L'article se concentrera sur l'utilisation des technologies d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur dans l'industrie minière de notre pays.
À mon humble avis (un employé d'une des entreprises de l'industrie minière et métallurgique), les solutions informatiques dans le domaine du transport minier et des usines de traitement se sont figées au niveau de l'automatisation des principaux processus technologiques clés. Maintenant, dans la troisième décennie du 21e siècle, le temps des optimisations et des améliorations est venu pour les grandes entreprises, le temps de l'introduction de nouvelles technologies d'apprentissage automatique et de vision technique. Et ce travail a déjà commencé.
introduction
Selon Wikipedia, il y a 26 entreprises minières en Russie (il y en a en fait plus). Les plus grands et les plus connus sont: Alrosa, Norilsk Nickel, RusAl, Polyus et autres. Tous sont unis par un dispositif similaire et une organisation de processus technologiques clés: il y a une place pour l'extraction des minéraux (carrière), ainsi qu'une usine de transformation (usine).
La redistribution du GTK (complexe minier et de transport) est plus ou moins la même pour tout le monde: le minerai de la carrière est transporté soit directement vers l'usine, soit vers les entrepôts de minerai, et de là vers l'usine. Les morts-terrains vides sont stockés dans des décharges. Le transport peut être effectué à la fois par des camions à benne et des convoyeurs lourds, ou par des méthodes combinées. La livraison par chemin de fer, me semble-t-il, n'est pas très répandue dans notre pays, contrairement aux entreprises australiennes.
Les usines varient considérablement d'une entreprise à l'autre. Cependant, certaines branches sont similaires. Par exemple, la tâche du service de préparation du minerai de toutes les usines est de broyer le minerai en fractions acceptables. Cela se fait à l'aide de concasseurs et de broyeurs (au fait, c'est le plus souvent l'opération la plus coûteuse dans les usines).
De plus, selon le type de minerai et le minéral, différentes approches d'enrichissement sont appliquées. Par exemple, l'extraction de diamants utilise sa propriété unique - la luminescence (lueur) dans les rayons X, qui permet à de simples pneumatiques de «tirer» des diamants à partir du flux de minerai broyé. Pour l'extraction de l'or, des procédés chimiques sont utilisés (flottation, sorption et désorption, électrolyse) et même la biotechnologie (bactéries spécialement éliminées qui aident l'or à être libéré de la coquille). Et pour la production d'aluminium à partir d'alumine, tout est à la base de l'électrolyse.
Tendances actuelles au sein du Comité national des douanes
Ainsi, comme nous l'avons compris, lors de la redistribution du complexe minier et de transport, la tâche principale est de submerger, faire sauter et transporter la masse rocheuse de la carrière. Une flotte de plates-formes de forage, de camions à benne basculante et d'excavatrices est engagée dans ce domaine.
Le contrôle d'un grand nombre d'équipements (parfois les parcs peuvent compter 400 unités ou plus) est effectué par des répartiteurs et des opérateurs utilisant les systèmes ASUGTK (systèmes de contrôle automatisés pour le complexe minier et de transport). Les tâches des systèmes ASUGTK sont de contrôler les paramètres de fonctionnement et l'état des machines minières, de contrôler et de gérer le chargement des camions à benne basculante, de prévoir et de surveiller la mise en œuvre du plan, de fournir des rapports et parfois - dans l'optimisation et la distribution dynamique des camions à benne le long des itinéraires.
Mais tout cela est déjà hier. Aujourd'hui, les applications ponctuelles des systèmes d'apprentissage automatique et de vision technique deviennent pertinentes.
Analyse de l'état des dents de godet d'une excavatrice minière
Des parties de l'équipement minier, en particulier les dents de godet d'une excavatrice minière, fonctionnant dans les conditions difficiles de l'excavation de roche, sont constamment exposées à ce que l'on appelle. choc et usure abrasive. Dans le même temps, la perte d'une dent est lourde de problèmes: à commencer par une diminution des performances de la pelle lors du ramassage, des dommages au godet lui-même et se terminant par une telle dent entrant dans le concasseur après le transport. En conséquence, le risque de pertes matérielles importantes augmente: temps d'arrêt prolongé du matériel, restauration et réparation, nécessité d'extraire une dent d'une meuleuse par une personne (événement assez dangereux).
Pour résoudre ces problèmes, des solutions basées sur une vision technique sont appliquées. Voici un exemple d'un tel système. Le système analyse les cadres et détermine en permanence l'état des dents du godet et leur degré d'usure.
nuit, un projecteur est utilisé. Les caméras de surveillance fournissent à l'opérateur une vue de tous les côtés de la pelle: toutes les informations collectées par le système sont affichées sur un moniteur dans la cabine de l'opérateur et permettent de détecter les dents manquantes à temps, d'évaluer la charge utile du godet et le degré d'usure des dents.
Contrôle de la gran-composition du minerai transporté
La granulométrie de la masse rocheuse doit être contrôlée à presque tous les stades de la production: après explosion, pendant le transport, lorsque le minerai est fourni à l'usine, après concassage, après concassage. C'est l'indicateur le plus important qui est surveillé, car la qualité et la continuité des processus technologiques en dépendent: de la qualité de l'explosion au remblayage éventuel (colmatage) des équipements.
Lors de la redistribution GTK, des systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour mesurer automatiquement la granulométrie du minerai. Ils peuvent suivre la distribution granulométrique de chaque camion sur le chemin du concasseur et faire des recommandations pour l'élimination des matériaux surdimensionnés.
Cela ressemble à ceci:
Contrôle de la fatigue du conducteur
Oui, dans une carrière, les conducteurs travaillent également de nombreuses heures. Dans le même temps, ils conduisent des camions à benne lourde de 60 à 450 tonnes. Les quarts durent souvent 12 heures avec une seule pause réglementée pour le déjeuner et les besoins personnels. Les accidents dans la carrière sont également dangereux du fait que les chutes de corniches se terminent presque certainement de manière tragique, et en tant que nuisance supplémentaire - le blocage probable de la sortie pour d'autres voitures.
Citation de l' article :
Selon les statistiques de l'entreprise [auteur: Alrosa] pour 2019, les principales causes d'accidents étaient l'endormissement du conducteur au volant, la distraction de la conduite et la perte de contrôle de ses mouvements.
Naturellement, les systèmes de surveillance de la fatigue des conducteurs n'ont pas non plus contourné les sociétés minières. De tels systèmes sont activement mis en œuvre et utilisés pour éviter de s'endormir pendant la conduite. De plus, ils sont capables de collecter et de transmettre des données sur l'état du conducteur et ses actions à l'opérateur. Un appareil qui ressemble à un enregistreur vidéo est installé dans la cabine de la voiture. Le logiciel réagit aux expressions faciales du conducteur, aux tours de tête et aux mouvements des yeux. Lorsque les mesures commencent à indiquer que le conducteur s'endort ou est distrait du contrôle, un signal sonore est émis. Après cela, le conducteur doit tourner son regard vers la route et confirmer son état en appuyant sur un bouton.
Technologie autonome
Autant que je sache, en Russie pour le moment, il n'y a pas d'application industrielle pratique de la technologie du transport autonome de carrière, mais je voulais vraiment le mentionner dans l'article. Je me trompe peut-être, mais sur la base de ma propre expérience, ainsi que de l’expérience de «collègues dans l’atelier», je peux dire que les modestes tentatives de mise en œuvre de tels systèmes que je connais ont abouti à une dure réalité. Voici un article intéressant de 2019.
BelAZ teste depuis longtemps des véhicules sans pilote. Cependant, derrière les gros titres des journaux "Les monstres de carrière laisseront les conducteurs sans travail: BelAZ a montré des équipements spéciaux complètement autonomes", "Ils ne sont pas seulement avec un pilote automatique, mais avec une intelligence artificielle", il y a une triste réalité: il n'y a pas d'implémentations à grande échelle, bien que des articles avec de tels titres soient publiés systématiquement une fois tous les l'année dernière 5-6 ans.
Par exemple, voici le numéro de 2018:
Cependant, la télécommande est très répandue. Mais ces systèmes ne sont pas liés au ML et au CV.
Problèmes liés à l'introduction de nouvelles technologies
En conclusion, je voudrais aborder le sujet des problèmes qui s'opposent à l'introduction des technologies d'apprentissage automatique dans les entreprises russes de l'industrie minière et métallurgique. Malheureusement, ces problèmes ne sont souvent pas de nature technique. En travaillant dans l'une de ces entreprises, je peux identifier les types d'obstacles suivants sur notre chemin vers un avenir meilleur: manque de compétences, manque de motivation, surestimation des capacités de ML et de CV, barrières organisationnelles.
Une analyse détaillée de ces problèmes s'appuiera sur un article séparé, nous n'entrerons donc pas dans les détails de la mentalité des managers russes et des managers efficaces.
Bien entendu, les systèmes ML et CV répertoriés dans l'article ne sont pas tous ceux qui sont utilisés aujourd'hui dans les entreprises minières. L'amélioration de l'efficacité et de la productivité est un long processus, en particulier dans le contexte de processus de travail bien établis et sous la direction de «gestionnaires efficaces». Selon mon évaluation subjective, les entreprises occidentales et australiennes ont 5 à 10 ans d'avance sur nous, et les marges élevées des entreprises russes sont dues à des raisons complètement différentes, mais c'est là encore un sujet pour une autre histoire. Il convient de noter qu'avec un tel développement et une telle application des technologies ML et CV dans l'industrie, comme en Occident, les spécialistes de ces domaines vont très bientôt (sinon déjà) valoir leur pesant d'or, en particulier ceux qui ont une expérience pratique.
PS
Merci d'avoir lu l'article. Si vous l'aimez, n'hésitez pas à laisser votre vote et si la réponse de la communauté respectée est significative, un article apparaîtra sur l'application du ML et du CV dans les concentrateurs.
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