智能选矿厂的建设探索与实践

　　智能选矿厂的建设探索与实践

　　    选矿是矿物加工流程中不可或缺的一部分，是整个矿山生产过程中非常重要的一环，将原矿进行选别作业，抛除废石保留所需矿石，减少后续冶炼的能源消耗，选矿的成败关乎着整座矿山的经济效益。

　　    近几年，矿业发展遇到了瓶颈，用工荒问题日益严峻，生产效率得不到提高，外加矿石品位下降，生产方式急待突破与改善，智能化作为一种新的解决方案，代表着先进的生产力发展方向，已经逐渐被各大矿山所注意。这时又恰逢国家大力推行产业结构转型，政府出台了《全国矿产资源规划》《国家能源安全战略行动计划》等众多文件，意在推进矿山企业数字化转型，加快建设数字化、智能化、自动化矿山。可以说，无论是从国家政策层面还是矿山发展层面，智能矿山的建设都是迫在眉睫的一件事。

　　    智能选矿厂作为矿山建设中的一部分，正是智能化改造的重点对象。随着《有色金属行业智能矿山建设指南》的发布，矿山的智能化建设摆脱了无标准可依的窘境。但是由于没有建成的矿山作为参照，很多人对于智能化以及智能选矿厂的建设都还没有一个明确的认识。本文从智能选厂的建设角度出发，详细介绍了智能选矿厂的概念，提供了建设方案，为选矿厂的智能化建设提供了方向。

　　    1.智能选厂的概念和结构

　　    智能选厂作为智能矿山的一部分，符合智能矿山的五级结构。

　　    一级基础层：又称之为感知层，主要包含生产控制所需的基本测量原件、生产设备、传感器、执行器，还有管理层面的门禁、视频监控、通讯网络等。

　　    二级过程控制层：本层主要包含了以一级感知层为基础的各个控制系统，是生产控制系统的核心。

　　    三级生产执行层：本层则是针对过程控制层中众多的生产控制系统进行的数据管理和整合，形成一个全面的整体的生产管理系统，不仅能够从宏观上统计数据，对生产的整体情况进行把握，还能够进行生产计划安排，生产管理等众多管理工作。

　　    四级资源规划层：本层属于公司的资源管理层，包括OA、ERP、人力、销售和公司正常经营相关的系统。

　　    五级智能决策层：本层是整个企业的大脑，可以综合所有生产和经营数据，对公司的发展和决策进行分析，甚至可以直接通过数据决策进行生产的调整和经营方向的调整。

　　    对于五级结构，落实到各层级来说，各个矿山企业的主要工作普遍集中在前三层上，第三级生产执行层，是各大企业普遍缺少的承上启下的数据汇总层，对于矿山智能化该层的建立还是主要任务。第二级的过程控制层各大企业普遍还都停留在传统的经典控制领域，对于先进控制方式应用较少，优化控制方式和控制策略可以有效提高控制品质，进而提高生产效率，这点主要体现智能化改造带来的经济效益方面。由也是为了满足第二层先进控制算法的要求，需要增加更多的仪表以获取必要的控制参数，所以第一、二级的建设往往都是伴随而生的。本主要从技术角度出发针对前三层级的改造和升级进行分析和讨论。

　　    2.智能选厂的建设思路

　　    目前国内外选矿厂智能化主要体现在以下方面：

　　    1)过程仪表智能化：智能仪表通过先进的检测技术，实现对复杂被测变量的实时监测。仪表自带智能算法，会根据检测到的变量自行拟合和判断，最终输出经过状态判断的结果为后端的智能决策提供参数支持。同时仪表本身有着远程标定，自诊断等功能。

　　    2)选矿装备智能化：选矿设备的大型化智能化是目前世界选矿工艺的发展方向，通过设备自身成套的PLC系统实现对设备的运行监管，实现运行状态的检测，操作自动化，故障诊断以及连锁控制等功能。

　　    3)过程控制智能化：选矿流程包括破碎流程、磨矿分级流程、选别流程以及脱水流程。过程控制智能化依托智能仪表的强大检测能力，利用人工智能、先进控制和专家系统取代原有的简单PID控制，优化控制参数，改善控制质量，寻找最优生产过程，实现选矿过程控制的自动化与智能化，同时也实现选矿过程的最优经济化

　　    4)运维管控智能化：利用三维数字化选厂和虚拟现实技术，实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射。做到数据集中管理、专业协同作业、人工智能分析，最终达到矿山生产管控的智能化和无人化，为建设现代矿业提供新思路和新途径。

　　    3.智能选厂的控制和运行

　　    3.1 过程仪表智能化

　　    3.1.1 磨机智能分析系统

　　    在矿石磨矿阶段，对于磨机的运行状态监控是一个老大难问题。传统的测量方式通过收集磨机的声音，来判砸磨机内的物料是否砸击衬板，根据钢球及物料之间互相碰撞所产生的音频信号推断出磨机运行负荷状况。因为现场电机环境、设备噪音会对检测结果产生干扰。现通过安装于半自磨机体的频率设备来收集磨机内部钢球、衬板、矿物的作用信息，并通过数据分析处理，使用专用系统模拟出半自磨磨机的运行情况，使得选矿厂能够更加直观的监控磨机内部的运行情况，并得到准确的抛着点以及钢球与衬板作用面情况数据。

　　    分析系统能够根据半自磨机充填率、磨矿浓度、衬板周期等的变化准确模拟出磨机的内部运行状态。系统能够准确监控冲击区域、冲击量，并模拟出不同转速、填充量下的磨机内部物料动态画面。得到的数据不仅能够帮助操作人员实时掌控磨机状态，进行物料转速和钢球的调整，更能以此作为专家系统的判断依据，能够实现根据磨机衬板不同磨损周期同步调整工艺的目的。磨频检测在城门山选矿厂智能化改造中投入使用，效果相比传统的磨音检测在准确率上有很大提高。

　　    3.1.2 磨机衬板智能监测

　　    磨机衬板智能监测是利用智能螺栓检测磨机衬板的磨损情况，不需要停机便可以随时掌控衬板厚度。用智能检测螺栓替代普通的衬板螺栓，螺栓的内侧插入深度与衬板的边缘齐平，磨机运行时螺栓会与衬板同步产生磨损，通过检测螺栓的损耗来判断衬板的磨损程度。螺栓的外侧伸出磨机外，通过无线传输将数据传送至接收器。使用智能螺栓检测衬板消耗，有利于衬板的合理使用与优化，同时可以预测衬板使用寿命，有利于衬板库存管理，合理安排设备停机相关事宜，提高生产效率。由于螺栓本身是磨损件，伴随衬板共同磨损，更换衬板的同时也必须更换螺栓，而智能螺栓的采购成本较高，所以还需要依据情况使用，这是目前智能螺栓存在的主要问题。

　　    3.1.3 浮选泡沫自动分析系统

　　    目前在浮选过程中，对于浮选机泡沫的控制，进气控制等内容依然依赖人工进行操作，需要有杏眼的工程师根据观察泡沫产生的情况，泡沫的大小形状来调整浮选机矿浆的液位、药剂添加量以及风量等，使得浮选过程处于一种较稳定的状态。

　　    近些年来，计算机及电子技术发展迅猛，使得计算机视觉技术在工业领域应用成为可行的方案，进一步引入到泡沫浮选过程的控制中。浮选泡沫图像分析系统利用计算机视觉传输和图像处理技术，对泡沫影像进行分析，能够量化的对浮选泡沫形态进行分析和统计，从而与工人经验相结合，直观的展现浮选机泡沫状态，解决传统生产方式中过于依靠人工经验，难以准确测量和稳定控制的问题，同时还可以为优化控制系统提供可靠数据的支撑。

　　    系统使操作人员可以直接在控制室监控浮选的生产状态，获取泡沫的大小、数量、移动速度等参数，更加有助于人为判断浮选效果的好坏，并且依此进行调整。同时浮选泡沫的监控也可以为规范浮选控制提供数据支持。泡沫分析系统在德兴铜矿选矿厂、锡铁山铅锌矿选矿厂等多个选厂都有应用。

　　    3.1.4 浮选在线品位分析仪

　　    在浮选过程中需要对浮选矿物的成分结构进行监测，确定原精尾矿品位并计算回收率，以便对整个浮选工艺起指导性作用。X荧光在线多元素分析仪采用X荧光分析技术，利用能量色散的方法，通过激发物料中的各种元素产生复杂的X射线混合能谱，采用能谱分析技术求出被测物料中的元素种类和含量，能够同时检测矿浆中铁、铜、铅、锌、钼、镍等元素的含量，仪表免去了烦琐的采样化验流程，可以对矿浆进行在线分析，大大加快了检测的实时性和检验效率，使品位参数可以直接用于生成过程控制。

　　    浮选在线品位分析仪工作原理：一次取样器安装于被检测样品点的管道上并按照分析仪的指令周期性截取矿浆样品，样品自流或者通过泵送装置输送到载流X荧光分析仪的多路器，探头会控制多路器将样品送至探头的样品盒进行测量；由于给人多路器的样品量远大于探头样品盒所需要的样品量，因此大部分样品经过多路器的旁路返回到流程；同时探头测量完的矿浆样品也将返回流程。

　　    3.2 选矿装备智能化

　　    随着科学技术的发展，图像识别、感知技术、机器视觉、深度学习等人工智能前沿科技的进步，智能光电选矿技术已经从实验室走向了选厂生产现场，依托智能光电选矿机的矿石预选抛废技术，以其高效、节能、环保的显著，已成功应用于钨、锡、锑、铜、铅锌、钼、金、硫、磷、煤、萤石等矿种，已成为解决经济增长中矿产资源短缺、矿产资源安全和矿业经济发展，提升矿山企业科技水平和经济效益的重要手段。

　　    智能光电选矿技术根据射线类型不同，主要分为图像识别（色选）、X射线穿透(XRT)、X射线表面辐射(XRF)、激光诱导、微波等，目前世界上比较成熟的光电选矿技术，以图像识别（色选）、X射线穿透(XRT)较为主流，工业应用较多。

　　    智能光电选矿机的工作原理：通过矿石颜色、纹理、光泽、大小、密度、厚度、等不同特征信息，选择合适的检测方式对矿石成分进行分析，在进行智能判断后将数据传送至废矿分离机构的电磁阀，通过喷射装置将矿石和废石分离。不同类型的射线对矿石的要求都不相同，例如X射线适合分选块状的矿石，分选粒度范围为30～150 mm，平均单台设备的处理能力为15～30 t/h。

　　    X射线分选机的使用效果还和具体矿样，矿物嵌布特征等内容相关，并且还存在着单台处理能力较低，技术门槛较高且设备价格较昂贵等问题。在技术上需要进行矿样试验来验证效果，在经济上需要进行投资分析，以证明项目在经济上的可行性。目前X射线分选机在中金岭南凡口铅锌矿、广西贺州裕龙钼矿、华锡集团五吉铅锌锑矿等矿山有较好的应用。

　　    3.3 过程控制智能化

　　    3.3.1 磨矿分级优化控制专家系统

　　    磨矿分级流程是将矿石研磨到一定细度以利于选别的工序。磨矿分级作业是整个选矿厂生产流程中最为关键的环节，关系到整个选矿流程的效率，同时磨矿工序的产能直接决定了整个选矿生产的以致后续工段的处理能力，并且磨矿产品的质量（粒度特性、单体解离度、矿浆浓度等）对于矿石后续的加工提炼过程以及整套产品的经济技术指标都有很大的影响。

　　    由于磨矿分级过程属于纯物理过程，过程中涉及的变量多，影响复杂并且不易测量和控制，是一个复杂控制系统，具有多变量、大滞后、非线性、干扰多等特点，很难直接的使用控制算法进行调节。在以往的生产环节中，操作人员主要依靠经验对磨矿的给料、补水进行调节，随着智能控制技术的发展，通过把传统控制策略、先进控制算法和机器学习等智能化手段相结合的磨矿分级优化控制专家系统，可以有效地解决磨矿分级过程的不可观不可控问题，大大提高了控制算法的稳定性和可靠性，从而更好的对磨矿过程进行控制，提高生产效率、产品品质和矿石回收率。

　　    磨矿分级专家系统采用分布式结构，由半自磨机涨肚保护、半自磨机给矿控制、半自磨机块比控制、半自磨机给水控制、半自磨机加球控制、旋流器溢流粒度控制、球磨机加球控制等多个子系统构成，分别对各个变量进行控制，同时从全局出发，将各个控制子系统的控制量进行整合运算，对磨矿流程进行协调控制。

　　    磨矿分级优化专家系统通过建模仿真以及对于历史数据的分析和自学习，实现工艺参数和生产过程的优化控制，根据磨机的磨音、磨频、功率、主轴油压等信息拟合出磨机内部矿物的运行状态，以此来进行给矿量加球量的调节，实现半自磨机运行的可测和可控。同时通过对球磨机、旋流器组、砂泵的控制，保持两段磨矿的物料平衡，最大程度上保证了磨矿分级流程的工作负荷，提高整个流程的原矿处理质量和处理效率，同时节约了电耗和运行成本。

　　目前国内外许多选厂都实现了从基本稳定控制到优化控制的转变，磨矿专家系统作为优化控制的有效手段，在众多矿山得到了应用，例如国外的澳大利亚CADIA金铜矿选矿厂、智利Codelco公司 Chuquicamata选矿厂，国内的城门山铜矿、三山岛金矿、锡铁山铅锌矿、乌山铜钼矿、三道庄露天矿等矿山。

　　    3.3.2 浮选专家系统

　　    浮选是目前铜、锌、铅、金等有色金属、贵金属矿物最主要的选别方法，传统的浮选控制方式是由操作人员根据人工经验来调节控制参数设定值，并通过PID进行控制，由于操作人员难以对泡沫情况、药剂添加量、进气量等参数进行量化和建立相互联系，操作和调控过于依赖经验，容易造成泡沫速率不稳、精矿品位波动大、回收率低等问题。

　　    使用专家系统来替代原来的人工操作，可以避免因为人工操作和经验不足带来的误差，利用泡沫图像分析、在线品位分析、模糊控制等先进技术，实现浮选参数和工艺指标智能化控制。

　　    浮选专家系统采用分布式结构，由三个功能子系统构成。泡沫速率控制子系统，品位／回收率控制子系统以及全局控制子系统。泡沫速率控制子系统可以根据给定的速率，通过专家系统的模糊控制，对浮选槽进气量和泡沫厚度进行自动控制，提高浮选效率。品位／回收率控制子系统，通过对浮选在线品位的监测和专家系统的判断，对药剂加药量进行调整，达到提高精矿回收品位的作用。全局控制子系统在以上两个子系统之间建立连接，根据泡沫速率控制系统的输出来控制加药量，同时根据加药量和品位监测结果来控制泡沫生成速率，最终实现整个系统的联动控制，统筹兼顾各个作业组逻辑规则的执行，实现整个浮选流程的最优化。

　　    浮选专家系统可以有效的提高生产稳定性和金属回收率，是目标比较先进的优化控制手段，能直接提高选厂的自动化水平，提高产品质量和生产效率，降低能耗，产生显著的经济效益，目前在国内外众多矿山中都得到了应用，例如国外的澳大利亚CADIA金铜矿选矿厂、智利Codelco公司Chuquicamata选矿厂，国内的锡铁山铅锌矿、乌山铜钼矿、太钢集团袁家村铁矿、华联锌铟新田选矿厂、铜陵有色厄瓜多尔米拉多铜矿等。

　　    3.4 运维管控智能化

　　    相比过程控制智能化和仪表智能化，三维数字化选厂才是智能选厂的核心。三维选厂利用三维可视化、地理信息系统、虚拟现实以及物联网等信息化手段，将选厂从设计到运行的所有数字化数据集合在一起，建立了一个安全、可靠、高效的三维平台，对选厂地理信息数据、设备数据、生产数据及业务系统进行综合管理。其主要目的是以直观的可视化的方式将矿山呈现在操作人员眼中，在这里操作人员不仅可以直观的监控选厂运行情况指挥生产，还可以随时调阅设备资料和设计图纸，包括水、电、气、安全，查询相关资料和数据，进行生产操作、生产规划和进行事故的判断、隐患的排除，利用虚拟工厂的灵活优势，促进现实生产。

　　    除了生产管控之外，三维数字化还能实现与企业生产管理系统的对接，选厂的生产情况和生产数据将可以直接的传输到上层的企业管理系统当中，企业管理人员可以时刻了解选厂的生产运营情况，实现设备工况、材料能源、安全环保、计质量、生产调度、现场作业、生产统计与分析的协同管理。同时管理层制定的生产计划也可以直接下达到操作人员手中，计划层和生产控制层的双向打通，直接提高了企业的信息的传递速度，从而改善企业的生产状况，持续提高生产力和劳动生产率，为企业管理工作带来全面提升。

　　    4.结论

　　    智能选厂的建设，往往无法像概念和理论一样进行明确而系统的区分，受限于科技的发展和矿山实际情况。矿山中的众多系统、众多应用场景、众多设备和众多场合有着其复杂性和特殊性，工业化进度无法保证在统一的层次，有些场合可能只能达到机械化或者电气化的程度，距离数字化都还有着不小的差距。无论是数字选厂还是智能选厂的建设都只能是一个循序渐进不断探索前行的过程。目前对

　　    于智能化的建设普遍采用区域智能化或区域数字化的方式，不讲究大而全的进行全面改造，而是从小的局部出发，经过不断的拼凑和升级，当局部工段或者局部单元完成数字化改造，具备数据整合条件时再进行局部的系统化整合，合并成一个大的数字化系统，最终实现全面数字化或智能化。

　　                                               摘自：《有色金属》2023年第1期