Mahlung — KI-gesteuerte SAG- und Kugelmühlen
Echtzeit-Optimierung von Mahlkreisläufen. AI Autopilot stellt Aufgaberate, Mühlendrehzahl, Wasserzugabe und Leistungsaufnahme so ein, dass der Durchsatz maximiert und das p80-Ziel gehalten wird — auch bei wechselnder Erzhärte und Mineralogie.
Überblick
Die Mahlung ist der größte Energieverbraucher in den meisten Erzaufbereitungsanlagen — typischerweise 40-60% des gesamten Strombedarfs des Standorts. Jeder Prozentpunkt Variabilität im Mahlkreislauf wirkt stromabwärts weiter: Überkorn in der Flotationsaufgabe ruiniert das Ausbringen, in der Laugung erhöht es den Cyanidverbrauch und senkt die Extraktion.
Klassische Mahlregelung beruht auf Single-Loop-PID und Expertensystem-Regeln. Im stationären Betrieb funktionieren diese Systeme gut, versagen aber, wenn die Erzhärte wechselt, der Aufgabemix sich ändert oder die Mühlenauskleidung verschleißt — genau die Bedingungen, unter denen Wert gewonnen oder verloren wird.
Brainiall AI Autopilot betreibt den Mahlkreislauf als integriertes dynamisches System. Er liest jeden Sensor der Mühle (Leistung, Lagerdruck, Drehzahl, Aufgaberate, Dichte, Zyklonüberlauf, p80) und sucht kontinuierlich die Sollwert-Kombination, die die Tonnen pro Stunde am p80-Ziel maximiert — verifizierte +6% Durchsatz im Pilotprojekt einer kanadischen Goldmine.
Was Autopilot tut
Kontinuierliche, multivariable Regelung – kein Single-Loop-PID. Die Advisory-Layer-Architektur lässt die Sicherheitsebene unberührt.
Multivariable Sollwertsuche
Die KI löst kontinuierlich eine multivariable Optimierung über Aufgaberate, Wasserzugabe, Mühlendrehzahl, Umlauflast und Zyklondruck — keine Single-Loop-Regelung.
Härteanpassung in Sekunden
Steigt der Bond Work Index über 14 kWh/t oder ändert sich der Erzmix, justiert Autopilot in Sekunden nach — ohne auf die nächste Bedienerschicht zu warten.
p80-Regelung mit geringerer Varianz
Hält die Partikelgrößenverteilung (p80) in der Toleranz und treibt zugleich den Durchsatz. Ein konsistentes p80 bedeutet stabiles Ausbringen in Flotation und Laugung stromabwärts.
Vorhersage des Auskleidungsverschleißes
Verfolgt feine Änderungen der Leistungssignatur, um den Auskleidungsverschleiß vorherzusagen und den Austausch in geplante Stillstände zu legen — ungeplante Ausfälle werden vermieden.
Minimierung der Energie pro Tonne
Optimiert die kWh pro Tonne Produkt, nicht nur den Rohdurchsatz. Gleiche Tonnage mit weniger Leistung — ein direkter ESG- und Margengewinn.
Advisory-Architektur (Sicherheit bleibt unangetastet)
Die KI schreibt in eine Advisory-Ebene, nie direkt in Sicherheits-SPSen. Die Bediener behalten das volle Override. Sicherheitsgerichtete Systeme (SIS) bleiben unberührt.
Kontinuierlich angepasste Variablen
Die KI liest jeden Sensor im Stromkreis und berechnet die optimale Sollwertkombination in Echtzeit.
- Frischgut-Aufgaberate (t/h)Der wichtigste Hebel. Die KI balanciert ihn gegen Mühlenleistung und p80.
- Mühlendrehzahl (% der kritischen Drehzahl)Steuert die Mahlintensität. Die KI wählt den optimalen Prozentsatz je nach Härte und Füllung.
- Wasserzugabe / TrübedichteBeeinflusst Durchsatz und Klassierer-Effizienz. Die KI hält die Zieldichte je Erztyp.
- UmlauflastZu hoch verschwendet Energie, zu niedrig verschlechtert das p80. Die KI findet das Optimum.
- Zyklondruck / Vortex FinderDie Klassiereffizienz bestimmt das Ausbringen stromabwärts. Die KI koordiniert sich mit der Mühle.
In einem mittelgroßen Goldbetrieb (~3 Mt/Jahr) bedeutet ein Durchsatzplus von +6% in der Mahlung rund 2.694 zusätzliche Unzen Gold pro Jahr — etwa $781K inkrementeller Jahresgewinn (netto nach AISC). Die KI von Brainiall ist typischerweise innerhalb von 2 Wochen nach dem Kickoff produktiv, mit Amortisation in unter 6 Monaten.
