Mineraalien käsittely, rikastus ja prosessin optimointi

Voitot:

• Kyky analysoida prosessidataa tekoälyllä rikastusvaiheissa, kuten murskaus-jauhatus, vaahdotus ja liuotus
• Kyky tulkita tasapainoa talteenoton, laatu-saantokäyrän ja reagenssin kulutuksen välillä AI-tuella
• Kyky tarkistaa tekoälyn suositellut prosessiasetukset metallurgisen testauksen, massatasapainon ja prosessiinsinöörin arvioiden avulla

Kaivoksen malmi kulkee käsittelylaitoksen läpi myyntikelpoiseksi tuotteeksi: murskaus, jauhaminen (malmin muuttaminen jauheeksi), luokittelu ja sitten rikastus (todellinen prosessi, jolla metalli otetaan talteen; kuten vaahdotus, liuotus, painovoima ja magneettinen erotus). Tämä laitos on kaivoksen se osa, joka kuluttaa eniten energiaa ja määrää suoraan hyötysuhteen (talteenotto: kuinka paljon malmin metallista siirtyy tuotteeseen). Pieni tehokkuuden lisäys tekee suuren eron vuosituloissa; Pieni hiontakokovirhe joko vuotaa metallia tai hukkaa energiaa. Prosessilaitos tuottaa tiedot sekunti sekunnilta: syöttölaatu, kokojakauma, reagenssin annostus, massan tiheys, pH, lämpötila. Tekoäly on tehokas näiden tietojen analysoinnissa, korreloinnissa ja raportoinnissa; mutta prosessin virityspäätökset tehdään metallurgisen testauksen, massatasapainon ja prosessi-insinöörin arvioiden perusteella.

Rikastamisen perusvaiheet

• Murskaus-jauhatus (murskaus): Malmin pienentäminen raekokoon, josta metalli voidaan ottaa talteen. Suurin osa energiasta kuluu täällä; Tavoitekoko riippuu vapautumisasteesta (metallirakeiden erottuminen sumun mineraalista).
• Vaahdotus: Halutun mineraalin erottaminen vaahdosta käyttämällä reagensseja vesi-mineraali-ilma -ympäristössä. pH, reagenssin annostelu ja ilman virtausnopeus ovat kriittisiä.
• Liuotus: Metallin liuottaminen kemiallisella liuoksella (esim. syanidi, happo) ja talteenotto. Reagenssin kulutus, aika ja hiukkaskoko ovat ratkaisevia.
• Painovoima/magneettinen erotus: Erotus tiheyseron tai magneettisten ominaisuuksien perusteella.

Kussakin vaiheessa on kaksi pääkriteeriä: saanto (talteenotto) ja rikasteen laatu (laatu). Yleensä nämä kaksi ovat käänteisessä tasapainossa: jos haluat korkealaatuisemman tiivisteen, saanto yleensä laskee. Tekoäly voi selittää tämän arvosanan tuottotasapainon ja näyttää sen tiedoistasi; mutta todelliset käyttöarvot on tarkistettava metallurgisella testauksella ja massataseella.

Askel askeleelta: tekoäly käsittelee prosessidataa

1. Luo massatasapaino. Sisään = ulos (tiiviste + jäte) -sääntö; Jos metallitasapaino ei kestä, on tietovirhe. AI: massataselaskentakehys.
2. Etsi tärkeitä suhteita. Jauhatuskoko ↔ saanto, pH ↔ vaahdotustehokkuus, reagenssi ↔ laatu. AI: korrelaatio- ja trendianalyysi.
3. Kuvaa poikkeama/siirtymä. Jaksot, jolloin tehokkuus laskee ja reagenssin kulutus kasvaa. AI: aikasarjapoikkeamien merkintä.
4. Hän kokeilee käsikirjoitusta. Hypoteesit kuten "Mitä mallin mukaan tapahtuu, jos nostamme pH:ta 0,3?" AI: rakentaa skenaarioita, mutta todellisuus varmistetaan testaamalla.
5. Vahvista metallurgisella testillä. Kriittiset asetusmuutokset testataan laboratorio-/pilottitestauksella.
6. Käytä ja tarkkaile. Prosessiinsinööri päättää; AI laatii seurantaraportin.

Vinkki: "Suhteen" näkeminen prosessitiedoissa ei takaa, että sen muuttaminen saa saman tuloksen. Korrelaatio ei ole syy-yhteyttä; tarkista metallurgisella testillä tai kontrolloidulla kokeella ennen asetuksen muuttamista.

Massatasapaino: hiljainen vianmetsästäjä

Massatasapaino on kasvin tehokkain sakeuden säätö. Sisään tulevan metallin määrän on oltava yhtä suuri kuin ulos tulevan rikasteen ja jätteessä olevan metallin summa; Jos ne eivät ole yhtä suuret, joko mittaus, näyte tai laskelma ovat virheellisiä. Tekoäly on erittäin hyödyllinen massatasetaulukon muodostamisessa hajautetuista virtaustiedoista ja epätasapainojen ilmoittamisesta. Mutta epätasapainon syyn löytäminen (näytteenottopiste, virtausmittari, laatuanalyysi) vaatii kenttä- ja laboratoriovahvistuksen.

Massatase on säilytettävä erikseen sekä "kuivan" tonnimäärän että metallin osalta: kun laitoksessa pidetään tonnimääriä, metallitase voi olla alijäämäinen, koska laatuanalyysissä on virhe. Kokenut prosessiinsinööri kysyy aina "onko tasapaino sulkeutumassa" ennen kuin luottaa tehokkuuslukuihin; koska ei-sulkevasta saldosta laskettu tehokkuus on merkityksetöntä, vaikka se näyttää kuinka hyvältä. Käytännössä mittaukset sisältävät väistämättä jonkin verran virhettä; Siksi sen sijaan, että tasapaino nollattaisiin, suoritetaan tietojen täsmäytys, joka antaa mittausten luotettavuuteen nähden yhdenmukaisimmat arvot. Tekoäly auttaa näyttämään tämän täsmäytyksen aritmetiikkaa ja mikä mittaus on kyseenalaisempi kuin muut; Kuitenkin, kuinka paljon luottamusta mihinkin mittauspisteeseen tulee antaa, määrittää kyseiseen laitokseen perehtynyt insinööri. Lyhyesti sanottuna massatase on ensimmäinen ja halvin testi, joka paljastaa, "valehteleeko" prosessidata; Tämä koe on läpäistävä ennen jokaista sato- ja laatuanalyysiä.

kolme minilaukkua

Tapaus 1 – Jauhatuskoko-tuottosuhde. Kuparilaitoksessa vaahdotustehokkuus laski 88 %:sta 84 %:iin viimeisen kahden kuukauden aikana. Ryhmällä on tekoälyn analysointiprosessidata; He havaitsevat, että tehokkuuden lasku osuu samaan aikaan, kun jauhatuskoko (P80) kasvaa 150 µm:stä 190 µm:iin. Myllyn vuoraus oli kulunut pois ja jauhatus muuttui karkeaksi. Sato palautuu vuorauksen ja koon perääntymisen myötä. AI osoitti suhteen; Syy vahvistettiin kenttätarkastuksella (primer).

Tapaus 2 – Reagenssijäte. Laitos tarjoaa reagenssiannos- ja saantotiedot tekoälylle. Analyysi osoittaa, että tietyn annoksen yläpuolella tehokkuus ei kasva, vain kustannukset kasvavat (saturaatio). Työryhmä pienentää annoksen tälle kynnysarvolle; metallurgiset testit vahvistavat saman saannon ja reagenssikustannukset laskevat 11 %. AI-trendi löydetty; Testaus vahvisti päätöksen.

Tapaus 3 — Massatase ei päde (varoitus). Harjoittelija saa tekoälyn laskemaan hänen päivittäisen tehokkuutensa 94 %:ksi ja on iloinen. Kuitenkin, kun massatase muodostetaan AI:ssa, nähdään, että sisään tuleva metalli ylittää poistuvan metallin ja saldo antaa 7 % alijäämän; Tehokkuusluku on siis epäluotettava. Ongelmana oli, että jätenäyte otettiin ei-edustavasta pisteestä. Oppitunti: lukua, kuten tuottoa, ei ilmoiteta ilman massatasapainoa; Vaikka tekoäly löytää tasapainon nopeasti, se löytää syyn.

Kopioitavat kehotemallit

MASSATASEEN VALVONTA"Rooli: Olet apulaismineraalien prosessointiinsinööri. Alla on tonnimäärä- ja laatutiedot syöttö-, rikaste- ja rikastushiekkavirroista. Määritä metallimassatase (vaikuttaja = rikaste + rikastushiekka) ja laske prosentuaalinen epätasapaino. Jos saldo on yli [kynnys]%, luettele mitkä mittaus-/näytepisteet voivat olla mittausyksikön tiedoista. [liitä]."

LUOKAN JA SAANTON SUHDE "Alla on rikasteen laatu- ja tuottomittaukset. Kirjoita koodirunko, joka visualisoi laadun palautumisen ja tulkitsee trendin. Merkitse mikä toimintapiste näyttää hukkaa/häviötä; EHDOTA tarkka asetus, anna hypoteesi, joka tarkistetaan metallurgisella testauksella. Tiedot: [tahda]."

PROSESSIN ANOMALIAN SEURANTA "Alla on vaahdotuspiirin aikasarja (pH, reagenssin annostus, saanto, syöttölaatu). Merkitse jaksot, jolloin saanto poikkeaa normaalista ja näytä kunkin muuttujan kohdalla, minkä muuttujan kanssa se ajautui. Älä sano TARKKAA syytä; luettele mahdolliset syyt ja varmistusvaihe. Tiedot: [liitä]."

KOKEILUMATRIISIN SUUNNITTELU "Haluan testata jauhatuskoon ja reagenssin annostuksen vaikutusta saantoon metallurgisella testillä. Ehdota minulle koematriisia (tekijätasotaulukko) ja kirjoita ylös, mitä minun tulisi mitata kussakin tilanteessa. ÄLÄ anna todellista optimiarvoa, vaan kuvaile, miten testi asetetaan."

Heikko kehote / Vahva kehote

HEIKKO OHJE: "Kuinka saan lisää? Mikä pH:n tulisi olla?"

VAHVA OHJE: "Rooli: Olet metallurginen/prosessiassistentti. Analysoi saannon ja pH:n, reagenssin annostuksen ja jauhatuskoon välistä kehitystä alla olevissa vaahdotustiedoissa. Merkitse, mikä muuttuja siirtyy saannon vähenemisen myötä. ÄLÄ ehdota tarkkaa pH-arvoa; ehdota sen sijaan 2-3 hypoteesia ja kokeellista matriisia testattavaksi metallurgisella testauksella.

Vertailutaulukko: prosessin vertailuarvo ja tekoälyn rooli

kriteeri

Merkitys

AI rooli

vahvistusta

Tuotto (palautus)

Ansaittu metallikorko

Suhde/poikkeama-analyysi

Massatase + testaus

Keskitetty laatu

tuotteen laatu

suuntaus

Analyysi + testaus

Hionta P80

Liberalisointiulottuvuus

Suhde tuottoon

Koko mittaus

Reagenssin annostelu

kemikaalien kulutus

Kyllästysanalyysi

metallurginen testaus

massatase

Tietojen johdonmukaisuus

saldotili

Kentän/näytteen vahvistus

Yleisiä virheitä

• Raportoi tuotto ilman massatasapainoa. Tasapainovaje tekee tehokkuudesta epäluotettavan.
• Virheellinen korrelaatio syy-yhteydelle. Asetuksen muuttaminen vain siksi, että näet suhteen, on riskialtista; Vahvista testaamalla.
• Luotetaan yleiseen "optimaaliseen pH-arvoon". Optimi on malmi- ja reagenssikohtainen.
• Näytteen edustavuuden ohittaminen. Väärästä pisteestä otettu näyte pilaa koko laskelman.
• Energian ja reagenssikustannusten huomioimatta jättäminen. Tehokkuuden lisääminen ei välttämättä oikeuta kustannusten nousua.

Varoitus: Prosessiasetukset ovat toisistaan ​​riippuvaisia; yhden muuttaminen voi häiritä toista. Tekoälyn osoittama parannus toteutetaan, jos se ei huononna toista mittaria (luokka, hinta, ympäristö), ja se varmistetaan testaamalla.

Yhteenvetona

Mineraalien käsittely on energia- ja tehokkuusintensiivinen osa malmin muuntamista myyntikelpoiseksi tuotteeksi; Saanto ja rikasteen laatu ovat yleensä käänteisessä tasapainossa. Tekoäly on tehokas massatasapainon määrittämisessä, laatu-saantoanalyysissä, poikkeamien seurannassa ja koematriisisuunnittelussa. Mutta prosessin virityspäätökset tarkistetaan metallurgisella testauksella ja massatasapainolla, ei korrelaatiolla. Lukua, kuten tuottoa, ei ilmoiteta ilman massatasapainoa ja näytteen edustavuuden varmistamista.

Sovellustehtävä

Käytä "Massataseen tarkistus" -mallia näytetietojesi (tai omien) virtaustietojesi kanssa selvittääksesi, kuinka avoin vaaka on, ja luettele epäilyttävät mittauspisteet. Tulkitse sitten työpisteesi "Arkisto-tuottosuhde" -mallin avulla ja merkitse pisteet, joissa näkyy hukka/häviö. Pura lopuksi metallurginen testisuunnitelma "Kokeellisen matriisisuunnittelun" mallista parantaaksesi hypoteesia.

tarkistuslista

• [ ] Ennen tietojen ilmoittamista määritin massataseen ja tarkistin alijäämän.
• [ ] En pitänyt näkemiäni suhteita syy-seuraussuhteina, vaan suunnittelin vahvistavani ne testaamalla.
• [ ] Kyseenalaistan näytepisteiden edustavuuden.
• [ ] Jätin prosessiasetuspäätöksen metallurgisen testauksen ja prosessi-insinöörin tehtäväksi.
• [ ] Arvioin myös kunnostuksen kustannukset/ympäristövaikutukset.
• [ ] Pidin malmikohtaisia ​​"optimiarvoja", enkä luottanut yleisiin arvoihin.