Hoe ver zijn we van'slimme mineraalverwerking'?

Met de voortdurende groei van de wereldwijde vraag naar minerale hulpbronnen en de toenemende druk op het milieu, de veiligheid en de kosten, worden traditionele mijnbouwproductiemodellen geconfronteerd met ongekende uitdagingen.De golf van digitale transformatie sweep over alle industrieën"Smart mineral processing", als kerncomponent van intelligente mijnbouw, wordt een consensus in de industrie en een ontwikkelingsrichting.Het betekent niet alleen technologische vernieuwing, maar ook ingrijpende veranderingen in de productiemethodenHoe dicht zijn we bij het bereiken van "intelligente mineraalverwerking"?

01 Automatisering: de hoeksteen van slimme mineraalverwerking01 Automatisering: de hoeksteen van slimme mineraalverwerking

Automatisering is de basis van slimme mineraalverwerking. De kern ervan is het vervangen van manuele arbeid in repetitieve, gevaarlijke of precisie-kritieke operaties door middel van verschillende besturingssystemen en apparatuur,Daardoor wordt de productie-efficiëntie verbeterd, de veiligheid te waarborgen en de arbeidsintensiteit te verminderen.

1. Huidige toepassing van automatisering in mineraalverwerkingsinstallaties

Op dit moment hebben de overgrote meerderheid van de moderne mineraalverwerkingsinstallaties de automatiseringstechnologie op grote schaal toegepast, met name op de volgende gebieden:

Automatisering van het breken en slijpen:

• Automatisering van de breekmachine: belastingssensoren en niveaumeters controleren de status van het materiaal in de breekkamer,automatisch aanpassen van de voersnelheid en het ontladen opening om het optimale doel van "meer verplettering" te bereiken, minder slijpen. "
• Automatisering van slijpfabrieken: met behulp van sonarsystemen, vermogenssensoren, lagertemperatuursensoren en andere sensoren,in combinatie met online analysesystemen zoals slijpconcentratiemeters en pH-meters voor slurryHet gebruik van een gesloten kring om de molenvoersnelheid, het watervolume en de snelheid te beheersen, zorgt voor een stabiele deeltjesgrootte van het slijpproduct en maximaliseert de slijpdoeltreffendheid.Intelligente voedingsbeheersystemen op basis van molenaccustische signalen worden veel gebruikt.
• Automatische bemonstering en online-analyse: Automatische bemonsteringstoestellen worden op belangrijke punten in de slijp- en flotatiesystemen geïnstalleerd.Gecombineerd met online-X-ray fluorescentie-analysatoren (zoals de Courier-serie van de Finse Outotec) en ultrasone concentratiemeters, worden de belangrijkste parameters, zoals de kwaliteit van de mis, de concentratie en de deeltjesgrootte, in realtime gecontroleerd, waardoor een basis wordt gelegd voor een latere controle.

Automatisering van de flotatie:

• Automatische beheersing van het niveau van de flotatiecel: niveausensoren en elektrische kleppen passen het niveau van de flotatiecel automatisch aan om een stabiele schuimlaag te behouden.
• Automatische luchtvolume- en roerversnellingsregeling: op basis van de slurry-eigenschappen en de flotatieprestaties worden het luchtvolume en de roerversnellingsgraad automatisch aangepast om de mineralisatie te optimaliseren.
• Automatisch reagensdoseringssysteem: een peristaltische of meetpomp voegt automatisch en nauwkeurig flotatiereagentia toe, zoals collectoren, op basis van de slijmkwaliteit, de pH en andere gegevens van online-analysatoren,Dit maakt het mogelijk "op aanvraag te doseren", overdosering of onderdosering te voorkomen, het gebruik van reagentia te verbeteren en de kosten te verlagen.Sommige concentratoren hebben een intelligente reagensbeheersing ingevoerd op basis van online resultaten van de kwaliteitsanalyse..

Automatisering van concentratie en filtratie:

• Automatisering van verdikkingsmiddelen: met behulp van een onderstroomconcentratiemeter en een interfacedetector;de snelheid van de onderstroompomp en de flocculantdosering worden automatisch ingesteld om een stabiele onderstroomconcentratie en een duidelijk overstroming te garanderen.
• Automatisering van het filter: Parameters zoals vacuümniveau en vochtgehalte van de filterkoek worden automatisch gecontroleerd en aangepast om de filtratie-efficiëntie en productkwaliteit te waarborgen.

Automatisering van transport en opslag:

• Belt Conveyor Remote Control and Interlocking Protection: stelt start, stop en snelheid op afstand in, en bevat foutbeschermingsfuncties voor afwijking, scheuren en verstopping.
• Automatisering van de stapel- en herwinningsactiviteiten: maakt onbemande, geautomatiseerde stapel- en herwinningsactiviteiten mogelijk op de voorraadplaats.

2Voordelen van automatisering

De wijdverspreide toepassing van automatiseringstechnologie in mineraalverwerkingsinstallaties heeft de productie-efficiëntie, stabiliteit, veiligheid en economische voordelen aanzienlijk verbeterd:

• Verbeterde productie-efficiëntie: een continu en stabiel productieproces vermindert stilstandstijden en schommelingen veroorzaakt door menselijke interventie.
• Geoptimaliseerde productkwaliteit: nauwkeurige controle van de belangrijkste parameters zorgt voor een stabiele concentratiegraad en herstelgraad.
• Verminderde productiekosten: Verminderd reagens- en energieverbruik, arbeidskosten en onderhoudskosten.
• Verbeterde werkomgeving: Het vervangen van handarbeid in ruwe omgevingen verbetert de veiligheid.

Hoewel de automatisering aanzienlijke vooruitgang heeft geboekt, is de essentie ervan een "stijve" controle op basis van vooraf ingestelde regels en vaste modellen.Wanneer de productieomstandigheden (zoals de eigenschappen van het erts en slijtage van de apparatuur) aanzienlijk veranderenIn de eerste plaats is het belangrijk dat de geautomatiseerde systemen zich vaak moeilijk aanpassen en nog steeds handmatige ingrepen en aanpassingen vereisen.

02 Intelligentie: de sprong naar slimme mineraalverwerking

Intelligentie is een geavanceerde fase van automatisering, waarvan de kern is dat het mineraalverwerkingssysteem de mogelijkheid krijgt om autonoom te leren, zelfstandig te beslissen,Autonome optimalisatie en zelfadaptatie door middel van geavanceerde technologieën zoals big data, cloud computing, kunstmatige intelligentie (AI), Internet of Things (IoT) en digitale tweelingen, waardoor flexibiliteit, optimalisatie en coördinatie van het productieproces worden bereikt.

1Kerntechnologisch systeem voor slimme minerale verwerking

(1) Industrial Internet of Things (IIoT) en gegevensverzameling:

• Het gebruik van enorme sensoren, intelligente instrumenten en edge computing-apparaten om fysische grootheden te verzamelen (temperatuur, druk, stroom, vloeistofgehalte, stroom, spanning, trillingen, enz.)chemische hoeveelheden (kwaliteit), pH-waarde, redoxpotentieel, enz.) en gegevens over de werking van de apparatuur van het gehele mineraalverwerkingsproductieproces in realtime en met hoge precisie.
• 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.
• Praktisch geval: gebruik maken van machinevisie technologie om de schuimstatus in realtime te controleren

(2) Big Data-platform en data mining:

• Het bouwen van een unified mining big data platform om data van verschillende apparatuur, verschillende systemen en verschillende tijddimensies te reinigen, integreren, opslaan en beheren.
• Het gebruik van big data-analyse technologie (zoals associatie regel mining, cluster analyse, regressie analyse, enz.) om potentiële wetten te ontdekken,abnormale patronen en optimalisatiemogelijkheden in het productieproces op basis van enorme historische gegevens, zoals het voorspellen van uitval van apparatuur en het analyseren van proces knelpunten.

(3) Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML):

Intelligente identificatie en voorspelling op basis van deep learning:

• Intelligente identificatie van ertsen eigenschappen: gebruik machinevisie en spectrale analyse technologie om de kwaliteit, minerale samenstelling,en ingebedde kenmerken van het geselecteerde ruwe erts in realtime, die een nauwkeurige basis biedt voor het slijpen en floteren.
• Voorspelling van storingen en gezondheid van apparatuur (PHM): door het analyseren van de trillingen, temperatuur, stroom en andere grote gegevens van de apparatuur,Het gebruik van deep learning-modellen om de resterende levensduur en mogelijke storingen van apparatuur (zoals molens) te voorspellen, flotatiesystemen, pompen), preventief onderhoud uitvoeren en plotselinge stilstand vermijden.

Versterkingsleer en adaptieve controle:

• Intelligente optimalisatie van het slijpcircuit: met behulp van een versterkingsleeralgoritme vindt het slijpsysteem zelfstandig de optimale combinatie van voersnelheid, watervolume,en molensnelheid door trial and error, waardoor een optimale productdeeltjesgrootte wordt bereikt en het energieverbruik tot een minimum wordt beperkt.
• Intelligente flotatie-reagentiacontrole: een op versterkingsleer gebaseerd intelligent flotatie-reagentiebeslissingssysteem wordt gebouwd.resultaten van de online beoordelingsanalyseHet systeem past dynamisch reagentietype, dosering en toevoegingspunt aan, waardoor een adaptieve optimalisatie van het flotatieproces wordt bereikt.

Expert System and Knowledge Graph: De ervaring en kennis van de mineraalverwerkende ingenieurs worden gedigitaliseerd en gestructureerd om een kennisgrafiek voor mineraalverwerking te maken.Dit helpt AI-modellen bij het nemen van beslissingen en biedt intelligente begeleiding voor beginners.

2. Praktische weg voor intelligente mineraalverwerking

1. Ontwerp en planning op het hoogste niveau: Ontwikkelen van een slimme ontwikkelingsplan voor mineraalverwerking in overeenstemming met de strategie van het bedrijf, duidelijk definiëren van slimme doelen, technische routes,en uitvoering.
2. Ontwikkeling van data-infrastructuur: verbetering van automatiseringssystemen, inzet van het industriële internet van dingen (IIoT), waarborging van kwalitatief hoogwaardige, uitgebreide gegevensverzameling en -overdracht,en bouwen aan een verenigd platform voor gegevensbeheer.
3. Kernalgoritme en modelontwikkeling:Ontwikkelen of introduceren van AI- en big data-algoritmen en -modellen op basis van de specifieke kenmerken van mineraalverwerkingsprocessen om belangrijke problemen aan te pakken, zoals de controle van de deeltjesgrootte van het slijpen, optimalisatie van het flotatiereagens en voorspelling van storingen van apparatuur.
4. Ontwikkeling van een digitaal tweelingplatform: geleidelijk een digitaal tweelingmodel van de mineraalverwerkingsfabriek opzetten om visuele monitoring, simulatie-optimalisatie en voorspellende waarschuwingen mogelijk te maken.
5. Talentontwikkeling en organisatorische transformatie: Cultiveren van interdisciplinair talent met big data-analyse en AI-toepassingsmogelijkheden, en bevorderen van de verschuiving naar een plattere, intelligenter,en samenwerkingsmodel.
6. Pilot eerste en geleidelijke uitbreiding: selectie van belangrijke productielijnen voor proefprojecten om de technische haalbaarheid en de economische voordelen te verifiëren,en vervolgens geleidelijk uit te breiden naar de gehele mineraalverwerkingsfabriek en zelfs de mijnbouw groep.

03 Uitdagingen en vooruitzichten

1. Uitdagingen

Hoewel slimme mineraalverwerking veelbelovend is, is de ontwikkeling ervan niet zonder uitdagingen.

1. Gegevenskwaliteit en standaardisatie: het mineraalverwerkingsproces is complex, wat resulteert in een grote verscheidenheid aan datatypen.en gegevensverlies en lawaai komen vaak voor., waardoor het schoonmaken en integreren van gegevens moeilijk wordt.
2. Tekort aan multidisciplinair talent: een tekort aan multidisciplinair talent dat zowel vaardig is in mineraalverwerkingstechnologie als AI, big data,De ontwikkeling van de intelligente mineraalverwerking wordt belemmerd door het feit dat de technologieën van de industrie en het internet een knelpunt vormen..
3. Hoge aanvankelijke investeringen: het inzetten van geavanceerde sensoren, communicatienetwerken, computerplatforms en software-systemen vereist aanzienlijke kapitaalinvesteringen,een zware last op sommige mijnbouwbedrijven.
4. Gegevensbeveiliging en privacy: industriële big data omvat de kern van bedrijfsproductiegeheimen, waardoor gegevensbeveiliging en privacybescherming van het allergrootste belang zijn.
5. Compatibiliteit met bestaande systemen: de besturingssystemen en apparatuur van oudere mineraalverwerkingsinstallaties hebben vaak geen intelligente interfaces.de retrofitting bemoeilijkt en tot belangrijke compatibiliteitsproblemen leidt.

2. Perspectief: De toekomst van slimme mineraalverwerking

Voor de toekomst zal de "intelligente mineraalverwerking" zich in de volgende richtingen ontwikkelen en steeds toegankelijker worden:

1. Volledige proces-collaboratieve optimalisatie en zelfherstel: dit zal intelligente perceptie, realtime besluitvorming, collaboratieve controle,Het gebruik van de methode is in de meeste gevallen niet toegestaan., zelfs met de mogelijkheid om zichzelf te genezen in geval van nood.
2. Productie in samenwerking tussen verschillende regio's en verschillende mijnen:Cloudcomputing en digitale tweeling zullen een optimale allocatie van hulpbronnen en coördinatie van de productie tussen verschillende mineraalverwerkingsinstallaties mogelijk maken, en zelfs binnen mijnbouwgroepen.
3. Virtual reality/augmented reality (VR/AR) -toepassingen: in combinatie met digitale tweelingen zullen deze toepassingen mineraalverwerkingsinstallaties voorzien van een meeslepende externe bediening, onderhoudsbegeleiding,en personeelsopleiding.
4. Groene, koolstofarme en circulaire economie: slimme mineraalverwerking zal het energie-, water- en chemische verbruik nauwkeuriger beheersen, het gebruik van afvalstoffen realiseren,en de groene en duurzame ontwikkeling van de mineraalverwerkende industrie bevorderen.

04 Conclusie: De weg vooruit is lang, maar de weg zal komen

Het bereiken van "intelligente mineraalverwerking" is een lang en complex proces dat niet in één nacht kan worden bereikt.maar eerder een systematische technische transformatieVan automatisering tot intelligentie, we hebben een solide eerste stap gezet en gaan nu naar diepere niveaus van intelligentie.

We bevinden ons momenteel op een kritiek punt in de overgang van "automatisering" naar "intelligentie".In sommige processen zijn geleidelijk intelligente toepassingen ingevoerd en tonen zij een aanzienlijk potentieel.De mijnbouwmaatschappijen moeten actief verandering omarmen, investeringen in technologisch onderzoek en ontwikkeling verhogen, veelzijdig talent cultiveren, de samenwerking tussen industrie, universiteit en onderzoek verdiepen.en geleidelijk de ontwikkeling van slimme mineraalverwerking te bevorderen.

"Intelligente mineraalverwerking" verbetert niet alleen de productie-efficiëntie aanzienlijk, verlaagt de kosten en zorgt voor veiligheid,Het is ook de enige manier om een kwalitatief hoogwaardige ontwikkeling te bevorderen en een groene en duurzame ontwikkeling in de mijnbouw te bereiken.Met onwrikbare overtuiging, continue investeringen en diepgaande praktijk, geloven we dat de grote blauwdruk van "intelligente mineraalverwerking" uiteindelijk werkelijkheid zal worden.Het is een nieuwe fase in de ontwikkeling van de mijnbouw..