Геометаллургия: комплексный подход к цифровизации управления качеством рудопотоков на примере ЕВРАЗ Качканарского горно-обогатительного комбината
Загирный В.А.
Уральский государственный горный университет, г. Екатеринбург, Российская Федерация
Горная Промышленность №5S/ 2025 стр. 59-63
Резюме: Статья посвящена актуальной проблеме цифровой трансформации управления качеством рудопотоков в горнодобывающей промышленности на основе геометаллургического подхода. Исследование раскрывает методологию комплексной интеграции геологических, горнотехнических и металлургических аспектов производства с использованием современных цифровых технологий. Научная новизна работы заключается в разработке интегрированного подхода к геометаллургическому моделированию, который преодолевает существующие ограничения традиционных методов управления качеством рудопотоков за счет применения технологий промышленного интернета вещей, больших данных и искусственного интеллекта. Впервые представлена целостная концепция сквозного управления качеством руды на всех этапах производственного цикла – от геологоразведки до обогащения полезных ископаемых. Основные методы исследования включают системный анализ производственных процессов, изучение информационных систем управления и разработку интегрированных цифровых решений. Практическая апробация предложенного подхода проведена на ЕВРАЗ Качканарском горно-обогатительном комбинате, где внедрена комплексная система геометаллургического моделирования. Ключевые результаты исследования демонстрируют возможность создания единого информационного пространства, обеспечивающего непрерывный мониторинг и прогнозирование качественных характеристик руды. Разработанная методология позволяет оперативно реагировать на изменения в рудопотоках, оптимизировать параметры технологического оборудования и повышать эффективность производства. Главный вывод исследования состоит в том, что цифровая трансформация управления рудопотоками на основе геометаллургического подхода является перспективным направлением развития горнодобывающей отрасли, способным обеспечить существенный экономический эффект за счет повышения точности планирования и управления качеством руды. Материалы статьи представляют интерес для специалистов в области горного дела, цифровизации производственных процессов и управления качеством в горнодобывающей промышленности.
Ключевые слова: геометаллургическое моделирование, цифровая трансформация горнодобывающего производства, управление качеством рудопотоков, интегрированные информационные системы, оптимизация технологических процессов, комплексный подход к планированию горных работ, системы поддержки принятия решений, прогнозирование показателей обогащения, междисциплинарный анализ горнотехнических процессов
Для цитирования: Загирный В.А. Геометаллургия: комплексный подход к цифровизации управления качеством рудопотоков на примере ЕВРАЗ Качканарского горно-обогатительного комбината. Горная промышленность. 2025;(5S):59–63. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-5S-59-63
Информация о статье
Поступила в редакцию: 14.08.2025
Поступила после рецензирования: 06.10.2025
Принята к публикации: 07.10.2025
Информация об авторе
Загирный Вячеслав Анатольевич – аспирант кафедры разработки месторождений открытым способом, Уральский государственный горный университет, г. Екатеринбург, Российская Федерация, руководитель проектов, ООО «ЕвразТехника ИС», г. Качканар, Российская Федерация; email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Введение
Современная горнодобывающая отрасль сталкивается с серьезными вызовами: растущая конкуренция на мировых рынках, необходимость повышения эффективности производства и технологические ограничения традиционных методов управления.
Исследование направлено на разработку комплексного методологического подхода, интегрирующего геологические, горнотехнические и металлургические аспекты производства. Целями также являются оптимизация управления рудопотоками на всех этапах разведки, добычи и переработки минерального сырья и создание интегрированных информационно-аналитических систем.
Геометаллургическое моделирование представляет собой инновационную методологию, объединяющую различные аспекты производства, обеспечивающую цифровую трансформацию управления технологическими процессами и предлагающую междисциплинарный подход к системной оптимизации всей производственной цепочки.
Существующая проблематика
Анализ текущего состояния производственных систем (рис. 1) позволит выявить следующие ключевые проблемы:
1. Разнородность и несогласованность данных о качестве руд. На добычных и обогатительных переделах информация о качественных характеристиках сырья поступает с различной дискретностью и атомарностью, что затрудняет формирование целостного представления о материальных потоках.
2. Фрагментарность программного обеспечения. На различных этапах производственного цикла используется разнородное программное обеспечение для обработки и анализа данных о качестве руд, что создает технологические барьеры для интеграции информационных потоков и снижает оперативность обмена данными.
3. Изолированность информационных систем управления. Системы автоматизации, контроля и управления на добывающих и обогатительных переделах функционируют разрозненно, без должного уровня интеграции и синхронизации, что препятствует формированию единого информационного пространства.
4. Отсутствие механизмов оперативного реагирования. В условиях изолированности информационных систем невозможно своевременное реагирование на изменения, происходящие на смежных переделах.
Рис. 1 Существующая проблематика и ключевые вызовы
Fig. 1 Existing issues and key challenges
Анализ существующих подходов и методик
Недостатки существующих подходов отражают в себе следующие проблемы:
1. Как было сказано выше, традиционные подходы характеризуются фрагментарностью и изолированностью, при которых геологические, горнотехнические и обогатительные модели разрабатываются и функционируют обособленно, без необходимой степени интеграции.
2. Существующие методы оптимизации рудопотоков зачастую основываются на упрощенных представлениях о взаимосвязях между геологическими характеристиками руд и их технологическими свойствами, что не позволяет учитывать комплексный характер влияния состава и особенностей на показатели обогащения. Кроме того, большинство применяемых сегодня моделей имеют статический характер и не адаптируются к изменяющимся условиям производства в режиме реального времени.
3. Исследования в области оптимизации рудопотоков и управления качеством руды, выполненные в предыдущие десятилетия, утрачивают свою актуальность в связи с революционными изменениями в информационных технологиях и системах автоматизации горнодобывающих предприятий. Методологические подходы, разработанные до эпохи цифровизации, не учитывают возможностей современных технологий сбора и обработки данных, что существенно ограничивает их практическую применимость.
В современных условиях, когда горнодобывающие предприятия оснащаются высокоточными измерительными системами и мощными вычислительными комплексами, появляется возможность реализации принципиально новых подходов к геометаллургическому моделированию.
Оценка влияния научно-технического прогресса на развитие методологии
Цифровые технологии создают возможности для разработки комплексных интегрированных моделей производства. Разрабатываемый интегрированный подход к геометаллургическому моделированию охватывает весь производственный цикл – от геологоразведки и планирования горных работ до управления параметрами и режимами обогатительной фабрики.
Развитие цифровых технологий, в частности промышленного интернета вещей (IIoT), систем больших данных (Big Data) и методов искусственного интеллекта, создает беспрецедентные возможности для разработки комплексных интегрированных моделей горно-обогатительного производства [1–3]. Развитие цифровых технологий и методологий геометаллургических исследований схематично представлено на рис. 2.
Рис. 2 Эволюция технологий и методологии
Fig. 2 Evolution of technologies and methodologies
Современные технологии позволяют [4; 5]:
– обеспечить непрерывную обработку данных о качественных характеристиках руды на всех этапах производственного цикла;
– выявлять сложные многофакторные зависимости между геологическими особенностями месторождения и технологическими показателями обогащения;
– реализовывать предиктивные модели, способные прогнозировать изменения показателей обогащения при изменении качества руды и параметров технологического оборудования;
– создавать системы поддержки принятия решений, позволяющие оперативно реагировать на изменения качества исходного сырья.
Практическая значимость и востребованность
Актуальность предлагаемого подхода подтверждена растущим запросом со стороны горно-обогатительных комбинатов на внедрение современных методов оптимизации производственных процессов и сквозного управления качеством рудной массы [12; 6–8]
Подтверждением служит реализация его элементов на EBPA3 Качканарском горно-обогатительном комбинате, где с 2021 г. внедряется система интегрированного геометаллургического моделирования. Первые результаты внедрения демонстрируют значительный потенциал для повышения эффективности проекта «Геометаллургия» на EBPA3 Качканарском горно-обогатительном комбинате (EBPA3 KTOK) (рис. 3).
В добываемых на карьерах EBPA3 KTOKa рудах содержание полезного компонента находится в пределах 15–16%. Повышение извлечения даже на несколько долей процента уже может дать значительный экономический эффект.
Рис. 3 Структура программных продуктов геометаллургии на ЕВРАЗ Качканарском горно-обогатительном комбинате
Fig. 3 Structure of geometallurgy software products at the EVRAZ Kachkanar Mining and Processing Plant
Проект «Геометаллургия» на ЕВРАЗ КГОК представляет собой комплексное цифровое решение, включающее создание Центра управления производством, автоматизацию оперативного планирования горных работ, внедрение системы диспетчеризации для управления горнотранспортным комплексом, диспетчеризацию, MES-систему для сквозного управления качеством и интеллектуальную систему автоматического управления технологическими параметрами обогащения (ИСАУТП). Эти технологические решения позволяют в режиме реального времени контролировать качество руды от карьера до фабрики, оптимизировать расстановку техники, управлять погрузкой и разгрузкой, формировать геологические наряды и обеспечивать усреднение руды [9–11].
Структура программных продуктов включает следующие взаимосвязанные компоненты:
1. Система геологического картирования.
2. Система оперативного планирования и управления планами ведения горных работ:
2.1. Разработка тактического (месяц – сутки) плана горных работ.
2.2. Инструмент оперативного планирования горных работ (неделя – смена).
3. Система мониторинга, высокоточного позиционирования и диспетчеризации:
3.1. Мониторинг работы оборудования.
3.2. Интеграция с блочными моделями и системами геологического картирования.
4. Оперативное управление парком автосамосвалов:
4.1. Прослеживаемость качественных параметров руды.
4.2. Оптимизация транспортных маршрутов.
5. Оперативное управление парком тяговых агрегатов.
5.1. Формирование трехмерной блочной модели перегрузочного пункта.
6. Прослеживаемость и прогнозирование качества руды на ДОФ:
6.1. Моделирование работы дробильного комплекса.
6.2. Прогнозирование качественных показателей подрощенной руды.
7. Интеллектуальная система автоматического управления технологическими параметрами (ИСАУТП) обогащения.
В результате реализации программы «Геометаллургия» удалось внедрить сквозное управление качеством руды, добиться усреднения показателей на перегрузочных пунктах поставки сырья с требуемыми характеристиками, настройки оптимального режима работы фабрики и значительного экономического эффекта за счет снижения содержания железа в хвостах.
Заключение
Результаты исследований демонстрируют высокую перспективность интегрированного геометаллургического моделирования в горнодобывающей промышленности. В текущих экономических реалиях традиционные методы управления рудопотоками нуждаются в цифровой трансформации.
Предложенный междисциплинарный подход создает методологическую основу для современного управления предприятиями. Его ценность заключается в разработке концепции геометаллургического моделирования как интегрирующей системы, а практическая применимость подтверждена положительными результатами внедрения на ЕВРАЗ Качканарском ГОКе.
Дальнейшие направления исследований включают совершенствование методов прогнозирования качества руд, развитие алгоритмов интеграции информационных систем и создание специализированных цифровых платформ [5].
Сноски:
[сноска1] Цифровое будущее горнорудного предприятия. BCG Review. Сентябрь 2020. Режим доступа: https://media-publications.bcg.com/BCG-Review-September-2020.pdf (дата обращения: 27.08.2025).
Список литературы
1. Соколов И.В., Корнилков С.В., Панжин А.А. Геоинформационные технологии сопровождения процессов горного производства. Горная промышленность. 2023;(5S):41–46. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5S-41-46
2. Мышлецов А.И., Авруцкая С.Г. Цифровые технологии и устойчивое развитие в горнодобывающей отрасли. Успехи в химии и химической технологии. 2023;37(1):55–59.
3. Мишулович П.М., Петров С.В. Методологические аспекты создания геолого-технологических моделей месторождений полезных ископаемых. Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. 2019;64(2):249–266. https://doi.org/10.21638/spbu07.2019.205
4. Корнилков С.В., Рыбников П.А., Рыбникова Л.С. Об основных направлениях взаимодополнения методов цифровизации и геоинформационного обеспечения горного производства. Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. 2025;67(1):76–85.
5. Rajabinasab B., Asghari O. Geometallurgical domaining by cluster analysis: Iron ore deposit case study. Natural Resources Research. 2019;28(3):665–684. https://doi.org/10.1007/s11053-018-9411-6
6. Кантемиров В.Д., Яковлев А.М., Титов Р.С. Возможности компьютерного моделирования для решения вопросов управления качеством минерального сырья. Проблемы недропользования. 2016;(4):170–176. https://doi.org/10.18454/2313-1586.2016.04.170
7. Яковлев В.Л., Лаптев Ю.В., Яковлев А.М. Методика геометризации качественных характеристик Гусевогорского месторождения титаномагнетитовых руд. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2015;(11):286–296. Режим доступа: https://giab-online.ru/files/Data/2015/11/286_296_11_2015.pdf (дата обращения: 27.06.2025).
8. Dominy S.C., O’Connor L., Parbhakar-Fox A., Glass H.J., Purevgerel S. Geometallurgy – A route to more resilient mine operations. Minerals. 2018;8(12):560. https://doi.org/10.3390/min8120560
9. Лянгазов С.В., Загирный В.А. Развитие направления «Геометаллургия». Горная промышленность. 2023;(3):12–14. Режим доступа: https://mining-media.ru/ru/article/ogr/18069-razvitie-napravleniya-geometallurgiya (дата обращения: 27.06.2025).
10. Халенко Т.Н., Загирный В.А., Краснопевцев Д.В., Емельянов А.А., Лимонов В.А. Непрерывные улучшения ЕВРАЗ КГОК. Горная промышленность. 2023;(3):23–26. Режим доступа: https://mining-media.ru/ru/article/company/18072-nepreryvnye-uluchsheniya-evraz-kgok (дата обращения: 27.06.2025).
11. Корнилков С.В., Наговицын О.В., Славиковская Ю.О., Яковлев А.М., Титов Р.С., Мусихина О.В. и др. Планирование открытых горных работ. М.: Ай Пи Ар Медиа; 2021. 346 с.
