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Geospatial Artificial Intelligence Analysis for Tailings Storage Facilities

Descrizione del progetto

Un sistema prototipo geospaziale per il monitoraggio degli impianti di stoccaggio degli sterili

Gli impianti di stoccaggio degli sterili (TSF, tailings storage facilities) sono dighe progettate per contenere in modo sicuro e permanente le particelle di roccia finemente macinate, l’acqua e le sostanze chimiche derivanti dalla lavorazione dei minerali e dei giacimenti, strutture dinamiche vitali che aiutano a controllare e prevenire la contaminazione dell’ambiente, delle popolazioni circostanti e dei corpi idrici da parte degli inquinanti. Il progetto GAIA-TSF, finanziato dall’UE, mira a sviluppare un sistema prototipo basato sull’osservazione satellitare della Terra e sull’apprendimento automatico per monitorare i TSF. Per rendere operativo questo concetto, ricercatori di Repubblica Ceca, Paesi Bassi, Portogallo, Sudafrica, Spagna e Zambia lavoreranno con le comunità operative del settore minerario per identificare le variabili di monitoraggio, nell’ambito di uno sforzo che esplorerà l’integrazione di queste tecnologie per rilevare automaticamente anomalie e rischi nei TSF e per testare vari algoritmi di apprendimento automatico al fine di migliorare la capacità di monitoraggio.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-EUSPA-2023-SPACE

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

CLUSTER PARA LA MINERIA SOSTENIBLE Y SERVICIOS ASOCIADOS DE LA PENINSULA IBERICA - IBERIAN SUSTAINABLE MINING CLUSTER
Contributo netto dell'UE
€ 216 468,75
Indirizzo
C/JULIA MORROS S/N OFICINA 107 PARQUE TECNOLOGICO ARMUNIA
24009 LEON
Spagna
Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Other
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partecipanti (6)