づいて、ペリスタポンプまたは計量ポンプがコレクター、発泡剤、調整剤などの浮遊選鉱試薬を自動的かつ正確に添加します。これにより、「オンデマンド投与」が可能になり、過剰投与または過小投与を回避し、試薬の利用効率を向上させ、コストを削減します。たとえば、一部の選鉱場では、オンライングレード分析結果に基づくインテリジェントな試薬制御が実装されています。 濃縮とろ過の自動化： 濃縮機自動化：アンダーフロー濃度計とインターフェース検出器を利用して、アンダーフローポンプ速度と凝集剤投与量を自動的に調整し、安定したアンダーフロー濃度とクリアなオーバーフローを確保します。 フィルター自動化：真空レベルやフィルターケーキの含水率などのパラメータが自動的に監視および調整され、ろ過効率と製品品質が確保されます。 搬送と貯蔵の自動化： ベルトコンベアのリモート制御とインターロック保護：リモートでの起動、停止、速度調整を可能にし、逸脱、引き裂き、閉塞に対する故障保護機能を備えています。 スタッカーとリクレーマーの自動化：貯蔵ヤードでの無人、自動のスタッキングおよびリクレーミング操作を可能にします。 2. 自動化のメリット 鉱物処理プラントにおける自動化技術の幅広い適用は、生産効率、安定性、安全性、経済的メリットを大幅に向上させました。 生産効率の向上：継続的かつ安定した生産プロセスは、人為的な介入によるダウンタイムと変動を削減します。 製品品質の最適化：主要パラメータの正確な制御は、安定した濃縮物のグレードと回収率を保証します。 生産コストの削減：試薬とエネルギー消費量、人件費、およびメンテナンスコストの削減。 作業環境の改善：過酷な環境での手作業を置き換えることで安全性が向上します。 自動化は大きな進歩を遂げましたが、その本質は、プリセットされたルールと固定モデルに基づく「硬直的」な制御です。生産条件（鉱石の特性や機器の摩耗など）が大幅に変化すると、自動化システムは適応に苦労することが多く、依然として手動での介入と調整が必要になります。これはまさに、インテリジェント化が解決を目指している問題です。 02 インテリジェンス：スマート鉱物処理への飛躍 インテリジェンスは、自動化の高度な段階です。その核心は、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、デジタルツインなどの高度な技術を導入することにより、鉱物処理システムが自律的な学習、自律的な意思決定、自律的な最適化、および自己適応の能力を持つことを可能にし、それによって生産プロセスの柔軟性、最適化、および協調を実現することです。 1. スマート鉱物処理の中核技術システム (1) 産業用モノのインターネット（IIoT）とデータ収集： 大規模なセンサー、インテリジェントな機器、エッジコンピューティングデバイスを展開して、鉱物処理生産プロセス全体の物理量（温度、圧力、流量、液面、電流、電圧、振動など）、化学量（グレード、pH値、酸化還元電位など）、および機器の動作状態データをリアルタイムかつ高精度に収集します。 産業用イーサネットや無線センサーネットワークなどの通信技術を使用して、高速で信頼性の高いデータ伝送チャネルを構築し、大量のデータをクラウドまたはローカルデータセンターに集約します。 実用例：マシンビジョン技術を使用して泡の状態をリアルタイムで監視 (2) ビッグデータプラットフォームとデータマイニング： さまざまな機器、さまざまなシステム、さまざまな時間軸からのデータをクリーンアップ、統合、保存、および管理するために、統一された鉱業ビッグデータプラットフォームを構築します。 ビッグデータ分析技術（相関ルールマイニング、クラスタ分析、回帰分析など）を使用して、大量の履歴データから、機器の故障の予測やプロセスのボトルネックの分析など、生産プロセスにおける潜在的な法則、異常パターン、および最適化の機会を発見します。 (3) 人工知能（AI）と機械学習（ML）： ディープラーニングに基づくインテリジェントな識別と予測： 鉱石特性のインテリジェントな識別：マシンビジョンとスペクトル分析技術を使用して、選択された原鉱のグレード、鉱物組成、および埋め込み特性をリアルタイムで識別および分類し、粉砕と浮遊選鉱のための正確な基礎を提供します。 機器故障予測とヘルスケア管理（PHM）：機器の振動、温度、電流、その他のビッグデータを分析することにより、ディープラーニングモデルを使用して、機器（ミル、浮遊選鉱機、ポンプなど）の残存寿命と潜在的な故障を予測し、予防保全を実施し、突然のダウンタイムを回避します。 強化学習と適応制御： インテリジェント粉砕回路の最適化：強化学習アルゴリズムを使用して、粉砕システムは、試行錯誤を通じて供給速度、水流量、およびミルの速度の最適な組み合わせを自律的に見つけ、最適な製品粒度を達成し、エネルギー消費を最小限に抑えます。 インテリジェント浮遊選鉱試薬制御：強化学習に基づくインテリジェント浮遊選鉱試薬意思決定システムが構築されています。リアルタイムのスラリー特性、オンライングレード分析結果、および浮遊選鉱指標に基づいて、システムは試薬の種類、投与量、および添加ポイントを動的に調整し、浮遊選鉱プロセスの適応最適化を実現します。 エキスパートシステムと知識グラフ：選鉱エンジニアの経験と知識をデジタル化し、構造化して、鉱物処理知識グラフを作成します。これは、AIモデルの意思決定を支援し、初心者にインテリジェントなガイダンスを提供します。 2. インテリジェント鉱物処理の実践的な道 トップレベルの設計と計画：会社の戦略に沿ったスマート鉱物処理開発青写真を作成し、インテリジェントな目標、技術ルート、および実装フェーズを明確に定義します。 データインフラストラクチャの開発：自動化システムを改善し、産業用モノのインターネット（IIoT）を展開し、高品質で包括的なデータ収集と伝送を確保し、統一されたデータ管理プラットフォームを構築します。 コアアルゴリズムとモデルの開発：鉱物処理プロセスの特定の特性に基づいて、AIおよびビッグデータアルゴリズムとモデルを開発または導入して、粉砕粒度制御、浮遊選鉱試薬の最適化、機器故障予測などの主要な問題に対処します。 デジタルツインプラットフォームの開発：鉱物処理プラントのデジタルツインモデルを徐々に確立して、視覚的な監視、シミュレーション最適化、および予測警告を可能にします。 人材育成と組織変革：ビッグデータ分析とAIアプリケーションの能力を備えた学際的な人材を育成し、よりフラットで、よりインテリジェントで、協調的な管理モデルへの移行を促進します。 パイロットファーストと段階的な拡張：技術的な実現可能性と経済的メリットを検証するために、主要な生産ラインを選択してパイロットプロジェクトを実施し、その後、鉱物処理プラント全体、さらには鉱業グループに徐々に拡大します。 03 課題と展望 1. 課題 スマート鉱物処理は大きな可能性を秘めていますが、その開発には課題がないわけではありません。それは多くの課題に直面しています。 データの品質と標準化：鉱物処理プロセスは複雑であり、さまざまなデータタイプが発生します。データ形式は、さまざまな機器やシステム間で異なり、データの損失やノイズが一般的であり、データのクレンジングと統合を困難にしています。 学際的な人材の不足：鉱物処理技術とAI、ビッグデータ、産業用インターネット技術の両方に精通した学際的な人材の不足は、スマート鉱物処理の開発を妨げるボトルネックとなっています。 初期投資の高さ：高度なセンサー、通信ネットワーク、コンピューティングプラットフォーム、およびソフトウェアシステムの展開には多額の設備投資が必要であり、一部の鉱業会社に大きな負担をかけています。 データのセキュリティとプライバシー：産業ビッグデータには、企業のコアな生産秘密が含まれており、データのセキュリティとプライバシー保護が最も重要です。 既存システムとの互換性：古い鉱物処理プラントの制御システムと機器には、インテリジェントなインターフェースが不足していることが多く、改修が困難であり、重大な互換性の問題につながります。 2. 展望：スマート鉱物処理の未来 今後、「スマート鉱物処理」は以下の方向に発展し、ますますアクセスしやすくなります。 全プロセス協調最適化と自己修復：これにより、鉱石から濃縮物までの全プロセスで、インテリジェントな認識、リアルタイムの意思決定、協調制御、および適応最適化が可能になり、緊急時には自己修復能力も備わります。 地域を超えた、複数の鉱山での協調生産：クラウドコンピューティングとデジタルツインにより、さまざまな鉱物処理プラント間、さらには鉱業グループ内での最適な資源配分と生産調整が可能になります。 仮想現実/拡張現実（VR/AR）アプリケーション：デジタルツインと組み合わせることで、これらのアプリケーションは、鉱物処理プラントに没入型の遠隔操作、メンテナンスガイダンス、および人員トレーニングを提供します。 グリーン、低炭素、循環型経済：スマート鉱物処理は、エネルギー、水、および化学物質の消費をより正確に制御し、廃棄物資源の利用を実現し、鉱物処理業界のグリーンで持続可能な開発を促進します。 04 結論：道のりは長く、しかし道は開かれる 「スマート鉱物処理」の実現は、長く複雑なプロセスであり、一朝一夕に達成できるものではありません。それは単なる技術の蓄積ではなく、体系的なエンジニアリング変革です。自動化からインテリジェンスへ、私たちは確固たる第一歩を踏み出し、現在、より深いレベルのインテリジェンスに向かっています。 私たちは現在、「自動化」から「インテリジェンス」への移行における重要な岐路に立っています。完全に「無人」または「完全にインテリジェント」な鉱物処理プラントにはまだ時間がかかりますが、一部のプロセスにおけるインテリジェントなアプリケーションは徐々に実装されており、大きな可能性を示しています。鉱業会社は積極的に変化を受け入れ、技術研究開発への投資を増やし、多面的な人材を育成し、産学連携を深め、スマート鉱物処理の開発を段階的に進めるべきです。 「スマート鉱物処理」は、生産効率を大幅に向上させ、コストを削減し、安全性を確保するだけでなく、鉱業における高品質な開発とグリーンで持続可能な開発を促進するための唯一の方法でもあります。揺るぎない信念、継続的な投資、そして深い実践をもって、私たちは「スマート鉱物処理」の壮大な青写真が最終的に現実となり、鉱業の発展における新たな章が幕を開けることを信じています。