概要
破砕は粉砕プロセスの最初の工程であり、後続のすべての段階の基調を決めます。一次から二次への過大粒はシュートを詰まらせ、三次での過小粒はコーンの能力を浪費します。どちらもプラントが二度と取り戻せない費用と時間の損失です。
固定されたCSS設定と手動調整では鉱石の変動に追随できません。大塊の急増、摩耗の進行、発破破砕度の変化が、数分で下流回路全体のバランスを崩すことがあります。
Brainiall AI Autopilotは給鉱の粒度分布(カメラベース)、クラッシャーの消費電力、ボウル/マントルの摩耗、下流のレベルセンサーをライブで読み取ります。CSSと給鉱量をリアルタイムで調整し、製品p80を許容範囲内に維持しながら、クラッシャーを最も効率的なトルク領域で運転します。
Autopilotの機能
連続的・多変数制御 — 単一ループPIDではありません。アドバイザリ層アーキテクチャにより安全性はそのまま維持されます。
給鉱粒度のライブ分析
クラッシャー給鉱ベルト上のカメラによるコンピュータビジョン。AIがp80と過大粒の割合をリアルタイムで推定します。
CSSの動的制御
クローズドサイドセッティングを連続調整し、摩耗によるドリフトに対して製品粒度を維持します。オペレーターの介入は不要です。
ライナー摩耗の予測
電力シグネチャーからボウル/マントルの摩耗プロファイルを把握し、計画停止時に交換をスケジュールします。
チョークフィード保護
過負荷なしに破砕室を満杯に保ちます。AIが塊の崩落や湿潤鉱石による閉塞を先読みします。
下流工程との協調
給鉱量を二次/三次破砕の需要とストックパイルのレベルに同期させ、供給不足とあふれを防ぎます。
継続的に調整される変数
AIはサークルのすべてのセンサーを読み、最適なセットポイント組み合わせをリアルタイムで解決します。
- 給鉱量(t/h)主要な操作変数。AIがクラッシャー動力に合わせます。
- CSS/ギャップ製品の最大粒径を制御します。AIが摩耗を補償します。
- 偏心軸回転数(RPM)コーンクラッシャーの微調整に使用します。
- ボウル位置/油圧コーンライナー用のロック可能な設定です。
- 給鉱シュートのレベルチョークフィード運転で粒形を改善します。
粉砕工程に流出する過大粒は1ポイントごとに、エネルギーとライナー摩耗の面でミルに過大なコストを強います。上流で粒度分布を安定させるだけで、設備投資ゼロのまま粉砕回路の処理量が通常2-4%向上します — 複利的に効くROIです。
