概要
浸出は金属がようやく溶解する工程であり、回収率を守るのが最も難しい工程でもあります。溶存酸素や青化剤濃度のわずかな変動が抽出率を数ポイント低下させ、その損失は年間計画全体に積み重なります。青化剤を過剰投与すれば、資金を浪費し環境リスクも生み出します。
CIP/CIL回路は特に要求が厳しい工程です。活性炭担持量、カーボン移送サイクル、溶離のタイミングがすべて相互に影響します。ヒープリーチではさらに、天候、積み付け形状、日々変化する浸透動態が加わります。
Brainiall AI Autopilotは、リアルタイムの化学データ、炭素品位分析のトレンド、鉱物学的コンテキストを組み合わせてループを閉じます。抽出率がドリフトし始める兆候を先読みし、最小限の試薬強度で目標回収率を維持するよう投与量とタイミングを調整します — 複数の回路タイプで実証済みです。
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。
青化剤投与量の予測
AIが給鉱の化学組成と鉱石タイプから遊離CN消費量を予測し、過剰投与を未然に防ぎます。
溶存O₂と密度の制御
空気/酸素の添加とパルプ密度を協調制御し、鉱石タイプごとの最適ウィンドウ内に反応速度を維持します。
活性炭管理(CIP/CIL)
カーボン移送に沿った担持プロファイルを追跡し、不動態化を検知し、最適なタイミングで溶離を起動します。
CCDシックナーの最適化
凝集剤投与量、アンダーフロー密度、洗浄水のバランスを取り、薬剤コストを抑えながら溶質回収を最大化します。
ヒープの浸透と散布
ヒープリーチでは、AIがセンサーアレイに基づいて散布速度と休止サイクルを調整し、チャネリングを防いで平均回収率を引き上げます。
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。
- 遊離CN⁻濃度(ppm)中心的な操作変数。AIは必要最小限を狙います。
- 溶存O₂(ppm)反応速度の駆動因子。AIが温度と標高を補償します。
- pH(保護アルカリ度)HCNを抑制します。低すぎるとガスが発生し、高すぎると石灰を浪費します。
- 活性炭担持量(g Au / t C)溶離のトリガー。AIがカーボン移送と金収支を監視します。
- パルプ密度(固形分%)滞留時間と活性炭の摩耗に影響します。
CIL回路で取り戻す抽出率1ポイントは、文字どおり純金の価値があります。給鉱品位1.5 g/t、年間500 ktの金プラントでは、回収率1ポイントは年間約240オンスの追加金生産に相当します。8-15%の青化剤削減と石灰消費の低減も合わせ、Brainiallの浸出最適化は通常、設備投資ゼロで数か月以内に投資を回収します。
