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“林翀,在对开采区域进行详细探测后,我们发现星球内部的金属资源分布并不均匀,而且部分区域的资源与一种具有腐蚀性的物质紧密结合在一起。
传统的开采方法不仅效率低下,还可能引发这种腐蚀性物质的泄漏,对星球环境和开采设备造成严重损害。”
负责现场勘探的人员向林翀汇报。
林翀眉头紧皱,说道:“看来我们又遇到了一个棘手的问题。
召集联盟内的材料专家、开采技术专家和数学家,一起研究解决方案。”
很快,各方专家汇聚一堂,围绕着这个新问题展开讨论。
“从材料学的角度看,我们需要研发一种新型的开采工具,能够抵御这种腐蚀性物质的侵蚀,同时高效地分离金属资源。”
一位材料专家说道。
“但是研发新型工具需要时间,而且我们还不确定这种工具是否能在复杂的星球内部环境中正常工作。”
另一位专家担忧地说。
这时,一位数学家站了出来,“我们或许可以换个思路。
通过对资源分布数据的数学分析,找到一种更合理的开采顺序和区域规划,尽量避开与腐蚀性物质紧密结合的部分,先开采相对容易获取的资源。
这样既能保证开采效率,又能降低风险。”
“这倒是个办法,可星球内部的资源分布如此复杂,怎么通过数学分析找到最优的开采顺序和区域规划呢?”
有人提出疑问。
“我们可以利用三维建模技术,将星球内部的资源分布情况转化为精确的数学模型。
然后运用运筹学中的优化算法,结合开采设备的性能参数、资源价值以及风险因素等,计算出最优的开采方案。”
数学家详细解释道。
在数学家的带领下,团队迅速行动起来。
他们利用先进的探测设备,获取了星球内部资源分布的详细数据,并构建了高精度的三维数学模型。
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“大家看,这就是根据实际数据构建的星球内部资源分布三维模型。
我们可以清晰地看到资源的分布情况以及与腐蚀性物质的结合区域。”
数学家展示着模型。
通过一系列复杂的数学计算和优化算法运行,最终得出了一套开采方案。
“按照这个方案,我们先从星球的东北部区域开始开采,这里的资源相对集中且与腐蚀性物质结合较少。
然后逐步向其他区域推进,同时在开采过程中,根据实际情况对开采策略进行微调。”
数学家介绍道。
“这个方案听起来可行,但在实际操作中,如何确保开采设备能够按照规划的路线和顺序进行开采呢?”
开采技术专家问道。
“我们可以为开采设备编写一套基于这个数学模型的智能控制程序。
设备在开采过程中,通过实时反馈的数据,自动调整开采位置和方式,确保与规划方案一致。”
另一位专家说道。
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