Diseño de un sistema de despaletización robótica guiada por visión 3D para materiales multicalibreRobot de extracción de material Brazo robótico Manipulador robóticoResumen: En la fabricación industrial y la logística, la despaletización de materiales mediante robots es una de las aplicaciones comunes. La despaletización de materiales es un escenario en el que mercancías de diferentes calibres (es decir, mercancías de diferentes tamaños, pesos o texturas) se cargan en palés para su entrega. Anteriormente, la despaletización por robot solo se aplicaba a la descarga de mercancías individuales y requería que las mercancías estuvieran dispuestas en un orden fijo, y el robot no tenía capacidad de percepción; El sistema de despaletización por robot guiado por visión descrito en este artículo está equipado con capacidad de percepción del entorno en tiempo real para guiar la acción de agarre, resolviendo así los problemas de tamaños variables de objetos a descargar y la colocación irregular de sistemas de despaletización de materiales de calibre múltiple. Palabras clave: reconocimiento de visión 3D, robot, paletizado híbrido, posicionamiento de objetos, algoritmo de despaletizado. En la fabricación industrial y la logística, se pueden utilizar varios robots industriales para optimizar el flujo de mercancías, y una de las aplicaciones comunes es la despaletización de materiales. La "despaletización robótica" generalmente se refiere al proceso de descarga secuencial de materiales de paletas utilizando brazos robóticos y puede usarse para reemplazar el trabajo manual simple pero pesado. En logística, existen escenarios en los que mercancías de diferentes calibres (es decir, diferentes tamaños, pesos o texturas) se entregan en cajas, como se muestra en la Figura 1.Sin embargo, los primeros sistemas robóticos de despaletización se controlaban principalmente manualmente para completar el agarre del robot, que solo era aplicable a la descarga de una única carga y requería que la carga estuviera dispuesta en un orden fijo, y el robot no tenía la capacidad de percepción para reaccionar ante cambios externos. Sin embargo, los sistemas de despaletización de materiales de calibre múltiple requieren que los robots tengan conciencia ambiental en tiempo real para guiar la acción de agarre porque los objetos a descargar son de tamaño variable y están colocados de manera irregular.Con el desarrollo de varios sensores ópticos, la tecnología de visión por computadora se ha introducido gradualmente en las tareas de agarre del robot para mejorar la capacidad del robot para adquirir información externa. Un sistema de despaletización de robot guiado por visión generalmente contiene cinco módulos, que son el módulo de adquisición de información de visión, el módulo de análisis y localización de objetos, el módulo de cálculo de la posición de agarre, el módulo de conversión de coordenadas ojo-mano y el módulo de planificación de movimiento, como se muestra en la Figura 2. Entre ellos , los primeros tres módulos son la parte principal del sistema de visión, responsable de adquirir y procesar información visual y proporcionar poses de objetos. Los dos últimos módulos se utilizan principalmente para proporcionar información de control al robot y completar la función de agarre. A continuación, presentaremos cada módulo, los métodos comunes y los casos de implementación.I. Módulo de adquisición de información visual.La función del módulo de adquisición de información visual es capturar información visual y proporcionar información para los pasos posteriores. En la actualidad, las entradas visuales comúnmente utilizadas incluyen imágenes RGB 2D, imágenes de nubes de puntos 3D e imágenes RGB-D 2D y 3D combinadas. Entre ellos, el agarre del brazo robótico asistido por visión basado en imágenes RGB 2D es actualmente una solución madura en la industria, que transforma el problema del agarre del robot en el problema de realizar la detección de objetivos de objetos o la segmentación de imágenes en imágenes RGB. Sin embargo, la visión 2D carece de información de escala absoluta de los objetos y sólo puede usarse en condiciones específicas, como escenarios con paletas fijas y tamaños de materiales conocidos. Para escenarios en los que se desconoce el calibre del material, se requiere que el módulo de visión proporcione al robot información precisa sobre el tamaño absoluto del objeto que se va a agarrar, de modo que solo se puedan visualizar imágenes de nubes de puntos 3D o imágenes RGB-D con una combinación de 2D y 3D. usado. En comparación con la información RGB, la información RGB-D contiene información de distancia espacial desde la cámara al objeto; En comparación con las imágenes de nubes de puntos 3D, la información RGB-D contiene información rica en texturas de colores. Por lo tanto, las imágenes RGB-D se pueden utilizar como entrada de información visual del sistema de despaletización de material de calibre múltiple.Módulo de posicionamiento y análisis de objetos.El módulo de análisis y posicionamiento de objetos recibe la entrada de datos del módulo de adquisición de información de visión, analiza los materiales presentes en la escena y obtiene información clave como su posición y pose, y luego ingresa esta información clave en el módulo de cálculo de postura de agarre. En términos generales, el problema de localización de materiales en un sistema de despaletización robótico se puede transformar en un problema de detección de objetivos o de segmentación de imágenes en el campo de visión. La solución de agarre del robot basada en visión RGB-D puede realizar primero la detección de objetivos 2D o la segmentación de imágenes 2D en la imagen RGB del material, y luego fusionar el mapa de profundidad para generar el tamaño absoluto del objeto y la postura de agarre; oRealice directamente la detección o segmentación de objetivos en el mapa de nube de puntos 3D. La siguiente será una breve introducción al trabajo relacionado.Detección de objetivos 1.2DLa entrada de la detección de objetivos 2D es la imagen RGB de la escena, y la salida es la clase y posición del objeto en la imagen, y la posición se da en forma de borde o centro. Los métodos para la detección de objetivos se pueden dividir en métodos tradicionales y métodos basados en aprendizaje profundo. Los métodos tradicionales de detección de objetivos generalmente utilizan una ventana deslizante para recorrer toda la imagen, y cada ventana se convierte en una región candidata. Para cada región candidata, primero se extraen características utilizando SIFT, HOG y otros métodos, y luego se entrena un clasificador para clasificar las características extraídas. Por ejemplo, el algoritmo DPM clásico utiliza SVM para clasificar las características HOG modificadas para lograr el efecto de detección de objetivos. El método tradicional tiene dos inconvenientes obvios: en primer lugar, recorrer toda la imagen con una ventana deslizante requiere mucho tiempo, lo que hace que la complejidad temporal del algoritmo sea alta y difícil de aplicar a escenarios a gran escala o en tiempo real; en segundo lugar, las funciones utilizadas a menudo deben diseñarse manualmente, lo que hace que dichos algoritmos dependan más de la experiencia y sean menos robustos.2. Segmentación de imágenes bidimensionalesLa segmentación de imágenes puede considerarse como una tarea de clasificación de imágenes a nivel de píxeles. Dependiendo del significado del resultado de la segmentación, la segmentación de imágenes se puede dividir en segmentación semántica y segmentación de instancias. La segmentación semántica clasifica cada píxel de una imagen en una categoría correspondiente, mientras que la segmentación de instancias no solo realiza una clasificación a nivel de píxel, sino que también diferencia diferentes instancias en función de categorías específicas. En relación con el cuadro delimitador de detección de objetivos, la segmentación de instancias puede ser precisa hasta los bordes de los objetos; En relación con la segmentación semántica, la segmentación de instancias necesita etiquetar diferentes individuos de objetos similares en el gráfico. En aplicaciones de despaletización, necesitamos extraer los bordes de los materiales con precisión para calcular la posición de agarre, por lo que debemos utilizar técnicas de segmentación de instancias. Las técnicas de segmentación de imágenes existentes se pueden dividir en métodos tradicionales y métodos basados en aprendizaje profundo. La mayoría de los métodos tradicionales de segmentación de imágenes se basan en la similitud o mutación de los valores de gris en una imagen para determinar si los píxeles pertenecen a la misma clase. Los métodos comúnmente utilizados incluyen métodos basados en la teoría de grafos, métodos basados en agrupaciones y métodos basados en detección de bordes. Los métodos basados en el aprendizaje profundo han mejorado sustancialmente la precisión de la segmentación de imágenes 2D en comparación con los métodos tradicionales. Los marcos típicos de redes neuronales profundas, como AlexNet, VGGNet, GoogleNet, etc., agregan una capa completamente conectada al final de la red para la integración de funciones, seguida de softmax para determinar la categoría de toda la imagen. Para resolver el problema de segmentación de imágenes, el marco FCN reemplaza estas capas completamente conectadas con capas deconvolucionales, haciendo que la salida de la red pase de una probabilidad unidimensional a una matriz con la misma resolución que la entrada, que es el trabajo pionero de aplicar aprendizaje profundo a la segmentación semántica.3. Detección de objetivos 3DLa detección de objetivos en 3D permite a los robots predecir y planificar con precisión su comportamiento y trayectorias calculando directamente la posición 3D de los objetos para evitar colisiones e infracciones. La detección de objetivos 3D se divide en cámara monocular, cámara binocular, cámara multiocular, escaneo LIDAR de superficie lineal, cámara de profundidad y detección de objetivos con cámara infrarroja según el tipo de sensor. En general, los sistemas estéreo/multivisión que consisten en cámaras multivisión o LiDAR permiten mediciones de nubes de puntos 3D más precisas, donde los métodos basados en múltiples vistas pueden utilizar el paralaje de imágenes de diferentes vistas para obtener mapas de profundidad; Los métodos basados en nubes de puntos obtienen información del objetivo a partir de nubes de puntos. En comparación, dado que los datos de profundidad de los puntos se pueden medir directamente, la detección de objetivos 3D basada en la nube de puntos es esencialmente un problema de delimitación de puntos 3D y, por lo tanto, es más intuitiva y precisa. En tercer lugar, el módulo de cálculo de la pose de captura.El módulo de cálculo de la postura de agarre utiliza la información de la postura de posición del objeto objetivo emitida desde el segundo módulo para calcular la postura de agarre del robot. Dado que a menudo hay múltiples objetivos agarrables en un sistema de despaletización de material de calibre múltiple, este módulo debería resolver los dos problemas de "cuál agarrar" y "cómo agarrar".El primer paso es resolver el problema "qué". El objetivo de este problema es seleccionar el mejor objetivo de rastreo entre muchos objetivos de rastreo, y el "mejor" aquí a menudo debe definirse según los requisitos reales. Específicamente, podemos cuantificar algunos indicadores que tienen un impacto en el juicio de rastreo de acuerdo con la situación real y luego priorizar estos indicadores.El segundo paso es resolver el problema de "cómoatrapar ". Podemos optar por analizar y calcular la postura de agarre mediante análisis mecánico, o podemos primero clasificar el objeto mediante el método de aprendizaje y luego seleccionar el punto de agarre de acuerdo con la clasificación, o hacer una regresión directa de la postura de agarre. Cuarto, el módulo de conversión de coordenadas mano-ojo.Con el tercer módulo hemos obtenido una postura de agarre factible. Sin embargo, la pose de agarre se basa en la pose en el sistema de coordenadas de la cámara, y la pose de agarre debe convertirse al sistema de coordenadas del robot antes de poder realizar la planificación del movimiento. En los sistemas de despaletización se suele utilizar la calibración ojo-mano para solucionar este problema. Dependiendo de la posición de fijación de la cámara, el método de calibración mano-ojo se puede dividir en dos casos. Una es que la cámara está fijada en el brazo del robot y la cámara se mueve junto con el brazo, llamado Ojo en mano, como se muestra en la Figura 3. En esta relación, la relación de posición entre la base del robot y la placa de calibración permanece constante. durante los dos movimientos del brazo del robot, y la cantidad resuelta es la relación de posición entre la cámara y el sistema de coordenadas del extremo del robot. El otro tipo de cámara está fijada en un soporte separado, llamado Eye-to-hand, como se muestra en la Figura 4. En este caso, la relación de actitud entre el extremo del robot y la placa de calibración sigue siendo la misma durante los dos movimientos de el brazo, y la solución es la relación de actitud entre la cámara y el sistema de coordenadas de la base del robot. Ambos casos eventualmente se transforman en un problema de solución con AX=XB, y la ecuación se puede transformar en una ecuación lineal usando el grupo de Lie y el álgebra de Lie para resolver las cantidades de rotación y traslación, respectivamente.Quinto. Módulo de planificación de movimientoEste módulo considera principalmente la cinemática, la dinámica, el análisis mecánico y la planificación del movimiento del robot para planificar una trayectoria de movimiento factible que no colisione con el entorno. Al multiplicar la postura de agarre en el sistema de coordenadas de la cámara obtenida por el módulo de cálculo de la postura de agarre con la matriz de conversión calibrada por el módulo de conversión de coordenadas ojo-mano, podemos obtener la postura de agarre en el sistema de coordenadas del brazo del robot. En base a esta postura, se puede realizar la planificación del movimiento y guiar el brazo robótico para completar la tarea de despaletización. Por lo tanto, la entrada del módulo de planificación de movimiento son las posiciones inicial y objetivo del brazo robótico, y la salida es la trayectoria de movimiento del brazo robótico. El algoritmo completo de planificación de movimiento se puede dividir en los siguientes tres pasos.Paso 1: resolución cinemática inversa. Para evitar problemas como las singularidades, la planificación del movimiento del brazo robótico generalmente se realiza en el espacio articular. Por lo tanto, primero debemos realizar la solución cinemática inversa basada en las poses de entrada para obtener los valores conjuntos correspondientes a las poses.Paso 2: Planificación del camino. Con el algoritmo de planificación de trayectoria, podemos obtener la trayectoria de movimiento del brazo robótico. El objetivo de este paso es doble: uno es evitar obstáculos, para garantizar que el brazo robótico no choque con otros objetos en la escena durante su movimiento; el segundo es mejorar la velocidad de operación para aumentar la eficiencia operativa del sistema. Al planificar una trayectoria de movimiento razonable, se puede acortar el tiempo de ejecución de un solo agarre del brazo robótico, mejorando así la eficiencia.Paso 3: interpolación de tiempo. Aunque ya podemos obtener una ruta de movimiento factible mediante la planificación de rutas, esta ruta se compone de un punto de ubicación tras otro. Cuando el brazo robótico corre por este camino, necesita mantener la aceleración y desaceleración, por lo que tendrá un impacto en la velocidad de carrera. Por esta razón, necesitamos realizar una interpolación temporal para obtener la información de velocidad, aceleración y tiempo para cada punto del camino a medida que el brazo robótico se mueve hacia ese punto. De esta forma, el brazo robótico puede funcionar de forma continua y suave, mejorando así la eficiencia. Sexto. Ejemplo de implementaciónCon base en la investigación anterior, en el escenario de identificación del material de la caja de piezas se puede utilizar un sistema de visión completo que consta de una cámara de profundidad 3D, un sistema de iluminación, una computadora y un software de procesamiento de visión para obtener información especial sobre objetos reales, y la información obtenida a través de esto. El sistema se puede utilizar para realizar algunas tareas especiales, como obtener la posición de la caja a través del sistema de visión, que puede guiar al robot para agarrar y obtener la información de la cantidad de la caja como calibración para la tarea. Los principales componentes de este sistema, como se muestra en la Figura 5.La cámara 3D y el sistema de iluminación se utilizan principalmente para imágenes fotográficas, donde la cámara 3D puede obtener datos de profundidad dentro de un rango determinado. Y la imagen digital está relacionada con el sistema de iluminación. La computadora, por otro lado, incluye dispositivos informáticos y de almacenamiento de uso general para guardar imágenes, procesar imágenes a través de software de visión especializado y también para redes.comunicación con otros sistemas. La visualización de imágenes facilita al operador operar el software de procesamiento de visión y monitorear el funcionamiento del sistema. El almacenamiento de gran capacidad se utiliza para el almacenamiento permanente o temporal de imágenes u otros datos. El software de visión especializado, por otro lado, incluye procesamiento de imágenes digitales, análisis de datos de imágenes y algunas funciones especiales. En términos generales, una cámara de profundidad 3D tiene una velocidad de cuadros de 1 a 30 fps, una resolución de imagen RGB de 640 × 480, 1280 × 960, especial 1920 × 1080, 2592 × 1944 y un rango de profundidad de aproximadamente 500 mm a aproximadamente 5000 mm. Y dependiendo del precio, hay diferente precisión y alcance. A continuación se muestra un ejemplo de una marca de cámara 3D con parámetros como se muestra en la Figura 6 y precisión como se muestra en la Figura 7.Con la cámara 3D, puede obtener imágenes RGB e imágenes de profundidad de escenas especiales y, de acuerdo con el procesamiento y análisis de estas imágenes (ver Figura 8), puede obtener información sobre la posición, el número y la información de los objetos en el escena.El cuadro rectangular en la Figura 9 es el mapa de posición de agarre del cuadro identificado después del procesamiento. El orden de arriba a la izquierda, abajo a la izquierda, arriba a la derecha y abajo a la derecha es "2, 3, 3, 2" respectivamente, es decir, la mano del robot agarrará dos cajas a la izquierda, tres cajas a la izquierda, tres cajas a la derecha y dos cuadros a la derecha según la información de posición proporcionada por el sistema de reconocimiento de imágenes.Séptimo. ResumenEn este artículo, presentamos el marco y los métodos comunes del sistema de despaletización de robots de material de calibre múltiple guiado por visión 3D y definimos varios módulos básicos que el marco debe tener, a saber, módulo de adquisición de información de visión, módulo de localización y análisis de objetos, módulo de cálculo de posición de agarre, módulo de conversión de coordenadas ojo-mano y módulo de planificación de movimiento, y explicó las tareas principales y los métodos comunes de cada módulo. En aplicaciones prácticas, se pueden utilizar diferentes métodos para implementar estos módulos según sea necesario sin afectar las funciones de otros módulos y del sistema en su conjunto.  

Robótica y automatización: los nuevos robots mejoran la eficiencia en el manejo de materialesLa llegada de la robótica significa que los trabajadores del almacén pueden dedicar menos tiempo a la manipulación de materiales y más tiempo investigando y atendiendo a los clientes. También crea oportunidades para que los trabajadores administren y "capaciten" nuevos equipos. Durante años, los almacenes han ido incorporando silenciosamente robots en sus operaciones de manipulación de materiales, pero en los últimos 18 meses, la tendencia se ha acelerado debido a un aumento en la demanda del comercio electrónico y una escasez general de mano de obra durante la nueva epidemia de la corona. No se espera que esta demanda se estabilice pronto. El aumento de la automatización podría tener un efecto dominó en la fuerza laboral, es decir, reescribir las descripciones de trabajo de muchos trabajadores en la manufactura, la logística y el comercio minorista. Los robots no sólo acelerarán las operaciones, especialmente en áreas con grave escasez de mano de obra, sino que también crearán nuevos puestos de trabajo para trabajadores que puedan gestionar, mantener y "entrenar" equipos automatizados, dicen los proveedores. ¿Cómo están cambiando los robots los puestos de trabajo en la industria de manipulación de materiales en almacenes? ¿Cómo se "entrena" la gente a los robots para que realicen determinados trabajos en DC?Actualmente, la mayoría de los robots son programados por personas que escriben el código de software o guían físicamente el brazo del robot a la posición correcta. Pero la próxima generación de robótica depende cada vez más de la inteligencia artificial (IA) para guiar la dirección, dando a los trabajadores total libertad para realizar otras tareas de DC.¿Cómo está cambiando la robótica el proceso de manipulación de materiales en la mina?En el proceso de extracción y transporte, los minerales a menudo se mezclan con madera, clavos de acero, trapos, piezas de plástico, tuberías de llenado de desechos y otros artículos diversos. Estos artículos diversos han afectado gravemente la seguridad y eficacia de los equipos de transporte, trituración, molienda y beneficio. En el pasado, se solía utilizar la clasificación manual para eliminarlo, pero la clasificación manual conlleva graves riesgos para la seguridad y la salud laboral, así como problemas como una clasificación manual incompleta. El robot para minería puede resolver eficazmente los problemas anteriores.A través de una cámara estéreo de alta precisión multiángulo y multidimensional, el robot inteligente de eliminación de material escanea rápidamente el mineral en el transportador. El algoritmo de reconocimiento de objetos extraños CRM-CNN de desarrollo propio localiza con precisión la posición 3D de los escombros y controla el robot para agarre el algoritmo de reconocimiento de objetos extraños de desarrollo propio CRM-CNN localiza con precisión la posición 3D de los escombros, controla el robot para agarrar el objeto extraño y lo coloca en la caja de recolección de objetos extraños. 

Aumentar la digitalización y la construcción inteligente de los sitios mineros para convertir la mina en una "mina de oro" Las empresas de fundición de cobre están produciendo al rojo vivo, entonces, ¿qué pasa con la situación de la minería upstream? Para ver el informe del periodista.  Ubicada en la ciudad de Dexing, provincia de Jiangxi, esta mina de cobre es una mina de cobre a cielo abierto muy grande, el periodista vio varias palas eléctricas cargando mineral en la rueda eléctrica, el director del sitio minero, Xie Wenbo, dijo a los periodistas que después del comienzo de la año, el sitio minero ha mantenido el impulso de alta productividad y eficiencia, una serie de indicadores están más de lo planeado para completar.  Xie Wenbo, director de una mina de cobre en Dexing, Jiangxi: En enero, la cantidad total de mineral extraído de la mina fue de 10 millones de toneladas, el nivel más alto de los últimos cinco años.  El periodista notó que el personal en la sala de control central emitió un comando de conducción automática, a pocos kilómetros de la rueda eléctrica entrará inmediatamente en modo sin conductor, el proyecto de rueda eléctrica sin conductor de la mina de cobre, es la clave para la construcción de la mina digital.  Xie Wenbo, director de una mina de cobre en Dexing, provincia de Jiangxi, dijo que el vehículo minero con una capacidad de más de 200 toneladas puede completar todo el proceso de carga, transporte y descarga de forma independiente. La prueba exitosa de este proyecto acumulará una experiencia valiosa para que podamos promover la conducción no tripulada de todo el proceso de minería y mejorar aún más el nivel de seguridad intrínseco de "menos personas, nadie" en las minas.  La mina de cobre Yulong, otra mina de cobre ubicada en la región de Changdu de la Región Autónoma del Tíbet, es la mina de cobre a cielo abierto de mayor ley en China. Al cierre de 2022, las reservas retenidas de cobre metálico alcanzaron las 5.751.600 toneladas. Después del comienzo del año, la temperatura local sigue siendo fría y la empresa ha hecho suficientes preparativos para garantizar una producción positiva en la minería a cielo abierto en invierno.  Fan Wentao, presidente de una empresa de cobre en el Tíbet: Después del Festival de Primavera, tomamos una serie de medidas de seguridad en la producción invernal para fortalecer la frecuencia de la revisión y el mantenimiento de los equipos para garantizar el suministro normal de mineral en condiciones climáticas extremas. En comparación con el pasado, la construcción de la "mina inteligente" se pone en funcionamiento para mejorar efectivamente el índice de oferta de la mina.  Presidente de Ltd., Liang Yanbo: La empresa tiene una capacidad de procesamiento de mineral de cobre de 22,3 millones de toneladas por año y las minas actualmente están produciendo a plena capacidad.  El periodista también supo en la entrevista que los precios del cobre, ya que algunas de las empresas cupríferas tienen sus propias minas en respuesta a las fluctuaciones de los precios del mercado, tendrán más ventajas.  El gerente general de una compañía de cobre en Qinghai, Zhou Xuan: El 70% de nuestra principal fuente de materias primas depende de sus propias minas, nuestra producción de operación estable tiene una gran garantía.  Fan Xiaohui, subdirector general del departamento de futuros de la división comercial de una empresa de cobre en Jiangxi, China: las tarifas de procesamiento de la empresa son una fuente de ganancias relativamente limitada, pero con el aumento de los precios de los activos, los beneficios que pueden obtenerse producido en la mina es la principal fuente de ganancias. Traducido con www.DeepL.com/Translator (versión gratuita)

  ¿Cuál es el principio de funcionamiento del clasificador de color? 1. Los materiales seleccionados desde la parte superior de la tolva hacia la máquina, a través de la vibración del dispositivo vibrador, los materiales seleccionados a lo largo del canal de transmisión, hacia la cámara de clasificación del área de observación y desde el sensor y la placa de fondo entre el pasaje. 2 、 Bajo la acción de la fuente de luz, de acuerdo con la intensidad de la luz y el cambio de color, el sistema produce una señal de salida para impulsar el trabajo de la válvula solenoide para expulsar las partículas de diferentes colores a la tolva de desechos, y los buenos materiales seleccionados continúan cayendo. a la tolva del producto terminado, para lograr el propósito de selección.

Aplicación de la inteligencia artificial en la robótica de las minas de carbón Resumen Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, su aplicación en las minas de carbón se ha vuelto cada vez más extensa. En el proceso de producción de minas de carbón, la urgencia de la demanda de reemplazo de robots ha acelerado la aplicación industrial de robots de minas de carbón y la aplicación de tecnología de inteligencia artificial en robots de minas de carbón. Se analiza y explora la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en robots de minas de carbón, se presentan los principales contenidos de investigación de la tecnología de inteligencia artificial y su aplicación en la industria, se analiza la situación actual de la aplicación de la inteligencia artificial en la producción de minas de carbón, se analiza el concepto de Se elabora la aplicación eficaz de la tecnología de inteligencia artificial a los robots de las minas de carbón y se analiza la perspectiva del desarrollo de la inteligencia artificial en los robots de las minas de carbón. Palabras clave inteligencia artificial, robot de mina de carbón, percepción inteligente, toma de decisiones inteligente, monitoreo inteligente, robot de remoción de materiales0 IntroducciónEl proceso de producción y operación subterránea de una mina de carbón tiene el problema de que muchas personas bajan por el pozo, un alto riesgo de desastre, una alta tasa de accidentes, un entorno operativo hostil y una contaminación ambiental grave [1]. Frente a las operaciones subterráneas de alto riesgo, los robots de las minas de carbón se convierten en una de las formas importantes de lograr el objetivo de una producción de minas de carbón subterránea segura y eficiente. Los robots de las minas de carbón pueden ayudar o reemplazar a las personas para completar algunas operaciones mineras peligrosas y lograr una producción segura y eficiente en las minas de carbón. Para lograr que "nadie esté a salvo", los robots son la tendencia para reemplazar a los mineros en las operaciones subterráneas. Con la estrategia de "Made in China 2025", "Industria alemana 4.0" e "Internet industrial estadounidense", comunicación 5G, Internet de las cosas, big data, computación en la nube e inteligencia artificial La madurez gradual de tecnologías como la comunicación 5G, Internet de Las cosas, el big data, la computación en la nube y la inteligencia artificial han promovido en gran medida la transformación y mejora de la industria manufacturera tradicional de China [2]. Como ciencia y tecnología emergentes, la inteligencia artificial puede hacer que la tecnología informática sea más precisa, rápida y conveniente para completar cálculos científicos complejos que el cerebro humano es incapaz de realizar, y lograr un reemplazo, extensión y mejora parcial del cerebro humano, creando así máquinas inteligentes que pueden completar operaciones complejas y peligrosas en lugar de humanos [3]. La futura producción de minas de carbón se desarrollará hacia una producción no tripulada, autónoma, inteligente y eficiente, en la que la tecnología de inteligencia artificial desempeñará un papel insustituible y se aplicarán diversas tecnologías de inteligencia artificial a los robots de las minas de carbón [4]. Aunque la aplicación actual de la inteligencia artificial en el campo de las minas de carbón industriales aún se encuentra en un período de torpeza, con la aplicación cada vez más generalizada de la tecnología de inteligencia artificial en el campo de las minas de carbón, la construcción de minas operativas no tripuladas es inevitable [5] . 1 Los problemas urgentes de la industria del carbónLa industria del carbón de China ha experimentado más de 40 años de desarrollo y la extracción de recursos minerales de carbón tiende gradualmente a ser inteligente, pero todavía quedan algunos obstáculos que deben resolverse. 1.1 Es necesario actualizar la tecnología y los equiposAunque la extracción y el transporte de carbón en China han pasado por etapas de digitalización, automatización e informatización, el nivel técnico general y el equipo de producción siguen siendo inferiores a los de los países desarrollados [6].En 2019, la antigua Administración Estatal de Minas de Carbón La Supervisión de Seguridad propuso acelerar la industrialización y aplicación de robots de minas de carbón para excavación, extracción de carbón, transporte, control de seguridad, apoyo y rescate. El robot de mina de carbón actual ya no se limita a realizar simples operaciones repetitivas, sino que puede detectar el entorno circundante y dar retroalimentación en tiempo real al mundo exterior, pero aún no tiene capacidades de pensamiento, identificación, razonamiento, juicio y toma de decisiones independientes. , y todavía necesita participación humana para completar algunas tareas laborales complejas. 1.2 Peligros graves para la seguridadLa industria del carbón es una industria de alto riesgo y existen varios peligros en cada paso de la producción: el agua, el fuego, el gas, el polvo de carbón, las formaciones geológicas y otros desastres son frecuentes, y el complejo entorno subterráneo desconocido amenaza gravemente la seguridad de la vida de operadores subterráneos. Aunque la tecnología inteligente de vigilancia y alerta temprana de las minas de carbón basada en Internet de las cosas, los macrodatos y la computación en la nube ha reducido en gran medida la aparición de accidentes y ha garantizado la producción segura de las minas de carbón, todavía existen muchos problemas. La escasa precisión y sensibilidad de los sensores da lugar a una recopilación incompleta y tardía de información precursora; los sistemas de monitoreo son independientes entre sí y tienen una única función, y la profundidad de integración y de integración de aplicaciones de la plataforma en la nube no es lo suficientemente profunda; la seguridad de la base de datos del sistema de monitoreo es débil; El equipo de monitoreo carece de aprendizaje profundo y de capacidad de autoadaptación [7]. 1.3 Contaminación ambiental graveLas minas de carbón producen polvo de carbón durante el proceso minero y también producen gases nocivos como monóxido de carbono y dióxido de carbono para contaminar la atmósfera [8]. Al mismo tiempo, el efluente de producción de la minería del carbón contiene una gran cantidad de metales pesados y sustancias ácidas, que pueden filtrarse fácilmente en el suelo o ingresar al agua subterránea y contaminar la geología y las fuentes de agua. Los proyectos de minería de carbón invadirán una gran cantidad de vegetación y tierras agrícolas, y la tierra es propensa a colapsar después de la minería, lo que lleva a la destrucción de la capa superficial [9]. 2 El principal contenido de investigación de la inteligencia artificial.2.1 Reconocimiento de patronesEl reconocimiento de patrones en la tecnología de inteligencia artificial utiliza las potentes funciones de recopilación, análisis y procesamiento de datos de la tecnología informática avanzada para simular la percepción humana y el reconocimiento del entorno externo configurando los programas correspondientes de antemano. Los robots inteligentes que incorporan reconocimiento de patrones pueden simular mejor las capacidades sensoriales humanas, reconocer personajes, sonidos, imágenes, escenas y su información fusionada con alta precisión, y percibir y modelar con precisión el entorno circundante mediante la adquisición de información de múltiples fuentes [10]. La visión artificial en la tecnología de inteligencia artificial, como una de las modalidades de percepción ambiental más importantes, simula las capacidades visuales humanas para mejorar la comprensión del robot del entorno del fondo del pozo, los procesos operativos y los fenómenos de retroalimentación. Los robots inteligentes que incorporan visión artificial son, en primer lugar, capaces de adaptarse bien al entorno operativo del fondo del pozo y colaborar bien con otros dispositivos artificiales; en segundo lugar, ser capaz de capturar más información sobre el paisaje externo y comprender y profundizar en el contenido de las imágenes a través de visión estereoscópica, inspección visual y técnicas de análisis dinámico de imágenes; y tercero, capaz de juzgar los fenómenos de retroalimentación subterránea del proceso operativo y enviar información sobre el estado del robot al sistema de control de movimiento [11]. 2.2 Sistema expertoLos sistemas expertos son tecnologías que modelan el conocimiento y la experiencia de expertos humanos y se utilizan para resolver problemas como decisiones, procesos y fallas del sistema. A través de técnicas de inteligencia artificial, se crean sistemas de conocimiento para sistemas de fondo de pozo que simulan a los humanos para resolver problemas prácticos encontrados durante las operaciones. Los expertos humanos pueden predecir fallas del sistema, determinar puntos de falla y generar soluciones de resolución de problemas basadas en el estado actual del sistema, como pantallas y sonidos del equipo, parámetros de datos operativos y el estado del producto, al resolver problemas del mundo real. Por lo tanto, los sistemas expertos se utilizan comúnmente para la predicción, el diagnóstico y la resolución de problemas. Además, en la industria manufacturera, los sistemas expertos también se utilizan para tomar decisiones de planificación de la producción, optimizar el proceso de producción, coordinar la producción y optimizar los parámetros del equipo. 2.3 Aprendizaje automáticoEl aprendizaje automático en tecnologías de inteligencia artificial imita las capacidades de aprendizaje humano a través de marcos modelo y algoritmos para extraer automáticamente leyes intrínsecas a través de datos de entrenamiento, información ambiental y retroalimentación para mejorar el rendimiento del sistema y mejorar la adaptación y robustez ambiental. Los robots que incorporan aprendizaje automático tienen capacidades de extracción de leyes y resumen de conocimientos similares a las humanas para identificar información efectiva a partir de la gran cantidad de recursos de información recopilados y aprender a mejorar su propia inteligencia. La tecnología de aprendizaje automático puede resolver eficazmente una serie de problemas en situaciones inesperadas y reducir en gran medida los costos laborales y de producción [12]. 2.4 Inteligencia artificial distribuidaEl sistema de inteligencia artificial distribuida coordina la programación y el control de sistemas corporales heterogéneos y multiinteligentes combinando científica y racionalmente la inteligencia artificial y la tecnología informática, a fin de mejorar el rendimiento del sistema de inteligencia artificial, mejorar la capacidad de ejecución de tareas y aumentar la eficiencia de el trabajo cooperativo de cada sistema independiente en el robot inteligente. Cuando el robot inteligente se encuentra con situaciones inesperadas, aún puede garantizar que cada subsistema realice un trabajo normal. El actual sistema de inteligencia artificial distribuida se encuentra todavía en la etapa inicial de investigación y desarrollo, y la dificultad técnica radica en cómo coordinar las reglas de operación de diferentes sistemas [13]. 3 Estado de la aplicación de la inteligencia artificial en robots de minas de carbón3.1 Aplicación de la inteligencia artificial en el control de movimiento de robots de minas de carbónPara garantizar que los robots de las minas de carbón puedan operar correctamente en entornos subterráneos complejos, los investigadores han aplicado tecnologías de inteligencia artificial, como sistemas expertos y redes neuronales artificiales, a métodos, algoritmos y operaciones colaborativas de control de movimiento de robots. Al simular el pensamiento y el nivel de conocimiento de los expertos humanos, los robots de las minas de carbón pueden resolver algunos problemas no lineales multidimensionales complejos, reducir la cantidad de operaciones para el análisis de sistemas dinámicos, la configuración de parámetros y el procesamiento de datos, y mejorar la eficiencia y precisión del control. Los investigadores de Wang Nian et al [14] diseñaron un robot minero inteligente basado en ucos integrados y utilizaron la red GSM para realizar el control remoto del dispositivo; Los investigadores de Zhang Chuancai et al [15] utilizaron la red neuronal BP para establecer un método de medición para determinar el ángulo de giro del robot en función de la velocidad del motor y el tiempo de funcionamiento, lo que puede proporcionar parámetros de ángulo para la planificación de la trayectoria del robot; El personal de investigadores de Wang Xuesong et al [16] aproximaron los parámetros cinéticos inciertos basándose en la red neuronal mejorada de Elman y enviaron comandos de control para el servosistema del robot de la mina de carbón utilizando un controlador neurodifuso; Los investigadores de Song Xin et al [17] aplicaron redes neuronales en el campo del control de robots para realizar acciones como el control de acoplamiento de múltiples articulaciones del brazo robótico, la planificación de la trayectoria final y el control de válvulas hidráulicas.  3.2 Aplicación de la inteligencia artificial en la percepción inteligente y la predicción de peligros de un robot de mina de carbónLos robots de inspección minera obtienen una percepción integral de la información del entorno subterráneo al llevar varios sensores, monitoreo en tiempo real de fallas de instrumentos y equipos, seguridad del personal e información sobre desastres como gas, polvo de carbón, agua y fuego, y emisión oportuna de alertas tempranas para Reducir la ocurrencia de accidentes en minas de carbón. Para varias dificultades técnicas, como la identificación inexacta y el monitoreo inoportuno en entornos subterráneos complejos, los investigadores utilizan el aprendizaje profundo, el reconocimiento de patrones y tecnologías de sistemas expertos para mejorar aún más la identificación precisa del robot y el monitoreo en tiempo real de los peligros emergentes subterráneos. Los investigadores de Lu Wanjie et al [18] utilizaron algoritmos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales convolucionales para modelar y entrenar equipos de minas de carbón para que el robot de inspección subterránea pudiera identificar con precisión el tipo de equipo de minas de carbón; Los investigadores de Zhang Fan et al [19] propusieron un método de reconstrucción de imágenes mineras basado en redes neuronales residuales para los efectos perturbadores del ruido subterráneo en el entorno operativo visualizado, que mejoró efectivamente la claridad de las imágenes de monitoreo y Nie Zhen et al [20] utilizaron un algoritmo genético basado en la red neuronal de BP para construir un sistema de detección inteligente del entorno de gas de un túnel y obtener datos en tiempo real de la distribución de la concentración de gas en diferentes secciones del túnel en el camino de los robots de inspección de minas de carbón; Pan Yue et al [21] utilizaron la red neuronal BP para establecer un modelo de diagnóstico para fallas de ventiladores y establecer un mapeo entre los tipos de fallas de ventiladores y las bandas de frecuencia de vibración del rotor del ventilador, realizando así el diagnóstico de fallas de ventiladores. relación, y luego lograr el diagnóstico de fallas del ventilador; Yan Junjie et al [22] investigadores se basaron en redes neuronales artificiales para establecer un modelo de diagnóstico para fallas en los engranajes de la maquinaria de la mina de carbón, utilizando la señal de entrada para entrenar el modelo de red neuronal, clasificar la señal de salida y luego determinar la falla en el engranaje. 3.3 Aplicación de inteligencia artificial en navegación de posicionamiento autónomo y construcción de mapas para robots de minas de carbónLograr posicionamiento y navegación autónomos en entornos complejos de minas de carbón no estructuradas requiere considerar tanto la incapacidad de la tecnología GPS para aplicarse directamente en el fondo del pozo como la necesidad de superar la interferencia de factores externos como el polvo, la temperatura, la humedad, el ruido y el flujo de aire, lo que coloca a niveles más altos. demandas de tecnología de navegación y posicionamiento autónoma y precisa para robots en entornos restringidos y cerrados en el fondo del pozo. La construcción de mapas, la navegación por posicionamiento, la planificación de rutas y la evitación de obstáculos en tiempo real por parte de robots de minas de carbón basados en tecnología de inteligencia artificial se han convertido en puntos calientes para la investigación aplicada. Bai Yun [23] propuso una red neuronal difusa de estructura variable y la aplicó al proceso de detección ambiental de robots de rescate subterráneos de serpientes, fusionando datos de sensores de múltiples fuentes para lograr el reconocimiento de obstáculos y el modelado ambiental de robots serpientes en entornos hostiles; Los investigadores de Fu Hua et al [24] utilizaron un modelo de red neuronal artificial para modelar y describir dinámicamente el espacio de trabajo del sistema inteligente de monitoreo de minas de carbón, utilizando un modelo de red neuronal para la planificación de rutas para evitar obstáculos por parte de robots; Los investigadores de Zhang Yaofeng et al [25] utilizaron la compensación basada en la red de Elman para el error de medición del sensor ultrasónico del robot subterráneo, lo que mejoró en gran medida la precisión del alcance ultrasónico y la detección de obstáculos; Los investigadores de Zhai Guodong et al [26] resumieron la tecnología de visión binocular en robots de rescate de minas de carbón para obtener información de la escena del accidente y lograr la evitación de obstáculos y la planificación de caminos de forma autónoma, incluida la clasificación y el reconocimiento de patrones, la medición visual y la reconstrucción 3D, la medición y localización combinadas y la visualización. servocontrol; Los investigadores de Ma Hongwei et al [27] construyeron un sistema de visión artificial basado en una cámara de profundidad y propusieron un método de navegación basado en visión de profundidad, en el que el robot está equipado con una cámara de profundidad RGB-D para la adquisición de datos para lograr la creación de mapas y la navegación autónoma. . 4 Investigación sobre robots inteligentes para minas de carbónExisten varios tipos de tecnologías de inteligencia artificial, y los principales contenidos de investigación aplicados al campo de los robots de minas de carbón incluyen la percepción inteligente de fusión multimodal, el aprendizaje de conocimientos y la toma de decisiones inteligentes, y la operación cooperativa de control inteligente. A través de la percepción, el aprendizaje, la toma de decisiones y el control colaborativo, se logra el desarrollo inteligente de robots para minas de carbón. 4.1 Percepción inteligente de fusión multimodalEl robot de la mina de carbón está equipado con varios sensores a prueba de explosiones, de alta precisión y alta confiabilidad para construir un sistema de percepción inteligente con fusión multimodal de visión, oído, olfato, tacto, etc., para completar el reconocimiento y análisis inteligente, sonido anormal. Reconocimiento, monitoreo de temperatura anormal, detección de humo, detección de concentración de gases dañinos, evitación autónoma de obstáculos, agarre autónomo y otras operaciones. (1) Investigación sobre tecnologías de detección visual y reconocimiento de visión artificial en escenarios de aplicación de minas de carbón. A través del procesamiento y comprensión de imágenes, el robot es capaz de, en primer lugar, identificar y monitorear equipos, medidores digitales, pantallas LCD, indicadores, válvulas, etc.; en segundo lugar, detectar goteos de líquido en la tubería, cinta corrida y grietas; en tercer lugar, realizar intrusión de personal, personal de servicio, detección de personal vistiendo; en cuarto lugar, identificar y rastrear objetos extraños como ganga, barras de anclaje, registros de carreteras, tuberías de hierro, etc. que aparecen en la cinta. (2) Investigación sobre tecnologías como la audición de robots, es decir, la detección y el reconocimiento de sonido en escenarios de aplicación en minas de carbón. Utiliza un sensor de captación de sonido de alta sensibilidad, un procesador de señal digital DSP de alta velocidad, combinado con tecnología de procesamiento de reducción de ruido dinámica adaptativa, tecnología de reconocimiento de algoritmo de modelo de detección y extracción de características de audio para identificar sonidos anormales en la mina. (3) Investigación sobre tecnología de reconocimiento inteligente para el olfato robótico, es decir, detección de gas en escenarios de aplicación de minas de carbón. Detección precisa de metano, sulfuro de hidrógeno, monóxido de carbono, oxígeno y otros gases en el ambiente y si el humo excede el límite, detección oportuna de fugas de gas y alerta temprana de incendios. (4) Investigación sobre tecnología háptica para robots en escenarios de aplicación en minas de carbón. Recoger la temperatura de objetos como motores, bombas, rodamientos, rodillos, cintas, etc. mediante contacto o sin contacto y analizar los datos; a través de equipos de detección de fuerza, monitoreo en tiempo real de la fuerza de contacto, fuerza de agarre, fuerza operativa, tensión interna y detección de fuerza y control de seguridad. 4.2 Aprendizaje del conocimiento y toma de decisiones inteligentesEn vista de los problemas actuales de los protocolos incompatibles de los sistemas de robots de minas de carbón y la falta de intercambio e integración de información, integraremos profundamente los robots de las minas de carbón con la tecnología de la información de nueva generación, construiremos un sistema generalizado, estándar y flexible para el aprendizaje mutuo y el intercambio de conocimientos sobre el carbón. robots mineros y superar los obstáculos técnicos de la comprensión de la escena de los robots de las minas de carbón, la detección de seguridad, el posicionamiento preciso, la percepción autónoma y la navegación eficiente. Implementar servicios en línea basados en la nube para tecnologías comunes de robots de minas de carbón para resolver las limitaciones de los robots individuales y mejorar la toma de decisiones inteligente de los robots de minas de carbón. (1) Establecer un marco de aprendizaje y generalización que integre al individuo y al todo. A nivel individual, un solo robot integra información de detección, toma de decisiones, control, colaboración e interacción entre humanos y robots durante la operación, y lleva a cabo capacitación en línea incremental en tiempo real a través de un marco de aprendizaje de inteligencia artificial representado por redes neuronales para dinámicamente ajuste el estado operativo del robot y logre un control y una toma de decisiones óptimos en todo el ciclo. A nivel general, los robots múltiples cargan y distribuyen el conocimiento aprendido entre ellos a través de la nueva generación de tecnología de la información, de modo que cuando un robot enfrenta una tarea operativa completamente nueva, puede familiarizarse rápidamente con las características operativas y los resultados del conocimiento. de otros robots, reducir el tiempo de reaprendizaje y mejorar la flexibilidad y adaptabilidad de las tareas del sistema general. (2) Establecer un modo de operación en el que el cuerpo del robot y la nube estén integrados. Avance en el modelo tradicional de I + D e integración de robots y realice una nueva ruta de integración y I + D de robots que integre el cuerpo del robot liviano local con la capacidad de procesamiento de datos de alto rendimiento en la nube con la ayuda de "5G + computación en la nube". Los algoritmos que requieren una gran potencia informática, como la percepción inteligente del entorno, el reconocimiento de patrones, la construcción de mapas y la navegación autónoma, se trasladan a la nube, y el robot local carga los datos de los sensores y actuadores a bordo en la nube en tiempo real. y optimiza el cálculo de percepción, modelado y ejecución a través del potente procesamiento de datos y la potencia informática de la nube. El resultado se envía al robot local en tiempo real, lo que reduce la carga computacional del robot local y transfiere más recursos de hardware al lado del sensor y de ejecución para lograr un diseño de robot operativo liviano, optimizado y de alto rendimiento.   4.3 Control inteligente de la operación cooperativaLa integración de tecnologías SLAM de aprendizaje profundo y láser/visual en robots de minas de carbón, combinadas con un sistema de detección inteligente de fusión multimodal, realiza las funciones de movimiento autónomo, posicionamiento preciso, ajuste de posición, planificación de operaciones inteligente, operación autónoma y detección inteligente de desastres de los robots de minas de carbón. en entornos mineros complejos y realiza un control colaborativo inteligente de los procesos de detección, excavación y operaciones de soporte. (1) Integrar la tecnología de redes neuronales en el control y la planificación de operaciones colaborativas de múltiples robots de minas de carbón. Autoorganización, autoagrupación y autocoordinación de robots móviles en minas para lograr la integración de equipos heterogéneos. A través de tecnologías inteligentes de descomposición de tareas, asignación de tareas y equilibrio de carga, se forma un enjambre de robots en entornos complejos en minas, y tecnologías como la navegación autónoma en el espacio subterráneo, la detección de estado con múltiples sensores, la planificación de operaciones inteligente y la colaboración con múltiples robots. El control se aplica para realizar operaciones colaborativas eficientes entre múltiples robots en la excavación, perforación, extracción, transporte y soporte de la superficie de trabajo. (2) Ampliar el modo de interacción humana con un solo robot a la interacción humana con múltiples grupos de robots y realizar la intervención y colaboración de los operadores en grupos de robots. Durante la operación de los robots de las minas de carbón, cada robot heterogéneo con diferentes funciones forma un complejo enjambre colaborativo de múltiples robots. Al mismo tiempo, el enjambre colaborativo de múltiples robots debe poder colaborar en profundidad con el operador. A través de la tecnología de inteligencia artificial, podemos romper el modo simple de "comando-ejecución-visualización" de la tecnología de interacción humano-robot existente e integrar la intervención humana en el ciclo de control para implementar un nuevo modo de interacción humano-robot con "humano en el circuito". ", y realizar el "grupo de sistema subterráneo no tripulado + grupo de sistema subterráneo no tripulado + grupo de sistema subterráneo no tripulado". Modo de operación del grupo de sistemas subterráneos no tripulados + operador subterráneo, para mejorar la eficiencia operativa, la flexibilidad de tareas y la robustez del sistema general. Para lograr el objetivo de una mina de carbón inteligente, llevaremos a cabo investigaciones sobre "robot de mina de carbón +", "robot de mina de carbón + 5G" para lograr una detección e interconexión integrales, un intercambio de información de dominio completo y una interacción multicanal entre humanos y robots. ; "Robot de mina de carbón + computación en la nube" "Robot de mina de carbón + computación en la nube" logra la compatibilidad de la ontología de robots livianos y de bajo costo y la capacidad de computación de aprendizaje de alto rendimiento; "robot de mina de carbón + big data" logra la predicción dinámica, la integración de información y proporciona una base de datos para el aprendizaje evolutivo del robot; "robot de mina de carbón + IA" Robot de mina + IA "realiza una percepción autónoma inteligente, un análisis y una toma de decisiones óptimos y una evolución del aprendizaje del conocimiento, formando así un sistema inteligente completo de percepción tridimensional y aprendizaje autónomo y control cooperativo en la mina. 5 Perspectivas de futuroLa inteligencia artificial se ha aplicado ampliamente en el campo de la robótica de las minas de carbón y se han logrado más resultados de investigación. Sin embargo, como tecnología de vanguardia emergente, la inteligencia artificial todavía tiene limitaciones. (1) La tecnología de IA actual está orientada principalmente a una sola tarea y aún no se ha creado un marco general de IA que pueda enfrentar múltiples tareas. Por ejemplo, los modelos entrenados para el reconocimiento de imágenes no se pueden utilizar para la detección y el reconocimiento de sonidos; el marco del algoritmo para reconocer un objeto objetivo específico no se puede extender al reconocimiento de objetos objetivo arbitrarios, y el conjunto de datos debe construirse y volverse a entrenar cuando aparece un nuevo objetivo de clasificación. Esta característica limita la aplicación de la IA en escenarios de tareas complejas. (2) Los algoritmos de inteligencia artificial deben depender de una gran cantidad de datos, y operaciones como la recopilación, el procesamiento, la calibración y la alineación de datos deben realizarse manualmente, lo que es menos eficiente. Cómo utilizar una menor cantidad de datos para lograr un mayor rendimiento se ha convertido en uno de los puntos críticos de investigación actuales de los métodos de inteligencia artificial. (3) Hay muchos tipos de robots para minas de carbón y existe una gran cantidad de dispositivos sensores, dispositivos impulsores y dispositivos actuadores. Los formatos de datos de cada dispositivo son diversos y es difícil formar una interfaz de datos unificada, lo que hace que los datos entre cada sistema sean independientes entre sí. Los datos incompatibles dificultan que el sistema de inteligencia artificial coordine los robots en cada parte del proceso de producción de la mina de carbón y obtenga datos suficientes para formar un plan unificado de circuito cerrado para todo el proceso de producción. (4) El entorno en el que operan los robots de las minas de carbón es extremadamente peligroso, por lo que los sistemas de IA actuales por sí solos no pueden garantizar un alto nivel de seguridad y estabilidad. Cómo integrar el sistema de IA con la intervención manual del operador e integrar la intervención humana en todo el ciclo operativo del sistema de IA se convierte en uno de los elementos clave que se abordarán en el siguiente paso. En el futuro, los sistemas de IA aplicados a los robots de las minas de carbón se desarrollarán hacia la generalización, los bajos gastos generales, la unificación y la colaboración entre humanos y máquinas, con la aparición de un marco de algoritmo de IA general para múltiples tareas que aprende y evoluciona continuamente en línea utilizando pequeñas cantidades de datos. y métodos de capacitación de bajo costo, capaces de integrar datos clave de todos los aspectos de la producción de la mina de carbón para computación y programación integradas, y capaces de colaborar entre sí y con los humanos para lograr Es capaz de colaborar con los humanos para lograr eficiencia, seguridad y producción autónoma de minas de carbón. 6. ConclusiónCon el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, la industria minera del carbón experimentará un cambio importante. Con las capacidades eficientes de construcción de modelos, computación paralela y planificación de la IA, la inteligencia y la automatización de los robots de las minas de carbón alcanzarán un nuevo nivel, cumpliendo verdaderamente con los requisitos seguros y no tripulados de la producción de las minas de carbón. Al mismo tiempo, la inteligencia artificial permitirá un aumento significativo en la eficiencia de la producción de las minas de carbón y promoverá el desarrollo seguro, saludable y sostenible de la industria de las minas de carbón. 

¡Ayudando a la clasificación inteligente de wollastonita, ampliando el desarrollo de la cadena industrial empresarial! La wollastonita como nueva materia prima mineral industrial, producida principalmente en la zona metamórfica ácida y de contacto, para la composición de los principales componentes minerales, la wollastonita en la distribución de China, desde el norte hasta Heilongjiang, el sur hasta la provincia de Hainan y Xinjiang tiene distribución de depósitos. 19 provincias, regiones autónomas encontraron producción de mineral de wollastonita 86 (de los cuales 8 súper grandes, 13 grandes, 24 medianos, 32 pequeños, 9 puntos de mineral). Entre los 77 depósitos, se identificaron 244 millones de toneladas de mineral de wollastonita y se retuvieron 227 millones de toneladas de mineral de wollastonita. Huojiadian, en el condado de Lishu, provincia de Jilin, tiene las mayores reservas retenidas, representando el 40% del total de reservas de mineral retenidas del país; las cuatro provincias restantes, Yunnan, Jiangxi, Qinghai y Liaoning, representaban el 49 por ciento de las reservas de mineral retenidas del país; cinco provincias, Zhejiang, Hunan, Anhui, Mongolia Interior y Guangdong, representaron las cuatro provincias restantes: Yunnan, Jiangxi, Qinghai y Liaoning, que representan el 49% de las reservas del país; Zhejiang, Hunan, Anhui, Mongolia Interior y Guangdong, que representan el 10% de las reservas del país; Jiangsu, Guangxi, Hubei y Heilongjiang representan el 1% de las reservas del país.  Reservas de recursos de wollastonita de China La estructura del consumo de wollastonita en China: ladrillos vidriados y piezas en bruto de cerámica principalmente, que representan alrededor del 50%; la escoria de protección metalúrgica y los tratados de soldadura representan el 20%; las pinturas y revestimientos representan alrededor del 10%; los rellenos de plástico, caucho y papel representan alrededor del 10%; los materiales de construcción, la sustitución del amianto y otras aplicaciones representan alrededor del 10%.  Durante mucho tiempo, la extracción y el procesamiento de clasificación de recursos de wollastonita en China han estado en un desarrollo difícil, el nivel y la escala del procesamiento de minerales de wollastonita en comparación con los países occidentales todavía están relativamente atrasados. El rendimiento en el área de aplicación es menor y la calidad del producto es menor. En los últimos años, con la regulación de las políticas industriales nacionales y los mecanismos de mercado, el desarrollo de las empresas mineras ha entrado gradualmente en la vía del desarrollo estandarizado y saludable, y la escala de producción, las categorías de productos y los beneficios económicos de las empresas de wollastonita han mejorado sustancialmente. En particular, ha habido un gran progreso y desarrollo en la minería y la tecnología de beneficio. Con el paso del tiempo, mina de wollastonita los recursos se enfrentan constantemente al agotamiento, la reducción de la piedra fácil de extraer, la menor ley del mineral, el aumento de los costos de clasificación y otros problemas, así como las restricciones nacionales sobre la aprobación de nuevos estanques de relaves, se ha reducido la capacidad de los estanques de relaves existentes, lo que ha resultado en un aumento significativo. en reducir los costos de eliminación de relaves, mientras que la protección ambiental externa también ejerce una enorme presión sobre las empresas mineras. Cómo reducir costos, mejorar la eficiencia económica de la mina, pero también en consonancia con la protección del medio ambiente ecológico, la introducción de nuevos equipos y nuevas tecnologías es una buena opción. Recientemente, una gran empresa nacional de wollastonita mejoró su proceso de clasificación cotizando equipos de clasificación de inteligencia artificial de Mingde. El mineral de wollastonita en bruto ingresa al equipo de clasificación después de la trituración y la disociación y, de acuerdo con el aprendizaje previo y el modelado, el concentrado y los relaves se identifican con precisión, enriqueciendo el concentrado de wollastonita de baja pérdida de combustión. El efecto general de clasificación, el rendimiento del concentrado y la clasificación estable del equipo cumplen con las expectativas psicológicas del cliente. Guangxi, una empresa de wollastonita, proceso de clasificación original principalmente para partículas de gran tamaño, seleccionadas a mano principalmente, el seguimiento mediante la comprensión del uso de Mingde maquina clasificadora de minerales con inteligencia artificial, después de la investigación para entender a través del Mingde máquina clasificadora de inteligencia artificial, puede clasificar completamente el mineral original de wollastonita mezclado con piedra negra, calcita y una pequeña cantidad de cuarcita, mediante clasificación para lograr el propósito de elegir wollastonita.  Relaves Producto terminado Mingde equipo de clasificación de inteligencia artificial, sin uso de productos farmacéuticos, sin molienda, operación del equipo principalmente con accionamiento eléctrico, a través del aire comprimido para la clasificación por soplado, el costo de clasificación es bajo, básico libre de contaminación, el grado de inteligencia del equipo es alto, operación simple, tecnología avanzada, totalmente capaz de cumplir con los Requisitos de clasificación empresarial.En la nueva era, las minas verdes y la clasificación inteligente de minerales han pertenecido al desarrollo de nuevas tendencias, nuevas direcciones, mediante la introducción de nuevas tecnologías para acelerar el proceso de construcción de empresas mineras inteligentes y automatizadas, pueden mejorar en gran medida el uso del mineral. recursos y beneficios económicos de las empresas.

El valor económico potencial supera los billones de yuanes, ¡se anuncian depósitos a gran escala! Los 10 principales resultados de 2022 Se anuncia búsqueda geológica La industria minera también se vio profundamente afectada por la epidemia que surgió en muchos lugares, la caída del sector inmobiliario y la difícil crisis económica de 2022. En una carta de respuesta del Secretario General Xi Jinping a todos los geólogos de la Sexta Brigada Geológica de la Provincia de Shandong, Geológica y Oficina de Minería, que reavivó el entusiasmo de la gente de la industria minera de todo el país por encontrar minas, ¿qué tipo de hoja de respuestas se entregará a la gente del país con el esfuerzo de muchos geólogos? Recientemente, el sitio web oficial de la Sociedad Geológica China anunció los resultados de la selección de los principales logros en prospección geológica para 2022. I. Gran escala de alto nivel y alta calidad. depósitos de mineral de hierro encontrado en el área de Baijian, ciudad de Shahe, provincia de HebeiLa Novena Brigada Geológica de la Oficina de Exploración y Desarrollo Geológico y Mineral de Hebei ha descubierto un depósito de mineral de hierro a gran escala de alta ley en Baijian, ciudad de Shahe, que es el depósito de mineral de hierro de esmectita más grande jamás descubierto en la provincia de Hebei y uno de los pocos. depósitos de mineral de hierro inexplorados de alta ley en China. Los técnicos de la Novena Brigada Geológica han innovado continuamente la teoría y el método para encontrar mineral de hierro al estilo Hand Xing, y han refinado y resumido el método "cinco en uno" para encontrar mineral de hierro, que ha guiado eficazmente la búsqueda de mineral de hierro. en las profundidades y periferia del estilo Hand Xing. El proyecto presentó 104.427.000 toneladas de recursos de mineral de hierro probados + controlados + inferidos con una ley promedio de 48,02% de hierro total (TFe), 44,15% de hierro magnético (mFe) y 4412,8 toneladas de cobalto asociado a magnetita, con un valor económico potencial de más de RMB. 100 mil millones. El mineral de hierro se puede utilizar como materia prima para acero refinado y acero de alta calidad. Los beneficios económicos y sociales que surgen de su desarrollo y utilización son de gran importancia para el desarrollo económico local y la seguridad de los recursos energéticos nacionales. II. Importante avance en la búsqueda de minerales pesados de tierras raras en Shi Ping, condado de Anyuan, provincia de Jiangxi El equipo, dirigido por Wang Xianguang del Centro de Servicios de Seguridad de Recursos Minerales de Jiangxi, ha detectado un depósito de tierras raras pesadas iónicas de corteza erosionada de gran tamaño después de cinco años de exploración exhaustiva en el área donde se encuentran las tierras raras de tungsteno y estaño de South Ridge y Wuyi Mountain. Las zonas de mineralización polimetálica se encuentran en el sur de Jiangxi. En el área de la mina se rodearon un total de siete secciones de tierras raras pesadas, de las cuales XX,XX millones de toneladas de recursos inferidos de tierras raras pesadas en fase completa con una ley promedio de 0,088% y XX,XX millones de toneladas de tierras raras pesadas en fase lixiviada. se detectaron recursos terrestres con una ley de 0,060% en la sección de raíz en 2022; Se construyeron un modelo de "cinco elementos en uno" para tierras raras iónicas y un modelo de "estudio geológico + corteza erosionada". El "estudio geológico + captura de corteza erosionada + perforación Gannan + perforación poco profunda + análisis rápido de campo + pruebas experimentales" es un método de exploración ecológico, eficiente y económico para tierras raras iónicas, que tiene importancia universal para la exploración y evaluación de tierras raras iónicas pesadas. depósitos de tierra. Los resultados del estudio se han aplicado a otras secciones como Xinfeng en el área minera de Shishiping y los condados de Xunwu y Gan en el área de Nanling, y se han encontrado varias tierras raras pesadas a gran escala en Xiahu y otras áreas con resultados significativos. .  3, un gran avance en exploración polimetálica de plata en la aldea de Erdaokan, ciudad de Nengjiang, provincia de Heilongjiang El Instituto de Estudios de Recursos Naturales de Heilongjiang y el Instituto de Estudios Geofísicos y Geoquímicos de Heilongjiang han logrado un gran avance en la exploración de minerales polimetálicos de plata en la aldea de Erdokan, ciudad de Nengjiang, presentando un total de 1.777 toneladas de metal plateado con una ley promedio de 431,10 g/ t. El tamaño del mineral de plata es grande y el del mineral de manganeso es mediano. El yacimiento de mineral polimetálico de plata está alojado en rocas sedimentarias marinas de la Formación Neihuohe del Silúrico Superior-Devónico Medio, estrechamente singenética con vetas gabroicas, con rocas subvolcánicas moderadamente ácidas, y el mineral es una brecha tectónica cementada por vetas de cuarzo. Este depósito es el primer gran depósito de plata independiente en la provincia de Heilongjiang, llenando el vacío de mineral de plata independiente en la provincia de Heilongjiang, y es el depósito más grande en la búsqueda nacional de mineral de plata durante el 13º Plan Quinquenal. A través del estudio general económico y de desempeño de la tecnología metalúrgica y de procesamiento de minerales, se cree que una vez que la mina se pone en operación, la ganancia anual promedio es de aproximadamente 340 millones de yuanes, lo que puede durar casi 12 años, y el impuesto sobre la renta anual promedio pagado es unos 84 millones de yuanes, lo que mejorará enormemente los ingresos financieros locales e impulsará eficazmente el PIB regional. 4. Innovación en tecnología de búsqueda de minerales y gran avance en la búsqueda de minerales para el enorme depósito de oro en Dayingzhuang, Jiaodong La Sexta Brigada Geológica de la Oficina de Desarrollo y Exploración Geológica y Mineral de Shandong y Zhaoguang Mining Co., Ltd. detectaron conjuntamente el mayor recurso de oro de más de 100 toneladas en la sección media de la Zona de Fractura de Zhaoping. El proyecto aclaró el patrón de producción del yacimiento y resolvió el problema de qué ubicación es propicia para la formación del mineral; propuso un nuevo método para encontrar mineral mediante segmentación y enriquecimiento, resolviendo el problema de dónde encontrar mineral; propuso un método de predicción cuantitativa para la extrapolación de tendencia + contenido de mineral del cuerpo, resolviendo el problema de cuántos recursos están disponibles en profundidad. Ha logrado un gran avance en la búsqueda de minerales, ha ampliado la vida útil de la mina, ha ayudado a que el cinturón metalogénico de Zhaoping se convierta en un cinturón de oro de 1.000 toneladas, ha enriquecido y mejorado la teoría metalogénica del oro en la región de Jiaodong y ha desempeñado un papel positivo en promover la ley metalogénica del oro y la predicción de la formación de minerales en la región, lo que desempeñará un papel de liderazgo en la nueva ronda de acción estratégica de búsqueda y avance de minerales, e impulsará a la región a lograr nuevos avances en la búsqueda de minerales y proporcionará una nueva base para construir una industria aurífera de "10.000 toneladas". El proyecto desempeñará un papel líder y ejemplar en la nueva ronda de acción estratégica para encontrar y lograr avances en minerales, impulsar nuevos avances en la búsqueda de minerales regionales, brindar apoyo favorable para la construcción de una base industrial de oro de 10.000 toneladas en Shandong, China, y hacer contribuciones significativas a la seguridad de los recursos energéticos nacionales. 5. Gran mina de espato flúor descubierta en mina cilimiao, Siziwangqi, Región Autónoma de Mongolia Interior Inner Mongolia Geological Exploration Co., Ltd. ha identificado un gran depósito de espato flúor en el área minera de Cilimiao de Siziwang Banner, con un volumen total de mineral de espato flúor identificado de 8.493.000 toneladas y un volumen de mineral de 4.681.000 toneladas, con una ley promedio de 55,12% CaF2. El volumen de mineral de manganeso fue de 102.800 toneladas con una ley promedio de 21,95% Mn. El yacimiento de fluorita se produce en la toba cristalina de la sección Dashi Zhai Formación II del Pérmico Medio y está estrictamente controlado por la estratigrafía de rocas carbonatadas y la estructura interestratigráfica, y es un tipo estratigráficamente controlado (modificado) de depósito de fluorita estratiforme en rocas carbonatadas. El descubrimiento de este depósito ha cambiado, hasta cierto punto, el status quo de la pequeña proporción y escala del mineral de fluorita estratificada en China, contribuyendo positivamente a la seguridad de los recursos minerales estratégicos nacionales, impulsando el desarrollo económico local y mostrando una buena prospecto para la prospección de fluorita en la zona, y desempeñando un papel como modelo y guía para la exploración. 6. Se encontró mineral de grafito ultragrande en el área del río Tullahai en Golmud, Qinghai. El primer depósito de grafito cristalino a gran escala en Qinghai fue detectado por el Servicio Geológico de Qinghai en el área del río Tullahai en la ciudad de Golmud, con un recurso mineral de grafito inferido de 16.564.900 toneladas, con una ley promedio de 4,86% de carbono fijo y 91,14%. Grafito a gran escala de malla +100, logrando un gran avance en la prospección de grafito en el área de cobertura poco profunda de la meseta Qinghai-Tíbet. El depósito está alojado en gneis y dacita del Grupo Jinshukou en el Paleógeno Inferior, y es un depósito de grafito metamórfico regional controlado por capas. El mineral tiene una selectividad excelente, con una tasa de recuperación del 96 % o más y una ley de carbono fijo del 95,26 % o más en concentrado, que cumple con el estándar de calidad del grafito con alto contenido de carbono y tiene un alto valor económico. 7. El depósito monolítico rico en fósforo oculto más grande de Asia descubierto en Zhenxiong, Yunnan El Instituto de Estudios Geológicos de Yunnan (YGSI) ha logrado un gran avance en la búsqueda de minerales de fosfato profundamente arraigados al descubrir el depósito monolítico rico en fósforo oculto más grande de Asia, el depósito de fosfato súper grande de Yangchang, en el área de Zhenxiong. El depósito de fosfato de Yangchang es un depósito masivo de fosfato sedimentario marino poco profundo en el Cámbrico Inferior, caracterizado por "grandes reservas, mineral de alta calidad y distribución concentrada de recursos". El recurso inferido de mineral de fosfato es de 1.197 millones de toneladas, con un 51,87% de grado I+II, y se prevé que el recurso potencial de mineral de fosfato en profundidad y periferia supere los 10 mil millones de toneladas, con un valor económico potencial de más de 1 billón de RMB. . El descubrimiento y evaluación del depósito proporciona una sólida base de recursos para que la provincia de Yunnan construya una base industrial química de fósforo de importancia nacional de 100 mil millones de dólares, y proporciona una garantía de recursos para la seguridad nacional de los recursos energéticos y la seguridad alimentaria. 8. Más de 600 millones de toneladas de petróleo descubiertas en la Formación Pérmica Fengcheng en la Depresión Mahu de la Cuenca Junggar Por primera vez, la sucursal de PetroChina Xinjiang Oilfield hizo un descubrimiento importante en la antigua formación de fuente de hidrocarburos del lago alcalino de la Formación Pérmica Fengcheng en la depresión Mahu de la cuenca Junggar, agregando 656 millones de toneladas de reservas geológicas de petróleo terciario y abriendo un nuevo campo. de exploración a escala de cuenca. Los resultados han establecido una innovadora secuencia de límite inferior para la estructura de garganta de poro de todos los tipos de yacimientos en la Formación Fengcheng, revelando el mecanismo de formación de yacimientos a gran escala de yacimientos de petróleo convencionales y no convencionales; y estableció un "acoplamiento fuente-almacenamiento" basado en la formación ordenada de petróleo convencional, petróleo compacto y petróleo de esquisto bituminoso. Los resultados han establecido un "acoplamiento fuente-almacenamiento" basado en el modelo de formación de petróleo convencional - petróleo compacto - petróleo de esquisto de manera ordenada, y han implementado una zona favorable de exploración de 2.500 km2; integró e innovó una tecnología de exploración integral para todo tipo de yacimientos y aumentó la tasa de éxito de las capas de prueba de petróleo en la Formación Fengcheng del 35% al 91%; guió el nuevo descubrimiento de yacimientos de petróleo no convencionales extragrandes dentro de fuentes de clase de 600 millones de toneladas. Los resultados lograron la primera exploración exitosa de un sistema completo de petróleo y gas en el mundo, enriqueciendo y desarrollando la teoría geológica del sistema de petróleo y gas, que es de gran importancia para salvaguardar la seguridad energética nacional, promover la implementación de "La Franja y la Ruta". "Estrategia y estabilidad social en la región de Xinjiang.   9,Descubierto en la zona de Qijiang el primer campo profundo de gas de esquisto en una zona tectónica compleja en el margen de la cuenca de ChinaEl equipo de innovación en exploración de gas de esquisto profundo de China Petroleum & Chemical Corporation Exploration Branch descubrió el primer campo de gas de esquisto profundo en la compleja zona tectónica del margen de la cuenca de China, el campo de gas de esquisto de Qijiang, y presentó la primera fase de reservas geológicas probadas de 145.968 millones de metros cúbicos de gas de esquisto en el bloque del distrito de Dingshan, lo que marca el nacimiento de otro gran campo de gas de esquisto completamente ensamblado de más de 100 mil millones de metros cúbicos en China. El proyecto ha descubierto el mecanismo de desarrollo de yacimientos "altamente porosos" y de alta calidad para gas de esquisto profundo, ha formado una nueva comprensión de "sobrepresión y riqueza en gas", ha superado eficazmente la tecnología y la ingeniería de predicción del "punto óptimo". gran avance en la exploración profunda de gas de esquisto y la implementación de una zona rica en gas de un billón de metros cúbicos en la compleja zona tectónica en el margen sureste de la cuenca de Sichuan, sentando las bases teóricas y técnicas para la expansión del gas de esquisto a profundidades ultraprofundas mayores. de 4.500 m. El descubrimiento del campo de gas de esquisto de Qijiang es de gran importancia para la estrategia nacional de desarrollo verde y con bajas emisiones de carbono, el logro de objetivos de reducción de emisiones de "pico de carbono" y "neutralidad de carbono", y la protección de la seguridad energética nacional. 10. Un gran avance en la búsqueda de recursos de carbón en la zona de la mina de carbón Jiazhai-Tangjie en el condado de Baofeng, provincia de Henan.  El Instituto Provincial de Planificación y Estudios Terrestres y Espaciales de Henan ha logrado un gran avance en la prospección de carbón en la mina de carbón Jazhai-Tangjie en el condado de Baofeng, identificando un total de 143.335.000 toneladas de recursos de carbón, incluidas 292.638.000 toneladas de recursos probados y 627.087.000 toneladas de recursos controlados. y 513.627.000 toneladas de recursos inferidos. El proyecto ha identificado en detalle la secuencia estratigráfica, la litología y las características físicas de los estratos en el área de estudio, y los estratos carboníferos son el Grupo Pérmico Shanxi y el Grupo Lower Shi Box, con 7 vetas de carbón recuperables, principalmente 1/3 Carbón coquizable, carbón coquizable y carbón fertilizante, y la calidad del carbón se caracteriza por un bajo contenido de cenizas, bajo contenido de azufre y alto poder calorífico, con una excelente calidad de carbón, que es un buen carbón coquizable y energético. Se han identificado en detalle las condiciones técnicas de la minería como la hidrogeología, la geología de ingeniería y la geología ambiental. Los resultados de la exploración del proyecto proporcionan una base geológica confiable para la posterior exploración minera, lo cual es de gran importancia para el desarrollo sostenible y estable de la empresa minera y proporciona una fuerte garantía para la sucesión de recursos para la construcción de la base energética de carbón de Henan. Fuente: Sociedad Geológica de China

Introducción a los tres procesos de beneficio de reelección, flotación y separación magnética. El vasto territorio de China, rico y productivo, ha demostrado tener recursos minerales de muchos tipos, la cantidad total es mayor, pero en el desarrollo real se descubrió que una variedad de recursos minerales son menos ricos, más pobres, menos minerales individuales, más minerales asociados. , para aprovechar al máximo estos recursos minerales, el país desarrolla vigorosamente el proceso de beneficio. Hoy, proceso de reelección, flotación y separación magnética para llevar a cabo la mayor parte del beneficio mineral, ¡echemos un vistazo! A, proceso de separación por gravedad.1 、 Preparación de materias primasLas materias primas para la reelección deben pasar por el proceso de trituración, cribado y molienda para cumplir con el tamaño de alimentación del equipo de reelección. 2 、 Lavado con agua y descalcificaciónEl material reelegido debe lavarse con agua para eliminar el exceso de limo y polvo de piedra del mineral, para no mezclarse con el concentrado reelegido y afectar la ley del mineral. 3 、 Clasificación de separación por gravedadEl método de separación por gravedad comúnmente utilizado en el equipo de separación por gravedad, aparejo, mesa vibratoria, conducto, etc., será el uso de diferentes gravedades específicas de las partículas en el medio (generalmente agua, aire, líquido pesado o suspensión) en diferentes velocidades de sedimentación. minerales útiles y asociados con la separación de partículas minerales. Segundo, proceso de beneficio por flotación.1 、 Preparación de materias primasEn primer lugar, la materia prima debe triturarse y molerse hasta una finura de 0,2 mm o menos, y luego agregarse a los químicos de flotación y agitarse bien en un tambor mezclador. La molienda puede hacer que las partículas minerales útiles incrustadas en el mineral y la veta asociada se separen lo más posible; agente de flotación es fortalecer la diferencia de flotabilidad entre minerales útiles y veta asociada; agitar es para permitir que el agente y las partículas minerales funcionen completamente. 2 、 FlotaciónLa lechada se carga en la máquina de flotación, que depende de la agitación mecánica o la carga de aire para producir una gran cantidad de burbujas en la lechada. Después del papel de los productos químicos de flotación, la hidrofobicidad de las partículas minerales útiles es más obvia y más fácil de adherir a las burbujas, mientras que otros minerales con propiedades hidrofílicas permanecen en la pulpa, completando un paso importante en la separación de minerales. Las partículas minerales adheridas a las burbujas flotan hacia la superficie de la pulpa con las burbujas, y luego son raspadas por el raspador giratorio, que es el concentrado que queremos, y el producto que queda en la pulpa son los "relaves". Tres, proceso de beneficio por separación magnética.1 、 Preparación de materias primasLa etapa de preparación de la materia prima del proceso de separación magnética también requiere el proceso de trituración y molienda, primero moliendo el mineral en partículas finas. 2 、 CalificaciónUtilice un clasificador para clasificar las partículas de mineral, lo que puede eliminar la mayoría de las partículas de mineral inútiles con anticipación y reducir la presión de trabajo del equipo de separación magnética. 3 、 separación magnéticaUtilizando las características de diferentes minerales con o sin magnetismo, el separador magnético puede extraer las partículas de mineral útiles con magnetismo de la veta asociada no magnética, para lograr el propósito de separar los dos. En la producción real, estos tres procesos de beneficio no solo pueden ser beneficios independientes, encontrándose con una variedad de tipos de minerales asociados, sino que también pueden usarse en conjunto, los diversos tipos de concentrados en el mineral uno por uno, para comprender el flujo de su proceso. para facilitar nuestro procesamiento de cientos de separación de minerales.  

Clasificación inteligente de relaves, deshazte de lo "inútil", ¡Meide Optoelectronics se da cuenta del valor de la regeneración de relaves! Para implementar el "XIV Plan Quinquenal" y responder al informe del XX Congreso Nacional, se señala que la transformación verde del modo de desarrollo, establecer y practicar el concepto de agua verde y montaña verde es la montaña de plata. Para responder a las políticas nacionales y las necesidades de desarrollo, las empresas mineras deben mejorar el uso de los recursos minerales y los beneficios económicos, reducir el daño y el impacto ambiental y, en última instancia, lograr la mina verde. construcción minera inteligentey, en última instancia, convertirse en la dirección del desarrollo futuro de las empresas basadas en recursos minerales. Entre ellos, como la minería de recursos mineros, el proceso de beneficio de relaves de residuos sólidos industriales, es el punto más difícil para las empresas mineras. ¿Cómo convertir los residuos en tesoros? Deshágase del título "inútil" de residuos sólidos industriales, para lograr la recuperación de la clasificación y la reutilización, la clasificación es particularmente importante. Para los relaves generados por diferentes método de beneficios, el uso de formas específicas de tratar, puede mejorar eficazmente la utilización de los recursos minerales, como la separación magnética, la reelección de las partículas después de los relaves, como el mineral metálico que se puede preenriquecer mediante una clasificación superior a el grado económico; para minerales no metálicos para la composición de los minerales, a través de la forma de clasificación, según el tipo de clasificación de mineral, y finalmente lograr el propósito de uso. En este sentido, la clasificación se ha convertido en una parte esencial del proceso.  Hoy hablaremos principalmente de un tipo representativo de relaves: los relaves de tungsteno. Debido a la baja ley del mineral de tungsteno, en su mayoría alrededor del 0,1% ~ 0,7%, se genera una gran cantidad de relaves durante el proceso de beneficio, que representan hasta el 90% del mineral original, la mayoría de los cuales no se utilizan de manera efectiva y se utilizan principalmente. almacenados en estanques de relaves o rellenos de minas, que no sólo desperdician recursos, sino que también ocupan tierras, contaminan el medio ambiente y ponen en peligro la salud. La producción anual de relaves de tungsteno sólo en China es de unas 400.000 toneladas. Mejorar la utilización general de los relaves de tungsteno favorece la promoción de la construcción de minas libres de relaves, lo que no sólo mejora el valor agregado de los recursos de mineral de tungsteno sino que también mejora el entorno minero y es la dirección de desarrollo futuro de la utilización integral de los relaves de tungsteno.  Relaves de tungsteno  Los componentes principales de los relaves de tungsteno son óxidos de silicio y aluminio, y contienen calcio, que son más similares a los materiales de construcción tradicionales y pueden usarse como agregados de construcción. Sin embargo, hay algo de cuarzo y pedernal con actividad alcalina en su interior y existe el riesgo de que se produzca una reacción de agregado alcalino. Después de clasificarlo y procesarlo, desechando el cuarzo y el pedernal que contiene, puede usarse como agregado de construcción de alto estándar para proyectos grandes, lo que mejora en gran medida la utilización y el valor de los relaves de tungsteno. Al mismo tiempo, también hay una parte del agregado, debido a la influencia del agua del sitio, habrá materia orgánica, terrones de lodo, limo y otras sustancias, si se convierten en agregados, también afectarán la calidad general. Es necesario clasificar, desechar la materia orgánica y el alto contenido de lodo del mineral, para reducir el impacto de tales impurezas en la calidad del agregado y mejorar la calidad general y el valor del agregado.   Promover el reciclaje de los recursos de relaves y reducir la cantidad de relaves es imprescindible para promover el desarrollo de minas verdes. También es una oportunidad de desarrollo histórica para las empresas mineras, ya que mediante la utilización de relaves, la tasa de utilización de los recursos mineros se puede mejorar de manera efectiva.   Durante mucho tiempo, Mingde Photoelectric ha existido en el tecnología de clasificación de minerales La investigación y el desarrollo, para mejorar la utilización de los recursos minerales, han estado trabajando duro para avanzar. Con el fin de ampliar el alcance de aplicación del equipo, superar las limitaciones de separación fotoeléctrica, mejorar en gran medida el alcance de la clasificación de minerales, para el progreso de la tecnología de clasificación de minerales, para brindar un fuerte apoyo, mientras que la investigación y el desarrollo de equipos se tienen en cuenta plenamente. la complejidad del entorno minero, la estabilidad general de la clasificación y el rendimiento tienen una gran garantía. Para la mina verde, Mingde aporta la sabiduría.

China Mining News: El establecimiento de una economía a largo plazo, estable, eficiente y diversificada sistema de seguridad de recursos debe acelerarse El informe de trabajo del gobierno de las dos sesiones nacionales de este año propuso adherirse a la tónica general de buscar el progreso de manera estable, promover la mejora general de la operación económica y lograr una mejora efectiva de la calidad y un crecimiento razonable de la cantidad.En la actualidad, el consumo de minerales metálicos de China representa más del 40% del consumo mundial total, del cual el consumo de mineral de hierro representa el 62%. El enorme consumo hace que la cantidad de importaciones de minerales metálicos de China aumente día a día, el grado de dependencia extranjera aumenta y el precio de las importaciones aumenta. Cómo mantener eficazmente el equilibrio entre la oferta y la demanda durante un período de tiempo sigue siendo el foco de gran preocupación en la industria. Recientemente, Fan Tiejun, subsecretario general de la Asociación de la Industria del Hierro y el Acero de China y presidente del Instituto de Investigación y Planificación de la Industria Metalúrgica, dio una interpretación en profundidad de la situación actual de la oferta y la demanda y la tendencia de desarrollo de la industria del mineral de hierro e hizo sugerencias relevantes.I. La oferta mundial de mineral de hierro superará la demanda durante un período de tiempoFan Tiejun dijo en su análisis de la situación actual de la oferta y la demanda y la tendencia de desarrollo de la industria mundial del mineral de hierro, el consumo mundial de acero en 2022 será de 1.795 millones de toneladas, un 2% menos interanual. Con base en el análisis del desarrollo económico global y regional y la demanda de acero, se predice que en la segunda mitad del 14º Plan Quinquenal, las principales regiones consumidoras de acero lograrán un crecimiento económico, lo que conducirá a una ligera tendencia de crecimiento en el consumo mundial de acero. En este contexto, desde el lado de la demanda, el consumo mundial de mineral de hierro en 2022 se estima en 2.258 millones de toneladas, un 3% menos interanual, según la producción de arrabio. Se espera que el futuro de la producción de arrabio de China continúe en el área de ajuste de reducción durante un período de tiempo más largo, la demanda de mineral de hierro y la producción de arrabio permanecerán sincronizadas; Otros países alrededor del mundo demandan nueva mineral de hierro básicamente solo para compensar la participación de China en la disminución, la demanda global de mineral de hierro en general muestra una tendencia estable, la reciente disminución aún es posible. Desde el punto de vista de la oferta, la producción mundial de mineral de hierro será de aproximadamente 2.400 millones de toneladas en 2022. En los últimos años, las cuatro minas principales todavía tienen algo de capacidad de mineral de hierro liberada para aumentar la capacidad o complementar la capacidad que se cerrará, y junto con la producción. En el caso de algunas minas de mineral de hierro en África, el suministro mundial de mineral de hierro muestra una tendencia general de crecimiento. De cara al mediano y largo plazo, a medida que la demanda mundial de mineral de hierro disminuya y las minas de alto costo y baja calidad desaparezcan gradualmente, la oferta futura de mineral de hierro disminuirá gradualmente. En general, la oferta mundial de mineral de hierro excede la demanda y existirá durante mucho tiempo en un determinado período de tiempo.En segundo lugar, la demanda de alta calidad. mineral de hierro en China aumentará gradualmenteLa conferencia central de trabajo económico de diciembre de 2022 propuso claramente "fortalecer la importante exploración y desarrollo nacional de recursos energéticos y minerales y aumentar el almacenamiento en la producción, acelerar la planificación y construcción de un nuevo sistema energético y mejorar la capacidad de seguridad de las reservas de materiales estratégicos nacionales". Recientemente, una serie de políticas nacionales han señalado la dirección para una nueva ronda de exploración minera.Desde el mercado interno de mineral de hierro, en 2022, la falta de demanda provocó una caída interanual del 3% en el consumo de acero de China. Pero los fundamentos económicos a largo plazo de China no han cambiado, los expertos pertinentes esperan que en el "14º Quinquenio", la demanda de acero de China fluctúe con una tendencia a la baja, pero aún se mantendrá en un nivel alto. En este sentido, Fan Tiejun dijo que, bajo la dirección de la política industrial, la industria siderúrgica de China debe adoptar el doble control de la capacidad de producción como base, la transformación de emisiones ultrabajas como factor de control, el doble control del consumo de energía como motor y las iniciativas de fabricación inteligentes. , la transformación con bajas emisiones de carbono como guía, y tomar inquebrantablemente el camino del desarrollo verde y de calidad con bajas emisiones de carbono, para promover la transformación del desarrollo y el ajuste estructural.Ajuste de la estructura del proceso, objetivo de "doble carbono", con la industria siderúrgica de China en el área pico en el desarrollo medio y tardío, los recursos de chatarra, la electricidad y otras condiciones de apoyo mejoraron gradualmente, hasta cierto punto acelerará el ajuste de la estructura del proceso de acero, acelerará el proporción de acero del horno eléctrico para mejorar, pero el ciclo de ajuste puede ser más largo. El ajuste de la estructura del material, la política de protección ambiental, la política industrial, los altos hornos a gran escala y otros factores ayudarán a impulsar la estructura de los altos hornos de China hacia un ajuste de optimización de la dirección de "aumento de pellets, sinterización hacia abajo"; Con el proceso de fundición con bajas emisiones de carbono y la innovación tecnológica, el proceso de alto horno con la demanda tradicional de materia prima de mineral de hierro se reducirá gradualmente y la demanda de recursos minerales de alta calidad también aumentará gradualmente.Para la situación actual y la tendencia de la demanda de mineral de hierro de China, Fan Tiejun ha analizado y predicho desde 4 dimensiones. En términos de mineral nacional, en los últimos años, la producción de mineral de hierro de China ha ido cayendo antes de aumentar, y la producción nacional de mineral de hierro en 2022 será de 968 millones de toneladas de mineral en bruto, o alrededor de 300 millones de toneladas de mineral terminado. El futuro de la producción minera nacional pasará por estabilizar el crecimiento y ajustar la estructura, manteniendo un cierto nivel de capacidad de oferta y seguridad de recursos. Mineral importado, en los últimos años, las importaciones de mineral de hierro de China están fluctuando con una tendencia ascendente, alcanzando 1.107 millones de toneladas en 2022; La dependencia externa de China del mineral de hierro está aumentando y luego disminuyendo, representando alrededor del 79,8% del consumo total de mineral de hierro en 2022, aunque las importaciones han disminuido, pero aún en un nivel alto. A medida que aumenta la utilización de chatarra de acero en China, la demanda general de mineral de hierro disminuye y, junto con la implementación exitosa del "Plan Keystone" para la producción nacional de mineral, la cantidad de mineral importado disminuirá significativamente. En términos de minería de capital, la capacidad de minería de capital de China en el extranjero será de aproximadamente 62,9 millones de toneladas en 2022. Teniendo en cuenta el progreso actual de los principales proyectos de mineral de hierro en el extranjero, con la implementación del "Plan Keystone", se espera que la cantidad de mineral de capital de China en el extranjero seguir aumentando durante el "Décimo Plan Quinquenal". En términos de precios del mineral de hierro, los precios del mineral de hierro subirán y luego bajarán en 2022, con enormes oscilaciones. Los recientes precios del mineral de hierro por las "fuertes expectativas" y la especulación del mercado han aumentado considerablemente, pero se espera que la demanda final actual siga siendo dudosa, el alto precio de apoyo no es suficiente. A largo plazo, las "fuertes expectativas" eventualmente volverán a ser una realidad racional y los precios del mineral de hierro volverán a caer a un rango razonable.En tercer lugar, la oferta general de recursos de chatarra de acero está aumentando.La chatarra de acero, como materia prima de acero reciclado, es una fuente importante de hierro, es una materia prima ecológica para la industria siderúrgica, el mineral de hierro tiene un cierto papel alternativo. El uso de chatarra de acero y el uso de mineral de hierro como fuente de hierro, la estructura de los recursos de hierro, la estructura energética y la estructura del proceso, sobre los recursos, el consumo de energía y todo tipo de emisiones, incluidas las emisiones de dióxido de carbono, tendrán un impacto significativo.Los datos pertinentes muestran que para 2025, la acumulación de acero de China alcanzará los 12 mil millones de toneladas y la producción anual de recursos de chatarra de acero alcanzará los 270-300 millones de toneladas; Para 2030, la acumulación de acero de China alcanzará los 13.200 millones de toneladas y la producción anual de recursos de chatarra de acero alcanzará los 320-350 millones de toneladas.En marzo de este año, el Viceministro de Industria y Tecnología de la Información, Xin Guobin, dijo que, al hablar sobre el pico de carbono industrial y la transformación verde, este año implementaremos la utilización integral de recursos para mejorar la calidad y la eficiencia, y nos esforzaremos por lograr la utilización de la chatarra. acero a 265 millones de toneladas en 2023.El análisis de la Asociación de Aplicaciones de Chatarra de Hierro y Acero de China indica que, con el reciente inicio del mercado de infraestructura, la demanda final de acero se ha fortalecido gradualmente, el entusiasmo por la producción de las empresas siderúrgicas aumentó significativamente y la rentabilidad también ha mejorado, hasta cierto punto, para respaldar los precios de la chatarra de acero. elevar. Pero las actuales escasas ganancias de las empresas siderúrgicas, los precios del acero continúan subiendo, el impulso es insuficiente, las empresas siderúrgicas llegan a un nivel más alto y los comerciantes tienen intenciones de aumentar los envíos, o inhibirán que los precios de la chatarra sigan aumentando. Se espera que los precios de la chatarra aumenten y bajen en el corto plazo, las empresas siderúrgicas se basarán en el inventario y otras circunstancias para ajustar ligeramente el precio de compra.En cuanto a la tendencia de desarrollo del mercado de chatarra, Fan Tiejun dijo que a través del estudio de la relación entre la cantidad de recursos de chatarra generados y la acumulación de acero en China, y combinado con la oferta y demanda reales de chatarra nacional en los últimos años, se estima que a medida que la acumulación social de acero de China continúe creciendo rápidamente, la producción de recursos de chatarra aumentará aún más, junto con la liberalización de la política de importación de materias primas de acero renovables, se espera que la oferta general de recursos de chatarra en China esté aumentando.Al mismo tiempo, dijo que en los últimos años, las empresas de procesamiento de chatarra de acero de China han aumentado y la competencia es más intensa. En la actualidad, los recursos nacionales de chatarra son limitados y no son suficientes para respaldar el rápido desarrollo del acero para hornos eléctricos y las empresas siderúrgicas para mejorar el nivel de aplicación de la chatarra de acero. Para fortalecer aún más la capacidad de seguridad de los recursos de chatarra de acero de China, se recomienda acelerar la creación de un sistema industrial de reciclaje de recursos de chatarra de acero, mejorar la construcción del sistema de gestión de la industria de chatarra de acero y orientar el uso eficiente de los recursos de chatarra de acero en la industria del acero. industria.Cuarto, acelerar el establecimiento de un sistema de seguridad de recursos diversificado, estable y eficiente a largo plazo.El mineral de hierro como recurso mineral estratégico nacional, para mantener la seguridad de la cadena de suministro de la cadena de la industria del acero tiene un papel de lastre.Fan Tiejun dijo que el problema esencial de la seguridad de los recursos de mineral de hierro de China es el desequilibrio estructural. La principal manifestación es que la cantidad total de recursos nacionales de mineral de hierro es grande, pero principalmente pobre; las importaciones son cuantiosas, representan una proporción elevada y fuentes concentradas; el lento progreso de la inversión en recursos de mineral de hierro en el extranjero, la eficacia general no es obvia; fuertes atributos financieros del mineral de hierro, la falta de discurso sobre precios; Los lados de la oferta y la demanda de la posición del mercado no son iguales. En la actualidad, la capacidad de seguridad del mineral de hierro de China sigue siendo gravemente inadecuada.El alto grado de dependencia extranjera del mineral de hierro no solo afecta gravemente la seguridad de la cadena de suministro de la cadena industrial y la seguridad estratégica nacional, sino que también hace que la industria del acero obtenga una gran cantidad de ganancias capturadas por empresas mineras extranjeras.Sugirió que la industria siderúrgica de China debería acelerar el establecimiento de un sistema de seguridad de recursos estable, eficiente y diversificado a largo plazo. Hacer un uso pleno y eficiente de los recursos nacionales y extranjeros, estabilizando al mismo tiempo el ciclo interno, promover la formación de la circulación internacional y la formación de un patrón de seguridad de materias primas de doble ciclo nacional e internacional. También debe esforzarse por construir un canal de seguridad de recursos multidimensional y diversificado mediante el uso conjunto de minas nacionales y extranjeras, la formación de una cadena de suministro estratégica, asegurando una cierta proporción de minas de capital, fortaleciendo la construcción de bases de recursos múltiples en el extranjero. , establecer un sistema de reserva de recursos, fortalecer la prevención de riesgos de los canales de transporte de mineral de hierro, utilizar y mejorar el sistema de comercio financiero de materias primas y derivados relacionados, y otras vías.Nota: este artículo es de la Asociación de la Industria del Hierro y el Acero de China.

Introducción de tipos y métodos de minería. Minería de minas La minería se refiere al uso de extracción artificial o mecánica de valiosos recursos minerales naturales. Según las diferentes profundidades de los yacimientos y las exigencias de racionalidad técnica y económica, la minería se divide en dos modalidades: minería a cielo abierto y minería subterránea. La parte cercana a la superficie y poco enterrada se extrae mediante minería a cielo abierto y la parte profunda se extrae bajo tierra. Para un yacimiento, el uso de minería a cielo abierto o minería subterránea depende del estado del depósito del yacimiento. Si se utiliza la minería a cielo abierto, la profundidad que se debe utilizar es razonable, existe un problema de límite de profundidad y la determinación del límite de profundidad depende principalmente de la eficiencia económica. En general, el área de desmonte, por ejemplo, es menor o igual a la relación de desmonte económica y razonable; se puede utilizar la minería a cielo abierto; de lo contrario, se utilizan métodos de minería subterránea.(A) minería a cielo abierto La minería a cielo abierto es un método de minería que utiliza equipos de minería para extraer rocas y extraer minerales útiles al aire libre, al aire libre o al aire libre deprimido en una ladera, etapa por etapa. En comparación con la minería subterránea, la minería a cielo abierto tiene muchas ventajas, como construcción rápida, alta productividad laboral, bajo costo, buenas condiciones laborales, trabajo seguro, alta tasa de recuperación de mineral, baja pérdida por agotamiento, etc. Especialmente con el desarrollo de minas grandes y eficientes. Equipos de transporte y minería a cielo abierto, la minería a cielo abierto se utilizará más ampliamente. En la actualidad, la mayoría de las minas de metalurgia ferrosa de China adoptan la minería a cielo abierto. Todo el proceso de construcción de una mina a cielo abierto generalmente incluye: la construcción de instalaciones de superficie en el área de la mina; la prevención de deshidratación y drenaje del depósito; la construcción básica del tajo abierto y una serie de trabajos preparatorios para su puesta en producción. La infraestructura a cielo abierto consiste principalmente en cavar zanjas de entrada, zanjas de salida y zanjas de sección abierta, tender la línea de transporte, construir el campo de drenaje, pelar la roca y construir las instalaciones de drenaje y suministro de energía. Las zanjas de entrada y salida serán para establecer caminos de transporte inclinados desde el suelo hasta los niveles de trabajo y entre los niveles de trabajo. Las zanjas de sección abierta son las zanjas horizontales excavadas en cada nivel para abrir las labores mineras, que son las labores iniciales de la fase de apertura. La excavación de zanjas, el desmonte y la minería son tres partes importantes del proceso de producción a cielo abierto. La velocidad de descenso de una mina a cielo abierto y el tiempo de preparación para nuevos niveles están determinados principalmente por la velocidad de excavación de zanjas. Para garantizar la producción continua y normal de la mina a cielo abierto, se debe mantener una cierta relación entre la excavación de zanjas, el desmonte y la extracción en términos de espacio y tiempo. Siga el principio de "extracción y desmonte, desmonte primero" para organizar la producción. El proceso de producción a cielo abierto, ya sea decapado o recuperación de mineral, el proceso generalmente pasa por perforación, voladura, carga y transporte. En la actualidad, el equipo utilizado en las minas de metalurgia ferrosa de China, la perforación es principalmente taladro de rueda dentada y taladro de perforación, se ha eliminado el taladro de impacto. La mayoría del equipo de carga utiliza una pala eléctrica de 3 ~ 4,6 m 3, y también se comenzó a utilizar una pala eléctrica de 6 m 3 por encima. La mayor parte del equipo de transporte utiliza más de 20 toneladas de vehículos pesados y entre 80 y 150 toneladas de vehículos de motor; en algunas megaminas también se utilizan 100 toneladas de vehículos de ruedas eléctricas.  (ii) Minería subterránea Cuando el depósito está enterrado muy profundamente debajo de la superficie y el factor de extracción es demasiado alto mediante la minería a cielo abierto, se utiliza la minería subterránea cuando se considera razonable utilizar la minería subterránea después de una comparación técnica y económica. Como el yacimiento está enterrado profundamente, para extraer el mineral es necesario excavar túneles que vayan desde la superficie hasta el yacimiento, como pozos verticales, pozos inclinados, caminos de rampa, túneles planos, etc. La construcción de capital minero consiste en cavar estos pozos y obras de carriles. La minería subterránea incluye principalmente tres pasos: exploración, extracción y corte (trabajos de cantera y corte) y recuperación. La apertura es para llegar al yacimiento desde la superficie y abrir el pozo, el pozo inclinado, el camino de rampa, el camino plano y otros proyectos de excavación del pozo. La explotación de canteras es el trabajo de preparación para la recuperación del mineral sobre la base de trabajos pioneros, que incluyen carriles de preparación minera como carriles planos, carriles transversales y horizontes en la etapa de excavación. El corte es el trabajo del pozo que debe completarse antes de la operación de recuperación de acuerdo con el método de minería sobre la base del desarrollo y la cuasi ingeniería, como cortar el patio, cortar el carril plano, tirar del carril inferior, cortar el rifle, liberar la tolva de mineral, la cámara de perforación de roca, etc. La retroexcavadora es una operación minera en la cantera que incluye el corte de roca y el desmenuzamiento del mineral, el transporte y movimiento del mineral y el soporte de la cantera. Estos tres pasos se llevan a cabo en secuencia y, una vez que la mina está en operación, se continúan excavando los distintos pozos y túneles para mantener la producción normal. Como la ampliación del desarrollo de la vía, la excavación de diversas prospecciones minería, caminos mineros secundarios, etc. Con el tiempo, debemos seguir la ley de producción de "desarrollo por delante de la minería, minería por delante de la recuperación, para garantizar que la cantidad de producción en todos los niveles de preparación alcance un período de retención razonable". Esto se logra a través de una práctica de producción a largo plazo resumida más en línea con las leyes científicas de la práctica de producción minera. Cuando se extraen depósitos subterráneos, la etapa superior generalmente se extrae primero, seguida de la etapa inferior. En la etapa, el bloque de mineral se divide en bloques a lo largo de la dirección del depósito (la altura del bloque es generalmente de 40 a 60 metros, mientras que en países extranjeros es generalmente de 60 a 120 metros, e incluso puede alcanzar los 200 metros). y el bloque se utiliza generalmente como unidad básica o el bloque se subdivide en depósitos de mineral y pilares para recuperación. Existen muchos métodos de minería subterránea, divididos principalmente en las tres categorías siguientes: (1) Método de extracción de soporte natural. La zona minera se divide en depósitos de mineral y pilares de mineral. Cuando se extrae de regreso a la sala, el área vacía resultante está sostenida por el pilar, por lo tanto, la condición básica para usar este tipo de método de extracción es que tanto el mineral como la roca circundante deben ser estables. (2) Método de minería de soporte artificial. En el área minera, a medida que avanzan los trabajos de recuperación, se utilizan métodos de soporte artificial para mantener el vacío minero y formar los trabajos. (3) Método de minería desmoronada. Es un método para controlar la gestión de la presión del suelo llenando el área minera con la roca circundante que se desmorona a medida que cae el mineral. Dado que el desmoronamiento de la roca de la placa superior e inferior provocará el colapso de la superficie, que la superficie permita el desmoronamiento es un requisito previo necesario para el uso de este tipo de método de minería. La minería subterránea, ya sea pionera, de cuantificación o de recuperación, generalmente tiene que pasar por procesos de perforación de roca, voladura, ventilación, carga, soporte y transporte y levantamiento de roca. En la actualidad, los principales equipos de minería subterránea de China, la perforación de rocas, se utilizan principalmente perforadoras de roca, perforadoras de roca y plataformas de perforación de pozos profundos utilizadas en las canteras. La carga se utiliza principalmente cargadores, raspadores, rastrillos eléctricos, etc. El transporte y la elevación en túneles planos generalmente utilizan camiones de motor para transportar columnas de vagones de mineral a pozos, pozos inclinados, pozos de elevación y sitios, y luego usan jaulas para levantar los vagones de mineral a el suelo, y grandes minas subterráneas están descargando los vagones de mineral en contenedores y luego cargándolos en contenedores para elevarlos al suelo.

mineral crudo, concentrarse, relaves| pruebas e identificación de minerales desconocidos El mineral que se acaba de extraer de la mina es el mineral en bruto, que se tritura y luego pasa al primer proceso de flotación, es decir, a una separación más gruesa, lo que da como resultado un concentrado y relaves más gruesos. El relave grueso se somete entonces a flotación, es decir, barrido, lo que produce concentrado barrido y relave barrido. El concentrado grueso luego se flota, es decir, se selecciona, para producir un concentrado y un relave concentrado. Después de la separación inicial del mineral, como flotación, reelección o separación magnética, el contenido de agua de algunas de las vetas o peridotitas seleccionadas, y el producto de ley superior a la original, llamado concentrado grueso, generalmente no cumple con los requisitos. de la calidad del concentrado, este proceso se denomina servicios de separación gruesa. El concentrado grueso será reelecto para obtener concentrado calificado, este proceso se denomina operación de selección. A veces es necesario seleccionar el concentrado grueso varias veces para obtener concentrado calificado, y la operación se llama selección primaria, selección secundaria y selección terciaria en orden...   Generalmente, los relaves más ásperos no se pueden descartar como relaves finales y, a menudo, es necesario pasar al siguiente paso de la operación, que se denomina barrido. Para mejorar la recuperación del metal, en ocasiones es necesario pasar por varias operaciones de barrido hasta llegar al relave final. Después de que el mineral ha sido procesado mediante la operación de separación, la mayoría de las vetas e impurezas se eliminan, de modo que los minerales útiles se enriquecen. El producto se llama concentrado. El concentrado es el producto final de la planta de beneficio, a veces llamado concentrado final, y generalmente se utiliza como materia prima para la fundición. El concentrado final debe hacer que sus componentes principales y su contenido de impurezas cumplan con los estándares nacionales para poder ser llamado concentrado calificado. Para concentrado, mineral medio y relaves, lo que queda fuera del concentrado y relaves después de cada flotación se denomina mineral medio.  Después de que un mineral en bruto es tratado mediante la operación de separación, sus componentes principales se han enriquecido en el concentrado y, en algunos casos, después de un tratamiento integral, también se recuperan los componentes menores del mineral u otros metales asociados. Entonces, la parte restante del producto contiene muy pocos componentes, y esta parte del producto se llama relaves o relaves finales. Cabe señalar que los relaves aún contienen componentes útiles que son difíciles de extraer debido al nivel actual de tecnología, pero que tienen potencial para ser reutilizados como materia prima en el futuro. Por lo tanto, los relaves generalmente se almacenan y conservan en depósitos de relaves.  Análisis de minerales desconocidos.Pruebas de minerales tipos 1, exploración geológica y química: muestras de censo, muestras de ranura (pozo), muestras de perforación, muestras de flujo de dispersión, muestras de halo secundario, muestras de halo primario, etc.2. Minerales minerales: cobre, plomo y zinc, oro, molibdeno, tungsteno, titanio, estaño, antimonio, bismuto, mercurio, cobalto, níquel, cromo, hierro, manganeso. , mineral de fosfato, fluorita, bauxita, mineral de hierro sulfurado y análisis de rocas, etc.3, productos concentrados: concentrado de cobre, concentrado de plomo, concentrado de zinc, concentrado de oro, concentrado de estaño, concentrado de antimonio, concentrado de tungsteno, concentrado de molibdeno, etc.4. Productos minerales: diversos concentrados (componentes de impurezas beneficiosos y perjudiciales), materias primas importadas y materiales de escoria de fundición, etc.El mineral es rico, varios tipos de metales y su contenido varían, la tecnología de detección fina hace referencia a los estándares nacionales de detección de minerales, para proporcionarle todo tipo de análisis de contenido de minerales, cobre, plomo, zinc, níquel, estaño, cobalto, aluminio y otros metales no ferrosos. , servicios de detección, identificación, así como contenido de oro, plata, paladio, platino y otros metales preciosos de los servicios de análisis de ensayo, los métodos de detección de cada elemento cumplen estrictamente con los estándares de prueba nacionales pertinentes y pueden ser precisos y rápidos. Este artículo está reimpreso de: Intercontinental Mining