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.