Con sede a Melbourne, Australia, Newcrest Mining Limited (OTCMKTS: NCMGY) dispone di cinque principali asset operativi che producono oro, rame e argento. Newcrest è riconosciuta per l’eccellenza nell’efficienza operativa e nella gestione ambientale.
- Ottimizza il circuito di macinazione per una maggiore efficienza e portata
- Ottimizza i circuiti di flottazione per aumentare il ripristino dell'oro
- Aumento della produttività per il circuito di macinazione
- Aumento del ripristino dell'oro nel circuito di flottazione
- Fiducia nell'affrontare progetti futuri
Sfida
In qualità di leader del settore,Newcrest Mining è chiamata a soddisfare la domanda di prodotti di qualità e di un rendimento maggiore, gestendo al contempo la variazione delle materie prime, le fluttuazioni dei prezzi delle materie prime e le crescenti pressioni sulla sostenibilità.
Affrontare queste sfide è difficile, ma gli obiettivi sono chiari. Raggiungere anche solo un miglioramento dell'1% si traduce in notevoli risparmi sui costi e nella conservazione delle risorse naturali, generando benefici sia economici che ambientali.
Eric Nettleton, responsabile dell'automazione di Newcrest, ha osservato che “con diversi sistemi DCS e tecnologici in tutta l'azienda, l'azienda aveva bisogno di una piattaforma di controllo di processo avanzato (APC) ad architettura aperta per supportare la sua strategia di automazione”. Ruchira De Silva, responsabile del controllo e dell'analisi dei processi, ha spiegato che per realizzare questa strategia, “Newcrest ha implementato un programma completo e pluriennale di controllo e analisi dei processi (PC&A) per sostenere il suo lavoro APC e promuovere una maggiore efficienza e redditività delle sue operazioni”. Il quadro PC&A prevede che lo sviluppo delle capacità interne sia integrato da una collaborazione esterna strategica.
In questo articolo, esamineremo il lavoro svolto in due diversi siti:
Sito Uno: Cadia, Nuovo Galles del Sud, Australia
I portatori di interesse di Newcrest presso l'impianto di Cadia, nel Nuovo Galles del Sud, in Australia, erano concentrati sull'aumento della stabilità del processo complessivo di ripristino dell'oro dal minerale; in altre parole, cercavano di ridurre la variazione delle condizioni di processo. Controllando la variazione e facendo funzionare l'impianto di lavorazione più vicino ai vincoli operativi, i portatori di interesse di Newcrest si aspettavano di poter aumentare sia la portata che il rendimento.
Sito Due: impianto di lavorazione di Lihir in Papua Nuova Guinea
I portatori di interesse di Newcrest presso l'impianto di lavorazione di Lihir volevano ottimizzare il processo di flottazione.
I metalli vengono separati dagli altri composti presenti nel minerale attraverso un processo a più fasi. Il minerale viene frantumato e macinato in particelle più piccole, separate per dimensione, mentre viene combinato con acqua e reagenti chimici per formare una sospensione. Questa sospensione viene immessa in vasche di flottazione per essere agitata con bolle d'aria che creano una schiuma, o “froth”, sulla superficie della vasca. I reagenti inducono le particelle di metallo ad aderire alle bolle, in modo che possano essere rimosse in un processo di ripristino e consolidate ulteriormente per la lavorazione a valle.
Un funzionamento inadeguato della flottazione può comportare una ridotta efficienza di ripristino, un prodotto di bassa qualità, elevate perturbazioni in ingresso, un aumento dell'uso/costo dei reagenti e un'elevata variazione all'interno del processo, rendendo più difficile il controllo e la gestione.
Soluzione
Newcrest ha collaborato con il team di data science industriale di Kalypso per esplorare come la tecnologia FactoryTalk Analytics PavilionX controllo predittivo basato su modello potrebbe essere implementata in entrambi i siti per raggiungere gli obiettivi chiave.
Sito Uno: Cadia, Nuovo Galles del Sud, Australia
Newcrest ha chiesto a Kalypso di aumentare la produttività ottimizzando il circuito di concentrazione CON2. Il team di controllo predittivo basato su modello di Kalypso ha studiato 12 mesi di dati storici del circuito per identificare i parametri di processo chiave che potevano essere controllati e modificati. Successivamente, è stato utilizzato il controllore FactoryTalk Analytics PavilionX per prevedere come il processo avrebbe risposto alla variazione e alle interferenze esterne e per regolare in modo proattivo i risultati desiderati.
Per massimizzare la produttività, il circuito di macinazione deve essere eseguito il più rapidamente ed efficientemente possibile, tenendo conto dei vincoli a valle. Ciò significa macinare il minerale in ingresso fino a ottenere particelle di dimensioni adeguate con il minor numero possibile di ripetizioni del circuito.
Per garantire la giusta dimensione delle particelle del materiale che entra nel circuito di flottazione, il team di Kalypso ha configurato l'applicazione di controllo predittivo basato su modello per la macinazione in modo da adattarsi alla variazione del materiale di alimentazione e ad altre condizioni. Per controllare la densità della sospensione nel mulino SAG, il controllore di controllo predittivo basato su modello doveva monitorare e regolare simultaneamente più variabili, tra cui la velocità del mulino SAG, la portata di minerale nel mulino SAG e la portata dell'acqua nel mulino SAG, tra le altre.
Sito Due: impianto di processo di Lihir in Papua Nuova Guinea
Gli stakeholder di Newcrest a Lihir volevano ottimizzare un circuito di flottazione per migliorare il ripristino dell'oro, il grado del concentrato e ridurre i costi dei reagenti. Hanno chiesto a Kalypso di sviluppare una soluzione per l'ottimizzazione multivariabile del circuito di flottazione, puntando a un aumento misurabile del ripristino come indicatore di successo.
Lo sviluppo della soluzione per il circuito di flottazione è iniziato con il monitoraggio e il controllo dei parametri di processo per ridurre la variazione e raggiungere gli obiettivi di ottimizzazione. L'applicazione fornisce visibilità in tempo reale sulla gestione del processo e controlla simultaneamente più parametri di processo. Le azioni di controllo vengono aggiornate continuamente in base alle osservazioni effettive del processo e agli analizzatori online virtuali, rispettando i vincoli del processo dell'impianto per soddisfare i requisiti di ripristino e grado.
I controllori FactoryTalk Analytics PavilionX si basano su modelli potenti del processo che tengono conto di molteplici variabili che influiscono sul risultato del processo. Agiscono ad alta frequenza per un calcolo efficiente e accurato dei setpoint del controllore e prevedono i parametri interni del processo e della qualità.
Le variazioni della portata e del bilancio idrico che possono essere causate da variabili a monte influenzeranno la capacità di aspirazione di massa del circuito di flottazione.
Risultato
Gli sforzi congiunti dei team di Newcrest e Kalypso hanno portato a miglioramenti che non solo hanno soddisfatto, ma spesso hanno superato gli obiettivi prefissati.
Site 1: Cadia, Nuovo Galles del Sud, Australia
L'applicazione di controllo predittivo basato su modello per il circuito di macinazione è stata progettata, implementata e convalidata in nove mesi, prima di essere trasferita al team di Newcrest per il funzionamento continuo.
Nel business case definito all'avvio del progetto, Newcrest e Kalypso avevano individuato un aumento della portata come potenziale obiettivo. Dopo l'implementazione, il circuito di macinazione CON2 di Cadia sotto controllo predittivo basato su modello sta superando di gran lunga questo obiettivo sfidante.
Dopo il successo nell'ottimizzazione del circuito di macinazione, Newcrest ha nuovamente richiesto l'esperienza di Kalypso per un progetto successivo incentrato sull'ottimizzazione del circuito di flottazione.
Jason Nitz, Manager Technology and Innovation di Cadia, ha dichiarato: “Questo progetto ha dato a Cadia la fiducia necessaria per perseguire ulteriori opportunità di miglioramento del controllo dei processi nell'impianto con le capacità combinate di Kalypso/Rockwell.” Jason Cravino, Superintendent PC&A di Cadia, ha aggiunto che la “Collaborazione tra Kalypso e i team PC&A, Metallurgia e Operations del sito è stata fondamentale per implementare una soluzione di controllo che non solo ha stabilizzato il circuito di macinazione CON2, ma ha anche portato a un aumento della produzione in tonnellate.”
Site 2: impianto di processo di Lihir in Papua Nuova Guinea
L'applicazione di controllo predittivo basato su modello per il circuito di flottazione è stata progettata, implementata e convalidata nell'arco di 12 mesi, prima di essere trasferita al team di Newcrest a Lihir per il funzionamento continuo.
Nel business case definito all'avvio del progetto, Newcrest e Kalypso avevano individuato un aumento del ripristino dell'oro (alla flottazione) come obiettivo ambizioso. Dopo l'implementazione, il circuito di flottazione di Lihir sotto controllo predittivo basato su modello sta superando di gran lunga questo obiettivo sfidante.
Robert Gordon, Process Plant Operations Manager, ha dichiarato: “L'implementazione del controllo predittivo basato su modello sul circuito di flottazione di Lihir ha portato a un significativo miglioramento delle prestazioni e alla stabilità del flusso a valle. I team di Operations, Process Control e Metallurgy di Lihir hanno lavorato insieme per co-progettare questa soluzione di controllo predittivo basato su modello, sviluppando le competenze fondamentali per supportare il nostro futuro programma di controllo predittivo basato su modello ampliato.”
Gareth Peachey, Senior Process Engineering Specialist di Lihir, ha dichiarato: “Si trattava di una nuova tecnologia per Lihir, progettata per migliorare i controlli regolatori esistenti, ed è stata implementata durante le restrizioni dovute al Covid, con accesso limitato alle risorse. La nostra stretta collaborazione con il team di Kalypso ci ha permesso di superare queste sfide e di realizzare un progetto di successo che ha superato gli ambiziosi obiettivi di prestazione che ci eravamo prefissati.”
Posizionati per crescere
Gli investimenti di Newcrest Mining nel controllo predittivo basato su modello li hanno posizionati strategicamente per soddisfare la crescente domanda di prodotti di qualità e di rendimenti più elevati. Il nostro lavoro insieme ha permesso a Newcrest di migliorare l'efficienza operativa gestendo i costi, il consumo energetico, la variabilità delle materie prime e altri vincoli, rimanendo fedele al loro impegno per la sostenibilità e la tutela ambientale.
Pubblicato 13 dicembre 2023