全球采矿废料持续增加，人工智能(AI)和数字测绘工具正逐步应用于尾矿坝基础设施的管理与风险缓解。2019年巴西布鲁马迪尼奥大坝坍塌事件后，尾矿安全备受关注。《2020年全球尾矿审查》推出的行业标准强调全生命周期监测，虽属指导性文件，却为未来全球规范奠定基础。AI和机器学习(ML)技术快速发展，使矿企能更好地满足合规要求，优化尾矿管理并降低溃坝风险。长远来看，这些技术还可助力废料回收，减少尾矿总量，提升矿山循环利用水平。
AI在尾矿监控中作用突出。新标准要求强大监测系统以实现“零伤害”目标。矿企广泛部署物联网(IoT)传感器，收集土壤湿度、温度、降雨和地震数据，为溃坝提供预警。AI和ML能高效整合并分析传感器生成的海量数据。Esri公司采矿经理Rebecca Kahrhoff表示，主要矿企已连接现场传感器，生成实时地图供远程查看。这些数据不仅支持实时监控，还可形成历史记录，便于追踪变化。VROC的AI平台可预测尾矿坝水位、结构稳定性及灰尘等情况。SAP则与安永合作开发“健康状况监测器”，融合多源数据，通过预测算法识别问题并触发维护。
AI的未来潜力不仅限于监控，还包括废料再利用。SAP全球采矿负责人Ruediger Schroedter指出，AI可优化循环流程，减少尾矿。Kahrhoff补充，AI驱动的遥感技术能检测尾矿中有价值的矿物，ML模型分析地球化学数据定位再加工点。集成GIS的IoT传感器可实时优化浮选和浸出等分离技术。巴西淡水河谷计划从尾矿中生产10%铁矿石，澳大利亚矿产研究协会也提出用ML分离废料及3D建模识别有价值材料的方案。
尽管前景可期，AI在尾矿管理中面临挑战。Kahrhoff认为，数据整合是首要难题，因传感器系统各自独立，需构建统一平台。员工对新技术的接受度也较低，尤其在依赖传统知识的采矿业。她建议开发直观工具提升使用意愿。Schroedter指出，AI缺乏长期实效验证，矿企风险规避心态可能减缓采用速度。这些障碍并非不可逾越，未能跟进AI发展的公司或将落后。Kahrhoff强调，AI尚处起步阶段，其潜力将随技术进步逐步显现。
