Quanto siamo lontani dal "trattamento dei minerali intelligente"?

Con la continua crescita della domanda globale di risorse minerarie e le crescenti pressioni ambientali, di sicurezza e di costo, i modelli di produzione mineraria tradizionali affrontano sfide senza precedenti. L'ondata di trasformazione digitale sta attraversando tutti i settori, compreso quello minerario. La "lavorazione intelligente dei minerali", come componente fondamentale della miniera intelligente, sta diventando un consenso del settore e una direzione di sviluppo. Rappresenta non solo l'innovazione tecnologica, ma anche profondi cambiamenti nei metodi di produzione, nei modelli di gestione e persino nell'ecosistema del settore. Quindi, quanto siamo vicini a raggiungere la "lavorazione intelligente dei minerali"?

01 Automazione: la pietra angolare della lavorazione intelligente dei minerali01 Automazione: la pietra angolare della lavorazione intelligente dei minerali

L'automazione è la base della lavorazione intelligente dei minerali. Il suo nucleo è sostituire il lavoro manuale in operazioni ripetitive, pericolose o critiche per la precisione attraverso vari sistemi di controllo e apparecchiature, migliorando così l'efficienza della produzione, garantendo la sicurezza e riducendo l'intensità del lavoro.

1. Applicazione attuale dell'automazione negli impianti di lavorazione dei minerali

Attualmente, la stragrande maggioranza degli impianti moderni di lavorazione dei minerali ha ampiamente adottato la tecnologia di automazione, principalmente nelle seguenti aree:

Automazione della frantumazione e della macinazione:

• Automazione del frantoio: sensori di carico e indicatori di livello monitorano lo stato del materiale all'interno della camera di frantumazione, regolando automaticamente la velocità di alimentazione e l'apertura di scarico per raggiungere l'obiettivo ottimale di "più frantumazione, meno macinazione."
• Automazione del mulino di macinazione: utilizzando sistemi sonar, sensori di potenza, sensori di temperatura dei cuscinetti e altri sensori, combinati con strumenti di analisi online come misuratori di concentrazione di macinazione e misuratori di pH della poltiglia, si ottiene il controllo a circuito chiuso della velocità di alimentazione del mulino, del volume d'acqua e della velocità, garantendo una granulometria stabile del prodotto di macinazione e massimizzando l'efficienza di macinazione. Ad esempio, i sistemi intelligenti di controllo dell'alimentazione basati sui segnali acustici del mulino sono ampiamente utilizzati.
• Campionamento automatico e analisi online: campionatori automatici sono installati in punti chiave nei circuiti di macinazione e flottazione. In combinazione con analizzatori a fluorescenza a raggi X online (come la serie Courier della finlandese Outotec) e misuratori di concentrazione a ultrasuoni, i parametri chiave come il grado della poltiglia, la concentrazione e la granulometria vengono monitorati in tempo reale, fornendo una base per il controllo successivo.

Automazione della flottazione:

• Controllo automatico del livello della cella di flottazione: sensori di livello e valvole elettriche regolano automaticamente il livello della cella di flottazione per mantenere uno strato di schiuma stabile.
• Controllo automatico del volume d'aria e della velocità dell'agitatore: in base alle proprietà della poltiglia e alle prestazioni di flottazione, il volume d'aria e la velocità dell'agitatore vengono regolati automaticamente per ottimizzare la mineralizzazione.
• Sistema automatico di dosaggio dei reagenti: in base al grado della poltiglia, al pH e ad altri dati provenienti dagli analizzatori online, una pompa peristaltica o dosatrice aggiunge automaticamente e con precisione reagenti di flottazione come collettori, agenti schiumogeni e regolatori. Ciò consente il "dosaggio su richiesta", evita il sovradosaggio o il sottodosaggio, migliora l'utilizzo dei reagenti e riduce i costi. Ad esempio, alcuni concentratori hanno implementato il controllo intelligente dei reagenti basato sui risultati dell'analisi del grado online.

Automazione della concentrazione e della filtrazione:

• Automazione dell'ispessitore: utilizzando un misuratore di concentrazione del flusso inferiore e un rilevatore di interfaccia, la velocità della pompa del flusso inferiore e il dosaggio del flocculante vengono regolati automaticamente per garantire una concentrazione stabile del flusso inferiore e un trabocco limpido.
• Automazione del filtro: parametri come il livello di vuoto e il contenuto di umidità della torta filtrante vengono monitorati e regolati automaticamente per garantire l'efficienza di filtrazione e la qualità del prodotto.

Automazione del trasporto e dello stoccaggio:

• Telecomando e protezione di interblocco del trasportatore a nastro: consente l'avvio, l'arresto e la regolazione della velocità da remoto e include funzioni di protezione da guasti per deviazione, strappo e ostruzione.
• Automazione dell'impilatore e del recuperatore: consente operazioni di impilaggio e recupero automatizzate e senza equipaggio nel piazzale di stoccaggio.

2. Vantaggi dell'automazione

L'ampia applicazione della tecnologia di automazione negli impianti di lavorazione dei minerali ha migliorato significativamente l'efficienza della produzione, la stabilità, la sicurezza e i benefici economici:

• Miglioramento dell'efficienza della produzione: un processo di produzione continuo e stabile riduce i tempi di inattività e le fluttuazioni causate dall'intervento umano.
• Qualità del prodotto ottimizzata: il controllo preciso dei parametri chiave garantisce un grado di concentrato e un tasso di recupero stabili.
• Riduzione dei costi di produzione: riduzione del consumo di reagenti ed energia, dei costi di manodopera e dei costi di manutenzione.
• Miglioramento dell'ambiente di lavoro: la sostituzione del lavoro manuale in ambienti difficili migliora la sicurezza.

Sebbene l'automazione abbia fatto progressi significativi, la sua essenza è il controllo "rigido" basato su regole preimpostate e modelli fissi. Quando le condizioni di produzione (come le proprietà del minerale e l'usura delle apparecchiature) cambiano in modo significativo, i sistemi automatizzati spesso faticano ad adattarsi e richiedono ancora l'intervento e la regolazione manuali. Questo è precisamente il problema che l'intelligenza mira a risolvere.

02 Intelligenza: il salto verso la lavorazione intelligente dei minerali

L'intelligenza è uno stadio avanzato dell'automazione. Il suo nucleo è consentire al sistema di lavorazione dei minerali di avere la capacità di apprendimento autonomo, processo decisionale autonomo, ottimizzazione autonoma e autoadattamento introducendo tecnologie avanzate come big data, cloud computing, intelligenza artificiale (AI), Internet of Things (IoT) e gemelli digitali, ottenendo così flessibilità, ottimizzazione e coordinamento del processo di produzione.

1. Sistema tecnologico di base della lavorazione intelligente dei minerali

(1) Internet of Things industriale (IIoT) e raccolta dati:

• Implementare sensori massicci, strumenti intelligenti e dispositivi di edge computing per raccogliere quantità fisiche (temperatura, pressione, flusso, livello del liquido, corrente, tensione, vibrazioni, ecc.), quantità chimiche (grado, valore pH, potenziale redox, ecc.) e dati sullo stato operativo delle apparecchiature dell'intero processo di produzione della lavorazione dei minerali in tempo reale e con alta precisione.
• Utilizzare tecnologie di comunicazione come Ethernet industriale e reti di sensori wireless per costruire canali di trasmissione dati ad alta velocità e affidabili e aggregare dati massicci al cloud o al data center locale.
• Caso pratico: utilizzo della tecnologia di visione artificiale per monitorare lo stato della schiuma in tempo reale

(2) Piattaforma big data e data mining:

• Costruire una piattaforma big data mineraria unificata per pulire, integrare, archiviare e gestire i dati provenienti da diverse apparecchiature, diversi sistemi e diverse dimensioni temporali.
• Utilizzare la tecnologia di analisi dei big data (come il data mining delle regole di associazione, l'analisi dei cluster, l'analisi di regressione, ecc.) per scoprire leggi potenziali, modelli anomali e opportunità di ottimizzazione nel processo di produzione da dati storici massicci, come la previsione dei guasti delle apparecchiature e l'analisi dei colli di bottiglia del processo.

(3) Intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML):

Identificazione e previsione intelligenti basate sull'apprendimento profondo:

• Identificazione intelligente delle proprietà del minerale: utilizzare la visione artificiale e la tecnologia di analisi spettrale per identificare e classificare il grado, la composizione minerale e le caratteristiche incorporate del minerale grezzo selezionato in tempo reale, fornendo una base accurata per la macinazione e la flottazione.
• Previsione dei guasti delle apparecchiature e gestione della salute (PHM): analizzando le vibrazioni, la temperatura, la corrente e altri big data delle apparecchiature, utilizzare modelli di apprendimento profondo per prevedere la vita residua e i potenziali guasti delle apparecchiature (come mulini, macchine di flottazione, pompe), implementare la manutenzione preventiva ed evitare tempi di inattività improvvisi.

Apprendimento per rinforzo e controllo adattivo:

• Ottimizzazione intelligente del circuito di macinazione: utilizzando un algoritmo di apprendimento per rinforzo, il sistema di macinazione trova autonomamente la combinazione ottimale di velocità di alimentazione, volume d'acqua e velocità del mulino attraverso tentativi ed errori, ottenendo una granulometria ottimale del prodotto e riducendo al minimo il consumo di energia.
• Controllo intelligente dei reagenti di flottazione: viene costruito un sistema decisionale intelligente dei reagenti di flottazione basato sull'apprendimento per rinforzo. In base alle proprietà della poltiglia in tempo reale, ai risultati dell'analisi del grado online e agli indicatori di flottazione, il sistema regola dinamicamente il tipo di reagente, il dosaggio e il punto di aggiunta, ottenendo l'ottimizzazione adattiva del processo di flottazione.

Sistema esperto e Knowledge Graph: l'esperienza e la conoscenza degli ingegneri di preparazione dei minerali vengono digitalizzate e strutturate per creare un Knowledge Graph di lavorazione dei minerali. Questo assiste i modelli di intelligenza artificiale nel processo decisionale e fornisce una guida intelligente per i principianti.

2. Percorso pratico per la lavorazione intelligente dei minerali

1. Progettazione e pianificazione di alto livello: sviluppare un progetto di sviluppo della lavorazione intelligente dei minerali allineato con la strategia dell'azienda, definendo chiaramente gli obiettivi intelligenti, i percorsi tecnici e le fasi di implementazione.
2. Sviluppo dell'infrastruttura dati: migliorare i sistemi di automazione, implementare l'Industrial Internet of Things (IIoT), garantire una raccolta e trasmissione dati complete e di alta qualità e costruire una piattaforma di gestione dati unificata.
3. Sviluppo di algoritmi e modelli di base: sviluppare o introdurre algoritmi e modelli di intelligenza artificiale e big data basati sulle caratteristiche specifiche dei processi di lavorazione dei minerali per affrontare problemi chiave come il controllo della granulometria, l'ottimizzazione dei reagenti di flottazione e la previsione dei guasti delle apparecchiature.
4. Sviluppo della piattaforma Digital Twin: istituire gradualmente un modello Digital Twin dell'impianto di lavorazione dei minerali per consentire il monitoraggio visivo, l'ottimizzazione della simulazione e gli avvisi predittivi.
5. Sviluppo dei talenti e trasformazione organizzativa: coltivare talenti interdisciplinari con capacità di analisi dei big data e applicazione dell'intelligenza artificiale e promuovere il passaggio a un modello di gestione più piatto, più intelligente e collaborativo.
6. Pilota prima ed espansione graduale: selezionare linee di produzione chiave per progetti pilota per verificare la fattibilità tecnica e i benefici economici, quindi espandersi gradualmente all'intero impianto di lavorazione dei minerali e persino al gruppo minerario.

03 Sfide e prospettive

1. Sfide

Sebbene la lavorazione intelligente dei minerali sia molto promettente, il suo sviluppo non è privo di sfide. Affronta numerose sfide:

1. Qualità e standardizzazione dei dati: il processo di lavorazione dei minerali è complesso, con conseguente ampia varietà di tipi di dati. I formati dei dati variano a seconda delle diverse apparecchiature e sistemi e la perdita e il rumore dei dati sono comuni, rendendo difficile la pulizia e l'integrazione dei dati.
2. Carenza di talenti multidisciplinari: la carenza di talenti multidisciplinari che sono sia competenti nella tecnologia di lavorazione dei minerali che nelle tecnologie di intelligenza artificiale, big data e Internet industriale è un collo di bottiglia che ostacola lo sviluppo della lavorazione intelligente dei minerali.
3. Elevato investimento iniziale: l'implementazione di sensori avanzati, reti di comunicazione, piattaforme di calcolo e sistemi software richiede ingenti investimenti di capitale, gravando pesantemente su alcune società minerarie.
4. Sicurezza e privacy dei dati: i big data industriali implicano segreti di produzione aziendali fondamentali, rendendo la sicurezza dei dati e la protezione della privacy fondamentali.
5. Compatibilità con i sistemi esistenti: i sistemi di controllo e le apparecchiature degli impianti di lavorazione dei minerali più vecchi spesso mancano di interfacce intelligenti, rendendo difficile il retrofit e portando a significativi problemi di compatibilità.

2. Prospettive: il futuro della lavorazione intelligente dei minerali

Guardando al futuro, la "lavorazione intelligente dei minerali" si svilupperà nelle seguenti direzioni, diventando sempre più accessibile:

1. Ottimizzazione collaborativa e autoguarigione dell'intero processo: ciò consentirà la percezione intelligente, il processo decisionale in tempo reale, il controllo collaborativo e l'ottimizzazione adattiva durante l'intero processo, dal minerale al concentrato, anche con la capacità di autoguarigione in caso di emergenza.
2. Produzione collaborativa interregionale e multi-miniera: il cloud computing e i gemelli digitali consentiranno l'allocazione ottimizzata delle risorse e il coordinamento della produzione tra diversi impianti di lavorazione dei minerali e persino all'interno dei gruppi minerari.
3. Applicazioni di realtà virtuale/realtà aumentata (VR/AR): combinate con i gemelli digitali, queste applicazioni forniranno agli impianti di lavorazione dei minerali operazioni remote immersive, guida alla manutenzione e formazione del personale.
4. Economia verde, a basse emissioni di carbonio e circolare: la lavorazione intelligente dei minerali controllerà in modo più preciso il consumo di energia, acqua e sostanze chimiche, realizzerà l'utilizzo delle risorse di scarto e promuoverà lo sviluppo verde e sostenibile del settore della lavorazione dei minerali.

04 Conclusione: la strada da percorrere è lunga, ma la via arriverà

Raggiungere la "lavorazione intelligente dei minerali" è un processo lungo e complesso, che non può essere raggiunto dall'oggi al domani. Non è una semplice accumulazione di tecnologie, ma piuttosto una trasformazione ingegneristica sistematica. Dall'automazione all'intelligenza, abbiamo fatto un solido primo passo e ora ci stiamo muovendo verso livelli più profondi di intelligenza.

Siamo attualmente a un punto cruciale nella transizione dall'"automazione" all'"intelligenza". Sebbene gli impianti di lavorazione dei minerali completamente "senza equipaggio" o "completamente intelligenti" richiederanno ancora tempo, le applicazioni intelligenti in alcuni processi sono state gradualmente implementate e dimostrano un potenziale significativo. Le società minerarie dovrebbero abbracciare attivamente il cambiamento, aumentare gli investimenti in ricerca e sviluppo tecnologico, coltivare talenti sfaccettati, approfondire la collaborazione industria-università-ricerca e far progredire progressivamente lo sviluppo della lavorazione intelligente dei minerali.

La "lavorazione intelligente dei minerali" non solo migliora significativamente l'efficienza della produzione, riduce i costi e garantisce la sicurezza, ma è anche l'unico modo per promuovere uno sviluppo di alta qualità e raggiungere uno sviluppo verde e sostenibile nel settore minerario. Con incrollabile convinzione, continui investimenti e pratica approfondita, crediamo che il grande progetto della "lavorazione intelligente dei minerali" diventerà alla fine una realtà, inaugurando un nuovo capitolo nello sviluppo del settore minerario.