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Keywords:

  • semi-autogenous grinding;
  • principal component analysis;
  • system diagnosis

Abstract

Semi-autogenous grinding (SAG) of ore plays a critical role in a mineral processing plant. In SAG operations, abnormal conditions, such as overload or insufficient ore holdup, often result in inefficient production and unstable operation. It is, therefore, essential to monitor the process using effective technology so that abnormal or faulty conditions can be detected and addressed in a timely manner. In this study, investigation is focused on applying multivariate analysis in the monitoring and diagnosing of an industrial SAG operation. The results show that principal component analysis provides an effective methodology for on-line monitoring and diagnosis. The detection and removal of faulty conditions will help to provide stable and cost-efficient operation.

Le broyage semi-autogène (BSA) du minerai joue un rôle essentiel dans une usine de traitement des minéraux. Dans les activités de BSA, des conditions anormales, comme une surcharge ou une retenue du minerai insuffisante, mènent souvent à une production inefficace et un fonctionnement instable. Il est, par conséquent, essentiel de surveiller le processus à l'aide d'une technologie efficace pour que les conditions anormales soient détectées et abordées de manière opportune. Dans ce document, l'enquête est axée sur l'utilisation d'une analyse multivariée dans le suivi et le diagnostic d'une activité de BSA industrielle. Les résultats indiquent que l'analyse des principaux composants fournit une méthodologie efficace pour le suivi et le diagnostic en ligne. La détection et le retrait de ses conditions anormales aideront à procurer un fonctionnement stable et économique.