基于物聯(lián)網(wǎng)的赤鐵礦選礦廠智能化實(shí)踐

劉 暢 王汝杰 劉國義 高錦財(cái) 徐俊峰

(鞍鋼礦業(yè)集團(tuán)有限公司齊大山選礦廠)

鐵礦選礦是鋼鐵工業(yè)的重要組成部分，其高效運(yùn)行對鋼鐵工業(yè)整體綠色、安全生產(chǎn)意義重大。在過去15 a，工業(yè)自動(dòng)化的普及提高了選礦生產(chǎn)的安全性、可靠性和作業(yè)效率，創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息化技術(shù)的快速發(fā)展和社會(huì)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，選礦領(lǐng)域面臨著兩化深度融合、實(shí)現(xiàn)智能制造的課題[1-2]。

物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)是互聯(lián)網(wǎng)的延伸、拓展，是新一代的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。寓意是所有事物、物品的互聯(lián)網(wǎng)，關(guān)鍵技術(shù)主要基于微波 RFID、智能傳感器、基帶芯片的感知技術(shù)，基于傳感器網(wǎng)絡(luò)、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的通信傳輸技術(shù)，基于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、視頻分析的數(shù)據(jù)處理技術(shù)等，由此形成從感知、傳輸、處理立體化的物聯(lián)網(wǎng)世界，呈現(xiàn)出全面感知、可靠傳輸、智能處理的物聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn)[3-6]。

周俊武[7]提出，智能選礦廠是礦業(yè)智能制造新模式的重要組成部分，發(fā)展目標(biāo)是去人化、輕資產(chǎn)、高效率。智能選礦廠包括裝備智能化、業(yè)務(wù)流程智能化和知識(shí)自動(dòng)化3個(gè)層級(jí)，未來將圍繞這3個(gè)層級(jí)循序漸進(jìn)。本文對基于物聯(lián)網(wǎng)的赤鐵礦選礦工業(yè)智能化的建立思路、技術(shù)路線和研究內(nèi)容進(jìn)行探討，以期為物聯(lián)網(wǎng)在智能赤鐵礦選礦廠中的推廣應(yīng)用提供參考。

1 構(gòu)建過程

1.1 存在問題

赤鐵礦是自然界中分布很廣的鐵礦物之一，可形成于各種地質(zhì)作用，以熱液作用、沉積作用和區(qū)域變質(zhì)作用為主，晶體屬六方晶系。在不同成因條件下，赤鐵礦可轉(zhuǎn)化為褐鐵礦、纖鐵礦、針鐵礦、磁鐵礦[8-9]。通過大量選礦廠調(diào)研和文獻(xiàn)分析[10-14]，實(shí)現(xiàn)赤鐵礦選礦廠智能化存在以下難點(diǎn)：

(1)選礦廠生產(chǎn)智能化。由于赤鐵礦礦石性質(zhì)多變，且差異很大，無法準(zhǔn)確對礦石數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)采集和處理，失去具備主動(dòng)或者自動(dòng)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)不利因素的能力。

(2)選礦廠知識(shí)智能化。傳統(tǒng)選礦廠的選礦操作知識(shí)、技術(shù)、運(yùn)營管理、生產(chǎn)決策等仍由人為傳授、指導(dǎo)和決定，人員知識(shí)水平不同，選礦效果差異很大。

掌握赤鐵礦選礦廠智能化難點(diǎn)后，明確后續(xù)亟待解決的問題：

(1)解決赤鐵礦在開采、運(yùn)輸過程中質(zhì)與量的“時(shí)效性”問題，將采場的信息實(shí)時(shí)反饋至選礦廠，用于精細(xì)指導(dǎo)選礦操作，及時(shí)反饋指導(dǎo)礦石開采，穩(wěn)定給礦質(zhì)量。

(2)我國大型選礦廠目前基本實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控和操作自動(dòng)化。對于實(shí)現(xiàn)選礦工藝生產(chǎn)自動(dòng)化則無一先例，如何實(shí)現(xiàn)選礦工藝自動(dòng)化，達(dá)到對不同選礦過程預(yù)期工藝參數(shù)的精確把握，使整個(gè)選礦生產(chǎn)過程處于最佳狀態(tài)，最大限度地提高選礦指標(biāo)。

1.2 建立思路

(1)建立赤鐵礦礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)。在礦石輸送過程中，由于破碎、篩分等工藝會(huì)破壞原有檢測信息，考慮到檢測的實(shí)時(shí)性，運(yùn)用智能物流多次信息構(gòu)建的方法，重新檢測礦石成分和位置信息，將礦石流信息實(shí)時(shí)傳遞到信息系統(tǒng)中，并與之前信息進(jìn)行對比，系統(tǒng)將自動(dòng)與選礦設(shè)備建立“對話”機(jī)制，產(chǎn)生決策行為。礦石流預(yù)報(bào)模擬平臺(tái)將礦石開采過程中的傳感信息和調(diào)控信息進(jìn)行組織、存儲(chǔ)，形成數(shù)據(jù)庫，供智能控制系統(tǒng)分析和數(shù)據(jù)挖掘。

(2)建立赤鐵礦智能選礦系統(tǒng)。利用赤鐵礦礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能控制系統(tǒng)分析和數(shù)據(jù)挖掘，達(dá)到智能系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)目的。同時(shí)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘物聯(lián)網(wǎng)各數(shù)據(jù)中的潛在聯(lián)系，利用其指導(dǎo)生產(chǎn)操作和生產(chǎn)運(yùn)營。

2 研究內(nèi)容與技術(shù)難點(diǎn)

2.1 研究內(nèi)容

智能赤鐵礦選礦廠主要研究內(nèi)容包括基于圖像識(shí)別的礦石粒度分布研究、基于智能物流技術(shù)的礦物流動(dòng)過程研究、預(yù)測模型研究、智能控制策略數(shù)據(jù)信息組織、存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)挖掘研究、選礦設(shè)備自學(xué)習(xí)能力研究等。

2.2 技術(shù)難點(diǎn)

(1)礦石粒度分布圖像識(shí)別技術(shù)。如何獲得礦石顆粒的圖像，并在提取顆粒、分析圖形相關(guān)信息的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)原礦檢測信息實(shí)時(shí)在線傳遞，及時(shí)反饋原礦生產(chǎn)部門相關(guān)信息。

(2)赤鐵礦礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)的搭建。赤鐵礦礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)是指將礦石由開采、運(yùn)輸、選礦等生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵信息進(jìn)行采集，并與物聯(lián)網(wǎng)相連接，以實(shí)現(xiàn)智能化監(jiān)督、預(yù)測、管理，從而達(dá)到提高生產(chǎn)精細(xì)度、實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗的目的。

赤鐵礦礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)的搭建主要存在以下幾個(gè)技術(shù)難點(diǎn)：①采集采場礦石數(shù)據(jù)和檢測礦石開采點(diǎn)礦石性質(zhì)信息以獲得準(zhǔn)確的原礦信息，并預(yù)測礦石開采運(yùn)輸過程中的礦石性質(zhì)信息；②準(zhǔn)確有效的數(shù)據(jù)采集及合理的調(diào)控是物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)運(yùn)行的關(guān)鍵。采集選礦工藝關(guān)鍵參數(shù)，根據(jù)礦石組成、品質(zhì)智能調(diào)控選礦設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)來實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)調(diào)控；③物聯(lián)網(wǎng)信息的交互及實(shí)時(shí)智能化處理技術(shù)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中傳遞的信息具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，怎樣建立各生產(chǎn)工藝裝備之間信息交互，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的自動(dòng)化控制是一個(gè)關(guān)鍵性的技術(shù)難點(diǎn)。

(3)大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘方法。赤鐵礦礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與研究之前，應(yīng)首先對生產(chǎn)過程中可采集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行組織分類，形成大數(shù)據(jù)，選擇合適的存儲(chǔ)及運(yùn)算處理方法以保證所采集到的數(shù)據(jù)能夠有組織地存儲(chǔ)與調(diào)用。根據(jù)智能赤鐵礦選礦廠生產(chǎn)特點(diǎn)和采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)的類型及組織存儲(chǔ)方式，選擇適用性強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘方法對生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合預(yù)測模型及智能控制系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)功能實(shí)現(xiàn)選礦過程的智能化、自動(dòng)化以及高效化。因此，如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)的組織、存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)挖掘是采選聯(lián)動(dòng)智能化研究的技術(shù)難點(diǎn)。

(4)建立預(yù)測模型，具備自學(xué)習(xí)能力。赤鐵礦智能選礦系統(tǒng)以物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為核心，為不斷提高原礦質(zhì)量、確保選礦指標(biāo)穩(wěn)步上升，關(guān)鍵是建立智能控制系統(tǒng)預(yù)測模型并使之具有自學(xué)習(xí)能力，以實(shí)現(xiàn)其智能化改造。采礦場礦石分布及性質(zhì)等相關(guān)數(shù)據(jù)已較為齊全，但多個(gè)開采點(diǎn)的礦石在運(yùn)輸、儲(chǔ)存、選礦過程中會(huì)進(jìn)行不同程度的混合，實(shí)際選礦過程中的礦石組成和性質(zhì)很難預(yù)測。因此在研究礦區(qū)的整個(gè)采礦、運(yùn)輸、儲(chǔ)存及選礦各工藝流程特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，建立預(yù)測模型。赤鐵礦智能選礦系統(tǒng)中的控制系統(tǒng)在工程應(yīng)用中需要根據(jù)實(shí)際運(yùn)行效果對預(yù)測模型及設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)控制進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，以提高精礦產(chǎn)品質(zhì)量。如何建立智能控制系統(tǒng)自學(xué)習(xí)的調(diào)控機(jī)制及預(yù)測模型參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，是保證產(chǎn)品質(zhì)量不斷提升的關(guān)鍵。

2.3 技術(shù)路線

赤鐵礦礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)獲取采選生產(chǎn)線上的礦石性質(zhì)信息，掌握采場的礦石分布數(shù)據(jù)、采選生產(chǎn)線各工藝流程的時(shí)間節(jié)點(diǎn)及工藝特點(diǎn)，使得礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)能夠自動(dòng)匹配礦石關(guān)鍵特征信息，預(yù)測礦石性質(zhì)，并實(shí)時(shí)對生產(chǎn)設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

在現(xiàn)有工作的基礎(chǔ)上，依據(jù)赤鐵礦礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)的組建特點(diǎn)對采場的采礦設(shè)備、轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)備、選礦設(shè)備進(jìn)行改造，增加多點(diǎn)礦石性質(zhì)檢測裝置，實(shí)時(shí)獲取各關(guān)鍵生產(chǎn)過程中礦石的相關(guān)信息，并將采集的數(shù)據(jù)有組織地儲(chǔ)存至數(shù)據(jù)庫中，供智能控制系統(tǒng)調(diào)用。赤鐵礦智能選礦系統(tǒng)將智能調(diào)控后的決策信息存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫中，并通過數(shù)據(jù)對比對智能調(diào)控效果進(jìn)行評價(jià)。在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上智能調(diào)控系統(tǒng),使之逐漸形成深度自學(xué)習(xí)能力，自動(dòng)組織數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析以及數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)真正的采選聯(lián)動(dòng)智能調(diào)控及系統(tǒng)的深度自學(xué)習(xí)。

根據(jù)智能赤鐵礦選礦廠的自動(dòng)化控制需求，需要對選礦過程中關(guān)鍵工藝過程進(jìn)行研究分析，構(gòu)建基本的預(yù)測模型，用于礦石采選聯(lián)動(dòng)智能控制及自動(dòng)化生產(chǎn)的數(shù)據(jù)預(yù)測，使得相應(yīng)的工藝生產(chǎn)參數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)提前調(diào)控，提高智能控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。同時(shí)利用大數(shù)據(jù)與預(yù)測模型的深度自學(xué)習(xí)能力，使預(yù)測模型能實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化，并自動(dòng)組織數(shù)據(jù)分析，不斷地提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確性，從而實(shí)現(xiàn)采選聯(lián)動(dòng)智能控制。

技術(shù)路線集成了兩套系統(tǒng)間的智能控制，即礦石預(yù)測模型和智能選礦模型。礦石預(yù)測模型作為智能控制系統(tǒng)的重要組成部分，通過將物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)輸入到預(yù)測模型中，得到指導(dǎo)原礦生產(chǎn)部門生產(chǎn)的決策信息流。利用該信息流不斷修正原礦預(yù)測模型，使其具備自學(xué)習(xí)能力，以適應(yīng)復(fù)雜的選礦環(huán)境。智能選礦模型在選礦過程中通過分析產(chǎn)量、品位等動(dòng)態(tài)因素，實(shí)現(xiàn)原礦生產(chǎn)和運(yùn)輸過程中檢測信息的實(shí)時(shí)閉環(huán)反饋，改善控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能，最大限度地提高生產(chǎn)效率；建立選礦生產(chǎn)線自動(dòng)化智能控制平臺(tái)，通過構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集層，實(shí)時(shí)在線反饋原礦檢測信息，及時(shí)指導(dǎo)原礦生產(chǎn)部門的生產(chǎn)。

3 智能赤鐵礦選礦系統(tǒng)初步應(yīng)用

某赤鐵礦選礦廠年產(chǎn)鐵精礦280萬t，現(xiàn)有一選、二選兩個(gè)分選車間，目前采用為階段磨礦—粗細(xì)分級(jí)—重選—磁選—陰離子反浮選工藝流程進(jìn)行生產(chǎn)。

應(yīng)用礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)對該選礦廠進(jìn)行赤鐵礦選礦智能化改造。半年的生產(chǎn)實(shí)踐表明，改造后選礦廠生產(chǎn)經(jīng)營效益提高、降本增效效果明顯、管理水平得到提升。選礦廠綜合尾礦品位降低1.00個(gè)百分點(diǎn)，生產(chǎn)成本創(chuàng)歷年新低，實(shí)現(xiàn)了礦產(chǎn)資源的充分利用和人力資源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，大幅提高企業(yè)競爭能力。

4 結(jié) 論

生產(chǎn)智能化和知識(shí)智能化是實(shí)現(xiàn)選礦廠智能化的難點(diǎn)，基于物聯(lián)網(wǎng)的赤鐵礦選礦廠智能化系統(tǒng)主要通過建立赤鐵礦礦石流預(yù)報(bào)模擬系統(tǒng)和赤鐵礦智能選礦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，主要研究基于圖像識(shí)別的礦石粒度分布研究、基于智能物流技術(shù)的礦石流動(dòng)過程研究、預(yù)測模型研究、智能控制策略數(shù)據(jù)信息組織、存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)挖掘研究、選礦設(shè)備自學(xué)習(xí)能力研究等，實(shí)現(xiàn)選礦廠智能化。某赤鐵礦選礦廠應(yīng)用智能選礦系統(tǒng)后，生產(chǎn)指標(biāo)得到改善，降低了成本，優(yōu)化了人力資源結(jié)構(gòu)，綜合效益顯著。

基于物聯(lián)網(wǎng)的赤鐵礦選礦廠智能化是智能礦業(yè)體系中的重要一環(huán)，目前國內(nèi)大多數(shù)礦山企業(yè)仍處在智能礦業(yè)體系建設(shè)的初級(jí)階段，智能選礦廠的建設(shè)將推動(dòng)智能礦業(yè)體系發(fā)展和升級(jí)。未來智能選礦廠將圍繞裝備智能化、業(yè)務(wù)流程智能化和知識(shí)自動(dòng)化循序漸進(jìn)，實(shí)現(xiàn)“去人化、輕資產(chǎn)、高效率”的目標(biāo)。