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AI Autopilot — Mineração Aurizona(CMOC Group)におけるAIと手動運転の25日間比較試験でスループット+6%(Brasil Mineral #441)。事例を見る
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鉱業 · 粉砕

破砕 — 一次・二次・三次破砕のためのAI

AI Autopilotがジョークラッシャー、コーンクラッシャー、ジャイレトリークラッシャーの給鉱、CSS(クローズドサイドセッティング)、ギャップ、循環負荷を協調制御 — 粉砕工程が始まる前に下流のp80を平準化します。

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運搬トラックから鉱石を受け入れる一次ジャイレトリークラッシャー

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。

↑下流p80の安定化 → 粉砕工程の円滑化
↓ライナー摩耗イベントと計画外停止
↑ピーク時間帯のクラッシャー稼働率
AdaptiveCSSと給鉱速度の協調制御

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

摩耗による変化に対して2つのモードでCSSを調整: オペレーターへの推奨セットポイント提示、または合意された制限内で1クリックで手動操作に戻せるクローズドループ制御。

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。
ビジネスケース

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ことで、粉砕効率を向上させ下流の処理量を保護します。

既存のコントロールシステムと統合

Metso OutotecSandvikFLSmidthSiemensABBRockwell

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