Jak daleko jesteśmy do "inteligentnego przetwarzania minerałów"?

Wraz z ciągłym wzrostem globalnego popytu na zasoby mineralne oraz rosnącymi naciskami na środowisko, bezpieczeństwo i koszty, tradycyjne modele produkcji górniczej stają w obliczu bezprecedensowych wyzwań. Fala transformacji cyfrowej ogarnia wszystkie branże, w tym sektor górniczy. „Inteligentne przetwarzanie minerałów”, jako kluczowy element inteligentnego górnictwa, staje się branżowym konsensusem i kierunkiem rozwoju. Reprezentuje to nie tylko innowacje technologiczne, ale także głębokie zmiany w metodach produkcji, modelach zarządzania, a nawet w ekosystemie branżowym. Jak więc blisko jesteśmy osiągnięcia „inteligentnego przetwarzania minerałów”?

01 Automatyzacja: Kamień węgielny inteligentnego przetwarzania minerałów01 Automatyzacja: Kamień węgielny inteligentnego przetwarzania minerałów

Automatyzacja jest fundamentem inteligentnego przetwarzania minerałów. Jej istotą jest zastąpienie pracy ręcznej w powtarzalnych, niebezpiecznych lub precyzyjnych operacjach za pomocą różnych systemów kontroli i urządzeń, co pozwala na poprawę wydajności produkcji, zapewnienie bezpieczeństwa i zmniejszenie intensywności pracy.

1. Aktualne zastosowanie automatyzacji w zakładach przetwarzania minerałów

Obecnie zdecydowana większość nowoczesnych zakładów przetwarzania minerałów szeroko stosuje technologię automatyzacji, głównie w następujących obszarach:

Automatyzacja kruszenia i mielenia:

• Automatyzacja kruszarek: Czujniki obciążenia i mierniki poziomu monitorują stan materiału w komorze kruszenia, automatycznie regulując tempo podawania i otwarcie wylotu, aby osiągnąć optymalny cel „więcej kruszenia, mniej mielenia”.
• Automatyzacja młynów kulowych: Wykorzystując systemy sonarowe, czujniki mocy, czujniki temperatury łożysk i inne czujniki, w połączeniu z analizatorami online, takimi jak mierniki stężenia mielenia i mierniki pH zawiesiny, uzyskuje się kontrolę w pętli zamkniętej nad tempem podawania do młyna, objętością wody i prędkością, zapewniając stabilną wielkość cząstek produktu mielenia i maksymalizując wydajność mielenia. Na przykład, powszechnie stosowane są inteligentne systemy kontroli podawania oparte na sygnałach akustycznych młyna.
• Automatyczne pobieranie próbek i analiza online: Automatyczne pobieracze próbek są instalowane w kluczowych punktach w obwodach mielenia i flotacji. W połączeniu z analizatorami fluorescencji rentgenowskiej online (takimi jak seria Courier firmy Outotec z Finlandii) i ultradźwiękowymi miernikami stężenia, kluczowe parametry, takie jak jakość zawiesiny, stężenie i wielkość cząstek, są monitorowane w czasie rzeczywistym, stanowiąc podstawę dla późniejszej kontroli.

Automatyzacja flotacji:

• Automatyczna kontrola poziomu w komorze flotacyjnej: Czujniki poziomu i zawory elektryczne automatycznie regulują poziom w komorze flotacyjnej, aby utrzymać stabilną warstwę piany.
• Automatyczna kontrola objętości powietrza i prędkości mieszadła: W oparciu o właściwości zawiesiny i wydajność flotacji, objętość powietrza i prędkość mieszadła są automatycznie regulowane w celu optymalizacji mineralizacji.
• Automatyczny system dozowania odczynników: W oparciu o jakość zawiesiny, pH i inne dane z analizatorów online, pompa perystaltyczna lub dozująca automatycznie i precyzyjnie dodaje odczynniki flotacyjne, takie jak kolektory, spieniacze i regulatory. Umożliwia to „dozowanie na żądanie”, unika przedawkowania lub niedozowania, poprawia wykorzystanie odczynników i obniża koszty. Na przykład, niektóre koncentratory wdrożyły inteligentną kontrolę odczynników w oparciu o wyniki analizy jakości online.

Automatyzacja zagęszczania i filtracji:

• Automatyzacja zagęszczaczy: Wykorzystując miernik stężenia w odpływie i detektor interfejsu, prędkość pompy odpływowej i dawkowanie flokulantu są automatycznie regulowane, aby zapewnić stabilne stężenie w odpływie i czysty przelew.
• Automatyzacja filtrów: Parametry, takie jak poziom próżni i zawartość wilgoci w placku filtracyjnym, są automatycznie monitorowane i regulowane w celu zapewnienia wydajności filtracji i jakości produktu.

Automatyzacja transportu i składowania:

• Zdalne sterowanie i ochrona blokująca przenośników taśmowych: Umożliwia zdalne uruchamianie, zatrzymywanie i regulację prędkości oraz obejmuje funkcje ochrony przed błędami w przypadku odchylenia, rozerwania i zablokowania.
• Automatyzacja układaczy i rekultywatorów: Umożliwia bezobsługowe, zautomatyzowane operacje układania i rekultywacji na placu składowym.

2. Korzyści z automatyzacji

Szerokie zastosowanie technologii automatyzacji w zakładach przetwarzania minerałów znacznie poprawiło wydajność produkcji, stabilność, bezpieczeństwo i korzyści ekonomiczne:

• Poprawa wydajności produkcji: Ciągły i stabilny proces produkcyjny zmniejsza przestoje i wahania spowodowane interwencją człowieka.
• Zoptymalizowana jakość produktu: Precyzyjna kontrola kluczowych parametrów zapewnia stabilną jakość koncentratu i wskaźnik odzysku.
• Obniżone koszty produkcji: Zmniejszone zużycie odczynników i energii, koszty pracy i koszty utrzymania.
• Poprawa środowiska pracy: Zastąpienie pracy ręcznej w trudnych warunkach poprawia bezpieczeństwo.

Chociaż automatyzacja poczyniła znaczne postępy, jej istotą jest „sztywna” kontrola oparta na wstępnie ustawionych zasadach i ustalonych modelach. Gdy warunki produkcji (takie jak właściwości rudy i zużycie sprzętu) ulegają znacznym zmianom, zautomatyzowane systemy często mają trudności z adaptacją i nadal wymagają interwencji i regulacji ręcznej. To właśnie problem, który ma rozwiązać inteligentne przetwarzanie.

02 Inteligencja: Skok w kierunku inteligentnego przetwarzania minerałów

Inteligencja to zaawansowany etap automatyzacji. Jej istotą jest umożliwienie systemowi przetwarzania minerałów posiadania zdolności do autonomicznego uczenia się, autonomicznego podejmowania decyzji, autonomicznej optymalizacji i samo-adaptacji poprzez wprowadzenie zaawansowanych technologii, takich jak duże zbiory danych, przetwarzanie w chmurze, sztuczna inteligencja (AI), Internet Rzeczy (IoT) i cyfrowe bliźniaki, co pozwala na osiągnięcie elastyczności, optymalizacji i koordynacji procesu produkcyjnego.

1. System technologii rdzeniowych inteligentnego przetwarzania minerałów

(1) Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) i gromadzenie danych:

• Wdrażaj ogromne czujniki, inteligentne instrumenty i urządzenia brzegowe, aby zbierać w czasie rzeczywistym i z dużą precyzją wielkości fizyczne (temperatura, ciśnienie, przepływ, poziom cieczy, prąd, napięcie, wibracje itp.), wielkości chemiczne (jakość, wartość pH, potencjał redoks itp.) oraz dane o stanie pracy sprzętu całego procesu produkcji przetwarzania minerałów.
• Używaj technologii komunikacyjnych, takich jak przemysłowy Ethernet i bezprzewodowe sieci czujników, aby budować szybkie i niezawodne kanały transmisji danych i agregować ogromne ilości danych do chmury lub lokalnego centrum danych.
• Praktyczny przypadek: Wykorzystanie technologii wizji maszynowej do monitorowania stanu piany w czasie rzeczywistym

(2) Platforma dużych zbiorów danych i eksploracja danych:

• Zbuduj ujednoliconą platformę dużych zbiorów danych górniczych, aby czyścić, integrować, przechowywać i zarządzać danymi z różnych urządzeń, różnych systemów i różnych wymiarów czasowych.
• Używaj technologii analizy dużych zbiorów danych (takich jak eksploracja reguł asocjacyjnych, analiza klastrowa, analiza regresji itp.), aby odkrywać potencjalne prawa, nieprawidłowe wzorce i możliwości optymalizacji w procesie produkcyjnym z ogromnych danych historycznych, takich jak przewidywanie awarii sprzętu i analiza wąskich gardeł procesowych.

(3) Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML):

Inteligentna identyfikacja i przewidywanie oparte na głębokim uczeniu:

• Inteligentna identyfikacja właściwości rudy: Używaj wizji maszynowej i technologii analizy spektralnej do identyfikacji i klasyfikacji jakości, składu mineralnego i cech osadzenia wybranej surowej rudy w czasie rzeczywistym, zapewniając dokładną podstawę do mielenia i flotacji.
• Przewidywanie awarii sprzętu i zarządzanie stanem (PHM): Analizując wibracje, temperaturę, prąd i inne duże zbiory danych sprzętu, używaj modeli głębokiego uczenia do przewidywania pozostałego okresu eksploatacji i potencjalnych awarii sprzętu (takich jak młyny, maszyny flotacyjne, pompy), wdrażaj konserwację zapobiegawczą i unikaj nagłych przestojów.

Uczenie wzmacniające i kontrola adaptacyjna:

• Inteligentna optymalizacja obwodu mielenia: Używając algorytmu uczenia wzmacniającego, system mielenia autonomicznie znajduje optymalną kombinację tempa podawania, objętości wody i prędkości młyna poprzez próby i błędy, osiągając optymalną wielkość cząstek produktu i minimalizując zużycie energii.
• Inteligentna kontrola odczynników flotacyjnych: Zbudowany jest inteligentny system podejmowania decyzji dotyczących odczynników flotacyjnych oparty na uczeniu wzmacniającym. W oparciu o właściwości zawiesiny w czasie rzeczywistym, wyniki analizy jakości online i wskaźniki flotacji, system dynamicznie dostosowuje rodzaj odczynnika, dawkę i punkt dodawania, osiągając adaptacyjną optymalizację procesu flotacji.

System ekspercki i wykres wiedzy: Doświadczenie i wiedza inżynierów od obróbki rudy są digitalizowane i strukturyzowane w celu stworzenia wykresu wiedzy o przetwarzaniu minerałów. Pomaga to modelom AI w podejmowaniu decyzji i zapewnia inteligentne wskazówki dla nowicjuszy.

2. Praktyczna ścieżka inteligentnego przetwarzania minerałów

1. Projekt i planowanie na najwyższym poziomie: Opracuj inteligentny plan rozwoju przetwarzania minerałów zgodny ze strategią firmy, jasno definiując inteligentne cele, trasy techniczne i etapy wdrażania.
2. Rozwój infrastruktury danych: Ulepsz systemy automatyzacji, wdróż Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT), zapewnij wysokiej jakości, kompleksowe gromadzenie i transmisję danych oraz zbuduj ujednoliconą platformę zarządzania danymi.
3. Rozwój algorytmów i modeli rdzeniowych: Opracuj lub wprowadź algorytmy i modele AI i dużych zbiorów danych w oparciu o specyficzne cechy procesów przetwarzania minerałów, aby rozwiązać kluczowe problemy, takie jak kontrola wielkości cząstek mielenia, optymalizacja odczynników flotacyjnych i przewidywanie awarii sprzętu.
4. Rozwój platformy cyfrowego bliźniaka: Stopniowo ustanów model cyfrowego bliźniaka zakładu przetwarzania minerałów, aby umożliwić wizualne monitorowanie, optymalizację symulacji i ostrzeżenia predykcyjne.
5. Rozwój talentów i transformacja organizacyjna: Kultywuj interdyscyplinarny talent z możliwościami analizy dużych zbiorów danych i zastosowań AI oraz promuj przejście na bardziej płaski, bardziej inteligentny i oparty na współpracy model zarządzania.
6. Najpierw pilotaż i stopniowa ekspansja: Wybierz kluczowe linie produkcyjne do projektów pilotażowych, aby zweryfikować wykonalność techniczną i korzyści ekonomiczne, a następnie stopniowo rozszerzaj na cały zakład przetwarzania minerałów, a nawet grupę górniczą.

03 Wyzwania i perspektywy

1. Wyzwania

Chociaż inteligentne przetwarzanie minerałów daje ogromne nadzieje, jego rozwój nie jest pozbawiony wyzwań. Stoi w obliczu wielu wyzwań:

1. Jakość i standaryzacja danych: Proces przetwarzania minerałów jest złożony, co skutkuje szeroką gamą typów danych. Formaty danych różnią się w zależności od sprzętu i systemów, a utrata danych i szumy są powszechne, co utrudnia czyszczenie i integrację danych.
2. Niedobór interdyscyplinarnego talentu: Niedobór interdyscyplinarnego talentu, który jest zarówno biegły w technologii przetwarzania minerałów, jak i technologiach AI, dużych zbiorów danych i przemysłowego Internetu, jest wąskim gardłem utrudniającym rozwój inteligentnego przetwarzania minerałów.
3. Wysoka inwestycja początkowa: Wdrożenie zaawansowanych czujników, sieci komunikacyjnych, platform obliczeniowych i systemów oprogramowania wymaga znacznych nakładów kapitałowych, co stanowi duże obciążenie dla niektórych firm górniczych.
4. Bezpieczeństwo danych i prywatność: Przemysłowe duże zbiory danych obejmują kluczowe tajemnice produkcyjne przedsiębiorstw, co sprawia, że bezpieczeństwo danych i ochrona prywatności są najważniejsze.
5. Zgodność z istniejącymi systemami: Systemy kontroli i sprzęt starszych zakładów przetwarzania minerałów często nie mają inteligentnych interfejsów, co utrudnia modernizację i prowadzi do znacznych problemów ze zgodnością.

2. Perspektywy: Przyszłość inteligentnego przetwarzania minerałów

Patrząc w przyszłość, „inteligentne przetwarzanie minerałów” będzie rozwijać się w następujących kierunkach, stając się coraz bardziej dostępne:

1. Współpraca i optymalizacja w całym procesie oraz samonaprawa: Umożliwi to inteligentną percepcję, podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, kontrolę współpracy i adaptacyjną optymalizację w całym procesie od rudy do koncentratu, nawet z możliwością samonaprawy w przypadku nagłych wypadków.
2. Współpraca produkcyjna w wielu regionach i kopalniach: Przetwarzanie w chmurze i cyfrowe bliźniaki umożliwią optymalną alokację zasobów i koordynację produkcji między różnymi zakładami przetwarzania minerałów, a nawet w grupach górniczych.
3. Aplikacje wirtualnej rzeczywistości/rozszerzonej rzeczywistości (VR/AR): W połączeniu z cyfrowymi bliźniakami, aplikacje te zapewnią zakładom przetwarzania minerałów wciągającą zdalną obsługę, wskazówki dotyczące konserwacji i szkolenia personelu.
4. Zielona, niskoemisyjna i obiegowa gospodarka: Inteligentne przetwarzanie minerałów będzie precyzyjniej kontrolować zużycie energii, wody i chemikaliów, realizować wykorzystanie zasobów odpadowych i promować zielony i zrównoważony rozwój przemysłu przetwarzania minerałów.

04 Wnioski: Droga przed nami jest długa, ale sposób się znajdzie

Osiągnięcie „inteligentnego przetwarzania minerałów” to długi i złożony proces, którego nie można osiągnąć z dnia na dzień. To nie proste nagromadzenie technologii, ale raczej systematyczna transformacja inżynieryjna. Od automatyzacji do inteligencji zrobiliśmy solidny pierwszy krok i zmierzamy teraz w kierunku głębszych poziomów inteligencji.

Obecnie znajdujemy się w krytycznym momencie przejścia z „automatyzacji” do „inteligencji”. Chociaż w pełni „bezobsługowe” lub „w pełni inteligentne” zakłady przetwarzania minerałów będą wymagały czasu, inteligentne zastosowania w niektórych procesach zostały stopniowo wdrożone i wykazują znaczny potencjał. Firmy górnicze powinny aktywnie przyjmować zmiany, zwiększać inwestycje w badania i rozwój technologiczny, kultywować wszechstronny talent, pogłębiać współpracę między przemysłem, uniwersytetami i badaniami oraz stopniowo rozwijać inteligentne przetwarzanie minerałów.

„Inteligentne przetwarzanie minerałów” nie tylko znacznie poprawia wydajność produkcji, obniża koszty i zapewnia bezpieczeństwo, ale jest również jedynym sposobem na promowanie wysokiej jakości rozwoju i osiągnięcie zielonego i zrównoważonego rozwoju w przemyśle wydobywczym. Z niezachwianym przekonaniem, ciągłymi inwestycjami i dogłębną praktyką wierzymy, że wielki plan „inteligentnego przetwarzania minerałów” ostatecznie stanie się rzeczywistością, otwierając nowy rozdział w rozwoju przemysłu wydobywczego.