Как далеко мы от "умной обработки полезных ископаемых"?

В связи с продолжающимся ростом мирового спроса на минеральные ресурсы и растущим экологическим, безопасным и затратным давлением традиционные модели добычи сталкиваются с беспрецедентными проблемами.Волна цифровой трансформации охватывает все отрасли"Умная обработка полезных ископаемых" как основной компонент интеллектуальной добычи становится отраслевым консенсусом и направлением развития.Это означает не только технологические инновации, но и глубокие изменения в методах производства.Насколько мы близки к достижению "умной обработки полезных ископаемых"?

01 Автоматизация: краеугольный камень умной обработки полезных ископаемых01 Автоматизация: краеугольный камень умной обработки полезных ископаемых

Автоматизация является основой интеллектуальной обработки полезных ископаемых. Ее ядро заключается в замене ручного труда в повторяющихся, опасных или критически важных операциях с помощью различных систем управления и оборудования,тем самым повышая эффективность производства, обеспечивая безопасность и снижая интенсивность труда.

1- Современное применение автоматизации на предприятиях по переработке полезных ископаемых

В настоящее время подавляющее большинство современных предприятий по переработке полезных ископаемых широко применяют технологию автоматизации, в первую очередь в следующих областях:

Автоматизация дробления и измельчения:

• Автоматизация дробилки: датчики нагрузки и уровни измеряют состояние материала в дробильной камере,автоматическое регулирование скорости подачи и разгрузочного отверстия для достижения оптимальной цели "больше дробления", меньше шлифовки".
• Автоматизация шлифовального завода: Использование сонарных систем, датчиков мощности, датчиков температуры подшипников и других датчиков,в сочетании с онлайн-аналитическими приборами, такими как концентрационные счетчики для измельчения и pH-метры для слизи, достигается замкнутый цикл управления скоростью подачи, объемом воды и скоростью, обеспечивая стабильный размер частиц продукта измельчения и максимизируя эффективность измельчения.широко используются интеллектуальные системы управления питанием, основанные на акустических сигналах мельницы.
• Автоматическое отбор проб и онлайн-анализ: Автоматические отборочные устройства устанавливаются в ключевых точках цепей измельчения и флотации.В сочетании с онлайн рентгеновскими флуоресцентными анализаторами (такими как серия Courier от финской компании Outotec) и ультразвуковыми концентратометрами, ключевые параметры, такие как качество отвода, концентрация и размер частиц, контролируются в режиме реального времени, обеспечивая основу для последующего контроля.

Автоматизация флотации:

• Автоматический контроль уровня флотирующей ячейки: датчики уровня и электрические клапаны автоматически регулируют уровень флотирующей ячейки для поддержания стабильного слоя пены.
• Автоматическое регулирование объема воздуха и скорости агитатора: на основе свойств навоза и эффективности флотации объем воздуха и скорость агитатора автоматически регулируются для оптимизации минерализации.
• Автоматическая система дозирования реагента: на основе качества суспензии, pH и других данных из онлайн-анализаторов перистальтический или измерительный насос автоматически и точно добавляет реагенты флотации, такие как коллекторы,Это позволяет "дозировать по требованию", избегать передозировки или недозировки, улучшает использование реагента и снижает затраты.некоторые концентраторы внедрили интеллектуальный контроль реагента на основе результатов онлайн-анализа качества.

Автоматизация концентрации и фильтрации:

• Автоматизация уплотнителя: с использованием концентрационного счетчика и детектора интерфейса,скорость насоса подтока и дозировка флокулянта автоматически регулируются для обеспечения стабильной концентрации подтока и четкого перетока.
• Автоматизация фильтра: такие параметры, как уровень вакуума и содержание влаги в фильтруемом пироге, автоматически контролируются и регулируются для обеспечения эффективности фильтрации и качества продукта.

Автоматизация транспортировки и складирования:

• Дистанционное управление и защита от перемычки ремёта: позволяет удаленно запускать, останавливать и регулировать скорость, а также включает в себя функции защиты от сбоев, разрывов и блокировок.
• Автоматизация складирования и утилизации: позволяет осуществлять беспилотные, автоматизированные операции по складированию и утилизации на складе.

2Преимущества автоматизации

Широкое применение технологии автоматизации на предприятиях по переработке полезных ископаемых значительно улучшило эффективность производства, стабильность, безопасность и экономические выгоды:

• Улучшенная эффективность производства: непрерывный и стабильный производственный процесс уменьшает время простоя и колебания, вызванные вмешательством человека.
• Оптимизированное качество продукта: точный контроль ключевых параметров обеспечивает стабильный уровень концентрата и скорость восстановления.
• Снижение затрат на производство: снижение расхода реагентов и энергии, затрат на рабочую силу и расходов на обслуживание.
• Улучшенная рабочая среда: Замена ручной работы в суровой среде повышает безопасность.

Хотя автоматизация добилась значительных успехов, ее суть заключается в "жестком" управлении, основанном на заранее установленных правилах и фиксированных моделях.Когда условия производства (например, свойства руды и износ оборудования) значительно меняютсяИменно эту проблему стремится решить интеллектуализация.

02 Интеллект: прыжок к умной обработке полезных ископаемых

Интеллект - это продвинутая стадия автоматизации. Ее суть состоит в том, чтобы позволить системе обработки полезных ископаемых иметь возможность автономного обучения, автономного принятия решений,автономная оптимизация и само адаптация путем внедрения передовых технологий, таких как большие данные, облачных вычислений, искусственного интеллекта (ИИ), Интернета вещей (IoT) и цифровых близнецов, тем самым достигая гибкости, оптимизации и координации производственного процесса.

1Основная технологическая система интеллектуальной минеральной обработки

(1) Промышленный Интернет вещей (IIoT) и сбор данных:

• Внедрение массивных датчиков, интеллектуальных инструментов и передовых вычислительных устройств для сбора физических величин (температура, давление, поток, уровень жидкости, ток, напряжение, вибрация и т.д.),химические количества (сорт), значение pH, окислительный потенциал и т.д.) и данные о состоянии работы оборудования всего процесса обработки полезных ископаемых в режиме реального времени и с высокой точностью.
• Use communication technologies such as industrial Ethernet and wireless sensor networks to build high-speed and reliable data transmission channels and aggregate massive data to the cloud or local data center.
• Практический случай: использование технологии машинного зрения для мониторинга состояния пены в режиме реального времени

(2) Большие платформы данных и майнинг данных:

• Построить унифицированную платформу для майнинга больших данных для очистки, интеграции, хранения и управления данными из разного оборудования, разных систем и разных временных измерений.
• Использование технологий анализа больших данных (таких как поиск правил ассоциации, анализ кластеров, регрессионный анализ и т. д.) для обнаружения потенциальных законов,аномальные закономерности и возможности оптимизации в производственном процессе из огромных исторических данных, такие как прогнозирование сбоев оборудования и анализ узких мест процесса.

(3) Искусственный интеллект и машинное обучение:

Интеллектуальная идентификация и прогнозирование на основе глубокого обучения:

• Интеллектуальная идентификация свойств руды: Использование технологий машинного зрения и спектрального анализа для определения и классификации класса, минерального состава,и встроенные характеристики выбранной сырой руды в реальном времени, обеспечивая точную основу для измельчения и флотации.
• Прогнозирование неисправностей оборудования и управление состоянием (PHM): путем анализа вибрации, температуры, тока и других больших данных оборудования,использовать модели глубокого обучения для прогнозирования оставшегося срока службы и потенциальных сбоев оборудования (например, мельниц), флотационные машины, насосы), осуществлять профилактическое обслуживание и избегать внезапных простоев.

Умение укрепления и адаптивный контроль:

• Интеллектуальная оптимизация цепочки шлифования: с помощью алгоритма обучения усиления, шлифовальная система автономно находит оптимальное сочетание скорости подачи, объема воды,и скорость мельницы через пробный и ошибочный, что позволяет достичь оптимального размера частиц продукта и минимизировать потребление энергии.
• Интеллектуальный контроль флотирующего реагента: построена система принятия решений по интеллектуальным флотирующим реагентам, основанная на обучении усилению.результаты онлайн-анализа оценки, и индикаторы флотации, система динамически регулирует тип реагента, дозировку и точку добавления, достигая адаптивной оптимизации процесса флотации.

Экспертная система и графика знаний: опыт и знания инженеров по обработке руды оцифровываются и структурируются для создания графика знаний по обработке полезных ископаемых.Это помогает моделям ИИ в принятии решений и обеспечивает интеллектуальное руководство для новичков.

2Практический путь интеллектуальной переработки минералов

1. Дизайн и планирование на высшем уровне: Разработка умного плана развития переработки полезных ископаемых, соответствующего стратегии компании, четко определяющего разумные цели, технические маршруты,и этапы осуществления.
2. Развитие инфраструктуры данных: Улучшение систем автоматизации, развертывание промышленного интернета вещей (IIoT), обеспечение высококачественного, всеобъемлющего сбора и передачи данных.и создать единую платформу управления данными.
3. Основной алгоритм и разработка модели:Разработка или внедрение алгоритмов и моделей ИИ и больших данных, основанных на специфических характеристиках процессов обработки полезных ископаемых, для решения ключевых вопросов, таких как контроль размера частиц измельчения, оптимизация флотирующего реагента и прогнозирование сбоев оборудования.
4. Разработка платформы цифровых двойников: постепенно создать цифровую модель двойников завода по переработке полезных ископаемых для обеспечения визуального мониторинга, оптимизации моделирования и прогнозных предупреждений.
5. Развитие талантов и организационная трансформация: культивирование междисциплинарных талантов с помощью анализа больших данных и возможностей применения ИИ, а также содействие переходу к более плоскому, более интеллектуальному,и модели совместного управления.
6. Первый пилотный проект и постепенное расширение: выбор ключевых производственных линий для пилотных проектов для проверки технической осуществимости и экономической выгоды.и затем постепенно расширяться на весь завод по переработке полезных ископаемых и даже горнодобывающей группы.

03 Проблемы и перспективы

1. Проблемы

Несмотря на то, что умная обработка полезных ископаемых обещает многое, ее развитие сопряжено с проблемами:

1. Качество и стандартизация данных: процесс обработки полезных ископаемых является сложным, что приводит к широкому разнообразию типов данных.и потеря данных и шум распространены, что затрудняет очистку и интеграцию данных.
2. Нехватка мультидисциплинарных талантов: нехватка мультидисциплинарных талантов, которые оба владеют технологиями обработки полезных ископаемых и ИИ, большими данными,и промышленных технологий Интернета является узким горлом, препятствующим развитию интеллектуальной обработки полезных ископаемых.
3. Высокие первоначальные инвестиции: развертывание передовых датчиков, коммуникационных сетей, вычислительных платформ и программных систем требует значительных капитальных инвестиций.нагрузка на некоторые горнодобывающие компании.
4. Безопасность и конфиденциальность данных: промышленные большие данные включают в себя основные секреты корпоративного производства, что делает безопасность данных и защиту конфиденциальности первостепенными.
5. Совместимость с существующими системами: системы управления и оборудование старых предприятий по переработке полезных ископаемых часто не имеют интеллектуальных интерфейсов,что затрудняет модернизацию и приводит к значительным проблемам совместимости.

2Перспективы: будущее умной обработки полезных ископаемых

В перспективе "умная обработка полезных ископаемых" будет развиваться в следующих направлениях, становясь все более доступной:

1. Полный процесс совместной оптимизации и самовосстановления: это позволит интеллектуальное восприятие, в режиме реального времени принятие решений, совместное управление,и адаптивная оптимизация на протяжении всего процесса от руды до концентрата, даже с возможностью самовосстановления в случае чрезвычайной ситуации.
2. Межрегиональное и многомирное совместное производство:Облачные вычисления и цифровые близнецы позволят оптимизировать распределение ресурсов и координацию производства между различными предприятиями по переработке полезных ископаемых, и даже в группах горнодобывающих предприятий.
3. Приложения виртуальной реальности и дополненной реальности (VR/AR): в сочетании с цифровыми двойниками, эти приложения обеспечат предприятия по переработке полезных ископаемых полноценной дистанционной эксплуатацией, руководством по техническому обслуживанию,и подготовки персонала.
4. Зеленая, низкоуглеродистая и циркулярная экономика: умная обработка полезных ископаемых позволит более точно контролировать потребление энергии, воды и химических веществ, реализовать использование отходов,и содействовать экологическому и устойчивому развитию промышленности переработки полезных ископаемых.

04 Заключение: Дорога впереди длинная, но дорога придёт

Достижение "умной обработки полезных ископаемых" - длительный и сложный процесс, который не может быть достигнут за одну ночь.а скорее систематическая инженерная трансформацияОт автоматизации до интеллекта мы сделали первый шаг и теперь движемся к более глубокому уровню интеллекта.

В настоящее время мы находимся в критическом этапе перехода от "автоматизации" к "интеллекту".Интеллектуальные приложения в некоторых процессах постепенно внедряются и демонстрируют значительный потенциалГорные компании должны активно принимать изменения, увеличивать инвестиции в технологические исследования и разработки, развивать многогранные таланты, углублять сотрудничество промышленности, университетов и исследований.и постепенно продвигать развитие интеллектуальной переработки полезных ископаемых.

"Умная переработка полезных ископаемых" не только значительно повышает эффективность производства, снижает затраты и обеспечивает безопасность,Но это также единственный способ способствовать качественному развитию и достижению экологически чистого и устойчивого развития в горнодобывающей отраслиС непоколебимой убежденностью, постоянными инвестициями и глубокой практикой, мы верим, что грандиозный план "умной обработки минералов" в конечном итоге станет реальностью,открытие новой главы в развитии горнодобывающей промышленности.