ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ МЕДЕПЛАВИЛЬНЫМИ ПЕЧАМИ
Получена: 2026-05-30
Опубликована: 2026-06-06
Аннотация
В статье обсуждаются возможности использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) для управления медеплавильными печами. Рассматривается, как алгоритмы машинного обучения могут помочь автоматизировать технологические процессы, повысить энергетическую эффективность и качество выплавки, а также провести предиктивную диагностику оборудования. Предложена трехуровневая архитектура системы интеллектуального управления, основанная на IoT-датчиках, нейронных сетях и SCADA- коммутации. Сравнительный анализ показал, что удалось сократить потребление энергии на 18–22%, уменьшить количество незапланированных остановок на 75% и снизить долю брака с 6–9% до 2–3%.
Ключевые слова
Список литературы
-
Norgate, T., & Haque, N. (2010). Energy and greenhouse gas impacts of mining and mineral processing operations. Journal of Cleaner Production, 18(3), 266–274. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2009.09.020
-
Zhao, L., Zhu, D., Liu, D., Pan, J., & Zheng, Q. (2023). Prediction and optimization of matte quality in ISA furnace based on GA-BP neural network. Applied Sciences, 13(7), 4246. https://doi.org/10.3390/app13074246
-
Li, J., Wang, H., Zhang, R., & Chen, Y. (2024). Prediction of ladle furnace refining endpoint temperature based on particle swarm optimization algorithm and long short-term memory neural network. Journal of Materials Metallurgy, 23(1), 1–12. https://doi.org/10.1007/s42243-023-01100-6
-
Li, B., Chen, G., & Wang, J. (2023). Optimizing temperature setting for decomposition furnace based on attention mechanism and neural networks. Sensors, 24(1), 78. https://doi.org/10.3390/s24010078
-
Duan, Y., Dai, J., Luo, Y., & Chen, G. (2024). Multi-step furnace temperature prediction model for regenerative aluminum smelting based on reversible instance normalization–convolutional neural network–transformer. Processes, 12(11), 2438. https://doi.org/10.3390/pr12112438
-
Pi, R., Fan, Z., & Xu, B. (2024). Electric arc furnaces scheduling under electricity price volatility with reinforcement learning. IEEE Transactions on Power Systems. Advance online publication. https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.09293
-
Estay, H., Lois-Morales, P., Montes-Atenas, G., & Ruiz Del Solar, J. (2023). On the challenges of machine learning in mining and extractive metallurgy. Minerals, 13(6), 788. https://doi.org/10.3390/min13060788
-
Flores, V., Keith, B., & Leiva, C. (2020). Using artificial intelligence techniques to improve the prediction of copper recovery by leaching. Journal of Sensors, 2020, 2454875. https://doi.org/10.1155/2020/2454875
-
Asghari, P., Rahmani, A. M., & Javadi, H. H. S. (2023). A survey on the role of industrial IoT in manufacturing for implementation of smart industry. Sensors, 23(21), 8958. https://doi.org/10.3390/s23218958
-
Ladegourdie, M., & Kua, J. (2022). Performance analysis of OPC UA for industrial interoperability towards Industry 4.0. IoT, 3(4), 507–525. https://doi.org/10.3390/iot3040027
-
Schlesinger, M. E., King, M. J., Sole, K. C., & Davenport, W. G. (2011). Extractive metallurgy of copper (5th ed.). Elsevier.
-
Gholami, A., Asgari, K., Khoshdast, H., & Hassanzadeh, A. (2022). A hybrid geometallurgical study combining historical data and deep learning at a copper ore mine. Physicochemical Problems of Mineral Processing, 58, 147841.
-
Ribeiro, I. P., Pedrosa, A., & Correia, A. (2018). Machine learning approach for predictive maintenance in Industry 4.0. In Proceedings of the 2018 IEEE 23rd International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) (pp. 1–4). IEEE. https://doi.org/10.1109/ETFA.2018.8449150
-
Zhang, Y., & Yang, J. (2021). IoT-based smart energy monitoring systems: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 145, 111125. https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111125
Об авторах
Лицензия

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.