АО «Кольская ГМК» (Мончегорск, Россия)
Санников Д. О., директор департамента по инновациям и цифровым технологиям, SannikovDO@kolagmk.ru
Марухин М. П., главный инженер Обогатительной фабрики Кольского горно-обогатительного комбината, MarukhinMP@kolagmk.ru
Бразюлис Л. А., начальник лаборатории обогащения научно-технического центра, BrazyulisLA@kolagmk.ru
ООО «Рокет Контрол» (Москва, Россия)
Котенев В. С., главный инженер внедрения клиентских решений, v.kotenev@rocketcontrol.ai
Прохоров П. Д., инженер-разработчик оптимизационных решений на базе машинного обучения, p.prohorov@rocketcontrol.ai
Калякин И. В., эксперт технической поддержки оптимизационных решений, i.kalyakin@rocketcontrol.ai
Рассмотрены вопросы автоматизации управления технологическими режимами флотации на обогатительных фабриках. Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения извлечения цветных металлов из труднообогатимого сырья на основе совершенствования систем управления процессом. Цель исследования – разработка алгоритма оптимизационного управления плотностными режимами питания флотации с использованием методов интеллектуального контроля и промышленной автоматизации. Использовали методы теории автоматического управления, элементы машинного обучения и статистической обработки технологических данных. Разработана структура интеллектуальной системы управления, позволяющая адаптировать настройки управления в зависимости от текущих технологических условий. Предложен цифровой алгоритм оптимизационного управления, передающий задания на регулирование расходов воды через PID-регуляторы и логические контроллеры. Научная новизна заключается в разработке цифрового алгоритма оптимизационного управления плотностью пульпы, который обеспечивает стабилизацию технологического параметра в заданном диапазоне с использованием каскадной схемы «оптимизатор – PID-регулятор – исполнительные механизмы» в условиях изменчивости вещественного состава руды. Практическая значимость подтверждена результатами промышленной апробации разработанного контроллера: достигнуто удержание плотности питания флотации в целевых рамках, что создает предпосылки для повышения стабильности технологического процесса и качества концентрата. Результаты работы могут быть использованы при проектировании систем интеллектуального управления процессами обогащения полезных ископаемых.
1. Mineral processing : beneficiation operations and process optimization through modeling / ed. R. Sripriya, Ch. V. G. K. Murty. – Amsterdam : Elsevier, 2023. – 554 p.
2. Shen Z. Principles and technologies of flotation machines. Singapore : Springer, 2021. – 487 p.
3. Nguyen A. V., Schulze H. J. Colloidal Science of Flotation. – New York : Marcel Dekker, 2004. – 850 p.
4. Gorain B. K., Franzidis J.-P., Manlapig E. V. Studies on impeller type, impeller speed and air flow rate in an industrial scale flotation cell. Part 4: Effect of bubble surface area flux on flota tion performance // Minerals Engineering. 1997. Vol. 10, No. 4. P. 367–379.
5. Лукина К. И., Якушкин В. П., Муклакова А. Н. Обогащение полезных ископаемых : учебное пособие. – М. : ИНФРА-М, 2021. – 224 с.
6. Wills B. A., Finch J. A. Wills’ mineral processing technology: an introduction to the practical aspects of ore treatment and mineral recovery. – 8th ed. – Oxford : Butterworth-Heinemann, 2015. – 512 p.
7. Åström K. J., Hägglund T. Advanced PID control. – Research triangle park : ISA – The Instrumentation, Systems, and Automation Society, 2006. – 460 p.
8. Passino K. M., Yurkovich S. Fuzzy Control. – Boston: Addison-Wesley, 1998. – 512 p.
9. Техническая документация и выдержки из руководства пользователя IML-платформы Taiga Dynamics // ООО «Рокет
Контрол». – URL : https://rocketcontrol.ru/optimizationsolutions
10. Larsen N., Stallrich J., Sengupta S., Deng A. et al. Statistical challenges in online controlled experiments: a review of A/B testing methodology // The American Statistician. 2024. Vol. 78, No. 2. P. 135–149.
11. Sill A. M. Analyzing non-normally distributed, continuous data: nonparametric tests // Statistics for Laboratory Scientists and Clinicians: A Practical Guide. – Cambridge : Cambridge University Press, 2021.
12. Ramachandran K. M., Tsokos C. P. Mathematical statistics with applications in R. – 3rd ed. – London : Academic Press, 2021.