Учёные кафедры математики и информатики Череповецкого государственного университета разработали математическую модель, которая позволит повысить эффективность переработки руды для одного из самых северных в России производителей железорудного сырья — Оленегорского горно-обогатительного комбината «Олкон» (входит в группу «Северсталь»).
В ходе исследований научный коллектив в составе Светланы Александровны Парыгиной, доцента кафедры МиИ, и Андрея Морогина, студента 4-го курса бакалавриата по направлению «Прикладная математика и информатика», провёл масштабную работу с данными о составе руды за три года (2023–2025), изучив содержание железа, влажность и другие показатели.
На основе этих данных учёные построили математическую модель, которая может предсказать массу отходов («хвостов»). Кроме того, исследователи выяснили, на какие параметры надо влиять, чтобы терять меньше железа.
Почему это важно
Качество исходной руды напрямую влияет на результат переработки. Если руда бедна железом, выход концентрата будет небольшим, а объём отходов — значительным. Если же руда богатая и технология переработки соблюдена правильно, потери железа становятся минимальными. Именно на эту зависимость и указывает разработанная модель.
Планы на будущее
Учёные намерены и дальше помогать комбинату: сделать измерения ещё точнее и создать более совершенную модель.
«Разработанная модель не только позволяет более точно прогнозировать технологические показатели, но и выявляет скрытые проблемы в первичных данных. Это важный шаг к созданию цифрового инструмента, который поможет предприятию оптимизировать производственные процессы», — прокомментировала результаты куратор проекта от ЧГУ, доцент Светлана Парыгина.
АО «Олкон» — один из крупнейших производителей железорудного сырья на северо-западе России. Предприятие входит в дивизион «Северсталь Ресурс».
Фото: Череповецкий государственный университет
