Цифровизация горнодобывающей и химической промышленности

Цифровая трансформация горно-обогатительной отрасли. Применение программного обеспечения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для увеличения эффективности гидрометаллургической переработки.

 

Истощение месторождений, возросшие экологические требования горнодобывающей промышленности требуют повышения эффективности и снижения энергопотребления при извлечении благородных (золота, платины, серебра) и цветных металлов (кобальта, меди, свинца, цинка) из руд полезных ископаемых.

В процессе обогащения золотоносных руд генерируется большое количество необработанных и неструктурированных данных: поступающих от датчиков и оборудования, измерений контрольных параметров процессов, лабораторных измерений.

 

Возможность обрабатывать и анализировать эти данные дает предприятию многочисленные преимущества, повышает эффективность производственных процессов и качество продукции.

 

По данным консалтингового агентства McKinsey анализ больших данных может «повысить извлечение полезных ископаемых на 1–3 % и увеличить производительность на 4–8 % при одновременном снижении потребления энергии».

 

Переработка минерального сырья включает различные процессы: транспортировку, электрохимию, гидрометаллургию, термическую обработку. Входные и выходные параметры всех процессов могут постоянно меняться. Таким образом оператору достаточно сложно регулировать параметры оборудования, чтобы повышать производительность.

 

Операторы контролируют работу установок в реальном режиме времени на основании своего опыта и интуиции. Это делается без учета работы всей системы в целом, зависимостей между различными процессами, которые контролируют различные специалисты: металлурги, инженеры, операторы в реальном режиме времени.

 

Большой объем сырья и большое количество параметров, которые необходимо контролировать на перерабатывающих предприятиях делают сложным определение и изменение тех параметров, которые необходимо контролировать в первую очередь.

Поэтому использование ПО для автоматизации и цифровизации производств и внедрение искусственного интеллекта в промышленность — идеальное решение для оптимизации гидрометаллургии, добычи полезных ископаемых, флотации золота, процессов обогащения и выщелачивания. 

 

Обработка больших данных (Big Data) при обогащении минерального сырья

 

При обогащении руд наблюдается изменчивость показателей качества конечной продукции. Для повышения качества необходимо контролировать параметры технологических процессов.

 

Применение программного обеспечения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет увеличить эффективность производства:

  • цианисто-сорбционного выщелачивания -CIP (Уголь в пульпе) и CIL (Уголь в щелочи);
  • Бактериально-химического окисления сульфидов;
  • Флотационного и электрического обогащения.

 

Для начала определяются те параметры, которые будут отслеживаться в процессе создания модели машинного обучения индустрии 4.0 для конкретной золотоизвлекающей фабрики (ЗИФ). Может отслеживаться более 1000 параметров: параметры исходного сырья, оборудования, готовой продукции. Это делается совместно со всеми заинтересованными сторонами: инженерами, обогатителями, операторами оборудования, специалистами в сфере ИТ.

 

Программное обеспечение на основе глубокого обучения показывает оператору на панели управления оптимальные значения параметров для рабочих процессов.

Преимущества применения ИИ в переработке минерального сырья

Анализ данных о производственных процессах с помощью ИИ и машинного обучения позволяет оператору оборудования принимать лучшие решения. Что в свою очередь повышает качество продукции и повышает эффективность производства.

Каждое внедрение ИИ начинается с унификации данных, что дает возможность операторам и инженерам, возможно впервые, визуализировать производственный процесс в целом и проанализировать качество продукции.

Оптимальные параметры управления оборудованием определяются из сохраненных данных прошлых значений параметров с помощью машинного обучения, ИИ, а также текущих параметров. На основе анализа производства в целом даются рекомендации по настройке отдельных процессов.

Применение ИИ дает возможность с опережением времени рекомендовать оператору изменить настройки оборудования до момента, когда эти изменения будет необходимо сделать.

В результате будут улучшаться производственные показатели и прибыльность.

Преимущества внедрения нашего программного обеспечения (ПО):

  • Увеличение производительности;
  • Нет необходимости подключения дополнительного оборудования-датчиков, серверов. Программное обеспечение и данные находятся в облачном хранилище;
  • Разработано ведущей компанией а сфере ИИ в мире;
  • ПО уже используется на многих предприятиях зарубежом.
  • Короткий срок внедрения: 1-2 месяца
Похожие статьи
30 июля 2021
На сегодняшний день роботы широко применяются в различных сферах промышленного производства. В то же время уровень робот...
18 января 2020
Горно-обогатительные комбинаты (ГОК) и золотоизвлекающие фабрики (ЗИФ) имеют возможность получать большое количество нео...
06 ноября 2021
Цифровизация зданий Повышение энергоэффективности эксплуатируемых зданий Цифровизация и информационное моделирование...
Подписаться на рассылку
Ignition by Inductive Automation