РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Цифровое обогащение: металлургическое производство становится технологичнее и прибыльнее благодаря роботам

Горное дело – ровесник цивилизации: общие принципы производства металла были определены уже в те далекие времена. Как и тогда, сегодня процесс включает четыре этапа: разведку залежей, разработку, обогащение извлеченной руды и, наконец , выплавку металла. Конечно, масштабы сейчас куда больше, а само производство намного эффективнее, чем в прошлом. К тому же на помощь традиционным технологиям приходят компьютеры и искусственный интеллект.
Цифровое обогащение: металлургическое производство становится технологичнее и прибыльнее благодаря роботам
Марина Пешкова

«С точки зрения программистов, такая работа намного интереснее, чем простое сидение в офисе. Это очень необычный опыт, – рассказывает Антон Абраров, руководитель проектов Центра инновационного развития ГМК «Норильский никель». – Большое значение приобретает человеческий фактор. Помимо профессиональных компетенций нужны определенная выдержка и, пожалуй, умение расположить к себе». 

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Сегодня в команде Антона около десятка разработчиков и специалистов по data science, которые заняты цифровизацией и автоматизацией технологических процессов в «Норникеле». Громадный холдинг поддерживает весь цикл металлургического производства, от геологоразведки до выпуска готового продукта, но программисты пока сосредоточены на этапе обогащения руды. «Создание новых инструментов зависит от количества и качества данных, а на обогащении их получить проще. Почти всегда можно установить датчики или камеры, позволяющие быстро собрать нужную информацию», – объясняет Антон. 

Проекты по автоматизации обогащения руды можно условно разделить на два типа: «цифровые двойники агрегатов» и «цифровые двойники технологов». Первые позволяют лучше следить за работой оборудования, а вторые воспроизводят действия человека, оптимальные в тех или иных условиях. «Поначалу мы стремились создавать рекомендательные системы, – продолжает Антон Абраров. – Но практика показала, что советы, которые выдаются постоянно, порой каждые 15 минут, со временем привлекают все меньше внимания операторов. Лучше, чтобы система сама контролировала определенную часть технологического процесса – примерно так, как адаптивный круиз-контроль в автомобиле».

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Марина Пешкова
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Пульпа и пена

Переработка и обогащение начинаются с дробления и измельчения руды. Перемолотая до состояния песка, она смешивается с водой и химическими реагентами, и уже из этой пульпы сепарируют и сгущают концентрат для переплавки в чистый металл. «Сгущение – это, по сути, отстаивание пульпы для увеличения ее плотности, – слово «пульпа» Антон произносит как опытный горняк, с ударением на последний слог. – А для сепарации чаще всего применяют метод флотации, в ходе которого разделяются частицы с разными свойствами. Это происходит в огромных чанах – некоторые из них перерабатывают более тысячи тонн материала в час. Пульпа непрерывно бурлит и пенится, все это производит большое впечатление». 

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Выход процесса флотации зависит от концентрации различных реагентов и от подачи воздуха, который заставляет пульпу пузыриться, – именно на границе между водной и воздушной средами разделяются ее компоненты. Автоматизация управления этими параметрами и стала первым проектом, за который взялись Антон Абраров и его коллеги. «Мы проанализировали всю цепочку обогащения руды с точки зрения сбора данных и с точки зрения экономического эффекта, определили возможность переноса технологии на другие площадки, – добавляет Антон. – Флотация оказалась самым подходящим этапом, тем более что она крайне популярна и применяется практически везде». 

Первой опытной площадкой стала Талнахская обогатительная фабрика – одно из самых современных предприятий в структуре «Норникеля». Внедрение «цифрового двойника технолога» для контроля за работой флотационных машин позволило увеличить извлечение никеля на 0,15%. Казалось бы, цифра совсем небольшая, однако с учетом масштабов производства итоговые суммы получаются довольно внушительные. По словам Антона Абрарова, повышение извлечения готового продукта всего на полпроцента может принести Талнахской фабрике десятки миллионов долларов дополнительной прибыли в год. Недаром сейчас аналогичные проекты внедряются и на других предприятиях «Норникеля» – в Чите и Мончегорске.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Марина Пешкова

«Человеку заглядывать внутрь мельницы нельзя, там происходит полная жесть, поэтому технологи стремятся использовать косвенные возможности контроля, в том числе математические модели». 

Измельчение и прочее

Машинное зрение помогает контролировать состояние руды при ее дроблении и измельчении и анализировать происходящее внутри мощных мельниц. «Человеку заглядывать внутрь мельницы нельзя, там происходит полная жесть, поэтому технологи стремятся использовать косвенные возможности контроля, в том числе математические модели, – рассказывает Антон Абраров. – И нейросети здесь лишь один из инструментов. Зачастую для автоматизации хватает обычных алгоритмов или деревьев решений». 

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Сегодня цифровые проекты начинают покрывать все больше процессов, связанных с обогащением руды. «Постепенно мы приходим к тому, чтобы реализовать концепцию сквозной оптимизации, участвуя в каждом этапе переработки, – продолжает Антон. – Мы постоянно в контакте с производством, ищем, где и что еще можно улучшить. Следим за появлением новых технологий, пробуем встраивать иные решения». 

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Марина Пешкова
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Разработка каждого такого проекта обычно занимает несколько месяцев, хотя многое здесь зависит от доступности оборудования и возможности сбора достаточного количества информации. Если требуется обучить нейросеть определять размеры камней на конвейере, то нужные данные можно накопить всего за несколько дней: руда движется на ленте быстрым и непрерывным потоком. Однако некоторые события на производстве случаются реже, и на сбор необходимого материала может потребоваться полгода. Тем не менее программисты шаг за шагом приближаются к максимально глубокой автоматизации работы предприятий «Норникеля».

Флотационные машины разделяют взвесь твердых частиц по их способности прилипать к пузырькам газа в жидкости . Автоматический контроль за режимом работы этих установок позволил повысить извлечение полезных металлов из пульпы. 

Машинное зрение определяет размеры дробленой руды в режиме реального времени, не замедляя движения ленты конвейера.
Машинное зрение определяет размеры дробленой руды в режиме реального времени, не замедляя движения ленты конвейера. Марина Пешкова
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Пределы цифровизации

Добиться того же уровня роботизации, что и, например, на линиях сборки автомобилей, в горном деле вряд ли удастся – по крайней мере, в обозримой перспективе. В отличие от автомобильной или полупроводниковой промышленности обогатительные фабрики имеют дело с не полностью контролируемыми условиями работы и параметрами входящих материалов. «Если на производстве что-то идет не так, металлурги винят обогатителей, обогатители кивают на добытчиков, те отсылают к геологам, а геологи просто уходят в туман, – добавляет Антон. – Концов не найдешь». 

«Пока нельзя ожидать точных, заранее известных характеристик поступающей на производство руды, а от них при ее обогащении зависит очень многое, – резюмирует он. – Поэтому мы собираемся довести автоматизацию обогащения до максимально возможного уровня, а затем перейти к другим этапам. В идеальном варианте мы получим целый набор инструментов, которые обеспечивают сквозную оптимизацию технологических процессов от и до. Это и есть наша мечта, причем мечта вполне реализуемая».

Загрузка статьи...