Details

Современное производство требует оперативного контроля ключевых параметров. Эти данные напрямую влияют на управление процессом и обеспечивают достижение заданных стандартов качества готовой продукции. Любая обогатительная фабрика содержит множество приборов контроля, обеспечивающих оперативный мониторинг. Обогащение представляет собой технологический процесс, направленный на увеличение содержания целевых металлов в концентратах, превосходящее их исходное содержание в перерабатываемой руде. Используя рентгенофлуоресцентные анализаторы, определяют содержания металлов и серы в накопительных балансовых и иных порошковых пробах. Накопительный характер проб не позволяет использовать подобные данные в оперативном управлении. Альтернативой выступает экспрессный анализ на рентгеновских многоканальных пульповых анализаторах, которые предоставляют информацию об интенсивностях спектров взаимодействия веществ. Эти данные позволяют восстановить содержания металлов и серы - через уравнения связи. Требуется поддержание актуальности этих уравнений, т. е. периодическая калибровка пульповых анализаторов. Дополнительным фактором сложности при этом является непостоянство состава материала (руды или пульпы), что приводит к необходимости постоянного мониторинга качества восстановления содержаний. Повышение частоты генерации и проверки качества калибровочных моделей обуславливает требование внедрения автоматизированных средств, в частности на основе машинного обучения, которые может применять персонал лабораторий рентгено-спектрального анализа. В статье приведен пример автоматической калибровки, реализованной на Талнахской обогатительной фабрике. В основе лежит перебор и оценка моделей известной структуры (уравнений связи для восстановления содержания никеля и меди с регрессорами заданного вида). Отдельно рассмотрена ситуация восстановления содержания серы: сложность дооснащения (технологических доработок) и результаты моделирования. С помощью методов машинного обучения исследована возможность оценки содержания серы по интенсивностям полос спектра никеля и меди. Ошибка восстановления оперативных значений содержания серы для применяемого метода составляет 3 % (MAPE).

Цветные металлы = Tsvetnye Metally: научно-технический и производственный журнал. — Москва: АО "Издательский дом "Руда и металлы", 2024 -. — Электрон. журнал. — Периодичность: 12 раз в год. — Размещен на платформе: eivis.ru: https://eivis.ru/. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — <URL:https://eivis.ru/browse/publication/87279>.

Цветные металлы = Tsvetnye Metally: научно-технический и производственный журнал. — Москва: АО "Издательский дом "Руда и металлы", 2024 -. № 3, 2026. — (13 ст.). — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — <URL:https://eivis.ru/browse/issue/18689638/udb/12>.