В Glencore Technology считают, что для полного раскрытия потенциала искусственного интеллекта в обогащении полезных ископаемых необходимо пересмотреть подходы к проектированию флотационного оборудования. По мнению компании, успех зависит не только от программного обеспечения, но и от конструкции самих технологических установок.
Традиционные флотационные циклы, состоящие из десятков камер и нескольких стадий, отличаются большой инерционностью – металлургический отклик на корректировку процесса может занимать несколько часов. Такая сложность мешает как операторам, так и системам искусственного интеллекта быстро оценивать изменения и оптимизировать производительность, поясняют в компании.
В качестве альтернативы Glencore предлагает флотационные машины Jameson Cell. Их отличают компактная схема и короткое время пребывания материала в камере – от пяти до десяти минут. «Преимущество Jameson Cell в простоте. Быстрая обратная связь позволяет усовершенствованным системам управления быстрее обучаться, реагировать и непрерывно оптимизировать цикл», – говорит ведущий металлург Glencore Technology Крис Андерсон.
Кроме того, конструкция Jameson Cell упрощает прямое измерение технологических параметров. Она позволяет эффективно использовать поточные анализаторы, расходомеры, плотномеры и автоматические пробоотборники. Это помогает в реальном времени составлять баланс масс и напрямую определять содержание и извлечение, снижая зависимость от косвенных методов оценки, таких как анализ пены по видеоизображению.
В Glencore Technology уверены, что готовность оборудования к работе с ИИ нужно закладывать на этапе проектирования, а не внедрять после запуска фабрики. По словам Криса Андерсона, чтобы отрасль могла использовать все возможности искусственного интеллекта, ей придётся отказаться от традиционного мышления в области флотации.
