ベースメタル鉱石がますます複雑化し、選鉱所の生産性向上への圧力が高まっています。従来の選鉱所制御は、操作員の経験と、変化する不均質な鉱物組成を表す過度に一般化された鉱物学データに大きく依存しています。しかし、リアルタイムの鉱物学情報に基づいて試薬添加量などのプラントパラメータを調整する方法があったらどうでしょうか？
パルプ化学は、鉱物学、試薬添加、粉砕環境の変化に伴って変化し、これらの変化は硫化鉱物の浮選に顕著な影響を与えることが認識されています（Hu et al.，2009）。
リアルタイム化学制御
マゴト（Magotteaux）は、プラント内でパルプ化学測定を行い、これらの差異を鉱物学及び冶金性能の変化に関連付ける豊富な経験を持っています。しかし、鉱石の鉱物学的性質の絶え間ない変化は、従来の手動パルプ化学測定方法が連続監視に適していないことを意味します。
連続リアルタイム測定のニーズを満たすため、マゴト（Magotteaux）はMagoPulpを開発しました。これは、任意のプロセス流からの重要なパルプ化学パラメータ(pH,Eh,溶存酸素,温度,酸素要求量)を測定し、鉱物スラリーの鉱物学のリアルタイム代理を提供します。これらのデータは従来の冶金技術と組み合わせて、回路性能の最適化に使用できます。
マゴトーの冶金経験により、MagoPulpは直接制御または推奨モードで動的に最適化された設定値を提供できます。これらの最適化により、試薬使用量を最小化しながら回収率を******化できます。
鉱物学のリアルタイム代理
回収率の向上
プラントの安定性向上
試薬使用量の削減
直接制御または推奨モード
お客様のプラントと鉱物学に合わせた自己学習アルゴリズム
参考文献:Hu Y, Sun W & Wang D (2009), 硫化物鉱物浮選電気化学,北京清華大学出版社。
