Como o aprendizado de máquina e a visão computacional são usados ​​em plantas de concentração

Olá, Habr! Hoje continuarei falando sobre a aplicação do Aprendizado de Máquina e Visão Computacional na indústria de mineração de nosso país. Desta vez, vamos voltar nossa atenção para as plantas de processamento.





Local de trabalho do despachante de fábrica Uma



planta de enriquecimento é uma empresa de mineração para o processamento primário de minerais sólidos, a fim de obter produtos tecnicamente valiosos adequados para uso industrial.



A variedade de processos tecnológicos que ocorrem nas fábricas, como britagem, moagem, peneiramento, classificação, flotação, cianetação, sorção, neutralização, dessorção, eletrólise e muitos outros, deixa um amplo campo não apenas para a automação padrão, mas também para a aplicação de visão técnica e aprendizado de máquina. ... Sob o corte - uma descrição detalhada e muitas fotos grandes e bonitas.








Uma visão panorâmica da



fábrica Você pode escrever um livro-texto separado sobre cada processo nas fábricas, mas proponho me deter nos pontos-chave do trabalho de qualquer empresa de enriquecimento.



Medição da distribuição granulométrica do minério fornecido



Com a mineração a céu aberto (também há mineração fechada - mineração subterrânea), o tamanho dos pedaços de maciço rochoso pode chegar a até 1,5 m de diâmetro. É claro que é inútil fazer qualquer coisa com essas pedras para extrair minerais delas, então o primeiro passo é preparar o material triturado.



Portanto, quase qualquer fábrica começa com um departamento de preparação de minério. Nesta fase, o minério passa pela fase de britagem e moagem até as frações aceitáveis ​​pelo processo tecnológico.



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No estágio atual, sistemas já estão sendo usados ​​ativamente para controlar a composição granulométrica do minério após cada etapa de britagem e moagem. A tarefa é extremamente importante, uma vez que a etapa de preparação do minério é o processo que mais consome energia, e a parada por reaterro (congestionamento de material) traz muitas horas de inatividade para literalmente toda a fábrica.



Os algoritmos de visão de máquina, juntamente com o aprendizado de máquina, reconhecem grandes inclusões no fluxo de minério que podem representar um perigo para o fluxo do processo. Depois de detectar e classificar objetos grandes, o algoritmo pode gerar sinais informativos com gravação de fotos e vídeos ou sinais de controle e, em seguida, todo o transportador para.





Visualização do processo de determinação do tamanho do grão de minério



Monitorando a integridade da correia transportadora



A gravidade e a classificação são processos tecnológicos comuns, como resultado dos quais o minério é separado por tamanho ou composição em diferentes fluxos. Esses processos baseiam-se no uso da gravidade, em que os minerais são separados dos estéril devido à diferença de densidade e tamanho das partículas.



Os transportadores estão diretamente envolvidos na movimentação do material de trabalho de um compartimento para outro. De modo geral, os transportadores não são o equipamento mais confiável para usar. No entanto, as tendências recentes em tecnologia e novos equipamentos de transporte mostram que os sistemas de transporte podem ser muito eficientes em operações de mineração com manuseio e manutenção adequados.





Defeito na correia transportadora



Para resolver o problema de monitoramento da integridade das fitas, várias abordagens são usadas: desde simples baseadas em sinais de rádio até sistemas ML treináveis ​​usando visão de máquina. Os algoritmos são treinados para detectar e classificar defeitos, rasgos, cortes e deslocamentos da rede de fita local no fluxo de vídeo.



Detecção de corpos contaminantes de minério



Como descobrimos na primeira parte do artigo, um problema importante e muito urgente da indústria de mineração é a proteção de equipamentos de produção caros de corpos de metal inquebráveis ​​- dentes de escavadeira, fragmentos de revestimento e outros elementos fortes, que, entrando no equipamento de britagem junto com o minério, certamente irão desativá-lo. ...





Unidade de controle



Para resolver este problema, várias soluções são utilizadas: desde a visão computacional do fluxo de minério até softwares especializados e processamento matemático de sinais registrados após irradiação eletromagnética do material transportado.



A operação de tais sistemas de hardware e software é baseada no uso de um classificador de software, com o auxílio do qual os objetos na fita no fluxo de vídeo são identificados e separados. Se a câmera usada para monitorar olhar estritamente de cima, então os classificadores são geralmente usados ​​para detectar objetos estranhos. No processo de desenvolvimento do método, especialistas em ML treinam o classificador em dados históricos que descrevem o fluxo de minério padrão e o poluído. O algoritmo que usa dados do classificador na detecção fornece resultados mais precisos.



Em qualquer caso, a probabilidade de falsos alarmes permanece, uma vez que pedaços de rocha da forma mais bizarra podem sempre aparecer na moldura, porém, diminui com o treinamento adicional do modelo. A mais alta precisão de detecção e classificação é alcançada incluindo dados de detectores de metal e sensores de rádio no algoritmo.





Objeto estranho na correia transportadora



Classificação de diamantes por cor e forma



As empresas da Alrosa implementaram com sucesso um projeto de classificação de diamantes por cor e forma com base nos algoritmos ML e CV.



Câmeras de visão mecânica capturam um diamante enquanto ele se move em queda livre. A classificação é realizada com base em modelos elaborados com métodos de aprendizagem de máquina e algoritmos de análise de vídeo desenvolvidos especificamente para esta tarefa. A velocidade de classificação é de até 20 diamantes por segundo usando pneumática.







Medição da qualidade e velocidade da flotação



A flotação (de flotter - para flutuar) é um dos métodos de processamento mineral, baseado na diferença na capacidade dos minerais de reter na interface e devido à diferença nas energias de superfície específicas. 



Em termos simples, após o minério ter sido moído em pó, ele é misturado com água e reagentes especiais, após o que um forte fluxo de ar é passado pela mistura. Durante este processo, formam-se bolhas, na superfície das quais alguns materiais são retidos e outros precipitam.





Flotação close-up



A flotação é um processo de produção muito comum na indústria de mineração. O tamanho das bolhas, a taxa de formação de espuma e sua remoção são as características mais importantes que determinam a qualidade da extração de um mineral. O material obtido como resultado da flotação é denominado concentrado de flotação e os componentes separados são denominados rejeitos de flotação.



Como a espuma pode ser monitorada? Usando visão computacional, é claro. As bolhas, sua velocidade e direção de movimento, são bastante fáceis de reconhecer e medir usando algoritmos de aprendizado de máquina.



Uma câmera estéreo direcionada perpendicularmente à superfície do fluxo de espuma permite que você determine a altura atual da camada de bolha. Algoritmos que comparam dois ou mais quadros adjacentes permitem determinar a direção do fluxo e sua velocidade. E os algoritmos CV, aplicando filtros e destacando os contornos das bolhas, permitem determinar seu tamanho e construir histogramas, que podem ser usados ​​para descrever a qualidade do processo.





Processo de flotação em escala industrial



Controle de áreas perigosas e disponibilidade de EPI



O nível de segurança industrial é o indicador mais importante em todas as empresas modernas. Em instalações de risco, como fábricas de processamento, a segurança é monitorada com especial cuidado. Estatísticas detalhadas e abrangentes são mantidas sobre todos os incidentes, e todos os gerentes têm KPIs obrigatórios relacionados à segurança do pessoal.



É claro que os modernos controles de área perigosa baseados em visão de máquina também não pouparam a indústria de mineração. Não apenas a presença de pessoal na área classificada é monitorada, mas também a disponibilidade de todos os equipamentos de proteção individual (EPI) necessários: capacetes, óculos, máscaras, luvas.





Controle de vídeo da disponibilidade de EPI



Controle de operações de carga e descarga



Um dos tipos de trabalho mais perigosos em qualquer produção é o trabalho de carga e descarga. Mas aqui também havia um aplicativo para visão computacional, que permite notificar o operador sobre um perigo potencial e, portanto, reduz a probabilidade de uma emergência.



A câmera, montada na lança do guindaste, é direcionada perpendicularmente para baixo. Algoritmos de visão de máquina detectam pessoas e as rastreiam. As zonas perigosas ("vermelhas") são a zona sob a lança e a zona na direção do movimento da carga. Quando uma pessoa entra na zona "vermelha", o algoritmo sinaliza ao operador do guindaste para parar de trabalhar. Além disso, existe uma câmera lateral que determina a posição da carga em relação ao horizonte e a exatidão de sua fixação aos cabos. No caso de um rolamento perigoso, um sinal é dado ao operador para parar o trabalho.





Processo de controle de carregamento



Conselheiros inteligentes para tecnólogos



Recentemente, vêm ganhando popularidade os sistemas que auxiliam os operadores e despachantes a monitorar os parâmetros dos processos tecnológicos e aconselhar sobre a mudança dos modos de operação do equipamento ou sobre a mudança das configurações dos parâmetros alvo no sistema de controle de processo.



Hoje, as tentativas modestas de implementação industrial de consultores inteligentes limitam-se a implementações únicas e não possuem grande expertise no trabalho de fábricas. A tarefa para o futuro próximo é lançar fábricas inteligentes.



Posfácio



O artigo contém longe de todos os sistemas de aprendizado de máquina e visão computacional que são usados ​​atualmente em fábricas de processamento. O alto potencial e uma ampla gama de tarefas a serem resolvidas determinam o ritmo rápido de seu desenvolvimento e implementação.



Podemos afirmar com segurança que os sistemas ML e CV entraram com segurança na indústria, como já aconteceu com a automação padrão, e as limitações da introdução de tais tecnologias se devem em grande parte à falta de especialistas qualificados, que estão sendo caçados por grandes empresas.



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