Newcrest Mining Limited (OTCMKTS: NCMGY) 总部位于澳大利亚墨尔本，拥有五大运营资产，生产黄金、铜和银。Newcrest 在运营效率和环境管理方面享有盛誉。
挑战
深耕行业多年，Newcrest Mining 亟需满足对优质产品和更高产量的要求，同时处理好原材料差异性、商品价格波动和日益增长的可持续性压力。
应对这些挑战很困难，但目标却很明确。仅仅实现 1% 的提升，就意味着大幅节约成本和自然资源，从而改善经济和环境效益。
Newcrest 自动化主管 Eric Nettleton 指出：“由于整个公司采用的 DCS 和技术系统各不相同，公司需要一个采用开放式架构的先进过程控制 (APC) 平台来支持其自动化策略。” 过程控制与分析经理 Ruchira De Silva 解释说：“为了实现这一策略，Newcrest 部署了一项为期数年的全面过程控制与分析 (PC&A) 提升计划，以巩固其 APC 工作，并提高运营效率和盈利能力。” PC&A 框架要求通过战略性外部协作来补充内部能力发展。
在这个案例中，我们将了解两个不同工厂实施的工作：
工厂一：澳大利亚新南威尔士州卡迪亚
澳大利亚新南威尔士州卡迪亚工厂的 Newcrest 利益相关者们，都很关注从矿石中回收黄金的整个过程，并希望使其更加稳定。为了实现这个目标，他们试图减少选矿过程中变量波动。通过控制变量，进一步提升工厂的运营水平，Newcrest 利益相关者预计有望提高产量和回收率。
工厂二：巴布亚新几内亚的 Lihir 选矿厂
Lihir 选矿厂的 Newcrest 利益相关者希望优化浮选过程。
从矿石中分离出金属，需要经过很多工艺处理过程。将矿石进行粉碎，并研磨成符合选矿的矿物颗粒，并加水和化学药剂形成矿浆。矿浆被送入浮选机中，冲入气泡并搅拌，产生泡沫，然后矿浆表面形成“矿化泡沫层”。这些药剂使金属颗粒附着在气泡上，然后将气泡回收，并收集以进行下游加工。
浮选操作不佳会导致回收率降低、产品品位下降、输入干扰增大、试剂使用量/成本增加以及过程中波动性加剧，导致难以控制和处理。
解决方案
Newcrest 与 Kalypso 工业数据科学团队合作，探讨如何在两个工厂部署 Pavilion8® MPC 技术以实现关键目标。
工厂一：澳大利亚新南威尔士州卡迪亚
Newcrest 要求 Kalypso 通过优化 CON2 浓缩回路来提高产量。Kalypso MPC 团队花了12 个月研究选矿回路的历史数据，以确定可以控制和操纵的关键过程参数。然后，使用 Pavilion8 控制器来预测过程与波动性和外部干扰的关系，并主动调整以达到预期效果。
为了尽可能提高产量，必须根据下游限制尽快尽可能高效地运行研磨回路。这意味着尽可能少地重复研磨回路来研磨所进入的矿石，尽快将其研磨为适当大小的颗粒。
为了确保进入浮选回路的物料粒度合适，Kalypso 团队配置了模型预测控制 (MPC) 研磨应用，以适应原料和其他条件的变化。为了控制半自磨机中矿浆的浓度，模型预测控制 (MPC) 控制器必须同时监视和调整多个变量，包括半自磨机速度、半自磨机中矿石的进料速率以及半自磨机的加水速度等。
工厂二：巴布亚新几内亚的 Lihir 选矿厂
Lihir 的 Newcrest 利益相关者希望优化浮选回路，以改善黄金回收率、提高精矿品位并降低药剂成本。他们要求 Kalypso 开发解决方案，来实现浮选回路的多变量优化，并将回收率的显著提高作为成功的指标。
浮选回路解决方案的开发始于监视和控制过程参数，以降低波动性并实现优化目标。该应用提供对过程管理的实时可见性，并同时控制多个过程参数。根据实际过程观察结果和 Virtual Online Analyzer 持续更新控制操作，同时遵守工厂过程限制，以满足回收率和品位要求。
Pavilion8 控制器基于强大的过程模型，涉及多个影响过程结果的变量。其运行频率很高，能够高效准确地计算控制器设定值并预测内部过程和质量参数。
上游变量可能导致的流速和水平衡干扰会影响浮选回路的生产能力。
成果
Newcrest 和 Kalypso 团队共同努力改进，不仅完成了既定项目目标，更实现了新的超越。
工厂一：澳大利亚新南威尔士州卡迪亚
MPC 研磨回路应用在九个月内完成设计、实施和验证，然后移交给 Newcrest 团队进行持续运营。
在项目启动时制定的商业案例中，Newcrest 和 Kalypso 一致同意，将产量增加作为潜在目标。实施后，应用 MPC 的 Cadia CON2 研磨回路实现了远超挑战目标的成就。
在成功优化研磨回路后，Newcrest 继续将 Kalypso 的专业知识用于后续项目，持续专注于优化浮选回路。
Cadia 技术与创新经理 Jason Nitz 表示：“该项目让 Cadia 有信心利用 Kalypso/Rockwell 的综合能力，在工厂继续寻求额外的过程控制改进机会。” Cadia 的 PC&A 主管 Jason Cravino 补充道：“Kalypso 与工厂 PC&A、冶金和运营团队携手合作，已成功实施了一种控制解决方案，该解决方案不仅稳定了 CON2 研磨回路，还促进了产量的增长。”
工厂二：巴布亚新几内亚的 Lihir 选矿厂
MPC 浮选回路应用经过 12 个月的设计、实施和验证，然后交给 Lihir 的 Newcrest 团队进行持续运营。
在项目启动时确定的商业案例中，Newcrest 和 Kalypso 将（浮选时）黄金回收率的提高确定为潜在的挑战目标。实施后，应用模型预测控制 (MPC) 的 Lihir 浮选回路实现了远高于这一挑战目标的成就。
工厂运营过程经理 Robert Gordon 表示：“在 Lihir 浮选回路上实施模型预测控制 (MPC) 后，显著提高了性能并提高了下游工艺流程的稳定性。Lihir 运营团队、过程控制团队和冶金团队通力协作，共同设计了这一模型预测控制 (MPC) 解决方案，构建了能够支持我们未来扩展模型预测控制 (MPC) 计划的核心能力。”
Lihir 高级过程工程专家 Gareth Peachey 指出：“Lihir 的新技术旨在改进现有的监管控制。实施技术时，正值新冠疫情管控期间，可用资源有限。多亏了与 Kalypso 团队的紧密合作，才能够应对这些挑战，交付超越我们设定的挑战性绩效目标的成功项目。”
为增长做好准备
凭借在模型预测控制方面的投资，Newcrest Mining 已获得战略优势，能够满足对优质产品和更高产量的需求。我们的支持使 Newcrest 能够妥善处理成本、能耗、原材料波动性等限制条件，同时恪守他们对可持续性和环境管理的承诺，从而提高运营效率。
发布时间 2023年12月13日
