Спиральный сепаратор, известный своей работой без привода и низкими эксплуатационными расходами, широко применяется для обогащения железных, оловянных, титановых и других руд. Долгое время он полагался на визуальное наблюдение оператором за цветовыми различиями минеральных полос для ручной регулировки отсекателя — и эта ситуация наконец-то преодолена.

26 мая 2026 года команда профессора Лю Хуэйчжуна из Цзянсийского университета науки и технологий опубликовала прорывное исследование в журнале Scientific Reports (издательство Nature), впервые объединив улучшенный алгоритм глубокого обучения YOLOv5 с адаптивной механической системой перехвата, оснастив спиральный сепаратор «умным глазом» и «ловкой рукой» для точного распознавания минеральных полос и миллисекундной автоматической регулировки границы разделения.

Вращение со скоростью несколько оборотов в минуту: колебания минеральных полос трудно контролировать

Спиральный сепаратор — одно из наиболее широко используемых устройств гравитационного обогащения. После подачи пульпы сверху она течет вниз по спиральному желобу: более легкие минералы выносятся к внешнему краю, образуя хвосты, более тяжелые накапливаются у внутреннего края, образуя концентрат, а промежуточная зона — промпродукт. Теоретически минеральные полосы стабильны, а граница разделения четкая.

Однако в реальном производстве такие факторы, как колебания обогатимости руды, изменения концентрации питания, отклонения гранулометрического состава, часто вызывают случайный дрейф минеральных полос. Традиционный метод, основанный на визуальном наблюдении и ручной регулировке отсекателя, субъективен и имеет запаздывание реакции, что приводит не только к колебаниям содержания и извлечения концентрата, но и к узкому месту эффективности из-за невозможности одновременного точного управления несколькими спиральными желобами.

Человеческий глаз медлителен, регулировка хаотична, а вихревое течение быстро меняется — спиральный сепаратор нуждается в автоматизации.

Улучшенная модель YOLOv5: точность обнаружения 90%, частота кадров 63 FPS

Исследовательская команда Цзянсийского университета науки и технологий создала замкнутую систему интеллектуального регулирования:

«Умный глаз»: улучшение алгоритма для размытых границ минеральных полос

Традиционные алгоритмы обнаружения объектов сталкиваются с экстремальными вызовами при применении в спиральных сепараторах: размытые границы минеральных полос, динамическое изменение их ширины, крайне нестабильное освещение из-за колебаний водяного пара пульпы.

Команда интегрировала три ключевых улучшения в алгоритм YOLOv5:

Введение механизмов внимания (CAM и SAM): фокусировка модели на ключевых характеристиках минеральных полос, подавление фоновых помех, таких как водяной туман пульпы и блики

Добавление слоя обнаружения малых объектов: захват градиентных изменений краев минеральных полос толщиной всего в несколько миллиметров

Использование функции потерь CIoU: повышение точности регрессии ограничивающих рамок минеральных полос, адаптация к широким динамическим колебаниям

Экспериментальные результаты показали, что улучшенная модель достигает точности обнаружения около 90% в экстремальных условиях работы спирального сепаратора, а скорость обнаружения составляет 63 кадра в секунду, что удовлетворяет требованиям промышленного управления в реальном времени.

«Ловкая рука»: адаптивная система перехвата с миллисекундным откликом

После обнаружения смещения границы система синхронно управляет сервоприводными группами ползунков отсекателя. По команде алгоритма перехватчик может автоматически выдвигаться или отодвигаться за миллисекунды, постоянно калибруя границу разделения до оптимального положения.

Экспериментальные данные показывают, что точность управления этой адаптивной системы перехвата превышает 90%, а реакция быстрая и надежная, удовлетворяя двойные требования промышленного производства к точности и скорости.

Защита высококачественного металлического сырья «Сделано в Китае»

Области применения спирального сепаратора охватывают стратегические ресурсы от традиционных массовых полезных ископаемых до высокотехнологичного производства:

Черная металлургия и производство специальных сплавов: черновое и чистовое обогащение железа, титана, хрома и других металлов

Аэрокосмическая и электронная промышленность: гравитационное обогащение и извлечение редких металлов, таких как тантал, ниобий, вольфрам, олово

Цепочка новой энергетики: предварительная обработка и очистка литиевых руд, таких как лепидолит и амблигонит

Чистое использование угля: повышение качества грубого угольного шлама

Благодаря интеллектуальной модернизации эта технология значительно повысит уровень комплексного использования низкосортных сопутствующих руд и хвостов в Китае, обеспечив ключевую поддержку безопасности цепочек поставок критически важных металлов.

Лабораторные результаты — лишь первый шаг. Команда стремится к промышленному внедрению системы кластерного управления несколькими спиральными массивами:

Интеллектуальная групповая координация: один промышленный хост с помощью ИИ объединяет и управляет десятками спиральных желобов, решая недостаток традиционного процесса «трудно уследить за головой и хвостом»

Периферийные интеллектуальные вычисления: обеспечение миллисекундного обнаружения и управления в реальном времени непосредственно на обогатительной фабрике без зависимости от облачной передачи

Оптимизация с интеграцией вышестоящих звеньев: синхронизация с данными управления этапами дробления и измельчения для реализации интеллектуального регулирования всего процесса

Новая технология не только снижает затраты и повышает эффективность обогатительных фабрик (по оценкам, экономия затрат на рабочую силу более чем на 40%, повышение извлечения концентрата на 3–8%), но и формирует новую технологическую основу для зеленого и интеллектуального обогащения.

Как говорится в статье: эта адаптивная система перехвата значительно повышает уровень автоматизации и интеллектуализации спирального сепаратора, способствуя достижению более стабильного качества продукции и снижению затрат на рабочую силу. Китайские рудники перейдут от эпохи «человеческого глаза» к новому этапу интеллектуального принятия решений на всем протяжении процесса.