Material Model Case Study

Клиент: АО «АК Алтыналмас»

Основной задачей приложения оптимизации рудных складов и запасов является предоставление 3D моделирования в режиме, близком к реальному времени для планирования горных работ.

Цели проекта

Цель проекта для IntelliSense.io состояла в том, чтобы получить в реальном времени представление о характеристиках потоков материалов по всей фабрике и вычислить те свойства потока, которые невозможно измерить приборами. Подобная информация  необходима для повышения эффективности  обогатительной фабрики.

Задачи

Для принятия оптимального решения на каждом этапе обогатительной фабрики, оператору необходимо знать состав материала в каждой точке цикла и знать момент, когда конкретный материал поступит на целевое оборудование (например сгуститель). Кроме того, многие критически важные потоки материала и его свойства не измеряются напрямую — либо из-за высокой стоимости приобретения или трудности обслуживания  измерительных приборов, либо из-за того, что физически невозможно установить необходимые приборы в данном месте. В данном проекте, скорость подачи твердого вещества на две шаровые мельницы невозможно было измерить напрямую, так как суспензия подается непосредственно из бункера в лоток. Согласование информации о потоках на входе и выходе позволяет оценить общее количество подаваемых твердых веществ, а также коэффициент переработки по шаровым мельницам.

Решение

Модель Движения Материалов IntelliSense.io отслеживает потоки материалов и связанные с ними свойства (например, объемы, основные минералы / элементы, твердость, производительность, степень извлечения, утечка/отвод кислоты, литология, источник материалов) с соответствующей неопределенностью, начиная с добычи руды и по всей цепи процессов обогащения,, предоставляя информацию в режиме реального времени и прогнозы поступления материала в определенную точку. Ожидаемые потоки можно смоделировать с указанием свойств именно того материала, который поступит в интересующий процесс в будущем, что позволит предпринять упреждающие действия  для повышения эффективности обработки.

Визуальное представление движения материалов позволяет операторам принимать взвешенные решения на любой стадии производства — например, для оптимизации цикла измельчения, поскольку будут известны точные характеристики подаваемой на мельницу руды, определить режимы работы и планировать, какой материал оптимально отправить на мельницу.

Fig 1: Example time series tracking of material lithology.

Рис. 2: Этот рисунок дает наглядное представление о том, как модель материала может предоставить подробную информацию в любой точке технологической цепочки. Это помогает принимать оптимальные решения на каждом этапе обработки. Например, приложение для оптимизации измельчения будет знать характеристики руды, поступающей в мельницу. Эта информация помогает в определении оптимальных заданных значений или может определять, какой материал лучше всего отправить на мельницу.

Одним из главных результатов для АО “АК Алтыналмас” стало получение информации о потоках твердых материалов в шаровых мельницах, что было невозможно без  применения Модели Движения Материалов.

Выгоды

Основные преимущества Модели Движения  Материалов:

  • Полное понимание того, какие материалы поступают и какие должны поступать на каждом этапе процессов обогащения руды
  • Контроль в реальном масштабе времени за подачей материала и точное знание состава материала в каждой точке  процесса с некоторой степенью неопределенности
  • Понимание состояния и свойств потока материалов в тех местах где измерительные приборы невозможно установить 
  • Расчет времени пребывания в каждой части технологического оборудования в реальном времени с указанием риска чрезмерного или недостаточного измельчения либо неспособности поддержания уровня  в промежуточных емкостях.

Портфолио приложений IntelliSense.io

Mine to Market: Value Chain Optimization

The Stockpile & Inventory Optimization Application is one of a suite of real-time decision-making applications that uses AI to optimize each process; from mine to market.

Our Material Handling model connects these applications to drive even greater efficiency.

Our process optimization apps can be deployed on a specific process bottleneck or expanded across the entire value chain. They are powered by our Industrial AI Decision Intelligence Platform, brains.app.

Stockpile and Inventory Optimization

Stockpile & Inventory Optimization

Grinding Optimization App

Grinding Optimization

Thickener Circuit Optimization

Thickener Optimization

Flotation Circuit

Flotation Optimization

Solvent Extraction Optimization App

Solvent Extraction (SX) Optimization

Leaching Optimization App

Leaching Optimization