WEBVTT

1
00:00:07.440 --> 00:00:09.570
Nous savons que les besoins en métaux

2
00:00:09.570 --> 00:00:11.349
et minéraux vont continuer de croître.

3
00:00:11.740 --> 00:00:13.740
Mais pour répondre à ce besoin,

4
00:00:13.740 --> 00:00:15.750
les sociétés minières doivent traiter

5
00:00:15.750 --> 00:00:17.379
des minerais inférieurs et plus complexes.

6
00:00:17.838 --> 00:00:20.120
La métallurgie nécessaire à l'extraction

7
00:00:20.120 --> 00:00:22.230
du produit final étant toujours plus complexe,

8
00:00:22.230 --> 00:00:23.059
ces sociétés doivent

9
00:00:23.399 --> 00:00:25.489
tirer le meilleur parti de leurs usines

10
00:00:25.489 --> 00:00:27.629
de traitement afin d'extraire le produit

11
00:00:27.629 --> 00:00:30.050
souhaité de la manière la plus économique,

12
00:00:30.050 --> 00:00:32.868
tout en économisant l'eau et l'énergie,

13
00:00:32.950 --> 00:00:34.280
et en réduisant les émissions.

14
00:00:34.640 --> 00:00:36.798
De nombreuses usines de traitement

15
00:00:36.798 --> 00:00:38.859
des minéraux sont encore inefficaces.

16
00:00:39.439 --> 00:00:41.618
Une solution pour relever ces défis

17
00:00:41.618 --> 00:00:43.890
consiste à utiliser des systèmes de commande

18
00:00:43.890 --> 00:00:46.158
pour optimiser les opérations.

19
00:00:46.539 --> 00:00:48.710
Cependant, des études montrent

20
00:00:48.710 --> 00:00:51.048
que plus de 75 % des usines de traitement

21
00:00:51.048 --> 00:00:53.130
des minéraux utilisent encore

22
00:00:53.130 --> 00:00:55.149
des stratégies d'optimisation sommaires.

23
00:00:55.640 --> 00:00:58.219
Bien que ces stratégies traditionnelles

24
00:00:58.219 --> 00:01:00.240
fournissent un contrôle adéquat en matière

25
00:01:00.240 --> 00:01:02.658
de sécurité de l'usine, elles offrent

26
00:01:02.658 --> 00:01:04.950
rarement un contrôle optimal de la qualité

27
00:01:04.950 --> 00:01:07.319
et ne sont pas très économiques.

28
00:01:07.739 --> 00:01:09.769
En effet, les usines de traitement des minerais

29
00:01:09.769 --> 00:01:11.920
présentent des complexités inhérentes

30
00:01:11.930 --> 00:01:14.829
non traitables par les technologies traditionnelles.

31
00:01:15.239 --> 00:01:17.750
Et s'il existait une technologie simple mais puissante

32
00:01:17.750 --> 00:01:19.799
pouvant s'intégrer à votre système de contrôle

33
00:01:19.799 --> 00:01:22.188
actuel en vue d‘optimiser les processus

34
00:01:22.188 --> 00:01:24.340
de traitement des minéraux en tenant compte

35
00:01:24.340 --> 00:01:26.420
des objectifs, des complexités

36
00:01:26.430 --> 00:01:28.000
et des contraintes de production ?

37
00:01:28.530 --> 00:01:30.700
Voici la commande prédictive du modèle

38
00:01:30.700 --> 00:01:33.170
Pavilion8 de Rockwell Automation.

39
00:01:33.840 --> 00:01:35.950
Voyons comment fonctionne

40
00:01:35.950 --> 00:01:37.170
la commande prédictive du modèle.

41
00:01:37.840 --> 00:01:40.030
Aujourd'hui, la plupart des usines de traitement

42
00:01:40.030 --> 00:01:42.500
des minerais ont une solution de contrôle

43
00:01:42.729 --> 00:01:45.259
des processus, mais beaucoup utilisent

44
00:01:45.259 --> 00:01:47.560
encore des stratégies d'optimisation traditionnelles.

45
00:01:48.239 --> 00:01:50.400
Cette disposition simplifiée divise la commande

46
00:01:50.400 --> 00:01:53.158
prédictive du modèle en quatre composants.

47
00:01:53.938 --> 00:01:54.878
L’automate.

48
00:01:55.229 --> 00:01:57.378
La commande prédictive du modèle Pavilion8

49
00:01:57.390 --> 00:01:59.709
optimise le processus en faisant

50
00:01:59.709 --> 00:02:01.879
des prévisions sur les résultats futurs de l'usine

51
00:02:01.890 --> 00:02:04.069
et en répondant aux changements des variables

52
00:02:04.078 --> 00:02:06.060
d'entrée du processus et aux perturbations.

53
00:02:07.040 --> 00:02:07.810
Le modèle.

54
00:02:08.468 --> 00:02:10.699
Pour des opérations correctes, nous

55
00:02:10.699 --> 00:02:12.830
avons besoin d'un modèle fidèle du processus.

56
00:02:13.300 --> 00:02:15.628
La commande prédictive du modèle s'appuie sur

57
00:02:15.628 --> 00:02:17.658
les meilleures technologies d'apprentissage automatique

58
00:02:17.658 --> 00:02:20.098
pour élaborer des modèles robustes du processus,

59
00:02:20.509 --> 00:02:22.900
en incorporant et en combinant toutes les connaissances

60
00:02:22.900 --> 00:02:25.068
disponibles telles que l’historique des données,

61
00:02:25.300 --> 00:02:27.478
les équations du processus, les données

62
00:02:27.478 --> 00:02:30.120
des tests de l'usine et les informations de l'opérateur.

63
00:02:30.128 --> 00:02:32.960
Virtual Online Analyzer.

64
00:02:33.340 --> 00:02:36.110
En outre, l'efficacité de l'outil d'optimisation

65
00:02:36.110 --> 00:02:38.550
est liée à la richesse et à la qualité

66
00:02:38.550 --> 00:02:39.460
des données de terrain.

67
00:02:39.840 --> 00:02:42.210
Cependant, dans la plupart des processus,

68
00:02:42.250 --> 00:02:44.288
certaines mesures sont imprécises,

69
00:02:44.449 --> 00:02:45.840
manquantes ou retardées.

70
00:02:46.310 --> 00:02:48.319
Dans ce cas, la commande prédictive

71
00:02:48.319 --> 00:02:50.408
du modèle utilise un analyseur virtuel

72
00:02:50.408 --> 00:02:52.538
en ligne innovant pour estimer

73
00:02:52.538 --> 00:02:54.718
ces variables, comblant ainsi l'écart entre

74
00:02:54.718 --> 00:02:56.250
ce manque d'information

75
00:02:56.848 --> 00:02:58.288
et la fonction de la console.

76
00:02:58.550 --> 00:03:01.068
La console est un outil de visualisation puissant,

77
00:03:01.068 --> 00:03:03.280
permettant aux opérateurs de voir

78
00:03:03.280 --> 00:03:05.389
le processus et les KPI du modèle

79
00:03:05.389 --> 00:03:07.419
pour une meilleure connaissance

80
00:03:07.419 --> 00:03:08.050
de la situation du système.

81
00:03:08.740 --> 00:03:10.889
Et surtout, la solution de commande

82
00:03:10.889 --> 00:03:13.000
prédictive du modèle Pavilion8

83
00:03:13.000 --> 00:03:15.000
peut être mise en œuvre sur n'importe quel

84
00:03:15.000 --> 00:03:17.270
système de commande existant

85
00:03:17.270 --> 00:03:19.288
ou intégrée aux automates

86
00:03:19.288 --> 00:03:20.560
Logix de Rockwell Automation.

87
00:03:21.139 --> 00:03:23.270
Voici une autre façon de voir

88
00:03:23.270 --> 00:03:24.430
la commande prédictive du modèle en action.

89
00:03:24.810 --> 00:03:27.068
La solution assure la stabilité des processus

90
00:03:27.068 --> 00:03:28.908
tout en offrant des performances optimales.

91
00:03:29.348 --> 00:03:31.710
Pour ce faire, elle trouve les niveaux de fonctionnement

92
00:03:31.710 --> 00:03:33.848
idéaux proches des limites des caractéristiques du système,

93
00:03:33.848 --> 00:03:36.000
tout en gérant le processus dans le respect

94
00:03:36.000 --> 00:03:38.389
des contraintes et des marges de sécurité.

95
00:03:39.438 --> 00:03:41.680
Examinons maintenant plus en détail les avantages

96
00:03:41.680 --> 00:03:43.728
que vous obtiendrez dans les principales applications

97
00:03:43.728 --> 00:03:46.020
de traitement des minerais grâce à

98
00:03:46.030 --> 00:03:47.860
la commande prédictive du modèle Pavilion8.

99
00:03:48.538 --> 00:03:50.870
Dans un circuit de concassage, le principal

100
00:03:50.870 --> 00:03:52.889
défi est de trouver l’équilibre entre

101
00:03:52.889 --> 00:03:54.900
l'objectif de chaque concasseur

102
00:03:54.900 --> 00:03:56.550
et l'efficacité globale du circuit.

103
00:03:56.938 --> 00:03:59.180
Pour les circuits de concassage, l'utilisation

104
00:03:59.180 --> 00:04:01.318
de stratégies de commande prédictive du modèle

105
00:04:01.318 --> 00:04:03.830
apporte plusieurs avantages, tels que

106
00:04:03.830 --> 00:04:06.060
la maximisation du flux de production du circuit

107
00:04:06.060 --> 00:04:08.098
de concassage, la stabilité des processus,

108
00:04:08.098 --> 00:04:10.288
une efficacité énergétique optimale,

109
00:04:10.288 --> 00:04:12.348
la diminution de l'usure de l'équipement

110
00:04:12.348 --> 00:04:14.370
et la réduction des déclenchements causés,

111
00:04:14.378 --> 00:04:15.788
par exemple, par des surintensités de silos haut niveau.

112
00:04:16.240 --> 00:04:18.550
La commande optimale du circuit

113
00:04:18.550 --> 00:04:20.660
de broyage est un défi qui présente

114
00:04:20.660 --> 00:04:22.689
une grande opportunité d'optimisation

115
00:04:22.689 --> 00:04:23.720
et d'économie d'énergie.

116
00:04:24.370 --> 00:04:26.490
La taille des particules fournies par le circuit

117
00:04:26.490 --> 00:04:28.750
de broyage a une influence importante

118
00:04:28.750 --> 00:04:30.399
sur l'efficacité des processus en aval.

119
00:04:31.439 --> 00:04:33.899
Pour les circuits de broyage, les stratégies

120
00:04:33.899 --> 00:04:36.389
de commande prédictive du modèle offrent

121
00:04:36.569 --> 00:04:37.399
plusieurs avantages tels que

122
00:04:37.699 --> 00:04:40.278
l'optimisation du flux de production,

123
00:04:40.290 --> 00:04:41.430
la réduction de l'énergie nécessaire par tonne,

124
00:04:41.750 --> 00:04:43.088
l'augmentation de la stabilité,

125
00:04:43.519 --> 00:04:45.939
la réduction de la variation de la taille des particules,

126
00:04:46.430 --> 00:04:47.740
l'allongement de la durée de vie

127
00:04:48.149 --> 00:04:50.269
et la stabilité du circuit de broyage

128
00:04:50.269 --> 00:04:52.550
afin d’atteindre les objectifs

129
00:04:52.550 --> 00:04:53.159
de flux de production et de taille des particules.

130
00:04:54.040 --> 00:04:56.129
Bien que les circuits de flottation

131
00:04:56.129 --> 00:04:58.290
soient couramment utilisés pour la concentration

132
00:04:58.290 --> 00:04:59.579
de plusieurs minerais, ils soulèvent

133
00:04:59.850 --> 00:05:02.560
plusieurs défis d'optimisation, car il s'agit

134
00:05:02.709 --> 00:05:04.778
d'un processus non linéaire

135
00:05:04.778 --> 00:05:06.850
à interaction multivariable.

136
00:05:07.540 --> 00:05:09.569
Les stratégies de commande prédictive du modèle

137
00:05:09.569 --> 00:05:11.639
apportent plusieurs avantages aux circuits

138
00:05:11.639 --> 00:05:13.170
de flottation, notamment une

139
00:05:13.670 --> 00:05:14.910
récupération accrue,

140
00:05:15.230 --> 00:05:17.470
une qualité de nettoyage accrue et stabilisée,

141
00:05:17.810 --> 00:05:19.759
et une consommation de réactifs optimisée.

142
00:05:20.540 --> 00:05:23.139
La performance des épaississeurs aura un impact

143
00:05:23.139 --> 00:05:24.980
direct sur le fonctionnement global de l'usine.

144
00:05:25.278 --> 00:05:27.829
Cependant, de nombreuses installations d'épaississeurs

145
00:05:27.829 --> 00:05:29.970
fonctionnent sous les limites de conception

146
00:05:29.970 --> 00:05:32.069
et ne sont généralement pas considérées

147
00:05:32.069 --> 00:05:33.459
comme prioritaires pour l'optimisation.

148
00:05:34.240 --> 00:05:36.430
Pour les épaississeurs, l'utilisation de stratégies

149
00:05:36.430 --> 00:05:38.689
de commande prédictive du modèle apporte

150
00:05:38.689 --> 00:05:40.360
plusieurs avantages tels que l'augmentation

151
00:05:40.838 --> 00:05:42.560
de la densité du dépassement inférieur,

152
00:05:43.040 --> 00:05:44.990
la diminution de la consommation de floculant,

153
00:05:45.540 --> 00:05:47.439
l'amélioration de la clarté du débordement

154
00:05:47.800 --> 00:05:49.850
et une meilleure utilisation de l'eau.

155
00:05:50.338 --> 00:05:52.360
Les technologies d'affinage des métaux

156
00:05:52.360 --> 00:05:54.420
sont confrontées à des défis croissants

157
00:05:54.420 --> 00:05:56.389
liés à la diminution de la qualité

158
00:05:56.759 --> 00:05:58.769
des concentrés, ce qui entraîne

159
00:05:58.769 --> 00:05:59.879
une inefficacité thermique et une faible productivité.

160
00:06:00.639 --> 00:06:03.120
En moyenne, les concentrations d'impuretés

161
00:06:03.129 --> 00:06:05.709
augmentent, ce qui crée des risques potentiels

162
00:06:05.709 --> 00:06:07.720
pour l'environnement et des coûts

163
00:06:07.720 --> 00:06:08.370
de traitement supplémentaires.

164
00:06:09.139 --> 00:06:11.649
L'utilisation de stratégies de commande prédictive

165
00:06:11.649 --> 00:06:13.949
du modèle offre plusieurs avantages

166
00:06:13.949 --> 00:06:15.699
pour les processus de raffinage des métaux,

167
00:06:16.170 --> 00:06:18.410
tels que la stabilisation des opérations,

168
00:06:18.980 --> 00:06:21.259
l'amélioration de la qualité

169
00:06:21.269 --> 00:06:22.199
et de l’uniformité des produits,

170
00:06:22.838 --> 00:06:24.000
des économies d'énergie et

171
00:06:24.350 --> 00:06:25.819
la réduction des émissions.

172
00:06:26.639 --> 00:06:28.970
La manutention peut être complexe. Elle l'est

173
00:06:28.980 --> 00:06:31.360
encore plus dans les opérations nécessitant

174
00:06:31.360 --> 00:06:34.009
une gestion des acheminements combinant plusieurs convoyeurs.

175
00:06:34.110 --> 00:06:36.170
Heureusement, grâce aux stratégies de commande

176
00:06:36.170 --> 00:06:37.860
prédictive du modèle, la manutention

177
00:06:38.338 --> 00:06:40.579
n'a pas à être aussi complexe.

178
00:06:40.730 --> 00:06:42.750
Elles peuvent offrir plusieurs avantages,

179
00:06:42.759 --> 00:06:43.560
tels que l'optimisation

180
00:06:43.939 --> 00:06:45.459
du flux de minerai,

181
00:06:45.838 --> 00:06:48.560
l'exploitation poussée au maximum des contraintes,

182
00:06:48.939 --> 00:06:50.759
la réduction des déplacements d'équipement,

183
00:06:51.209 --> 00:06:52.750
la prolongation de la durée de vie de l'équipement,

184
00:06:53.139 --> 00:06:55.759
la réduction des interruptions lors des changements d'équipe

185
00:06:56.240 --> 00:06:58.528
et la conservation de l'énergie,

186
00:06:58.528 --> 00:06:59.949
tout en maintenant le flux de production maximal.

187
00:07:00.350 --> 00:07:02.639
La solution de commande prédictive

188
00:07:02.639 --> 00:07:04.199
du modèle Pavilion8 de Rockwell Automation :

189
00:07:04.550 --> 00:07:06.930
une façon intelligente d'augmenter le flux de production

190
00:07:06.939 --> 00:07:08.970
et la récupération, tout en assurant la durabilité

191
00:07:08.970 --> 00:07:11.028
des opérations de traitement des minerais.