L’Axora affronte le concassage et le broyage

Comme on nous le répète continuellement, le broyage est l’une des étapes uniques les plus énergivores dans le secteur de l’extraction des ressources.

Une estimation est qu’elle représente 36% de toute l’énergie utilisée dans l’extraction du cuivre et de l’or, ce qui n’est qu’une nuance sur les 30% proposés en moyenne par un autre expert de l’industrie pour toutes les industries minières et de traitement des minéraux.

Il représente également environ 3% des besoins énergétiques mondiaux pour la production de métaux.

Ces besoins énergétiques sont choquants du point de vue de la durabilité et des émissions de gaz à effet de serre; ils sont également extrêmement coûteux en termes de dépenses d’exploitation sur site.

C’est dans cet esprit que IM a contacté Joe Carr, directeur de l’innovation dans l’industrie minière chez Axora.

Issue du Boston Consulting Group, Axora est devenue un marché et une communauté de solutions numériques interentreprises pour les innovateurs industriels. Il affirme qu’il permet aux entreprises industrielles de découvrir, d’acheter et de vendre des innovations numériques et de partager des connaissances dans sa communauté, alimentée par un marché avancé.

«Nous existons pour transformer les industries afin qu’elles soient numériques, plus sûres, plus durables et plus efficaces», déclare l’entreprise sur son site Web.

Après avoir récemment mis sous presse la fonction annuelle de concassage et de broyage (à paraître dans le numéro d’ avril 2021 de l’ IM ), IM s’est entretenu avec Carr pour découvrir ce que le marché Axora a à offrir sur le front de la fragmentation et du concassage.

IM: Quels sont les principaux problèmes / préoccupations que vous entendez continuellement de la part de vos clients miniers en ce qui concerne la conception et la maintenance des circuits de broyage? Combien de ces problèmes / problèmes peuvent déjà être résolus avec la technologie / les solutions existantes?

JC: L’un des problèmes clés dans ce domaine que nous entendons de la part de nos clients chez Axora est la qualité du mélange des minerais d’entrée.

Joe Carr, directeur de l’innovation dans l’industrie minière chez Axora

Cela pourrait être particulièrement pertinent dans le domaine des sulfures, par exemple.

J’ai travaillé il y a des années sur Pueblo Viejo pour Barrick. Quand j’étais là-bas, l’une des choses sur lesquelles nous travaillions était le mélange des sulfures, car nous alimentions l’usine à partir de nombreuses fosses satellites avec des teneurs de sulfures très différentes. Comme nous traitions le minerai avec un autoclave, les sulfures à haute teneur provoqueraient un pic de température et les sulfures à faible teneur abaisseraient la température. Ce yo-yoing constant de l’alimentation dans l’autoclave était terrible pour la récupération des métaux contre le plan.

En règle générale, la méthode traditionnelle de mélange consiste à constituer des stocks de minerai en fonction de la variable que vous souhaitez gérer dans votre exploitation. Vous mettriez une quantité définie de chacun dans le concasseur primaire, étant entendu que cela créerait une alimentation «mélangée» pour l’usine de traitement.

Avec les informations dont nous disposons aujourd’hui, ce processus semble dépassé.

Vous pouvez, par exemple, utiliser HoloLens ou un autre système VR en tandem avec l’opérateur de la pelle pour être en mesure de voir exactement quel matériau il ou elle est en train de creuser. Cela peut ensuite être lié au modèle de bloc géologique, ce matériau étant ensuite suivi dans les camions et sur le parcours du stock de la mine, avant de se diriger vers l’usine.

C’est là qu’intervient quelque chose comme Machine Max. Machine Max est un capteur IoT boulonné qui suit où se trouvent vos camions en temps réel – où ils ont été et où ils vont. La pièce de traitement nécessite l’intégration du modèle de bloc dans un système de plan de mine. Si vous avez les éléments de base en place – le réseau, les capteurs, l’infrastructure supplémentaire, etc. – Machine Max pourrait, une fois intégré à ce modèle, vous permettre de tenter le suivi du minerai en temps réel.

«Si vous avez les blocs de construction en place… Machine Max pourrait, une fois intégré à ce modèle de bloc géologique, vous permettre de tenter le suivi du minerai en temps réel», explique Joe Carr

Le problème n’est pas que la technologie n’existe pas, mais que l’industrie minière n’a pas encore réussi à rassembler tout cela à l’échelle de l’industrie, accessible à tous les mineurs.

Vous pouvez réaliser un projet comme celui-ci ou aller totalement dans l’autre sens et disposer d’un algorithme d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle dans l’usine qui lit constamment le flux entrant. Celles-ci peuvent être basées sur les entrées du modèle de bloc ou sur une solution XRF numérique, capable d’ajuster ou d’ajuster constamment les paramètres de l’installation en fonction des spécifications de l’alimentation. Les usines de traitement sont généralement configurées pour traiter un type d’aliment. Ceci n’est généralement modifié que rétrospectivement ou pour de courtes périodes de temps lorsque le plan minier se déplace dans un horizon minier différent.

Nous avons également une solution de broyage qui comprend l’alimentation entrant et optimise les paramètres du broyeur et de la puissance pour obtenir la mouture optimale pour la flottation, maximisant la récupération à l’arrière. Bien que l’entrée soit généralement configurée pour être la qualité de la mouture et la dureté pour une flottation optimale, il n’y a aucune raison pour que vous ne puissiez pas la configurer pour, par exemple, des sulfures entrant dans un autoclave, modifiant les réglages de chaleur de l’autoclave en fonction de l’alimentation.

Une fois que ce système est mis en place, il devient un algorithme d’auto-apprentissage.

La réduction des coûts d’exploitation est un autre point douloureux pour les sociétés minières dont nous entendons toujours parler.

Nous avons une solution sur notre place de marché d’Opex Group, qui cherche à optimiser la production tout en réduisant la puissance. Issu de l’espace pétrolier et gazier, cet algorithme d’IA, X-PAS ™, offre à l’opérateur la possibilité d’ajuster les paramètres tout en obtenant les mêmes sorties requises. Ceci est lié à la réduction du CO2, ainsi qu’à la réduction des coûts de l’électricité.

L’algorithme d’IA du groupe Opex, X-PAS, offre à l’opérateur la possibilité d’ajuster les paramètres de l’usine tout en obtenant les mêmes résultats requis

Dans le secteur minier, l’usine est sans conteste votre plus grand réservoir d’énergie. Généralement, s’il n’est pas alimenté sur le réseau, il est alimenté au diesel. La solution du Groupe Opex permet d’économiser jusqu’à 10% d’énergie, ce qui représente une quantité importante de carburant et de CO2.

La solution lit les informations de vos pompes et moteurs, analyse la sortie prévue de votre usine à l’aide de toutes les alimentations des capteurs et ajuste les variables tout en maintenant la sortie requise. L’algorithme apprend lentement comment vous pouvez modifier les configurations pour réduire la puissance, tout en maintenant le débit. Cela se traduit par des coûts d’énergie inférieurs, sans impact sur le rendement.

Surtout, au lieu d’automatiser le processus, il offre une économie à l’opérateur assis dans la salle de contrôle. Les opérateurs, en général, sont incroyablement réticents à passer le contrôle à un algorithme d’IA, mais lorsqu’ils sont confrontés à de telles opportunités d’économie d’énergie, ils choisissent souvent d’accepter un tel changement.

Et, bien sûr, la maintenance des installations est toujours à l’ordre du jour.

C’est là que Senseye, qui a été utilisé dans l’industrie automobile par Nissan et dans le secteur de l’aluminium par Alcoa, est utile.

Essentiellement, cela fournit des analyses de maintenance prédictives. C’est aussi une solution sans risque avec Senseye adossée à une garantie d’assurance. Il est vendu sur la base que si vous ne récupérez pas votre argent dans les 12 premiers mois, vous obtenez un remboursement garanti par une assurance.

Il pourrait également y avoir des ouvertures dans l’usine pour la solution de maintenance prédictive de Razor Labs, qui augmente actuellement la disponibilité des empileurs, des récupérateurs et des tombereaux de voitures pour les mineurs de minerai de fer dans la Pilbara.

IM: En ce qui concerne la conception des futurs équipements de broyage, vous attendez-vous à ce que la numérisation, les innovations de revêtement d’usure ou la conception d’équipements aient davantage une incidence sur les améliorations opérationnelles sur les sites miniers? Formulé d’une autre manière; met-on plus l’accent sur le raffinage et l’allongement de la durée de vie des produits existants avec les technologies numériques et les solutions d’usure que sur la conception de tout nouvel équipement?

JC: Nous pensons que l’accent sera toujours mis sur la modernisation et les extensions. Une fois qu’une usine est construite, le changement d’équipement, la mise à niveau, etc. est très difficile et prend beaucoup de temps. La logistique pour amener une nouvelle usine SAG sur le site, par exemple, est ahurissante. Les nouvelles technologies viendront toujours pour de nouveaux sites, mais la majeure partie de la capacité minière mondiale est déjà en place. Je m’attendrais à ce que la plupart de la numérisation se concentre sur deux domaines:

  1. Obtenir une durée de vie de plus en plus longue de tous les actifs. Par exemple, prolonger la durée de vie des chemises, réduire les coûts d’exploitation et raccourcir les temps d’arrêt entre les radoub; et
  2. Dessiner des informations à partir de l’actif existant en vue de le transpirer. Aucun moulin ne reste jamais à la plaque signalétique; il y a toujours une augmentation de la production. Un ou deux pour cent de débit en plus peut mettre des millions sur le résultat net d’une entreprise. Aucune usine ne veut être un goulot d’étranglement dans le cycle. Dans une mine, il y a toujours deux objectifs: la mine veut produire autant de minerai que possible pour mettre la pression sur l’usine, et l’usine veut tourner le plus vite possible pour faire pression sur la mine.

Lorsqu’il s’agit de prolonger la durée de vie des liner, nous avons une solution qui vaut la peine d’être étudiée.

L’une des entreprises avec lesquelles nous travaillons en Australie possède un capteur IIoT entièrement lié à des plaques d’usure et de revêtement. C’est un capteur qui est intégré dans une plaque d’usure et s’use en même temps que la plaque d’usure elle-même s’use. Il fournit ce retour d’information en temps réel.

Ainsi, au lieu du changement de routine standard, il vous donne une connaissance en temps réel de ce qu’il arrive à ces pièces d’usure.

Nous avons une excellente étude de cas de Glencore où ils ont installé les capteurs pour environ 200 000 dollars australiens (152 220 dollars) et cela a permis d’économiser plusieurs millions de dollars. La période de récupération n’était que de quelques semaines.

Là où je veux passer au niveau suivant, c’est d’associer la technologie de surveillance des plaques d’usure sur les chutes et les silos à minerai et d’examiner les broyeurs et concasseurs SAG. Le regarnissage de votre broyeur SAG ou de votre concasseur giratoire principal est un travail énorme, qui prend beaucoup de temps et réduit considérablement votre productivité et votre rendement. Les plaques d’usure sont fabriquées comme consommables, donc si vous pouvez utiliser 5% de moins sur l’espace d’un an, par exemple, il y a d’énormes avantages en termes de coûts et de durabilité. Vous pouvez également planifier plus précisément la maintenance, plutôt que de réagir aux problèmes ou de vous en tenir à une routine définie.

IM: Par rapport au reste du site minier, dans quelle mesure la ligne de broyage est-elle «connectée»? Par exemple, les concasseurs giratoires reçoivent-ils régulièrement des informations sur la distribution granulométrique du matériau sur le point d’y être introduit afin de pouvoir «adapter» leurs opérations aux propriétés de l’alimentation entrante?

JC: En général, pas vraiment. Les opérations les plus récentes et mieux financées ont tendance à avoir cela. En prenant l’exemple ci-dessus, lors de la conception d’un schéma de principe d’usine, les paramètres du côté fermé sont utilisés. Mais sont-ils mis à jour à la volée pour optimiser l’usine? Pas vraiment. La plupart des processus sont conçus avec un certain nombre de conditions pour fonctionner à leur maximum.

La plupart des plantes n’aiment pas et ne sont pas configurées pour gérer les variations de leur système, selon Carr

La plupart des plantes n’aiment pas et ne sont pas conçues pour gérer les variations de leur système. Ils aiment la qualité et la qualité des aliments pour obtenir des récupérations maximales. Au cours des prochaines années, les entreprises qui développent les meilleurs modèles d’apprentissage automatique ou d’IA pour faire fonctionner les usines de manière plus réactive et en temps réel connaîtront la plus forte croissance. Un moulin dira toujours que c’est la mine qui doit être cohérente, mais la nature de la géologie signifie que vous ne pouvez jamais vous y fier. Comme le disait un géologue que je connaissais, «la géologie, c’est une maîtresse inconstante».

IM: À quel endroit de la section de broyage du schéma de procédé voyez-vous le plus d’opportunités pour atteindre les objectifs de durabilité et d’émissions de la société minière liés aux réductions d’énergie, à l’utilisation de l’eau et aux émissions?

JC: En termes d’émissions, chez Axora, nous recherchons activement une technologie qui peut aider dans toute l’usine. Un excellent article a été publié en 2016 sur ce thème spécifique «  Consommation d’énergie dans la comminution minière  » (J Jeswiet & A Szekeres). Les auteurs ont constaté que la mine moyenne utilisait 21 kWh par tonne de minerai traité. Étant donné que le diesel produit 270 g par kWh, cela signifie qu’une usine produit en moyenne 5,6 kg de CO2 par tonne de minerai traité. Pour un site de 90 000 t / jour, cela pourrait représenter 510 t de CO2 par jour (186 000 t / an), rien que pour le traitement. Pour mettre cela en contexte, il vous faudrait 9,3 millions d’arbres pour compenser ce niveau de carbone.

Si l’industrie souhaite sérieusement réduire son empreinte carbone, en particulier les émissions de Scope 1 et 2, alors il faut se concentrer sur le processus. Des solutions éprouvées dans d’autres secteurs offrent des solutions faciles aux entreprises qui souhaitent les utiliser.