CC BY
13
©РИВС
АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЦЕНТР
irf«
я
Опыт создания и перспективы развития автоматической системы аналитического контроля для горно-обогатительных предприятий
А.В. Бондаренко,
канд. техн. наук, директор Аналитического центра АО «НПО «РИВС»
Введение
Стратегией научно-проектного объединения (НПО) «РИВС» является проектирование и ввод горно-обогатительных предприятий «под ключ». В этой связи в НПО «РИВС» широко развиваются различные направления деятельности - от фундаментальных технологических исследований до разработок средств и систем автоматизации. Отдельным направлением являются разработки в области оперативного опробования и экспрессного аналитического контроля технологических процессов флотационного обогащения руд. Роль и значение опробования и аналитического контроля на горно-обогатительных производствах невозможно переоценить. Действительно, своевременная информация об элементном составе руд и продуктов их переработки на отдельных переделах обогатительного производства позволяет не только контролировать технологические процессы, но и оперативно вносить необходимые корректировки.
Следует особо отметить, что в 2021 г. исполняется 30 лет со дня основания объединения «РИВС» первоначально как машиностроительной компании по разработке, производ-
Аннотация
В статье отражены основные результаты разработки автоматической системы аналитического контроля пульповых продуктов флотационного обогащения руд. Приведена структура системы и рассмотрены составляющие ее компоненты. Отмечено важное значение методико-математического и программного обеспечений системы и приведены их особенности. Показано, что созданный базовый вариант системы, отвечающий требованиям представительного опробования и достоверного аналитического контроля, имеет актуальные перспективы развития.
Ключевые слова: опробование, аналитический контроль, рентгенофлуоресцентный анализ, автоматические комплексы, анализатор, система, обеспечение, перспектива
Experience in Designing and Development Prospects of Automatic Analytical Control System for Mining and Processing Operations
A.V. Bondarenko
Abstract
The article presents the main results of designing an automatic system for analytical control of pulp products in flotation concentration of ores. The system structure is described and its components are covered. The importance of methodological and mathematical as well as software support for the system is emphasized and their specific features are indicated. It is shown that the created baseline version of the system that meets the requirements of representative sampling and reliable analytical control, has relevant development prospects.
Keywords: Sampling, analytical control, X-ray fluorescence analysis, automatic complexes, analyzer, system, support, prospects
«Горная
0РИВС
ству и внедрению современных флотационных машин для горно-обогатительных предприятий. Основателем и руководителем объединения «РИВС» многие годы являлся Алексей Владимирович Зимин - талантливый организатор, ученый и инженер-конструктор, к сожалению, слишком рано (в 2017 г.) ушедший, находясь на пике масштабных творческих идей. Автору данной статьи посчастливилось знать А.В. Зимина более 40 лет, а с 2010 г. совместно работать по ряду направлений. Одним из таких направлений деятельности являлось создание в рамках компании «РИВС» многофункционального и креативного подразделения - Аналитический центр с главной целевой функцией - разработка фирменной автоматической системы аналитического контроля (АСАК-РИВС), обеспечивающей представительное опробование и достоверный аналитический контроль технологических процессов флотационного обогащения руд.
Настоящая статья посвящена памяти А.В. Зимина и в юбилейный год компании отражает некоторые итоговые результаты нашей совместной деятельности в области опробования и аналитического контроля технологических процессов обогащения руд.
Аналитический центр
Созданное нами подразделение включает пять секторов - методико-математических исследований, опытно-конструкторских работ, системотехники, программирования, технического сопровождения разработок, и три лаборатории - исследовательскую, испытательно-демонстрационную и тестовую. Состав сотрудников - от имеющих многолетний опыт разработок и внедрений до молодых специалистов в различных областях физики, химии и математики, способных решать прикладные задачи по моделированию, конструированию и проектированию.
В активе Аналитического центра (АЦ) - 14 патентов на изобретения, относящихся к оборудованию, комплексам и системам опробования и аналитического контроля, а также к устройствам и способам контроля и управления технологическими процессами, 16 статей, опубликованных и подготовленных к публикации в научно-технических изданиях, 11 докладов на различных конференциях с опубликованными тезисами докладов, десятки презентаций для различной аудитории - от студентов до представителей горно-обогатительных предприятий.
Оборудование
Разработанное АЦ оборудование АСАК-РИВС наряду с презентацией автора статьи представлено на сайте www.rivs.ru и в статьях, например, в [1]. В этой связи отметим лишь некоторые основные особенности создания АСАК-РИВС. Система разрабатывалась на основе предварительно проведенных исследований по сопоставлению различных современных комплексов, приборов и способов рентгеновского анализа [2] с учетом теории и практики в области опробования и аналитического контроля [3, 4]. Концепция построения системы детально рассматривалась и уточнялась на научно-техническом совете объединения. В итоге концептуально принята формула АСАК = АСОПП + АК, где АСОПП - автоматическая система опробования пульповых продуктов, АК - аналитический комплекс на основе пульпового автоматического рентге-нофлуоресцентного анализатора (АРФА-П) и (при необходимости) контрольного порошкового автоматизированного рентгенофлуоресцентного анализатора (АРФА-К). Следует отметить, что основное оборудование АСАК-РИВС нами запатентовано, а все разработанные комплексы сертифицированы.
Структура Аналитического центра
©РИВС
Оборудование АСОПП
В основу создания АСОПП положен принцип унификации с точки зрения одновременного решения задач оперативного и балансового опробования при использовании пневмодоставки проб в рентгеноспектральную экспресс-лабораторию (РСЭЛ) предприятия. В итоге система разрабатывалась по формуле АСОПП = АПК + АКП, где АПК - автоматические пробоотборные комплексы, АКП - автоматический комплекс пробоподготовки.
АПК создавались на основе разработанных пересечных (с пневмоприводом), вакуумных (с эжектором) и напорных (с пневмоприводом) пробоотборников, станций накопления и пневмоотправки проб (СНПП) объемом от 5 до 7 л в едином корпусе и унифицированных шкафов управления (ШУ АПК).
К особенностям АПК следует отнести наличие нескольких модификаций пересечных пробоотборников с пневмоприводом (ППП), охватывающих пульповые продукты с потоками от 10 до 1450 м3/ч. Таким образом, применение данного типа пробоотборников позволяет решать задачи как оперативного, так и балансового опробования, причем как для различных продуктов, так и для горно-обогатительных производств разной производительности.
Вакуумные и напорные пробоотборники с пневмоприводом (ПНП) применяются, как правило, для оперативного опробования, при этом вакуумный пробоотборник в нашей разработке совмещен со станцией накопления и пнев-моотправки проб и называется пробоотборник накопитель вакуумный (ПНВ).
В состав разработанного АКП разных модификаций входят станция приема и деаэрации проб (СПДП), динамический сократитель проб с пневмоприводом (СПП), устройство фильтрации проб вакуумное (УФПВ) и унифицированный шкаф местного управления (ШУ АКП). При этом вакуум создается как мощными воздуходувками, так и с помощью эжекторов Festo (Германия) с возможностью их оперативного резервирования путем взаимозамены при необходимости. Это существенно повышает надежность АКП, который помимо задач, выполняемых для АСАК, служит для формирования накопленных часовых, сменных и балансовых проб для отдела технического контроля (ОТК) или исследовательской лаборатории предприятия.
Состав полномасштабной АСОПП дополняется центральной станцией управления (ЦСУ) и автоматизированным рабочим местом (АРМ) оператора, позволяющими осуществлять централизованное управление оборудованием, вносить необходимые корректировки в его работу и получать информацию о возможных сбоях и неполадках.
Своего рода промежуточным или связующим звеном между АСОПП и АК является автоматический комплекс циркуляционной пробоподачи (АКЦП), осуществляющий подачу пульповой пробы в измерительную кювету АРФА-П под разряжением, что предохраняет дорогостоящий спектрометрический блок в случае прорыва рентгенопрозрач-ного окна кюветы из тонкой (до 50 мкм) полиэтилентереф-талатной пленки. В состав разработанного АКЦП входит перистальстический насос с регулируемой производительностью, успокоитель, зумпф объемом 5 л, в который от АКП с помощью СПП поступает основная часть отобранной, накопленной и пневмодоставленной в РСЭЛ пробы для измерения в режиме циркуляции. Таким образом, АКЦП выполняет дополнительную функцию пробоподготовки для АРФА-П.
Оборудование АК
Ядром не только АК, но и АСАК в целом является разработанный нами многокюветный АРФА-П, имеющий две базовые модификации на 10 и 15 измерительных проточных кювет. Спектрометрический блок (СБ) с полупроводниковой термостабилизацией включает маломощную (4 Вт) миниатюрную рентгеновскую трубку с Ад-анодом и устройством управления, полупроводниковый детектор FastSDD с многоканальным (до 8192 каналов) амплитудным анализатором импульсов типа Х-123 производства компании Ат^ек (США). Таким образом, используется энергодисперсионный способ рентгенофлуоресцентного анализа (РФА) с высокой разрешающей способностью и диапазоном определяемых элементов от S16 до и92. Это вполне отвечает запросам нашей компании, разрабатывающей технологии обогащения различных типов руд с широким спектром определяемых элементов. Система автоматического управления (САУ) анализатором построена на основе промышленного компьютера фирмы ВескЬо££ (Германия) с сенсорной панелью оператора-наладчика. Движение СБ и его точное позиционирование на измерительной кювете осуществляется с помощью автоматического программируемого механизма перемещения компании Festo (Германия). Важной особенностью АРФА-П является возможность настраивать измерительные кюветы идентично по геометрии с высокой точностью, что позволяет использовать единые уравнения связи при эксплуатации анализатора. Кроме того, пробы каждого контролируемого продукта анализируются в индивидуальной измерительной кювете, причем доставляются и подготавливаются с помощью индивидуальной пневмотрассы и оборудования про-боподготовки, включая циркуляционный контур. При этом предусмотрен режим автоматической промывки всей линии пробоотбора, прободоставки и пробоподготовки. Важно отметить, что в измерении участвует проба объемом 5 л и содержанием твердого, как правило, от 10 до 50%. Это означает, что в режиме циркуляции проба многократно проходит через специальную измерительную кювету и в образовании флуоресценции участвует огромное количество частиц. Таким образом, в достоверности результатов РФА пульп сомневаться не приходится.
Нами разработан универсальный автоматизированный рентгенофлуоресцентный анализатор (АРФА-К), позволяющий анализировать жидкие, порошкообразные и твердые образцы. Разработано несколько модификаций настольного АРФА-К: для анализа в вакуумной и/или воздушной среде, со встроенной сенсорной операторской панелью и без нее - с использованием отдельного компьютера, с различной металлоемкостью и опциями. Общими остаются элементы, идентичные АРФА-П, это РТ, FastSDD и Х-123. Применяется диск-карусель на 10 проб, набор фильтров и коллиматоров первичного рентгеновского излучения и полупроводниковая термостабилизация. Назначение АР-ФА-К - анализ исследовательских, накопленных сменных и балансовых проб, в том числе на содержание «легких» элементов, а также контроль функционирования АРФА-П.
Проведенные исследования выявили следующие основные преимущества АРФА-П и АРФА-К:
- основная аппаратурная погрешность не превышала 0,1% отн., а пределы обнаружения для основных определяемых элементов - Fe, N1, Си, Zn, Мо - составляли единицы ррт, что сопоставимо с аналогичными данными, полученными для лучших анализаторов ведущих мировых производителей;
©РИВС
- унификация основных приборных компонентов позволила использовать идентичные методико-математические подходы и программные модули;
- анализаторы отличаются радиационной безопасностью, сравнительно небольшой металлоемкостью и для их размещения не требуются значительные по площади и объему помещения.
В завершении обзора разработанного оборудования АК следует упомянуть важнейшие инфраструктурные компоненты, относящиеся не только к АК, но и АСАК-РИВС в целом. Это прежде всего центральная станция управления (ЦСУ), АРМы Наладчика, Аналитика и Оператора, шкаф общесистемного обеспечения (ШОО) с мощным сервером, источником бесперебойного питания и сетевыми средствами. Подробное описание этих компонентов приведено в отдельной статье, опубликованной в данном номере журнала.
Методико-математическое обеспечение
Методико-математическое обеспечение (ММО) АСАК -это комплекс методических и математических приемов, способов и алгоритмов, позволяющих системе функционировать должным образом, то есть осуществлять оперативное представительное опробование и выполнять достоверный аналитический контроль технологических процессов обогащения руд. По существу, ММО - это интеллектуальная начинка оборудования АСАК.
Некоторые составляющие ММО предусматриваются на этапе конструирования оборудования. Например, возможность оперативного изменения ширины щели пробо-отборного ножа или изменения числа отсечек при необходимости изменения количества разовых проб с целью обеспечения представительности накопленной суммарной пробы. Это же касается и конструкции сократителя проб СПП. В АРФА-П и АРФА-К первые две кюветы предназначены для установки двух реперных образцов с минимальными и максимальными содержаниями определяемых элементов для осуществления корректировки результатов измерений в соответствии с изменением текущих фона и концентрационной чувствительности. Так или иначе, перед каждым циклом анализа происходит измерение данных образцов и корректировка измеренных интенсивностей по результатам текущих измерений двух реперных образцов, начальные значения интенсивностей которых, заранее многократно измеренные, хранятся на сервере и также используются в текущем расчете по специальному алгоритму. Термостабилизация спектрометрического блока наряду с возможностью изменять геометрию измерений, режим работы РТ или многоканального амплитудного анализатора импульсов также являются важными составляющими ММО.
Разумеется, основу ММО составляют способы РФА, связанные с построением различных уравнений связи измеренных интенсивностей рентгеновского флуоресцентного и рассеянного (вспомогательный параметр) излучений с искомыми содержаниями определяемых элементов. В промышленном РФА это, как правило, эмпирические способы, основанные на уравнениях линейной или нелинейной множественной регрессии. Конкретные формы таких уравнений определяются с помощью градуировочных проб с известным элементным составом. При этом количество проб составляет несколько десятков (не менее 30) и они должны отражать возможные вариации содержаний определяемых и «мешающих» элементов в контролируемом продукте. В противном случае получать в дальней-
шем достоверные результаты РФА крайне затруднительно. К сожалению, в отличие от прямого определения содержаний элементов, например, гравиметрическим методом «мокрой» химии, практически все физические методы аналитического контроля нуждаются в проведении предварительных и трудоемких градуировочных работ. При этом РФА не является исключением. В этой связи нами предпринята попытка использовать так называемый метод фундаментальных параметров (МФП) [5-9], причем для РФА пульповых проб продуктов обогащения руд. МФП основан на использовании теоретических параметров, характеризующих условия возбуждения флуоресценции первичным потоком рентгеновских квантов с учетом характеристик анализируемой среды. Понятно, что наилучшие результаты МФП обеспечивает при анализе гомогенных сред, к которым относятся, например, растворы. Мы же имеем дело с типичной гетерогенной средой, причем двухфазной, где неоднородность твердой фазы обусловлена разной крупностью частиц и их разным элементным составом. Конечно, при РФА пульп в режиме циркуляции измеряемой пробы происходит некоторое снижение эффекта гетерогенности, обусловленное тем, что в формировании аналитического сигнала - флуоресцентного излучения - принимает участие достаточно большое количество частиц твердой фазы. Это доказано как теоретически, так и экспериментально [10]. Тем не менее предпринятая попытка применить предложенный нами вариант МФП + МСФ (метод стандарта-фона) при РФА пульп дала обнадеживающие результаты, рассмотрению которых посвящена отдельная статья в данном номере журнала. Неоспоримое преимущество варианта МФП + МСФ перед эмпирическими методами заключается в том, что для проведения РФА достаточно измерить один или два стандартных образца, содержащих только определяемые элементы. Очевидно, что точностные характеристики даже предложенного варианта МФП + МСФ в случае анализа пульп уступают эмпирическим методам, однако его применение позволяет ввести АСАК-РИВС в эксплуатацию в темпе с пуском нового передела или горно-обогатительного предприятия, позволяя оперативно налаживать технологические процессы.
Эти и другие аспекты ММО дополнительно рассматриваются в отдельной статье, опубликованной в данном номере журнала.
Программное обеспечение
Основными задачами разработанного программного обеспечения (ПО) АСАК-РИВС являются управление оборудованием и его диагностика. Унифицированное ПО имеет модульную структуру, позволяющую легко корректировать отдельные компоненты при изменении аппаратных средств, циклограммы функционирования системы или алгоритмов обработки информации. Согласно концепции построения АСАК-РИВС управление всеми ее компонентами осуществляется ЦСУ на основе циклограммы, позволяющей учитывать индивидуальные особенности контролируемых продуктов как в процессе опробования, так и выполнения анализа. Разработанное ПО АСАК-РИВС позволяет использовать различные математические методы обработки спектров (выделение фонового излучения, де-конволюцию - разделение накладывающихся спектральных линий) и способы РФА по определению элементного состава проб, включая метод фундаментальных параметров и его модификацию, линейную и нелинейную множественную регрессию, в том числе, в сочетании с МСФ,
0РИВС
сверточные нейронные сети [11-16]. Входящие в состав АСАК-РИВС АРМы Наладчика, Аналитика и Оператора обеспечивают удобное и полноценное обслуживание системы на всех этапах эксплуатации - от пусконаладочных работ и текущего обслуживания до определения трендов и статистической устойчивости технологических процессов флотационного обогащения руд.
Все действия с системой авторизуются и наряду с результатами анализов хранятся на мощном сервере, входящем в состав шкафа общесистемного обеспечения. Непрерывно пополняемая аналитическая информация позволяет строить новые математические модели и анализировать технологические процессы.
Существенным является то, что ПО разработано одним коллективом в рамках единой концепции, что значительно упрощает его дальнейшее сопровождение и при необходимости обновление.
Более подробно различные аспекты разработанного ПО рассмотрены в отдельной статье, опубликованной в этом номере журнала.
Проектирование РСЭЛ
Созданная АСАК-РИВС и аналогичные аналитические системы являются технической основой так называемых рентгеноспектральных экспресс-лабораторий (РСЭЛ) на горно-обогатительных предприятиях. Нами накоплен определенный опыт в проектировании как полевого оборудования АСОПП, к которому относятся комплексы АПК, так и помещений РСЭЛ, где размещаются комплексы АКП, АКЦП, АК с ЦСУ, АРМами и ШОО. Кроме того, предусматриваются помещения для ОТК с дополнительным про-боподготовительным оборудованием и помещения для эксплуатационного персонала. При этом отрабатываются унифицированные проектные решения. Это относится в первую очередь как к расположению оборудования, так и к организации зон обслуживания.
Перспективы развития и выводы
В последние годы в мире наметилась отчетливая тенденция к построению полностью автоматических, но не автоматизированных производств. Наряду с использованием робототехнических решений они опираются на искусственный интеллект, основанный на big data и использовании самообучаемых алгоритмов, в том числе нейронных сетей. Для горно-обогатительных производств информационной основой для обучения таких систем являются базовые технологические характеристики и прежде всего элементный состав продуктов обогащения в каждой технологической операции. Таким образом, обогатительная фабрика ближайшего будущего должна быть оснащена автоматической системой аналитического контроля, определяющей элементный состав в соответствии с обоснованно составленной циклограммой с учетом естественной вариабельности свойств обогащаемого материала и инерционности процессов обогащения. Эти положения учитывались нами при создании АСАК-РИВС. При этом существенным является не элементная база, которая неизбежно устаревает и может быть заменена, а идеология и методико-математическое обоснование принимаемых решений на всех этапах создания и эксплуатации системы.
В настоящий момент разработана базовая версия АСАК-РИВС, которая по основным характеристикам соответствует лучшим мировым аналогам и полностью отвечает потребностям горно-обогатительных производств. Вместе с тем в ближайшее десятилетие подобная аналитическая система должна быть оснащена самообучаемыми алгоритмами, опирающимися на аккумулируемую на серверах базу данных, включая параметры технологических процессов.
Таким образом, дальнейшую деятельность следует направить на развитие интеллектуальной начинки АСАК-РИВС, включая способы РФА и алгоритмы анализа собираемой в процессе эксплуатации информации, в том числе с целью оценки статистической устойчивости технологических процессов.
Список литературы
1. Бондаренко А.В., Никандров И.С., Андреев Д.С. Особенности построения фирменной АСАК-РИВС для горно-обогатительных предприятий // Горный журнал. - 2016. - № 11. - С. 71-74.
2. Бондаренко А.В. Вариант развития автоматических систем аналитического контроля пульп // Горный журнал. - 2010. - № 10. - С. 75-80.
3. Карпенко Н.В. Опробование и контроль качества продуктов обогащения руд. М.: Недра, 1987. - 215 с.
4. Козин В.З. Опробование минерального сырья. Екатеринбург: Изд-во УГГУ, 2011. - 316 с.
5. Wggrzynek, D.; Holynska, B.; Pilarski, T. The fundamental parameter method for energy-dispersive X-ray fluorescence analysis of intermediate thickness sampleswith the use of monochromatic excitation // X-Ray Spectrometry, 1993, Vol. 22, pp. 80-85.
6. Mantler, M.; Kawahara, N. How accurate are modern fundamental parameter methods?// The Rigaku Journal, 2004, Vol. 21, pp. 17-25.
7. Szaloki, I., Racz, G. and Germany, A. Fundamental Parameter Model for Quantification of Total Reflection X-Ray Fluorescence Analysis // Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy, 2019, Vol. 156, 33-41.
8. Yamasaki K., Tanaka R., Kawai J. Improving the Precision of EDXRF using the Fundamental Parameter Method // Adv. X-Ray Chem. Anal. Jpn, 2018, Vol. 49, pp. 201-208.
9. Лукьянченко E. M., Грязнов А. Ю. Моделирование спектра рентгеновского излучения в энергодисперсионном рентгеноспек-тральном анализе // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. - 2003. - № 1. - С. 10-14.
10. Бондаренко А.В. О влиянии крупности частиц при рентгеноспектральном анализе гетерогенных материалов // Обогащение руд - 1988. - № 2. - С. 43-48.
11. Du K. L., Swamy M.N.S. Neural Networks and Statistical Learning. 2nd. ed. London: Springer-Verlag, 2019. - 955 p.
12. Charu C. Aggarwal Neural Networks and Deep Learning: A Textbook. Springer, 2018. - 497 p.
13. Zeng Y., Zhang M., Han F., Gong Y., Zhang J. Spectrum Analysis and Convolutional Neural Network for Automatic Modulation Recognition // IEEE Wireless Communica-tions Letters, 2019, Vol. 8, no. 3. pp. 929-932.
14. Хливненко Л.В. Практика нейросетевого моделирования: монография / Л.В. Хливненко. - Воронеж: ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет». - 2015. - 214 с.
15. Ясницкий Л.Н., Богданов К.В., Черепанов Ф.М. Технология нейросетевого моделирования и обзор работ пермской научной школы искусственного интеллекта // Фундаментальные исследования. - 2013. - №1 (3) - С. 736-740.
16. Кузнецова Т.И., Булаев А.В. Нейросетевое моделирование производственных процессов в машиностроительной отрасли // Гуманитарный вестник. - 2018. - №11. - С. 1 - 5.
