Оптимизация контура флотации

Приложение по оптимизация флотации помогает операторам управлять работой оборудования для достижения максимальной производительности контура за счет оптимизации управления уровнем пульпы, подачей воздуха и реагентов, основываясь на данных потоковых анализаторов или видео пеносъема.
Пример контура флотации
Пример контура флотации

Проблема

Достижение целевых показателей производительности, качества и извлечения сложная задача, поскольку, для оптимального управления, операторы секций флотации вынуждены одновременно наблюдать за огромным количеством флотомашин и датчиков на них (сотни показателей)

Дополнительную сложность в управление добавляют следующие факторы:
Изменчивость свойств оборудования и его износ со временем
Высокая вариативность и неустойчивость процессов
Нестабильность свойств руды и отсутствие оперативной информации о ней
Неоднородное управление из-за оперативных мероприятий (пересменка, ППР и прочие)

Решение Тайга Дайнемикс(Taiga Dynamics):
Модель оптимального управления

Сквозная оптимизация секции флотации состоит из следующих шагов:

1. Разработка базовой модели прогнозирования и управления одной машиной в голове секции флотации
2. Разработка связей между несколькими базовыми моделями флотомашин (в том числе модели насосов, зумпф) и отработка совместного управления
3. Масштабирование и отработка сквозного управления всей секцией флотации
Логика управления флотомашиной
  1. Виртуальные сенсоры. Система рассчитывает выход и извлечение по косвенным признакам и через баланс масс.
  2. Прогнозирование. Модель делает прогноз содержаний и выхода на 60 минут вперед.
  3. Самокоррекция. Прогнозная модель корректируется в случае расхождения оценок с полученными данными сенсоров.
  4. Подбор управлений. С учетом прогнозов применяются управления, максимизирующие извлечение с соблюдением заданных границ по содержаниям и выходу металлов.
  5. Обработка инцидентов. В случае неисправностей оборудования система уведомляет оператора и продолжает управление с учетом выявленной нештатной ситуации.
Как работает модель?
Управление работает на сочетании нейросетевых методов ИИ и нечеткой логики. Это позволяет гибко менять набор используемых датчиков и управлений. На основании прогнозов содержаний и потоков всей секции подбираются оптимальные управляющие воздействия по всем флотомашинам с учетом их связей. Управления максимизируют извлечение, обеспечивая одновременно качество не ниже задания.

ML applications

Виртуальные сенсоры для оценки потоков и извлечения
Сквозное управление секцией флотации
Прогнозирование содержаний и потоков
Экран визуализации решения
Экран визуализации решения

Ожидаемые результаты от внедрения

Рост извлечения
Ускорение обработки нештатных ситуаций
Стабилизация выхода концентрата
Снижение содержания целевого металла в хвостах