Форум “МАЙНЕКС - Россия”

В Москве в отеле Рэдиссон Славянская 10-12 октября 2017 г. прошел 13-й горнопромышленный форум МАЙНЕКС Россия 2017. Тема форума: «Российская горнодобывающая отрасль – перспективы развития на фоне растущих рынков»

Форум МАЙНЕКС Россия проводится с 2005 года и является одним из самых крупных и представительных отраслевых мероприятий, посвящённых актуальным проблемам разведки, добычи и переработки твёрдых полезных ископаемых в России и странах Евразийского Экономического Союза.

В этом году более 500 руководителей отраслевых компаний из России, Казахстана, Кыргызстана, стран Европейского Экономического Сообщества, Китая, Северной Америки, Юго-Восточной Азии и Австралии приняли участие в мероприятии.

MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


MINEX 2017


Автоматизация пошла в гору: цифровые решения в ГМК на форуме МАЙНЕКС Россия-2017

 

На сессии «Информатизация и автономизация разведки, добычи и переработки ТПИ – новые решения» в рамках форума МАЙНЕКС Россия-2017 докладчики рассказали о том, на каких именно участках автоматизация может сделать работу горного предприятия более дешевой, точной и безопасной.

Опрос, проведенный перед началом сессии, показал, что, по мнению аудитории, каждое конкретное предприятие в России автоматизировано на приличном уровне, но в целом отрасль «в среднем» отстает.

Гендиректор AGR Softwarе Ростислав Билик рассказал о последних изменениях в программном продукте компании, которые она внедряла в разных странах (более 80 месторождений).

Главный смысл программы – сделать геологическую отчетность более прозрачной и информативной за счет автоматизации процессов в геологоразведке и добыче. Последние разработки компании связаны с тем, чтобы не только собирать информацию, но и представлять ее в виде, понятном высшему менеджменту.

AGR – инструмент для аутсорсинга, он используется для разведочного и эксплуатационного  бурения и геосопровождения. Прежде всего – в сфере контроля над подрядчиками по ключевым параметрам (количество пробуренных метров, количество отправленных и полученных проб и т.д.).

В программе предусмотрена детализация причин события (например, простоя буровых станков), доступ онлайн, смс-уведомления в случаях, когда те или иные события вышли за запланированные пределы, а также подготовка отчетности для компании и госструктур.

Программа устанавливается у заказчика и подрядчика. Установка и внедрение программы у заказчика занимает около трех недель (надо установить и настроить шаблоны), у подрядчика – еще меньше. Схема работы: подрядчик заполняет предложенные шаблоны и отправляет файл заказчику, который использует его для обновления своих баз данных.

Из-за того, что в 2013 году затраты на геологоразведку сократились примерно втрое (с $20 млрд до $7 млрд), компании стараются максимально экономить, поэтому приоритет отдается экономным инструментам. С AGR подрядчик может использовать «сервисную» схему оплаты: платить только за предоставленную услугу (может быть интересна для сезонных работ).

Модератор сессии, ведущий консультант CSA Global Алексей Цой поинтересовался, что препятствует внедрению новых технологий. Господин Билик признал, что главная причина – страх ответственности и того, что «что-то пойдет не так»: «Поэтому мы видим, что решения должны быть максимально легкими, требовать минимальных вложений».  В идеале – вообще не требовать капвложений: оплачиваться должна только «используемая услуга».

Директор по развитию «ВИСТ Групп» Дмитрий Клебанов рассказал об автоматизации горных работ (создании цифрового горного предприятия). По его словам, Россия уже прошла уровень базовой автоматизации: на крупных предприятиях используются системы диспетчеризации автотранспорта, контроля состояния техники, управления промбезопасности, геомеханического контроля.

Условно Дмитрий Клебанов предложил разделить автоматизацию на пять уровней: первый уровень – установка датчиков сбора информации о состоянии транспорта. Второй – автоматическая диспетчеризация горной техники. Третий – управление качеством. Затем можно говорить о промбезопасности, а пятый уровень – роботизация. «Невозможно говорить о роботизации и прогнозной аналитике, если нет сбора информации», - уверен он.

Сейчас система автоматизации используется разрозненно. Например, для управления буро-взрывными работами используется система высокоточной навигации и контроля бурения, что позволяет, в частности, расширить сетку бурения за счет лучшего качества контроля и сэкономить до 30% затрат. Но если понимать, за счет чего идут потери времени и денег на каждом участке работ, можно переходить к комплексной оптимизации.

На участке горного транспорта одна из самых эффективных мер – система диспетчеризации. Она используется как для авто-, так и для железнодорожного транспорта. Совмещение ее с контролем качества руды, по мнению докладчика, дает возможность выровнять качество руды, регулируя отправку на рудный двор самосвалов с рудой определенного качества. Совмещение систем диспетчеризации с геомеханическим контролем позволяет более точно выводить технику с опасного участка работ буквально за несколько часов до опасного события.

На предприятии должен быть единый центр управления, где собиралась бы информация по текущей работе и сверялась с кратко- и среднесрочными планами, посоветовал господин Клебанов. Внедрение технологий само по себе ничего не дает, если нет организационных изменений (кадровых, стратегических и т.д.).

Докладчик представил концепцию своей группы компаний по созданию цифрового предприятия. Для этого необходимо принятие стратегии, разработка пилотных инициатив, внедрение аналитики и систем прогнозирования и, в итоге, создание цифровой экосистемы, «где люди будут понимать, в каком предприятии они будут дальше работать».

Господин Клебанов привел несколько примеров успешной автоматизации. Так, СУЭК – одна из немногих компаний, которая снизила LTIFRв 2,5 раза, в том числе – за счет автоматизации (например, электронной выдачи нарядов). «Северсталь Ресурс» интегрировала управление горнотранспортным комплексом в уровень управления предприятием с различными модулями ERP. В результате все поломки фиксируются сразу в системе ERP. Преимущество такой системы - возможность исключить «различные источники правды» у каждой службы, когда решение о том, какую цифру показывать менеджменту, решается коллегиально. Подобные решения есть и у СУЭК: любое списание топлива на конкретном разрезе не может быть одобрено, если цифра отличается от данных системы диспетчеризации больше, чем на несколько процентов. Если это происходит, финдиректор предприятия пишет письмо на имя корпоративного финдиректора.

После доклада Алексей Цой снова поинтересовался, что мешает внедрению новых технологий. Дмитрий Клебанов отметил, что ничего принципиально не мешает, но многие действительно опасаются значительныхкапзатрат: «Нет такого, что отрасль хочет, но не может. Кто хочет – движется вперед, насколько ему позволяет ситуация».

Второй вопрос касался времени внедрения диспетчеризации, исходя из реальной практики. По словам Дмитрия Клебанова, на это требуется около 7-12 месяцев. Первые 2-3 месяца – анализ бизнес-процессов и техпроект, затем 4-5 месяцев – поставка и отладка, и еще несколько месяцев – обучение персонала и контроль. Поддержка может быть организована различным способом: может быть «свой» человек, а может быть аутсорсинговый контракт на техподдержку и сервис.

Еще один вопрос касался невозможности установить на БелАЗах некоторые датчики. Докладчик признал, что ряд параметров, связанных с работой двигателя, невозможно отследить из-за конструкции двигателя: датчики просто негде закрепить. Однако можно контролировать загрузку, давление и температуру в шинах, давление в подвесках.

Руководитель по продажам в подразделении DMT по горному консалтингу и проектированию Алексей Шалашинский рассказал о возможностях индустрии 4.0 для поточного транспорта. Традиционно на ленточных конвейерах используются датчики веса. Но сами они (равно как и бункеры, склады и вагоны) ограничены по весу. Ключевой вопрос – а правильно ли – измерять вес? Тем более, что датчики сложны в эксплуатации, а при неправильном использовании они и вовсе показывают неверные данные. Еще одна проблема – интеграция данных оборудования от разных поставщиков. Иногда проблема решается тем, что поставщики открывают коды при поставке, но в некоторых случаях они этого не делают.

Одно из решений проблемы – радарный датчик, который оснащен объемным сканером (меряет объем горной массы на конвейерах), датчиком скорости движения ленты и датчиком положения ленты на роликах. Оборудование поставляется со встроенным ПО. Подобное оборудование есть для бункеров и дробилок, так что можно объединить его в систему, и оно может взаимодействовать самостоятельно, т.е. стать примером «интернета вещей».

Главное преимущество метода, по словам Алексея Шалашинского, заключается в том, что у радара длина волны – около 4 мм, тогда как у лазера – несколько мкм. Из-за короткой длины волны лазер захватывает много помех (пар, пыль и т.д.), выдавая их за «материал». Радар их игнорирует.

Компания TalсoSolutions (бывшее подразделение DMT) разработала вместе с DMT решение по работе с большими данными. Оно состоит из трех модулей. Первый - мониторинг оборудования: данные объединяются и представляются в понятном виде. Второй модуль – диагностика для пошаговых решений по корректировке неисправностей и оптимизации. Третий модуль – KPI. На примере австралийского порта Алексей Шалашинский показал, что улучшение пропускной способности на 3% дало эффект в 5-11% или около 10 млнавстралийских долларов в год. Само решение обошлось примерно в 1 млнавстралийских долларов.

Директор по продажам и маркетингу Scania Свен-Эрик Густафссон рассказал об оптимизации внутрикарьерных перевозок. Он заверил, что горная техника Scania может помочь сэкономить и сделать работу предприятия более эффективной. Для этого же используются и тренинги для работников. Затем он привел примеры работы грузовиков в различных климатических зонах, от высокогорья до тропиков, чтобы продемонстрировать пределы их возможностей. Он также пообещал, что Scania может собрать для клиента, как из конструктора Лего, любую компоновку автомобиля в зависимости от потребностей. Следующий шаг в развитии карьерного транспорта – самосвалы без водителя, чья производительность вырастет, предположительно, на 25%.

Директор ООО «Системы для микроскопии и анализа» Владимир Шкловер начал с того, что непременным элементом автоматизированного предприятия должны быть лабораторные исследования, позволяющие получать информацию быстро, качественно и независимо от человеческого фактора. Системы, которые предлагает компания, позволяют установить наличие и распределение благородных металлов, определять попутные компоненты и примеси, анализировать хвосты и техногенные отвалы. Главное же – система помогает получать объемную модель распределения полезных ископаемых даже при малых концентрациях.

Технология может быть использована и при разведочном бурении, и при горных работах. Технология апробируется в стационарной лаборатории и в полевых условиях. Прибор максимально автоматизирован, его может эксплуатировать персонал со средним уровнем квалификации. По керну можно получить информацию для литологического описания или для характеристик механических свойств породы.

Господин Шкловер рассказал о проверке метода на стандартных образцах, которые были вставлены в самодельный керн. Исследование показало минеральный состав, также была выполнена гранулометрия, было локализовано золото не только внутри зерна, но и частицы самородного золота в пробе. Их удалось «увидеть глазами» и подтвердить другими методами анализа.

Владимир Шкловер также рассказал об анализе пробы (песка) на редкие земли. Методом автоматической минералогии были определены все минералы, их распределение и количество, определены редкие земли в определенном минерале. Данные были подтверждены другими методами и в независимой лаборатории.

Третья история была о том, как метод компьютерной томографии позволил выделить высокоплотные зоны и провести в них дополнительный анализ методом рентгеновской флуоресценции. Их сочетание позволило, не разрушая образец, выявить концентрации благородных металлов.

Также лаборатория позволяет анализировать углерод, его распределение и свойства, например, в золотосодержащих породах, и анализировать смачиваемость: эти знания полезны для техрегламента флотации.

Наконец, использование технологий компаний позволяет владельцу сохранить цифровую копию керна, даже если реальный образец был перемолот или утерян. «А это важная составляющая инфраструктуры цифрового рудника, о котором сейчас говорится», - подытожил Владимир Шкловер.

Геолог «Аранз Гео» Артур Брусенцов выделил три проблемы, с которыми чаще всего сталкиваются геологические службы. Первая проблема – разрозненные данные. Вторая – ограниченное взаимодействие. Третья – управление геологическими и ресурсными моделями.

Первая проблема проявляется в том, что данные записываются в разных форматах, используются портативные накопители, удаленные и локальные носители. В результате возникает путаница с обновлениями и резервным копированием. Данные теряются, нужны деньги на их обновление, отсюда риски утечки информации и проблемы с репутацией компании. Политики по обращению с данными не помогают: они хорошо работают на начальном уровне, но когда данные становятся моделью, они выходят за рамки протоколов.

Вторая проблема возникает потому, что у людей разный опыт, они находятся в разных местах, у них разные обязанности, а главное – из-за замедленного обмена информацией.

Третья проблема возникает потому, что после создания геологической или ресурсной модели компании стремятся ее защитить, поэтому возникает нехватка знаний и информации.

Для того, чтобы решить эту проблему, компания разработала продукт LeapfrogCentral – систему для управления моделью в безопасной среде с разными уровнями доступами. Можно видеть историю создания модели и использовать последние данные, чтобы принимать стратегические решения. Развернуть программу можно как на собственных серверах компании, так и в облаке.

Инженер по продажам ООО «Хауден» Денис Нарожный рассказал об информационных системах по управлению проветриванием. На него уходит до 75% энергопотребления подземного рудника. Следовательно, все идеи по энергоэффективности напрямую будут связаны с системами вентиляции.

На систему влияют метод добычи, оборудование, климатические условия, наличие газов и взвесей, нормативные акты, принятые в той или иной стране. Кроме первого фактора, прочие факторы изменчивы. Поэтому главное – правильно учесть динамику при проектировании системы управлении. Но зачастую для проектирования используются ручные (статичные) формулы расчетов. Плюс работа трудоемкая, не всегда точная, не учитывающая динамику, методы контроля, мониторинга, расчеты (в том числе – по базовому и наихудшему сценарию), энергоэффективность и экономическую эффективность.

Компания предлагает собственный вариант решения проблемы: она объединяет оптимизацию, моделирование и управление. Система создает 3D-модель, в ней есть готовые алгоритмы с учетом «вентиляции по потребностям». Интерфейс, как заверил господин Нарожный, понятен и прост для персонала, принимающего решения по проветриванию. Система развертывается как сеть шкафов связи, связанных контроллерами, которые соединяются с датчиками и вентиляторами. К сети подключаются системы позиционирования и wi-fi.

Решение уже используется: руднику Элеонор (входит в GoldCorp, расположен в Канаде) за счет нее удалось снизить потребление пропана для обогрева на 43%, на 56% снизить энергопотребление вентиляторов местного проветривания и на 73% - главного проветривания. В сумме – экономия около $4,5 млн в год при затратах около $700 тыс (окупаемость – несколько месяцев).

Еще один пример – регулирование вентиляцией при взрывных работах. Его применение позволило сократить время проветривания после взрывных работ на два часа три раза в день. «В результате оказалась сэкономленной почти целая смена», - объяснил выгоду докладчик.

После доклада один из слушателей поинтересовался, есть ли ограничения по оборудованию. На это господин Нарожный ответил, что система может работать с различным оборудованием. На вопрос о возможностях разворачивания системы с учетом российского законодательства, он отметил, что на рудниках ограничений нет, на угольных разрезах – есть.

 

AMC Consultants сопоставила модели и реальность горного предприятия

 

AMC Consultants провела мастер-класс на форуме МАЙНЕКС Россия-2017, где специалисты компании рассказали, как скорректировать модели с учетом данных реальной горной добычи.

«Проблема в том, что все модели основываются на предсказании, и полное понимание реальности приходит только после завершения проекта. С момента начала геологоразведки весь путь – это преумножение знаний», - так начал свою презентацию технический директор российского офиса Марк Чешер.

Господин Чешир напомнил собравшимся, как идет последовательный сбора данных от первичных моделей до ТЭО. Но после запуска эта работа не останавливается, а продолжается, данные снова собираются для усовершенствования работы предприятия. Они нужны для принятия решения по капитальным и операционным затратам. Пятилетний план корректируется ежегодными планами, которые корректируются в соответствии с текущей ситуацией.

Наличие стандартного цикла планирования (по кварталам) гарантирует всем заинтересованным сторонам получение своевременных и соответствующих результатов, уверен Марк Чешер. Благодаря стандартам различные службы будут знать, когда будут поступать те или иные данные.

Генеральный менеджер AMC Consultants Брюс Грегори объяснил, как обращаться с большими массивами данных. Первый шаг – проверка данных и соответствие их реальным событиям. «Если данные неправильные, все решения на их основе будут ошибочными». Проверять данные должны быть регулярными и частыми. Кроме того, данные должны быть полными.

Важно регулярно проводить анализ производительности, чтобы выявить слабые места в производственном процессе.

Анализ данных можно сравнивать с данными других предприятий, чтобы понимать, что именно можно усовершенствовать и какова цена этих усовершенствований. Второй момент – анализ результатов усовершенствований со стороны руководства предприятия. «Для создания бенчмаркинга лучше создать график, чтобы понимать свое место по сравнению с аналогичными предприятиями», - посоветовал Брюс Грегори.

Старший горный инженер компании Евгений Антонов рассказал о методике проведения сравнительного анализа с помощью матричной модели.

На основе модели рудного контроля планируются модели добычных блоков с учетом данных взрывных скважин. Затем - добычные блоки на отгрузку. Здесь учитываются бортовое содержание, номер блока, тоннаж и содержание. Вся эта информация должна быть доступна и на последующих этапах: рудные склады, ЗИФ и отвалы.

При получении фактических данных ресурсная модель сравнивается с фактом, насколько модель запасов совпадает с добычными блоками на определенному участке. Совпадение факта и модели анализируется. В частности, должно выясниться, приемлема ли интерпретация модели ресурсов, и модели построения блоков, идут ли добычные работы в проектных границах, приемлемы ли процедуры рудного контроля и маркшейдерского контроля.

Смысл проведения сравнительного анализа между планом и фактом на фабрике – выяснить, на каком этапе допущена ошибка. В частности, насколько корректно построена модель запасов, контролируется ли разубоживание и потери.

Региональный менеджер по консалтингу «Майкромайн» Ольга Альмендингер рассказала о контроле содержаний с точки зрения снижения потерь и разубоживания. Основаная мысль - грамотный контроль может минимизировать незапланированные потери.

Ресурсная оценка дает общую и локальную оценку по содержаниям и тоннажу (локальная оценка требует точной оценки распределения содержаний). Модель контроля содержаний – это тоже только оценки. Поэтому у ресурсной модели ограниченная детальность. Данные опробования буровзрывных скважин более детальны – что неудивительно, так как у ресурсной модели плотность сети может быть 50 на 50 метра, а у сети буровзрывных скважин – 4 на 4 метра. Госпожа Альмендингер привела примеры двух ресурсных моделей и модель контроля содержаний Одна из ресурсных моделей незначительно занижала, вторая – существенно завышала показатели по сравнению с моделью контроля содержаний.

«На вопрос «куда делось золото» первым отвечает геолог. Они делают самую первую оценку тоннажа и содержаний. Что надо делать, чтобы оценка была успешной, «чтобы к нам не пришли»? Необходимо разработать методику опробования, геологического картирования, коэффициентов «план-факт» и все данные хранить в единой базе данных, доступной для различных служб», - посоветовала Ольга Альмендингер. Методики опробования – керновое бурение и буровзрывные скважины. Второй метод хорош тем, что он дешевый: затраты идут только на опробование. Сеть густая, но есть проблема в том, что должен быть очень маленький срок получения результата. Скважины бурятся вертикально, поэтому могут не подходить для крутопадающих месторождений. Этот метод лучше подходит для краткосрочного планирования.

Скважины RC можно бурить заранее, наклонно, но стоит это дороже, и сама сеть более редкая. Этот вид бурения используется для среднесрочного планирования.

Если нет возможности сочетать разные виды бурения, можно использовать тестовое бурение на выбранном участке и провести раздельную интерпретацию результата и оценить различия, в том числе – с ресурсной моделью.

Для того, чтобы выяснить, стоит ли использовать керновое бурение, можно провести тестовую программу. Она позволит оценить затраты, оптимизировать буровую сеть, разработать методику опробования, протокол контроля качества и обучить персонал. Бурение RC может дать возможность сопоставить, насколько меняется содержания в зависимости от сети бурения. Более плотное бурение позволяет снизить разубоживание и разделить сорта руд (если это принципиально). Важно также учитывать примеси не только основного металла, но и сопутствующих.

У буровзрывных скважин есть ряд недостатков. Они представляют собой неравномерное распределение по крупности, мощности, в пробу попадает материал с нижележащего уступа, зато с верхних двух метров материал недоизвлекается. Это может привести к систематическим ошибкам в опробовании. На опробование влияет и влажность: из-за нее часть материала оседает и не выходит или зависает в выпуске циклона и в результате может попасть в другую скважину и быть учтенной там.

Отдельно докладчик остановилась на методах отбора проб, сравнила несколько из них. Она отметила, что важно проверять методику на наличие смещенной оценки, так как она может стать системной.

Считается, что необходимо проводить сопоставление с содержанием по полному материалу, отобранному из конуса. Программа опробования должна включать тесты контроля качества и делаться для всех полезных компонентов. Тестовые испытания полезно проводить регулярно, чтобы вовремя заметить неточности, которые могут возникать даже при использовании проверенных методов.

Классификации границ руда-порода можно делать вручную, по блочной модели, оцененной методом кригинга или обратно взвешенных расстояний. Еще один метод – условно-стохастическая модель. «Но я ни разу не видела, чтобы кто-то ее использовал», - призналась Ольга Альмендингер. В целом же, если выделять блоки без учета распределения минерализации, разубоживание будет высоким.

Последний участник мастер-класса – главный геомеханикAMCConsultants Адриан Пенни рассказал о Еврокоде 7, который устанавливает стандарты для сбора и анализа данных по геомеханике. Но они применяются для гражданского строительства – например, мостов. Еврокод 7 определяет предельные состояния надежности конструкции.

Один из вопросов - насколько Еврокод 7 применим для горного дела. Можно использовать нормативную документацию, управление рисками, критерии допустимости. В конце 80-начале 90-х в Онтарио и Западной Австралии началось движение по снижению смертности, связанное, прежде всего, с геотехнологическими проблемами. В 1995 году правила безопасности при ведении горных работ в Западной Австралии требовали, чтобы были учтены правила геотехнологической безопасности. Позже эта практика была распространена и в других странах, в том числе – за счет специальных сборников рекомендаций.

Докладчик привел в пример критерии допустимости при строительстве карьеров (уклон, борта, размер уступа, интервал между съездами и т.д.). Геотехнологические исследования должны проводиться как можно раньше, чтобы быть учтенными в проекте. В процессе работы важно вести текущее геотехническое обслуживание (оно должно включать план управления георисками, план и программу мониторинга, учет геотехнических данных при планировании горных работ, учет геотехнических данных при проведении горных работ, регулярный аудит и анализ независимыми консультантами).

Господин Пенни признал, что в горной добыче, в отличие от гражданского строительства, можно накапливать знания и, следовательно, вводить улучшения. Возможности усовершенствований – изменение угла откосов карьеров, системы отработки при подземной добыче, проектирование крепления горных выработок, разработка требований по оставлению целиков и обратной закладке, зоны повторного доступа.

«Горная добыча плохо поддается глобальной стандартизации, но можно снизить риски.

 Если раньше компании занимались только сокращением расходов, то сейчас компании занимаются и другими вопросами», - порадовался Адриан Пенни.

 (по материалам официального пресс-релиза мероприятия)

Подробная информация о форуме - на сайте: http://www.minexrussia.com/2017

Фоторепортаж – Елены Заровной

Назад на главную