بررسی امکان پیش بینی بازیابی آهن در کارخانه های فرآوری سنگ آهن بر مبنای عیار خوراک با استفاده از هوش مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران

2 دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران

چکیده

هدف:  هدف از فرآوری سنگ آهن در کارخانه‌های فرآوری، دستیابی به محصولی با عیار مناسب و حداکثر بازیابی آهن است. میزان بازیابی آهن در سیستم‌های فرآوری به پارامترهای متعددی وابسته است که تعیین آن از طریق توزین و تست‌های آزمایشگاهی، زمان‌بر و پرهزینه می‌باشد. با توسعه استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های صنعتی، به نظر می‌رسد که این فناوری بتواند راهگشای بسیاری از مسائل مطرح در صنایع فرآوری مواد معدنی، از جمله کارخانه‌های فرآوری سنگ آهن باشد. لذا هدف از این تحقیق، امکان‌سنجی استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بازیابی آهن بر مبنای عیار آهن (Fe) و اکسید آهن (FeO) به عنوان اولین قدم در راستای توسعه کاربرد این فناوری در صنایع معدنی است.
مواد و روش: برای انجام این پژوهش، داده‌های روزانه عیار Fe و FeO در خوراک و بازیابی آهن مربوط به کارخانه کنسانتره سنگ آهن مرکزی، که شامل دو خط تولید چغارت و سه چاهون است، جمع‌آوری شد. مدلسازی بازیابی آهن با استفاده از دو مدل MLP  (Multilayerperceptron neural network) و CFNN  (Cascade forward neural network) انجام گرفت. در این مدلسازی، عیار Fe و FeO خوراک به‌عنوان ورودی‌های مدل و بازیابی آهن به‌عنوان خروجی در نظر گرفته شدند.
نتایج: هر دو مدل عملکرد نسبتاً مشابهی دارند، اما CFNN از پارامترهای آماری بهتری برخوردار است. مقدار R² در مدل CFNN برای خطوط تولید چغارت و سه چاهون به ترتیب 831/0 و 837/0 به‌دست آمد، در حالی که RMSE این مدل‌ها به‌ترتیب 655/1و 823/1 محاسبه شد. با بررسی نتایج مشخص گردید که مدل CFNN قادر است با اطمینان ۹۵ درصد، بازیابی آهن را با خطای نسبی کمتر از ۵ درصد برای هر دو خط تولید پیش‌بینی کند.
نتیجه‌گیری: استفاده از عیارهای Fe و FeO به تنهایی به عنوان ورودی مدل‌ها، نمی تواند به یک مدل جامع جهت جایگزینی با محاسبات مرسوم، تبدیل شود، لذا تاثیر سایر پارامتر های موثر کاملا در این پژوهش مشخص می گردد. همچنین آنالیز حساسیت نشان داد که بازیابی آهن با هر دو پارامتر ورودی مدل رابطه مستقیم دارد، اما عیار Fe خوراک تأثیر بیشتری بر بازیابی آهن می گذارد. نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بازیابی آهن بسیار امیدوارکننده است. با افزایش دقت مدل‌ها از طریق افزودن داده‌ها و پارامترهای ورودی، می‌توان به مدل‌هایی دست یافت که قادر به کاهش هزینه‌ها و زمان مورد نیاز برای عیارسنجی در کارخانه هستند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] Mcnab, B., et al. Processing of magnetite iron ores-comparing grinding options. in Proceedings of the AusIMM Iron Ore Conference. 2009.
 
[2] Rovenskikh, M. and A. Kobzeva, Analysis of iron ore reserves in Russia and worldwide. Tsifrovaya ekonomika. Problemy i perspektivy razvitiya, 2019: p. 318-323.
 
[3] Hicyilmaz, C., et al., Mineral Processing on the Verge of the 21st Century: Proceedings of the 8th International Mineral Processing Symposium, Antalya, Turkey, 16-18 October 2000. 2017: Routledge.
 
[4] Xiong, D., L. Lu, and R. Holmes, Developments in the physical separation of iron ore: magnetic separation, in Iron ore. 2015, Elsevier. p. 283-307. https://doi.org/10.1016/B978-1-78242-156-6.00009-5.
 
[5] Karmazin, V., M. Bikbov, and A. Bikbov, The energy saving technology of beneficiation of iron ore. Physical Separation in Science and Engineering, 2002. 11(4): p. 211-224. https://doi.org/10.1080/1055691021000062813.
 
[6] Wang, F., et al., Investigation of the magnetic separation performance of a low-intensity magnetic separator embedded with auxiliary permanent magnets. Minerals Engineering, 2022. 178: p. 107399. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2022.107399.
 
[7] Wang, F., et al., Performance assessment of an innovative precise low-intensity magnetic separator. Minerals Engineering, 2022. 187: p. 107774. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2022.107774.
 
[8] Karimi, P., Z. Mansourpour, and A. Khodadadi Darban, Simulation of magnetic separation process in wet low intensity magnetic separator using DPM-CFD Method. Journal of Advanced Environmental Research and Technology, 2023. 1(1): p. 59-73. http://dx.doi.org/10.22034/jaert.1.1.59.
 
[9] Schulz, N.F., Determination of the magnetic separation characteristics with the Davis Magnetic Tube. Trans. SME-AIME, 1964. 229: p. 211-216.
 
[10] Makhula, M., et al., Statistical analysis and concentration of iron ore using Longi LGS 500 WHIMS. International Journal of Mining Science and Technology, 2016. 26(5): p. 769-775.https://doi.org/10.1016/j.ijmst.2016.05.052.
 
[11] Ren, L., S. Zeng, and Y. Zhang, Magnetic field characteristics analysis of a single assembled magnetic medium using ANSYS software. International Journal of Mining Science and Technology, 2015. 25(3): p. 479-487. https://doi.org/10.1016/j.ijmst.2015.03.024.
 
[12] Li, W., et al., A preliminary investigation into separating performance and magnetic field characteristic analysis based on a novel matrix. Minerals, 2018. 8(3): p. 94. https://www.mdpi.com/2075-163X/8/3/94#.
 
[13] Dobbins, M., J. Domenico, and P. Dunn. A discussion of magnetic separation techniques for concentrating ilmenite and chromite ores. in The 6th international heavy minerals conference “back to basics”, The Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2007.
 
[14] Guarin, C., et al., The K Deeps magnetite mineralisation at Koolyanobbing, Western Australia. Applied Earth Science, 2010. 119(3): p. 143-153. https://doi.org/10.1179/1743275811Y.0000000009.
 
[15] Wills, B.A. and J. Finch, Wills' mineral processing technology: an introduction to the practical aspects of ore treatment and mineral recovery. 2015: Butterworth-heinemann. https://doi.org/10.2138/am.2008.502.
 
[16] Shahcheraghi, S.H., et al., A simple model for predicting optimal weight recovery of industrial iron ore processing–case study: Iranian iron ore mines. Canadian Metallurgical Quarterly, 2023. 62(2): p. 295-300. https://doi.org/10.1080/00084433.2022.2075074.
 
[17] Tahami, M., et al., Integration of experimental study and neural network modeling for estimating iron recovery in Davis tube tests. Scientific Reports, 2024. 14(1): p. 22578. https://doi.org/10.1038/s41598-024-72850-w.
 
[18] Paledi, U., et al., Selectivity index and separation efficiency prediction in industrial magnetic separation process using a hybrid neural genetic algorithm. SN Applied Sciences, 2021. 3(3): p. 351. https://doi.org/10.1007/s42452-021-04361-6.
 
[19] Izadi-Yazdan Abadi, M., R. Shokrizadeh, and F. Heydari, Development of a model for iron concentrate tonnage with least angle regressions–An industrial trial. Canadian Metallurgical Quarterly, 2024: p. 1-10. https://doi.org/10.1080/00084433.2024.2366715.
 
[20] Technical Operation Manual for Choghart Production Line, Volume 1 of 2. 1999.
 
[21] Lashkarbolooki, M., A.Z. Hezave, and S. Ayatollahi, Artificial neural network as an applicable tool to predict the binary heat capacity of mixtures containing ionic liquids. Fluid Phase Equilibria, 2012. 324: p. 102-107.
https://doi.org/10.1016/j.fluid.2012.03.015.
 
[22] Hemmati-Sarapardeh, A., et al., On the evaluation of the viscosity of nanofluid systems: Modeling and data assessment. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2018. 81: p. 313-329.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.07.049.
 
[23] Hemmati‐Sarapardeh, A., et al., Accurate determination of the CO2‐crude oil minimum miscibility pressure of pure and impure CO2 streams: a robust modelling approach. The Canadian Journal of Chemical Engineering, 2016. 94(2): p. 253-261.https://doi.org/10.1002/cjce.22387.
 
[24] De Jesus, O. and M.T. Hagan, Backpropagation algorithms for a broad class of dynamic networks. IEEE Transactions on Neural Networks, 2007. 18(1): p. 14-27. https://doi.org/10.1109/TNN.2006.882371.
 
[25] Nami, F. and F. Deyhimi, Prediction of activity coefficients at infinite dilution for organic solutes in ionic liquids by artificial neural network. The Journal of Chemical Thermodynamics, 2011. 43(1): p. 22-27. https://doi.org/10.1016/j.jct.2010.07.011.
 
[26] Hemmati-Sarapardeh, A., et al., Applications of artificial intelligence techniques in the petroleum industry. 2020: Gulf Professional Publishing. https://doi.org/10.1016/C2018-0-04421-7.