Нейронные сети в обогатительной отрасли: в чем выгоды и риски?

Автоматизация стала неотъемлемой частью современных производственных процессов во многих отраслях, в том числе в горно-обогатительной. У автоматизации есть огромный потенциал, но специалистов волнует вопрос: способна ли автоматизация полностью заменить человека? 

Наша компания занимается автоматизацией обогатительных предприятий, и на основании опыта могу с уверенностью сказать: средства автоматизации не заменят человека. Они представляют собой вспомогательные инструменты, которые помогают исключить ошибки, обезопасить производство и специалистов, а также сделать процессы более быстрыми и точными. 

Доверьте рутину роботу

Раньше автоматизация была ограничена применением механических и электрических систем для выполнения простых задач, таких как сортировка, фильтрация и транспортировка материала, сегодня ее возможности существенно расширились. 

Современные автоматизированные системы используют искусственный интеллект, нейронные сети, машинное зрение и аналитику данных.С помощью этих новейших технологий горнодобывающие предприятия могут оптимизировать производственные процессы. 

Системы контроля и управления, автоматическое оборудование и роботизированные решения значительно повышают точность и скорость выполнения задач, что существенно сокращает время производства и повышает его эффективность. 

Роботы и машины способны выполнять монотонные и рутинные задачи без утомления, увеличивая производительность и сокращая время на выполнение работ. Некоторые предприятия уже внедрили автоматизацию во многие этапы производства — от бурения до обогащения. Это позволяет им значительно улучшить свои показатели и конкурентоспособность.

Острое зрение

Сейчас особую популярность приобрели нейронные сети. Они буквально захватили внимание людей. Основная причина такой популярности заключается в их способности обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Нейронные сети обучаются на множестве примеров, это позволяет им распознавать и классифицировать информацию с высокой точностью.

Одной из наиболее известных областей применения нейронных сетей является машинное зрение. Оно уже успешно используется на обогатительных предприятиях для контроля крупности материала после дробления руд черных и цветных металлов. Системы машинного зрения также могут контролировать параметры скорость подачи материала, и давать оператору рекомендации или автоматически корректировать необходимые процессы в режиме реального времени. Это позволяет повысить точность и улучшить качество готовой продукции, а также снизит расход энергии и затраты на обслуживание мельниц. 

Нейронные сети также могут помочь оператору контролировать процесс отделения полезного материала от нежелательных примесей на участках флотации, ведь этот процесс требует больших затрат времени и ресурсов. Системы могут собирать и анализировать данные, после чего, предлагать оператору рекомендации. 

С помощью камер и датчиков, нейронные сети могут анализировать состояние оборудования, определять наличие дефектов или повреждений, и предсказывать возможные сбои. Это помогает в раннем обнаружении проблем и предотвращении простоев на производстве.

Процессы становятся эффективнее

Нейронные сети могут быть использованы для моделирования и оптимизации процессов обогащения для обеспечения максимальной эффективности. Они могут анализировать большие объемы данных, включая характеристики и состав руды, параметры оборудования и производственные условия, чтобы предсказать оптимальные параметры обогащения. Это позволяет улучшить общую эффективность и рентабельность операций. 

Они могут анализировать входные данные, такие как общая производительность оборудования, показатели качества продукта и другие факторы, чтобы определить, когда и где требуется вмешательство. Это позволяет значительно снизить риск непредвиденных сбоев и повысить надежность и стабильность процессов, оперативно выявлять и устранять отклонения, а также автоматически адаптироваться к изменениям в условиях производства.

Контроль остается за человеком

Таким образом, автоматизация имеет огромный потенциал в горно-обогатительной отрасли и может принести множество выгод. Однако, необходимо понимать, что средства автоматизации не способны заменить человека. 

Человек придумывает процессы, изучает их, понимает, анализирует, и только после этого передает рутинные задачи машинам. Математическое моделирование и алгоритмы, используемые в автоматических системах, требуют вмешательства со стороны специалистов, которые настраивают и программируют систему, контролируют и анализируют ее работу, а также принимают решения, основанные на предоставляемых данных. Мы передаем тяжелую работу машинам, освобождая ресурсы специалистов для решения важных задач.