【儀器網 行業(yè)要聞】礦產資源，歷來是國家經濟和產業(yè)發(fā)展的基石。在當今綠色可持續(xù)發(fā)展的大潮中，古老又現(xiàn)代的礦業(yè)正經歷著一場深刻的洗禮。面對這一趨勢，我們當如何推動礦業(yè)向綠色低碳轉型，以適應未來的發(fā)展需求？
“以綠促綠”，礦業(yè)可持續(xù)轉型迫在眉睫
作為一種傳統(tǒng)的
能源密集型產業(yè)，采礦業(yè)在全球能源轉型中面臨的挑戰(zhàn)并不輕松。根據(jù)咨詢機構伍德麥肯茲的研究，采礦活動產生的直接和間接溫室氣體排放占全球總排放量的4%至7%，這一數(shù)字不容忽視。除了高耗能、高排放之外，采礦業(yè)往往還可能涉及環(huán)境污染、水資源短缺以及生物多樣性等問題。
事實上，采礦業(yè)的快速增長，恰恰與全球可再生能源技術的興起密不可分。國際能源署報告指出，隨著世界轉向可再生能源技術，到2050年，對鋰、鈷和鎳等重要礦物的需求可能會增加近500%。由此可見，加快推進采礦業(yè)的綠色轉型，也是“以綠促綠”的一條重要途徑。
數(shù)字化和電氣化：驅動礦業(yè)轉型的強勁引擎
在礦業(yè)綠色轉型的進程當中，創(chuàng)新是至關重要的驅動力。礦業(yè)不僅要優(yōu)化自身的能源戰(zhàn)略，還要與各方利益相關者在減少碳排放的目標上保持一致。在這一進程中，數(shù)字化和電氣化技術正扮演著核心角色，它們將推動礦業(yè)實現(xiàn)前所未有的效率提升、運營靈活性，以及環(huán)境友好性。
首先，數(shù)字化和電氣化轉型，推動了礦業(yè)對可再生能源的廣泛采用，這可大大減少與采礦業(yè)相關的碳足跡，并減少化石能源價格波動帶來的影響。采礦企業(yè)還可以利用智能電網精確控制用電時間和方式，更好地管理能源消耗并減少浪費，提高能源使用的安全性和獨立性。
礦業(yè)生產過程本身的數(shù)字化轉型尤為重要。采用
傳感器、數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網設備和人工智能等技術，可以幫助采礦企業(yè)優(yōu)化運營并提升自動化水平，打造由數(shù)據(jù)驅動決策的“智能礦山”。遠程監(jiān)控和人工智能等技術還可以幫助降低事故和環(huán)境污染的風險，在提升安全性的同時，最大限度減少采礦造成的環(huán)境危害，從而顯著提升可持續(xù)性。
從咨詢到落地，為礦業(yè)轉型打造一體化解決方案
作為全球能源管理和自動化領域的數(shù)字化轉型專家，施耐德電氣一直積極助力推動采礦行業(yè)的可持續(xù)轉型。為應對這一過程中的諸多挑戰(zhàn)，施耐德電氣從整體視角出發(fā)，全面整合在電力、工藝、數(shù)字化設計和執(zhí)行能力等方面的專業(yè)能力，為采礦行業(yè)提供“從咨詢到落地”的一體化能源管理與過程自動化解決方案。
依托這樣功能全面的解決方案，采礦企業(yè)一方面可以通過集成更多可再生能源加速脫碳進程，另一方面可以通過數(shù)據(jù)分析、人工智能和自動化技術提升生產效率。此外，企業(yè)還可以充分利用施耐德電氣提供的頂層設計、精益咨詢、人工智能和數(shù)字化咨詢以及可持續(xù)發(fā)展咨詢等專業(yè)咨詢能力，預先規(guī)劃好面向未來的建設或轉型路線圖。
以礦物加工環(huán)節(jié)為例，這是采礦行業(yè)中能源消耗最大的階段。特別是礦物粉碎過程，其能耗約占整個礦山總能耗的60%，因此成為能耗優(yōu)化的重點。其關鍵挑戰(zhàn)是，采礦企業(yè)需要在保持甚至提高產量的同時，推動能耗的優(yōu)化，而不是簡單地通過減產或停產的方式來實現(xiàn)。
對此，施耐德電氣能夠為采礦企業(yè)提供一種經濟高效的解決方案，從多個環(huán)節(jié)著手降低能耗。
在選礦環(huán)節(jié)，通過在預處理階段剔除低品位的次經濟廢料，可以避免對這些廢料進行不必要的進一步加工，從而提高能效，可以通過選礦過程的數(shù)字化轉型來實現(xiàn)這一優(yōu)化。具體來說，通過建立集中的數(shù)據(jù)平臺，采集大量有意義的選礦數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)與下游處理廠的數(shù)據(jù)整合，為數(shù)據(jù)的分析和優(yōu)化提供基礎。通過這一舉措，可以將礦物處理量提升4%~6%的同時，并降低10%~15%的能耗。
與此同時，還可以利用先進過程控制(APC)等技術途徑，對粉碎的工藝過程進行優(yōu)化。由于粉磨過程固有的復雜性，這一工藝過程通常未能在最優(yōu)的工況條件下進行。為了解決這一多變量問題，引入先進過程控制以及優(yōu)化技術，可以提高產量的同時，降低能耗。此外，這些舉措還有助于改善粒徑分布的均勻度，實現(xiàn)跨職能的標準化作業(yè)，并最大限度地減少工藝過程的不穩(wěn)定性。
例如，在不斷變化的礦石和工藝條件下，操作人員往往選擇在工況的“安全區(qū)”內進行粉磨操作，以減少磨機設備的意外停機風險。然而，這一保守的運行策略，很難實現(xiàn)產量最大化。在這種情況下，自適應的先進過程控制系統(tǒng)可以利用機器學習算法，對工況特征進行預測建模并優(yōu)
化工藝約束，以適應不同的礦石和工藝條件，在確保生產連續(xù)性的同時，提升產量降低能耗。
此外，還可以通過咨詢式方法，對生產和能源效率的改善以及投資回報率進行測量和評估，從而為后續(xù)的生產策略調整和技改措施提供參考。這一過程不僅有助于讓利益相關方對轉型過程和解決方案框架達成共識，也為長期應對行業(yè)變化和實現(xiàn)持續(xù)改善打下了基礎。
如今，可持續(xù)發(fā)展已經成為采礦業(yè)戰(zhàn)略和創(chuàng)新發(fā)展的核心，這一轉變不僅是為了應對日益嚴苛的合規(guī)性要求，更是為了確保采礦企業(yè)能夠長期保持競爭優(yōu)勢和生存能力。展望未來，隨著電動汽車和可再生能源系統(tǒng)等綠色技術所需要的礦物原材料需求不斷增長，礦業(yè)的綠色發(fā)展和可持續(xù)轉型趨勢將愈加顯著，企業(yè)必須為此做好準備。
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