黄金选矿数字孪生技术应用探索

　　摘要：随着工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与矿业领域传统工艺技术的不断融合发展，选矿流程数字化、智能化成为行业发展趋势。数字孪生技术与选矿工艺相结合建立数字仿真平台，将提升设备改进、流程优化、智能控制等在选矿全生产周期的应用效果。介绍了数字孪生技术在流程工业应用中的发展历史及趋势，以及不同数字化模型在黄金选矿流程中的应用潜力。结合工业实践介绍了几种黄金选矿流程数字孪生模型的应用场景，探索数字孪生技术在黄金选矿中的应用前景。

　　关键词：数字孪生;黄金选矿;数字化模型;设备模型;流程模型

　　引言

　　通过关键设备及流程的智能化，利用工业互联网、物联网、云计算技术的支持，建立以智能选矿厂为载体的智能矿山是中国矿物加工工业转型发展的重要途径[1]。随着工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的进步，以及依托数据驱动、智能算法的仿真模型逐渐丰富，数字孪生技术近年来发展迅猛。数字孪生、虚拟仿真技术与矿业领域传统工艺技术的不断融合发展，正在推动矿物加工流程工业的网络化、智能化升级，通过数字技术承载矿物“基因属性”，最大限度地提高工业數据收集工作的价值，进而提升整个矿物加工行业的生产效率[2]。

　　一项新兴通用技术在行业内落地往往需要充分结合行业特点，以行业需求推动特种技术发展，进而实现新兴通用技术的工业实践。数字孪生技术亦是如此。目前，数字孪生技术已经在制造领域、能源领域、医疗领域及城市规划领域实现了不同程度的应用，取得了良好的示范效果[3]。这些应用案例为数字孪生技术在矿物加工领域开展工业实践提供了很好的借鉴，但要使数字孪生技术真正为矿山企业带来实际收益，可能需要借助采矿、运输、选矿、尾矿处理、水处理等环节的行业知识搭建桥梁，连接数字技术与选矿技术，实现虚拟厂矿与现实厂矿的交互。

　　本文在介绍数字孪生技术的基础上，提出了黄金选矿数字孪生一般性基础结构，并探讨了不同数字化模型应用场景，以期能够为数字孪生技术在黄金选矿生产中的应用提供一些思路。

　　1数字孪生技术概述

　　2010年11月，美国国家航空航天局(NASA)在其发布的技术路线图报告《Draft modeling，simulation，information technology & processing roadmap》中首次使用了“数字孪生”一词，并开始尝试建立一个数字孪生系统。该系统基于高性能计算、高精度建模仿真及信息处理技术，能够在发射任务前进行虚拟飞行演练，提供持续的健康预测和故障排除策略，减小风险;可以镜像模拟实际的飞行过程，监视及预测飞行孪生的状态;通过大规模数据分析及整合支持新的科学研究，减少任务设计周期，降低培训和维护成本[4-5]。

　　随后数字孪生技术逐渐被应用在制造业中，且重要性越来越大，成为制造业和流程工业“工业4.0”蓝图中不可或缺的元素。在数字孪生产业发展中，数字孪生城市、数字孪生建筑、数字孪生能源等应运而生，并为其各自对应的领域带来了收益[6]。近年来，数字孪生技术已经开始应用于矿业行业，推动该行业传统流程工业的数字化转型。

　　通用电气公司(GE)数字矿山团队使用数字孪生技术进行资产规划、运营绩效管理、钻探指导和故障感知等方面的工业应用，并开发了可以连接工业设备、进行数据分析和实时反馈的PredixTM平台。2017年4月，通用电气公司和总部位于澳大利亚珀斯的矿业公司South32宣布达成一项为期3年的协议，将数字孪生技术应用于其业务推广和创新。South32利用PredixTM平台，除可对单项资产和单个设备进行优化外，还可对全局矿山事务作出快速、准确的决策，并针对整个矿山业务进行优化[7]。

　　安德里茨公司(ANDRITZ)利用计算机辅助工程(CAE)、数学模型及控制算法优化建立了较为通用的流程工业模拟平台及优化控制系统，并在此基础上开发了数字孪生平台，针对选矿流程实现流程设计、流程分析、软测量及优化控制等功能。ANDRITZ帮助大洋黄金公司(Oceana Gold)在南卡罗来纳州的Haile金矿应用数字孪生技术提升自动化水平和生产稳定性，分别建立了旋流器和尾矿浓密机底流泵的“虚拟设备”，并作为控制系统的输入变量之一，参与选矿流程的自动控制，特别是旋流器溢流和底流的计算值已经代替了原有每小时进行的人工取样测量值[8]。

　　尽管数字孪生技术已经帮助矿业企业在设备管理、资产管理、运输、生产规划等方面取得了较好的提升效果，但距离实现矿业企业全生命周期数字孪生系统投入工业实践的目标还有很大距离。持续关注选矿仿真模型、人工智能算法的发展，并将最新的技术成果纳入矿业工业数字孪生系统建设规划，是实现矿业企业数字化转型，特别是实现选矿数字孪生工厂建设的有效途径。

　　2黄金选矿数字孪生技术

　　NASA提出的“数字孪生”概念有其明确的需求导向，即服务于未来宇航任务。在这个数字孪生系统中各种对应不同宇航任务的仿真模型构成了对运载工具及任务流程全生命周期的支持。将这些仿真模型集成到一起，再加上包括实时状态数据、历史维护数据、试验数据等的支撑，以及资产管理、规划管理等内容，就构成了一种NASA追求的全新的“数字孪生”工作模式。对于矿业行业，或者再具体到黄金选矿行业，数字孪生系统必须要具有行业特点，能够满足行业特定需求，在拥有若干不同类型仿真模块的情况下，完成局部或全部生产流程的虚拟，实现交互。因此，从生产实践的角度来看，黄金选矿领域的数字孪生系统至少应具备以下几项功能：

　　1)对黄金选矿关键设备进行数字化建模。模型能够准确模拟设备生产过程，计算设备磨损、运行效果、所处理物料的变化等。

　　2)对黄金选矿单元操作流程进行数字化建模。模型能够准确模拟单元操作流程的生产功能，计算单元操作流程内矿量、水量、气量、药剂量、其他介质等的平衡情况，并反映操作条件变化对流程生产带来的影响。

　　3)对黄金生产全流程进行数字化建模。模型能够准确模拟包括破碎、磨矿、分级、浮选、浓缩脱水等黄金生产全流程的生产功能，计算流程内各种物料的平衡情况，反映设备型号、操作条件、物料性质变化给生产流程带来的影响，计算目标矿物的生产达标情况。

　　在具备了上述一项或几项功能的情况下，数字孪生系统就可以实现软测量、故障诊断、生产规划、流程优化、自动控制等一系列能够提升实体选矿厂生产效率的工业实践。当然，除了这3个基本模块之外，一个完整的数字孪生黄金选矿厂还需要采用必要的数据处理技术、相对应的数据库管理技术、知识提取技术及对真实系统的反馈机制等建立相应功能模块，这里仅从上述3类主要的建模方法出发，讨论黄金选矿数字孪生技术实现基础。

　　2.1黄金选矿关键设备数字孪生模型

　　在黄金选矿数字孪生系统建设过程中，选矿设备模型是实现选矿流程数字化的基础。在矿物加工设备建模领域，100年前已经出现了大型机械的理论模型，如基于粉碎功耗理论的Rittinger、Kick和Bond模型，推动了破碎机和球磨机建模的发展[9-11]。WHITEN[12-13]结合磨矿动力学和矩阵表述方法建立了球磨机理想混合模型(Perfect Mixing Model)，奠定了目前大多数磨机设备的模型框架。随着计算机技术和数值模拟方法的发展，离散元(Discrete Element Modelling，DEM)、计算流体力学(Computation Fluid Dynamics，CFD)等方法被用于模拟破碎机[14]、磨机[15]、振动筛[16]、浮选机[17]、旋流器[18]等选矿关键设备，从微观角度丰富模型细节，对设备内的物料运动轨迹、颗粒碰撞粉碎、气泡破裂凝并、矿浆流动情况等进行精确计算，协助设备设计及改进。为了更准确地描述选矿设备工业应用场景，加强设备模型应用的实时性，科研人员和工程技术人员开始将人工神经网络、模糊逻辑、基因算法、支持向量机、决策树、数据驱动、人工智能等新的基于数据的建模方法与设备建模相结合，针对浮选机、磨机等复杂设备进行建模仿真研究[19]。在此基础上，新的基于混合建模方法的数字化设备模型建模方法应运而生[20]，通过数值计算和人工智能方法進行工业尺度选矿设备经验模型的参数整定，利用离线数据、在线数据的支持，建立目标设备的数字孪生模型。这样的设备模型不仅可以为新设备的设计提供支持，也可以为设备优化、设备操作、设备软测量提供在线或离线的数据支持，减少设备在生产中的故障率，实现预测性维护，并最终提升设备生产运行效率。

　　2.2黄金选矿单元操作流程数字孪生模型

　　以黄金选矿关键设备模型为基础，辅以管路、泵池等辅助设备模型，在总体平衡框架下可以建立选矿流程中某一单元操作流程的数字孪生模型。此外，单元操作流程模型还应具备原始流程考查数据协调、模型参数修正、通用数据库环境及不同类型数据接口等功能模块。到目前为止，矿物加工领域可以进行黄金选矿单元操作流程仿真计算的商业软件还都是国外公司或研究机构推出的[21]，其中较为典型的软件有澳大利亚昆士兰大学朱利叶斯克鲁茨尼特矿物研究中心(JKMRC)推出的粉碎流程模拟软件JKSimMet(见图1)和浮选流程模拟软件JKSimFloat，法国地矿研究局(BRGM)开发的选矿流程稳态模拟软件USIM PAC，美国METSIM国际公司开发的包含选矿和冶金流程静态、动态模拟软件包METSIM，美国犹他大学研究开发、矿产技术国际公司(MTI)推出的矿物加工流程模块化模拟器MODSIM及南非肯瓦特(Kenwalt)公司开发的大型流程模拟软件SysCAD等。

　　在这些软件或模拟器中，可以单独针对单台设备进行矿量、水量的平衡计算，也可以针对破碎、磨矿、分级、浮选、重选、磁选及固液分离流程进行矿量、水量、粒度、浓度的模拟计算。尽管目前有些软件称可以进行动态仿真，如METSIM、SysCAD等，在其平台下可以测试简单的控制逻辑对流程的影响。但是，从某种角度来讲，其动态过程的计算还不是真正意义上的动态仿真，因为仿真模型中的设备模型参数并不能根据矿石性质及操作条件自动进行调整。也就是说，其只能反映某一稳定状态下一个或几个操作变量对流程数质量平衡的影响。尽管如此，这些流程模拟软件仍可以完成针对流程操作或流程控制单变量分析或有限定条件的多变量分析，帮助工程技术人员进行流程设计、流程优化、复现一定条件下的流程表现。结合目标流程相对应的设备模型，更多的软测量信息得以补充，则针对特定需求的单元操作数字孪生系统可以在目前的技术水平下实现。

　　随着设备、单元操作流程动态模型研究的不断深入，以及大数据技术在矿物加工领域的融合发展，黄金选矿单元操作流程数字孪生系统的建设基础也会逐渐夯实，基于数字孪生的单元操作流程优化技术也将在黄金选矿生产中发挥实质性作用。

　　2.3黄金生产全流程数字孪生模型

　　黄金生产全流程数字孪生模型不但要包含设备、单元操作流程数字孪生功能，还要在更大的维度发挥数字化模型及孪生系统的优势，对整个工厂全生命周期进行监控和优化。对于一座黄金矿山来说，全流程数字孪生系统向上游包含探矿、采矿，中游包含选矿、尾矿处理，下游包含冶炼、产品运输等环节。不同的环节，需要有相应的数字化模型来描述各个不同的生产过程，同时利用大数据技术建立采矿数据库、运输数据库、选矿数据库、冶炼数据库、产品数据库、设备数据库、资产及金融数据库、环境数据库等企业数据链之间的内在联系，从生产全局出发进行单目标或多目标优化，从而达到数字化驱动矿山企业生产经营的目的。数字孪生技术对矿山企业掌握详细的多维度生产信息、能耗信息、排放信息等具有很大的支撑作用，同时帮助企业推进“绿色矿山”建设，实现“节能减排”“碳中和”等目标。

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文章名称： 黄金选矿数字孪生技术应用探索

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