Стрикс.APC

Задача

Технологические процессы обогащения руды — измельчение, классификация, флотация, сгущение — представляют собой многосвязные системы с десятками взаимозависимых переменных. Классические PID-регуляторы управляют каждым контуром независимо и не учитывают перекрёстные связи: увеличение подачи руды в мельницу влияет на крупность помола, плотность пульпы, нагрузку на классификатор и в конечном счёте на извлечение в флотации. Операторы компенсируют это ручными корректировками, но человек не способен одновременно оптимизировать 20--30 переменных.

Стрикс.APC (Advanced Process Control) реализует предиктивное управление на базе модели процесса (Model Predictive Control, MPC). Контроллер рассчитывает оптимальные управляющие воздействия на горизонте 10--60 минут, учитывая динамику процесса, ограничения оборудования и экономические критерии. Результат — стабилизация технологического режима, снижение удельного расхода энергии и рост извлечения целевого компонента.

Ключевые результаты

Внедрение усовершенствованного управления на обогатительных фабриках обеспечивает следующие эффекты:

Показатель	Типичный эффект	Механизм
Снижение удельного расхода энергии	5--15%	Оптимизация загрузки мельниц, снижение рециркуляции
Рост извлечения (золото, медь)	1--3%	Стабилизация крупности помола и режима флотации
Стабилизация качества продукта	σ↓ 30--50%	Снижение дисперсии ключевых параметров (крупность, содержание металла)
Снижение износа оборудования	10--20%	Исключение экстремальных режимов, плавные переходы между уставками
Рост производительности	3--8%	Работа ближе к ограничениям при сохранении качества

Экономический эффект

Для фабрики с переработкой 1500 т/ч руды и содержанием золота 1.5 г/т повышение извлечения на 1% даёт дополнительно ~130 кг золота в год. При текущих ценах это десятки миллионов рублей ежегодного эффекта — при стоимости внедрения, окупаемой за 3--6 месяцев.

Архитектура

Стрикс.APC состоит из нескольких взаимодействующих компонентов:

• MPC-движок (Gekko/Python) — ядро предиктивного управления. Решает задачу оптимального управления на скользящем горизонте 10--60 минут с дискретизацией 30--60 секунд. Учитывает динамическую модель процесса, ограничения на управляющие и регулируемые переменные, весовые коэффициенты приоритетов.

• RTO-оптимизатор (Real-Time Optimization) — верхний уровень управления. Определяет экономически оптимальные уставки для MPC-контроллера на основе текущих цен на энергоресурсы, содержания металла в руде и состояния оборудования. Пересчёт — каждые 15--30 минут.

• Soft-сенсоры — виртуальные датчики для расчёта неизмеряемых параметров в реальном времени. Модели оценки крупности помола (по мощности мельницы и расходу воды), содержания Au в пульпе (по данным флотации), вязкости пульпы (по давлению гидроциклона).

• Froth Camera — модуль анализа пенной флотации по видеоизображению. Определение размера пузырьков, скорости пены, цвета и текстуры. Входные данные для управления дозированием реагентов и расходом воздуха.

• Цифровой двойник — математическая модель технологического процесса для симуляции сценариев «что, если». Модель мельницы SAG (баланс масс и энергии, функция измельчения), модель гидроциклона (классификация по крупности), модель флотации (кинетика). Используется для обучения операторов и тестирования новых стратегий управления.

• BaSyx AAS — все параметры контроллера, уставки, ограничения и результаты расчётов хранятся в цифровом паспорте оборудования (Asset Administration Shell). Конфигурация MPC — субмодель APCConfig, результаты — субмодель APCStatus. Это обеспечивает единый источник данных для всех модулей платформы.

Целевые процессы

Измельчение (SAG-мельницы, шаровые мельницы)

Наиболее энергоёмкий передел обогатительной фабрики (до 50% общего электропотребления). MPC-контроллер управляет:

• Подача руды — стабилизация заполнения мельницы при изменении крупности и твёрдости исходной руды.
• Расход воды — поддержание оптимальной плотности пульпы на выходе.
• Шаровая загрузка — управление расходом мелющих тел для поддержания эффективности измельчения.
• Скорость вращения (для мельниц с ЧРП) — оптимизация энергопотребления при заданной производительности.

Регулируемые параметры: крупность помола (P80), заполнение мельницы, мощность двигателя, расход на гидроциклоны.

Флотация

Процесс извлечения целевого компонента из пульпы. MPC-контроллер управляет:

• Дозирование реагентов — расход собирателя, вспенивателя, депрессора в зависимости от содержания металла и минералогии.
• Уровень пульпы — поддержание оптимального уровня в каждой камере флотомашины.
• Расход воздуха — управление аэрацией для формирования устойчивой минерализованной пены.
• Расход промывочной воды — управление качеством концентрата в колонных флотомашинах.

Регулируемые параметры: извлечение, содержание металла в концентрате и хвостах, массовая доля твёрдого.

Сгущение

Процесс обезвоживания концентрата или хвостов. MPC-контроллер управляет:

• Расход флокулянта — дозирование в зависимости от плотности питания и характеристик твёрдого.
• Высота слоя осадка — поддержание оптимального уровня для стабильной плотности разгрузки.
• Расход разгрузки — управление насосами разгрузки сгустителя.

Регулируемые параметры: плотность слива и разгрузки, высота осветлённой зоны, расход флокулянта.

Позиционирование

Стрикс.APC — единственная российская система усовершенствованного управления процессами, построенная на открытом стандарте IEC 63278 (Asset Administration Shell).

Характеристика	Стрикс.APC	AspenTech DMC3	Honeywell Profit Controller	ABB Expert Optimizer
Стандарт данных	AAS (IEC 63278), открытый	Проприетарный (aspenONE)	Проприетарный (Experion)	Проприетарный (ABB Ability)
Страна разработки	Россия	США	США	Швейцария
MPC-движок	Gekko (Python, открытый)	DMCplus	RMPCT	—
Цифровой двойник	Встроенный (Python)	Aspen Plus (доп. лицензия)	UniSim (доп. лицензия)	—
Интеграция с ТОиР	ЛиманИСУ (нативная)	SAP PM (через интерфейс)	Maximo (через интерфейс)	SAP PM (через интерфейс)
Soft-сенсоры	Встроенные	Встроенные	Встроенные	Ограниченные
Froth Camera	Встроенный	Нет (через партнёров)	Нет	Нет
Лицензирование	По контроллеру	По MV/CV + платформа	По MV/CV + платформа	По объекту

Открытый стандарт

Все параметры MPC-контроллера, результаты расчётов и конфигурация хранятся в AAS-субмоделях. Это означает, что данные Стрикс.APC доступны любой системе, поддерживающей стандарт IEC 63278, — без проприетарных коннекторов или промежуточного ПО.

Режимы работы

Стрикс.APC поддерживает три режима работы для безопасного внедрения:

1. Мониторинг (Advisory) — контроллер рассчитывает оптимальные воздействия, но не передаёт их в АСУ ТП. Оператор видит рекомендации на экране и может применить их вручную. Используется на этапе пусконаладки и обучения.

2. Полуавтоматический (Supervisory) — контроллер выдаёт уставки на PID-регуляторы, но оператор подтверждает каждое изменение. Используется в период отработки модели.

3. Автоматический (Closed-loop) — контроллер работает в замкнутом контуре, автоматически корректирует уставки PID-регуляторов. Оператор контролирует процесс и может в любой момент переключиться в ручной режим.

Далее

📄️ Обзор модуля

Модуль усовершенствованного управления процессами — MPC-контроллер, симуляция, оптимизация

📄️ MPC-контроллер

Модельно-предиктивный контроллер для управления технологическими процессами

📄️ Симуляция процессов

Моделирование и симуляция технологических процессов для настройки контроллеров

Подробнее о компонентах модуля:

• MPC-контроллер — настройка модели, переменных и ограничений
• Симуляция процесса — цифровой двойник и сценарный анализ