Integrated perception, decision, and control for tricone blasthole drilling: System development and field validation
Questo articolo presenta un sistema di controllo intelligente che integra la percezione della formazione, il processo decisionale e il controllo per la perforazione di fori con corona triconica, dimostrando attraverso prove sul campo un aumento del 33,6% del tasso di penetrazione, una riduzione del 45,3% del consumo energetico e un'efficace rilevazione delle condizioni anormali.
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In profondità nelle miniere a cielo aperto che alimentano l'energia del mondo, una massiccia macchina nota come perforatrice rotativa scava fori nella terra. Questi fori, chiamati buche da brillamento, sono il punto di partenza per la detonazione delle rocce al fine di estrarre carbone o minerale. La qualità di questi fori determina quanto efficientemente la roccia si frantumerà in seguito, il che incide direttamente sulla sicurezza e sulla produttività dell'intera miniera. Per decenni, il successo di questa operazione si è basato pesantemente sull'abilità e l'intuizione di un operatore umano seduto nella cabina. Mentre la punta della perforatrice passa dal terreno morbido alla roccia dura, o incontra una frattura nascosta, l'operatore deve costantemente indovinare come regolare la velocità e la pressione della macchina. Se la supposizione è errata, la punta può incepparsi, la punta può rompersi o il foro può essere scavato troppo lentamente, sprecando tempo ed energia. La sfida è sempre stata che la roccia sottoterra è imprevedibile e la risposta della macchina ad essa è complessa, rendendo difficile l'automazione senza un sistema che possa realmente "sentire" il terreno e reagire istantaneamente.
Un team di ricercatori del CCTEG Xi'an Research Institute e della China University of Mining and Technology ha sviluppato un nuovo modo per risolvere questo problema. Hanno creato un sistema di controllo intelligente che agisce come un cervello unificato per la perforatrice, collegando tre funzioni critiche: percepire la roccia, decidere cosa fare e controllare i movimenti della macchina. A differenza dei vecchi sistemi che trattavano questi compiti separatamente, questo nuovo approccio li connette in un ciclo continuo. Il sistema monitora costantemente molteplici segnali provenienti dalla perforatrice, come la velocità di rotazione della punta, la forza di pressione verso il basso e la potenza utilizzata dai motori. Utilizza questi dati per identificare il tipo di roccia attraverso cui sta scavando e per stimare quanto sia facile o difficile rompere quella roccia. Sulla base di questa comprensione, il sistema seleziona automaticamente le migliori impostazioni di velocità e pressione, e poi comanda alla macchina di seguire tali impostazioni con precisione, anche quando le condizioni del terreno cambiano sotto la punta.
Per testare questo sistema, i ricercatori lo hanno portato in una vera miniera di carbone a cielo aperto e lo hanno messo alla prova su una perforatrice ZY250E. Non si sono limitati a far girare la macchina in una simulazione al computer; hanno scavato 322 buche da brillamento reali, coprendo una distanza totale di oltre 5.400 metri. L'ambiente era ostile, con temperature che scendevano a meno 25 gradi Celsius e venti forti, fornendo un test rigoroso per la tecnologia. I risultati hanno mostrato che il sistema poteva identificare il tipo di roccia con un'accuratezza superiore all'85 percento. Ancora più importante, riusciva a rilevare quando la perforatrice stava per incastrarsi — una situazione pericolosa nota come blocco della perforazione — notando cambiamenti sottili nel comportamento della macchina prima che il problema diventasse critico. Quando il sistema percepiva un evento di blocco, reagiva in circa due secondi, emettendo un allarme e fermando la perforazione per prevenire danni.
L'impatto sull'efficienza è stato significativo. Nelle simulazioni che coinvolgevano roccia dura, le impostazioni raccomandate dal sistema hanno aumentato la velocità di avanzamento della perforazione del 33,6 percento rispetto all'operazione manuale di un operatore umano. Allo stesso tempo, l'energia utilizzata per ogni metro di foro scavato è scesa del 45,3 percento. Nei test sul campo, la velocità media di perforazione ha raggiunto i 35 metri l'ora, un valore superiore al target di progettazione standard della macchina. Per un tipico foro profondo 18 metri, la macchina ha completato il lavoro in circa 13 minuti meno rispetto a prima, rappresentando un guadagno di efficienza superiore al 30 percento. Anche i fori scavati dal sistema erano precisi, con il diametro che restava entro i 3 millimetri dal bersaglio e la profondità che variava meno dell'1 percento.
I ricercatori hanno anche dimostrato che il sistema poteva gestire l'imprevisto. Quando la perforatrice incontrava un cambiamento improvviso nella roccia, il sistema regolava le sue raccomandazioni istantaneamente. Se la roccia diventava più dura, la macchina rallentava la rotazione e aumentava la pressione verso il basso per mantenere la stabilità. Se la roccia si ammorbidiva, accelerava per massimizzare il progresso. Questa coordinazione avveniva automaticamente, senza che l'operatore dovesse intervenire. Il sistema manteneva anche una sorveglianza di sicurezza separata che operava indipendentemente dai normali controlli di perforazione. Questo ramo di sicurezza monitorava la macchina alla ricerca di segni di problemi, come un calo improvviso della velocità o un picco di coppia del motore, che sono segnali premonitori di una perforazione bloccata. Quando questi segni apparivano, il sistema interveniva immediatamente, dimostrando di poter proteggere l'attrezzatura e l'operatore dal pericolo nelle condizioni del mondo reale.
Sebbene lo studio fosse limitato a un tipo specifico di perforatrice e a una singola miniera, i risultati suggeriscono che integrare percezione, processo decisionale e controllo in un unico sistema è una via percorribile per l'automazione mineraria. Il sistema ha provato che è possibile andare oltre la semplice automazione, dove una macchina segue solo un insieme fisso di regole, verso un approccio più intelligente dove la macchina comprende il proprio ambiente e si adatta ad esso. Combinando la capacità di identificare i tipi di roccia, scegliere le impostazioni corrette e reagire al pericolo, i ricercatori hanno dimostrato che la perforazione può essere resa più veloce, sicura ed efficiente. Il lavoro conferma che, con la tecnologia giusta, l'incertezza del mondo sotterraneo può essere gestita con un livello di precisione che gli operatori umani da soli non possono raggiungere in modo costante.
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