موضوعات جدید پایان نامه رشته مهندسی معدن + 113عنوان بروز

رشته مهندسی معدن، همواره در خط مقدم توسعه صنعتی و تامین نیازهای اساسی بشر قرار داشته است. با این حال، در دهه‌های اخیر، شاهد تحولات شگرفی در این حوزه بوده‌ایم که از یک سو با چالش‌های زیست‌محیطی و اجتماعی جدید و از سوی دیگر با پیشرفت‌های خیره‌کننده تکنولوژیک همراه بوده است. این تغییرات، افق‌های تازه‌ای را برای پژوهش و نوآوری گشوده و انتخاب موضوعات پایان‌نامه را به سمت گرایش‌های بین‌رشته‌ای، پایدار و فناورانه سوق داده است.

مقدمه: تحولات نوین در مهندسی معدن

مهندسی معدن دیگر تنها به استخراج مواد معدنی از دل زمین محدود نمی‌شود. امروزه این رشته با تلفیقی از علوم داده، هوش مصنوعی، رباتیک، اینترنت اشیا (IoT)، و تمرکز بر پایداری، مدیریت ریسک و بهینه‌سازی فرآیندها، به یک حوزه علمی پویا و چندوجهی تبدیل شده است. از معدنکاری زیرزمینی و روباز گرفته تا فرآوری مواد معدنی، اکتشافات نوین و حتی اقتصاد معدن، هر بخش از این رشته شاهد دگرگونی‌های عمیقی است که فرصت‌های پژوهشی بی‌شماری را برای دانشجویان و پژوهشگران فراهم آورده است.

چرا انتخاب موضوع بروز در پایان‌نامه معدن اهمیت دارد؟

انتخاب یک موضوع بروز و مرتبط با نیازهای روز صنعت و جامعه در پایان‌نامه، مزایای متعددی دارد:

افزایش ارزش علمی و کاربردی: پژوهش در حوزه‌های نوین، به حل چالش‌های واقعی صنعت کمک کرده و نتایج آن قابلیت پیاده‌سازی بیشتری دارند.
بهبود فرصت‌های شغلی: فارغ‌التحصیلانی که در زمینه‌های پیشرو تحقیق کرده‌اند، آمادگی بیشتری برای ورود به بازار کار پویا و مبتنی بر فناوری‌های جدید دارند.
توسعه مهارت‌های بین‌رشته‌ای: موضوعات نوین اغلب نیازمند ترکیب دانش از رشته‌های مختلفی مانند علوم کامپیوتر، محیط زیست و اقتصاد هستند که مهارت‌های دانشجو را گسترش می‌دهد.
جذب حمایت‌های پژوهشی: طرح‌های تحقیقاتی در زمینه‌های نوین و استراتژیک، شانس بیشتری برای جذب بودجه و حمایت از سوی نهادهای دولتی و خصوصی دارند.

محورهای اصلی و گرایش‌های نوین در مهندسی معدن

برای انتخاب یک موضوع مناسب، شناخت گرایش‌های کلیدی این رشته ضروری است. در ادامه به برخی از این محورها اشاره می‌شود:

معدنکاری هوشمند و دیجیتال (Smart and Digital Mining)

استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در بهینه‌سازی فرآیندها.
رباتیک و اتوماسیون در عملیات حفاری، بارگیری و حمل.
اینترنت اشیا (IoT) و جمع‌آوری داده‌های لحظه‌ای از تجهیزات معدنی.
کلان‌داده (Big Data) و تحلیل پیش‌بینانه در مدیریت عملیات و نگهداری.
نرم‌افزارهای شبیه‌سازی و واقعیت مجازی/افزوده در آموزش و طراحی.

پایداری و محیط زیست در معدنکاری (Sustainability and Environment in Mining)

مدیریت پسماندهای معدنی و بازیافت آن‌ها (Tailings Management and Valorization).
کاهش ردپای کربن و مصرف انرژی در معادن.
مدیریت منابع آب و تصفیه پساب‌های معدنی.
مهندسی بوم‌شناختی (Eco-engineering) و احیای مناطق تخریب شده.
مسئولیت اجتماعی شرکت‌ها (CSR) و توسعه پایدار جوامع محلی.

فرآوری مواد معدنی پیشرفته (Advanced Mineral Processing)

بازیابی فلزات استراتژیک و حیاتی (Critical Minerals) از منابع ثانویه و اولیه.
فرآوری بیولوژیکی (Bio-processing) و هیدرومتالورژی پیشرفته.
بهینه‌سازی فرآیندهای خردایش، آسیا و فلوتاسیون با استفاده از مدل‌سازی پیشرفته.
استفاده از سنسورهای هوشمند در کنترل کیفی و کمی فرآیندهای فرآوری.
تبدیل باطله‌های معدنی به محصولات با ارزش افزوده.

ژئومکانیک و طراحی پایدار (Geomechanics and Sustainable Design)

مدل‌سازی عددی پیشرفته (FEM, DEM) برای تحلیل پایداری شیب‌ها و تونل‌ها.
طراحی معادن زیرزمینی عمیق و پرخطر با روش‌های نوین.
پایش و پیش‌بینی پایداری سازه‌های ژئومکانیکی با استفاده از IoT و سنسورها.
استفاده از مصالح نوین و هوشمند در نگهداری فضاهای معدنی.
بررسی اثرات لرزه‌ای و دینامیکی بر پایداری معادن.

اکتشافات معدنی نوین (Modern Mineral Exploration)

به‌کارگیری سنجش از دور (Remote Sensing) و GIS در شناسایی مناطق مستعد.
هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های ژئوفیزیکی و ژئوشیمیایی برای پیش‌بینی ذخایر.
اکتشاف در محیط‌های عمیق و پوشیده با استفاده از روش‌های نوین.
مدل‌سازی سه‌بعدی و چهاربعدی ذخایر معدنی و تحلیل عدم قطعیت.
استفاده از فناوری‌های پهپاد (Drone) در جمع‌آوری و پایش داده‌های اکتشافی.

چشم‌انداز تحول در مهندسی معدن: مسیرهای نوآوری (اینفوگرافیک متنی)

          ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
          │           مسیرهای نوآوری در مهندسی معدن مدرن           │
          └─────────────────────────────────────────────────────────┘
                                       │
                ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
                │                                                        │
                ▼                                                        ▼
┌───────────────────────┐  ┌───────────────────────┐  ┌───────────────────────┐
│   معدنکاری هوشمند و    │  │   پایداری و محیط زیست   │  │ فرآوری مواد معدنی نوین │
│      دیجیتال          │  │     در معدنکاری         │  │     و بازیافت         │
└───────────────────────┘  └───────────────────────┘  └───────────────────────┘
          │                        │                        │
          │                        │                        │
          ▼                        ▼                        ▼
• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین     • مدیریت پسماندها          • فلزات حیاتی و نادر
• رباتیک و اتوماسیون              • کاهش ردپای کربن        • بیوفرآوری (Bio-processing)
• اینترنت اشیا (IoT)             • احیای اراضی تخریب‌شده    • اقتصاد چرخشی و بازیافت
• تحلیل کلان‌داده              • مدیریت منابع آب         • سنسورهای هوشمند در فرآوری
• واقعیت مجازی و شبیه‌سازی     • مسئولیت اجتماعی (CSR)   • باطله‌زدایی (Tailings Valorization)
                                       │
                ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
                │                                                        │
                ▼                                                        ▼
┌───────────────────────┐  ┌───────────────────────┐  ┌───────────────────────┐
│   ژئومکانیک و طراحی    │  │   اکتشافات معدنی نوین   │  │   اقتصاد و مدیریت     │
│        پایدار         │  │     و مدل‌سازی          │  │        معدن          │
└───────────────────────┘  └───────────────────────┘  └───────────────────────┘
          │                        │                        │
          │                        │                        │
          ▼                        ▼                        ▼
• مدل‌سازی عددی پیشرفته         • سنجش از دور (RS/GIS)    • تحلیل ریسک و عدم قطعیت
• پایش پایداری هوشمند            • هوش مصنوعی در اکتشاف    • بهینه‌سازی زنجیره تامین
• نگهداری فضاهای عمیق           • اکتشافات اعماق          • مدل‌های اقتصادی و سرمایه‌گذاری
• مصالح نوین در نگهداری          • پهپاد و داده‌برداری       • مدیریت پروژه و منابع انسانی
• بررسی اثرات دینامیکی          • مدل‌سازی ۳D/۴D ذخایر    • تحلیل بازارهای جهانی مواد معدنی

جدول مقایسه: رویکردهای سنتی و نوین در پژوهش معدنی

رویکرد سنتی در پژوهش معدنی	رویکرد نوین در پژوهش معدنی
تمرکز بر حداکثر استخراج و سودآوری کوتاه‌مدت.	تمرکز بر پایداری، مسئولیت‌پذیری زیست‌محیطی و اجتماعی.
روش‌های عملیاتی دستی و مبتنی بر تجربه.	اتوماسیون، رباتیک و عملیات از راه دور (Remote Operations).
تحلیل داده‌ها به‌صورت محدود و با ابزارهای ساده.	استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کلان‌داده.
کاهش ضایعات در فرآوری به عنوان یک هزینه.	بازیابی مواد با ارزش از باطله‌ها و ضایعات معدنی.
اکتشافات مبتنی بر روش‌های سنتی ژئوفیزیک و ژئوشیمی.	سنجش از دور، پهپادها و هوش مصنوعی در اکتشاف عمیق.
مدیریت ایمنی با تمرکز بر پیشگیری از حوادث مشخص.	سیستم‌های پایش هوشمند ایمنی و پیش‌بینی ریسک.

113 عنوان پایان‌نامه بروز در رشته مهندسی معدن

در ادامه، 113 عنوان پیشنهادی برای پایان‌نامه در گرایش‌های مختلف مهندسی معدن ارائه شده است. این عناوین با در نظر گرفتن آخرین پیشرفت‌ها و نیازهای جهانی و منطقه‌ای تدوین شده‌اند تا الهام‌بخش پژوهشگران جوان در انتخاب مسیر تحقیقاتی خود باشند.

الف) معدنکاری هوشمند، اتوماسیون و داده‌کاوی (25 عنوان)

بهینه‌سازی عملیات حفاری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در معادن روباز.
طراحی و شبیه‌سازی سیستم‌های رباتیک برای بازرسی و تعمیرات تجهیزات در معادن زیرزمینی.
کاربرد اینترنت اشیا (IoT) در پایش لحظه‌ای پایداری شیب‌ها و دیواره‌های معادن.
پیش‌بینی مصرف انرژی ماشین‌آلات معدنی با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق.
توسعه سیستم‌های خبره مبتنی بر هوش مصنوعی برای انتخاب بهینه روش استخراج.
تحلیل کلان‌داده‌های حاصل از عملیات بارگیری و حمل برای کاهش زمان توقف.
مدل‌سازی و شبیه‌سازی فرآیندهای انفجار با استفاده از واقعیت مجازی برای آموزش ایمنی.
تشخیص خودکار ترک‌ها و ناپایداری‌های سطحی با پردازش تصویر پهپادی و یادگیری عمیق.
بهینه‌سازی ناوگان حمل و نقل معدنی با الگوریتم‌های ژنتیک و سیستم‌های هدایت هوشمند.
کاربرد هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی کوتاه‌مدت و بلندمدت تولید در معادن.
سیستم‌های هوشمند کنترل غبار و آلودگی هوا در معادن زیرزمینی با حسگرهای IoT.
توسعه پلتفرم‌های ابری برای مدیریت و تحلیل داده‌های جامع معدنی.
مدل‌سازی و پیش‌بینی عمر مفید تجهیزات معدنی با استفاده از یادگیری ماشین.
استفاده از سیستم‌های بینایی ماشین برای کنترل کیفیت سنگ‌شکن‌ها و سرندها.
ربات‌های خودکار برای نمونه‌برداری و نقشه‌برداری در محیط‌های خطرناک معدنی.
بررسی تاثیر فناوری‌های دیجیتال بر بهره‌وری و کاهش هزینه‌های عملیاتی معدن.
توسعه مدل‌های پیش‌بینی حوادث معدنی با تحلیل داده‌های سنسورها و الگوریتم‌های ML.
کاربرد بلاکچین در شفافیت و ردیابی زنجیره تامین مواد معدنی.
سیستم‌های هوشمند برای مدیریت و بهینه‌سازی تهویه معادن زیرزمینی.
طراحی رابط‌های کاربری واقعیت افزوده (AR) برای نگهداری و عیب‌یابی تجهیزات معدنی.
تحلیل و بهینه‌سازی الگوهای ترافیک در معادن روباز با استفاده از داده‌های GPS و هوش مصنوعی.
توسعه الگوریتم‌های کنترل هوشمند برای ماشین‌آلات حفاری خودکار.
پیش‌بینی خواص مکانیکی سنگ با استفاده از داده‌های ژئوفیزیکی و مدل‌های یادگیری ماشین.
طراحی سیستم‌های هشداردهنده هوشمند برای تشخیص نشت گازهای سمی در معادن زیرزمینی.
کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل گزارشات ایمنی و شناسایی الگوهای خطر.

ب) پایداری، محیط زیست و مدیریت منابع (25 عنوان)

توسعه روش‌های نوین برای تصفیه پساب‌های اسیدی معادن (AMD) با استفاده از نانومواد.
بازیابی عناصر کمیاب (REE) از باطله‌های معدنی با روش‌های بیوهیدرومتالورژی.
ارزیابی چرخه عمر (LCA) محصولات معدنی با تاکید بر کاهش اثرات زیست‌محیطی.
مدل‌سازی انتشار گرد و غبار و راهکارهای کنترلی در معادن روباز با GIS و CFD.
بررسی پتانسیل استفاده از باطله‌های معدنی به عنوان مصالح ساختمانی پایدار.
نقش فناوری‌های انرژی‌های تجدیدپذیر در کاهش مصرف سوخت فسیلی در معادن.
طراحی طرح‌های احیا و بازسازی مناطق معدنکاری شده با تاکید بر تنوع زیستی.
مدیریت جامع منابع آب در معادن خشک با استفاده از بازیافت و تصفیه پیشرفته.
بررسی اثرات اجتماعی و اقتصادی معدنکاری بر جوامع محلی و راهکارهای توسعه پایدار.
توسعه مدل‌های پیش‌بینی نشت آلاینده‌ها از سدهای باطله با روش‌های ژئوهیدرولوژی.
کاربرد فیتورمدییشن (Phytoremediation) در پاکسازی خاک‌های آلوده به فلزات سنگین در معادن.
ارزیابی ریسک‌های زیست‌محیطی پروژه‌های معدنی با استفاده از تحلیل سلسله مراتبی (AHP).
بهینه‌سازی مصرف مواد شیمیایی در فرآیندهای فرآوری با هدف کاهش آلودگی.
طراحی سیستم‌های پایش آنلاین کیفیت هوا و آب در مناطق اطراف معادن.
نقش معدنکاری در اقتصاد چرخشی (Circular Economy) و بازیافت محصولات صنعتی.
بررسی اثرات تغییرات اقلیمی بر عملیات معدنکاری و راهکارهای سازگاری.
توسعه روش‌های بیولیچینگ (Bioleaching) برای بازیابی فلزات از کانسنگ‌های کم‌عیار.
مدل‌سازی و بهینه‌سازی مصرف انرژی در کارخانجات فرآوری با استفاده از هوش مصنوعی.
ارزیابی اثرات زیست‌محیطی و اقتصادی حذف باطله‌برداری خشک در معادن.
کاربرد فناوری‌های جداسازی مغناطیسی پیشرفته برای بازیابی مواد از ضایعات معدنی.
بررسی پتانسیل تولید انرژی زمین‌گرمایی از معادن رهاشده.
طراحی سیستم‌های هوشمند مدیریت ضایعات و زباله‌های صنعتی در سایت‌های معدنی.
نقش کربن‌زدایی (Decarbonization) در صنعت معدن و راهکارهای عملی.
مدیریت ریسک‌های زیست‌محیطی مرتبط با تغییر کاربری اراضی در پروژه‌های معدنی.
تحلیل اثرات زیست‌محیطی حفاری‌های اکتشافی و راهکارهای بهینه‌سازی.

ج) فرآوری پیشرفته و مواد نوین (20 عنوان)

بهینه‌سازی فرآیندهای فلوتاسیون برای کانسنگ‌های پیچیده با استفاده از نانو-سورفکتانت‌ها.
بازیابی فلزات گرانبها از منابع ثانویه (مانند PCB‌های مستعمل) با هیدرومتالورژی.
توسعه روش‌های فرآوری کانسنگ‌های مس پورفیری با عیار پایین با استفاده از بیولیچینگ.
استفاده از هوش مصنوعی در کنترل و بهینه‌سازی پارامترهای آسیا و خردایش.
بازیابی لیتیم از محلول‌های نمکی و منابع معدنی با استفاده از جاذب‌های نوین.
طراحی و ساخت سنسورهای آنلاین برای پایش غلظت پالپ و عیار محصولات در فرآوری.
بررسی پتانسیل تولید مواد نانو با استفاده از باطله‌های معدنی.
بهبود عملکرد جداسازی مغناطیسی برای کانسنگ‌های آهن کم‌عیار با میدان‌های مغناطیسی قوی.
توسعه فرآیندهای پیرومتالورژیکی کم‌مصرف انرژی برای تولید فلزات.
کاربرد بینایی ماشین در کنترل اندازه ذرات و توزیع آنها در مدار آسیا.
بازیابی عناصر نادر خاکی (Rare Earth Elements) از ضایعات الکترونیکی.
بهینه‌سازی مصرف آب در کارخانجات فرآوری با استفاده از سیستم‌های بازچرخانی پیشرفته.
مدل‌سازی دینامیکی و کنترل پیشرفته فرآیندهای فلوتاسیون ستونی.
بررسی کاربرد امواج فراصوت در بهبود راندمان فرآیندهای لیچینگ.
طراحی فرآیندهای فرآوری برای کانسنگ‌های کائولن با عیار بالا و مصارف ویژه.
استفاده از روش‌های الکتروشیمیایی برای جداسازی و بازیابی فلزات از محلول‌ها.
توسعه روش‌های خشک فرآوری (Dry Processing) برای کاهش مصرف آب.
بررسی و بهینه‌سازی فرآیندهای جدایش ثقلی برای کانسنگ‌های با دانسیته‌های متفاوت.
تولید مواد جاذب (Adsorbents) از باطله‌های معدنی برای تصفیه آب.
کاربرد نانوذرات در بهبود کارایی شناورهای فلوتاسیون.

د) ژئومکانیک و پایداری سازه‌های معدنی (15 عنوان)

مدل‌سازی عددی پایداری سدهای باطله با در نظر گرفتن اثرات لرزه‌ای و دینامیکی.
پایش و پیش‌بینی جابجایی توده‌های سنگی در معادن روباز با استفاده از رادارهای زمینی و پهپاد.
طراحی سیستم‌های نگهداری هوشمند برای تونل‌ها و فضاهای معدنی عمیق.
بررسی رفتار ژئومکانیکی توده سنگ‌های خرد شده در معدنکاری بلوک کینگ (Block Caving).
توسعه روش‌های نوین برای ارزیابی پایداری شیب‌ها با استفاده از هوش مصنوعی و داده‌های سنسوری.
مدل‌سازی شکست پیش‌رونده توده سنگ با استفاده از روش‌های عددی مانند DEM.
بهینه‌سازی طراحی پله‌ها و شیب‌های معدن روباز با در نظر گرفتن متغیرهای ژئومکانیکی و اقتصادی.
کاربرد روش‌های ژئوفیزیکی نوین (مانند GPR) در شناسایی گسل‌ها و ناپیوستگی‌ها.
تحلیل تنش و تغییر شکل در اطراف فضاهای معدنی عمیق با استفاده از مدل‌سازی المان محدود (FEM).
طراحی سیستم‌های زهکشی و پایداری آب زیرزمینی در معادن با استفاده از مدل‌های هیدرولیکی.
بررسی اثرات حفرات ناشی از عملیات انفجار بر پایداری دیواره‌های معدن.
استفاده از الیاف و مصالح کامپوزیتی در تقویت و نگهداری سازه‌های معدنی.
مدل‌سازی و تحلیل پایداری فضاهای معدنی در محیط‌های سنگی آشفته و ضعیف.
توسعه الگوریتم‌های پیش‌بینی فروریزش سقف در معادن زیرزمینی با یادگیری ماشین.
بررسی رفتار ژئومکانیکی پرکننده‌های هیدرولیکی (Hydraulic Backfill) در معادن زیرزمینی.

ه) اکتشافات نوین و مدل‌سازی سه‌بعدی (13 عنوان)

کاربرد هوش مصنوعی در تلفیق داده‌های اکتشافی (ژئوفیزیک، ژئوشیمی، گمانه) برای شناسایی مناطق امیدبخش.
توسعه مدل‌های سه‌بعدی و چهاربعدی ذخایر معدنی با استفاده از نرم‌افزارهای پیشرفته و داده‌های ژئوسنسوری.
استفاده از پهپادها و لایدار (LiDAR) در نقشه‌برداری دقیق مناطق اکتشافی و ارزیابی عوارض سطحی.
اکتشافات ژئوشیمیایی نوین با تمرکز بر عناصر کمیاب و استراتژیک در مناطق پوشیده.
کاربرد سنجش از دور (RS) و GIS در شناسایی زون‌های کانی‌سازی پنهان.
مدل‌سازی عدم قطعیت در برآورد ذخایر معدنی با استفاده از روش‌های زمین‌آمار (Geostatistics) پیشرفته.
توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای مرتبط با کانی‌سازی در داده‌های بزرگ.
بررسی پتانسیل اکتشاف منابع معدنی در اعماق و مناطق دور از دسترس.
کاربرد روش‌های ژئوفیزیکی هوابرد (Airborne Geophysics) در اکتشافات منطقه‌ای و نیمه‌تفصیلی.
توسعه سیستم‌های خبره برای انتخاب بهینه روش‌های اکتشافی بر اساس نوع کانی‌سازی و شرایط زمین‌شناسی.
مدل‌سازی و شبیه‌سازی فرآیندهای کانی‌سازی برای درک بهتر مکانیسم‌های تشکیل ذخایر.
کاربرد هوش مصنوعی در پردازش و تفسیر داده‌های لرزه‌نگاری برای اکتشافات زیرسطحی.
توسعه روش‌های اکتشافی کم‌تهاجمی (Non-invasive) برای حفظ محیط زیست.

و) اقتصاد، مدیریت و ریسک در معدن (10 عنوان)

تحلیل اقتصادی پروژه‌های معدنی با در نظر گرفتن عدم قطعیت‌های بازار و ریسک‌های زیست‌محیطی.
بهینه‌سازی زنجیره تامین در صنعت معدن با استفاده از مدل‌های ریاضی و شبیه‌سازی.
ارزیابی و مدیریت ریسک‌های ژئوپلیتیکی در سرمایه‌گذاری‌های معدنی بین‌المللی.
تحلیل بازارهای جهانی مواد معدنی و پیش‌بینی قیمت‌ها با استفاده از مدل‌های اقتصادی پیشرفته.
نقش حکمرانی شرکتی (Corporate Governance) در افزایش شفافیت و پایداری در صنعت معدن.
توسعه مدل‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره برای انتخاب پروژه و روش استخراج بهینه.
بررسی اثرات سیاست‌های مالیاتی و رگولاتوری بر توسعه صنعت معدن.
مدیریت منابع انسانی و آموزش نیروی کار متخصص در معادن هوشمند.
تحلیل پویایی سیستم (System Dynamics) در مدیریت ریسک و فرصت در صنعت معدن.
کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مالی و عملیاتی برای بهینه‌سازی عملکرد شرکت‌های معدنی.

ز) بهداشت، ایمنی و ارگونومی در معدن (14 عنوان)

توسعه سیستم‌های پایش هوشمند سلامت کارگران معدن با استفاده از حسگرهای پوشیدنی (Wearable Sensors).
بهینه‌سازی طراحی ایستگاه‌های کاری و ماشین‌آلات معدنی بر اساس اصول ارگونومی برای کاهش آسیب‌ها.
کاربرد واقعیت مجازی (VR) در آموزش ایمنی و شبیه‌سازی موقعیت‌های خطرناک در معادن.
تحلیل ریسک حوادث ناشی از سقوط سنگ با استفاده از هوش مصنوعی و داده‌های ژئومکانیکی.
مدل‌سازی انتشار گرد و غبار و گازهای سمی در معادن و راهکارهای کنترلی هوشمند.
بررسی اثرات نویز و ارتعاشات بر سلامت کارگران و ارائه راهکارهای مهندسی.
توسعه پروتکل‌های اضطراری هوشمند برای مدیریت بلایا در معادن زیرزمینی.
کاربرد بینایی ماشین در تشخیص عدم رعایت ایمنی توسط کارگران و ماشین‌آلات.
طراحی سیستم‌های تهویه مطبوع هوشمند برای کاهش استرس حرارتی در معادن عمیق.
تحلیل عوامل انسانی در حوادث معدنی و ارائه راهکارهای پیشگیری مبتنی بر روانشناسی صنعتی.
استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی شیوع بیماری‌های شغلی در معادن.
توسعه اپلیکیشن‌های موبایل برای گزارش‌دهی سریع حوادث و نزدیک به حادثه.
بررسی اثرات طولانی‌مدت تماس با مواد شیمیایی و گرد و غبار بر سلامت کارگران معدن.
طراحی سیستم‌های هشداردهنده هوشمند برای تشخیص خستگی و بی‌خوابی در رانندگان ماشین‌آلات سنگین معدنی.

نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

مهندسی معدن در آستانه تحولاتی عمیق قرار دارد. دانشجویان و پژوهشگران این رشته با انتخاب موضوعات پایان‌نامه در حوزه‌های نوین و چالش‌برانگیز می‌توانند نقش حیاتی در شکل‌دهی به آینده صنعت معدن ایفا کنند. این آینده نه تنها بر بهره‌وری و سودآوری بیشتر متمرکز است، بلکه شامل مسئولیت‌پذیری در قبال محیط زیست و جامعه، توسعه پایدار و استفاده از فناوری‌های پیشرفته برای دستیابی به معادن ایمن‌تر، پاک‌تر و کارآمدتر خواهد بود. امید است این مجموعه عناوین، راهنمای ارزشمندی برای پژوهشگران علاقه مند به این حوزه باشد و به خلق دانش و فناوری‌های جدید در صنعت معدن کشور کمک شایانی نماید.