Оптимизацияконтура 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.

Контур дробления

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:

1

Высокая вариативность и неустойчивость процессов

2

Нестабильность свойств руды и отсутствие оперативной информации о ней

3

Изменчивость свойств оборудования и его износ со временем

4

Неоднородное управление из-за оперативных мероприятий (пересменка, ППР и прочие)

Решение Тайга Дайнемикс(Taiga Dynamics): Модель оптимального управления

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.

Логика управления флотомашиной

  • Виртуальные сенсоры. Система рассчитывает выход и извлечение по косвенным признакам и через баланс масс.
  • Прогнозирование. Модель делает прогноз содержаний и выхода на 60 минут вперед.
  • Самокоррекция. Прогнозная модель корректируется в случае расхождения оценок с полученными данными сенсоров.
  • Подбор управлений. С учетом прогнозов применяются управления, максимизирующие извлечение с соблюдением заданных границ по содержаниям и выходу металлов.
  • Обработка инцидентов. В случае неисправностей оборудования система уведомляет оператора и продолжает управление с учетом выявленной нештатной ситуации.

Сквозная оптимизация секции флотации состоит из следующих шагов:

  • Разработка базовой модели прогнозирования и управления одной машиной в голове секции флотации
  • Разработка связей между несколькими базовыми моделями флотомашин (в том числе модели насосов, зумпф) и отработка совместного управления
  • Масштабирование и отработка сквозного управления всей секцией флотации

ML applications

Экран визуализации решения

Ожидаемые результаты от внедрения

1

Рост извлечения

2

Стабилизация выхода концентрата

3

Снижение содержания целевого металла в хвостах

4

Ускорение обработки нештатных ситуаций

Все кейсы