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Wie weit sind wir von der „intelligenten Mineralaufbereitung“ entfernt?

2025-10-13
 Latest company case about Wie weit sind wir von der „intelligenten Mineralaufbereitung“ entfernt?

Angesichts der kontinuierlichen Zunahme der weltweiten Nachfrage nach Mineralressourcen und der zunehmenden Umwelt-, Sicherheits- und Kostenbelastungen stehen traditionelle Bergbauproduktionsmodelle vor beispiellosen Herausforderungen.Die Welle der digitalen Transformation erstreckt sich über alle Branchen"Intelligente Mineralverarbeitung" als Kernkomponente des intelligenten Bergbaus wird zu einem Konsens in der Industrie und zu einer Entwicklungsrichtung.Es handelt sich nicht nur um technologische Innovation, sondern auch um tiefgreifende Veränderungen der Produktionsmethoden.Wie nah sind wir also an der "intelligenten Mineralverarbeitung"?


01 Automatisierung: Eckpfeiler der intelligenten Mineralverarbeitung01 Automatisierung: Eckpfeiler der intelligenten Mineralverarbeitung

Die Automatisierung ist die Grundlage der intelligenten Mineralverarbeitung, deren Kern darin besteht, manuelle Arbeit bei sich wiederholenden, gefährlichen oder präzise kritischen Operationen durch verschiedene Steuerungssysteme und Geräte zu ersetzen,damit die Produktionseffizienz verbessert wird, die Sicherheit gewährleistet und die Arbeitsintensität verringert.

1- Aktuelle Anwendung der Automatisierung in Mineralverarbeitungsanlagen

Derzeit haben die überwiegende Mehrheit der modernen Mineralverarbeitungsbetriebe die Automatisierungstechnologie weit verbreitet, vor allem in den folgenden Bereichen:

Automatisierung des Zerkleinerns und Schleifen:

  • Automatisierung des Brechers: Lastsensoren und Höhenmessgeräte überwachen den Materialzustand in der Brechkammer.Automatische Anpassung der Zufuhrgeschwindigkeit und Entladung Öffnung, um das optimale Ziel zu erreichen "mehr Zerkleinern, weniger schleifen. "
  • Schleifmaschinenautomation: Verwendung von Sonarsystemen, Leistungssensoren, Lagertemperatursensoren und anderen Sensoren,in Kombination mit Online-Analytikgeräten wie Mahlkonzentrationsmessern und pH-Messern für Schlamm, wird eine geschlossene Steuerung der Mühlzufuhrgeschwindigkeit, des Wasservolumens und der Geschwindigkeit erreicht, wodurch eine stabile Partikelgröße des Schleifprodukts gewährleistet und die Schleifleistung maximiert wird.Intelligente Zufuhrsteuerungssysteme auf Basis von Mühlenakustischen Signalen werden weit verbreitet.
  • Automatische Probenahme und Online-Analyse: Automatische Probenahmegeräte werden an wichtigen Stellen der Schleif- und Flotationskreise installiert.Kombiniert mit Online-Röntgenfluoreszenzanalysatoren (z. B. der Courier-Serie von Outotec aus Finnland) und Ultraschallkonzentrationsmessern, werden in Echtzeit wichtige Parameter wie Schlammgehalt, Konzentration und Partikelgröße überwacht, was eine Grundlage für eine spätere Kontrolle darstellt.

Flotationsautomation:

  • Automatische Flotationszellenebene: Levelsensoren und elektrische Ventile stellen automatisch die Flotationszellenebene ein, um eine stabile Schaumschicht zu erhalten.
  • Automatische Steuerung des Luftvolumens und der Rührgeschwindigkeit: Basierend auf den Eigenschaften des Schlamms und der Flotationsleistung werden das Luftvolumen und die Rührgeschwindigkeit automatisch angepasst, um die Mineralisierung zu optimieren.
  • Automatisches Reagenz-Dosierungssystem: Eine peristaltische oder Messpumpe fügt automatisch und präzise Flotationsreagenzien wie Sammler hinzu, basierend auf der Gülle, dem pH-Wert und anderen Daten von Online-Analysatoren,Dies ermöglicht die "Dosierung nach Bedarf", vermeidet Über- oder Unterdosierungen, verbessert die Reagenzverwertung und senkt die Kosten.Einige Konzentratoren haben eine intelligente Reagenzkontrolle auf der Grundlage von Online-Analysen der Qualität implementiert..

Konzentrations- und Filtrationsautomation:

  • Verdickungsautomatisierung: Verwendung eines Unterflusskonzentrationsmessers und eines Schnittstellendetektors,die Geschwindigkeit der Unterflusspumpe und die Dosierung des Flockulants werden automatisch angepasst, um eine stabile Unterflusskonzentration und einen klaren Überfluss sicherzustellen..
  • Filterautomation: Parameter wie Vakuum und Feuchtigkeitsgehalt des Filterkuchen werden automatisch überwacht und angepasst, um die Filterungseffizienz und die Produktqualität zu gewährleisten.

Automatisierung der Beförderung und Lagerung:

  • Fernsteuerung und Verriegelungsschutz: Ermöglicht die Fernstart-, Stopp- und Geschwindigkeitsregelung und umfasst Fehlersicherungsfunktionen für Abweichungen, Reize und Verstopfungen.
  • Stacker- und Reclaimerautomation: ermöglicht unbemannte, automatisierte Stacking- und Reclaiming-Operationen auf dem Lagerplatz.

2Vorteile der Automatisierung

Die weit verbreitete Anwendung der Automatisierungstechnologie in Mineralverarbeitungsbetrieben hat die Produktionseffizienz, Stabilität, Sicherheit und wirtschaftliche Vorteile erheblich verbessert:

  • Verbesserte Produktionseffizienz: Ein kontinuierlicher und stabiler Produktionsprozess reduziert Ausfallzeiten und Schwankungen durch menschliches Eingreifen.
  • Optimierte Produktqualität: Eine präzise Kontrolle der wichtigsten Parameter gewährleistet eine stabile Konzentrationsqualität und Rückgewinnungsrate.
  • Reduzierte Produktionskosten: Reduzierter Reagenz- und Energieverbrauch, geringere Arbeitskosten und weniger Wartungskosten.
  • Verbesserte Arbeitsumgebung: Durch den Ersatz von manueller Arbeit in rauen Umgebungen wird die Sicherheit verbessert.

Obwohl die Automatisierung erhebliche Fortschritte gemacht hat, ist ihr Wesen eine "starre" Steuerung auf der Grundlage von vorgegebenen Regeln und festen Modellen.Wenn sich die Produktionsbedingungen (z. B. Erz-Eigenschaften und Verschleiß der Ausrüstung) erheblich ändernDas Problem, das die Intelligenzierung zu lösen sucht, ist, daß sich automatisierte Systeme oft schwer anpassen und immer noch manuelle Eingriffe und Anpassungen erfordern.


02 Intelligenz: Der Sprung zur intelligenten Mineralverarbeitung

Intelligenz ist eine fortgeschrittene Stufe der Automatisierung, deren Kern darin besteht, dem Mineralverarbeitungssystem die Fähigkeit zu geben, autonom zu lernen, selbständige Entscheidungen zu treffen,Autonome Optimierung und Anpassung durch Einführung fortschrittlicher Technologien wie Big Data, Cloud Computing, künstliche Intelligenz (KI), das Internet der Dinge (IoT) und digitale Zwillinge, wodurch Flexibilität, Optimierung und Koordinierung des Produktionsprozesses erreicht werden.

1Kerntechnologisches System der intelligenten Mineralverarbeitung

(1) Industrielles Internet der Dinge (IIoT) und Datenerhebung:

  • Einsatz von massiven Sensoren, intelligenten Instrumenten und Edge-Computing-Geräten zur Erfassung physikalischer Größen (Temperatur, Druck, Durchfluss, Flüssigkeitsgehalt, Strom, Spannung, Vibration usw.)chemische Mengen (Grad), pH-Wert, Redoxpotenzial usw.) und Betriebsstatusdaten der Geräte des gesamten Mineralverarbeitungsprozesses in Echtzeit und mit hoher Präzision.
  • Use communication technologies such as industrial Ethernet and wireless sensor networks to build high-speed and reliable data transmission channels and aggregate massive data to the cloud or local data center.
  • Praktischer Fall: Einsatz von Bildverarbeitungstechnologie zur Überwachung des Schaumzustands in Echtzeit

(2) Big-Data-Plattform und Datenabbau:

  • Erstellen Sie eine einheitliche Mining-Big-Data-Plattform, um Daten aus verschiedenen Geräten, verschiedenen Systemen und verschiedenen Zeitdimensionen zu reinigen, zu integrieren, zu speichern und zu verwalten.
  • Verwendung von Big Data-Analyse-Technologie (wie z. B. Association Rule Mining, Cluster-Analyse, Regressionsanalyse usw.) zur Entdeckung potenzieller Gesetze,Abnormale Muster und Optimierungsmöglichkeiten im Produktionsprozess aus massiven historischen Daten, wie zum Beispiel die Vorhersage von Ausfallvorfällen und die Analyse von Prozessengpässen.

(3) Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML):

Intelligente Identifizierung und Vorhersage auf Basis von Deep Learning:

  • Intelligente Identifizierung der Erz-Eigenschaften: Verwendung von Bildverarbeitungstechnik und Spektralanalyse zur Identifizierung und Klassifizierung der Grade, der Mineralzusammensetzung,und eingebettete Eigenschaften des ausgewählten Roherzes in Echtzeit, die eine präzise Grundlage für das Schleifen und Flotten bieten.
  • Vorhersage von Ausrüstungsfehlern und Gesundheitsmanagement (PHM): Durch die Analyse von Vibrationen, Temperatur, Strom und anderen großen Daten der AusrüstungDie Ergebnisse der Studie zeigen, dass es sich bei der Verwendung von Deep-Learning-Modellen um die verbleibende Lebensdauer und mögliche Ausfälle von Geräten (z. B. Mühlen) handelt., Flotationsmaschinen, Pumpen), eine vorbeugende Wartung durchführen und plötzliche Ausfallzeiten vermeiden.

Verstärkungslernen und adaptive Kontrolle:

  • Intelligente Optimierung des Schleifkreislaufs: Mit Hilfe eines Verstärkungs-Lernalgorithmus findet das Schleifsystem autonom die optimale Kombination aus Zuführgeschwindigkeit, Wasservolumen,und Mühlgeschwindigkeit durch Versuch und Fehler, um eine optimale Produktpartikelgröße zu erreichen und den Energieverbrauch zu minimieren.
  • Intelligente Flotationsreagenzsteuerung: Ein auf Verstärkungslernen basierendes intelligentes Flotationsreagenzentscheidungssystem wird entwickelt.Ergebnisse der Online-Grad-Analyse, und Flotationsindikatoren, passt das System dynamisch Reagententyp, Dosierung und Additionspunkt an und erzielt so eine adaptive Optimierung des Flotationsprozesses.

Expertensystem- und Wissensdiagramm: Die Erfahrung und das Wissen der Erzdressing-Ingenieure werden digitalisiert und strukturiert, um ein Mineralverarbeitungs-Wissensdiagramm zu erstellen.Dies unterstützt KI-Modelle bei der Entscheidungsfindung und bietet Anfängern eine intelligente Anleitung.

2. Praktischer Weg für eine intelligente Mineralverarbeitung

  1. Design und Planung auf höchster Ebene: Entwicklung einer intelligenten Entwicklungsplanung für die Verarbeitung von Mineralien, die mit der Strategie des Unternehmens übereinstimmt und intelligente Ziele, technische Routen,und Durchführung.
  2. Entwicklung der Dateninfrastruktur: Verbesserung der Automatisierungssysteme, Einführung des industriellen Internets der Dinge (IIoT), Sicherstellung einer qualitativ hochwertigen, umfassenden Datenerhebung und -übertragung,und eine einheitliche Datenverwaltungsplattform aufzubauen.
  3. Kernalgorithmus und Modellentwicklung:Entwicklung oder Einführung von KI- und Big-Data-Algorithmen und -Modellen, die auf den spezifischen Merkmalen von Mineralverarbeitungsprozessen basieren, um Schlüsselfragen wie die Kontrolle der Partikelgröße des Schleifens zu lösen, Optimierung der Flotationsreagenzien und Vorhersage von Ausfallvorfällen.
  4. Entwicklung einer digitalen Zwillingsplattform: Schrittweise Einrichtung eines digitalen Zwillingsmodells der Mineralverarbeitungsanlage, um eine visuelle Überwachung, Optimierung der Simulation und vorausschauende Warnungen zu ermöglichen.
  5. Talententwicklung und organisatorische Transformation: Interdisziplinäre Talente mit Big-Data-Analyse und KI-Anwendungsfähigkeiten fördern und den Übergang zu einem flacheren, intelligenteren, intelligenteren und intelligenterem Arbeitsmarkt fördern.und kollaboratives Managementmodell.
  6. Pilotprojekt erstes und schrittweise Erweiterung: Auswahl wichtiger Produktionslinien für Pilotprojekte zur Überprüfung der technischen Machbarkeit und der wirtschaftlichen Vorteile,und dann allmählich auf die gesamte Mineralverarbeitungsanlage und sogar die Bergbaugruppe auszuweiten.

03 Herausforderungen und Aussichten

1. Herausforderungen

Obwohl die intelligente Mineralverarbeitung vielversprechend ist, ist ihre Entwicklung nicht ohne Herausforderungen.

  1. Datenqualität und Standardisierung: Der Mineralverarbeitungsprozess ist komplex und führt zu einer Vielzahl von Datentypen.und Datenverlust und Lärm sind häufig, was die Reinigung und Integration der Daten erschwert.
  2. Mangel an multidisziplinären Talenten: Mangel an multidisziplinären Talenten, die sowohl in der Mineralverarbeitungstechnologie als auch in KI, Big Data,Die Technologie der Intelligenten Mineralverarbeitung ist ein Engpass, der die Entwicklung einer intelligenten Mineralverarbeitung behindert..
  3. Hohe Anfangsinvestitionen: Der Einsatz fortschrittlicher Sensoren, Kommunikationsnetzwerke, Rechenplattformen und Softwaresysteme erfordert erhebliche Kapitalinvestitionen.Einige Bergbauunternehmen sind schwer belastet..
  4. Datensicherheit und Datenschutz: Industrielle Big Data beinhalten zentrale Unternehmensproduktionsgeheimnisse, was die Datensicherheit und den Schutz der Privatsphäre von größter Bedeutung macht.
  5. Kompatibilität mit bestehenden Systemen: Die Steuerungssysteme und Ausrüstung älterer Mineralverarbeitungsbetriebe fehlen häufig an intelligenten Schnittstellen.die Nachrüstung erschwert und zu erheblichen Kompatibilitätsproblemen führt.

2Ausblick: Die Zukunft der intelligenten Mineralverarbeitung

Im Hinblick auf die Zukunft wird sich die "intelligente Mineralverarbeitung" in folgenden Richtungen entwickeln und zunehmend zugänglich werden:

  1. Vollprozess-kollaborative Optimierung und Selbstheilung: Dies ermöglicht intelligente Wahrnehmung, Echtzeitentscheidung, kollaborative Steuerung,und adaptive Optimierung während des gesamten Prozesses vom Erz bis zum Konzentrat, auch mit der Fähigkeit, sich selbst zu heilen, wenn es zu einem Notfall kommt.
  2. Zusammenarbeit zwischen Regionen und Minen:Cloud Computing und digitale Zwillinge werden eine optimierte Ressourcenallokation und Produktionskoordination zwischen verschiedenen Mineralverarbeitungsbetrieben ermöglichen, und sogar innerhalb von Bergbaugruppen.
  3. Virtual Reality/Augmented Reality (VR/AR) -Anwendungen: In Kombination mit digitalen Zwillingen werden diese Anwendungen Mineralverarbeitungsbetrieben immersive Fernbetrieb, Wartungsführung,und Ausbildung von Personal.
  4. Grüne, kohlenstoffarme und kreisförmige Wirtschaft: Die intelligente Mineralverarbeitung wird den Energie-, Wasser- und chemischen Verbrauch genauer steuern, die Nutzung von Abfallressourcen realisieren,und fördern die grüne und nachhaltige Entwicklung der Mineralverarbeitung.

04 Schlussfolgerung: Der Weg ist lang, aber der Weg wird kommen

Die "intelligente Mineralverarbeitung" ist ein langwieriger und komplexer Prozeß, der nicht über Nacht erreicht werden kann.sondern eine systematische technische Transformation.Von der Automatisierung zur Intelligenz haben wir einen soliden ersten Schritt unternommen und bewegen uns nun in Richtung tieferer Intelligenz.

Wir befinden uns derzeit an einem kritischen Punkt im Übergang von "Automatisierung" zu "Intelligenz".Intelligente Anwendungen in einigen Prozessen wurden allmählich eingeführt und zeigen erhebliches Potenzial.Die Bergbauunternehmen sollten sich aktiv für Veränderungen einsetzen, Investitionen in technologische Forschung und Entwicklung erhöhen, vielseitige Talente fördern, die Zusammenarbeit zwischen Industrie, Hochschulen und Forschung vertiefen.und schrittweise die Entwicklung der intelligenten Mineralverarbeitung voranzutreiben.

"Intelligente Mineralverarbeitung" verbessert nicht nur die Produktionseffizienz erheblich, senkt die Kosten und gewährleistet die Sicherheit.aber auch der einzige Weg zur Förderung einer qualitativ hochwertigen Entwicklung und zur Verwirklichung einer grünen und nachhaltigen Entwicklung in der BergbauindustrieMit unerschütterlicher Überzeugung, kontinuierlicher Investition und gründlicher Praxis glauben wir, dass die große Blaupause der "intelligenten Mineralverarbeitung" schließlich Wirklichkeit werden wird.Ein neues Kapitel in der Entwicklung der Bergbauindustrie.