Интеллектуальный контроль флотации.

От советчика до прямого управления

Компания «Норникель» продолжает реализацию цифровой стратегии, которая включает проекты по цифровизации производства, обеспечению технологического суверенитета и развитию цифровых технологий. По словам директора департамента по инновациям и цифровым технологиям Кольской ГМК Дмитрия Санникова, одно из ключевых направлений этой работы — внедрение в производственные процессы решений на базе машинного обучения или компьютерного зрения для получения экономических эффектов и минимизации производственных рисков.

— В части повышения производственной эффективности, достижения экономических эффектов один из инструментов, который помогает производственникам выпускать дополнительную продукцию, — это внедрение технологий на базе машинного обучения в производственный процесс, — рассказал Kn51 Дмитрий Санников. —  На данный момент ряд успешных и удачных кейсов уже реализованы в компании. В первую очередь хочется отметить проект по внедрению алгоритма оптимизационного решения на обогатительной фабрике на процессах флотации. Решение является, наверное, уникальным с той точки зрения, что компетенции для возможности внедрения подобной технологии в «Норникеле» впервые появились как раз-таки именно на нашей обогатительной фабрике. Это были 2012-2017 годы, когда мы только начинали прорабатывать возможность таких решений. Первый оптимизационный алгоритм был создан на второй секции флотации и построен как система-советчик, которая рекомендовала технологическому персоналу выполнить ту или иную операцию. Это были наши первые успехи. И тогда же в «Норникеле» определились с целевым вариантом, когда система на базе машинного обучения сама управляет системами АСУТП, то есть без действий оператора. Это прямое управление механизмами и производственными процессами на основе искусственного интеллекта.

Одним из партнеров «Норникеля» в этом направлении выступила компания «Рокет Контрол», которую привлекли для создания оптимизационного алгоритма для управления всей флотацией обогатительной фабрики Кольского горно-обогатительного комбината.

— Поскольку на фабрике производственный процесс непрерывный (фабрика работает в режиме 24 на 7), для нас стало настоящим вызовом создать ИИ-систему, способную обучаться и адаптироваться в реальном времени, без остановки технологических процессов, — поделился с Kn51 руководитель группы разработки ИИ-решений «Рокет Контрол» Всеволод Котенев. — Разработанная система контролирует масштабный производственный контур, опираясь на сложную технологическую логику. Задача не сводилась к простой автоматизации, нам необходимо было исследовать, дорабатывать и совершенствовать систему, чтобы ИИ сохранял эффективность в условиях непрерывно меняющихся параметров. И для разработчиков, особенно для тех, кто пришел из классических индустрий (большинство из нас — математики и инженеры машинного обучения) это стало действительно амбициозной задачей, потребовавшей не только развить экспертизу в обогащении на уровне технологов, но и адаптировать алгоритмы к изменчивой промышленной среде для обеспечения долгосрочной эффективности.

ИИ повысил извлечение никеля

В результате проекта создана и внедрена цифровая платформа искусственного интеллекта, автономно управляющая процессом на обогатительной фабрике Кольского ГОКа со среднегодовым технологическим эффектом +0,73 процента к извлечению никеля в концентрат фабрики, включая эффект от модуля регистрации простоев критически важного оборудования.

— Оптимизационный алгоритм управления — это не просто виртуальный помощник и подсказчик, он сам непосредственно управляет технологическим процессом, — отметил в разговоре с Kn51 главный инженер обогатительной фабрики Максим Марухин. — В данном случае наши операторы, в ведении которых находятся данный алгоритм и вся технология флотации, являются контролирующими органами, смотрят, насколько правильны его решения. Если такая необходимость возникает, то корректируют и, соответственно, участвуют при каких-то нештатных ситуациях, например, при отказах оборудования.

Над вопросом полноценного использования искусственного интеллекта в технологическом процессе обогатительной фабрики всерьез задумались пять лет назад.

— В 2021 году это было на уровне проработки инициативы, обсуждения технических решений, как будет все выглядеть, — продолжает Максим Марухин. — По пути внедрения пошли уже в 2022 году. На фабрике четыре секции флотации, алгоритм поочередно внедрялся на каждой из них со своими нюансами и корректировался: полностью перестраивались модели управления, вносились необходимые доработки в определенные операции. То есть шло постоянное совершенствование, и эта работа на сегодняшний день не закончена — она просто не имеет какого-то логического конца, потому что постоянно все можно развивать. Но можно констатировать: после тестирования алгоритма во второй половине 2025 года прошли официальные промышленные испытания, мы зафиксировали результаты и перевели проект в промышленную эксплуатацию

Прибыль и новые компетенции

— В компании благодаря проекту появились даже новые профессии — дата-инженеры и дата-сайентисты, которых не было еще три года назад, — отметил Дмитрий Санников. — Появились эксперты по сопровождению ИТ-проектов в компании «Норникель Спутник», которые уже могут поддерживать решения на базе машинного зрения. Но главное — в ходе реализации проекта мы повысили дополнительное извлечение никеля от уровня, который получили в рамках прототипа, а это 0,51%, до 0,7-0,8%. Медь и кобальт так же в плюсе. Мы получаем дополнительную прибыль.

Стоит сказать, что флотация — ключевая стадия процесса обогащения полезных ископаемых: именно здесь происходит отделение металла от пустой породы.

Обогатительная фабрика Кольского ГОКа — это более 40 флотационных машин. Прогнозная модель ИИ-системы ежеминутно принимает порядка 10 тысяч показаний с технологического процесса, рассчитывая при этом свыше 500 оптимальных заданий для регуляторов машин и ежесекундно выдавая оптимальные приращения заданий для систем АСУТП фабрики.

— С точки зрения количества нейронных сетей, нейронных моделей, которые были сосредоточены и работали в решении единой задачи по оптимизации флотации, это была одна из самых мощных, самых больших в стране разработок по внедрению алгоритмов по управлению таким количеством технологического оборудования, — подчеркнул Дмитрий Санников в разговоре с Kn51.

«Норникель» тиражирует успех

Успешные кейсы в «Норникеле» тиражируют. И после внедрения оптимизационного алгоритма флотации на обогатительной фабрике Кольского ГОКа подобное решение стали внедрять в Заполярном филиале «Норникеля» — на Талнахской обогатительной фабрике.

В Кольской ГМК данный подход нашел свое применение на одном из ключевых и сложных переделов — в отделении разделения файнштейна в Мончегорске, где сначала файнштейн дробят, измельчают, а затем на флотации разделяют на две составляющие: никелевый и медный концентрат. Снизить в каждом из них содержание вторых металлов (соответственно меди и никеля) было главной задачей проекта.