پارادایم‌های جدید در اکتشاف مواد معدنی مانند "سیستم‌های مواد معدنی" (Mineral Systems) و "ردپای مواد معدنی" (Mineral Footprints)، بر رویکردهای جامع‌تری در درک و جستجوی ذخایر معدنی تأکید دارند.

داده‌های حاصل از ماهواره‌ها در تشخیص برخی کانی‌ها، زون‌های آلتراسیون، ساختمان‌های زمین‌شناسی و تکتونیکی، استفاده در توپوگرافی، تشخیص تقریبی نوع سنگ کاربرد دارند.

با استفاده از تکنولوژی های مبتنی بر هوش مصنوعی و داده های آزمایشگاهی مواد تشکیل دهنده خاک و gis میتوان اکتشاف معادن را صورت داد.

هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های تاریخی و جغرافیایی، توانایی پیش‌بینی حضور مواد معدنی در زیر زمین را دارد. الگوریتم‌های پیش‌بینی، به تخمین دقیق‌تر مکان‌های احتمالی معادن کمک می‌کنند.

الگوریتم‌ های هوش مصنوعی با پشتیبانی از داده ‌های اشعه ایکس و حسگرهای رنگی در حال حاضر در صنعت معدن برای بهبود کمیت و کیفیت فرآیند اکتشاف مواد معدنی استفاده می‌ شوند.

با توجه مزیت های هوشمند سازی صنایع معدنی که عبارتند از: افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها و افزایش سود آوری، استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند سنسورها، رباتیک و هوش مصنوعی که می‌تواند به ...

افزایش تقاضا برای مواد معدنی حیاتی که پیش نیاز تحول انرژی در سطح جهان است، فرصت برای نوآوری تکنولوژیک در بخش ...

در فرآیند ارزیابی کیفیت مواد معدنی، شناخت ترکیب شیمیایی و ساختار بلوری مواد معدنی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.

تجزیه‌وتحلیل مواد معدنی شامل تعیین روابط شیمیایی بین و درون کانی‌های معدنی است. در این‌گونه تحلیل‌ها، استفاده از تکنیک‌های میکروسکوپی، روش‌های طیف‌سنجی پرتو ایکس و طیف‌سنجی جرمی ضروری ...

در این مقاله، به بررسی مهم‌ترین فناوری‌های نوین در استخراج و فرآوری مواد معدنی و تأثیر آن‌ها بر این صنعت می‌پردازیم. ۱. استخراج هوشمند با استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data)