Апдейт промышленности: как искусственный интеллект «устроился» на работу на горно-обогатительную фабрику

Если нейросети, которая умеет рисовать, отправить запрос «горно-обогатительный комбинат будущего», она несомненно выдаст нечто, полное роботов. Жаль, что под этой красивой оболочкой останется скрытым главный аспект, который уже сегодня выводит промышленность на новый уровень — нейросети. Сотрудник «Норникеля» рассказал редакции Techinsider.ru о том, какую работу выполняет ИИ на горно-обогатительной фабрике в Арктике и как он помогает операторам установок.
Апдейт промышленности: как искусственный интеллект «устроился» на работу на горно-обогатительную фабрику
Редакция Techinsider.ru

За полярным кругом, в 25 километрах к северу от Норильска, у подножия Талнахских гор находится одно из двух главных месторождений сульфидных медно-никелевых руд в этом регионе. Его обнаружил более 65 лет назад, в апреле 1959 года, заслуженный геолог Валерий Старосельцев. Первый рудник был открыт уже в 1965 году. По объемам и количеству запасов полезных ископаемых это месторождение оказалось уникальным. Его разработка ведется по сей день. Переработкой этой руды занимается Талнахская обогатительная фабрика.

Модернизацию Талнахской обогатительной фабрики начали еще в 2014 году. С тех пор производство преобразилось и вышло на 10,8 миллионов тонн руды в год, но это не предел. Именно там реализуется флагманский проект «Норникеля» — «Цифровая фабрика».

Каждый этап работы с рудой на горно-обогатительной фабрике влияет на количество добытых металлов. Все начинается с измельчения, следом идет флотация — один из основных этапов обогащения. Параметры сырья на этих этапах могут очень быстро варьироваться. Человек-оператор на такие изменения реагировать не может.

Облегчить эту работу помогла автоматизация.
Редакция Techinsider.ru

Революционный контроль в реальном времени: оптимизатор флотации

По словам Данила Ивашечкина, руководителя разработки ИИ в «Норникеле», проект стартовал в 2020 году с простой идеи. Представьте себе систему, которая не просто дает рекомендации, но и берет управление на себя, оптимизируя процессы в реальном времени!

Изначально система-советчик выдавала рекомендации каждые 15 минут. Сегодня она стала «мозгом» всей операции, непрерывно контролируя и оптимизируя процесс флотации в реальном времени, анализируя более 1000 параметров и управляя более 100 из них.

Это стабилизирует процесс и увеличивает количество извлеченных металлов, приводя к их приросту на 0,5%-1% – что равносильно прибыли в десятки миллионов долларов.
«Все началось с разработки ИИ системы-советчика, которая теперь управляет процессами в реальном времени»
Данил Ивашечкин руководитель разработки ИИ «Норникеля»
Редакция Techinsider.ru

Точность нового уровня: система управления процессом измельчения

Компьютерное зрение для анализа руды — система, играющая роль виртуального помощника для ИИ. Она анализирует размер руды в реальном времени, используя высокоточные камеры, установленные над конвейерами. Руда оценивается, а информация мгновенно обрабатываются и передается в основную модель.

ИИ не только анализирует текущие данные, но и прогнозирует состояние мельницы на 5-15 минут вперед с точностью 80%. Это позволяет избежать перегрузов и превышений мощности, увеличивая переработку на 1,3%, что обеспечивает не только стабильность и автопилот на всем этапе измельчения, но и дает экономический эффект.

В результате внедрения ИИ критические значения мощности мельницы полусамоизмельчения сократилось в четыре раза. Если под контролем оператора мельница лишь 49% времени работала в заданных диапазонах мощности, то под командованием системы это значение увеличилось до 83%. Оператор перехватывает управление только в нестандартных ситуациях.

Редакция Techinsider.ru

Будущее уже здесь: «Цифровая фабрика»

Системы автоматизации и оптимизации на основе ИИ не только освобождают операторов от рутинных задач, но и повышают производительность.

«Цифровая фабрика» и ее передовые технологии ИИ открывают новые горизонты для горно-обогатительной промышленности, демонстрируя, как искусственный интеллект может преобразовать традиционные процессы и повысить их эффективность.

«Следующий шаг — генеративный ИИ в виде LLM и сквозная оптимизация. Мы планируем связать под управлением ИИ несколько цехов и промышленных активов», — отмечает Данил Ивашечкин.