From: Mining Technology

矿山现场的SAG磨机。图片来源：Shutterstock

破碎和磨矿过程耗费能源量巨大是其中一个最为紧迫的问题，占到了采矿行业总能耗的约56%——这相当于全球总发电量的3%。鉴于目前推动提高采矿产量的主要因素之一是日益迫切的电气化和关键矿物需求，减少采矿过程中的能源消耗至关重要。

这是人工智能在破碎和磨矿方面已展现出巨大潜力的一个领域。人工智能算法可以通过调整设备设置以适应不同的操作情况，从而帮助节省能源和减少排放。这意味着，人工智能驱动的破碎和磨矿系统不仅可以破碎岩石，还可以帮助采矿公司更高效地利用资源，从而更加环保，这在行业越来越注重环境的背景下尤为重要。

亚利桑那大学图森分校的研究人员于2023年10月在《矿物》杂志上发表了一篇论文，展示了将机器学习算法应用于破碎和磨矿过程的巨大潜力。

研究人员检查了SAG磨机的效率，并发现机器学习算法能够成功识别并预测研磨过程中颗粒簇的大小。

该研究的作者对这项研究可能对破碎和研磨过程的能源效率产生的潜在影响持极为乐观的态度，他们表示，“这些结果适合整合到实时磨机控制系统中，从而为控制设计师和操作人员提供优化性能的工具，这可以在确保必要的生产率的同时实现能源优化。”

破碎和磨矿设备的维护对于最小化停机时间和最大化生产力至关重要。然而，维护实践往往侧重于事后应对，而不是主动预防或预测，这会导致意外故障、生产中断和昂贵的维修费用。

人工智能驱动的预测性维护解决方案通过实时监测设备性能并在故障发生前进行预测，正在改变这一局面。这些系统通过分析传感器数据并发现预示潜在问题的模式，从而节省时间和金钱。

人工智能算法还可以根据实时条件调整设备设置和机械运行方式，这意味着在减少能源消耗和机械负荷的同时，可以完成更多的工作。对资产管理采取主动态度不仅提高了运营效率，还延长了设备的使用寿命，长期来看能带来显著的成本节约，而人工智能正在证明是这一努力中的有用工具。

虽然关于使用人工智能驱动的预测性维护工具可以使破碎和磨矿过程变得更高效的确切数据仍然有限，但人们普遍认为，基于传感器和人工智能的预测性维护具有显著的积极影响。

将这项技术融入的方法多种多样。一种正在开发中的方法由摩洛哥的一个研究团队在2022年的一篇论文中提出，他们希望在接下来的几个月里在真实环境中进一步测试他们的方法。

破碎和磨矿过程需要始终产生一致且准确的输出。过度处理会导致回收率和产量低下，以及材料浪费，而处理不足的材料则可能需要重新处理，浪费时间和能源，并进一步磨损机械。

此外，如果机械过载，过多的材料可能会对系统造成重大损害，而材料密度的变化可能会使人在短时间内难以准确判断材料的多少。

在这方面，人工智能也证明了其有用性，而这项发展的灵感来源于一个令人惊讶的方面：视频游戏。

Boliden（瑞典一家国际金属制造公司）与ABB合作开展的一项研究，使用了从视频游戏中改编的算法，开发了一个机器学习模型，能够始终如一地识别出破碎机械的最佳矿石负载大小。Boliden开发工程师兼项目经理约翰内斯·西克斯特罗姆在Boliden的一篇博客文章中解释说，视频游戏的性质使其代码非常适合改编为多种用途的机器学习算法。

“在自学习算法——所谓的深度学习或强化学习的情况下，挑战在于算法需要大量数据才能足够了解系统，从而做出有效的决策，”西克斯特罗姆说。“这就是为什么游戏是人工智能研究的一个重要领域。游戏非常适合让算法进行自我训练，而成功的标准——胜利——也是明确定义的。”

在这个项目中，研究人员开发并测试了一种算法，以将进入研磨机械的材料负载大小控制在一定范围内。“我们把注意力集中在艾蒂克露天矿（Aitik，瑞典最大的铜矿）的研磨过程上，我们有一个发展完善的模拟模型，”西克斯特罗姆说。“我们想看看人工智能是否比我们现有的控制策略做得更好。然后我们能够测试各种算法和不同的目标函数。”

在大约80小时内，算法就学会了以利润最大化的方式运行机械。这为磨矿过程中的人工智能技术提供了一个令人兴奋的应用案例，展示了积极变化可以多么迅速地实施，但正如西克斯特罗姆所指出的，拥有知识丰富的人员来帮助开发这些系统始终至关重要。

“因为算法只能解决为其制定的问题，所以在这种类型的开发中，过程知识和经验与经典过程控制同样重要，”他补充说。

随着采矿业继续拥抱数字化转型，人工智能在破碎和磨矿过程中的作用将变得愈发重要。随着人工智能技术和数据分析的不断发展，矿业公司从未有过如此多的机会来提高效率并确保其运营的可持续性。

然而，要充分挖掘采矿业中人工智能的潜力，需要行业参与者、技术公司和监管机构之间的团队合作。通过培养创新和支持人工智能驱动的解决方案，采矿业可以达到更高的生产力、盈利能力和环境责任水平，引领我们走向既高效又负责任的矿业未来。

在利用人工智能提升破碎和磨矿精度的过程中，需要关注几个关键方面。

• 首先，数据收集和处理很重要。通过收集和分析机器运行数据、矿石质量数据以及环境参数等，可以训练出更精确的算法模型，以实现最优化的负载控制和破碎效果。

• 其次，算法的选择和优化也是至关重要的。由于破碎和研磨过程的复杂性，需要采用适当的算法来应对各种挑战，如负载变化的预测、异常情况的检测和处理等。通过不断优化算法，可以提高预测的准确性和响应速度，从而提升整个过程的效率和精度。

• 此外，人员的参与和专业知识同样不可或缺。尽管人工智能可以自动进行许多决策过程，但人类的经验和专业知识在解决复杂问题和优化系统方面仍然发挥着重要作用。因此，建立跨学科团队，包括工程师、数据科学家和操作人员等，将有助于实现最佳的人工智能应用效果。

• 最后，监管机构的支持和指导也至关重要。通过制定相关政策和标准，监管机构可以确保人工智能在采矿业中的合规性和安全性，同时促进技术创新和应用的健康发展。

综上所述，通过充分利用人工智能的潜力，采矿业可以实现更高效、更可持续的运营。然而，这需要行业内的广泛合作和共同努力，以克服技术挑战并充分发挥人工智能在破碎和磨矿过程中的优势。