【企画講演】 招請講演：日本鉱業協会 現場担当者会議，日本メタル経済研究所 調査研究成果報告会より（環境・リサイクリング分野）

[3K0304-06-02] 菱刈鉱山オアソーターへの機械学習の導入

○島田 啓正¹、越智 大司¹、杉原 淳¹、吉本 有輝¹、帆保 駿吾¹ (1. 住友金属鉱山株式会社)

司会：芳賀 一寿（秋田大学）

キーワード：オアソーター、機械学習、菱刈鉱山

菱刈鉱山は鹿児島県北部の伊佐市に位置する鉱脈型浅熱水性金鉱床であり、金は石英脈に濃縮されている。坑内で採掘された粗鉱は破砕後、手選もしくは画像解析式の選別装置であるオアソーターによって、白色部（石英）を一定以上含む鉱石とそれ以外の廃石に分離している。オアソーターでは撮像された岩石の明度およびその割合について、あらかじめ閾値を設定し、画像処理によって鉱石と廃石に識別する方式を採用してきた。
本検討では、オアソーターにおける鉱石識別率の向上による選別成績の改善を目的に、機械学習を利用した新たな鉱石識別モデルを構築し、その有効性をプラント試験により検証した結果を報告する。