Аннотация
В статье представлена разработка программно-аппаратного комплекса (ПАК) для интеллектуального управления процессом флотации на обогатительной фабрике для условий изменчивости свойств рудного сырья и нестандартности технологических режимов. Актуальность исследования обусловлена прежде всего, что используемые в настоящее время традиционные системы регулирования на обогатительных предприятиях, не обеспечивают эффективное поддержание оптимальных параметров флотации при изменениях гранулометрического и химического состава пульпы, включая энергоэффективность и экологическую безопасность производства. Целью исследования, является разработка архитектуры ПАК, сочетающей машинное зрение, мультисенсорный мониторинг, гибридные модели искусственного интеллекта обеспечивающие поддержку и автоматизацию принятия управляющих решений. Объектом исследования является технологический контур флотации Нурказганской обогатительной фабрики. В работе применены методы компьютерного зрения, глубокого машинное обучения (CNN, LSTM, Temporal Transformer), нейросети (PINNs) и методы многокритериальной оптимизации режимов. Качественные результаты заключаются в переходе от ограниченного мониторинга к интегрированному цифровому контуру управления, с возможностями учёта временной динамики процесса, применимости к изменению свойств руды, интеграции с действующими системами АСУ-ТП и SCADA. Количественные оценки по данным предпроектного обследования и моделирования испытаний, создают предпосылки по снижению аварийных остановок оборудования до 10-15 %, сокращение простоев до 15%, уменьшение расхода реагентов на 5–10 %, повышение извлечения полезных компонентов от 1–3 %. Практическая значимость исследования заключается в возможности внедрения и масштабирования разработанной ПАК на других предприятиях горно-металлургического комплекса Республики Казахстан.