«Норникель» и Рексофт внедрили систему обнаружения рудозасоряющих тел

Технологическая компания Рексофт и «Норникель» завершили проект по внедрению системы видеоаналитики для обнаружения рудозасоряющих тел в потоке руды. Проект реализован на трех предприятиях Заполярного филиала «Норникеля» — рудниках «Маяк» и «Комсомольский», а также на Норильской обогатительной фабрике. Попадание инородных тел в поток руды, поступающий на участок дробления, — классическая проблема горнодобывающих и перерабатывающих предприятий. Твердосплавные куски металла и неметаллические засоряющие тела, например, крупные куски деревянных балок, могут стать причиной выхода из строя или остановки дробильного оборудования. Такие инциденты влекут внеплановые простои и потери для бизнеса.

Решение представляет собой классическую систему видеоаналитики. В отличие от систем, построенных с применением металлоотделителей, данная технология позволяет детектировать не только металлические, но и иные инородные предметы. Система включает камеры, инфраструктуру для их работы и самоочищающиеся кожухи, которые исключают необходимость ручной протирки оптики над конвейером. Передача данных организована по проводным каналам связи в соответствии с высокими требованиями отказоустойчивости. Программное обеспечение видеоаналитики построено с применением нейросетей и является собственной разработкой объединенной команды Рексофт и «Норникеля».

Качество работы системы рудозасорения оценивается по трем классическим метрикам видеоаналитики — Precision, Recall и интегральной метрике F1. Precision оценивает количество ложных срабатываний. В рамках приемо-сдаточных испытаний по двум объектам из трех Precision составил 100% — ни одного ложного срабатывания, на третьем объекте — 95%. Recall показывает точность работы системы и по разным объектам составил от 90% до 98%. Интегральная метрика F1 на трех предприятиях составила от 0,96 до 0,98.

Помимо обнаружения рудозасоряющих тел, в проекте также реализован функционал определения возможных дефектов конвейерной ленты — порезов, пробоев и глубоких царапин.

Кроме того, система включает веб-интерфейс и дашборды. Их ключевые пользователи — непосредственно выборщик, а также руководители производственных подразделений, для которых предусмотрены отдельные вкладки со статистикой по предприятию, переделу и цеху. Верхнеуровневый дашборд позволяет руководству Заполярного филиала оценить общее количество рудозасоряющих тел за выбранный период, их классы и другие параметры. Отдельные камеры системы также фиксируют присутствие персонала у конвейера.

«Проект подтвердил, что система видеоаналитики способна решать одну из постоянных проблем горнодобывающих предприятий — контроль рудозасоряющих тел в потоке руды. Мы получили инструмент, который способен в режиме реального времени выявлять инородные тела и дефекты конвейерной ленты, а также дает руководству объективную картину по предприятию. Пилот на рудниках «Маяк» и «Комсомольский» и Норильской обогатительной фабрике показал высокую техническую эффективность решения, и мы планируем его дальнейшее тиражирование», — прокомментировал результаты проекта Иван Биро, директор департамента развития процессов диспетчеризации «Норникеля».

«Мы гордимся данной разработкой с «Норникелем». Интегральная метрика F1 по разным объектам составила от 0,96 до 0,98 при золотом стандарте для систем видеоаналитики 0,9. Отдельно отмечу самоочищающиеся кожухи камер — технически интересное решение, которое снимает риски ручной очистки оптики над конвейером. Впереди — расширение функционала и тиражирование системы на других объектах», — отметил Артем Рагозин, заместитель директора проектного офиса департамента «Горная добыча и металлургия» Рексофт.

Решение применимо для любых горнодобывающих и перерабатывающих компаний, поскольку проблема рудозасорения общая для отрасли, и масштабы ее разнятся в зависимости от особенностей добычи. Кроме того, функционал определения дефектов конвейерной ленты универсален для любых производств, где есть конвейер. Технологию возможно использовать и за пределами горной добычи — в непрерывных производствах, нефтехимии и химии, а также в дискретных производствах и непроизводственных сферах, поскольку задачи анализа инородных тел в потоке и поведения человека схожи.