12th International Copper Conference

Inhaltsverzeichnis

1. Process Control and Optimization

   1. Frontmatter

   2. Developing Copper Analyses Application Using EDXFR Benchtop Instrument

      Hussain Al Halwachi

      Dieses Kapitel befasst sich mit dem innovativen Einsatz von Energy Dispersive X-Ray Fluoresence (EDXRF) zur zerstörungsfreien Analyse antiker Kupferobjekte, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf Artefakten aus der Dilmun-Zivilisation liegt. Die Studie hebt die Modifikation der Kalibrierungskurven hervor, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Messungen zu verbessern - ein entscheidender Fortschritt für den Bereich der Archäometrie. Das Kapitel beschreibt detailliert das analytische Vorgehen mit dem Epsilon 1-Meso-Instrument, einschließlich der Ergänzung zertifizierter Standards zur Verbesserung der Kalibrierlinien. Außerdem werden die Herausforderungen und Lösungen im Zusammenhang mit der Probenvorbereitung diskutiert, wie etwa die Entfernung von Patina, um eine genaue Analyse der Zusammensetzung der Masse sicherzustellen. Die Ergebnisse enthüllen wichtige Erkenntnisse über die chemische Zusammensetzung von Dilmun-Kupferobjekten, einschließlich des Vorhandenseins von Spurenelementen wie Nickel, Arsen und Zinn. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die umfassenderen Implikationen dieser Funde für das Verständnis der antiken Metallurgie und der kulturellen Bedeutung der Artefakte. Dieser umfassende Ansatz macht das Kapitel zu einer wertvollen Ressource für Fachleute, die fortschrittliche Analysetechniken in der archäologischen Forschung anwenden wollen.

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   3. Suggested Guidelines for Inspection, Dispositioning, and Acceptance of No. 1 and No. 2 Copper Scrap: Practice and Practical Considerations

      Philip Elbaz

      Dieses Kapitel vertieft sich in die Komplexität der Prüfung und Akzeptanz von Nein. 1 und Nein. 2 Kupferschrott, was die Bedeutung der Qualitätskontrolle in der Altmetallindustrie unterstreicht. Darin werden die Herausforderungen des Lieferantenmanagements und der Sicherstellung der Qualität von Altkupfer diskutiert, wobei der Schwerpunkt auf der Verringerung der Kontamination und der Verbesserung der Inspektionsmethoden liegt. Der Text teilt praktische Erfahrungen und Methoden, die erfolgreich umgesetzt wurden, um die Kontaminationsraten zu senken und die Gesamtqualität von Kupferschrott zu verbessern. Außerdem wird der Einsatz von Röntgengeräten und Magneten in der Hand als unverzichtbare Werkzeuge für die Qualitätskontrolle untersucht und die Bedeutung der Einbeziehung des gesamten Personals in den Prozess der Qualitätskontrolle untersucht. Das Kapitel schließt mit Empfehlungen für das Lieferantenmanagement, die Anpassung von Rohstoffspezifikationen und die Entwicklung visueller Inspektionsfähigkeiten. Durch die Umsetzung dieser Strategien können Fachleute ihre Praktiken zur Qualitätskontrolle verbessern und die Lieferung von hochwertigem Kupferschrott sicherstellen.

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   4. Digitalizing Conveyed Copper Ore Flows to Improve Mill Feed Quality and Process Control

      H. Kurth

      Dieses Kapitel untersucht die Implementierung von Echtzeit-Messtechnologien in der Kupfererzverarbeitung, um die Qualität der Futtermittel und die Prozesskontrolle zu verbessern. Es befasst sich mit drei Schlüsseltechnologien: Prompt Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA) zur Multielementmessung, Mikrowellenübertragung zur Feuchtigkeitsanalyse und 3D-Infrarotkameras zur Messung der Partikelgrößenverteilung (PSD). Der Text diskutiert die Vorteile dieser Technologien, darunter verbesserte Erzqualität, geringere Variabilität und verbesserte Prozesseffizienz. Außerdem werden erfolgreiche Fallstudien und die Bedeutung der Integration von Multi-Sensor-Daten für eine umfassende Prozessoptimierung hervorgehoben. Die Schlussfolgerung betont den Wert von Echtzeitdaten bei der Verbesserung von Bergbau- und Verarbeitungsbetrieben, der Verringerung von Umweltauswirkungen und der Steigerung der Einnahmen.

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   5. Enhancing Operational Efficiency Through Advanced Process Control Health Check Solution

      Seyedhamidreza Khatibi, Farah Kaboodanian, Jorge Poblete, Jakob Janzen

      Dieses Kapitel untersucht die entscheidende Rolle von Advanced Process Control (APC) -Systemen bei der Steigerung der betrieblichen Effizienz im Bergbau. Er beleuchtet die Herausforderungen, vor denen klassische Regulierungskontrolleure stehen, und die Vorteile von APC-Techniken wie Model Predictive Control (MPC) und Fuzzy Expert Control. Der Text präsentiert eine umfassende APC-Health-Check-Methodik, einschließlich der Klassifizierung von Kontrollschleifen nach Kritikalität, der Datenanalyse aktueller Kontrollstrategien und der Feinabstimmung vor Ort. Eine detaillierte Fallstudie eines großen Bergbaubetriebs in Chile zeigt die greifbaren Vorteile von APC-Gesundheitschecks wie verbesserte Prozessstabilität, geringere Variabilität und höhere Produktivität. Das Kapitel behandelt auch die Bedeutung, Probleme auf niedrigeren Kontrollebenen anzugehen, um die Leistung von APC zu verbessern, und bietet einen Fahrplan für weitere Optimierungen. Zu den Schlüsselthemen zählen die Klassifizierung von Regelkreisen, die Datenanalyse zur Identifizierung von Chancen und die Umsetzung von MPC zur besseren Steuerung multivariabler Prozesse. Die Schlussfolgerung betont den Wert von APC-Gesundheitschecks für die kontinuierliche Verbesserung des Betriebs im Bergbau.

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   6. Digital Transformation of Smelters–Exploring the Benefits of Optimization and Generative AI on Operational Planning and Scheduling

      Yael Valdez-Navarro, M. A. H. Zahid, Ahmadreza Azadi, Yale Zhang

      Dieses Kapitel befasst sich mit der digitalen Transformation von Schmelzereien und konzentriert sich auf die Vorteile von Optimierung und generativer KI in der Betriebsplanung und -planung. Er hebt die Herausforderungen hervor, vor denen die Metallindustrie steht, wie die Erschöpfung der Erzgehalte und die Notwendigkeit einer verbesserten operativen Effizienz. Der Text stellt den Hatch Smelter Optimizer vor, ein cloudbasiertes Tool, das fortschrittliche Analysen und KI nutzt, um optimale Produktionspläne zu generieren. Eine Fallstudie zeigt die erfolgreiche Implementierung dieses Werkzeugs in einer afrikanischen PGM-Schmelze, was zu deutlichen Verbesserungen bei Durchsatz und Produktivität führte. In diesem Kapitel wird auch die Integration eines Vision AI Frameworks diskutiert, das Bildverarbeitungsalgorithmen verwendet, um Schmelzeraktivitäten in Echtzeit zu verfolgen und zu analysieren. Dieses Rahmenwerk verbessert die Sichtbarkeit, Sicherheit und Rückverfolgbarkeit des Betriebs und bietet den Betreibern umsetzbare Erkenntnisse. Die Schlussfolgerung betont die Bedeutung des digitalen Wandels in der Metallindustrie und die Notwendigkeit kontinuierlicher Innovationen, um zukünftige Anforderungen zu erfüllen.

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   7. Mining Magic: From First Principles to AI Enhancing the Engineering Experience

      Mariana Sandin

      Das Kapitel geht auf die entscheidenden Herausforderungen ein, vor denen die Bergbauindustrie steht, darunter sinkende Erzgehalte, Wissensverluste aufgrund alternder Arbeitskräfte und die dringende Notwendigkeit der Nachhaltigkeit. Darin wird untersucht, wie traditionelle technische Methoden durch KI und digitale Technologien ergänzt werden, um betriebliche Effizienz und Produktivität zu steigern. Der Text präsentiert überzeugende Fallstudien aus der Gerpenberg-Mühle in Boliden und der Caserones-Mine von Lumina Copper, die signifikante Verbesserungen bei der Mahleffizienz, der Kupfergewinnung und der Wassergewinnung durch künstliche Intelligenz aufzeigen. Darüber hinaus wird die Rolle der generativen KI bei der Erfassung und dem Transfer institutionellen Wissens, der Reduzierung der Problemlösungszeit und der Verbesserung der Entscheidungsfindungsprozesse diskutiert. Das Kapitel schließt mit einer Vision für die Zukunft, in der die Bedeutung der Einführung künstlicher Intelligenz für das Erreichen von Nullzielen und die Sicherung einer nachhaltigen Zukunft für die Bergbauindustrie betont wird.

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   8. Case Report—Use of MaxiFlox® R Series to Enhance the Water Recovery in a Copper Sulphide Process Circuit

      Jamiel Muhor, Martin Nieto, Daan Loohuys

      Dieses Kapitel untersucht den Einsatz der MaxiFlox ® R-Serie zur Verbesserung der Wasserrückgewinnung in einem Kupfersulfid-Prozesskreislauf. Die Fallstudie konzentriert sich auf die Herausforderungen der Wasserknappheit und die Notwendigkeit verbesserter Verdickungsleistung der Ablagerungen. Durch Laborversuche und Anlagenversuche wurde MaxiFlox ® 530R als optimales Flockungsmittel identifiziert, was zu einer signifikanten Steigerung der Unterlaufdichte und Wasserrückgewinnung führte. Der Text vertieft die Prozessbeschreibung, identifizierte Probleme und die umgesetzten Lösungen, einschließlich der Reduzierung der Flockungsmitteldosis und des Einsatzes fortschrittlicher Copolymer-Flockungsmittel. Die Ergebnisse zeigen eine absolute Zunahme der Unterlaufdichte um 4%, eine Steigerung der Wasserrückgewinnung um 18,4% und eine Verringerung der Flockungsmitteldosis um 20%. Das Kapitel schließt mit den vom Kunden realisierten Vorteilen, wobei die Effektivität maßgeschneiderter Chemie und professioneller Dienstleistungen bei der Optimierung der Wassergewinnung und der Senkung der Betriebskosten hervorgehoben wird.

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   9. Quantification of Demand-Side Flexibility in Copper Ore Mineral Processing Operations: Enabling the Sustainable Energy Transition

      Mohsin Sajjad, Arda Simsek, Karl Gerald van den Boogaart, Ashak Mahmud Parvez, Jorge Torrubia

      Dieses Kapitel untersucht die Quantifizierung der nachfrageseitigen Flexibilität bei der Verarbeitung von Kupfererz, wobei der Schwerpunkt auf der Optimierung des Energieverbrauchs und der Integration erneuerbarer Energiequellen liegt. Die Studie modelliert eine konzeptionelle Kupfererzaufbereitungsanlage mithilfe der HSC Sim-Software, wobei Prozessdaten aus dem realen Bergbau stammen. Zu den Schlüsselthemen zählen die Methodik zur Modellierung der Anlage, die Berechnung des Energieverbrauchs für verschiedene Prozesse und die Bewertung von Flexibilitätsansätzen wie Skalierung und Pausen. Die Studie beleuchtet den erheblichen Energieverbrauch in Zerkleinerungsprozessen, insbesondere in Kugelmühlen, und präsentiert Flexibilitätsparameter, die technische und ökologische Aspekte abdecken. Die Ergebnisse zeigen, dass die Anpassung des Energieverbrauchs an die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien Nachhaltigkeit und betriebliche Effizienz steigern kann. Die Studie schließt mit einem Rahmenwerk für die Integration erneuerbarer Energien mit Industriebetrieben und betont die Notwendigkeit weiterer Forschung zu wirtschaftlichen Zielkonflikten und Skalierbarkeit.

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   10. Automated Irrigation of Leaching Piles with Clean and Renewable Energy

       Belén Nuñez

       Dieses Kapitel untersucht die Entwicklung und Implementierung eines automatisierten Bewässerungssystems für Auslaugungspfähle in Chile, wobei der Schwerpunkt auf der Verbesserung von Sicherheit, Effizienz und Nachhaltigkeit liegt. Das System nutzt saubere und erneuerbare Energiequellen, in erster Linie Sonnenkollektoren, um fortschrittliche Technologien wie Drohnen mit künstlicher Intelligenz, fest installierte Kameras und einen zentralen Kontrollraum mit Strom zu versorgen. Diese Technologien ermöglichen Echtzeit-Überwachung und dynamische Anpassungen des Bewässerungsprozesses, wodurch eine gleichmäßige Verteilung der Laugungslösung und eine maximierte Kupferausbeute gewährleistet sind. Das Kapitel hebt die Fähigkeit des Systems hervor, Betriebsrisiken für Arbeitnehmer zu verringern, Ressourcenverschwendung zu minimieren und die Prozesseffizienz zu verbessern. Darüber hinaus wird die Integration prädiktiver Algorithmen und PID-Controller zur präzisen Steuerung und Optimierung des Bewässerungsprozesses diskutiert. Das Kapitel schließt mit greifbaren Ergebnissen aus einer großen Kupfermine, die einen Anstieg der Kupferausbeute um 1,4%, eine verbesserte Stabilität der Durchflussrate, eine kürzere Reaktionszeit auf Anomalien und deutliche Verbesserungen bei der Sicherheit der Arbeiter zeigen.

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   11. Advancements and Impacts of Expanded FrothSense+™ on Cu Special at Doe Run’s Pb/Zn/Cu Mill: A Case of Applied First Principles of Industrial Flotation

       Weishi Mang, Adam Steimel, Brian Mangogna, Chris Hogan, Craig Romrell, Erwan Yap, Dustin Rouleau

       Das Kapitel beschreibt die erfolgreiche Implementierung des erweiterten FrothSense + ™ -Systems in Doe Run's Fletcher Mill, wobei der Schwerpunkt auf der Optimierung der Cu Special-Flotation liegt. Zu den Schlüsselthemen gehören die Integration moderner selektiver Reagenzien, fortschrittlicher Datenanalysen und Expertenkontrolltechnologien zur Verbesserung der Flotationsleistung. In diesem Kapitel werden auch die Herausforderungen bei der Verarbeitung komplexer, minderwertiger Cu-Erze und die innovativen Lösungen zur Überwindung dieser Herausforderungen diskutiert. Insbesondere der Ersatz von traditionellem Xanthat durch selektive Cu-Kollektoren führte zu deutlichen Verbesserungen beim Konzentratgehalt und der Rückgewinnung. Das Kapitel endet mit der erfolgreichen Anwendung des FrothSense + ™ -Systems, das sein Potenzial für eine breitere Anwendung in der mineralverarbeitenden Industrie demonstriert.

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   12. An Innovative Tuyere Punching Machine to Improve Productivity and Extend Campaign Life of Peirce-Smith Converters

       Max Zuang, Jean-Francois Stumper, Marc Flammang, Filipe Rodrigues

       Das Kapitel beschreibt die Funktionalitäten und Vorteile des TMT Tuyere Punchers, einer kompakten und automatisierten Maschine zur Steigerung der Produktivität und Langlebigkeit von Peirce-Smith Converters. Schlüsselthemen sind die technischen Details der Maschine wie ihr stangenloses Zylindersystem, die einstellbare Stanzenergie und intelligente Sensorsysteme für die Echtzeitdiagnose. Der Text untersucht auch die Betriebsarten der Maschine, die den Verschleiß und Energieverbrauch der Tuyere optimieren. Darüber hinaus wird die Fähigkeit der Maschine diskutiert, Tuyere-Positionen zu erkennen und ihren Stanzhub an die reduzierte Tuyere-Länge im Laufe der Zeit anzupassen. Das Kapitel schließt mit der Hervorhebung der Bohrkapazitäten der Maschine und ihrer Rolle bei der Verlängerung der Kampagnenlebensdauer von Konvertern.

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   13. Two-Stage Powered Tuyere Replacement—TPID/TKID for Anode Furnace Process Optimization

       Christoph Sagadin, Martina Hanel, Andreas Filzwieser, Manuel Seidl

       Dieses Kapitel untersucht die Optimierung des Anodenofenprozesses durch die Implementierung eines zweistufigen Tuyere-Austauschsystems, das als TPID / TKID bekannt ist. Der Text geht auf das Design und die Funktionalität des TPID / TKID ein und betont seine Fähigkeit, die physische Belastung der Bediener zu verringern und Feuerfestschäden zu minimieren. Es hebt den Einsatz hydraulischer Präzision für ein reibungsloses Einführen von Tuyere hervor, wodurch die betriebliche Effizienz und Sicherheit erhöht wird. Das Kapitel behandelt auch die strukturelle Optimierung des Systems, einschließlich der Verwendung von wärmebehandeltem Edelstahl, um die Lebensdauer der Tuyere zu erhöhen und die Austauschfrequenz zu verringern. Darüber hinaus wird die Integration einer permanenten Gasversorgung und die Verwendung ionischer Flüssigkeiten als sichereres hydraulisches Medium untersucht. Der Text schließt mit einer Zusammenfassung der wichtigsten Fortschritte des TPID / TKID, einschließlich seines Potenzials für zukünftige Entwicklungen in segmentierten Tuyere-Designs zur Minimierung des Stahleintrags und zur Verbesserung der Gesamteffizienz.

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   14. Radiative Correction Method for Precise Temperature Measurements in the Presence of Interfering Gaseous Media Using an Optical Probe in Direct-to-Blister Flash Furnace

       Felipe Lamas, Jonathan Torres-Sanhueza, Francisco Perez, Erick Flores, Bruno Rossel, Sergio Torres, Roberto Parra, John Barbante, Mark O’Sullivan

       Dieses Kapitel untersucht die Herausforderungen präziser Temperaturmessungen in Kupferschmelzöfen, wobei der Schwerpunkt auf der Störung durch gasförmige Medien und Staub liegt. Es wird eine dynamisch unterstützte Anpassungsmethode (DAA) eingeführt, die Temperaturmessungen mittels optischer Sonden und Thermoelementdaten korrigiert. Die Methode wurde in einem realen Szenario am Direkt-Blister-Flash-Ofen des Olympic Dam validiert und zeigte signifikante Verbesserungen bei Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Das Kapitel behandelt auch die Konstruktion und Installation der optischen Sonde und hebt ihre Robustheit in Umgebungen mit hohen Temperaturen und Korrosion hervor. Darüber hinaus werden Leistungskennzahlen und statistische Analysen präsentiert, die die Fähigkeit der Methode zur Fehlerreduzierung und Verbesserung der Präzision der Temperaturmessung aufzeigen. Die Ergebnisse ebnen den Weg für eine genauere Prozesskontrolle in der Kupferschmelze und verbessern letztlich Effizienz und Nachhaltigkeit in der Branche.

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   15. Considerations for Selection and Integration of Online Elemental Analysers for Mineral Processing Operations

       Nur Muhamad, Tom Strombotne

       Dieses Kapitel vertieft die kritischen Aspekte der Auswahl und Integration von Online-Elementaranalysatoren für die Mineralverarbeitung. Zunächst wird die Entwicklung von traditionellen Offline-Laboranalysen hin zu Echtzeit-Überwachungstechnologien beleuchtet, wobei die Vorteile einer kontinuierlichen Datenerfassung hervorgehoben werden. Der Text untersucht verschiedene Technologien der Elementaranalyse, darunter Röntgenfluoreszenz (Röntgenfluoreszenz), laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIBS) und Prompt Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA), und beschreibt ihre Prinzipien, Anwendungen und Grenzen. Außerdem werden die Bedeutung repräsentativer Stichproben, die Auswirkungen des Anlagenlayouts auf die Auswahl der Analysatoren und die damit verbundenen wirtschaftlichen Überlegungen diskutiert. Das Kapitel umfasst praktische Fallstudien wie die Implementierung von Online-Elementaranalysen in einem Nickelkonzentrator und einem Mine-to-Mill-Szenario, die die Vorteile einer verbesserten Konsistenz der Qualität, einer verbesserten Produktionseffizienz und geringerer Produktionsverluste aufzeigen. Die Schlussfolgerung unterstreicht die transformativen Auswirkungen der Online-Elementaranalyse auf die mineralverarbeitende Industrie und betont die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Zusammenarbeit zwischen Analysegeräteherstellern und Endverbrauchern, um kontinuierliche Verbesserungen und Innovationen voranzutreiben.

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   16. Computational Simulation of Copper Solvent Extraction: Modelling and Analysis of the SX Control

       Khuthadzo Mudzanani, Samuel Ramatsoma, Terence Phadi

       Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Berechnung der Kupfer-Lösungsmittelextraktion (SX), einem lebenswichtigen Prozess in der Hydrometallurgie zur Trennung und Reinigung von Metallen aus wässrigen Lösungen. Die Studie betont die Bedeutung dynamischer Modellierung und fortschrittlicher Strategien zur Prozesskontrolle, um die Kupferrückgewinnung zu optimieren und den Verbrauch von Reagenzien zu minimieren. Es untersucht die Entwicklung von SX und hebt seine Vorteile gegenüber traditionellen pyrometallurgischen Methoden hervor, insbesondere in Afrika südlich der Sahara. In diesem Kapitel werden auch die Prinzipien des Betriebs diskutiert, einschließlich der entscheidenden Rolle der wässrig-organischen Grenzfläche in Mischer-Siedler-Systemen. Mechanistische Modelle und ihre Anwendung auf die Prozesskontrolle werden eingehend untersucht, wobei der Schwerpunkt auf der Verbesserung der Abbaueffizienz und der Senkung der Betriebskosten liegt. Die Studie validiert das Berechnungsmodell anhand industrieller Anlagendaten, demonstriert seine Vorhersagefähigkeit und identifiziert Bereiche, die einer weiteren Verfeinerung bedürfen. Darüber hinaus empfiehlt sie die Umsetzung fortschrittlicher Kontrollstrategien und kontinuierlicher Modellaktualisierungen, um die Kupfergewinnung und operative Effizienz zu verbessern. Das Kapitel schließt mit Einblicken in die Zukunft von Kupfer SX und betont die Notwendigkeit nachhaltiger und kosteneffektiver Abbauprozesse.

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   17. Sitewide De-Bottlenecking and Optimization Using Digital Solutions

       Riley Fitzpatrick, Juan Camou, Alireza Kheradmand, Timothy Towers, Bill Gough

       Dieses Kapitel untersucht die Anwendung digitaler Lösungen zur standortweiten Engpassbeseitigung und -optimierung im Bergbau. Es befasst sich mit dem Einsatz moderner Prozesskontrolle (APC), digitaler Zwillinge und maschinellem Lernen, um Schleif-, Tailing- und Flotationsprozesse zu verbessern. Der Text präsentiert eine detaillierte Fallstudie einer Kupfermine in Arizona, in der die Technologien von Andritz zu signifikanten Verbesserungen bei Durchsatz, Energieeinsparungen und Gewinnung führten. Wichtige Themen sind die Umsetzung von APC-Lösungen für SAG und Kugelmühlen, die Entwicklung digitaler Zwillinge zur Echtzeit-Prozessüberwachung und der Einsatz von maschinellem Lernen zur wirtschaftlichen Optimierung. Das Kapitel endet mit quantifizierbaren Ergebnissen, die die Effektivität dieser digitalen Transformationen bei der Verbesserung der Gesamteffizienz des Bergbaus aufzeigen.

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   18. Optimizing Flotation Circuit Using a Model that Can Predict Both Grade and Recoveries

       Mohit Gupta, Holden Lim, Aaron Noble, Roe-Hoan Yoon

       Dieses Kapitel untersucht die Optimierung von Flotationskreisläufen anhand eines Modells, das sowohl den Grad als auch die Ausbeuten vorhersagt. Das Modell berücksichtigt Oberflächenkräfte als kinetische Parameter, darunter elektrische Doppelschicht-, van der Waals- und hydrophobe Kräfte. Die Studie validiert das Modell durch Simulationen und Experimente und demonstriert seine Genauigkeit bei der Vorhersage der Flotationsleistung. Eine bedeutende Erkenntnis ist der Einsatz eines Super Collectors, der Kontaktwinkel und hydrophobe Kräfte erhöht, was zu höheren Ausbeuten und Durchsatz führt. In diesem Kapitel werden auch die Auswirkungen der Mineralienfreisetzung und die Vorteile der Verwendung des Super Collector sowohl in geschlossenen als auch in offenen Kreisläufen diskutiert. Die Ergebnisse zeigen erhebliche Verbesserungen bei der Kupfergewinnung und den Einnahmen, was das Potenzial dieses Ansatzes in industriellen Anwendungen unterstreicht.

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   19. A Data-Driven Approach to Improving and Optimizing Process Plant Operations

       W. Hempel, D. Frost, S. Anand

       Dieses Kapitel untersucht die transformativen Auswirkungen datengestützter Ansätze auf den Betrieb von Prozessanlagen im Bergbau und in der mineralverarbeitenden Industrie. Er beleuchtet die Herausforderungen, vor denen die Branche steht, wie sinkende Erzgehalte und strenge Umweltauflagen, und wie sich diese Probleme durch die Nutzung von Big Data, künstlicher Intelligenz und Fernüberwachungszentren lösen lassen. Das NeuroMine Mining Insights Center wird als modernste digitale Drehscheibe eingeführt, die Überwachung, Datenanalyse und Optimierungslösungen zur Verbesserung der Mineralverarbeitungsanlagen zentralisiert. Zu den wichtigsten Vorteilen von Fernüberwachungs- und Rechenzentren gehören verbesserte Betriebseffizienz, vorausschauende Wartung und verbesserte Sicherheit. Das Kapitel geht auch auf die Struktur und die Fähigkeiten des NeuroMine Center ein und beschreibt dessen Hub- und Speichen-Betriebsmodell und den Prozessablauf auf höchster Ebene. Zwei detaillierte Fallstudien veranschaulichen die praktischen Anwendungen und messbaren Vorteile des NeuroMine Centers und zeigen signifikante Verbesserungen bei der Prozessstabilität, der Wiederherstellungsrate und Kosteneinsparungen. Die Schlussfolgerung betont die Wichtigkeit datengestützter Entscheidungsfindung und ferngesteuerter Intelligenzmodelle für langfristige Widerstandsfähigkeit und Rentabilität in der Bergbauindustrie.

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   20. Applying the Novel Cross-Belt Neutron Activation Analysis for Real-Time Analysis of Elements and Mineralogy in Copper Ore

       Eduardo Janampa, Jinhong Zhang

       Dieses Kapitel untersucht die Anwendung der bandübergreifenden Neutronenaktivierungsanalyse (NAA) zur Echtzeitanalyse von Elementen und Mineralogie in der Kupfererzverarbeitung. Die Studie bewertet die Leistung der NAA im Vergleich zu herkömmlichen Labortechniken und konzentriert sich dabei auf ihre Fähigkeit, genaue und umfassende Daten zu liefern. Schlüsselthemen sind die Methodik der NAA, ihr Kalibrierungsprozess und die Ergebnisse vergleichender Messungen. In diesem Kapitel werden auch die ökologischen Vorteile und die Kosteneffizienz von NAA diskutiert und ihr Potenzial hervorgehoben, die Sortenkontrolle und Prozessoptimierung im Bergbau zu revolutionieren. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die NAA überlegene Genauigkeit, Echtzeitberichterstattung und umfassende mineralogische Erkenntnisse bietet, was sie zu einem wertvollen Werkzeug zur Verbesserung der Betriebskontrolle und des Umweltmanagements macht.

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   21. Local and Global Interpretation of Flotation Recovery Predictive Machine Learning Models

       Kirsten Louw, Jixue Liu, Richmond Asamoah

       Dieses Kapitel befasst sich mit der Anwendung von maschinellen Lernmodellen, insbesondere der Gaußschen Prozessregression (GPR), um eine rauere Kupferrückgewinnung in Flotationskreisläufen vorherzusagen. Die Studie betont die Bedeutung von Interpretationsmethoden, um die Beiträge verschiedener Merkmale zu den Vorhersagen des Modells zu verstehen. Es werden drei Modellierungsszenarien untersucht: unter Verwendung nur etablierter, rauerer Flotationsvariablen, aller Variablen und einer Teilmenge von Variablen, die durch einen Algorithmus zur Analyse regulärer Nachbarschaftskomponenten ausgewählt werden. Das GPR-Modell mit exponentieller Kernfunktion wird als das leistungsstärkste Modell in allen Szenarien identifiziert. Das Kapitel bietet eine detaillierte Analyse lokaler und globaler Interpretationen anhand von Shapley-Werten und SHAP-Erklärungen. Lokale Interpretationen zeigen, wie einzelne Merkmale zu spezifischen Vorhersagen beitragen, während globale Interpretationen diese Beiträge zusammenfassen, um die allgemeine Bedeutung der Merkmale zu zeigen. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung von Variablen der Zellstoffchemie wie Eh und pH für die Verbesserung der Prädiktionsgenauigkeit. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass Interpretationsmethoden das Vertrauen und die Anwendbarkeit komplexer maschineller Lernmodelle in industriellen Umgebungen verbessern können.

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   22. Ensure Smooth Operation of Smelter Acid Plants by Using the Right Catalyst Solutions

       Martin Ariel Alvarez, Mårten Granroth, Patrick Polk

       Dieses Kapitel vertieft sich in drei kritische Fallstudien, die die Bedeutung moderner Katalysatorlösungen und technischer Dienstleistungen bei der Optimierung der Leistung von Schmelzanlagen unterstreichen. Die erste Fallstudie konzentriert sich auf die Diagnose und Behebung hoher Emissionen in einem metallurgischen Werk und beleuchtet die Rolle technischer Servicekampagnen und die Auswirkungen von Lecks in Wärmetauschern. Die zweite Fallstudie untersucht die Herausforderungen vorübergehender Vorgänge in einer Kupferschmelzerei und betont die Notwendigkeit dynamischer Simulationen, um eine effektive Katalysatorbeladung zu entwerfen. Die dritte Fallstudie zeigt, wie die Auswahl leistungsstarker Katalysatoren die Rentabilität und die Einhaltung von Umweltvorschriften deutlich verbessern kann. Durch detaillierte Messungen, Simulationen und Kostenanalysen bietet das Kapitel einen umfassenden Überblick über Strategien und Technologien, die einen reibungslosen und effizienten Betrieb von Schmelzanlagen gewährleisten können.

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   23. Real-Time Optimization of Grinding in Copper Processing

       Eduardo Nunez, Dante Garcia, Joshua Morales, Karl Gugel, Peter Czel, Boris Sullcahuaman, Rayneth Law

       Dieses Kapitel befasst sich mit den Fortschritten bei der Schleifoptimierung für die Kupferverarbeitung und konzentriert sich auf die Echtzeitüberwachung und -steuerung durch hochauflösende Schwingungssensoren und fortschrittliche Analysen. Es hebt den Einsatz des MillSlicerVIP-Systems hervor, das mehrere Sensoren einsetzt, um ein umfassendes 360-Grad-Schwingungsprofil der Mühle zu erstellen. Der Text beschreibt, wie diese Sensoren verschiedene Bedingungen wie Erzgröße, Härte und Kompetenz erkennen, sowie die Auswirkungen unterschiedlicher Kugelladungen, Füllstände und des Verschleißes von Innenschuhen. Advanced Analytics Measurements (AAM) werden eingeführt, um große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und so optimale und subeffiziente Betriebsbedingungen zu erkennen. Das Kapitel untersucht auch die Auswirkungen von Linienschäden (LDL) und die Beziehung zwischen Kugelladung und Gesamtladung (Jb / Jc) auf die Mühlenleistung. Anhand detaillierter Fallstudien und Datenvisualisierungen zeigt der Text, wie diese Technologien mechanische Schäden verhindern, die Schleifeffizienz optimieren und Stillstandzeiten reduzieren können. Die Schlussfolgerung betont die Bedeutung der Echtzeit-Datenverarbeitung und fortschrittlicher Analysen für die Erreichung von Spitzenleistung und betrieblicher Kontinuität.

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   24. Feasibility Assessment of Copper Projects with MAFMINE ESG: Application and Comparative Predictive Analysis.

       T. P. Fernandez, E. A. Petter, C. Petter, J. Oppermann

       Dieses Kapitel untersucht die Durchführbarkeitsbewertung von vier Kupferprojekten mithilfe von MAFMINE, einem akademischen Instrument zur Schätzung der Investitions- (CAPEX) und Betriebsausgaben (OPEX). Die Studie vergleicht diese Projekte mit dem Zero Project, einem großen Kupferproduzenten, um die Genauigkeit und Anwendbarkeit von MAFMINE in realen Szenarien zu analysieren. Durch unterschiedliche strategische Indikatoren bietet die Forschung Einblicke, wie verschiedene Faktoren Kostenvorhersagen und die Durchführbarkeit von Projekten beeinflussen. Die Studie diskutiert auch die Integration von ESG-Faktoren und betont ihre wachsende Bedeutung im Bergbau. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität des Tools bei der dynamischen Szenarioanalyse und bieten einen deutlichen Fortschritt bei der Vor-Machbarkeitsbewertung.

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