Rosnąca złożoność złóż surowców, zaostrzające się wymogi środowiskowe oraz niestabilność rynków surowcowych sprawiają, że przemysł wydobywczy szuka nowych narzędzi podnoszących skuteczność poszukiwań i eksploatacji. Jednym z najważniejszych kierunków rozwoju stało się wykorzystanie big data w analizie zasobów geologicznych: od etapu rozpoznania geologicznego, poprzez planowanie wydobycia, aż po rekultywację terenów poeksploatacyjnych. Integracja olbrzymich zbiorów danych geologicznych, geofizycznych, produkcyjnych i środowiskowych pozwala uzyskiwać precyzyjniejszy obraz budowy górotworu, lepiej przewidywać zachowanie złoża i optymalizować procesy górnicze, redukując jednocześnie koszty, ryzyka i negatywny wpływ na środowisko.
Charakterystyka danych w geologii i przemyśle wydobywczym
Analiza zasobów geologicznych w przemyśle wydobywczym opiera się na ogromnej różnorodności typów danych. Kluczowe jest zarówno zrozumienie, jak te dane powstają, jak i sposobów ich łączenia. Dopiero połączenie informacji z wielu źródeł pozwala na pełne wykorzystanie potencjału analityki big data.
Źródła danych geologicznych i produkcyjnych
Podstawowym źródłem informacji o budowie geologicznej są otwory wiertnicze. Dla każdego odwiertu gromadzi się dane litologiczne (opis skał), geofizyczne (np. profile gamma, rezystywność, neutronowe pomiary porowatości), próbki rdzeni wiertniczych, dane o zawartości surowca (np. kruszywa, rudy, węglowodory), a także informacje o warunkach technicznych wiercenia. Każdy nowy otwór to kolejne dziesiątki tysięcy rekordów, które musi obsłużyć system zarządzania danymi, a następnie narzędzia analityczne.
Do tego dochodzą dane sejsmiczne i inne dane geofizyczne, które obejmują rozległe obszary i generują ogromne wolumeny informacji przestrzennych. Dane te często przybierają formę trójwymiarowych wolumenów o wysokiej rozdzielczości, których przetwarzanie klasycznymi metodami jest czasochłonne i kosztowne. Włączenie narzędzi big data i uczenia maszynowego pozwala przyspieszyć interpretację i wychwycić subtelne sygnały wskazujące na obecność korzystnych struktur złożowych.
Przemysł wydobywczy dostarcza także danych z etapu eksploatacji: pomiary natężeń wydobycia, ciśnień i temperatur (w górnictwie ropy i gazu), danych o urobku i składzie nadawy (w górnictwie odkrywkowym i głębinowym), pomiarów deformacji górotworu, monitoring sejsmiczności indukowanej, a także szczegółowych danych środowiskowych (jakość wód, emisje do powietrza, hałas). Każda kopalnia czy zakład wydobywczy generuje więc strumień danych czasowych, które można analizować w trybie zbliżonym do rzeczywistego.
Cechy danych big data w geologii
Dane wykorzystywane w analizie zasobów geologicznych idealnie wpisują się w klasyczną charakterystykę big data opartą na wielu „V”. Pierwszym z nich jest Volume – skala wolumenu danych. Wiele przedsiębiorstw górniczych dysponuje terabajtami lub petabajtami informacji z akwizycji sejsmicznej, skaningu laserowego, pomiarów satelitarnych czy archiwów papierowych zdigitalizowanych raportów i map. Drugim aspektem jest Variety – różnorodność: dane numeryczne, rastrowe, wektorowe, dane tekstowe z opisów geologicznych, zdjęcia rdzeni, chmury punktów 3D z lidarów, dane z czujników IoT w maszynach wydobywczych.
Trzecim istotnym wymiarem jest Velocity, czyli prędkość napływu informacji. Nowoczesne kopalnie stosują sieci czujników monitorujących parametry pracy urządzeń, stanu górotworu, warunków wentylacyjnych czy stężeń gazów. Dane te napływają z wysoką częstotliwością i wymagają automatycznej analizy, jeśli mają być użyte do wsparcia decyzji operacyjnych. Dodatkowo, dla wielu zastosowań kluczowe staje się Value – wartość, jaką można wydobyć z pozornie chaotycznych i niejednorodnych zbiorów danych. Dopiero odpowiednie narzędzia big data pozwalają przekształcić je w mierzalne korzyści ekonomiczne i redukcję ryzyka geologicznego.
Nie można pominąć także kwestii Veracity – wiarygodności. Dane geologiczne często cechują się istotną niepewnością wynikającą z ograniczonej liczby pomiarów w przestrzeni, błędów pomiarowych czy różnic w metodologii akwizycji danych historycznych. Przemysł wydobywczy musi więc rozwijać metody oceny jakości danych, oczyszczania, standaryzacji oraz szacowania niepewności, aby zaawansowane modele oparte na big data nie wprowadzały w błąd decydentów.
Infrastruktura i narzędzia big data w analizie zasobów geologicznych
Skuteczne wykorzystanie big data w geologii i górnictwie wymaga odpowiedniej infrastruktury informatycznej, narzędzi programistycznych oraz modeli organizacyjnych. Nie chodzi wyłącznie o przechowywanie danych, lecz przede wszystkim o ich integrację, udostępnianie specjalistom z różnych dziedzin oraz możliwość elastycznego stosowania nowoczesnych algorytmów analitycznych.
Platformy danych i chmura obliczeniowa
Przemysł wydobywczy coraz częściej sięga po platformy danych oparte na architekturach rozproszonych, które umożliwiają skalowalne przechowywanie i przetwarzanie dużych wolumenów danych geologicznych. Popularne są rozwiązania typu data lake, w których różnorodne informacje są gromadzone w niemal nieprzetworzonej formie, a ich strukturyzacja następuje dopiero na etapie analizy. Taki model jest szczególnie korzystny przy pracy z danymi sejsmicznymi, obrazowaniami 3D czy danymi z sensorów IoT, których uprzednie silne ustrukturyzowanie mogłoby ograniczać późniejsze możliwości analiz.
Chmura obliczeniowa odgrywa rosnącą rolę zwłaszcza tam, gdzie wymagane są duże moce obliczeniowe, ale obciążenie jest nierównomierne w czasie. Przykładowo, intensywne kampanie przetwarzania sejsmicznego czy trenowania modeli uczenia maszynowego można wykonywać okresowo, wynajmując zasoby w chmurze, zamiast utrzymywać stale rozbudowaną infrastrukturę lokalną. Rozwiązania hybrydowe umożliwiają przechowywanie najbardziej wrażliwych danych (np. dotyczących złóż strategicznych) w centrach danych przedsiębiorstwa, a mniej wrażliwe, przetworzone informacje w środowiskach chmurowych.
Istotnym elementem są także systemy katalogowania i zarządzania metadanymi, które pozwalają specjalistom odnaleźć właściwe zbiory danych, poznać ich pochodzenie, format, jakość, prawa dostępu oraz historię przetwarzania. Bez spójnej warstwy metadanych nawet najbardziej rozbudowana infrastruktura big data może okazać się mało użyteczna.
Analityka, uczenie maszynowe i symulacje
Na zgromadzonych danych buduje się warstwę analityczną, w której klasyczne metody statystyczne łączone są z nowoczesnymi algorytmami uczenia maszynowego i symulacjami numerycznymi. W geologii i górnictwie szczególnie istotne są narzędzia do modelowania 3D złoża, geostatystyki, symulacji przepływu płynów w górotworze (dla ropy, gazu, wód podziemnych), jak również modelowania deformacji górotworu i stateczności wyrobisk.
Algorytmy uczenia maszynowego znajdują zastosowanie w automatycznej interpretacji danych sejsmicznych, klasyfikacji litologii na podstawie sondowań geofizycznych, predykcji jakości urobku czy wykrywaniu anomalii w danych pomiarowych. Metody głębokiego uczenia, zwłaszcza sieci konwolucyjne, są wykorzystywane do analizy obrazów rdzeni wiertniczych, zdjęć mikroskopowych skał, chmur punktów 3D i wizualizacji geologicznych. Z kolei modele szeregów czasowych i uczenie nadzorowane służą do prognozowania wydobycia, awarii maszyn czy zmian w parametrach górotworu.
Kluczową rolę odgrywają integracje środowisk obliczeniowych z oprogramowaniem specjalistycznym używanym przez geologów i inżynierów. Platformy big data muszą współpracować z narzędziami do modelowania złożowego, systemami CAD stosowanymi w planowaniu wyrobisk, oprogramowaniem do symulacji przepływu oraz systemami zarządzania produkcją. Tylko wówczas wyniki analiz big data mogą być łatwo włączone do codziennego procesu podejmowania decyzji w kopalni lub w przedsiębiorstwie naftowo-gazowym.
Integracja danych przestrzennych i IoT
Istotnym wyzwaniem jest integracja danych przestrzennych, czasowych i operacyjnych. Wiele firm wydobywczych wdraża systemy Internetu Rzeczy, w których maszyny górnicze, pojazdy, czujniki stanu górotworu i urządzenia pomiarowe są połączone w sieć. Dane z tych sensorów są geolokalizowane, co pozwala łączyć informacje o pracy maszyn z modelem geologicznym i złożowym. Na przykład, dane o zużyciu energii maszyn urabiających można powiązać z twardością skał w konkretnym fragmencie złoża, co umożliwia lepszą kalibrację modeli geomechanicznych.
Systemy GIS stanowią naturalne środowisko integrujące dane przestrzenne: mapy geologiczne, granice koncesji, infrastrukturę powierzchniową, linie transportowe, obszary chronione przyrodniczo czy sieci cieków. Połączenie platform GIS z hurtowniami danych big data umożliwia tworzenie interaktywnych map analitycznych, w których użytkownik może dynamicznie filtrować i wizualizować wyniki złożonych analiz statystycznych i predykcyjnych.
Praktyczne zastosowania big data w cyklu życia złoża
Cykl życia złoża – od wstępnych prac rozpoznawczych, przez eksploatację, aż po zamknięcie zakładu wydobywczego – generuje różne potrzeby informacyjne i decyzyjne. Big data może wspierać każdy z tych etapów, dostarczając narzędzi do bardziej precyzyjnego szacowania zasobów, optymalizowania wydobycia i lepszego zarządzania ryzykiem. Poniżej omówione zostały wybrane obszary zastosowań, kluczowe z perspektywy przemysłu wydobywczego.
Poszukiwanie złóż i ocena perspektyw geologicznych
Na etapie poszukiwań kluczowe znaczenie ma analiza ogromnych wolumenów danych regionalnych: map geologicznych, zdjęć satelitarnych, danych grawimetrycznych i magnetycznych, wyników wcześniejszych odwiertów czy badań sejsmicznych. Wykorzystanie big data umożliwia zintegrowanie tych zbiorów w jednym środowisku, a następnie zastosowanie algorytmów wyszukujących wzorce wskazujące na obecność struktur sprzyjających gromadzeniu się surowców.
Uczenie maszynowe może być stosowane do budowy modeli predykcyjnych, które na podstawie znanych złóż w regionie uczą się, jakie kombinacje czynników geologicznych sprzyjają mineralizacji czy akumulacji węglowodorów. Takie modele są następnie stosowane do identyfikacji obszarów o zbliżonych charakterystykach. Podejście to pozwala zawęzić obszar szczegółowych badań i lepiej ukierunkować prace sejsmiczne oraz wiercenia rozpoznawcze, co ma bezpośrednie przełożenie na koszty poszukiwań i ryzyko nieudanych inwestycji.
Wykorzystanie danych satelitarnych dostarczanych w dużych wolumenach, takich jak dane radarowe czy hiperspektralne, umożliwia identyfikację anomalii powierzchniowych związanych z występowaniem określonych typów skał lub struktur tektonicznych. Przetwarzanie tych danych w podejściu big data pozwala na szybkie pokrycie dużych obszarów analizą, co w połączeniu z modelami geologicznymi znacząco zwiększa efektywność etapu eksploracji.
Modelowanie 3D złoża i szacowanie zasobów
Jednym z najważniejszych zadań w przemyśle wydobywczym jest możliwie dokładne oszacowanie zasobów i parametrów jakościowych złoża. Klasyczne modelowanie geostatystyczne opiera się na danych z otworów wiertniczych i pomiarów geofizycznych. W podejściu big data zakres wykorzystywanych informacji zostaje znacząco rozszerzony: do modelu 3D mogą być włączone dane sejsmiczne wysokiej rozdzielczości, dane z czujników w wyrobiskach, wyniki skaningu laserowego, a nawet dane historyczne z eksploatacji sąsiednich złóż.
Platformy big data pozwalają na wielokrotne, iteracyjne budowanie modeli 3D, które są stale aktualizowane wraz z napływem nowych danych z wierceń czy bieżącej eksploatacji. W praktyce oznacza to przejście od statycznego modelu złoża do modelu dynamicznego, który lepiej odzwierciedla rozwój wiedzy o budowie górotworu. Uczenie maszynowe może wspierać interpolację właściwości skał, klasyfikację litologiczną i rozpoznawanie granic złoża, a także szacowanie niepewności modelowania.
Włączenie danych produkcyjnych pozwala na kalibrację modeli geologicznych i przepływowych. Jeśli obserwowane wydobycie w danym rejonie znacząco odbiega od prognoz modelowych, system analityczny może wskazać obszary wymagające rewizji interpretacji geologicznej lub parametrów symulacji. Taka pętla sprzężenia zwrotnego, możliwa dzięki integracji dużych zbiorów danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego, sprzyja ciągłemu doskonaleniu modeli zasobów.
Optymalizacja planu wydobycia i zarządzanie produkcją
Gdy złoże jest już rozpoznane i udokumentowane, przedsiębiorstwo wydobywcze stoi przed wyzwaniem zaplanowania eksploatacji w sposób zapewniający optymalną ekonomikę i bezpieczeństwo pracy, przy jednoczesnym spełnieniu wymogów środowiskowych. Big data odgrywa tu rolę w kilku wymiarach. Po pierwsze, umożliwia tworzenie scenariuszy eksploatacji uwzględniających różne ceny surowców, koszty energii, dostępność infrastruktury i ograniczenia techniczne. Symulacje prowadzone na zintegrowanych modelach geologicznych, geomechanicznych i ekonomicznych pomagają dobrać taki harmonogram urabiania, który maksymalizuje wartość projektu w całym cyklu życia złoża.
Po drugie, bieżące dane z produkcji – natężenie wydobycia, jakość urobku, awaryjność maszyn – są analizowane w czasie rzeczywistym, aby dynamicznie korygować plan wydobycia. W kopalniach odkrywkowych można na przykład kierować ładowarki i wozidła do tych części ściany, które według modelu i aktualnych danych zapewniają optymalne parametry jakościowe nadawy do zakładu przeróbczego. W górnictwie podziemnym analiza danych big data wspiera decyzje o sekwencji wybierania pokładów, tempie eksploatacji czy konieczności wzmocnienia obudowy w rejonach o zwiększonym ryzyku geomechanicznym.
Po trzecie, integracja danych z maszyn i systemów monitoringu stanu technicznego pozwala rozwijać modele konserwacji predykcyjnej. Analiza wzorców drgań, temperatur, ciśnień i innych parametrów pracy urządzeń umożliwia wykrywanie wczesnych symptomów zużycia lub uszkodzeń. Dzięki temu można zaplanować przerwy techniczne w sposób minimalizujący przestoje i koszty serwisowe, co wprost przekłada się na efektywność eksploatacji złoża.
Zarządzanie ryzykiem geologicznym i bezpieczeństwem pracy
Przemysł wydobywczy jest obciążony istotnymi ryzykami: od zagrożeń tąpaniami i zawałami, przez zagrożenia gazowe, aż po ryzyko osiadania terenu i deformacji powierzchni. Big data może wspierać zarządzanie tymi ryzykami poprzez integrację danych monitoringowych i analizę anomalii. Sieci czujników mierzących ciśnienia, drgania sejsmiczne, przemieszczenia górotworu, stężenia gazów czy parametry wentylacyjne generują ciągły strumień informacji, który może być analizowany przez algorytmy wykrywające odchylenia od typowych wzorców zachowania systemu.
Modele predykcyjne uczone na danych historycznych z kopalni mogą wskazywać kombinacje parametrów poprzedzające zdarzenia niebezpieczne, takie jak wysokoenergetyczne wstrząsy, niekontrolowane wyrzuty gazów i skał czy awarie systemów odwadniania. Umożliwia to wczesne ostrzeganie i podejmowanie działań prewencyjnych: ewakuację określonych rejonów, zmianę sekwencji eksploatacji, wzmocnienie obudowy lub zwiększenie intensywności przewietrzania.
Podobnie, na powierzchni big data wspiera monitorowanie stabilności skarp w kopalniach odkrywkowych i zwałowiskach. Dane z inklinometrów, lidarów, radarów interferometrycznych, dronów i satelitów są integrowane w jednym środowisku analitycznym. Modele uczenia maszynowego potrafią wykrywać subtelne trendy w przemieszczeniach mas gruntu, które mogą poprzedzać osuwiska. W połączeniu z danymi o opadach, poziomach wód gruntowych i parametrach geotechnicznych można tworzyć systemy wczesnego ostrzegania dla zagrożeń statecznościowych.
Monitorowanie środowiska i rekultywacja terenów
Oczekiwania społeczne i regulacje środowiskowe sprawiają, że przedsiębiorstwa wydobywcze muszą prowadzić szeroko zakrojony monitoring wpływu swoich działań na środowisko. Big data pozwala zintegrować dane o jakości wód powierzchniowych i podziemnych, emisjach do powietrza, hałasie, wibracjach, zmianach pokrycia terenu czy różnorodności biologicznej. Dane te mogą pochodzić zarówno z klasycznych stacji pomiarowych, jak i z czujników rozmieszczonych w terenie, dronów czy satelitów.
Analiza tak bogatych zbiorów informacji umożliwia identyfikację obszarów szczególnie narażonych na oddziaływania, ocenę skuteczności zastosowanych środków minimalizujących wpływ oraz projektowanie bardziej efektywnych działań rekultywacyjnych. Przykładowo, analiza big data może pomóc w optymalnym kształtowaniu zbiorników poeksploatacyjnych, odtwarzaniu stosunków wodnych czy tworzeniu siedlisk sprzyjających różnorodności biologicznej. Modele predykcyjne pozwalają symulować długoterminowe skutki różnych wariantów rekultywacji, co wspiera podejmowanie decyzji zgodnych zarówno z wymogami prawnymi, jak i oczekiwaniami lokalnych społeczności.
W połączeniu z danymi ekonomicznymi i społecznymi, takimi jak struktura zatrudnienia, wykorzystanie terenów przyległych czy plany zagospodarowania przestrzennego, analiza big data może wspierać także decyzje dotyczące przyszłego wykorzystania terenów pogórniczych. Transformacja regionów górniczych wymaga bowiem uwzględnienia wielu czynników, a integrowanie ich w jednym środowisku analitycznym sprzyja bardziej zrównoważonemu planowaniu.
Wyzwania organizacyjne, kompetencyjne i etyczne
Choć potencjał big data w analizie zasobów geologicznych jest bardzo duży, przemysł wydobywczy napotyka szereg barier we wdrażaniu tego podejścia. Dotyczą one zarówno kwestii technicznych, jak i organizacyjnych, kompetencyjnych oraz etycznych. Skuteczne wykorzystanie big data wymaga głębszych zmian w kulturze organizacyjnej firm, a nie jedynie zakupu nowych narzędzi informatycznych.
Jakość danych i standaryzacja
Jednym z kluczowych problemów jest niewystarczająca jakość danych historycznych, ich rozproszenie oraz brak jednolitych standardów. W wielu krajach istotna część dokumentacji geologicznej istnieje w formie papierowej lub została zdigitalizowana w sposób nieuporządkowany. Konwersja takich archiwów do postaci użytecznej dla systemów big data wymaga znacznego nakładu pracy, w tym ręcznego wprowadzania danych, ich weryfikacji oraz tworzenia słowników pojęć umożliwiających jednolitą interpretację.
Nawet w nowoczesnych projektach poszukiwawczych i wydobywczych spotyka się sytuacje, w których różne zespoły korzystają z odmiennych formatów plików, konwencji nazewniczych czy sposobów oznaczania parametrów. Bez konsekwentnej standaryzacji dane trudno integrować i porównywać. Przedsiębiorstwa wydobywcze coraz częściej powołują więc zespoły odpowiedzialne za zarządzanie danymi (data governance), które definiują standardy, nadzorują ich przestrzeganie i koordynują prace związane z czyszczeniem i wzbogacaniem zbiorów danych.
Kompetencje i współpraca interdyscyplinarna
Wykorzystanie big data wymaga połączenia kompetencji geologów, inżynierów górniczych, specjalistów od geofizyki, ekspertów IT oraz analityków danych. Tymczasem tradycyjne struktury organizacyjne przedsiębiorstw wydobywczych nie zawsze sprzyjają takiej współpracy. Zdarza się, że specjaliści ds. danych tworzą modele bez pełnego zrozumienia procesów geologicznych, co prowadzi do błędnych wniosków. Z drugiej strony, geolodzy i górnicy mogą nie ufać wynikom analiz, jeśli nie rozumieją logiki stojącej za algorytmami uczenia maszynowego.
Rozwiązaniem jest rozwijanie ról łączących kompetencje techniczne i domenowe, takich jak geoinformatycy, inżynierowie danych specjalizujący się w geologii czy specjaliści od analizy danych w górnictwie. Kluczowe jest także budowanie kultury organizacyjnej sprzyjającej dzieleniu się wiedzą, wspólnemu definiowaniu problemów badawczych i iteracyjnemu podejściu do projektów analitycznych. Inwestycje w szkolenia z zakresu modelowania i analityki danych dla pracowników technicznych oraz podstaw geologii dla analityków danych mogą znacząco zwiększyć efektywność współpracy.
Kwestie etyczne, społeczne i regulacyjne
Eksploatacja złóż surowców wiąże się z istotnymi konsekwencjami społecznymi i środowiskowymi. Wykorzystanie big data daje możliwość precyzyjniejszego przewidywania tych skutków i lepszego ich zarządzania, ale jednocześnie rodzi pytania o sposób wykorzystania informacji, transparentność procesów decyzyjnych i ochronę prywatności. Przykładowo, systemy monitoringu środowiskowego i społecznego mogą zbierać dane dotyczące zdrowia mieszkańców, jakości życia czy zachowań lokalnych społeczności. Należy zadbać, aby przetwarzanie tych danych odbywało się zgodnie z przepisami o ochronie danych osobowych i z poszanowaniem praw jednostek.
Kolejnym aspektem jest transparentność modeli predykcyjnych wykorzystywanych przy ocenie ryzyka środowiskowego czy bezpieczeństwa pracy. Jeśli decyzje o zamknięciu części wyrobisk, wyburzeniu zabudowań czy przesiedleniu mieszkańców opierają się na prognozach generowanych przez złożone algorytmy, konieczne jest zapewnienie odpowiedniego poziomu wyjaśnialności tych modeli. Interesariusze – pracownicy, społeczności lokalne, organy regulacyjne – powinni mieć możliwość zrozumienia, jakie dane i założenia doprowadziły do określonych rekomendacji.
Wreszcie, prawo geologiczne i górnicze oraz przepisy dotyczące udostępniania informacji geologicznej muszą nadążać za rozwojem technologii big data. Pojawia się pytanie o to, w jakim zakresie dane z badań geologicznych finansowanych ze środków publicznych powinny być otwarte i dostępne do ponownego wykorzystania, a w jakim stanowią przewagę konkurencyjną przedsiębiorstw. Wyważenie interesu publicznego, bezpieczeństwa państwa i potrzeb biznesu wymaga nowych ram regulacyjnych uwzględniających specyfikę big data.
Kierunki rozwoju i długofalowe znaczenie big data dla górnictwa
Rozwój technologii big data w analizie zasobów geologicznych wpisuje się w szerszy trend cyfryzacji przemysłu wydobywczego, często określany mianem „górnictwa 4.0”. Obejmuje on automatyzację, robotyzację, wykorzystanie dronów, rozszerzonej rzeczywistości, a także zaawansowanych systemów wspomagania decyzji. Wszystkie te elementy bazują na danych i generują nowe zbiory informacji, które z kolei mogą być analizowane w ramach ekosystemu big data.
W perspektywie długoterminowej można oczekiwać, że rola big data w górnictwie będzie rosła z kilku powodów. Po pierwsze, złoża łatwo dostępne i o prostej budowie geologicznej są w wielu regionach świata na etapie zaawansowanej eksploatacji lub wyczerpania. Pozostałe zasoby charakteryzują się większym stopniem złożoności, mniejszą miąższością, trudniejszym dostępem lub większymi wyzwaniami środowiskowymi. Skuteczne ich zagospodarowanie wymaga znacznie dokładniejszej wiedzy o budowie górotworu, którą można uzyskać właśnie dzięki integracji i analizie wielkoskalowych danych.
Po drugie, presja na zrównoważony rozwój, transformację energetyczną i ograniczenie emisji gazów cieplarnianych wymusza optymalizację procesów wydobywczych. Big data pozwala redukować zużycie energii, minimalizować odpady, ograniczać powierzchnię zajmowaną przez wyrobiska oraz lepiej planować rekultywację. W połączeniu z analizami cyklu życia produktów i łańcuchów dostaw może przyczynić się do bardziej racjonalnego gospodarowania surowcami mineralnymi na poziomie globalnym.
Po trzecie, postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia głębokiego otwiera nowe obszary zastosowań w geologii i górnictwie. Coraz lepsze algorytmy przetwarzania języka naturalnego mogą ułatwiać wykorzystanie ogromnych archiwów raportów tekstowych, dzienników wierceń i dokumentacji geologicznej. Modele generatywne mogą wspierać tworzenie scenariuszy geologicznych i symulacji, a jeszcze dokładniejsze sieci neuronowe umożliwią automatyczną interpretację skomplikowanych danych sejsmicznych czy obrazów mikroskopowych. Wszystko to będzie jednak możliwe wyłącznie pod warunkiem, że przedsiębiorstwa wydobywcze konsekwentnie rozwijać będą infrastrukturę danych, standardy oraz kompetencje specjalistów.
Big data nie zastąpi wiedzy i doświadczenia geologów, inżynierów ani decydentów, ale stanie się dla nich coraz ważniejszym narzędziem pracy. Tam, gdzie dotąd decyzje opierały się na ograniczonym zestawie informacji i intuicji, możliwe będzie wykorzystanie złożonych analiz opartych na milionach rekordów i setkach zmiennych. Warunkiem powodzenia jest jednak świadome i odpowiedzialne podejście do projektowania systemów big data, uwzględniające nie tylko oczekiwania biznesowe, ale również wymagania bezpieczeństwa, ochrony środowiska i interesu społecznego.
