Я даю Согласие на обработку файлов cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности. В случае отказа от обработки cookie я проинформирован о необходимости прекратить использование Сайта или отключить файлы cookie в настройках браузера.
OK
КЕЙС ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ML SENSE

Контроль грансостава руды на ГОКе с помощью машинного зрения

  • »
  • »

Контекст

На ГОКе руда проходит через производство непрерывным потоком. После дробления она сразу попадает на конвейер и движется дальше без остановок — примерно 0,8 м/с по ленте шириной 1200 мм.

Важен размер кусков в потоке. Если становится больше крупных фрагментов или появляется негабарит, это сразу влияет на работу оборудования: возрастает нагрузка, появляются риски забутовок и остановок. Поэтому грансостав — это показатель, который нужно измерять непрерывно, в реальном времени, а не постфактум.
Контроль грансостава руды на ГОКе с помощью машинного зрения

Проблема: контроль с задержкой

До внедрения контроль фракционного состава выполнялся через лабораторные пробы. Пока анализ готовился, через линию проходили тысячи тонн руды.

Производство реагировало с опозданием:
  • дробилки уже работали с перегрузкой,
  • увеличивалась доля крупной фракции,
  • возникали забутовки,
  • росли простои и износ оборудования,
  • ухудшалась стабильность обогащения.

Поток руды сам по себе сложно контролировать: он постоянно меняется, куски разного размера идут вперемешку, слой на конвейере неоднородный, часть материала перекрывает другой. Плюс добавляются производственные условия — пыль, влага, вибрации и нестабильная среда работы оборудования.

Задача

Требовалось перейти от лабораторного контроля к непрерывному управлению качеством руды в потоке.

Система должна была:
  • определять грансостав прямо на конвейере, без отбора проб,
  • работать в режиме реального времени,
  • фиксировать негабарит и критические отклонения,
  • обеспечивать данные, пригодные для оперативного управления производством.
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense

Решение

Внедрена система ML Sense «Контроль фракций» — промышленный модуль машинного зрения и аналитики, интегрированный в производственный контур ГОКа.

Система анализирует поток руды прямо на конвейере и формирует распределение по фракциям:
  • 10–20 мм
  • 20–40 мм
  • 40–80 мм
  • 80–150 мм
  • 150–200 мм
  • 200–250 мм

Отдельно фиксируется негабарит (свыше 300 мм).
Контроль грансостава руды на ГОКе с помощью машинного зрения

Принцип работы

В зоне конвейерной галереи установлен пост визуального контроля.
Камеры непрерывно снимают поток сверху, после чего изображение обрабатывается на локальном промышленном сервере с GPU.

Система:
  • выделяет отдельные куски руды в потоке,
  • определяет их геометрию и размеры,
  • рассчитывает распределение фракций,
  • формирует итоговый грансостав,
  • передает данные оператору.

Как обеспечивается точность

Система анализирует только верхний видимый слой руды на конвейере, поэтому один кадр не отражает реальную картину потока. Чтобы получить корректную оценку, анализ ведется непрерывно: система наблюдает поток в динамике и накапливает данные за определенный период времени.

Это важно, потому что сам поток неоднороден — в разные моменты на ленте могут преобладать разные по размеру фракции, и визуальная картина постоянно меняется.

Для формирования стабильного результата требуется непрерывная работа системы не менее 15 минут при стабильной скорости конвейера. За это время накапливается достаточный объем наблюдений, который позволяет получить репрезентативную оценку распределения фракций, несмотря на естественные колебания потока.

Инженерная реализация

Пост контроля установлен на конвейере перед весами, на участке, где поток руды уже распределен более равномерно и движется без резких перепадов по плотности и высоте слоя.

Система включает набор ключевых компонентов, рассчитанных на работу в условиях ГОКа: линейную камеру, синхронизированную с движением конвейера, камеру глубины для учета рельефа потока, промышленную подсветку, защищенные оптические модули с системой продувки, виброустойчивую раму и локальный GPU-сервер.

Условия эксплуатации здесь тяжелые: постоянная пыль и влажность, перепады температур от −40 до +40 °C, вибрации от оборудования и нестабильное освещение.

Чтобы обеспечить стабильную работу, оптика размещена в герметичных кожухах с постоянной подачей воздуха. Это защищает оборудование от загрязнения, запотевания и образования конденсата при круглосуточной работе.
Инженерная реализация

Обработка данных

Вся аналитика выполняется локально, внутри предприятия.

Это обеспечивает:
  • работу без задержек,
  • независимость от связи,
  • устойчивость в удаленной локации,
  • защиту данных внутри периметра ГОКа.

Результаты

  • до 95% точности для фракций крупнее 40 мм
  • до 85% точности для диапазона 10–40 мм
  • погрешность определения грансостава — не более 6%
  • отклонение от лабораторного анализа — в пределах 10% по ключевым фракциям

Эффект для производства
  • снижение нагрузки на дробильное оборудование
  • уменьшение забутовок и внеплановых остановок
  • сокращение затрат на ремонт и обслуживание оборудования
  • повышение общей эффективности переработки руды