품질 부선제 & 거품 부유 시약 제조 업체

광물 자원의 개발 및 활용에서 선광 공장에서 생산된 광미는 종종 "폐기물"로 간주됩니다. 이는 광미 웅덩이를 위한 상당한 토지를 차지할 뿐만 아니라 환경 오염 및 안전 위험을 초래할 수도 있습니다. 그러나 광물 자원의 고갈 증가, 점점 더 엄격해지는 환경 규제 및 기술 발전으로 인해 광미를 "보물"로 변환하는 개념이 널리 받아들여지고 있으며 광산업의 지속 가능한 발전을 위한 불가피한 선택이 되고 있습니다. 광미 종합 활용 파일럿은 이 야심찬 목표를 달성하기 위한 핵심 출발점입니다. 이는 단순한 기술 실험이 아니라, 광미의 고가치 및 다양한 활용에 대한 확실한 과학적 증거를 제공하는 것을 목표로 이론적 깊이, 과학적 엄밀성 및 실제 지침을 통합하는 복잡한 프로젝트입니다. 01 Tailings의 "재창조": 폐기물에서 잠재적 자원으로 1. 광미 특성 및 과제 광미는 광석을 파쇄, 분쇄, 선광 등의 공정을 거쳐 처리한 후 배출되는 고형 폐기물을 말합니다. 유용한 미네랄이 전혀 또는 최소한으로 포함되어 있거나, 유용한 미네랄 함량이 현재의 경제 및 기술 조건에서 회수할 수 있는 수준보다 낮습니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 갠지스 광물: 석영, 장석, 방해석, 백운석, 운모 등 미회수 유용 광물: 내재된 입자 크기 및 선광 공정 제한으로 인해 완전히 회수할 수 없는 미세 입자 또는 관련 유용 광물. 유해 요소: 산성 폐수 및 중금속 침출을 유발할 수 있는 황화물(예: 황철석 및 비소철석) 및 중금속. 잔류 선광 시약: 미량의 부양 시약 및 응집제. 이러한 특성은 광미가 많은 토지를 차지할 뿐만 아니라 환경적 위험을 초래한다는 것을 의미합니다. 통계에 따르면 전 세계 광미 생산량은 매년 수백억 톤에 달하며 저장 압력이 엄청납니다. 2. 광미 자원 활용 가능성 그러나 광미가 완전히 쓸모없는 것은 아닙니다. 현미경으로 보면 광미 입자는 여전히 특정 물리적, 화학적 특성을 지닌 광물 집합체입니다. 거시적인 수준에서 보면 그 방대한 양은 엄청난 잠재적 가치를 지니고 있습니다. 유용한 관련 광물: 많은 광미에는 여전히 낮은 등급의 귀금속(구리, 철, 금, 은, 희토류 원소, 리튬 등) 또는 비금속 광물(형석, 인회석, 칼륨 장석 등)이 포함되어 있지만 현재 공정은 효율적인 회수를 방해합니다. 건축 자재: 광미의 실리콘, 알루미늄 및 칼슘은 시멘트, 벽돌 및 타일, 세라믹, 콘크리트 골재 및 기포 콘크리트와 같은 건축 자재의 고품질 원료가 됩니다. 환경 복원 재료: 일부 광미는 흡착 특성을 가지며 중금속 폐수 처리에 사용할 수 있습니다. 탈황 광미는 토양 개선에 사용될 수 있습니다. 농업용: 오염이 제거되고 구성이 조정된 광미는 토양 개량제 또는 비료 운반체로 사용할 수 있습니다. 신소재: 초미세 광미 분말은 미정질 유리, 내화물 및 복합 재료를 준비하는 데 사용할 수 있습니다. 광미의 "동일성 재구성"은 본질적인 가치에 대한 새로운 이해를 기반으로 하며, 광미의 포괄적인 활용 실험은 이러한 재구성을 달성하기 위한 과학적 초석입니다. 02 광미 종합 활용 시범사업의 과학적 의미와 단계 광미 종합 활용 파일럿은 여러 분야와 기술을 통합하는 체계적인 프로젝트입니다. 핵심 목표는 광미에 대해 가장 경제적으로 실행 가능하고 기술적으로 실행 가능하며 환경 친화적인 활용 경로를 식별하는 것입니다. 1. 사전 파일럿 기초 연구: 종합적인 "신체 검사" 광미의 성공적인 활용은 광미의 물리적, 화학적 특성에 대한 깊은 이해에 달려 있습니다. 이 단계는 광미에 대한 포괄적인 "물리적 검사"와 같습니다. ★ 광미 구성 분석: 화학적 다원소 분석: 주요, 미량 및 미량 원소, 특히 잠재적으로 유용한 원소(예: 희귀 금속, 귀금속 및 관련 철)와 유해 원소(예: 황, 아스퍼질러스, 카드뮴 및 납)의 함량을 정확하게 측정합니다. 이는 2차 선광을 위한 광미의 가치와 후속 활용에 따른 환경 위험을 결정합니다. 상 분석: X선 회절(XRD)은 광물학적 조성을 결정하고 각 광물의 함량을 정량적으로 분석합니다. 이는 광미의 물리적, 화학적 특성을 이해하는 데 기초가 됩니다. 분광 분석(EDS, XRF): 원소 분포를 결정하는 데 도움이 됩니다. ★ 물리적 특성 측정: 입자 크기 구성 분석: 스크리닝 방법, 레이저 입자 크기 분석기 및 기타 방법을 사용하여 광미 입자 크기 분포를 결정하고 분쇄, 등급 지정, 충전 및 소결과 같은 공정의 기초를 제공합니다. 예를 들어, 미세한 광미는 건설 자재 산업에서 보다 정제된 분쇄를 요구할 수 있으며 충전 중 슬러리 유변학에 영향을 미칠 수 있습니다. 밀도 측정: 다른 매개변수 중에서 실제 밀도와 부피 밀도는 운송, 보관 및 혼합 비율 계산에 영향을 미칩니다. 비표면적 측정: 흡착, 반응성, 소결 성능에 영향을 미치는 BET 방법. 수분 함량 및 다공성: 이러한 방법은 탈수 및 압축 성능에 영향을 미칩니다. ★ 구조 및 형태학적 분석: 에너지 분산 분광법(EDS)과 결합된 주사 전자 현미경(SEM): 광미 입자의 형태, 구조, 표면 특성 및 원소 분포를 관찰합니다. 2. 실험적 연구 단계: 다양한 경로 탐색 및 최적화 기초 연구 결과를 바탕으로 시장 수요와 현재의 기술 역량을 결합해 표적 활용 시험을 실시할 예정이다. ★ 2차 자원 회수 시험: 재분쇄 및 재선택: 저등급 유용 광물을 함유한 광미의 경우 재분쇄의 경제성과 미세 입자 부유선광, 중력 분리 및 자기 분리를 통한 회수 가능성이 평가됩니다. 예를 들어, 구리 광미를 재분쇄하고 다시 선택하면 잔류 구리, 황 농축물, 심지어 관련 금과 은까지 회수할 수 있습니다. 침출 기술: 선택하기 어려운 초미세 입자 또는 관련 귀금속을 포함하는 광미의 경우 시안화물 침출, 산 침출 및 생물학적 침출과 같은 습식 제련 기술이 고려됩니다. 일반적인 사례: 국내 철광석 광미에서 일부 자철광을 회수하기 위해 자력 분리를 사용하여 등급을 60% 이상으로 높이고 경제적 이익을 달성했습니다. ★ 건축 자재 활용 시험: 시멘트 혼화제: 광미는 시멘트 클링커 또는 골재의 일부를 대체하는 데 사용됩니다. 이러한 시험에는 활동 지수, 표준 일관성 물 소비량 및 설정 시간 측정이 필요합니다. 소결 벽돌 및 타일: 광미는 점토를 부분적으로 대체합니다. 테스트에는 배치, 성형, 소결 온도, 소결 시간, 압축 강도, 수분 흡수 및 내한성과 같은 매개변수의 최적화가 필요합니다. 콘크리트 골재: 광미 모래가 강 모래를 대체합니다. 등급, 파쇄값, 유해물질 함량 등을 측정하고, 콘크리트 배합비율, 강도, 내구성 시험을 실시해야 합니다. 기포 콘크리트, 유리-세라믹, 세라믹 등: 목표 배합 설계 및 공정 매개변수 최적화가 수행됩니다. 대표적인 사례: 비철금속 광산에서 탈수, 건조, 혼합 과정을 거쳐 국가 규격에 맞는 광미벽돌을 성공적으로 생산해 대규모 산업생산이 가능해졌다. ★ 충전재 테스트: 시멘트질 충전: 광미는 골재로 사용되며 시멘트질 재료(시멘트, 분쇄 슬래그 등)와 혼합되어 지하 덩어리를 채우기 위한 충전 슬러리를 준비합니다. 테스트에는 유변학적 특성(슬럼프, 퍼짐), 응결 시간, 초기 및 후기 강도, 불투수성 및 균열 저항성을 결정해야 합니다. 페이스트 백필: 고농도 광미 슬러리의 준비 및 운반 성능과 충전 강도입니다. 일반적인 사례: 금광은 완전히 시멘트화된 광미 되메우기 기술을 채택하여 광미 저장 문제를 해결할 뿐만 아니라 채광 안전도 보장했습니다. ★ 환경 개선 및 농업 활용 실험: 중금속 흡착: 폐수 내 중금속 이온에 대한 광미의 흡착 용량을 평가합니다. 토양 개량제: 산성 및 척박한 토양에 대한 광미의 개선 효과를 평가합니다(pH, 영양분 함량 및 식물 성장 테스트). 일반적인 사례: 칼슘, 인 및 기타 원소가 풍부한 인산염 광산의 광미를 처리하여 농업용 인산염 비료 운반체로 사용하여 생산량과 효율성을 높였습니다. ★ 기타 고부가가치 활용: 복합 재료, 기능성 세라믹, 분자체 제조 등. 이러한 유형의 연구에는 일반적으로 최첨단 기술과 더 높은 부가가치가 포함됩니다. 3. 환경영향 및 경제성 평가: 이중 고려사항 환경 영향 평가: 테스트 중 및 제품 사용 후 환경 안전성을 평가합니다. 예를 들어, 방사능, 중금속 침출, 광미 건축 자재의 먼지 배출이 평가됩니다. 광미를 채운 후에도 침출수 테스트가 수행됩니다. 경제성 평가: 활용 계획의 상업적 실행 가능성을 보장하기 위해 광미 전처리 비용, 활용 프로세스 비용, 제품 판매 수익 및 환경 이익 전환을 포함하는 전체 수명 주기 비용 분석(LCA)이 수행됩니다. 03 실무 지침: 시험 성공 및 프로젝트 구현 보장 1. 임상시험 목적과 수요 중심 설계를 명확히 합니다. 임상시험이 시작되기 전에 주요 목표를 명확하게 정의해야 합니다. 즉, 부산물을 회수하는 것입니까? 건축자재를 생산하려면? 아니면 지하 매립용인가요? 목표가 다르면 테스트 강조점과 평가 기준도 달라집니다. 동시에, 개발된 제품의 경쟁력 확보를 위해 철저한 시장조사가 이루어져야 한다. 2. 표준화된 표본추출 및 대표성 광미의 특성은 광석 공급원, 선광 공정, 저장 시간 등 다양한 요인의 영향을 받으며 어느 정도의 변동성을 나타냅니다. 따라서 표준화된 샘플링은 광미의 평균 특성을 실제로 반영하는 대표 샘플을 보장하는 데 중요합니다. 혼합 및 축소 샘플링과 함께 다점, 다층 및 다중 샘플링을 권장합니다. 3. 재판 과정 및 기록 데이터를 엄격하게 관리합니다. 시험 매개변수 표준화: 모든 테스트는 통제된 변수 하에서 수행되어야 하며 국가 또는 산업 표준을 엄격하게 준수해야 합니다. 신뢰할 수 있는 데이터 보장: 데이터 신뢰성과 검증 가능성을 보장하기 위해 각 테스트 조건, 작동 절차, 원시 데이터 및 관찰에 대한 자세한 기록을 보관해야 합니다. 반복성 테스트: 주요 실험은 결과의 정확성과 안정성을 확인하기 위해 여러 번 반복되어야 합니다. 파일럿 규모 확대: 성공적인 실험실 연구 후에는 공정 매개변수, 장비 선택 및 제품 성능의 산업적 타당성을 확인하고 잠재적인 문제를 식별하기 위해 지속적인 파일럿 규모 테스트를 수행해야 합니다. 4. 다중 이해관계자 협업 및 산업 체인 시너지 강조 포괄적인 광미 활용에는 광업, 건축 자재, 화학, 농업 등 여러 산업이 관련되어 여러 자원의 통합이 필요한 경우가 많습니다. 기술 협력: 대학 및 연구 기관과 협력하여 첨단 기술과 전문 인재를 도입합니다. 정책 지원: 자금, 토지, 세금 측면에서 우대적인 정부 정책을 적극적으로 모색합니다. 시장 연결성: 광미 제품을 공동으로 개발하고 홍보하기 위해 잠재 사용자와의 연결을 구축합니다. 5. 안전과 환경 보호를 최우선으로 생각합니다 어떤 활용방법을 사용하든 안전과 환경보호가 우선시되어야 합니다. 광미 활용 제품이 관련 국가 표준을 충족하고 환경과 인간 건강에 2차 피해를 주지 않도록 보장합니다. 예를 들어, 농업에 사용되는 광미는 중금속 침출, 독성 및 방사능에 대한 엄격한 테스트를 통과해야 합니다. 04 전망: 광미 활용의 미래 앞으로 종합적인 광미 활용은 고부가가치, 다양화, 지능화 및 배출 제로 개발을 향해 발전할 것입니다. 고부가가치 개발 : 건축자재의 광범위한 활용에서 희귀금속, 귀금속, 고순도 소재 등 고부가가치 제품으로 전환합니다. 다양화: 보다 혁신적인 애플리케이션을 개발하기 위해 여러 분야의 기술을 통합합니다. 인텔리전스: 지능형 광미 분류, 자동화된 배치 처리 및 프로세스 최적화를 달성하기 위해 빅 데이터, 인공 지능 및 로봇 공학을 도입합니다. 배출 제로: 궁극적인 목표는 광미 활용률 100%를 달성하여 광미 웅덩이를 완전히 제거하거나 환경 친화적인 경관으로 전환하는 것입니다. 포괄적인 광미 활용에 대한 시험은 광산업이 녹색 개발과 순환 경제를 달성하는 데 필수적입니다. 이는 단순히 폐기물을 보물로 바꾸는 것 이상입니다. 이는 지구 자원에 대한 깊은 존중과 효율적인 활용을 보여줍니다. 심층적인 과학 연구, 엄격한 실험 실습 및 다중 이해관계자 협력을 통해 우리는 한때 부담이었던 광미를 산업 발전을 촉진하고 인류 사회에 혜택을 주는 귀중한 자산으로 전환할 수 있는 능력과 책임을 가지고 있습니다. 이를 위해서는 기술적 혁신뿐만 아니라 개념적 혁신과 사회 전체의 공동 노력이 필요합니다.

광물 자원에 대한 세계적 수요의 지속적인 증가와 환경, 안전 및 비용 압력이 증가함에 따라 전통적인 광산 생산 모델은 전례 없는 도전과 마주하고 있습니다.디지털 변혁의 물결은 모든 산업을 휩쓸고 있습니다."지능적 광산 처리"는 지능적인 광산의 핵심 구성 요소로 산업 공감대 및 개발 방향이되고 있습니다.이는 기술 혁신뿐만 아니라 생산 방법의 근본적인 변화입니다.그래서 우리는 "지능적 광물 처리"에 얼마나 가까워졌습니까? 01 자동화: 지능적인 광물 처리의 초석01 자동화: 지능적인 광물 처리의 초석 자동화 는 지능적 인 광물 처리 의 기초 이다. 그 핵심 은 여러 가지 제어 시스템 과 장비 를 통해 반복적 인 위험 한, 또는 정밀 한 작업 에서 수동 노동 을 대체 하는 것 이다.따라서 생산 효율성을 향상시킵니다., 안전성 확보, 노동 강도를 줄입니다. 1- 광물 가공 공장에서 자동화의 현재 적용 현재 현대 광물 처리 공장 대다수는 주로 다음과 같은 분야에서 자동화 기술을 광범위하게 채택했습니다. 분쇄 및 밀링 자동화: 분쇄기 자동화: 부하 센서 및 레벨 미터는 분쇄 챔버 내의 재료 상태를 모니터링합니다.자동으로 "더 많은 분쇄"의 최적의 목표를 달성하기 위해 입력 속도 및 배charge 개척 조정, 덜 깎아. " 밀링 밀 자동화: 소나르 시스템, 전력 센서, 베어링 온도 센서 및 기타 센서를 사용하여온라인 분석 도구와 결합하여, 밀링 농도 측정기 및 매일 pH 측정기, 밀링 피드 속도, 물 부피 및 속도, 안정적인 밀링 제품 입자 크기를 보장하고 밀링 효율을 극대화 하는 닫힌 루프 제어 달성 됩니다. 예를 들어,밀링 음향 신호에 기반한 지능식 공급 제어 시스템이 널리 사용되고 있습니다.. 자동 샘플링 및 온라인 분석: 자동 샘플링기는 밀링 및 플로테이션 회로의 주요 지점에 설치됩니다.온라인 X선 형광 분석기 (핀란드의 Outotec의 Courier 시리즈와 같이) 와 초음파 농도 측정기, 슬러리 품질, 농도 및 입자 크기와 같은 주요 매개 변수는 실시간으로 모니터링되며 후속 통제를위한 기초를 제공합니다. 플로테이션 자동화: 자동 플로테이션 셀 레벨 제어: 레벨 센서와 전기 밸브는 안정적인 폼 층을 유지하기 위해 자동으로 플로테이션 셀 레벨을 조정합니다. 자동 공기 부피 및 조화기 속도 제어: 매립물 특성 및 유출 성능에 따라 공기 부피와 조화기의 속도는 광물화를 최적화하기 위해 자동으로 조정됩니다. 자동 반응물질 투여 시스템: 온라인 분석기로부터의 매립물질 등급, pH 및 기타 데이터를 기반으로, 회전 또는 측정 펌프는 수집기와 같은 플로테이션 반응물을 자동으로 정확하게 추가합니다.,이것은 "요청에 따른 투여"를 가능하게 하며 과다 복용 또는 과다 복용을 피하고, 반응기 사용량을 향상시키고 비용을 줄입니다. 예를 들어,일부 농축제품은 온라인 등급 분석 결과를 기반으로 지능형 반응기 제어 기능을 구현했습니다.. 농도 및 필터레이션 자동화: 두꺼워주는 자동화: 하류 농도 측정기와 인터페이스 탐지기를 이용합니다.하류 펌프 속도와 플록클런트 용량은 안정적인 하류 농도와 명확한 넘치는 것을 보장하기 위해 자동으로 조정됩니다.. 필터 자동화: 진공 수준 및 필터 케이크 수분 함량과 같은 매개 변수는 자동으로 모니터링되고 조정되어 필터링 효율성과 제품 품질을 보장합니다. 운송 및 저장 자동화: 벨트 컨베이어 원격 제어 및 연결 보호: 원격 시작, 정지 및 속도 조절을 가능하게하며 오차, 찢기 및 차단에 대한 오류 보호 기능을 포함합니다. 스택 및 리클라이머 자동화: 저장소 창고에서 무인, 자동화된 스택 및 리클라이머 작업을 가능하게합니다. 2자동화의 장점 광물 가공 공장에서 자동화 기술의 광범위한 적용은 생산 효율성, 안정성, 안전성 및 경제적 이점을 크게 향상 시켰습니다. 생산 효율성 향상: 지속적이고 안정적인 생산 과정으로 인적 개입으로 인한 정지 시간 및 변동이 감소합니다. 최적화된 제품 품질: 주요 매개 변수들의 정확한 통제는 안정적인 농도와 회복률을 보장합니다. 생산 비용 감소: 반응기 및 에너지 소비, 인력 비용 및 유지 보수 비용 감소. 더 나은 작업 환경: 가혹 한 환경 에서 수동 노동 을 대체 하는 것 은 안전성 을 향상 시킨다. 자동화는 상당한 진전을 이루었지만, 그것의 본질은 미리 설정된 규칙과 고정된 모델에 기초한 "직한" 제어입니다.생산 조건 (광석 특성 및 장비 마모 등) 이 크게 변하면, 자동화 시스템은 종종 적응하기 위해 어려움을 겪으며 여전히 수동 개입과 조정을 필요로합니다. 02 지능: 지능적인 광물 가공을 향한 도약 지능은 자동화의 진보된 단계입니다. 그 핵심은 광물 처리 시스템에 자율적인 학습, 자율적인 의사결정,빅데이터와 같은 첨단 기술을 도입함으로써 자율적인 최적화와 자기 적응, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 (AI), 사물 인터넷 (IoT) 및 디지털 트윈, 이를 통해 생산 프로세스의 유연성, 최적화 및 조율을 달성합니다. 1스마트 미네랄 처리의 핵심 기술 시스템 (1) 사물 산업 인터넷 (IIoT) 및 데이터 수집: 거대한 센서, 지능형 도구 및 엣지 컴퓨팅 장치를 배치하여 물리적 크기를 수집합니다 (온도, 압력, 흐름, 액체 수준, 전류, 전압, 진동 등)화학량 (등급), pH 값, redox 잠재력, 등) 및 장비 작동 상태 데이터는 모든 광물 가공 생산 프로세스를 실시간으로 고도의 정확도로 보여줍니다. 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. 실제 사례: 머신 비전 기술을 사용하여 폼 상태를 실시간으로 모니터링합니다 (2) 빅데이터 플랫폼 및 데이터 마이닝: 다양한 장비, 다양한 시스템과 다른 시간 차원에서 데이터를 청소하고 통합하고 저장하고 관리할 수 있는 통합된 마이닝 빅 데이터 플랫폼을 구축합니다. 빅데이터 분석 기술을 사용함 (단합 규칙 마이닝, 클러스터 분석, 회귀 분석 등) 으로 잠재적인 법칙을 발견함비정상적인 패턴과 생산 과정의 최적화 기회장비 고장을 예측하고 프로세스 병목을 분석하는 것과 같은 것입니다. (3) 인공지능 (AI) 및 기계 학습 (ML): 심층 학습에 기반한 지능형 식별 및 예측: 광물 특성의 지능적인 식별: 기계 비전 및 스펙트럼 분석 기술을 사용하여 등급, 광물 성분,그리고 실시간으로 선택된 원광의 내장된 특성, 밀링 및 플로테이션에 대한 정확한 기초를 제공합니다. 장비 오류 예측 및 건강 관리 (PHM): 장비의 진동, 온도, 전류 및 기타 빅 데이터를 분석함으로써딥러닝 모델을 사용하여 장비의 남은 수명과 잠재적 고장을 예측합니다., 플로테이션 기계, 펌프), 예방 유지 보수를 실시하고 갑작스러운 정지 시간을 피하십시오. 강화 학습 및 적응 제어: 지능형 밀링 회로 최적화: 강화 학습 알고리즘을 사용하여 밀링 시스템은 자동으로 공급 속도, 물 부피,그리고 시험과 오류를 통해 밀링 속도, 최적의 제품 입자 크기를 달성하고 에너지 소비를 최소화합니다. 지능형 플로테이션 반응기 제어: 강화 학습 기반의 지능형 플로테이션 반응기 의사 결정 시스템이 구축됩니다. 실시간 매립물 특성에 기초하여,온라인 등급 분석 결과, 그리고 플로테이션 지표, 시스템은 역동적으로 반응기 유형, 용량 및 추가 지점을 조정하여 플로테이션 프로세스의 적응적 최적화를 달성합니다. 전문가 시스템 및 지식 그래프: 광석 가공 엔지니어의 경험과 지식이 디지털화되고 구조화되어 광물 가공 지식 그래프를 만듭니다.이 AI 모델은 의사결정에 도움을 주고 초보자들에게 지능적인 지침을 제공합니다.. 2지능적 광물 가공에 대한 실용적 경로 최고 수준의 설계와 계획: 회사의 전략에 맞춰 지능적인 광물 처리 개발 청사진을 개발하고, 지능적인 목표, 기술적 경로,및 시행 단계. 데이터 인프라 개발: 자동화 시스템을 개선하고 사물 산업 인터넷 (IIoT) 을 배포하고 고품질, 포괄적 인 데이터 수집 및 전송을 보장합니다.그리고 통일 데이터 관리 플랫폼을 구축. 핵심 알고리즘과 모델 개발:인공지능 및 빅데이터 알고리즘 및 모델을 개발하거나 도입하여 미네랄 처리 프로세스의 특성을 기반으로 밀링 입자 크기의 제어와 같은 주요 문제를 해결합니다., 플로테이션 반응기 최적화, 장비 고장 예측. 디지털 트윈 플랫폼 개발: 시각 모니터링, 시뮬레이션 최적화 및 예측 경고를 가능하게 하기 위해 미네랄 처리 공장 디지털 트윈 모델을 점차적으로 구축합니다. 인재 개발 및 조직 전환: 빅 데이터 분석과 인공지능 응용 능력으로 학제 간 인재를 육성하고 더 평평하고 더 지능적인협동 관리 모델. 파일럿 첫 번째 및 단계적 확장: 기술적 타당성과 경제적 이점을 확인하기 위해 파일럿 프로젝트에 대한 주요 생산 라인을 선택합니다.그리고 점차적으로 광산 그룹에 광산 처리 공장 전체에 확장. 03 과제와 전망 1도전 과제 지능적 인 광물 가공은 큰 약속을 가지고 있지만, 그 개발은 여러 가지 도전 과제 없이 이루어지지 않습니다. 데이터 품질 및 표준화: 광물 처리 과정은 복잡하며 다양한 데이터 유형을 초래합니다. 데이터 형식은 다른 장비와 시스템에 따라 다릅니다.그리고 데이터 손실과 소음이 일반적입니다., 데이터 청소와 통합을 어렵게 만듭니다. 다학제 인재 부족: 광물 처리 기술과 인공지능, 빅 데이터,그리고 산업용 인터넷 기술은 스마트 광물 처리 개발을 방해하는 병목입니다.. 높은 초기 투자: 첨단 센서, 통신 네트워크, 컴퓨팅 플랫폼 및 소프트웨어 시스템을 배치하려면 상당한 자본 투자가 필요합니다.일부 광산회사에 무거운 부담을 주는. 데이터 보안과 개인 정보 보호: 산업용 빅 데이터에는 핵심 기업 생산 비밀이 포함되며 데이터 보안과 개인 정보 보호가 최우선 사항입니다. 기존 시스템과의 호환성: 오래된 광물 가공 시설의 제어 시스템과 장비는 종종 지능형 인터페이스가 없습니다.재구성하는 것을 어렵게 만들고 중요한 호환성 문제로 이어집니다.. 2전망: 스마트 광물 가공의 미래 앞으로 "지능적 광물 처리"는 다음과 같은 방향으로 발전하여 점점 더 접근성이 높아질 것입니다. 전체 프로세스 협동 최적화와 자기 치유: 이것은 지능적인 인식, 실시간 의사결정, 협동 제어,광석에서 농축까지의 모든 과정에 걸쳐 적응적 최적화비상사태에서 스스로 치유할 수 있는 능력도 가지고 있습니다. 지역 간 및 여러 광산 공동 생산:클라우드 컴퓨팅과 디지털 트윈은 다양한 광물 처리 공장 간의 최적화된 자원 할당과 생산 조정을 가능하게 할 것입니다., 심지어 광업 그룹 내에서. 가상 현실/증강 현실 (VR/AR) 애플리케이션: 디지털 트윈과 결합하여, 이러한 애플리케이션은 광물 가공 공장에인력 양성. 친환경, 저탄소, 순환경제: 지능적인 광물 처리는 에너지, 물, 화학물질 소비를 보다 정확하게 제어하고 폐기물 자원 활용을 실현합니다.그리고 광물 가공 산업의 친환경적이고 지속 가능한 발전을 촉진합니다.. 04 결론: 앞선 길 은 길지만, 그 길 은 도래 할 것 이다 "지능적 광물 처리"를 달성하는 것은 길고 복잡한 과정이며 하루아침에 달성될 수 없습니다.하지만 체계적인 엔지니어링 변환자동화에서 지능에 이르기까지 우리는 첫걸음을 내딛고 더 깊은 지능 수준으로 나아가고 있습니다. 우리는 현재 "자동화"에서 "지능"으로의 전환의 중요한 요점에 있습니다. 완전히 "인도되지 않은" 또는 "완전히 지능적인" 광물 처리 공장은 여전히 시간이 걸릴 것입니다.일부 공정에서 지능형 응용 프로그램은 점차적으로 구현되었으며 상당한 잠재력을 보여줍니다.광업 기업들은 변화를 적극적으로 수용하고 기술 연구개발에 대한 투자를 늘리고 다각적인 인재들을 육성하고 산업과 대학, 연구 협력을 심화해야 합니다.그리고 지능적인 광물 가공의 발전을 점진적으로 추진합니다.. "지능적 광물 처리"는 생산 효율성을 크게 향상시키고 비용을 줄이고 안전성을 보장하는 것뿐만 아니라또한 고품질의 개발을 촉진하고 광업의 친환경적이고 지속 가능한 발전을 달성하는 유일한 방법입니다.굳건한 신념, 지속적인 투자, 그리고 깊이 있는 연습으로 우리는 "지능적 광물 처리"의 큰 청사진이 결국 현실이 될 것이라고 믿습니다.광산업 발전의 새로운 장을 열고.