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ニュークレスト・マイニング社はMPCでプロジェクト目標を超過達成

ニュークレスト・マイニング社は、モデル予測制御テクノロジで2つの処理プラントの効率と収益性を最大化

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mining processing plant precious metals
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オーストラリアのメルボルンに本社を置くニュークレスト・マイニング(OTCMKTS: NCMGY)社は、金、銅、銀を生産する5つの主要な運用資産を持っています。ニュークレスト社は、卓越した業務効率と環境スチュワードシップで認められています。

課題
  • 効率とスループットを高めるために粉砕回路を最適化する
  • 金の回収率を高めるために浮遊 回路を最適化する
ソリューション
  • Pavilion8モデル予測制御テクノロジ
結果
  • 粉砕回路のスループット向上
  • 浮選回路における金回収率の向上
  • 将来のプロジェクトに取り組む自信

課題

ニュークレスト・マイニング社は業界のリーダとして、原材料のばらつき、商品価格の変動、サステナビリティ(持続可能性)への圧力の高まりを管理しながら、高品質な製品と歩留まりの向上という需要に応えることを求められています。

これらの課題に取り組むことは困難ですが、目的は明確です。わずか1%の改善を達成するだけで、大幅なコスト削減と天然資源の保護につながり、経済的・環境的なメリットをもたらすのです。

ニュークレスト社のオートメーション部門の責任者であるエリック・ネットルトン氏は、「事業全体を通じて異なるDCSと技術システムがあるため、オートメーション戦略をサポートするオープンアーキテクチャの高度なプロセス制御(APC)プラットフォームが必要でした」と、指摘しました。プロセス制御&アナリティクス担当マネージャのルチラ・デ・シルバ氏は、この戦略を達成するために、「ニュークレストは、APC作業を下支えする包括的な複数年のプロセス制御&アナリティクス(PC&A)強化プログラムを展開し、事業からより高い効率性と収益性を引き出そうとしました」と、説明しました。PC&Aのフレームワークは、社内の能力開発を戦略的な社外コラボレーションによって補完することを求めています。

この記事では、2つの異なる拠点で行なわれた作業を紹介します。

拠点1: オーストラリア、ニューサウスウェールズ州カディア

オーストラリアのニューサウスウェールズ州にあるカディアのニュークレスト社の関係者は、鉱石から金を回収するプロセス全体の安定性を高めることに重点を置いていました。つまり、プロセス条件のばらつきを減らそうとしていました。ばらつきを制御し、処理プラントを操業制約に近い状態で稼働させることで、ニュークレスト社の関係者は、処理量と歩留まりの両方を向上させることができると期待していました。

拠点2: パプアニューギニアのリヒア・プロセス・プラント

リヒア・プロセス・プラントのニュークレストス社の関係者は、浮選プロセスの最適化を望んでいました。

金属は、岩石鉱石中の他の化合物から分離するためには、多段階のプロセスを経ています。鉱石は粉砕され、粒径ごとに分離されながら、水と化学試薬と組み合わされてスラリーになります。このスラリーを浮遊タンクに投入し、気泡で撹拌することで、タンクの表面に泡(フロス)を作ります。試薬は金属粒子を気泡に付着させるので、回収プロセスで金属粒子をすくい取り、下流処理のためにさらに凝集させることができます。

浮遊操作の不良は、回収効率の低下、低品位製品、高い投入障害、試薬の使用量/コストの増加、プロセス内のばらつきが大きくなり、制御と操作がより困難になります。

ソリューション

ニュークレスト社は、カリプソ社の産業データ・サイエンス・チームと提携し、Pavilion8® MPCテクノロジを両方の施設でどのように導入すれば主要目標を達成できるかを検討しました。

拠点1: オーストラリア、ニューサウスウェールズ州カディア

ニュークレスト社は、CON2濃縮回路を最適化することで処理能力を向上させるよう、カリプソ社に依頼しました。カリプソ社のMPCチームは、回路の12カ月の履歴データを調査し、制御・修正可能な主要プロセスパラメータを特定しました。その後、Pavilion8コントローラを使用して、プロセスが変動や外乱に対してどのように反応するかを予測し、望ましい結果が得られるように積極的に調整しました。

処理能力を最大化するためには、粉砕回路は下流の制約に対して可能な限り迅速かつ効率的に実行されなければならなりません。これは、できるだけ少ない回路の繰り返しで、入ってくる鉱石を適切な大きさの粒子にまで粉砕することを意味します。

浮選回路に投入される原料の粒度を適切にするため、カリプソ社のチームは、供給原料の変動やその他の条件に適応するようにMPC粉砕アプリケーションを設定しました。SAGミル内のスラリーの密度を制御するために、MPCコントローラは、SAGミルの回転数、SAGミルへの鉱石の供給速度、SAGミルへの水の流量など、複数の変数を同時にモニタし、調整する必要がありました。

拠点2: パプアニューギニアのリヒア・プロセス・プラント

リヒアのニュークレスト社の関係者は、金の回収率、精鉱の品位、試薬コストの削減のために、浮選回路を最適化したいと考えていました。彼らはカリプソ社に、成功の指標として回収率の測定可能な増加を目標とした、浮遊回路の多変量最適化ソリューションの開発を依頼しました。

浮遊回路ソリューションの開発は、変動性を低減し、最適化目標を達成するためのプロセスパラメータのモニタと制御から始まりました。このアプリケーションは、プロセス管理をリアルタイムで可視化し、複数のプロセスパラメータを同時に制御します。制御動作は、回収率と品位の要件を満たすためにプラントのプロセス制約を遵守しながら、実際のプロセス観察と仮想オンラインアナライザに基づいて継続的に更新されます。

Pavilion8コントローラは、プロセスの結果に影響する複数の変数を考慮した、プロセスの強力なモデルに基づいています。コントローラのセットポイントを効率的かつ正確に計算し、内部プロセスおよび品質パラメータを予測するために、高周波数で動作します。

上流の変数によって引き起こされる可能性のある流量と水のバランスの乱れは、浮遊回路の容量吸引能力に影響を与えます。

結果

ニュークレスト社とカリプソ社のチームの共同作業により、設定されたプロジェクト目標を満たすだけでなく、しばしばそれを上回る改善がもたらされました。

拠点1: オーストラリア、ニューサウスウェールズ州カディア

MPC粉砕回路アプリケーションは、継続的な運用のためにニュークレスト社のチームに移行する前に、9カ月で設計、実装、検証されました。

プロジェクト立上げ時に定義されたビジネスケースにおいて、ニュークレスト社とカリプソ社は、潜在的な目標として処理能力の増加を合意しました。導入後、MPCの下でのカディアのCON2粉砕回路は、この困難な目標をはるかに上回る結果を出しています。

粉砕回路の最適化に成功した後、ニュークレスト社は、浮遊回路の最適化に焦点を当てた後続プロジェクトで、再びカリプソ社の専門知識を活用しました。

カディアの技術・イノベーションマネージャであるジェイソン・ニッツ氏は、「このプロジェクトによってカディアは、カリプソとロックウェル・オートメーションの能力を組み合わせることで、工場におけるさらなるプロセス制御改善の機会を追求するために必要な自信を得ることができました」と、示しました。カディアのPC&A監督者のジェイソン・クラビーノ氏は、「カリプソと現場のPC&A、冶金、操業チームとのコラボレーションは、CON2粉砕回路を安定させるだけでなく、生産トン数を増加させる制御ソリューションの導入に成功しました」、と付け加えました。

拠点2: パプアニューギニアのリヒア・プロセス・プラント

MPC浮遊回路アプリケーションは、リヒアのニュークレスト社のチームに移行して継続的に運用される前に、12カ月のスパンで設計、実装、検証されました。

プロジェクト立上げ時に定義されたビジネスケースにおいて、ニュークレスト社とカリプソ社は、金の回収率(浮選時)の向上を潜在的なストレッチターゲットとして特定しました。実施後、MPCの下でのリヒアの浮遊回路は、この困難な目標をはるかに上回る成果を上げています。

プロセス・プラント・オペレーション・マネージャのロバート・ゴードン氏は次のように述べています。「リヒアの浮遊回路にMPCを導入することで、大幅な性能向上と下流のフローシートの安定性がもたらされました。リヒアの操業チーム、プロセス制御チーム、冶金チームが協力してこのMPCソリューションを共同設計し、将来のMPCプログラム拡張をサポートする中核能力を構築しました。」

リヒアのシニア・プロセス・エンジニアリング・スペシャリストであるガレス・ピーチー氏は次のように述べています。「これは既存の規制管理を改善するために設計されたリヒアの新技術であり、資源へのアクセスが制限されたCovid-19の規制の中で実施されました。カリプソ社のチームとの緊密な連携により、このような難題を乗り越え、私たちが設定した困難な性能目標を上回るプロジェクトを成功させることができました。」

成長への布石

ニュークレスト・マイニング社のモデル予測制御への投資は、高品質の製品とより高い歩留まりに対する需要の高まりに対応するための戦略的な位置けとなりました。ニュークレスト社は、サステナビリティ(持続可能性)と環境保護へのコミットメントに忠実でありながら、コスト、エネルギー消費、原材料のばらつき、その他の制約を管理することによって、私たちの共同作業により、運用効率を高めることができました。

公開 2023年12月13日

トピック: Optimize Production 鉱業 Model Predictive Control
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