Проектирование роботизированной системы депаллетизации с 3D-управлением для материалов разной толщиныРобот для удаления материала Роботизированный манипуляторАннотация: В промышленном производстве и логистике депаллетизация материалов с помощью роботов является одним из распространенных применений. Депаллетизация материала — это сценарий, при котором товары разного размера (т. е. товары разных размеров, веса или текстуры) загружаются на поддоны для доставки. Раньше депаллетизация с помощью робота применялась только для разгрузки отдельных товаров и требовала расположения товаров в фиксированном порядке, а робот не обладал способностью восприятия; Роботизированная система депаллетизации с визуальным управлением, описанная в этой статье, оснащена возможностью восприятия окружающей среды в режиме реального времени для управления захватывающими действиями, тем самым решая проблемы переменных размеров выгружаемых объектов и неравномерного размещения систем депаллетизации многомерных материалов. Ключевые слова: 3D-распознавание изображений, робот, гибридная паллетизация, позиционирование объекта, алгоритм депаллетизации. В промышленном производстве и логистике для оптимизации потока товаров можно использовать различные промышленные роботы, и одним из распространенных применений является депаллетизация материалов. «Роботизированная депаллетизация» обычно относится к процессу последовательной разгрузки материалов с поддонов с помощью роботизированных манипуляторов и может использоваться для замены простого, но тяжелого ручного труда. В логистике существуют сценарии, когда товары разных размеров (т. е. разных размеров, веса или текстуры) доставляются в коробках, как показано на рисунке 1.Однако ранние роботизированные системы депаллетизации в основном управлялись вручную для полного захвата роботом, что было применимо только к разгрузке одного груза и требовало расположения груза в фиксированном порядке, а робот не имел способности восприятия, чтобы реагировать на внешние изменения. Однако системы депаллетизации материалов различных размеров требуют от роботов осведомленности об окружающей среде в режиме реального времени, чтобы управлять захватывающими действиями, поскольку выгружаемые объекты различаются по размеру и располагаются неравномерно.С развитием различных оптических датчиков технология компьютерного зрения постепенно внедряется в задачи захвата роботов, чтобы улучшить способность робота получать внешнюю информацию. Система депаллетизации робота с визуальным управлением обычно содержит пять модулей: модуль сбора видеоинформации, модуль локализации и анализа объекта, модуль расчета положения захвата, модуль преобразования координат руки и глаза и модуль планирования движения, как показано на рисунке 2. Среди них Первые три модуля являются основной частью системы зрения, отвечающей за получение и обработку зрительной информации и обеспечение поз объектов. Последние два модуля в основном используются для предоставления роботу управляющей информации и выполнения функции захвата. Далее мы представим каждый модуль, общие методы и варианты реализации.I. Модуль сбора информации VisionРоль модуля сбора видеоинформации заключается в сборе визуальной информации и предоставлении входных данных для последующих шагов. В настоящее время обычно используемые визуальные входные данные включают 2D-изображения RGB, 3D-изображения облаков точек и комбинированные 2D- и 3D-изображения RGB-D. Среди них захват роботизированной руки с помощью машинного зрения на основе 2D-изображений RGB в настоящее время является зрелым решением в промышленности, которое превращает проблему захвата робота в проблему обнаружения цели объекта или сегментации изображения на изображениях RGB. Однако в 2D-видении отсутствует информация об абсолютном масштабе объектов, и его можно использовать только в определенных условиях, например, в сценариях с фиксированными поддонами и известными размерами материалов. В сценариях, где плотность материала неизвестна, модуль машинного зрения должен предоставить роботу точную информацию об абсолютном размере захватываемого объекта, поэтому можно использовать только 3D-изображения облаков точек или изображения RGB-D с комбинацией 2D и 3D. использовал. По сравнению с информацией RGB, информация RGB-D содержит информацию о пространственном расстоянии от камеры до объекта; По сравнению с трехмерными изображениями облаков точек, информация RGB-D содержит информацию о богатой цветовой текстуре. Таким образом, изображения RGB-D могут использоваться в качестве входной визуальной информации для многомерной системы депаллетизации материалов.Модуль позиционирования и анализа объектовМодуль позиционирования и анализа объектов получает входные данные от модуля сбора зрительной информации, анализирует материалы, присутствующие в сцене, и получает ключевую информацию, такую как их положение и поза, а затем вводит эту ключевую информацию в модуль расчета позы захвата. Вообще говоря, проблема локализации материала в роботизированной системе депаллетизации может быть преобразована в проблему обнаружения цели или сегментации изображения в поле зрения. Решение для захвата робота на основе машинного зрения RGB-D может сначала выполнить 2D-обнаружение цели или сегментацию 2D-изображения на RGB-изображении материала, а затем объединить карту глубины для вывода абсолютного размера объекта и позы захвата; илинепосредственно выполняйте обнаружение или сегментацию целей на трехмерной карте облака точек. Ниже будет краткое введение в соответствующую работу.1.2D обнаружение целейВходными данными для обнаружения 2D-целей является RGB-изображение сцены, а выходными данными — класс и положение объекта на изображении, а положение задается в виде границы или центра. Методы обнаружения целей можно разделить на традиционные методы и методы, основанные на глубоком обучении. Традиционные методы обнаружения целей обычно используют скользящее окно для обхода всего изображения, при этом каждое окно становится областью-кандидатом. Для каждого региона-кандидата сначала извлекаются признаки с использованием SIFT, HOG и других методов, а затем классификатор обучается классифицировать извлеченные признаки. Например, классический алгоритм DPM использует SVM для классификации модифицированных функций HOG для достижения эффекта обнаружения цели. Традиционный метод имеет два очевидных недостатка: во-первых, обход всего изображения со скользящим окном требует очень много времени, что делает временную сложность алгоритма высокой и затрудняет его применение к крупномасштабным сценариям или сценариям реального времени; во-вторых, используемые функции часто приходится разрабатывать вручную, что делает такие алгоритмы более зависимыми от опыта и менее надежными.2. Сегментация двумерного изображенияСегментацию изображения можно рассматривать как задачу классификации изображений на уровне пикселей. В зависимости от значения результата сегментации сегментацию изображений можно разделить на семантическую сегментацию и экземплярную сегментацию. Семантическая сегментация классифицирует каждый пиксель изображения в соответствующую категорию, тогда как сегментация экземпляров не только выполняет классификацию на уровне пикселей, но также различает разные экземпляры на основе определенных категорий. Относительно ограничивающей рамки обнаружения цели сегментация экземпляров может быть точной по краям объектов; По сравнению с семантической сегментацией, сегментация экземпляров должна помечать разных экземпляров похожих объектов на графе. При депаллетизации нам необходимо точно извлечь края материалов, чтобы рассчитать положение захвата, поэтому нам необходимо использовать методы сегментации экземпляров. Существующие методы сегментации изображений можно разделить на традиционные методы и методы, основанные на глубоком обучении. Большинство традиционных методов сегментации изображений основаны на сходстве или мутации значений серого в изображении, чтобы определить, принадлежат ли пиксели к одному и тому же классу. Обычно используемые методы включают методы, основанные на теории графов, методы, основанные на кластеризации, и методы, основанные на обнаружении ребер. Методы, основанные на глубоком обучении, существенно повысили точность сегментации 2D-изображений по сравнению с традиционными методами. Типичные структуры глубоких нейронных сетей, такие как AlexNet, VGGNet, GoogleNet и т. д., добавляют полносвязный слой в конце сети для интеграции функций, за которым следует softmax для определения категории всего изображения. Чтобы решить проблему сегментации изображений, структура FCN заменяет эти полностью связанные слои слоями деконволюции, превращая выходные данные сети из одномерной вероятности в матрицу с тем же разрешением, что и входные данные, что является новаторской работой по применению глубокое обучение семантической сегментации.3. 3D обнаружение целейТрехмерное обнаружение целей позволяет роботам точно прогнозировать и планировать свое поведение и траектории, напрямую вычисляя трехмерное положение объектов, чтобы избежать столкновений и нарушений. Обнаружение 3D-целей делится на монокулярную камеру, бинокулярную камеру, мультиокулярную камеру, линейное сканирование поверхности LIDAR, камеру глубины и обнаружение цели инфракрасной камерой в зависимости от типа датчика. В целом, стерео/мультивизионные системы, состоящие из мультивизионных камер или LiDAR, обеспечивают более точные измерения трехмерных облаков точек, где методы на основе нескольких ракурсов могут использовать параллакс изображений с разных ракурсов для получения карт глубины; Методы, основанные на облаке точек, получают целевую информацию из облаков точек. Для сравнения, поскольку данные о глубине точек могут быть измерены напрямую, обнаружение трехмерных целей на основе облака точек по существу представляет собой задачу определения трехмерных точек и, следовательно, является более интуитивно понятным и точным. В-третьих, модуль расчета позы захвата.Модуль расчета положения захвата использует информацию о положении положения целевого объекта, выходную из второго модуля, для расчета положения захвата робота. Поскольку в системе депаллетирования материалов с несколькими калибрами часто имеется несколько целей, которые можно схватить, этот модуль должен решить две проблемы: «какую из них захватывать» и «как захватывать».Первый шаг — решить проблему «что». Целью этой задачи является выбор лучшей цели сканирования среди множества целей сканирования, причем «лучшая» здесь часто должна определяться фактическими требованиями. В частности, мы можем количественно оценить некоторые индикаторы, которые влияют на оценку сканирования, в зависимости от реальной ситуации, а затем расставить приоритеты для этих индикаторов.Второй шаг – решить проблему «какпоймать». Мы можем проанализировать и рассчитать позу захвата с помощью механического анализа, или мы можем сначала классифицировать объект с помощью метода обучения, а затем выбрать точку захвата в соответствии с классификацией, или напрямую регрессировать позу захвата. В-четвертых, модуль преобразования координат руки-глаза.С помощью третьего модуля мы получили осуществимую позу для захвата. Однако поза захвата основана на позе в системе координат камеры, и позу захвата необходимо преобразовать в систему координат робота, прежде чем можно будет выполнить планирование движения. В системах депаллетизации для решения этой проблемы обычно используется глазомерная калибровка. В зависимости от положения фиксации камеры метод ручно-глазной калибровки можно разделить на два случая. Один из них заключается в том, что камера фиксируется на манипуляторе робота, и камера перемещается вместе с манипулятором, что называется «Глаз в руке», как показано на рисунке 3. При этом соотношении положений между основанием робота и калибровочной пластиной остается постоянным. во время двух движений руки робота, а решаемой величиной является соотношение положения между камерой и конечной системой координат робота. Камера другого типа закрепляется на отдельной стойке, называемой «Глаз к руке», как показано на рисунке 4. В этом случае соотношение углов между концом робота и калибровочной пластиной остается одинаковым во время двух движений робота. рукой, и решением является взаимосвязь между камерой и системой координат базы робота. Оба случая в конечном итоге преобразуются в задачу решения с AX = XB, и уравнение может быть преобразовано в линейное уравнение с использованием группы Ли и алгебры Ли для определения величин вращения и перемещения соответственно.Пятое. Модуль планирования движенияВ этом модуле в основном рассматриваются кинематика, динамика, механический анализ и планирование движения робота, чтобы спланировать возможный путь движения, который не сталкивается с окружающей средой. Умножая позу захвата в системе координат камеры, полученную модулем расчета позы захвата, на матрицу преобразования, откалиброванную модулем преобразования координат руки-глаза, мы можем получить позу захвата в системе координат руки робота. На основании этого положения можно планировать движение и направлять манипулятор робота для выполнения задачи по депаллетизации. Таким образом, входные данные модуля планирования движения — это начальное и целевое положения руки робота, а выходные данные — траектория движения руки робота. Полный алгоритм планирования движения можно разделить на следующие три этапа.Шаг 1: Решение обратной кинематики. Чтобы избежать таких проблем, как сингулярности, планирование движения роботизированной руки обычно выполняется в суставном пространстве. Поэтому нам следует сначала выполнить обратное кинематическое решение на основе входных поз, чтобы получить значения суставов, соответствующие позам.Шаг 2: Планирование пути. С помощью алгоритма планирования пути мы можем получить траекторию движения роботизированной руки. Цель этого шага двоякая: во-первых, избежать препятствий, чтобы гарантировать, что роботизированная рука не столкнется с другими объектами на сцене во время своего движения; во-вторых, улучшить скорость работы, чтобы повысить эффективность работы системы. Планируя разумную траекторию движения, время выполнения одного захвата роботизированной руки можно сократить, тем самым повысив эффективность.Шаг 3: Интерполяция времени. Хотя мы уже можем получить возможный путь движения посредством планирования пути, однако этот путь состоит из одной точки местоположения за другой. Когда рука робота движется по этому пути, ей необходимо сохранять ускорение и замедление, поэтому это будет влиять на скорость движения. По этой причине нам необходимо выполнить временную интерполяцию, чтобы получить информацию о скорости, ускорении и времени для каждой точки на пути по мере движения руки робота к этой точке. Таким образом, рука робота может работать непрерывно и плавно, что повышает эффективность. Шестое. Пример реализацииОсновываясь на приведенном выше исследовании, полная система машинного зрения, состоящая из 3D-камеры глубины, системы освещения, компьютера и программного обеспечения для обработки изображения, может быть использована в сценарии идентификации материала коробки для деталей, чтобы получить некоторую специальную информацию о реальных объектах, а также информацию, полученную с помощью этого. Система может использоваться для выполнения некоторых специальных задач, таких как определение положения коробки с помощью системы технического зрения, которая может помочь роботу захватывать и получать информацию о количестве коробок в качестве калибровки для задачи. Основные компоненты этой системы показаны на рисунке 5.3D-камера и система освещения в основном используются для фотосъемки, при этом 3D-камера может получать данные о глубине в определенном диапазоне. А формирование цифрового изображения связано с системой освещения. С другой стороны, компьютер включает в себя вычислительные и запоминающие устройства общего назначения для сохранения изображений, обработки изображений с помощью специализированного программного обеспечения для машинного зрения, а также для работы в сети.связь с другими системами. Отображение изображений позволяет оператору управлять программным обеспечением обработки изображений и контролировать работу системы. Хранилище большой емкости используется для постоянного или временного хранения изображений или других данных. С другой стороны, специализированное программное обеспечение для машинного зрения включает в себя цифровую обработку изображений, анализ данных изображений и некоторые специальные функции. Вообще говоря, 3D-камера глубины имеет частоту кадров от 1 до 30 кадров в секунду, разрешение изображения RGB 640×480, 1280×960, специальное 1920×1080, 2592×1944 и диапазон глубины от примерно 500 до 5000 мм. И в зависимости от цены различаются точность и дальность действия. Вот пример 3D-камеры марки с параметрами, показанными на рисунке 6, и точностью, показанными на рисунке 7.С помощью 3D-камеры можно получать RGB-изображения и изображения глубины специальных сцен, а в результате обработки и анализа этих изображений (см. Рисунок 8) можно получить некоторую информацию о положении, количестве и информации об объектах в сцена.Прямоугольный прямоугольник на рисунке 9 — это карта позиций захвата прямоугольника, определенная после обработки. Порядок верхних левых, нижних левых, верхних правых и нижних правых — «2, 3, 3, 2» соответственно, то есть рука робота захватит две коробки слева, три коробки слева, три коробки слева. справа и два поля справа в соответствии с информацией о местоположении, предоставленной системой распознавания изображений.Седьмой. Краткое содержаниеВ этой статье мы представили структуру и общие методы системы роботизированной депаллетизации многомерных материалов с трехмерным визуальным управлением и определили несколько основных модулей, которые должна иметь эта структура, а именно: модуль сбора видеоинформации, модуль локализации и анализа объектов, модуль расчета позиции захвата, модуль преобразования координат руки и глаза и модуль планирования движения, а также объяснил основные задачи и общие методы каждого модуля. В практических приложениях можно использовать различные методы для реализации этих модулей по мере необходимости, не затрагивая при этом функции других модулей и системы в целом.  

Робототехника и автоматизация: новые роботы повышают эффективность обработки материаловПоявление робототехники означает, что работники склада могут тратить меньше времени на погрузочно-разгрузочные работы и больше времени на работу и обслуживание клиентов. Это также создает возможности для работников управлять новым оборудованием и «обучить» его. В течение многих лет склады незаметно включали роботов в свои операции по обработке материалов, но за последние 18 месяцев эта тенденция усилилась из-за резкого роста спроса на электронную коммерцию и общей нехватки рабочей силы во время новой коронной эпидемии. Ожидается, что этот спрос не стабилизируется в ближайшее время. Всплеск автоматизации может оказать волновое воздействие на рабочую силу, а именно, переписать должностные инструкции многих работников производства, логистики и розничной торговли. По словам поставщиков, роботы не только ускорят операции, особенно в районах с острой нехваткой рабочей силы, но и создадут новые рабочие места для работников, которые смогут управлять, обслуживать и «обучать» автоматизированное оборудование. Как роботы меняют рабочие места в складской отрасли погрузочно-разгрузочных работ? Как люди «обучают» роботов выполнять определенную работу в Вашингтоне?В настоящее время большинство роботов программируются людьми, которые либо пишут программный код, либо физически направляют руку робота в правильное положение. Но следующее поколение робототехники все больше полагается на искусственный интеллект (ИИ), который будет определять направление, предоставляя работникам полную свободу для выполнения других задач постоянного тока.Как робототехника меняет процесс погрузочно-разгрузочных работ на шахте?В процессе добычи и транспортировки руда часто смешивается с древесиной, стальными гвоздями, тряпками, пластиковыми деталями, трубами для заполнения отходов и другими мелочами. Это оборудование серьезно повлияло на безопасность и эффективность оборудования при транспортировке, дроблении, измельчении и обогащении. Раньше для его удаления обычно использовалась ручная сортировка, но ручная сортировка сопряжена с серьезными рисками для безопасности и гигиены труда, а также с такими проблемами, как неполная ручная сортировка. Робот для майнинга может эффективно решить вышеуказанные проблемы.Интеллектуальный робот для удаления материала быстро сканирует руду на конвейере с помощью многоугольной многомерной стереокамеры. Самостоятельно разработанный алгоритм распознавания посторонних объектов CRM-CNN точно определяет трехмерное положение обломков и управляет роботом. Захватите самостоятельно разработанный алгоритм распознавания посторонних объектов CRM-CNN точно определяет трехмерное положение обломков, управляет роботом, чтобы схватить посторонний предмет, и помещает его в ящик для сбора посторонних предметов. 

Увеличение цифровизации и интеллектуального строительства, горнодобывающих объектов, чтобы превратить шахту в «золотой рудник». Медеплавильные предприятия производят раскаленную продукцию, так как насчет ситуации с добычей полезных ископаемых? Чтобы увидеть репортаж репортера.  Этот медный рудник, расположенный в городе Десин провинции Цзянси, представляет собой очень большой медный рудник открытого типа. Репортер видел, как несколько электрических экскаваторов загружали руду в электрическое колесо, директор горнодобывающего предприятия Се Вэньбо сообщил журналистам, что после начала В течение года горнодобывающая площадка сохраняет динамику высокой производительности и эффективности, ряд показателей выполнен больше запланированного.  Се Вэньбо, директор медного рудника в Десине провинции Цзянси: В январе общий объем извлеченной из рудника руды составил 10 миллионов тонн, что является самым высоким уровнем за последние пять лет.  Репортер заметил, что персонал в центральной диспетчерской подал команду на автоматическое вождение, и в нескольких километрах от электрического колеса немедленно перейдет в беспилотный режим, проект беспилотного электрического колеса медного рудника является ключом к строительству цифрового рудника.  Се Вэньбо, директор участка по добыче меди в Десине, провинция Цзянси, рассказал, что карьерная машина грузоподъемностью более 200 тонн может самостоятельно выполнить весь процесс погрузки, транспортировки и разгрузки. Успешное испытание этого проекта позволит нам накопить ценный опыт, который позволит нам продвигать беспилотное управление всем процессом добычи полезных ископаемых и еще больше повысить уровень искробезопасности по принципу «меньше людей, никого» в шахтах.  Медный рудник Юлонг, еще один медный рудник, расположенный в районе Чанду Тибетского автономного района, является самым высокосортным медным рудником открытого типа в Китае. К концу 2022 года нераспределенные запасы металлической меди достигли 5 751 600 тонн. После начала года температура в регионе остается низкой, и компания провела достаточную подготовку, чтобы гарантировать положительные результаты добычи открытым способом в зимний период.  Фань Вэньтао, председатель медной компании в Тибете: После Праздника Весны мы приняли ряд мер по обеспечению безопасности зимнего производства, чтобы усилить частоту капитального ремонта и технического обслуживания оборудования, чтобы обеспечить нормальные поставки руды в экстремальных погодных условиях. По сравнению с прошлым, вводится в эксплуатацию конструкция «умной шахты» для эффективного улучшения индекса добычи полезных ископаемых.  Председатель Ltd. Лян Янбо: Мощность компании по переработке медной руды составляет 22,3 миллиона тонн в год, и в настоящее время рудники работают на полную мощность.  Репортер также узнал в интервью, что цены на медь, поскольку некоторые медные компании имеют свои собственные рудники, в ответ на колебания рыночных цен будут иметь больше преимуществ.  Генеральный директор медной компании в Цинхае Чжоу Сюань: 70% нашего основного источника сырья зависит от собственных рудников, наше производство стабильной работы имеет большую гарантию.  Фань Сяохуэй, заместитель генерального директора отдела фьючерсов торгового подразделения медной компании в Цзянси, Китай: Плата за обработку предприятия является относительно ограниченным источником прибыли, но с ростом цен на активы выгоды, которые могут быть добытая на шахте, является основным источником прибыли. Переведено с помощью www.DeepL.com/Translator (бесплатная версия)

  Каков принцип работы сортировщика цветов? 1. Отобранные материалы из верхней части бункера попадают в машину посредством вибрации вибрационного устройства, выбранные материалы вдоль канала передачи, в сортировочную камеру зоны наблюдения, а также от датчика и фоновой пластины между проходом. 2. Под действием источника света, в зависимости от интенсивности света и изменения цвета, система выдает выходной сигнал, который приводит в действие электромагнитный клапан, который выдувает частицы разных цветов в бункер для отходов, и выбранные хорошие материалы продолжают падать. в бункер готовой продукции, чтобы достичь цели выбора.

Применение искусственного интеллекта в робототехнике угольных шахт Аннотация С быстрым развитием технологии искусственного интеллекта ее применение на угольных шахтах становится все более обширным. В процессе добычи угля острая потребность в замене роботов ускорила промышленное применение роботов для угольных шахт и применение технологии искусственного интеллекта в роботах для угольных шахт. Проанализировано и исследовано применение технологии искусственного интеллекта в угольных шахтных роботах, представлено основное содержание исследований технологии искусственного интеллекта и ее применения в промышленности, проанализирована текущая ситуация с применением искусственного интеллекта в угольном производстве, концепция Разработано эффективное применение технологии искусственного интеллекта к роботам угольных шахт, а также перспектива развития искусственного интеллекта в роботах угольных шахт. Ключевые слова: искусственный интеллект, робот угольной шахты, интеллектуальное восприятие, интеллектуальное принятие решений, интеллектуальный мониторинг, робот для удаления материала.0 ВведениеПодземный процесс добычи и эксплуатации угольной шахты связан с проблемами спуска большого количества людей в шахту, высоким риском стихийных бедствий, высоким уровнем аварийности, суровыми условиями эксплуатации и серьезным загрязнением окружающей среды [1]. Столкнувшись с подземными операциями высокого риска, роботы для угольных шахт становятся одним из важных способов достижения цели безопасной и эффективной подземной добычи угля. Роботы для угольных шахт могут помочь или заменить людей при выполнении некоторых опасных операций по добыче полезных ископаемых и обеспечении безопасного и эффективного производства на угольных шахтах. Чтобы добиться того, чтобы никто не был в безопасности, роботы стали заменять шахтеров в подземных работах. Благодаря стратегии «Сделано в Китае 2025», «Немецкой промышленности 4.0» и «Американскому промышленному Интернету», связи 5G, Интернету вещей, большим данным, облачным вычислениям и искусственному интеллекту. Постепенная зрелость таких технологий, как связь 5G, Интернет Вещи, большие данные, облачные вычисления и искусственный интеллект во многом способствовали трансформации и модернизации традиционной обрабатывающей промышленности Китая [2]. Являясь развивающейся наукой и технологией, искусственный интеллект может сделать компьютерные технологии более точными, быстрыми и удобными для выполнения сложных научных расчетов, которые человеческий мозг не способен выполнить, а также частичной замены, расширения и улучшения человеческого мозга, создавая таким образом интеллектуальные машины, способные выполнять сложные и опасные операции вместо людей [3]. Будущее производство угольных шахт будет развиваться в направлении беспилотного, автономного, интеллектуального и эффективного, в котором технологии искусственного интеллекта будут играть незаменимую роль, а разнообразные технологии искусственного интеллекта будут применяться к роботам угольных шахт [4]. Хотя нынешнее применение искусственного интеллекта в области промышленных угольных шахт все еще находится в стадии разработки, однако с все более широким применением технологий искусственного интеллекта в области угольных шахт строительство шахт с автоматическим управлением является неизбежным [5] . 1 Актуальные проблемы угольной отраслиУгольная промышленность Китая развивалась более 40 лет, и добыча угольных минеральных ресурсов постепенно становится разумной, но все еще существуют некоторые узкие места, которые необходимо решить. 1.1 Технологии и оборудование нуждаются в обновленииХотя добыча и транспортировка угля в Китае прошли этапы цифровизации, автоматизации и информатизации, общий технический уровень и производственная оснащенность все еще ниже, чем в развитых странах [6]. Надзор за безопасностью предложил ускорить индустриализацию и применение угольных шахтных роботов для рытья, добычи угля, транспортировки, контроля безопасности, поддержки и спасения. Нынешний робот угольной шахты больше не просто выполняет простые повторяющиеся операции, он может чувствовать окружающую среду и давать обратную связь в реальном времени внешнему миру, но он еще не обладает способностью независимого мышления, идентификации, рассуждения, суждения и принятия решений. , и по-прежнему требует участия человека для выполнения некоторых сложных рабочих задач. 1.2 Серьезные угрозы безопасностиУгольная промышленность является отраслью высокого риска, и на каждом этапе производства существуют различные опасности: часто случаются вода, пожар, газ, угольная пыль, геологические образования и другие стихийные бедствия, а неизвестная сложная подземная среда серьезно угрожает безопасности жизни людей. операторы метрополитена. Хотя технологии интеллектуального мониторинга и раннего предупреждения угольных шахт на основе Интернета вещей, больших данных и облачных вычислений в значительной степени сократили количество аварий и гарантировали безопасную добычу на угольных шахтах, по-прежнему существует множество проблем. Низкая точность и чувствительность датчиков приводят к неполному и несвоевременному сбору информации о прекурсорах; системы мониторинга независимы друг от друга и имеют единую функцию, а глубина интеграции и интеграции приложений облачной платформы недостаточно глубока; безопасность базы данных системы мониторинга слабая; оборудованию для мониторинга не хватает глубокого обучения, а также способности к самоадаптации [7]. 1.3 Серьезное загрязнение окружающей средыУгольные шахты производят угольную пыль в процессе добычи, а также выделяют вредные газы, такие как окись углерода и двуокись углерода, которые загрязняют атмосферу [8]. В то же время производственные стоки угледобывающих предприятий содержат большое количество тяжелых металлов и кислотных веществ, которые легко могут просачиваться в почву или попадать в грунтовые воды, загрязняя геологию и водные источники. Проекты по добыче угля будут посягать на большое количество растительности и сельскохозяйственных угодий, а земля склонна к обрушению после добычи, что приведет к разрушению поверхностного слоя [9]. 2 Основное содержание исследований искусственного интеллекта2.1 Распознавание образовРаспознавание образов в технологии искусственного интеллекта использует мощные функции сбора, анализа и обработки данных передовых компьютерных технологий для моделирования человеческого восприятия и распознавания внешней среды путем предварительной настройки соответствующих программ. Интеллектуальные роботы, включающие распознавание образов, могут лучше имитировать сенсорные способности человека, распознавать символы, звуки, изображения, сцены и их объединенную информацию с высокой точностью, а также точно воспринимать и моделировать окружающую среду посредством получения информации из нескольких источников [10]. Машинное зрение в технологии искусственного интеллекта, как один из наиболее важных способов восприятия окружающей среды, имитирует зрительные возможности человека, чтобы улучшить понимание роботом скважинной среды, рабочих процессов и явлений обратной связи. Интеллектуальные роботы, использующие машинное зрение, во-первых, способны хорошо адаптироваться к скважинной операционной среде и хорошо взаимодействовать с другими искусственными устройствами; во-вторых, способность собирать больше информации о внешнем ландшафте, а также понимать и глубже вникать в содержание изображений с помощью стереозрения, визуального осмотра и методов динамического анализа изображений; и, в-третьих, способность оценивать явления обратной связи рабочего процесса и передавать информацию о состоянии робота в систему управления движением [11]. 2.2 Экспертная системаЭкспертные системы — это технологии, которые моделируют знания и опыт людей-экспертов и используются для решения таких проблем, как системные решения, процессы и сбои. С помощью методов искусственного интеллекта создаются системы знаний для скважинных систем, которые имитируют людей для решения практических проблем, возникающих во время операций. При решении реальных проблем эксперты-люди могут прогнозировать сбои системы, определять точки сбоя и генерировать решения по устранению неполадок на основе текущего состояния системы, например, изображений и звуков оборудования, параметров рабочих данных и состояния продукта. Поэтому экспертные системы обычно используются для прогнозирования, диагностики и устранения неисправностей. Кроме того, в обрабатывающей промышленности экспертные системы также используются для принятия решений по планированию производства, оптимизации производственных процессов, координации производства, оптимизации параметров оборудования. 2.3 Машинное обучениеМашинное обучение в технологиях искусственного интеллекта имитирует возможности человеческого обучения с помощью модельных рамок и алгоритмов для автоматического извлечения внутренних законов с помощью обучающих данных, информации об окружающей среде и обратной связи, чтобы улучшить производительность системы, а также повысить адаптацию к окружающей среде и надежность. Роботы, использующие машинное обучение, обладают человеческими возможностями извлечения законов и обобщения знаний, позволяющими выявлять эффективную информацию из большого количества собранных информационных ресурсов и учатся улучшать свой собственный интеллект. Технология машинного обучения позволяет эффективно решить ряд проблем в непредвиденных ситуациях и значительно снизить затраты на рабочую силу и производство [12]. 2.4 Распределенный искусственный интеллектРаспределенная система искусственного интеллекта координирует планирование и контроль гетерогенных мультиинтеллектуальных систем организма путем научного и рационального объединения искусственного интеллекта и компьютерных технологий, чтобы повысить производительность системы искусственного интеллекта, улучшить возможности выполнения задач и повысить эффективность совместная работа каждой независимой системы в интеллектуальном роботе. Когда интеллектуальный робот сталкивается с непредвиденными ситуациями, он все равно может гарантировать нормальную работу каждой подсистемы. Текущая распределенная система искусственного интеллекта все еще находится на начальной стадии исследований и разработок, и техническая сложность заключается в том, как согласовать правила работы разных систем [13]. 3 Статус применения искусственного интеллекта в роботах для угольных шахт3.1 Применение искусственного интеллекта для управления движением роботов угольных шахтЧтобы гарантировать, что роботы угольных шахт смогут правильно работать в сложных подземных средах, ученые-исследователи применили технологии искусственного интеллекта, такие как экспертные системы и искусственные нейронные сети, к методам управления движением роботов, алгоритмам и совместным операциям. Имитируя экспертное мышление и уровень знаний человека, роботы для угольных шахт могут решать некоторые сложные многомерные нелинейные задачи, сокращать количество операций по динамическому анализу системы, настройке параметров и обработке данных, а также повышать эффективность и точность управления. Исследователи Ван Нянь и др. [14] разработали интеллектуального шахтного робота на основе встроенного UCOS и использовали сеть GSM для реализации дистанционного управления устройством; Исследователи Чжан Чуанкай и др. [15] использовали нейронную сеть BP, чтобы разработать метод измерения для определения угла поворота робота на основе скорости двигателя и времени работы, который может предоставить параметры угла для планирования траектории робота; Ван Сюэсонг и др. [16] исследовательский персонал аппроксимировали кинетические неопределенные параметры на основе улучшенной нейронной сети Элмана и отправили команды управления сервосистеме робота угольной шахты с помощью нейро-нечеткого контроллера; Сун Синь и др. [17] исследователи применили нейронные сети в области управления роботами для выполнения таких действий, как управление многосуставным соединением роботизированной руки, планирование конечной траектории и управление гидравлическим клапаном.  3.2 Применение искусственного интеллекта для интеллектуального восприятия и прогнозирования опасности робота угольной шахтыРоботы для горнодобывающей инспекции реализуют всестороннее восприятие информации о подземной среде, неся с собой различные датчики, отслеживая в реальном времени неисправности приборов и оборудования, информацию о безопасности персонала и стихийных бедствиях, таких как газ, угольная пыль, вода и пожар, а также своевременную выдачу раннего предупреждения для сократить количество аварий на угольных шахтах. Для решения некоторых технических проблем, таких как неточная идентификация и несвоевременный мониторинг в сложных подземных средах, исследователи используют технологии глубокого обучения, распознавания образов и экспертных систем для дальнейшего повышения точности идентификации робота и мониторинга в режиме реального времени возникающих подземных опасностей. Исследователи Лу Ваньцзе и др. [18] использовали алгоритмы глубокого обучения, основанные на сверточных нейронных сетях, для моделирования и обучения оборудования угольных шахт, чтобы робот подземной инспекции мог точно идентифицировать тип оборудования угольных шахт; исследователи из Чжан Фань и др. [19] предложили метод реконструкции изображений горных работ на основе остаточных нейронных сетей для выявления мешающего воздействия подземного шума на визуализируемую рабочую среду, что эффективно улучшило четкость изображений мониторинга, а Не Чжэнь и др. [20] использовали генетический алгоритм на основе нейронной сети BP для построения интеллектуальной системы обнаружения газовой среды в туннелях и получения в реальном времени данных о распределении концентрации газа на различных участках туннеля на пути роботов-инспекторов угольных шахт; Пан Юэ и др. [21] использовали нейронную сеть BP для создания диагностической модели неисправностей вентилятора и установления соответствия между типами неисправностей вентилятора и частотными диапазонами вибрации ротора вентилятора, тем самым осуществляя диагностику неисправностей вентилятора. отношения, а затем выполнить диагностику неисправности вентилятора; Ян Цзюньцзе и др. [22] исследователи использовали искусственную нейронную сеть для создания диагностической модели неисправностей шестерни оборудования угольных шахт, используя входной сигнал для обучения модели нейронной сети, классификации выходного сигнала, а затем определения неисправности шестерни. 3.3 Применение искусственного интеллекта в автономной навигации и построении карт для роботов угольных шахтДостижение автономного позиционирования и навигации в сложных неструктурированных условиях угольных шахт требует учета как невозможности применения технологии GPS непосредственно в скважине, так и необходимости преодоления помех от внешних факторов, таких как пыль, температура, влажность, шум и воздушный поток, что ставит выше требования к автономной и точной технологии позиционирования и навигации для роботов в ограниченных и закрытых скважинных средах. Создание карт, навигация по позиционированию, планирование пути и обход препятствий в реальном времени роботами угольных шахт на основе технологии искусственного интеллекта стали горячими точками прикладных исследований. Бай Юнь [23] предложил нечеткую нейронную сеть с переменной структурой и применил ее к процессу зондирования окружающей среды подземными спасательными роботами-змеями, объединяя данные датчиков из нескольких источников для достижения распознавания препятствий и моделирования окружающей среды роботов-змей в суровых условиях; Фу Хуа и др. [24] исследователи использовали модель искусственной нейронной сети для моделирования и динамического описания рабочего пространства интеллектуальной системы мониторинга угольной шахты, используя модель нейронной сети для планирования пути обхода препятствий роботом; Чжан Яофэн и др. [25] исследователи использовали сетевую компенсацию ошибки измерения ультразвукового датчика подземного робота на основе сети Элмана, что значительно повысило точность ультразвукового определения дальности и обнаружения препятствий; Чжай Годун и др. [26] исследователи обобщили технологию бинокулярного зрения в роботе-спасателе угольной шахты для получения информации о месте происшествия и достижения автономного обхода препятствий и планирования пути, включая классификацию и распознавание образов, визуальные измерения и трехмерную реконструкцию, комбинированные измерения и локализацию, а также визуальную сервоуправление; Исследователи Ма Хунвэй и др. [27] создали систему машинного зрения на основе камеры глубины и предложили метод навигации на основе видения глубины, в котором робот оснащен камерой глубины RGB-D для сбора данных для создания карт и автономной навигации. . 4 Исследования интеллектуальных роботов для угольных шахтСуществуют различные виды технологий искусственного интеллекта, и основное содержание исследований, применяемых в области роботов угольных шахт, включает интеллектуальное восприятие мультимодального синтеза, обучение знаниям и интеллектуальное принятие решений, а также совместную работу интеллектуального управления. Благодаря восприятию, обучению, принятию решений и совместному управлению реализуется интеллектуальная разработка роботов для угольных шахт. 4.1 Мультимодальное слияние интеллектуального восприятияРобот угольной шахты оснащен различными взрывозащищенными, высокоточными и высоконадежными датчиками для создания интеллектуальной системы восприятия с мультимодальным сочетанием зрения, слуха, обоняния, осязания и т. д. для интеллектуального распознавания и анализа аномального звука. распознавание, мониторинг аномальной температуры, обнаружение дыма, обнаружение концентрации вредного газа, автономное предотвращение препятствий, автономный захват и другие операции. (1) Исследование технологий распознавания машинного зрения и визуального обнаружения в сценариях применения на угольных шахтах. Благодаря обработке и пониманию изображений робот способен, во-первых, идентифицировать и контролировать цифровые счетчики оборудования, ЖК-экраны, индикаторы, клапаны и т. д.; во-вторых, обнаружить капание жидкости в трубопроводе, движение ленты и растрескивание; в-третьих, осуществлять проникновение персонала, дежурство персонала, обнаружение переодевания персонала; в-четвертых, выявляйте и отслеживайте посторонние предметы, такие как пустая порода, анкерные стержни, бревна, железные трубы и т. д., появляющиеся на ленте. (2) Исследование таких технологий, как слух роботов, т. е. обнаружение и распознавание звука в сценариях применения в угольных шахтах. Использование высокочувствительного датчика звукоснимателя, высокоскоростного цифрового сигнального процессора DSP в сочетании с технологией обработки адаптивного динамического шумоподавления, технологией извлечения звуковых характеристик и алгоритма распознавания модели обнаружения для выявления аномального звука в шахте. (3) Исследование технологии интеллектуального распознавания роботизированного обоняния, то есть обнаружения газа в сценариях применения в угольных шахтах. Точное обнаружение метана, сероводорода, угарного газа, кислорода и других газов в окружающей среде, а также превышение дымом допустимых пределов, своевременное обнаружение утечек газа и раннее предупреждение о пожарах. (4) Исследование тактильных технологий для роботов в сценариях применения на угольных шахтах. Собирать температуру таких объектов, как двигатели, насосы, подшипники, ролики, ленты и т. д. контактным или бесконтактным способом, и анализировать данные; с помощью оборудования для измерения силы, мониторинга в реальном времени силы контакта, силы захвата, рабочей силы, внутреннего напряжения, а также реализации измерения силы и контроля безопасности. 4.2 Обучение знаниям и разумное принятие решенийУчитывая текущие проблемы, связанные с несовместимостью протоколов системы роботов для угольных шахт и отсутствием обмена информацией и интеграции, мы глубоко интегрируем роботов для угольных шахт с информационными технологиями нового поколения, создадим обобщенную, стандартную и гибкую систему для взаимного обучения и обмена знаниями в области угля. шахтные роботы и преодолеть технические узкие места в понимании сцены роботов на угольных шахтах, обнаружении безопасности, точном позиционировании, автономном восприятии и эффективной навигации. Реализуйте облачные онлайн-сервисы для общих технологий роботов угольных шахт, чтобы устранить ограничения отдельных роботов и улучшить интеллектуальное принятие решений роботами угольных шахт. (1) Создать структуру обучения и обобщения, которая объединяет личность и целое. На индивидуальном уровне один робот объединяет информацию о зондировании, принятии решений, управлении, сотрудничестве и взаимодействии человека с роботом во время работы, а также проводит поэтапное онлайн-обучение в реальном времени с помощью системы обучения искусственного интеллекта, представленной нейронными сетями, для динамического динамического обучения. корректировать рабочее состояние робота и достигать полного цикла оптимального управления и принятия решений. На общем уровне мультироботы загружают и распределяют полученные знания между собой с помощью информационных технологий нового поколения, так что, когда робот сталкивается с совершенно новой оперативной задачей, он может быстро ознакомиться с эксплуатационными характеристиками и результатами знаний. других роботов, сокращают время переобучения и повышают гибкость и адаптируемость всей системы. (2) Установите режим работы, в котором корпус робота и облако интегрированы. Совершить прорыв в традиционной модели исследований и разработок и интеграции роботов, а также реализовать новый маршрут исследований и разработок роботов и интеграции, который объединяет локальный легкий корпус робота с возможностью высокопроизводительной обработки данных в облаке с помощью «5G + облачных вычислений». Алгоритмы, требующие мощной вычислительной мощности, такие как интеллектуальное восприятие окружающей среды, распознавание образов, построение карт и автономная навигация, переносятся в облако, а локальный робот загружает в облако данные бортовых датчиков и исполнительных механизмов в режиме реального времени. и оптимизирует расчеты восприятия, моделирования и выполнения за счет мощной обработки данных и вычислительной мощности облака. Результат отправляется локальному роботу в режиме реального времени, что снижает вычислительную нагрузку локального робота и перераспределяет больше аппаратных ресурсов на сторону датчиков и исполнения для достижения легкой, оптимизированной и высокопроизводительной конструкции рабочего робота.   4.3 Интеллектуальное управление совместной работойИнтеграция технологий глубокого обучения и лазерного/визуального SLAM в роботов угольных шахт в сочетании с интеллектуальной системой обнаружения мультимодального синтеза реализует функции автономного движения, точного позиционирования, корректировки положения, интеллектуального планирования операций, автономной работы и интеллектуального обнаружения стихийных бедствий роботов угольных шахт. в сложных шахтных условиях и реализует интеллектуальное совместное управление процессами обнаружения, копания и поддержки операций. (1) Интеграция технологии нейронных сетей в совместное управление работой и планирование нескольких роботов угольных шахт. Самоорганизация, самогруппировка и самокоординация мобильных роботов в шахтах для достижения интеграции разнородного оборудования. Благодаря интеллектуальной декомпозиции задач, распределению задач и технологиям балансировки нагрузки формируется рой роботов в сложных средах в шахтах, а также такие технологии, как автономная навигация в подземном пространстве, определение состояния с помощью нескольких датчиков, интеллектуальное планирование операций и совместная работа нескольких роботов. управления применяются для реализации эффективных совместных операций нескольких роботов при рытье, бурении, добыче, транспортировке и поддержке. (2) Распространение режима взаимодействия человека с одним роботом на взаимодействие человека с несколькими группами роботов, а также реализация вмешательства и сотрудничества операторов в группах роботов. Во время работы роботов на угольных шахтах каждый гетерогенный робот с различными функциями образует сложный совместный рой из нескольких роботов. В то же время совместный рой из нескольких роботов должен иметь возможность тесно сотрудничать с оператором. С помощью технологии искусственного интеллекта мы можем выйти за рамки простого режима «команда-выполнение-отображение» существующей технологии взаимодействия человека и робота и интегрировать вмешательство человека в цикл управления, чтобы реализовать новый режим взаимодействия человека и робота с «человеком в цикле». ", и реализовать "группу автоматических подземных систем + группу автоматических подземных систем + группу автоматических подземных систем". режим работы «подземная беспилотная система + подземный оператор» для повышения общей эффективности работы системы, гибкости задач и надежности. Для достижения цели «умной угольной шахты» мы проведем исследование «Робот угольной шахты +», «Робот угольной шахты + 5G», чтобы реализовать комплексное зондирование и взаимосвязь, полный обмен информацией в домене и многоканальное взаимодействие человека и робота. ; «Робот угольной шахты + облачные вычисления» «Робот угольной шахты + облачные вычисления» реализует совместимость легкой и недорогой онтологии робота и высокопроизводительных вычислительных возможностей обучения; «Робот угольной шахты + большие данные» реализует динамическое прогнозирование, интеграцию информации и обеспечивает основу данных для эволюционного обучения роботов; «Робот угольной шахты + ИИ» «Робот угольной шахты + ИИ» реализует интеллектуальное автономное восприятие, оптимальный анализ и принятие решений, а также эволюцию обучения знаниям, таким образом формируя полную интеллектуальную систему трехмерного восприятия, автономного обучения и кооперативный контроль на шахте. 5 Перспективы на будущееИскусственный интеллект широко применяется в области робототехники угольных шахт, и было достигнуто больше результатов исследований. Однако, будучи новой передовой технологией, искусственный интеллект по-прежнему имеет ограничения. (1) Текущая технология ИИ в основном ориентирована на одну задачу, а общая структура ИИ, способная решать несколько задач, еще не реализована. Например, модели, обученные распознаванию изображений, нельзя использовать для обнаружения и распознавания звука; структуру алгоритма распознавания конкретного целевого объекта нельзя расширить до распознавания произвольных целевых объектов, а набор данных необходимо конструировать и переобучать при появлении новой цели классификации. Эта функция ограничивает применение ИИ в сложных сценариях задач. (2) Алгоритмы искусственного интеллекта должны полагаться на большой объем данных, а такие операции, как сбор, обработка, калибровка и выравнивание данных, необходимо выполнять вручную, что менее эффективно. Вопрос о том, как использовать меньший объем данных для достижения более высокой производительности, стал одной из актуальных тем исследований методов искусственного интеллекта. (3) Существует много типов роботов для угольных шахт, а также большое количество сенсорных устройств, приводных устройств и исполнительных устройств. Форматы данных каждого устройства разнообразны, и сложно сформировать единый интерфейс данных, сделав данные между каждой системой независимыми друг от друга. Несовместимые данные мешают системе искусственного интеллекта координировать работу роботов на каждой стадии производственного процесса на угольной шахте и получать достаточно данных для формирования единого плана замкнутого цикла для всего производственного процесса. (4) Среда, в которой работают роботы угольных шахт, чрезвычайно опасна, поэтому сами по себе существующие системы искусственного интеллекта не могут гарантировать высокий уровень безопасности и стабильности. Как интегрировать систему ИИ с ручным вмешательством оператора и интегрировать вмешательство человека во весь рабочий цикл системы ИИ, становится одним из ключевых элементов, которые необходимо рассмотреть на следующем этапе. В будущем системы искусственного интеллекта, применяемые к роботам угольных шахт, будут развиваться в направлении обобщения, низких накладных расходов, унификации и сотрудничества человека и машины с появлением общей структуры алгоритмов искусственного интеллекта для множества задач, которая постоянно обучается и развивается в режиме онлайн с использованием небольших объемов данных. и недорогие методы обучения, способные интегрировать ключевые данные со всех аспектов производства на угольных шахтах для интегрированных вычислений и планирования, а также способные сотрудничать друг с другом и людьми для достижения целей. Способны сотрудничать с людьми для достижения эффективных, безопасных и автономное угольное производство. 6. ЗаключениеС развитием технологий искусственного интеллекта в угольной промышленности произойдут серьезные изменения. Благодаря эффективному построению моделей, параллельным вычислениям и возможностям планирования искусственного интеллекта интеллект и автоматизация роботов угольных шахт выйдут на новый уровень, по-настоящему реализуя беспилотные и безопасные требования угольной добычи. В то же время искусственный интеллект позволит значительно повысить эффективность производства на угольных шахтах и будет способствовать безопасному, здоровому и устойчивому развитию угольной промышленности. 

Помогаем в интеллектуальной сортировке волластонита, расширяя развитие отраслевой цепочки предприятия! Волластонит как новое промышленное минеральное сырье, в основном добываемый в кислой и контактной метаморфической зоне, по составу основных минеральных компонентов, волластонит в распространении Китая, с севера до Хэйлунцзяна, на юг до провинции Хайнань и Синьцзяна, имеет распределение месторождений. В 19 губерниях, автономных округах обнаружено 86 производств волластонитовых руд (из них сверхкрупных 8, крупных 13, средних 24, мелких 32, 9 рудных точек). Среди 77 месторождений было выявлено 244 миллиона тонн волластонитовой руды и 227 миллионов тонн волластонитовой руды было сохранено, при этом Хуоцзядянь в уезде Лишу провинции Цзилинь имеет крупнейшие нераспределенные запасы, на которые приходится 40% от общих сохраненных запасов руды страны; на оставшиеся четыре провинции — Юньнань, Цзянси, Цинхай и Ляонин — приходилось 49% сохранившихся запасов руды страны; на долю пяти провинций Чжэцзян, Хунань, Аньхой, Внутренняя Монголия и Гуандун приходится Оставшиеся четыре провинции — Юньнань, Цзянси, Цинхай и Ляонин, на которые приходится 49% запасов страны; Чжэцзян, Хунань, Аньхой, Внутренняя Монголия и Гуандун, на которые приходится 10% запасов страны; Цзянсу, Гуанси, Хубэй и Хэйлунцзян, на которые приходится 1% запасов страны.  Запасы волластонита в Китае Структура потребления волластонита в Китае: преимущественно глазурованный кирпич и керамические заготовки, что составляет около 50%; договоры металлургической защиты шлака и сварки составляют 20%; краски и покрытия составляют около 10%; пластмассы, резина и бумажные наполнители составляют около 10%; строительные материалы, замена асбеста и другие применения составляют около 10%.  В течение длительного времени добыча и сортировка волластонитовых ресурсов в Китае находилась в стадии грубого развития, уровень и масштабы переработки волластонитового минерала по сравнению с западными странами все еще относительно отсталы. Производительность в области применения уже, марка продукта ниже. В последние годы, благодаря регулированию национальной промышленной политики и рыночных механизмов, развитие горнодобывающих предприятий постепенно вышло на путь стандартизированного и здорового развития, а масштабы производства, категории продукции и экономические выгоды волластонитовых предприятий были существенно улучшены. В частности, достигнут большой прогресс и развитие в технологии добычи и обогащения. С развитием времени, волластонитовый рудник Ресурсы постоянно сталкиваются с истощением, легкость добычи камня, снижение содержания руды, увеличение затрат на сортировку и другие проблемы, а также национальные ограничения на утверждение новых хвостохранилищ, существующая мощность хвостохранилища сократилась, что привело к значительному увеличению в затратах на утилизацию хвостохранилищ, в то время как внешняя защита окружающей среды также оказывает огромное давление на горнодобывающие предприятия. Как сократить затраты, повысить экономическую эффективность шахты, а также в соответствии с зеленой охраной окружающей среды, внедрение нового оборудования, новых технологий является хорошим выбором. Недавно крупное отечественное предприятие по производству волластонита улучшило процесс сортировки, предоставив сортировочное оборудование с искусственным интеллектом Mingde. Сырая волластонитовая руда поступает в сортировочное оборудование после дробления и диссоциации, и в соответствии с предварительным обучением и моделированием концентрат и хвосты точно идентифицируются, обогащая волластонитовый концентрат с низкими потерями горения. Общий эффект сортировки, выход концентрата и стабильная сортировка оборудования соответствуют психологическим ожиданиям клиента. Гуанси, предприятие по производству волластонита, оригинальный процесс сортировки, главным образом, для крупных частиц, выбранных вручную, в основном, с последующим пониманием использования Mingde машина для сортировки руды с искусственным интеллектом, после расследования, чтобы понять через Mingde сортировочная машина с искусственным интеллектом, может полностью отсортировать исходную волластонитовую руду, смешанную с черным камнем, кальцитом и небольшим количеством кварцита, посредством сортировки для достижения цели выбора волластонита.  Хвосты Готовая продукция Мингде сортировочное оборудование с искусственным интеллектом, без использования фармацевтических препаратов, без шлифования, работа оборудования в основном с электроприводом, с помощью сжатого воздуха для продувки, стоимость сортировки низкая, базовое отсутствие загрязнения, высокий уровень интеллекта оборудования, простота в эксплуатации, передовые технологии, полностью соответствуют требованиям Требования к сортировке предприятия.Находясь в новую эпоху, зеленые шахты, интеллектуальная сортировка руды относятся к развитию новых тенденций, новых направлений, благодаря внедрению новых технологий для ускорения процесса строительства интеллектуальных, автоматизированных горнодобывающих предприятий, которые могут значительно улучшить использование руды. ресурсы и экономические выгоды предприятий.

Потенциальная экономическая ценность превышает триллион юаней, объявлено о крупномасштабных месторождениях! Топ-10 главных результатов 2022 года Объявлены геологические поиски Горнодобывающая промышленность также сильно пострадала от эпидемии, исходившей из многих мест, спада на рынке недвижимости и тяжелого экономического спада в 2022 году. В ответном письме Генерального секретаря Си Цзиньпина всем геологам Шестой геологической бригады геолого-геологических Горное бюро, которое возродило энтузиазм людей горнодобывающей промышленности по всей стране в поиске шахт, какой лист ответов будет доставлен народу страны усилиями многих геологов? Недавно на официальном сайте Китайского геологического общества были объявлены результаты отбора основных достижений геологоразведки на 2022 год. I. Полноценное и качественное крупномасштабное залежи железной руды найден в районе Байцзян города Шахэ провинции Хэбэй.Девятая геологическая бригада Хэбэйского бюро геологоразведки и разведки полезных ископаемых обнаружила крупномасштабное месторождение богатой железной руды в Байцзяне города Шахэ, которое является крупнейшим месторождением смектитовой железной руды, когда-либо обнаруженным в провинции Хэбэй, и одним из немногих высокосортные неразведанные месторождения железной руды в Китае. Технические специалисты Девятой геологической бригады постоянно совершенствовали теорию и метод поиска железной руды в стиле «Хэнд Син», а также усовершенствовали и обобщили метод поиска железной руды «пять в одном», который эффективно направлял поиски железной руды. в глубине и на периферии стиля Рука Син. В рамках проекта было представлено 104 427 000 тонн доказанных + контролируемых + предполагаемых ресурсов железной руды со средним содержанием 48,02% общего железа (TFe), 44,15% магнитного железа (mFe) и 4412,8 тонн кобальта, связанного с магнетитом, с потенциальной экономической ценностью более юаня. 100 миллиардов. Железная руда может быть использована в качестве сырья для производства рафинированной стали и высококачественной стали. Экономические и социальные выгоды, возникающие в результате его разработки и использования, имеют большое значение для местного экономического развития и безопасности национальных энергетических ресурсов. II. Значительный прорыв в поисках тяжелой редкоземельной руды в Шипине уезда Аньюань провинции Цзянси Команда, возглавляемая Ван Сяньгуаном из Центра службы безопасности минеральных ресурсов Цзянси, после пяти лет комплексных исследований в районе, где находится Южный хребет и гора Уи, обнаружила сверхбольшое месторождение ионных тяжелых редкоземельных элементов с выветрившейся корой. Зоны полиметаллической минерализации встречаются на юге Цзянси. Всего на территории рудника обведено семь участков тяжелых редкоземельных элементов, из них XX,XX млн тонн предполагаемых полнофазных ресурсов тяжелых редкоземельных элементов со средним содержанием 0,088% и XX,XX млн тонн выщелоченной фазы тяжелых редких земель. в корневом разрезе в 2022 году выявлены ресурсы земли с содержанием 0,060%; Построены модель «пять элементов в одном» для ионных редких земель и модель «геологическая съемка + кора выветривания». «Геологическая разведка + улавливание коры выветривания + бурение Ганьнань + мелкое бурение + быстрый полевой анализ + экспериментальные испытания» — это экологичный, эффективный и экономичный метод разведки ионных редкоземельных элементов, который имеет универсальное значение для разведки и оценки ионных тяжелых редких земель. земные отложения. Результаты исследования были применены к другим участкам, таким как Синьфэн в горнодобывающем районе Шишипин, а также округа Сюньу и округ Гань в районе Наньлин, а в Сяху и других районах был обнаружен ряд крупномасштабных тяжелых редкоземельных металлов со значительными результатами. .  3, крупный прорыв в разведка полиметаллов серебра в деревне Эрдаокань города Нэнцзян провинции Хэйлунцзян Хэйлунцзянский институт исследования природных ресурсов и Хэйлунцзянский институт геофизических и геохимических исследований совершили крупный прорыв в разведке серебряных полиметаллических руд в деревне Эрдокан города Нэнцзян, предоставив в общей сложности 1777 тонн металлического серебра со средним содержанием 431,10 г/год. т. е. Размер серебряной руды большой, марганцевой руды — средний. Серебряно-полиметаллическое рудное тело залегает в морских осадочных породах формации Нэйхуохэ верхнего силура-среднего девона, тесно сингенетичных с габброидными жилами, с умеренно кислыми субвулканическими породами, а руда представляет собой тектоническую брекчию, сцементированную кварцевыми жилами. Это месторождение является первым крупным независимым месторождением серебра в провинции Хэйлунцзян, заполняющим дефицит независимых серебряных руд в провинции Хэйлунцзян, и является крупнейшим месторождением в национальных поисках серебряной руды в течение 13-й пятилетки. По результатам исследования эффективности технологии переработки руды и металлургии, а также экономического обзора считается, что после ввода рудника в эксплуатацию среднегодовая прибыль составит около 340 миллионов юаней, что может служить почти 12 лет, а среднегодовой уплаченный подоходный налог составляет около 84 миллионов юаней, что значительно увеличит местные финансовые доходы и эффективно увеличит региональный ВВП. 4. Инновации в технологии поиска руды и крупный прорыв в поиске руды на сверхкрупном месторождении золота в Дайинчжуане, Цзяодун. Шестая геологическая бригада Шаньдунского геологоразведочного и минерального бюро и компания Zhaoguang Mining Co., Ltd. совместно обнаружили крупнейшие запасы золота объемом более 100 тонн в средней части зоны разлома Чжаопин. В рамках проекта уточнена схема добычи рудного тела и решена проблема, какое место благоприятствует рудообразования; предложил новый метод поиска руды путем сегментации и обогащения, решающий проблему, где найти руду; предложил метод количественного прогнозирования по тренду экстраполяции + содержание руды, решая проблему того, сколько ресурсов доступно на глубине. Он добился крупного прорыва в поиске руды, продлил срок службы рудника, помог металлогеническому поясу Чжаопин стать 1000-тонным золотым поясом, обогатил и усовершенствовал теорию металлогении золота в районе Цзяодун и сыграл положительную роль в продвижение золотометаллогенического закона и прогнозирования рудообразования в регионе, что сыграет ведущую роль в новом раунде стратегических действий по поиску и прорыву руд, а также подтолкнет регион к новым прорывам в поиске руд и обеспечит новую базу для создание «10-тысячной» золотой промышленности. Проект сыграет ведущую и образцовую роль в новом раунде стратегических действий по поиску и прорыву руды, обеспечит новые прорывы в региональном поиске руды, обеспечит благоприятную поддержку для строительства 10 000-тонной золотопромышленной базы в Шаньдуне, Китай, и позволит значительный вклад в безопасность национальных энергетических ресурсов. 5. Крупный рудник плавикового шпата обнаружен в Шахта Чилимиао, Сызиванци, Автономный район Внутренняя Монголия Компания Geological Exploration Co., Ltd. Внутренней Монголии обнаружила крупное месторождение плавикового шпата в горнодобывающем районе Цилимяо Сизиван Баннер с общим выявленным объемом руды плавикового шпата 8 493 000 тонн и объемом полезных ископаемых 4 681 000 тонн со средним содержанием 55,12% CaF2. Объем марганцевой руды составил 102,8 тыс. тонн при среднем содержании 21,95% Mn. Флюоритовое рудное тело образовано в кристаллическом туфе II разреза Дашичжайской свиты средней перми и строго контролируется стратиграфией карбонатных пород и межстратиграфическим строением и представляет собой стратиграфически контролируемый (модифицированный) тип стратиформного месторождения флюорита в карбонатных породах. Открытие этого месторождения в определенной степени изменило статус-кво небольшой доли и масштабов слоистых флюоритовых руд в Китае, внося положительный вклад в безопасность национальных стратегических минеральных ресурсов, стимулируя местное экономическое развитие, демонстрируя хорошие результаты. вести поиск флюорита в этом районе и играть роль модели и руководства для разведки. 6. Сверхкрупная графитовая руда была найдена в районе реки Туллахай в Голмуде, Цинхай. Первое сверхкрупное месторождение кристаллического графита в Цинхае было обнаружено Геологической службой Цинхая в районе реки Туллахай в городе Голмуд, с предполагаемыми минеральными ресурсами графита в 16 564 900 тонн, со средним содержанием связанного углерода 4,86% и 91,14%. Крупномасштабный графит +100 меш, совершивший крупный прорыв в поиске графита на мелководной территории Цинхай-Тибетского нагорья. Месторождение расположено в гнейсах и дацитах группы Цзиньшукоу в нижнем палеогене и представляет собой региональное месторождение метаморфического графита, контролируемое слоями. Руда обладает превосходной селективностью, коэффициентом извлечения 96% и более и фиксированным содержанием углерода 95,26% и более в концентрате, что соответствует стандарту качества высокоуглеродистого графита и имеет высокую экономическую ценность. 7. Крупнейшее скрытое монолитное богатое фосфором месторождение в Азии обнаружено в Чжэньсюн, Юньнань. Юньнаньский геологический исследовательский институт (YGSI) совершил крупный прорыв в поисках глубокозалегающих фосфатных руд, открыв крупнейшее скрытое монолитное богатое фосфором месторождение в Азии — сверхбольшое месторождение фосфатов Янчан в районе Чжэньсюн. Месторождение фосфатов Янчан представляет собой мелководное морское осадочное массивное месторождение фосфатов в нижнем кембрии, характеризующееся «большими запасами, высококачественной рудой и концентрированным распределением ресурсов». Предполагаемые ресурсы фосфатной руды составляют 1 197 миллионов тонн, из них 51,87% относятся к классам I+II, а потенциальные ресурсы фосфатной руды на глубине и на периферии прогнозируются более чем 10 миллиардов тонн с потенциальной экономической ценностью более 1 триллиона юаней. . Открытие и оценка месторождения обеспечивают прочную ресурсную базу для провинции Юньнань для создания национальной базы фосфорно-химической промышленности стоимостью 100 миллиардов долларов, а также обеспечивают ресурсную гарантию национальной энергетической и продовольственной безопасности. 8. Более 600 миллионов тонн нефти обнаружено в пермской формации Фэнчэн во впадине Маху Джунгарского бассейна. Впервые нефтепромысловый филиал PetroChina в Синьцзяне сделал крупное открытие в древнем щелочном озере, источнике углеводородов в пермской формации Фэнчэн во впадине Маху Джунгарского бассейна, добавив 656 миллионов тонн геологических запасов третичной нефти и открыв новое месторождение. бассейновых исследований. Результаты установили инновационную последовательность нижнего предела структуры поровых каналов всех типов коллекторов формации Фэнчэн, раскрывая полномасштабный механизм формирования коллекторов традиционных и нетрадиционных нефтяных коллекторов; и установил «связку источник-хранилище», основанную на упорядоченном формировании традиционной нефте-плотной нефте-сланцевой нефти. Результаты установили «связь источника-хранилища» на основе модели формирования традиционной нефтеплотной сланцевой нефти в упорядоченном порядке и создали благоприятную для разведки зону площадью 2500 км2; интегрировали и внедрили комплексную технологию разведки для всех типов коллекторов, а также увеличили вероятность успеха пробных пластов нефти в формации Фэнчэн с 35% до 91%; руководил новым открытием сверхбольших нетрадиционных нефтяных резервуаров в пределах источников класса 600 миллионов тонн. Результаты, достигнутые в результате первого в мире успешного исследования всей нефтегазовой системы, обогащают и развивают геологическую теорию нефтегазовой системы, которая имеет большое значение для защиты национальной энергетической безопасности, способствуют реализации инициативы «Пояс и путь». «Стратегия и социальная стабильность в регионе Синьцзян.   9,Первое глубокое месторождение сланцевого газа в сложной тектонической зоне на окраине бассейна Китая обнаружено в районе Цицзян.Инновационная группа по разведке глубокого сланцевого газа Разведывательного отделения Китайской нефтяной и химической корпорации обнаружила первое глубокое месторождение сланцевого газа в сложной тектонической зоне окраины бассейна Китая, месторождение сланцевого газа Цицзян, и представила первую фазу доказанных геологических запасов в размере 145 968 миллионов кубических метров сланцевого газа в блоке округа Диншань, ознаменовав рождение еще одного крупного, полностью готового месторождения сланцевого газа объемом более 100 миллиардов кубических метров в Китае. Проект обнаружил механизм разработки «высокопористых» высококачественных коллекторов для глубоких сланцевых газов, сформировал новое понимание «избыточного давления и богатых газом», эффективно прорвал «золотую середину» технологии прогнозирования и инженерии. Он достиг крупный прорыв в глубокой разведке сланцевого газа и создание зоны, богатой газом, в триллион кубометров газа в сложной тектонической зоне на юго-восточной окраине бассейна Сычуань, заложив теоретическую и техническую основу для расширения добычи сланцевого газа на сверхглубокие глубины. более 4500 м. Открытие месторождения сланцевого газа Цицзян имеет большое значение для национальной стратегии зеленого и низкоуглеродного развития, достижения «углеродного пика» и «углеродно-нейтрального» сокращения выбросов, а также защиты национальной энергетической безопасности. 10. Крупный прорыв в поиске угольных ресурсов в районе угольного разреза Цзячжай-Танцзе в уезде Баофэн, провинция Хэнань.  Институт исследования и планирования земли и пространства провинции Хэнань совершил крупный прорыв в разведке угля на угольной шахте Джачжай-Танцзе в уезде Баофэн, выявив в общей сложности 143 335 000 тонн угольных ресурсов, в том числе 292 638 000 тонн доказанных ресурсов, 627 087 000 тонн контролируемых ресурсов. и 513 627 000 тонн предполагаемых ресурсов. В рамках проекта детально определены стратиграфическая последовательность, литология и физические характеристики пластов на исследуемой территории, а угленосными пластами являются пермская группа Шаньси и группа Нижнего Ши-Бокса, с 7 извлекаемыми угольными пластами, в основном 1/3 коксующийся уголь, коксующийся уголь и уголь для удобрений, а качество угля характеризуется низким содержанием золы, низким содержанием серы и высокой теплотворной способностью, с отличным качеством угля, который является хорошим коксующимся и энергетическим углем. Подробно определены технические условия горных работ, такие как гидрогеология, инженерная геология и геология окружающей среды. Результаты разведки проекта обеспечивают надежную геологическую основу для последующей разведки и добычи полезных ископаемых, что имеет большое значение для устойчивого и стабильного развития горнодобывающего предприятия и обеспечивает надежную гарантию преемственности ресурсов для строительства угольной энергетической базы провинции Хэнань. Источник: Геологическое общество Китая.

Введение в три процесса обогащения: переизбрание, флотацию и магнитную сепарацию. На огромной территории Китая, богатой и продуктивной, были доказаны минеральные ресурсы многих видов, общее количество больше, но фактическое развитие обнаружило, что различные минеральные ресурсы богаты рудой меньше, более бедной рудой, меньше одной руды, больше связанной руды. , чтобы в полной мере использовать эти минеральные ресурсы, страна энергично развивает процесс обогащения. Сегодня переизбрание, флотация, процесс магнитной сепарации несут большую часть обогащения полезных ископаемых, давайте посмотрим на них! А. Процесс гравитационного разделения1、Подготовка сырьяСырье для переизбрания должно пройти процесс дробления, сортировки и измельчения, чтобы соответствовать размеру сырья, используемого в оборудовании для переизбрания. 2, промывка водой и обесшламление.Переизбранный материал следует промывать водой для удаления излишков ила и каменной крошки на руде, чтобы они не смешались с переизбранным концентратом и не повлияли на сортность руды. 3. Классификация гравитационного разделения.Обычно используемый метод гравитационного разделения. Оборудование для гравитационного разделения: отсадочная машина, встряхивающий стол, желоб и т. д., использование различного удельного веса частиц в среде (обычно вода, воздух, тяжелая жидкость или суспензия) с различной скоростью осаждения будет полезные минералы и связанные с разделением минеральных частиц. Во-вторых, процесс флотационного обогащения1、Подготовка сырьяВо-первых, сырье следует измельчить и измельчить до крупности 0,2 мм или менее, а затем добавить к флотационным химикатам и хорошо перемешать в смесительном барабане. Измельчение позволяет максимально отделить полезные минеральные частицы, включенные в руду и связанные с ней жилы; флотационный агент предназначен для усиления разницы в плавучести между полезными минералами и сопутствующими жилами; перемешивание позволяет агенту и минеральным частицам полностью функционировать. 2, флотацияПульпу загружают во флотационную машину, которая использует механическое перемешивание или подачу воздуха для образования большого количества пузырьков в суспензии. После роли флотационных химикатов гидрофобность полезных минеральных частиц становится более очевидной, их легче прикрепить к пузырькам, в то время как другие гидрофильные минералы остаются в пульпе, завершая важный этап разделения минералов. Минеральные частицы, прикрепленные к пузырькам, вместе с пузырьками всплывают на поверхность пульпы, а затем соскребаются вращающимся скребком, который и представляет собой нужный нам концентрат, а продукт, остающийся в пульпе, представляет собой «хвосты». В-третьих, процесс обогащения магнитной сепарации1、Подготовка сырьяСтадия подготовки сырья в процессе магнитной сепарации также требует процесса дробления и измельчения, при этом руда сначала измельчается до мелких частиц. 2. ОценкаИспользуйте классификатор для классификации частиц руды, который может заранее удалить большую часть бесполезных частиц руды и снизить рабочее давление оборудования магнитной сепарации. 3, Магнитное разделениеИспользуя характеристики различных руд с магнетизмом или без него, магнитный сепаратор может извлечь полезные частицы руды, обладающие магнетизмом, из немагнитной связанной жилы для достижения цели их разделения. В реальном производстве эти три процесса обогащения могут не только быть независимыми, встречаться с различными типами попутной руды, но также могут использоваться совместно, различные типы концентратов в руде один за другим, чтобы понять их технологический процесс. чтобы облегчить нашу обработку сотен отделений руды.  

Интеллектуальная сортировка хвостов, избавьтесь от «бесполезного», компания Meide Optoelectronics осознает ценность регенерации хвостов! В целях реализации «14-го пятилетнего плана» и ответа на доклад 20-го Национального конгресса отмечается, что зеленая трансформация режима развития, создание и реализация концепции зеленой воды и зеленой горы - это серебряная гора. Чтобы реагировать на национальную политику и потребности развития, горнодобывающие предприятия расширяют использование минеральных ресурсов и получают экономические выгоды, уменьшают ущерб и воздействие на окружающую среду и в конечном итоге достигают «зеленого рудника», интеллектуальное строительство шахтыи в конечном итоге стать направлением будущего развития предприятий, добывающих минеральные ресурсы. Среди них, как добыча полезных ископаемых, процесс обогащения хвостов твердых промышленных отходов, является для горнодобывающих предприятий самой головной болью и трудным моментом. Как превратить мусор в сокровище? Избавьтесь от твердых промышленных отходов «бесполезного» названия, чтобы добиться восстановления сортировки и повторного использования, сортировка особенно важна. Для хвостов, образующихся в результате различных метод обогащенияs, использование целевых способов борьбы с ними может эффективно улучшить использование рудных ресурсов, таких как магнитная сепарация, переизбрание частиц после хвостов, таких как металлическая руда, может быть предварительно обогащена путем сортировки выше, чем экономический класс; для нерудной руды по составу минералов, по способу сортировки, по типу сортировки руды и, наконец, по достижению цели использования. В связи с этим сортировка стала неотъемлемой частью процесса.  Сегодня мы в основном поговорим о представительном виде хвостохранилищ – вольфрамовых хвостах. Из-за низкого содержания вольфрамовой руды, в основном около 0,1–0,7%, в процессе обогащения образуется большое количество хвостов, составляющих до 90% исходной руды, большая часть которых не используется эффективно и в основном Хранящиеся в хвостохранилищах или засыпках шахт, которые не только тратят ресурсы, но и занимают земли, загрязняют окружающую среду и ставят под угрозу здоровье. Ежегодный объем производства вольфрамовых отходов только в Китае составляет около 400 000 тонн. Улучшение общего использования вольфрамовых хвостов способствует содействию строительству безхвостовых рудников, что не только увеличивает добавленную стоимость ресурсов вольфрамовой руды, но и улучшает окружающую среду в шахтах, а также является будущим направлением развития комплексного использования вольфрамовых хвостов.  Вольфрамовые хвосты  Основными компонентами вольфрамовых хвостов являются оксиды кремния и алюминия, содержащие кальций, которые больше похожи на традиционные строительные материалы и могут использоваться в качестве строительных заполнителей. Однако внутри есть кварц и кремень, обладающие щелочной активностью, и существует риск щелочной агрегатной реакции. После сортировки и обработки, выбрасывая в него кварц и кремень, его можно использовать в качестве высококачественного строительного заполнителя для крупных проектов, что значительно повышает эффективность использования и ценность вольфрамовых отходов. В то же время, в составе заполнителя из-за влияния воды на объекте будут присутствовать органические вещества, комки грязи, ил и другие вещества, если они будут превращены в заполнитель, это также повлияет на общее качество, а также необходимо отсортировать, выбросить органические вещества и высокое содержание грязи в руде, чтобы уменьшить влияние таких примесей на качество заполнителя, улучшить общее качество и ценность заполнителя.   Содействие вторичной переработке ресурсов хвостохранилищ и сокращению количества хвостохранилищ является обязательным условием развития «зеленых» шахт. Это также историческая возможность развития для горнодобывающих предприятий: за счет использования хвостов можно эффективно повысить коэффициент использования горнодобывающих ресурсов.   В течение длительного времени Mingde Photoelectric присутствует на рынке. технология сортировки руды исследования и разработки, направленные на улучшение использования рудных ресурсов, упорно трудятся, чтобы двигаться вперед. Чтобы расширить сферу применения оборудования, прорывные ограничения фотоэлектрического разделения, значительно расширить возможности сортировки руды, для прогресса в технологии сортировки руды, обеспечить мощную поддержку, в то время как исследования и разработки оборудования должны полностью учитывать сложность горнодобывающей среды, общая стабильность сортировки, урожайность имеют большую гарантию. Для зеленого рудника Мингде предоставил мудрость.

China Mining News: Создание долгосрочной, стабильной, эффективной и диверсифицированной система безопасности ресурсов следует ускорить В отчете о работе правительства на двух национальных сессиях этого года предлагалось придерживаться общего принципа достижения стабильного прогресса, содействия общему улучшению экономической деятельности и достижения эффективного улучшения качества и разумного роста количества.В настоящее время потребление металлов и минералов в Китае составляет более 40% от общего мирового потребления, из которых потребление железной руды составляет 62%. Огромное потребление приводит к тому, что объем импорта металлических минералов в Китай увеличивается с каждым днем, степень внешней зависимости растет, цены на импорт растут. Как эффективно поддерживать баланс спроса и предложения в течение определенного периода времени по-прежнему остается предметом серьезной озабоченности в отрасли. Недавно Фань Тецзюнь, заместитель генерального секретаря Китайской ассоциации черной металлургии и президент Института планирования и исследований металлургической промышленности, дал углубленную интерпретацию текущей ситуации со спросом и предложением, а также тенденций развития железорудной промышленности и сделал соответствующие предложения.I. Мировое предложение железной руды на какое-то время превысит спросФань Теджун в своем анализе текущей ситуации со спросом и предложением, а также тенденций развития мировой железорудной промышленности сказал, что мировое потребление стали в 2022 году составит 1,795 миллиарда тонн, что на 2% меньше, чем в прошлом году. На основе анализа глобального и регионального экономического развития и спроса на сталь прогнозируется, что во второй половине 14-й пятилетки основные регионы-потребители стали достигнут экономического роста, что приведет к небольшой тенденции роста мирового потребления стали. В этом контексте, со стороны спроса, мировое потребление железной руды в 2022 году оценивается в 2,258 млрд тонн, что на 3% меньше, чем в прошлом году, согласно данным по производству чугуна. Ожидается, что будущее производства чугуна в Китае продолжится в зоне корректировки сокращения в течение более длительного периода времени, спрос на железную руду и производство чугуна останутся синхронизированными; В других странах мира новый спрос на железную руду в основном просто для того, чтобы компенсировать спад доли Китая, мировой спрос на железную руду в целом демонстрирует стабильную тенденцию, недавнее снижение все еще возможно. Что касается предложения, то в 2022 году мировое производство железной руды составит около 2,4 миллиарда тонн. На некоторых железорудных рудниках в Африке мировые поставки железной руды демонстрируют общую тенденцию роста. В среднесрочной и долгосрочной перспективе, поскольку глобальный спрос на железную руду снижается, а высокозатратные и низкокачественные рудники постепенно закрываются, будущие поставки железной руды будут постепенно сокращаться. В целом, мировое предложение железной руды превышает спрос, будет существовать в течение длительного времени в определенный период времени.Во-вторых, спрос на высококачественные Железный в Китае будет постепенно увеличиватьсяНа центральной экономической рабочей конференции в декабре 2022 года было четко сформулировано: «Укреплять важные внутренние исследования и разработку энергетических и минеральных ресурсов, а также увеличивать объемы производства, ускорять планирование и строительство новой энергетической системы и повышать потенциал безопасности национальных стратегических материальных резервов». В последнее время ряд национальных политик указали направление для нового раунда разведки полезных ископаемых.На внутреннем рынке железной руды в 2022 году отсутствие спроса привело к снижению потребления стали в Китае на 3% в годовом исчислении. Но долгосрочные экономические основы Китая не изменились, соответствующие эксперты ожидают, что в «14-й пятилетке» спрос на сталь в Китае будет колебаться в сторону понижения, но по-прежнему останется на высоком уровне. В связи с этим Фань Тецзюнь сказал, что под руководством промышленной политики сталелитейная промышленность Китая должна использовать двойной контроль производственных мощностей в качестве основы, трансформацию сверхнизких выбросов в качестве захвата, двойной контроль энергопотребления в качестве движущей силы, интеллектуальные производственные инициативы. , низкоуглеродная трансформация в качестве руководства, и неуклонно идти по пути зеленого низкоуглеродного качественного развития, чтобы способствовать трансформации развития и структурной перестройки.Корректировка структуры процесса, цель «двойного углерода», сталелитейная промышленность Китая достигла пиковой зоны в середине и позднем развитии, ресурсы лома, электричество и другие вспомогательные условия постепенно улучшаются, в определенной степени ускорит корректировку структуры стального процесса, ускорит долю электропечной стали улучшить, но цикл регулировки может быть длиннее. Корректировка структуры материала, политика защиты окружающей среды, промышленная политика, крупномасштабная доменная печь и другие факторы помогут подтолкнуть структуру доменной печи Китая к корректировке оптимизации направления «увеличение окатышей, спекание вниз»; Благодаря низкоуглеродистому процессу плавки и технологическим инновациям, доменному процессу с традиционным железорудным сырьем спрос будет постепенно снижаться, спрос на высококачественные рудные ресурсы также будет постепенно увеличиваться.Текущую ситуацию и тенденции спроса на железную руду в Китае Фань Тецзюнь проанализировал и спрогнозировал по 4 измерениям. Что касается внутренней руды, то в последние годы добыча железной руды в Китае сначала падала, а затем росла, а национальное производство железной руды в 2022 году составит 968 миллионов тонн сырой руды или около 300 миллионов тонн готовой руды. Будущее отечественной добычи полезных ископаемых будет заключаться в стабилизации роста и корректировке структуры, поддержании определенного уровня производственно-сбытового потенциала и ресурсной безопасности. Импортируемая руда. В последние годы импорт железной руды в Китай имеет тенденцию к росту, достигнув 1,107 млрд тонн в 2022 году; Внешняя зависимость Китая от железной руды имеет тенденцию к росту, а затем к снижению, составив около 79,8% от общего потребления железной руды в 2022 году, хотя импорт снизился, но все еще находится на высоком уровне. Поскольку использование стального лома в Китае растет, общий спрос на железную руду снижается, а в сочетании с успешной реализацией «Плана Кистоуна» по внутреннему производству руды объем импортируемой руды значительно снизится. Что касается добычи железной руды за рубежом, то в 2022 году мощности Китая по добыче руды за рубежом составят около 62,9 млн тонн. Учитывая текущий прогресс крупных зарубежных проектов по добыче железной руды, а также реализацию «Плана Кистоуна», ожидается, что объем добытой руды Китая за рубежом составит около 62,9 млн тонн. для дальнейшего увеличения в ходе «десятой пятилетки». Что касается цен на железную руду, цены на железную руду вырастут, а затем упадут в 2022 году с огромными колебаниями. Последние цены на железную руду "сильными ожиданиями" и рыночными спекуляциями резко выросли, но текущий конечный спрос, как ожидается, по-прежнему будет под вопросом, поддержки высоких цен недостаточно. В долгосрочной перспективе «сильные ожидания» в конечном итоге вернутся в рациональную реальность, а цены на железную руду вернутся в разумный диапазон.В-третьих, общий объем поставок стального лома растет.Стальной лом как переработанное стальное сырье является важным источником железа, экологически чистым сырьем для черной металлургии, железная руда играет определенную альтернативную роль. Использование стального лома и использование железной руды в качестве источника железа, структура ресурсов железа, энергетическая структура и структура процессов, на ресурсы, потребление энергии и все виды выбросов, включая выбросы углекислого газа, окажут существенное влияние.Соответствующие данные показывают, что к 2025 году накопление стали в Китае достигнет 12 миллиардов тонн, а годовой объем производства стального лома достигнет 270-300 миллионов тонн; к 2030 году накопление стали в Китае достигнет 13,2 млрд тонн, а годовой объем производства стального лома достигнет 320-350 млн тонн.В марте этого года заместитель министра промышленности и информационных технологий Синь Гобинь заявил, что, говоря о пике промышленного углерода и зеленой трансформации, в этом году будет реализовано комплексное использование ресурсов для повышения качества и эффективности действий, а также будет стремиться к достижению утилизации лома. стали до 265 млн тонн в 2023 году.Анализ Китайской ассоциации по применению лома железа и стали показал, что с недавним запуском рынка инфраструктуры конечный спрос на сталь постепенно усиливается, энтузиазм сталелитейных предприятий в производстве значительно увеличился, рентабельность также в определенной степени улучшилась, чтобы поддержать цены на стальной лом рост. Но текущие тонкие прибыли сталелитейных предприятий, цены на сталь продолжают двигаться вверх, импульс недостаточен, металлургические предприятия прибывают на более высокий уровень, и торговцы намерены увеличить поставки, или будут сдерживать цены на лом, продолжающие расти. Ожидается, что цены на лом будут расти и падать в краткосрочной перспективе, сталелитейные предприятия будут в зависимости от запасов и других обстоятельств слегка корректировать закупочную цену.Что касается тенденции развития рынка лома, Фань Тецзюнь сказал, что на основе изучения взаимосвязи между количеством произведенных ресурсов лома и накоплением стали в Китае, а также в сочетании с фактическим спросом и предложением внутреннего лома в последние годы, по оценкам, Поскольку накопление социальной стали в Китае будет продолжать быстро расти, производство лома будет продолжать увеличиваться, в сочетании с либерализацией политики импорта возобновляемого стального сырья, ожидается, что общее предложение ресурсов лома в Китае будет расти.В то же время он сказал, что в последние годы китайские предприятия по переработке стального лома выросли, что привело к более острой конкуренции. В настоящее время внутренние ресурсы лома ограничены, их недостаточно для поддержки быстрого развития электросталеплавильных предприятий и сталелитейных предприятий для повышения уровня применения стального лома. Для дальнейшего укрепления потенциала Китая по обеспечению безопасности ресурсов стального лома рекомендуется ускорить создание системы промышленности по переработке стального лома, улучшить построение системы управления стальной промышленностью и направлять эффективное использование ресурсов стального лома в сталелитейной промышленности. промышленность.В-четвертых, ускорить создание долгосрочной стабильной и эффективной диверсифицированной системы безопасности ресурсов.Железная руда как национальный стратегический минеральный ресурс, для поддержания безопасности цепочки поставок сталелитейной промышленности имеет роль балласта.Фань Теджун заявил, что основной проблемой безопасности железорудных ресурсов Китая является структурный дисбаланс. Основным проявлением является то, что общий объем внутренних ресурсов железной руды велик, но в основном это бедная руда; импорт велик, на его долю приходится высокая доля и концентрированные источники; медленный прогресс инвестиций в железорудные ресурсы за рубежом, общая эффективность не очевидна; сильные финансовые характеристики железной руды, отсутствие ценового дискурса; Стороны спроса и предложения на рынке не равны. В настоящее время возможности Китая по обеспечению безопасности железной руды все еще серьезно недостаточны.Высокая степень иностранной зависимости от железной руды не только серьезно влияет на безопасность цепочки поставок производственной цепочки, национальную стратегическую безопасность, но также приводит к тому, что сталелитейная промышленность получает большое количество прибылей, захватываемых иностранными горнодобывающими предприятиями.Он предположил, что сталелитейная промышленность Китая должна ускорить создание долгосрочной, стабильной, эффективной и диверсифицированной системы ресурсной безопасности. Полно и эффективно использовать внутренние и внешние ресурсы, стабилизируя внутренний цикл, способствовать формированию международного обращения, формированию внутреннего и международного двойного цикла модели безопасности сырья. Ему также следует стремиться к созданию многомерного и диверсифицированного канала ресурсной безопасности посредством совместного использования отечественных и зарубежных рудников, формирования стратегической цепочки поставок, обеспечения определенной доли долевых рудников, усиления строительства зарубежных многоресурсных баз. , создание системы резервов ресурсов, усиление предотвращения рисков каналов транспортировки железной руды, использование и совершенствование системы финансовой торговли сырьем и соответствующими производными инструментами, а также другие пути.Примечание. Эта статья опубликована Китайской ассоциацией металлургической промышленности.

Знакомство с видами и методами добычи полезных ископаемых Шахта Горное дело Горное дело – это использование искусственной или механической добычи ценных природных минеральных ресурсов. В зависимости от глубины залегания залежей и требований технико-экономической рациональности добыча делится на два способа: открытая добыча и подземная добыча. Часть, близкая к поверхности и неглубоко заглубленная, добывается открытым способом, а глубокая часть – под землей. Что касается рудного тела, то, использовать ли добычу открытым способом или подземную добычу, зависит от состояния месторождения рудного тела. Если используется открытый карьер, насколько разумно использовать глубину, существует проблема границы глубины, определение границы глубины в основном зависит от экономической эффективности. В целом, например, объем вскрыши меньше или равен экономичному и разумному коэффициенту вскрыши, можно использовать открытые разработки, в противном случае используются методы подземной добычи.А) добыча полезных ископаемых открытым способом Открытая добыча - это способ добычи полезных ископаемых, при котором с помощью горнодобывающего оборудования вскрываются горные породы и добываются полезные ископаемые в условиях открытого воздуха, открытым или пониженным открытым способом на склоне холма, поэтапно. По сравнению с подземной добычей, добыча открытым способом имеет множество преимуществ, таких как быстрое строительство, высокая производительность труда, низкая стоимость, хорошие условия труда, безопасная работа, высокая скорость извлечения руды, низкие потери на истощение и т. д. Особенно при разработке крупных и эффективных горных работ. Открытое горнодобывающее и транспортное оборудование, будет более широко использоваться открытая добыча полезных ископаемых. В настоящее время большинство предприятий черной металлургии в Китае ведут добычу открытым способом. Весь процесс строительства карьера обычно включает в себя: обустройство наземных сооружений на территории рудника; предотвращение обезвоживания и дренажа месторождения; основное строительство карьера и комплекс подготовительных работ к вводу в эксплуатацию. Инфраструктура карьера в основном предназначена для рытья входной канавы, выходной канавы и открытой секции канавы, прокладки транспортной линии, строительства дренажного поля, вскрытия породы и строительства дренажных и электроэнергетических сооружений. Въездные и выездные траншеи предназначены для устройства наклонных транспортных дорог от земли до рабочих уровней и между рабочими уровнями. Траншеи открытого участка — это горизонтальные траншеи, вырытые на каждом уровне для открытия горных выработок, которые являются начальными выработками этапа вскрытия. Прокладка траншей, вскрышные работы и добыча полезных ископаемых являются тремя важными частями производственного процесса открытым способом. Скорость падения карьера и продолжительность подготовки к новым уровням в основном определяются скоростью проходки траншей. Чтобы обеспечить непрерывную и нормальную добычу полезных ископаемых открытым способом, необходимо поддерживать определенную взаимосвязь между рытьем траншей, вскрышными работами и добычей полезных ископаемых в пространстве и времени. При организации производства следуйте принципу «добыча и вскрышные работы, сначала вскрышные работы». Процесс добычи открытым способом, будь то вскрышные работы или добыча руды, обычно включает перфорацию, взрывные работы, погрузку и транспортировку. В настоящее время оборудование, используемое на рудниках черной металлургии Китая, перфорация в основном представляет собой сверло с зубчатым колесом и перфорационное сверло, ударная дрель была исключена. Большая часть погрузочного оборудования использует электрические лопаты объемом 3 ~ 4,6 м 3 , также начали использовать электрические лопаты емкостью 6 м 3 выше. Большая часть транспортного оборудования использует более 20 тонн тяжелых транспортных средств и 80-150 тонн автомобилей, на некоторых мегашахтах также используются 100 тонн электроколесных транспортных средств.  (ii) Подземная добыча полезных ископаемых Когда месторождение залегает очень глубоко под поверхностью земли и коэффициент вскрыши при открытой добыче слишком высок, к подземной добыче прибегают тогда, когда после технико-экономического сравнения считается целесообразным применение подземной добычи. Поскольку рудное тело залегает глубоко, для добычи руды необходимо рыть туннели, ведущие с поверхности к рудному телу, такие как вертикальные стволы, наклонные стволы, пандусы, плоские туннели и т. д. Основное внимание подземных горное капитальное строительство заключается в рытье этих стволов и полосных работах. Подземная добыча в основном включает в себя три этапа: разведку, добычу и резку (карьерные и разделочные работы) и добычу. Открытие предназначено для того, чтобы добраться до рудного тела с поверхности и открыть вал, наклонный вал, пандус, плоскую дорогу и другие проекты раскопок вала. Карьерные работы - это подготовительные работы к добыче руды на основе новаторских работ, включающие полосы подготовки горных работ, такие как плоские полосы, поперечные полосы и линии горизонта на этапе копания. Врезка - это валовые работы, которые должны быть выполнены перед восстановительными работами по горному методу на основе разработки и квазиинжиниринга, такие как врезка патио, врезание плоской полосы, протягивание нижней полосы, разрезание рифления, освобождение рудный бункер, камера для бурения горных пород и т. д. Экскаватор — это горнодобывающая операция в карьере, включающая резку породы и измельчение руды, транспортировку и перемещение руды, а также поддержку карьера. Эти три этапа выполняются последовательно, и после ввода рудника в эксплуатацию продолжают рытье различных стволов и туннелей для поддержания нормального производства. Такие как расширение развития проезжей части, раскопки различных геологоразведочных работ добыча полезных ископаемых, добыча полезных ископаемых и т. д. Со временем мы должны следовать производственному закону: «разработка опережает добычу, добыча предшествует восстановлению, чтобы гарантировать, что объем производства на всех уровнях подготовки достигнет разумного периода хранения». Это происходит за счет многолетней производственной практики, которая больше соответствует научным законам шахтной производственной практики. При разработке подземных месторождений обычно сначала разрабатывается верхняя ступень, а затем нижняя. На этапе рудный блок разделяется на блоки по направлению месторождения (высота блока обычно составляет 40-60 метров, в то время как в зарубежных странах она обычно составляет 60-120 метров и может достигать даже 200 метров), и блок обычно используется в качестве базовой единицы или блок подразделяется на рудники и столбы для извлечения. Существует множество методов подземной добычи полезных ископаемых, которые в основном делятся на следующие три категории: (1) Метод естественной поддержки. Район добычи разделен на рудные дома и рудные столбы. При добыче обратно в комнату образовавшаяся пустая область поддерживается столбом, поэтому основным условием использования этого метода добычи является то, что как руда, так и окружающая порода должны быть стабильными. (2) Метод искусственной поддержки. В районе горных работ по мере продвижения восстановительных выработок используются методы искусственного крепления для поддержания горных пустот и формирования выработок. (3) Метод рушения добычи. Это метод контроля давления на грунт путем заполнения зоны добычи осыпающейся окружающей породой по мере падения руды. Поскольку разрушение верхней и нижней плиты приведет к обрушению поверхности, то разрушение поверхности является необходимой предпосылкой для использования этого типа добычи полезных ископаемых. Подземная добыча, будь то новаторская, количественная или добыча, обычно включает в себя бурение горных пород, взрывные работы, вентиляцию, погрузку, поддержку, транспортировку и подъем. В настоящее время основное подземное горнодобывающее оборудование Китая, бурение горных пород, в основном используется в карьерах, перфораторы, буровые станки и установки для глубокого бурения. Для погрузки в основном используются погрузчики, скреперы, электрические грабли и т. д. Для транспортировки и подъема по плоским туннелям обычно используются автопогрузчики для перевозки колонн рудовозов к шахтам, наклонным шахтам, подъемным шахтам и площадкам, а затем используются клети для подъема рудовозов на землю, а крупные подземные шахты разгружают вагонетки с рудой в бункеры, а затем загружают их в скипы, чтобы поднять на землю.

Сырая руда, сконцентрироваться, хвосты| испытание и идентификация неизвестной руды Руда, только что добытая из рудника, представляет собой необработанную руду, которая дробится, а затем поступает на первый процесс флотации, то есть на более грубое разделение, в результате которого получают более грубый концентрат и более грубые хвосты. Грубые хвосты затем подвергают флотации, т. е. очистке, в результате которой получают очистительный концентрат и очистительные хвосты. Затем грубый концентрат подвергается флотации, т.е. отбирается для получения концентрата и хвостов концентрата. После первоначального разделения руды, такого как флотация, переизбрание или магнитная сепарация, содержание воды в некоторых жилах или перидотите выбрано, а продукт более высокого качества, чем исходный, называемый грубым концентратом, как правило, не соответствует требованиям. В зависимости от качества концентрата этот процесс называется услугами грубого разделения. Грубый концентрат будет переизбран на получение квалифицированного концентрата, этот процесс называется операцией отбора. Иногда для получения квалифицированного концентрата необходимо несколько раз отобрать грубый концентрат, и эту операцию по порядку называют первичным отбором, вторичным отбором и третичным отбором....   Как правило, более грубые хвосты не могут быть выброшены в качестве окончательных отходов, и их часто приходится переходить на следующий этап операции, который называется очисткой. Чтобы улучшить извлечение металла, иногда необходимо выполнить несколько операций очистки, чтобы получить окончательные хвосты. После того, как руда прошла операцию разделения, большая часть жил и примесей удаляется, так что полезными минералами обогащается продукт, называемый концентратом. Концентрат является конечным продуктом обогатительной фабрики, иногда его называют конечным концентратом, и обычно он используется в качестве сырья для плавки. Чтобы конечный концентрат мог называться квалифицированным концентратом, его основные компоненты и содержание примесей должны соответствовать национальным стандартам. Для концентрата, средней руды и хвостов то, что находится за пределами концентрата и хвостов после каждой флотации, называется средней рудой.  После обработки сырой руды путем разделения ее основные компоненты обогащаются в концентрате, а в некоторых случаях после комплексной обработки также извлекаются второстепенные компоненты руды или другие сопутствующие металлы. Таким образом, оставшаяся часть продукта содержит очень мало компонентов, и эта часть продукта называется отходами или конечными отходами. Следует отметить, что хвосты по-прежнему содержат полезные компоненты, которые сложно извлечь из-за современного уровня технологий, но имеют потенциал для повторного использования в качестве сырья в будущем. Поэтому хвосты обычно складируются и консервируются в хвостохранилищах.  Анализ неизвестных рудных минералов1 вид испытаний руды, геолого-химическая разведка: учетные пробы, щелевые (ямочные) пробы, буровые пробы, пробы дисперсного потока, пробы вторичного ореола, пробы первичного ореола и т.д.2. Рудные минералы: медная, свинцовая и цинковая руда, золотая руда, молибденовая руда, вольфрамовая руда, титановая руда, оловянная руда, сурьмяная руда, висмутовая руда, ртутная руда, кобальтовая руда, никелевая руда, хромовая руда, железная руда, марганцевая руда. , фосфатная руда, флюорит, боксит, сульфидная железная руда и анализ горных пород и т. д.3, концентраты: медный концентрат, свинцовый концентрат, цинковый концентрат, золотой концентрат, оловянный концентрат, сурьмяный концентрат, вольфрамовый концентрат, молибденовый концентрат и т. д.4、Минеральные продукты: различные концентраты (полезные и вредные примесные компоненты), импортное сырье и плавильные шлаки и т.д. u200dРуда богата, различные типы металлов и содержание различаются, технология точного обнаружения соответствует национальным стандартам обнаружения руды, чтобы предоставить вам анализ содержания всех видов руд, меди, свинца, цинка, никеля, олова, кобальта, алюминия и других цветных металлов. , услуги по обнаружению, идентификации, а также содержание золота, серебра, палладия, платины и других драгоценных металлов в службах пробирного анализа, методы обнаружения каждого элемента находятся в строгом соответствии с соответствующими национальными стандартами тестирования и могут выполняться точно и быстро. Эта статья перепечатана из журнала InterContinental Mining.