Оптимизация кучного выщелачивания
Симулирование операций и оптимизация производительности кучного выщелачивания
Приложение Оптимизации Кучного Выщелачивания состоит из нескольких моделей машинного обучения и предназначено для того, чтобы помочь металлургам, операторам процесса кучного выщелачивания добиться выполнения ключевых производственных показателей,
Сложности при управлении процессом кучного выщелачивания
Процесс кучного выщелачивания может быть предпочтительным процессом обогащения из-за его относительно низкой стоимости, пригодности для климата с небольшим количеством осадков и руды с низким содержанием полезных компонентов. Однако при этом обычно возникает ряд проблем:
- В штабели кучного выщелачивания часто поступает материал с высокой долей мелкой фракции, что влияет как на эффективность выщелачивания, так и операционные расходы (OPEX);
- Избыточная влажность материала накладывает ограничения на производительность разгрузки материала из хвостов кучного выщелачивания;
- Неоптимальное орошение, высокий расход кислоты и снижение степени извлечения металла из-за отсутствия данных о свойствах материала, расположенного в разных секциях.
Знание характеристик и качества материала в площадках кучного выщелачивания позволяет принимать обоснованные решения о материале, подаваемом на обогатительную фабрику, стратегии орошения и определять оптимальное время разгрузки материала.
Это поможет повысить операционную эффективность и увеличить концентрацию металла в растворе выщелачивания.
Решение IntelliSense.io
Приложение Оптимизации Кучного Выщелачивания при поддержке платформы IntelliSense.io brains.app выполняет следующие функции:
- Раннее предупреждение о том, как свойства материала из данного участка рудника (или блочной модели) влияют на избыточное содержание мелких частиц, и рекомендации по снижению влияния на кучного выщелачивания в выбраннjv модуле и участке ячеек выщелачивания ;
- Повышение прозрачности пространственного распределения свойств в уложенном материале в режиме реального времени;
- Раннее предупреждение о наличии проблемных участков (например, высокая остаточная влажность) в штабелях, ; анализ причин их возникновения и рекомендации по их устранению (орошение и рекультивация)
- Рекомендации по орошению различных модулей и участков ячеек выщелачивания для оптимальной эффективности выщелачивания и переноса металлов в раствор при экстракции.
Панель решений для производительности кучного выщелачивания, предупреждающая операторов о прогнозируемых свойствах кучи, которые будут влиять на производительность кучного выщелачивания, если не будут правильно смягчены
Панель решения по упущенным возможностям, подчеркивающая дополнительную финансовую выгоду, которую можно получить за счет улучшения работы процесса кучного выщелачивания
Результат, достигнутый в результате оптимизации
Приложение Оптимизации Кучного Выщелачивания IntelliSense.io обеспечит:
- Повышение извлечения металлов за счет улучшения кинетики выщелачивания путем адаптации стратегий планирования рудника и смешивания материалов;
- Снижение операционных расходов — на потреблении кислоты и транспортировке материалов;
- Сокращение локальных переливов и риска обрушения куч на площадках выщелачивания;
- Улучшенное использование оборудования для разгрузки материала и более высокая общая пропускная способность;
- Снижение содержания мелких частиц, что негативно влияет на последующие процессы;
- Повышение прозрачности как процесса, так и создания отчетов
Повышение извлечения меди из куч на 4% (около $1 млн) в год, достигнутого благодаря оптимизации цикла выщелачивания на чилийском медном руднике
4%
Улучшение извлечения меди при кучном выщелачивании
$1 млн
Достигнутый годовой прирост (приблизительно)
Оптимизация производстенных процессов от карьера до отгрузки
Приложение Оптимизации Кучного Выщелачивания на платформе brains.app, является одним из набора связанных между собой приложений принятия решений в режиме реального времени, которое использует искусственный интеллект (ИИ) для оптимизации каждого процесса: от карьера до отгрузки.
Наша Модель Потока Материалов позволяет отдельным приложениям работать совместно, чтобы добиться еще большего повышения эффективности производства.
