Когдаговоришь о крупном горнодобывающем предприятим, представляешь, что где‑то глубоко под землей есть полезное ископаемое, которое выкапывают, поднимают на поверхность, как‑то обрабатывают и везут в вагонах на другое предприятие. Если очень упрощать, то все верно, но это только вершина айсберга. Существует огромное количество вспомогательных, но от этого не менее важных процессов.
Продолжая серию статей о реализованных кейсах в рамках цифровой трансформации промышленного предприятия, хотелось бы рассказать об одном из таких процессов в рамках обогащения железной руды — перемещении шлама от шаровых мельниц до шламохранилища.
Если немного погружаться в сам процесс обогащения, то упрощенно он выглядит так: после первичного дробления подготовленная руда конвейерами загружается в мельницы вместе с водой и стальными шарами (или стальными стержнями — в зависимости от технологии); при вращении барабана мельницы за счет ударов руды друг о друга и шары происходит измельчение продукта до нескольких миллиметров.
Но таккак в массе присутствует как полезное вещество, так и пустая порода, их необходимо отделить друг от друга. Эту массу пропускают через специальные сепараторы — цилиндры с направленными магнитами. Железорудный концентрат (полезное вещество) намагничивается на сепараторы и как только барабан прокручивается до той зоны, где магнитного поля нет, концентрат отмагничивается и уходит в одну сторону. Пустая порода отделяется и сразу уходит в другую.
Так вот в процессе обогащения образуется так называемый шлам — смесь пустой породы, остатков железа и воды. Объемы огромные и их нужно куда‑то девать, не сливать же рядом. В этих случаях промышленные предприятия используют шламохранилища — огромные котлованы для слива шлама. Со временем объемы шлама растут, поэтому предприятия поднимают уровень котлована, возводя из породы стены и делая их с годами все выше.
Такие шламохранилища занимают огромные площади, поэтому находятся в отдалении от предприятий и, разумеется, от жилых районов (такой себе вид). Поэтому, чтобы транспортировать шлам от предприятия до шламохранилища, используют специальные шламопроводы — многоклилометровые трубы диаметром более 1 м (объемы вынуждают).
И вся соль заключается в том, что постоянная транспортировка шлама истирает трубы изнутри. Правильнее даже сказать не истирает, а разрезает. Так появляется первая проблема — порыв шламопровода. Он происходит неожиданно и приводит к аварийной остановке. Не видишь же истирание изнутри. Предприятие также останавливает работу мельниц и далее по цепочке — потому что некуда девать шлам. Пока найдут место порыва, пока разберутся, что именно случилось, пока привезут ТМЦ для ремонта, сам ремонт — это выливается в часы и даже дни, которые фабрика стоит.
По шламопроводам шлам перекачивают специальные землесосы, у которых тоже есть неприятная привычка выходить из строя. Насос не работает, шлам не качает, фабрика останавливается. Вторая проблема.
Возник вопрос, как этим процессом управлять так, чтобы не разгребать последствия, а знать о скорой аварии заранее. Такие решения в России достаточно широко используются и объединены под общим названием — Предиктивная аналитика. На основании показаний датчиков строятся тренды и прогнозно оценивается момент, когда произойдет порыв или выход из строя землесосов.
Осталось только определиться с показателями, которые необходимо учитывать в модели. На шламопроводах поставили датчики давления + оставили замер трубы толщиномером, особенно на критичных участках. На землесосах установлены датчики вибрации, температуры, давления сальниковой воды и ампеража.
После установки датчиков несколько дней система набирает данные и обучает модель. Параллельно специалисты выстраивают пороговые значения. Как только настройка завершилась — система по одному из датчиков сразу же выдала предупреждение. Он уже достиг высокого значения и развивался с динамикой +10% за неделю. Прогнозировался скорый выход из строя одного из землесосов.
Оперативно был скорректирован график планово‑предупредительных ремонтов и через 4 дня проведен ремонт. После этого вибрация на землесосе уменьшилась в 10 раз и стабилизировалась.
Разворачивание системы осуществлялось в октябре. За холодный период поймали 2 предупреждения: сразу в октябре и еще раз в марте. Оба потенциальных случая на несколько часов простоя избежали предупредительным ремонтом.
Показания выводятся и анализируются в Smart Signal. Данные по остаточной толщине труб — выводятся в монитор с тепловой картой. Очень простая инфраструктура на несколько обвязок на критичных участках. Самая большая сложность — обучение модели, здесь нужны хорошие специалисты.
В целом, сам Smart Signal включает в себя несколько моделей по наиболее важному оборудованию по всему предприятию, а сама аналитика происходит как со стороны Центра мониторинга предприятия, так и на производственных участках, и показывает очень неплохие результаты по всем направлениям.
Сейчас на российском рынке много предложений по предиктивной аналитике ТОиР как с точки зрения разработки систем, так и с точки зрения поставки отечественных датчиков. Учитывая размеры бюджетов, которые обычно закладываются на ремонт оборудования, такие системы, особенно в комплексе, позволяют экономить немалые суммы.