Разрабатывается отечественная система оптимизации управления флотацией с применением видеоаналитики и ИИ

Флотация – это способ обогащения полезных ископаемых, при котором измельченная горная порода обрабатывается специальными реагентами. При этом частицы одних минералов смачиваются и тонут, а других - не смачиваются и уносятся пеной, что позволяет избавиться от пустой породы. В промышленном производстве для применения этой технологии на заводах и обогатительных фабриках обычно применяются каскады флотационных машин.

«Цель нашего проекта - минимизация содержания цветных металлов в хвостах, а также повышение селективности извлечения металлов в целевые концентраты (содержания никеля и кобальта в никелевом, а меди – в медном концентратах). Ожидаемый эффект —рост извлечения металлов и упрощение условий труда операторов. Прототипирование будет выполнятся на площадке Надеждинского металлургического завода им. Б.И. Колесникова в Норильске. Мы планируем завершить первый этап проекта в середине 2025 года», – прокомментировал проект Андрей Каримов, главный менеджер Центра развития цифровых технологий «Норникеля».

Сегодня на большинстве обогатительных фабрик управление производством ведется оператором в ручном режиме (уровень пульпы, реагентный режим, управление плотностью) на основе визуального осмотра работы флотомашин. Недостаток данного метода – неоптимальные настройки управления, точность которых сильно зависит от опыта специалиста. Также зачастую отсутствует прогнозирование нагрузки на флотацию в зависимости от работы предыдущих отделений (оператор флотации постфактум узнает об увеличении или снижении нагрузки на оборудование). Задача проекта – поэтапно автоматизировать процесс, снизить нагрузку на операторов, сделать процесс управления более стабильным и прогнозируемым.

Специалисты объединенной команды «Норникеля» и Рексофт создадут решение с визуальным автономным контролёром технологического процесса флотации, основанное на видеоаналитике и машинном обучении. Первым этапом станет оснащение камерами флотомашин, что позволит в режиме реального времени контролировать техническое состояние оборудования и снизить нагрузку на персонал. На следующем этапе будет выполнена работа по цифровому анализу химического процесса флотации. Для каждого этапа помимо непосредственного контроля технологического процесса будут формироваться отчеты за смену с отображением основных показатели работы оборудования, а также с фиксацией выявленных отклонений в ходе технологического процесса.

В рамках проекта будет разработана платформа, обеспечивающая жизненный цикл эксплуатации приложений машинного обучения, включая интеграцию с источниками данных, аналитические инструменты работы с данными и визуальное представление обработанных данных.

В результате проекта появится цифровой помощник, который будет отображать результаты видео-аналитики на дашборде оператора. Всё вместе это обеспечит непрерывный контроль процесса флотации, позволит прогнозировать возникновение внештатных ситуаций, а также обеспечит наличие данных, необходимых для комплексного анализа и дальнейшего совершенствования процесса управления флотацией.

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!