В Кольской ГМК успешно внедрили систему интеллектуального контроля процессов флотации на обогатительной фабрике в Заполярном. Теперь проект тиражируют в отделении разделения файнштейна рафинировочного цеха в Мончегорске.
От советчика до прямого управления
Компания «Норникель» продолжает реализацию цифровой стратегии, которая включает проекты по цифровизации производства, обеспечению технологического суверенитета и развитию цифровых технологий. По словам директора департамента по инновациям и цифровым технологиям Кольской ГМК Дмитрия Санникова, одно из ключевых направлений этой работы — внедрение в производственные процессы решений на базе машинного обучения или компьютерного зрения для получения экономических эффектов и минимизации производственных рисков.
— В части повышения производственной эффективности, достижения экономических эффектов один из инструментов, который помогает производственникам выпускать дополнительную продукцию, — это внедрение технологий на базе машинного обучения в производственный процесс, — рассказал Kn51 Дмитрий Санников. — На данный момент ряд успешных и удачных кейсов уже реализованы в компании. В первую очередь хочется отметить проект по внедрению алгоритма оптимизационного решения на обогатительной фабрике на процессах флотации. Решение является, наверное, уникальным с той точки зрения, что компетенции для возможности внедрения подобной технологии в «Норникеле» впервые появились как раз-таки именно на нашей обогатительной фабрике. Это были 2012-2017 годы, когда мы только начинали прорабатывать возможность таких решений. Первый оптимизационный алгоритм был создан на второй секции флотации и построен как система-советчик, которая рекомендовала технологическому персоналу выполнить ту или иную операцию. Это были наши первые успехи. И тогда же в «Норникеле» определились с целевым вариантом, когда система на базе машинного обучения сама управляет системами АСУТП, то есть без действий оператора. Это прямое управление механизмами и производственными процессами на основе искусственного интеллекта.
Одним из партнеров «Норникеля» в этом направлении выступила компания «Рокет Контрол», которую привлекли для создания оптимизационного алгоритма для управления всей флотацией обогатительной фабрики Кольского горно-обогатительного комбината.
— Поскольку на фабрике производственный процесс непрерывный (фабрика работает в режиме 24 на 7), для нас стало настоящим вызовом создать ИИ-систему, способную обучаться и адаптироваться в реальном времени, без остановки технологических процессов, — поделился с Kn51 руководитель группы разработки ИИ-решений «Рокет Контрол» Всеволод Котенев. — Разработанная система контролирует масштабный производственный контур, опираясь на сложную технологическую логику. Задача не сводилась к простой автоматизации, нам необходимо было исследовать, дорабатывать и совершенствовать систему, чтобы ИИ сохранял эффективность в условиях непрерывно меняющихся параметров. И для разработчиков, особенно для тех, кто пришел из классических индустрий (большинство из нас — математики и инженеры машинного обучения) это стало действительно амбициозной задачей, потребовавшей не только развить экспертизу в обогащении на уровне технологов, но и адаптировать алгоритмы к изменчивой промышленной среде для обеспечения долгосрочной эффективности.
ИИ повысил извлечение никеля
В результате проекта создана и внедрена цифровая платформа искусственного интеллекта, автономно управляющая процессом на обогатительной фабрике Кольского ГОКа со среднегодовым технологическим эффектом +0,73 процента к извлечению никеля в концентрат фабрики, включая эффект от модуля регистрации простоев критически важного оборудования.
— Оптимизационный алгоритм управления — это не просто виртуальный помощник и подсказчик, он сам непосредственно управляет технологическим процессом, — отметил в разговоре с Kn51 главный инженер обогатительной фабрики Максим Марухин. — В данном случае наши операторы, в ведении которых находятся данный алгоритм и вся технология флотации, являются контролирующими органами, смотрят, насколько правильны его решения. Если такая необходимость возникает, то корректируют и, соответственно, участвуют при каких-то нештатных ситуациях, например, при отказах оборудования.
Над вопросом полноценного использования искусственного интеллекта в технологическом процессе обогатительной фабрики всерьез задумались пять лет назад.
— В 2021 году это было на уровне проработки инициативы, обсуждения технических решений, как будет все выглядеть, — продолжает Максим Марухин. — По пути внедрения пошли уже в 2022 году. На фабрике четыре секции флотации, алгоритм поочередно внедрялся на каждой из них со своими нюансами и корректировался: полностью перестраивались модели управления, вносились необходимые доработки в определенные операции. То есть шло постоянное совершенствование, и эта работа на сегодняшний день не закончена — она просто не имеет какого-то логического конца, потому что постоянно все можно развивать. Но можно констатировать: после тестирования алгоритма во второй половине 2025 года прошли официальные промышленные испытания, мы зафиксировали результаты и перевели проект в промышленную эксплуатацию.
Прибыль и новые компетенции
— В компании благодаря проекту появились даже новые профессии — дата-инженеры и дата-сайентисты, которых не было еще три года назад, — отметил Дмитрий Санников. — Появились эксперты по сопровождению ИТ-проектов в компании «Норникель Спутник», которые уже могут поддерживать решения на базе машинного зрения. Но главное — в ходе реализации проекта мы повысили дополнительное извлечение никеля от уровня, который получили в рамках прототипа, а это 0,51%, до 0,7-0,8%. Медь и кобальт так же в плюсе. Мы получаем дополнительную прибыль.
Стоит сказать, что флотация — ключевая стадия процесса обогащения полезных ископаемых: именно здесь происходит отделение металла от пустой породы. Обогатительная фабрика Кольского ГОКа — это более 40 флотационных машин. Прогнозная модель ИИ-системы ежеминутно принимает порядка 10 тысяч показаний с технологического процесса, рассчитывая при этом свыше 500 оптимальных заданий для регуляторов машин и ежесекундно выдавая оптимальные приращения заданий для систем АСУТП фабрики.
— С точки зрения количества нейронных сетей, нейронных моделей, которые были сосредоточены и работали в решении единой задачи по оптимизации флотации, это была одна из самых мощных, самых больших в стране разработок по внедрению алгоритмов по управлению таким количеством технологического оборудования, — подчеркнул Дмитрий Санников в разговоре с Kn51.
«Норникель» тиражирует успех
Успешные кейсы в «Норникеле» тиражируют. И после внедрения оптимизационного алгоритма флотации на обогатительной фабрике Кольского ГОКа подобное решение стали внедрять в Заполярном филиале «Норникеля» — на Талнахской обогатительной фабрике.
В Кольской ГМК данный подход нашел свое применение на одном из ключевых и сложных переделов — в отделении разделения файнштейна в Мончегорске, где сначала файнштейн дробят, измельчают, а затем на флотации разделяют на две составляющие: никелевый и медный концентрат. Снизить в каждом из них содержание вторых металлов (соответственно меди и никеля) было главной задачей проекта.
— Чем меньше сумма вторых металлов, тем более качественно проведена флотация, и каждый из металлов попал в свой целевой концентрат и не «заразил» другой. Это очень важно не только с точки зрения стабильности ведения технологического процесса, но и для экономики предприятия, — пояснил Дмитрий Санников. -Если мы медь получим в контур нашей никелевой цепочки, то до тех пор, пока мы ее не выведем оттуда и не отправим на переработку на медный завод, компания не выпустит готовую продукцию, а еще на части переделов данный продукт задерживается в виде незавершенного производства. Соответственно, наоборот, если мы отправим в медном концентрате часть никеля, то он вовремя не выйдет в виде готовой продукции, и мы как предприятие не получим своевременно денежные средства за его реализацию. Это как раз является одним из ключевых драйверов экономической составляющей данного проекта.
От прототипа к масштабированию
Тиражировать подход по управлению флотацией на основе искусственного интеллекта в отделении разделения файнштейна рафинировочного цеха, на четвертой и пятой секциях флотации начали в 2025 году. В настоящее время прототип находится в опытно-промышленной эксплуатации и показывает хорошие результаты.
— Помимо умного управления подачи реагентов, также реализовали систему машинного зрения, которая следит за уровнем пульпы на флотомашине и за качеством пенного продукта, — рассказал Kn51 главный менеджер департамента по инновациям и цифровым технологиям Кольской ГМК Ярослав Крайнюченко. — Наши технологические переделы оснащены рядом датчиков, которые контролируют температуру, уровень, расход и так далее. Задача модели машинного обучения — собрать все эти данные, провести анализ и выдать рекомендацию по оптимальному ведению процесса. В нашем случае это не просто советчик, а умное управление. В данный момент мы проводим испытания по контролю пенного продукта и так же будем «зашивать» его в умное управление на площадке Мончегорск.
Значимым усовершенствованием, реализованным в отделении разделения файнштейна, стало «обогащение» базового ИИ-оптимизатора прототипом системы автоматической калибровки. Этот прототип позволяет автоматически настраивать и адаптировать параметры регуляторов, управляющих технологическим процессом, что повышает стабильность работы и снижает необходимость в ручных вмешательствах. Таким образом, проект прошел путь от разработки единого решения до его масштабирования на критический передел и дальнейшего функционального развития за счет внедрения инновационного модуля автокалибровки.
— Внедрение оптимизатора управления флотацией придало импульс выполнению таких мероприятий, как техническое перевооружение дозировочной площадки, введение в эксплуатацию анализатора жидких пульп, установка приборов КИПа на ключевые точки технологического процесса. Все это позволит нам достичь технологического эффекта от снижения суммы загрязняющих до 1%. Сейчас мы находимся где-то в середине пути. Много еще предстоит сделать. Команда высокопрофессиональная, с большим желанием работать, может выполнить любые задачи. Было много трудностей, которые возникали в процессе работы, но все они так или иначе благополучно решались, — отметил старший технолог ОРФ рафцеха Сергей Чижов.
От анализа данных до внедрения
По словам директора департамента по инновациям и цифровым технологиям Кольской ГМК Дмитрия Санникова, «Норникель» благодаря проектам на базе искусственногоинтеллекта не только достигает экономического эффекта, но и создает настоящие центры экспертизы по их реализации.
— Благодаря ИТ-эволюции прошли изменения внутри компании. Появились центры экспертизы, и мы силами специалистов вертикали инноваций «Норникеля», департамента по инновациям, технического и производственного блоков Кольской ГМК можем самостоятельно проводить анализ данных, определять точки приложения усилий и внедрять подобные решения для достижения максимального экономического эффекта, — подчеркнул Дмитрий Санников. — В наиболее сложных вещах, где процесс наименее изведан и требуется создание новых уникальных решений, мы уже как функциональный заказчик привлекаем для этого дополнительные ресурсы в виде внешнего подрядчика и параллельно продолжаем расширять наши компетенции, чтобы уменьшить зависимость от внешней экспертизы, чтобы для компании применение и эксплуатация систем на базе машинного обучения обходилось дешевле.
Игорь ПЕТРОВ
Фото Алины МЕЛЬНИЧЕНКО, Дарьи СОЛОВЬЕВОЙ
Источник: Kn51
