Мурманск
"
-1 °C

Обогатительная фабрика КГМК: искусственный интеллект учится контролировать флотацию

В Кольской ГМК запустили пилотный проект по внедрению автоматического управления процессом флотации с применением машинного зрения. Апробация идет на двух флотомашинах первой секции.
14.07.2022, 10:51
237
Обогатительная фабрика КГМК: искусственный интеллект учится контролировать флотацию

На обогатительной фабрике КГМК в Заполярном продолжается работа по автоматизации технологического процесса и внедрению цифровых технологий для повышения качественных показателей и в помощь сотрудникам. Здесь уже внедрена система-советчик, которая делает свод данных на переделах измельчения руды, классификации и флотации обогатительной фабрики.

Новая система, предусматривающая автоматическое управление процессом флотации, введена в опытно-промышленную эксплуатацию на 18 и 23 флотомашинах первой секции. Особенность системы в том, что искусственный интеллект оценивает состояние технологического процесса в каждом отделении, прогнозирует, каким он будет через 20-40 минут, и исходя из этого оценивает, какие действия требуются для улучшения процесса. Он сам подбирает необходимы параметры (дозировку реагентов, уровни во флотмашинах, расход воздуха) и позволяет маленькими шагами двигаться к оптимальным значениям. В интерфейсе платформы выводится вся информация, необходимая оператору, даются рекомендации, в панели также можно изменить настройки под конкретный агрегат.

Для запуска прототипа была использована цифровая платформа, на которую можно ставить различные решения и приложения для определенной очереди флотации. Саму платформу с приложениями можно сравнить с конструктором «Лего»: как из его деталей собирают разные объекты, так и с помощью приложений создают различные решения для той или иной флотомашины.

— Данная концепция искусственного интеллекта отличается от того, что мы использовали ранее, здесь применили алгоритм нашей собственной разработки по управлению техническим процессом, — отметил в разговоре с Kn51.ru главный технолог обогатительной фабрики Артур Шориков. – Возможно, будем между собой увязывать системы, чтобы принцип работы нашего алгоритма дополнялся принципами работы разработанной оптимизационной модели, и это будет совместный продукт, который учитывает опыт непосредственно технологов-производственников, программистов, математиков и айтишников.

Еще одно направление, которое прорабатывает в данный момент команда «Норникеля» и Кольской ГМК, ориентировано на дообогащение данных, используемых искусственным интеллектом за счет машинного зрения, что позволит еще улучшить работу модели.

— Команда реализует собственный пилотный проект по применению машинного зрения для распознавания пенного продукта флотации. Задача — получить информацию с видеокамер по пенному продукту флотопотока, обработать данные с помощью нейронной сети и выделить основные параметры: скорость пеносъема, как пена движется по флотомашине, размер пузырьков, стабильность и цветность пены, — рассказал Kn51.ru главный менеджер департамента инноваций и цифровых технологий КГМК Евгений Батц. — Пилотные решения запустили на 18 и 23 флотомашинах: установлены камеры, которые передают данные на сервер интеллектуальной видеоаналитики, а далее их уже использует искусственный интеллект для повышения эффективности управления процессом флотации. В текущий момент мы проверяем стабильность работы этого решения, собираем накопленные данные, которые позволят в дальнейшем использовать их как интеллектуальный датчик. Любые гипотезы мы можем проверять сами, то есть сами ставим цель, гипотезу, проверяем ее, смотрим как это влияет на процесс, можем что-то улучшить или от чего-то отказаться.

.

Чтобы подтвердить работоспособность и перейти к опытно-промышленным испытаниям нового интеллектуального помощника проделана большая работа большой команды: сообща решали рабочие моменты и преодолевали сложности, если они возникали.

— Одна из сложных задач — определение методики испытаний, чтобы правильно определить и оценить прирост измельчения руды в концентрат. Мы работали с техническим управлением, определяли эту методику. Она вошла в программы, и дальше по ней работаем, — рассказал главный инженер обогатительной фабрики КГМК Михаил Молодцев. — На измельчение действуют разные внешние факторы: объем переработки, изменение геолого-технологический свойств сырья, поступающего с рудника, и другие. Поэтому нужно было определить их и снивелировать методикой, чтобы правильно проводить оценку, определять прирост содержания цветных металлов.

Как отмечают специалисты обогатительной фабрики, важный рабочий момент при внедрении машинного интеллекта — восприятие такого помощника человеком. Здесь главное – доверие оператора к новой системе, чтобы исключить человеческий фактор в технологическом процессе.

— Мы следим за оборудованием и технологическими параметрами: плотность перерабатываемого материала, как идет сам процесс, какие реагенты нужно добавить, как машины отрабатывают. У нас есть камеры, которые помогают следить за машинами, есть флотаторы, без которых мы никак не можем работать, — рассказывает оператор пульта управления Фания Каменева. — По новой программе планируют поставить камеры на каждый блок машины, то есть это в любом случае должно облегчить работу. Готовы доверять искусственном интеллекту, но все равно без человека не обойтись.

Опытно-промышленные испытания новой цифровой платформы с применением машинного зрения на двух машинах первой секции флотации обогатительной фабрики – лишь малая часть задуманного.

— Обогатительная фабрика у нас достаточно автоматизированная, но процесс автоматизации идет постоянно. Нельзя остановиться, потому что технологии шагнули вперед, и надо за ними успевать, поэтому этот процесс будет бесконечным. Для нас автоматизация — хороший повод улучшить свои показатели, параметры по производству, это однозначно, — поделился с Kn51.ru начальник обогатительной фабрики Владимир Баранов. — Мы постоянно в поиске новых решений и проектов для всей фабрики. Плюс постоянно прорабатываем автоматизацию усреднения руды, для этого есть отдельный проект. Основной интерес сейчас вызывают технологии мониторинга хвостохранилища — как показывает практика, аналогов в России нет. Мы этот проект будем сейчас пилотировать и продвигать дальше.

Источник: Kn51.

Фото Алены Афанасовой