Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Geospatial Artificial Intelligence Analysis for Tailings Storage Facilities

Description du projet

Système géospatial prototype pour la surveillance des installations de stockage des résidus miniers

Les bassins de résidus miniers (TSF) sont des barrages conçus pour retenir de manière sûre et permanente les particules rocheuses finement broyées, l’eau et les produits chimiques issus du traitement des minéraux et des minerais. Ces structures dynamiques vitales contribuent à contrôler et à prévenir la contamination de l’environnement, des populations environnantes et des masses d’eau par des polluants. Le projet GAIA-TSF, financé par l’UE, vise à développer un prototype de système basé sur l’observation de la Terre par satellite et l’apprentissage automatique pour surveiller les TSF. Pour concrétiser ce projet, des chercheurs de la République tchèque, des Pays-Bas, du Portugal, de l’Afrique du Sud, de l’Espagne et de la Zambie travailleront avec les communautés d’exploitation minière afin d’identifier les variables de surveillance. Le projet explorera l’intégration de ces technologies pour détecter automatiquement les anomalies et les risques dans les TSF et pour tester divers algorithmes d’apprentissage automatique afin d’améliorer la capacité de surveillance.

Objectif

The Geospatial Artificial Intelligence Analysis for Tailings Storage Facilities (GAIA-TSF) aims to design and develop the prototype of a system based on satellite earth observation and machine learning algorithms to achieve continuous multi-level/multi-scale characterisation and monitoring of Tailings Storage Facilities (TSFs). To achieve this goal, GAIA-TSF consortium will engage in interdisciplinary and international collaborative research and development, integrating the fields of geoscience, Earth Observation (EO), and Machine Learning (ML) Science as well as five countries (Spain, Portugal, Netherlands, Czech Republic, Zambia and South Africa). The project will focus on establishing strong interactions with user communities (mining authorities and mining industry) involved in TSF operational activities with the aim of defining clear customer-specific functional and technical requirements. These requirements will lay down Key Variables (KV) that could be used as parameters to monitor TSF as well as precise performance objectives for the GAIA-TSF prototype. On this foundation, the cooperative work between scientists and the mining operational communities will lead to explore how three technical disciplines, namely satellite earth observation, geo-engineering and machine learning, can be integrated into the design of a prototype supporting the automatic detection of anomalies and risks in TSFs. Based on the designed variables and structured training datasets, different machine and deep learning algorithms will be tested and evaluated to design and develop a prototype supporting the automatic detection and prediction of anomalies and risks in TSFs.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-EUSPA-2023-SPACE

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

CLUSTER PARA LA MINERIA SOSTENIBLE Y SERVICIOS ASOCIADOS DE LA PENINSULA IBERICA - IBERIAN SUSTAINABLE MINING CLUSTER
Contribution nette de l'UE
€ 216 468,75
Adresse
C/JULIA MORROS S/N OFICINA 107 PARQUE TECNOLOGICO ARMUNIA
24009 LEON
Espagne
Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Type d’activité
Other
Liens
Coût total
Aucune donnée

Participants (6)