Metals & ESG Trends.KZ

Сортировка руды с использованием искусственного интеллекта

Общий доход 40 крупнейших горнодобывающих компаний упал с $943 млрд в 2022 году до $845 млрд в 2023 году, а на 2024 год прогнозируется дальнейшее падение до $792 млрд.

В этой связи, в горной добыче проводится тихая революция в сортировке руды — важнейший процессе в горнодобывающей промышленности.

Транспортировка низкокачественной руды с высоким содержанием примесей и избыточным количеством камня, гравия и грязи снижает эффективность добычи. Она увеличивает расход топлива, износ оборудования, затраты на переработку и транспортировку, одновременно снижая выход полезных ископаемых и рентабельность.

Кроме того, воздействие на окружающую среду из-за увеличения потребления энергии, увеличения выбросов углерода и увеличения объема отходов еще больше нагружает местные экосистемы и ресурсы.

Внедрение передовых технологий сортировки руды может сократить расходы на транспортировку и переработку на 20–30%.

Камеры высокого разрешения и многоспектральные устройства формирования изображений фиксируют подробную визуальную информацию, в то время как датчики собирают данные о плотности, химическом составе и других свойствах. Алгоритмы ИИ обрабатывают этот объединенный поток данных практически в реальном времени, что позволяет точно идентифицировать и сортировать ценные минералы из пустой породы.

Система интегрируется с оборудованием с поддержкой IoT (Интернет вещей) для сбора и обработки данных в режиме реального времени на месте добычи. Поскольку система основана на облаке, операторы могут удаленно контролировать и получать анализ. Использование периферийных вычислительных устройств обеспечивает принятие решений с малой задержкой для немедленной сортировки руды.

Это решение для сортировки руды, интегрированное с ИИ, направлено на увеличение добычи полезных ископаемых на 15–20%, снижение транспортных расходов на 25–30% и минимизацию воздействия на окружающую среду за счет более эффективного использования ресурсов.

Freeport-McMoRan оптимизировала свои обогатительные фабрики с помощью моделей ИИ, улучшив извлечение металла и увеличив производительность на 10%-15%.

На китайском свинцово-цинковом руднике Фанькоу используются двухэнергетические рентгеновские аппараты компании Ganzhou HPY Technology, которые отбраковывают более 105 000 тонн пустой породы в год и обогащают руду с 3% до 12–14%.

Компания Wolfram Bergbau und Hütten в Австрии использует сортировщики XRF компании Tomra для отбраковки 80 000–120 000 тонн отходов в год, повышая качество и снижая затраты на переработку. Датчики XRF компании Redwave и другие технологии сортируют различные металлы, включая медь, литий и никель. 

https://www.group-telegram.com/us/metalsesgtrends.com

Telegram

Metals & ESG Trends.KZ

Информационно-аналитический телеграм-канал в области горной добычи, металлургии, энергоперехода и ESG-трендов

www.group-telegram.com/us/metalsesgtrends.com/485

287 viewsFeb 21 at 13:54

Сортировка руды с использованием искусственного интеллекта

Общий доход 40 крупнейших горнодобывающих компаний упал с $943 млрд в 2022 году до $845 млрд в 2023 году, а на 2024 год прогнозируется дальнейшее падение до $792 млрд.

В этой связи, в горной добыче проводится тихая революция в сортировке руды — важнейший процессе в горнодобывающей промышленности.

Транспортировка низкокачественной руды с высоким содержанием примесей и избыточным количеством камня, гравия и грязи снижает эффективность добычи. Она увеличивает расход топлива, износ оборудования, затраты на переработку и транспортировку, одновременно снижая выход полезных ископаемых и рентабельность.

Кроме того, воздействие на окружающую среду из-за увеличения потребления энергии, увеличения выбросов углерода и увеличения объема отходов еще больше нагружает местные экосистемы и ресурсы.

Внедрение передовых технологий сортировки руды может сократить расходы на транспортировку и переработку на 20–30%.

Камеры высокого разрешения и многоспектральные устройства формирования изображений фиксируют подробную визуальную информацию, в то время как датчики собирают данные о плотности, химическом составе и других свойствах. Алгоритмы ИИ обрабатывают этот объединенный поток данных практически в реальном времени, что позволяет точно идентифицировать и сортировать ценные минералы из пустой породы.

Система интегрируется с оборудованием с поддержкой IoT (Интернет вещей) для сбора и обработки данных в режиме реального времени на месте добычи. Поскольку система основана на облаке, операторы могут удаленно контролировать и получать анализ. Использование периферийных вычислительных устройств обеспечивает принятие решений с малой задержкой для немедленной сортировки руды.

Это решение для сортировки руды, интегрированное с ИИ, направлено на увеличение добычи полезных ископаемых на 15–20%, снижение транспортных расходов на 25–30% и минимизацию воздействия на окружающую среду за счет более эффективного использования ресурсов.

Freeport-McMoRan оптимизировала свои обогатительные фабрики с помощью моделей ИИ, улучшив извлечение металла и увеличив производительность на 10%-15%.

На китайском свинцово-цинковом руднике Фанькоу используются двухэнергетические рентгеновские аппараты компании Ganzhou HPY Technology, которые отбраковывают более 105 000 тонн пустой породы в год и обогащают руду с 3% до 12–14%.

Компания Wolfram Bergbau und Hütten в Австрии использует сортировщики XRF компании Tomra для отбраковки 80 000–120 000 тонн отходов в год, повышая качество и снижая затраты на переработку. Датчики XRF компании Redwave и другие технологии сортируют различные металлы, включая медь, литий и никель. 

https://www.group-telegram.com/us/metalsesgtrends.com

BY Metals & ESG Trends.KZ