矿业领域

基于机器学习和X射线衍射形貌术(XRT)的

智能光电矿物预分选技术

Intelligent photoelectric pre-selection technique based on machine learning and X-ray diffraction (XRT)

北京浩沃特工业技术有限公司

Beijing HOT Mining Tech Co., Ltd

一、成果介绍

基于机器学习和X射线衍射形貌术(XRT)的智能光电矿物预分选技术主要应用了人工智能算法与X射线形貌术两大核心技术。

X射线形貌术主要利用X射线对矿石等物体进行扫描，当X射线穿透不同密度的矿石时，X射线衰弱强度不同。利用这种技术，可以在计算机中形成不同密度的物质图像。在通过人工智能算法对此图像进行识别，就可以将不同密度的物质图像加以区分。

随着识别数据的累计，系统的机器学习算法会深入理解X射线穿透矿石后的光谱特性，有效剔除厚度对识别的影响。从这些数据中找出相应规律，提升识别精确性，快速反应，进而提高整个机器分选的效率，后续还将减少X射线强度，以及太阳能驱动分选系统等方式，进一步降低设备功耗，助力“双碳”战略。

该项技术可以用于各类矿石的预分选，减少进入后续系统的矿石量，能打破传统矿物分选设备的技术局限，降低选矿中破碎流程中的各类消耗，真正实现企业生产的高效环保，这项技术也将为全球矿业行业实现“减碳”的目标要求。

图 1成果外观渲染图

二、技术创新介绍

（一）所在行业技术创先水平

公司自主研发的结合实时在线品位分析的XRT智能分选技术产品填补了国内黑色、有色金属预抛尾机器人的空白。

公司创造了很多个“第一”。我们是全世界第一家将XRT智能分选设备应用到海拔5000米以上高原地区的公司。首台套，从样机到合同，用时最短。

第一家将智能选矿设备推向国际市场的中国企业，已有蒙古国、秘鲁推进中的项目。

（二）所在行业技术领先水平

1.X射线探测器参数：

内容	参数	性能
采集速度	83*10-6秒/次	世界领先
采集长度	16米	世界领先
采集精度	20位	世界领先

2.识别算法：

图 2

主模型自学习优化：基于大量数据自适应学习；

分支模型：针对不同用户训练配置；

我们的算法识别准确率＞99.9%，欧洲公司的识别准确率＞97.5%。

图 3

识别算法可实现：

• 厚度3D重现，不受矿石厚度干扰，能够实现13mm~300mm粒度级精准识别；
• 能量迁移矫正；
• 被检测物体姿态干扰矫正；
• 多物质同时同相识别。

3.分选精度:

算法和电控系统能灵活独立控制每一个喷嘴，控制时间亚毫秒级别，精准打击矿石质心，准确率高于99.9%（1/1000），优于欧美公司的99.5%的准确率。

图 4

与传统矿石预处理技术相比，其分选效率提升了50%，分选精确性提升了30%，生产能耗降低了65%，节约了约42%的选矿成本。

4.辐射计量：

小于0.5mSv/年（每天8小时，全年无休），与欧洲公司水平一致。

三、社会价值

（一）经济价值

XRT将地球上具有“经济价值”的矿产资源量显著增加，满足可持续发展需求。帮助低品位矿石实现“预富集”，增加具有经济开采价值的矿体范围，延长矿山生命周期。

（二）社会效益

XRT智能传感光电分选技术，每台设备运行7000小时/年，将减少碳排放约3846.5吨CO₂，帮助矿山实现“碳中和”，并满足下游用户“负责任开采”的要求和趋势。

（三）已取得成效

西藏中瑞铅矿，年处理矿石约150万吨，利用该技术将为矿山每年处理废石50万吨每年将回收1500吨金属量，产生约3000万元的经济效益，合计每年产生约5500万元的经济效益。该项技术还将大幅降低选矿尾砂的产率，减少土地占用和污染，同时它还将减少后续工艺的生产能耗，节约选矿成本，减少选矿药剂的使用，保护环境，节能减排。

西藏中瑞项目为首台套应用，目前正在实施中，预计2022年初达产。

（四）未来展望

根据相关市场调研显示，到2025年，全球每年的对XRT技术及配套系统的市场需求超过1000亿美金，该数据未考虑碳中和带来的强劲需求增长，因此该技术存在巨大的市场空间。

图 5