Стойленский гок нлмк: Официальный сайт Стойленского горно-обогатительного комбината

Содержание

АО «СТОЙЛЕНСКИЙ ГОК» » Межрегиональная Промышленная Корпорация «ЭКОРЕЦИКЛИНГ»

Экорециклинг » Компании отрасли » Центральный федеральный округ » Белгородская область » НЛМК — АО «СТОЙЛЕНСКИЙ ГОК»

Напольских Сергей Александрович

Сергей Александрович Напольских работает на Стойленском ГОКе с апреля 2014 года. До марта 2014 года был управляющим директором «ЕВРАЗ Качканарский горно-обогатительный комбинат». С 2006 по 2010 – главный инженер, управляющий директор Высокогорского горно-обогатительного комбината.

Трудовую деятельность Сергей Напольских начал в 1983 году на угольном разрезе «Абанский» с должности маркшейдера-геолога. Окончил Московский государственный открытый университет по специальности «Маркшейдерское дело».

В 2009 году награжден Золотым знаком «Горняк России», в 2013 году стал лауреатом Уральской горной премии за вклад в развитие горной промышленности Урала.

Название организации: НЛМК — АО «СТОЙЛЕНСКИЙ ГОК» (Старый Оскол)

Юридическое название: Акционерное общество «Стойленский горно-обогатительный комбинат»

Адрес: 309500, Белгородская обл. г. Старый Оскол, юго-западный Промышленный район, Площадка Фабричная, проезд

Основной телефон: +7 (4725) 41-65-62, +7 (4725) 41-72-09
Эл. почта организации: [email protected]

сайт: https://sgok.nlmk.com/ru/

Стойленский горно-обогатительный комбинат (СГОК) — одно из ведущих предприятий России по объему производства сырья для черной металлургии. Образован в 1961 году в городе Старый Оскол Белгородской области. Занимается разработкой Стойленского месторождения КМА. Месторождение расположено в центральной части северо-восточной полосы Курской магнитной аномалии. Основная продукция комбината — железорудный концентрат и железная агломерационная руда. Утвержденные балансовые запасы в контуре карьера составляют: богатая железная руда — 26,6 млн. тонн; железистые кварциты — 1,4 млрд. тонн.

Акционером Стойленского ГОКа является ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат».

Сегодня глубина карьера СГОКа достигает 370 м. Рыхлые породы отрабатываются экскаваторами цикличного действия и роторным комплексом. Скальная вскрыша, богатая руда и железистые кварциты добываются экскаваторами цикличного действия с предварительным рыхлением взрывным способом. Транспортировка горной массы из карьера осуществляется автомобильным, железнодорожным и конвейерным транспортом.

По объему производства товарной руды Стойленский ГОК является одним из ведущих производителей железорудного сырья: на его долю приходится более 15% производства товарной руды по России.

Цифровая экосистема для горняков: как НЛМК применяет искусственный интеллект на Стойленском ГОКе

Контроль заполняемости думпкаров и самосвалов

До 2021 года в Стойленском ГОКе самосвалы и думпкары (грузовые вагоны-самосвалы) заполнялись рудой, как везде: экскаватор черпает и высыпает. Казалось бы, а как ещё? В результате часть техники могла ехать чуть недогруженной, а другая часть — чуть перегруженной. В среднем показатели в норме, но первом случае недогруз означает перерасход топлива и электроэнергии в пересчете на тонну, а во втором — влечет за собой преждевременный износ техники.

«Если транспортное средство загружено в соответствии с рекомендацией производителя, это обеспечивает наиболее эффективные и экономичные перевозки, — поясняет Андрей Немировский, лидер продуктовой команды Стойленского ГОК.

— Если груз смещен на один борт кузова, то это может стать причиной нештатной работы двигателя, повышенного износа и увеличенного расхода топлива. Неравномерная нагрузка на шасси может стать причиной автоаварии или схода железнодорожного состава. Это может привести даже к остановке всей технологической цепочки и потребуются ресурсы для восстановления штатной работы».

Чтобы повысить эффективность транспортировки руды, разработали систему контроля погрузки на основе машинного зрения и обученной нейросети. Она обеспечивает объективный контроль за наполнением самосвалов и думпкаров. С ее помощью можно анализировать качество погрузки, точно оценить объем и характеристики горной массы.

Система состоит из камер разных типов и нейросети, которая точно вычисляет объём руды, сопоставляет структуру заполнения транспорта с идеальной, распознаёт вид транспорта, номера техники для вывода информации пользователям и интеграции со смежными системами СГОКа.

Система дает машинистам экскаваторов, диспетчерам ж/д, операторам на приемке участка дробления оперативные данные о состоянии загрузки, и её можно моментально скорректировать.

«Если по каким-то причинам не удалось скорректировать загрузку, очень важно донести эту информацию, — говорит Виктор Данилов, владелец цифрового продукта. — Если водитель или машинист электровоза понимают риски, связанные с неправильной загрузкой, они могут обеспечить более аккуратную транспортировку, “снизить скорость на поворотах” и избежать нештатных ситуаций».

Определение грансостава руды

В цехе дробления руда проходит обработку на множестве агрегатов. Между ними она непрерывно движется по ленте, за ней следит машинное зрение. Цифровое решение в реальном времени определяет средневзвешенный размер дробленной руды, что позволяет эффективно настраивать дальнейшие технологические процессы. Например, крупные фракции руды на определенных участках могут указывать на проблему с дробилками или просеивающими поверхностями, и сотрудники быстро принимают меры.

Машинное зрение передает данные в мозг решения — обученную нейронную сеть. Учебным пособием стала круглосуточная видеозапись потока руды на конвейере за четыре месяца. В этом обучении важен любой нюанс: изменение угла съемки или перепады освещения могут сильно дезориентировать машинный мозг. В результате система, заметив отклонения от заданных техническими регламентами параметров, информирует об этом оператора.

«Информация о гранулометрическом составе руды выводится на экран оператора пульта управления, далее он передает ее дробильщикам, если необходимо скорректировать работу дробилки, которая выдает крупную фракцию», — рассказывает начальник участка дробления Владимир Репин.

Цифровой сервис для мельниц

Еще один цифровой сервис СГОКа позволяет повысить производительность мельниц обогащения и качество железорудного концентрата. Это система-советчик, которая помогает задать оптимальные границы режима работы мельниц обогащения при переработке руды в железорудный концентрат.

Качество исходного сырья изменчиво. Даже на одном участке месторождения руда может быть разного минералогического состава и различаться по другим свойствам. Из-за этого невозможно раз и навсегда настроить мельницы для измельчения руды, параметры настройки приходится постоянно корректировать — этим и занимается цифровой сервис.

Больше других влияют на процесс обогащения 11 параметров, для которых сервис задает оптимальные диапазоны регулирования, а также верхний и нижний пределы нагрузки на мельницу. Это в свою очередь влияет на содержание железа в получаемом концентрате, а также на размер его частиц.

Математическая модель выстроена на исторических данных и предлагает решения, которые ранее принимались операторами на основании технологических карт. Если качество руды высокое, система рекомендует повысить нагрузку на мельницу, а если низкое, то задает алгоритм более тщательной проработки руды, чтобы получить максимальный коэффициент выхода, то есть наибольшее количество концентрата на тонну сырья.

Сервис строит прогнозы исходя из онлайн-данных: лабораторного анализа руды и концентрата, а также данных с датчиков оборудования.

Несмотря на то, что после обучения цифровой сервис способен работать в полностью автоматическом режиме, оператор остается на своем рабочем месте и следит за тем, чтобы не возникало нештатных ситуаций.

Машинное зрение следит за тележками

Как вы представляете себе тележку? На СГОКе это десятитонные платформы, куда загружаются сырые окатыши — сформированные шарики железорудного концентрата диаметром 1-2 см — затем они едут в машину для обжига.

Поверхность тележки состоит из колосников — около 400 металлических планок для поддержания окатышей на тележке. Расстояние между ними должно быть строго от 4 до 10 мм, иначе окатыши могут просыпаться, а газовые потоки будут нестабильны, произойдут пиковые выбросы топлива, что в конечном итоге приведет к дополнительной нагрузке на оборудование и оно выйдет из строя.

Искусственный интеллект контролирует состояние колосников на 282 непрерывно движущихся тележках. Для человека это монотонная работа, при выполнении которой возможны ошибки из-за усталости и небольших отклонений, которые человеческий глаз не всегда может уловить. Машинное зрение не ошибается и не пропускает неисправную тележку — оно анализирует колосниковые поля, отслеживает динамику образования зазоров, фиксирует и систематизирует малейшие изменения.

В результате работы цифрового продукта стало возможным оптимальное планирование ремонта, минимизация внеплановых простоев оборудования.

«Возможно, с новым цифровым сервисом мы сможем поменять наш алгоритм ремонтов, — предполагает Валерий Евтушенко, ведущий специалист технического отдела фабрики окомкования, владелец продукта. — Сейчас каждая тележка раз в год отправляется в ремонт, даже если не имеет выраженных дефектов. Мы достигнем существенной экономии двумя путями: во-первых, мы сможем не допускать экстренных ремонтов и технологических сбоев за счет того, что будем отслеживать динамику износа колосников. А во-вторых, мы увеличим межремонтный интервал для тележек, которые этого не требуют по состоянию колосникового поля».

Почему важна система

У машинного зрения и искусственного интеллекта в горнодобывающей промышленности широкий круг задач и высокий потенциал. Цифровые решения Стойленского ГОКа объединены в экосистему: их использование повышает производительность и снижает издержки.

Экосистема предоставляет доступ к достоверным и оперативным данным для принятия управленческих решений в close-to-real-time режиме. Все продукты находятся в постоянном развитии: происходит апгрейд моделей и оптимизация решений, в том числе за счет данных, которыми обмениваются цифровые сервисы внутри единого контура экосистемы.

Фото на обложке и в тексте: предоставлены пресс-службой НЛМК

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

О Стойленском ГОКе

ОАО «Стойленский горно-обогатительный комбинат» (Группа НЛМК) входит в тройку ведущих горнодобывающих компаний России. Разрабатывает одно из крупнейших месторождений Курской магнитной аномалии (КМА). Основной продукцией Стойленского комбината являются железорудный концентрат, аглоруда и железорудные окатыши.

Стойленский ГОК — одна из самых прибыльных горнодобывающих компаний мира, уникальная компания, сочетающая в себе высокую производительность, низкие эксплуатационные расходы и высочайшее качество продукции.

Производство Стойленского

Рыхлые отложения отрабатываются роторным и одноковшовым экскаваторами, тогда как вскрышные породы, богатая руда и железные породы требуют проведения буровзрывных работ перед добычей одноковшовыми экскаваторами. Камень вывозится из карьера с помощью грузовиков, рельсов и ленточных конвейеров.

География продаж: Россия, Украина, Восточная Европа, Китай.

Позиции на рынке

Доля 18,2% в добыче железной руды в России;
25,8 млн тонн железной руды произведено в 2020 году;
1 миллион тонн аглоруды в 2020 году;
6,8 млн тонн железорудных окатышей в 2020 году;
6 млрд тонн или 130 лет разработки – промышленный резерв карьера;
385 м — глубина карьера 385 м
6000 сотрудников;
300 км от основного потребителя НЛМК

Стойленский ГОК — одна из самых прибыльных горнодобывающих компаний мира и уникальное предприятие с высокой эффективностью и низкой себестоимостью производства, а также высоким качеством продукции.

		2013	2014	2015	2016	2017
Выход продукции, тыс. тонн	сконцентрироваться	13 953	14 948	15 194	15 636	16 079
Выход продукции, тыс. тонн	аглоруда	1 454	1 582	1 737	1 583	1515
	пеллеты				288	6023
Выручка от продаж, млн руб.		41 069	38 066	33 934	37 499	52 774

Железорудный рудник Стойленский ГОК Отчет

Имя
Фамилия
Компания
Эл. адрес
телефон

Страна
United StatesUnited KingdomAfghanistanAland IslandsAlbaniaAlgeriaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua and BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Sint Eustatius and SabaBosnia and HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Indian Ocean TerritoryBritish Virgin IslandsBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral African RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Keeling) IslandsColombiaComorosCongoCook IslandsCosta RicaCôte d’IvoireCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzech RepublicDemocratic Republic of the CongoDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Southern TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea- БисауГайанаГаити Остров Херд and and McDonald IslandsHoly See (Vatican City State)HondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsle of ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacao S. A.R., ChinaMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorth KoreaNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalestinian TerritoryPanamaPapua New GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarReunionRomaniaRussiaRwandaSaint BarthélemySaint HelenaSaint Kitts and NevisSaint LuciaSaint Martin (French part)Saint Pierre and MiquelonSaint Vincent and the GrenadinesSamoaSan MarinoSao Tome and PrincipeSaudi АравияСенегалСербияСейшельские островаСьерра-ЛеонеСингапурСинт-Мартен (голландская часть)СловакияСловенияСоломон островаСомалиЮжная АфрикаЮжная Джорджия и Южные Сандвичевы островаЮжная КореяЮжный СуданИспанияШри-ЛанкаСуданСуринамШпицберген и Ян-МайенСвазилендШвецияШвейцарияСирияТайваньТаджикистанТанзанияТаиландТимор-ЛештиТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТунисТурцияТуркменистанОстрова Теркс и КайкосТувалуМалые отдаленные острова СШАСША.