Rethinking ore sorting - The search for the optimal sensor

Zusammenfassung: Sensorgestützte Sortierung ist eine Technologie, die in zunehmendem Maße zur Aufbereitung von Primärrohstoffen verwendet wird. Mit dem hier vorgestellten simulations-basierten Ansatz ist es möglich, den optimalen Sensor durch quantitative Analysen der Mineralogie und Datenverwertung in Kombination mit Maschinellem Lernen (ML) gezielt zu bestimmen. Dieses Vorgehen ist generisch und kann auf viele Rohstofftypen angepasst werden. Darüber hinaus birgt das Vorgehen das Potenzial, eine Schlüsseltechnologie zur Optimierung von Aufbereitungsprozessen zu werden.

Summary: Sensor-based sorting is a technology which is increasingly used for processing primary raw materials. With the simulation-based approach presented in this paper, it is possible to specifically determine the optimal sensor based on quantitative analyses of the mineralogy and data utilization in combination with machine learning (ML). This approach is generic and can be adapted to many types of raw material. Moreover, the approach has the potential to become a key technology for the optimization of processing operations.