Akıllı maden işleme ne kadar uzaktayız?

Mineral kaynaklarına yönelik küresel talebin sürekli artması ve artan çevresel, güvenlik ve maliyet baskılarıyla birlikte, geleneksel madencilik üretim modelleri benzeri görülmemiş zorluklarla karşı karşıyadır. Dijital dönüşüm dalgası, madencilik sektörü de dahil olmak üzere tüm endüstrileri kasıp kavuruyor. Akıllı madenciliğin temel bir bileşeni olan "akıllı mineral işleme", bir endüstri konsensüsü ve gelişim yönü haline geliyor. Bu, sadece teknolojik yeniliği değil, aynı zamanda üretim yöntemlerinde, yönetim modellerinde ve hatta endüstri ekosisteminde derin değişiklikleri temsil eder. Peki, "akıllı mineral işleme" hedefine ulaşmaya ne kadar yakınız?

01 Otomasyon: Akıllı mineral işlemenin temel taşı01 Otomasyon: Akıllı mineral işlemenin temel taşı

Otomasyon, akıllı mineral işlemenin temelidir. Bunun özü, tekrarlayan, tehlikeli veya hassasiyet gerektiren operasyonlarda manuel iş gücünün çeşitli kontrol sistemleri ve ekipmanlar aracılığıyla değiştirilmesi, böylece üretim verimliliğinin artırılması, güvenliğin sağlanması ve iş yoğunluğunun azaltılmasıdır.

1. Otomasyonun Mineral İşleme Tesislerindeki Mevcut Uygulaması

Günümüzde, modern mineral işleme tesislerinin büyük çoğunluğu, öncelikle aşağıdaki alanlarda otomasyon teknolojisini yaygın olarak benimsemiştir:

Kırma ve Öğütme Otomasyonu:

• Kırıcı Otomasyonu: Kırıcı odası içindeki malzeme durumunu izleyen yük sensörleri ve seviye ölçerler, "daha fazla kırma, daha az öğütme" optimum hedefine ulaşmak için besleme hızını ve boşaltma açıklığını otomatik olarak ayarlar.
• Öğütme Değirmeni Otomasyonu: Sonar sistemleri, güç sensörleri, yatak sıcaklık sensörleri ve diğer sensörlerin, öğütme konsantrasyon ölçerler ve bulamaç pH ölçerler gibi çevrimiçi analiz cihazlarıyla birlikte kullanılmasıyla, değirmen besleme hızı, su hacmi ve hızının kapalı döngü kontrolü sağlanır, kararlı öğütme ürünü partikül boyutu sağlanır ve öğütme verimliliği en üst düzeye çıkarılır. Örneğin, değirmen akustik sinyallerine dayalı akıllı besleme kontrol sistemleri yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Otomatik Örnekleme ve Çevrimiçi Analiz: Öğütme ve flotasyon devrelerindeki kilit noktalara otomatik örnekleyiciler kurulur. Finlandiya'dan Outotec'in Courier serisi gibi çevrimiçi X-ışını floresans analizörleri ve ultrasonik konsantrasyon ölçerler ile birlikte, bulamaç derecesi, konsantrasyon ve partikül boyutu gibi temel parametreler gerçek zamanlı olarak izlenir ve sonraki kontrol için bir temel sağlanır.

Flotasyon Otomasyonu:

• Otomatik Flotasyon Hücresi Seviye Kontrolü: Seviye sensörleri ve elektrikli vanalar, kararlı bir köpük tabakası sağlamak için flotasyon hücresi seviyesini otomatik olarak ayarlar.
• Otomatik Hava Hacmi ve Karıştırıcı Hızı Kontrolü: Bulamaç özellikleri ve flotasyon performansına bağlı olarak, mineralleşmeyi optimize etmek için hava hacmi ve karıştırıcı hızı otomatik olarak ayarlanır.
• Otomatik Reaktif Dozajlama Sistemi: Çevrimiçi analizörlerden elde edilen bulamaç derecesi, pH ve diğer verilere bağlı olarak, bir peristaltik veya ölçüm pompası, toplayıcılar, köpürtücüler ve düzenleyiciler gibi flotasyon reaktiflerini otomatik ve hassas bir şekilde ekler. Bu, "talep üzerine dozajlama" sağlar, aşırı veya yetersiz dozajlamayı önler, reaktif kullanımını iyileştirir ve maliyetleri düşürür. Örneğin, bazı konsantratörler, çevrimiçi derece analiz sonuçlarına dayalı akıllı reaktif kontrolü uygulamıştır.

Konsantrasyon ve Filtrasyon Otomasyonu:

• Yoğunlaştırıcı Otomasyonu: Bir alt akış konsantrasyon ölçer ve arayüz dedektörü kullanarak, alt akış pompası hızı ve flokülant dozu, kararlı alt akış konsantrasyonu ve berrak taşma sağlamak için otomatik olarak ayarlanır.
• Filtre Otomasyonu: Vakum seviyesi ve filtre kek nem içeriği gibi parametreler, filtrasyon verimliliğini ve ürün kalitesini sağlamak için otomatik olarak izlenir ve ayarlanır.

Taşıma ve Stoklama Otomasyonu:

• Konveyör Bant Uzaktan Kontrolü ve Kilitleme Koruması: Uzaktan başlatma, durdurma ve hız ayarını sağlar ve sapma, yırtılma ve tıkanma için arıza koruma özelliklerini içerir.
• Yığınlayıcı ve Geri Kazanım Otomasyonu: Stok sahasında insansız, otomatik yığınlama ve geri kazanım işlemleri sağlar.

2. Otomasyonun Faydaları

Otomasyon teknolojisinin mineral işleme tesislerinde yaygın olarak kullanılması, üretim verimliliğini, istikrarını, güvenliğini ve ekonomik faydalarını önemli ölçüde iyileştirmiştir:

• Geliştirilmiş üretim verimliliği: Sürekli ve istikrarlı bir üretim süreci, insan müdahalesinden kaynaklanan kesinti ve dalgalanmaları azaltır.
• Optimize edilmiş ürün kalitesi: Temel parametrelerin hassas kontrolü, kararlı konsantre derecesi ve geri kazanım oranı sağlar.
• Azaltılmış üretim maliyetleri: Azaltılmış reaktif ve enerji tüketimi, işçilik maliyetleri ve bakım maliyetleri.
• Geliştirilmiş çalışma ortamı: Zorlu ortamlarda manuel çalışmanın yerini almak güvenliği artırır.

Otomasyon önemli ilerlemeler kaydetmiş olsa da, özü, önceden belirlenmiş kurallara ve sabit modellere dayalı "katı" bir kontroldür. Üretim koşulları (cevher özellikleri ve ekipman aşınması gibi) önemli ölçüde değiştiğinde, otomatik sistemler genellikle uyum sağlamakta zorlanır ve hala manuel müdahale ve ayarlama gerektirir. İşte tam da akıllılaştırmanın çözmeyi amaçladığı sorun budur.

02 Zeka: Akıllı Mineral İşlemeye Doğru Sıçrama

Zeka, otomasyonun gelişmiş bir aşamasıdır. Bunun özü, büyük veri, bulut bilişim, yapay zeka (YZ), Nesnelerin İnterneti (IoT) ve dijital ikizler gibi gelişmiş teknolojileri tanıtarak mineral işleme sisteminin özerk öğrenme, özerk karar verme, özerk optimizasyon ve kendi kendine uyum sağlama yeteneğine sahip olmasını sağlamaktır, böylece üretim sürecinin esnekliği, optimizasyonu ve koordinasyonu sağlanır.

1. Akıllı Mineral İşlemenin Temel Teknoloji Sistemi

(1) Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) ve Veri Toplama:

• Tüm mineral işleme üretim sürecinin fiziksel niceliklerini (sıcaklık, basınç, akış, sıvı seviyesi, akım, voltaj, titreşim vb.), kimyasal niceliklerini (derece, pH değeri, redoks potansiyeli vb.) ve ekipman çalışma durumu verilerini gerçek zamanlı ve yüksek hassasiyetle toplamak için çok sayıda sensör, akıllı cihaz ve uç bilişim cihazı dağıtın.
• Yüksek hızlı ve güvenilir veri iletim kanalları oluşturmak ve büyük miktarda veriyi buluta veya yerel veri merkezine toplamak için endüstriyel Ethernet ve kablosuz sensör ağları gibi iletişim teknolojilerini kullanın.
• Pratik Örnek: Köpük Durumunu Gerçek Zamanlı Olarak İzlemek İçin Makine Görüntüsü Teknolojisini Kullanmak

(2) Büyük veri platformu ve veri madenciliği:

• Farklı ekipmanlardan, farklı sistemlerden ve farklı zaman boyutlarından gelen verileri temizlemek, entegre etmek, depolamak ve yönetmek için birleşik bir madencilik büyük veri platformu oluşturun.
• Ekipman arızalarını tahmin etmek ve süreç darboğazlarını analiz etmek gibi, büyük tarihsel verilerden üretim sürecindeki potansiyel yasaları, anormal kalıpları ve optimizasyon fırsatlarını keşfetmek için büyük veri analiz teknolojisini (ilişki kuralı madenciliği, küme analizi, regresyon analizi vb. gibi) kullanın.

(3) Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (ML):

Derin öğrenmeye dayalı akıllı tanımlama ve tahmin:

• Cevher özelliklerinin akıllı tanımlanması: Seçilen ham cevherin derecesini, mineral bileşimini ve gömülü özelliklerini gerçek zamanlı olarak tanımlamak ve sınıflandırmak için makine görüşü ve spektral analiz teknolojisini kullanmak, öğütme ve flotasyon için doğru bir temel sağlamak.
• Ekipman arıza tahmini ve sağlık yönetimi (PHM): Ekipmanın titreşim, sıcaklık, akım ve diğer büyük verilerini analiz ederek, ekipmanın (değirmenler, flotasyon makineleri, pompalar gibi) kalan ömrünü ve potansiyel arızalarını tahmin etmek, önleyici bakım uygulamak ve ani kesintileri önlemek için derin öğrenme modellerini kullanın.

Takviyeli Öğrenme ve Uyarlanabilir Kontrol:

• Akıllı Öğütme Devresi Optimizasyonu: Bir takviyeli öğrenme algoritması kullanarak, öğütme sistemi, optimum ürün partikül boyutuna ulaşmak ve enerji tüketimini en aza indirmek için deneme yanılma yoluyla besleme hızı, su hacmi ve değirmen hızının optimum kombinasyonunu özerk olarak bulur.
• Akıllı Flotasyon Reaktif Kontrolü: Takviyeli öğrenmeye dayalı bir akıllı flotasyon reaktif karar verme sistemi oluşturulur. Gerçek zamanlı bulamaç özelliklerine, çevrimiçi derece analiz sonuçlarına ve flotasyon göstergelerine dayanarak, sistem reaktif türünü, dozajını ve ekleme noktasını dinamik olarak ayarlar, flotasyon sürecinin uyarlanabilir optimizasyonunu sağlar.

Uzman Sistemi ve Bilgi Grafiği: Cevher hazırlama mühendislerinin deneyimi ve bilgisi, bir mineral işleme bilgi grafiği oluşturmak için dijitalleştirilir ve yapılandırılır. Bu, YZ modellerine karar vermede yardımcı olur ve acemiler için akıllı rehberlik sağlar.

2. Akıllı Mineral İşleme İçin Pratik Yol

1. Üst Düzey Tasarım ve Planlama: Şirketin stratejisiyle uyumlu, akıllı hedefleri, teknik rotaları ve uygulama aşamalarını açıkça tanımlayan bir akıllı mineral işleme geliştirme planı geliştirin.
2. Veri Altyapısı Geliştirme: Otomasyon sistemlerini iyileştirin, Endüstriyel Nesnelerin İnterneti'ni (IIoT) dağıtın, yüksek kaliteli, kapsamlı veri toplama ve iletimi sağlayın ve birleşik bir veri yönetimi platformu oluşturun.
3. Temel Algoritma ve Model Geliştirme: Öğütme partikül boyutu kontrolü, flotasyon reaktif optimizasyonu ve ekipman arıza tahmini gibi temel sorunları ele almak için mineral işleme süreçlerinin özel özelliklerine dayalı olarak YZ ve büyük veri algoritmaları ve modelleri geliştirin veya tanıtın.
4. Dijital İkiz Platformu Geliştirme: Görsel izleme, simülasyon optimizasyonu ve tahmine dayalı uyarılar sağlamak için mineral işleme tesisinin bir dijital ikiz modelini kademeli olarak oluşturun.
5. Yetenek Geliştirme ve Organizasyonel Dönüşüm: Büyük veri analizi ve YZ uygulama yeteneklerine sahip disiplinler arası yetenekler yetiştirin ve daha düz, daha akıllı ve işbirlikçi bir yönetim modeline geçişi teşvik edin.
6. Önce Pilot ve Kademeli Genişleme: Teknik fizibiliteyi ve ekonomik faydaları doğrulamak için temel üretim hatlarını pilot projeler için seçin ve ardından tüm mineral işleme tesisine ve hatta madencilik grubuna kademeli olarak genişletin.

03 Zorluklar ve Görünüm

1. Zorluklar

Akıllı mineral işleme büyük umutlar vaat etse de, gelişimi zorluklardan yoksun değildir. Çok sayıda zorlukla karşı karşıyadır:

1. Veri Kalitesi ve Standardizasyonu: Mineral işleme süreci karmaşıktır ve bu da çok çeşitli veri türleriyle sonuçlanır. Veri formatları farklı ekipman ve sistemlerde farklılık gösterir ve veri kaybı ve gürültü yaygındır, bu da veri temizleme ve entegrasyonu zorlaştırır.
2. Disiplinler Arası Yetenek Eksikliği: Hem mineral işleme teknolojisinde hem de YZ, büyük veri ve endüstriyel İnternet teknolojilerinde yetkin olan disiplinler arası yetenek eksikliği, akıllı mineral işlemenin gelişimini engelleyen bir darboğazdır.
3. Yüksek İlk Yatırım: Gelişmiş sensörler, iletişim ağları, bilişim platformları ve yazılım sistemlerinin dağıtımı önemli sermaye yatırımı gerektirir ve bu da bazı madencilik şirketleri üzerinde ağır bir yük oluşturur.
4. Veri Güvenliği ve Gizliliği: Endüstriyel büyük veri, temel kurumsal üretim sırlarını içerir ve bu da veri güvenliğini ve gizliliğin korunmasını en önemli hale getirir.
5. Mevcut Sistemlerle Uyumluluk: Eski mineral işleme tesislerinin kontrol sistemleri ve ekipmanları genellikle akıllı arayüzlerden yoksundur, bu da sonradan takmayı zorlaştırır ve önemli uyumluluk sorunlarına yol açar.

2. Görünüm: Akıllı Mineral İşlemenin Geleceği

Geleceğe baktığımızda, "akıllı mineral işleme" aşağıdaki yönlerde gelişecek ve giderek daha erişilebilir hale gelecektir:

1. Tam süreç işbirlikçi optimizasyon ve kendi kendini iyileştirme: Bu, cevherden konsantreye kadar tüm süreç boyunca akıllı algılama, gerçek zamanlı karar verme, işbirlikçi kontrol ve uyarlanabilir optimizasyon sağlayacak, hatta acil durumlarda kendi kendini iyileştirme yeteneğine sahip olacaktır.
2. Bölgeler arası ve çoklu maden işbirlikçi üretimi: Bulut bilişim ve dijital ikizler, farklı mineral işleme tesisleri arasında ve hatta madencilik grupları içinde optimize edilmiş kaynak tahsisini ve üretim koordinasyonunu sağlayacaktır.
3. Sanal gerçeklik/artırılmış gerçeklik (VR/AR) uygulamaları: Dijital ikizlerle birlikte, bu uygulamalar mineral işleme tesislerine sürükleyici uzaktan operasyon, bakım rehberliği ve personel eğitimi sağlayacaktır.
4. Yeşil, düşük karbonlu ve döngüsel ekonomi: Akıllı mineral işleme, enerji, su ve kimyasal tüketimini daha hassas bir şekilde kontrol edecek, atık kaynakların kullanımını gerçekleştirecek ve mineral işleme endüstrisinin yeşil ve sürdürülebilir gelişimini teşvik edecektir.

04 Sonuç: Önümüzdeki Yol Uzun, Ama Yol Bulunacaktır

"Akıllı mineral işleme" elde etmek, bir gecede elde edilemeyen uzun ve karmaşık bir süreçtir. Sadece bir teknoloji birikimi değil, sistematik bir mühendislik dönüşümüdür. Otomasyondan zekaya, sağlam bir ilk adım attık ve şimdi daha derin zeka seviyelerine doğru ilerliyoruz.

Şu anda "otomasyon"dan "zekaya" geçişte kritik bir noktadayız. Tamamen "insansız" veya "tamamen akıllı" mineral işleme tesisleri hala zaman alacak olsa da, bazı süreçlerdeki akıllı uygulamalar kademeli olarak uygulanmış ve önemli bir potansiyel sergilemektedir. Madencilik şirketleri değişimi aktif olarak benimsemeli, teknolojik Ar-Ge'ye yatırımı artırmalı, çok yönlü yetenekler yetiştirmeli, endüstri-üniversite-araştırma işbirliğini derinleştirmeli ve akıllı mineral işlemenin gelişimini aşamalı olarak ilerletmelidir.

"Akıllı mineral işleme", sadece üretim verimliliğini önemli ölçüde artırmakla, maliyetleri düşürmekle ve güvenliği sağlamakla kalmaz, aynı zamanda madencilik endüstrisinde yüksek kaliteli gelişmeyi teşvik etmenin ve yeşil ve sürdürülebilir kalkınmayı başarmanın tek yoludur. Sarsılmaz bir inanç, sürekli yatırım ve derinlemesine pratikle, "akıllı mineral işleme"nin büyük planının nihayetinde gerçeğe dönüşeceğine ve madencilik endüstrisinin gelişiminde yeni bir çağa yol açacağına inanıyoruz.