Modellbasierte adaptive Aufbereitung

Die Wahl optimaler Prozesswege und -parameter ist die Grundlage einer effizienten Rohstoffgewinnung. Sie ist neben der Zusammensetzung des Ausgangsmaterials abhängig von den eingehenden Stoffströmen oder dem Wert des Aufbereitungsprodukts auf dem Rohstoffmarkt. Die Wissenschaftler*innen der Abteilung Modellierung und Bewertung entwickeln Entscheidungstheorien und -techniken, um die Wahl der optimalen Prozesswege und -parameter voraussagen und in Echtzeit anpassen zu können. Dies geschieht unter Zuhilfenahme von den in der Abteilung erarbeiteten Mikrostruktur- und Prozessmodelle.

Die Optimierung einzelner Aufbereitungsgeräte oder -methoden basiert auf Monte-Carlo-Simulationen, die es ermöglichen verbleibende Unsicherheiten zu berücksichtigen und damit auch adäquate Bewertungen neuer Prozessstrategien oder Technologien durchzuführen. Ähnliche Strategien wurden in der Abteilung bereits benutzt um Prozessketten und gleichzeitig das Anlagendesign zu optimieren. Ziel ist es, die Gewinnung der gesamten Lagerstätte flexibel zu gestalten, indem für jeden abgebauten Block der beste Gewinnungsweg prognostiziert wird.

Ausgewählte Publikationen

• Van den Boogaart, K. G., Tolosana Delgado, R.
  "Valuation of Uncertainty in Geometallurgical Process Optimisation", Contribution to proceedings at Process Mineralogy, 2017
  

• Van den Boogaart, K. G., Tolosana Delgado, R., Matos Camacho, S.
  "Working with uncertainty in adaptive process optimisation", Contribution to proceedings at IMPC, 2016

• Van den Boogaart, K. G., Tolosana Delgado, R.; Müller, U., Matos Camacho, S.
  "How Details of the Geometallurgical Optimisation Influence Overall Value", Contribution to proceedings at GeoMet, 2016