Denis Kouroussis, PDG de Volta Insite, explique comment les outils de maintenance assistés par l’IA peuvent aider les opérations minières à détecter les signes d’alerte précoce de dégradation électrique.

Dans le secteur minière, où les retards de production peuvent s’arrêter par les chaînes d’approvisionnement mondiales et les temps d’arrêt se traduisent souvent par des millions de revenus perdus, la fiabilité opérationnelle est primordiale. Pourtant, l’une des menaces les plus omniprésentes – et souvent négligées – pour la disponibilité est la puissance sale.

Souvent invisible jusqu’à ce qu’elle provoque une défaillance catastrophique, la puissance sale fait référence à toute irrégularité dans l’alimentation électrique d’une installation, y compris les affaissement de tension, la distorsion harmonique, les transitoires et l’instabilité de fréquence. Bien que ces problèmes puissent apparaître bénins à la surface, ils peuvent éroder les performances de l’équipement critique de mission, endommager l’électronique sensible et raccourcir considérablement la durée de vie des actifs de grande valeur tels que les pompes, les entraînements et les systèmes de convoyeur.

À mesure que les opérations minières deviennent plus numérisées et automatisées, le maintien d’une puissance propre et stable n’est plus seulement une préoccupation d’ingénierie – c’est un impératif commercial. De plus en plus, les sociétés minières avant-gardistes se tournent vers une maintenance prédictive alimentée par l’IA pour rester en avance sur le problème.

Pourquoi la puissance sale est-elle un problème croissant dans l’exploitation minière?

Les environnements minières sont uniquement sensibles aux problèmes de qualité de l’énergie. Les emplacements éloignés, les longues lignes d’alimentation et les charges électriques sévères à partir de machines de haute puissance contribuent toutes à l’instabilité de la puissance. Ajouter la dépendance croissante sur les entraînements de fréquences variables (VFD), les démarreurs moteurs et les alimentations en mode commutateur, et le risque de distorsion harmonique et de fluctuations de tension augmente de façon exponentielle.

Les conséquences de l’énergie sale dans les opérations minières comprennent une défaillance prématurée de l’équipement; performances erratiques des systèmes automatisés, temps d’arrêt inattendu; et les budgets de maintenance potentiellement gaspillés qui ne traitent pas de cause profonde.

Dans de nombreux cas, ces problèmes sont difficiles à diagnostiquer. Connues dans les cercles de maintenance sous le nom de «défauts de fantômes», ils se manifestent souvent sporadiquement – pendant les changements de quart de travail, les startups d’équipement ou dans des conditions de chargement spécifiques – ce qui les rend insaisissables et coûteux à dépanner.

Les avantages de l’entretien soutenu par l’IA

Les stratégies de maintenance traditionnelles reposent sur des horaires fixes, des inspections et un dépannage réactif. Cependant, sale pouvoir Les événements ne suivent pas les délais prévisibles. De plus, ils peuvent provenir de sources imprévisibles: connexions lâches dans les sous-stations de site, interférence harmonique à partir d’un groupe de VFD ou événements transitoires pendant la commutation des services publics.

C’est là que la maintenance prédictive axée sur l’IA offre un avantage distinct.

En surveillant en continu les signaux électriques au niveau de la forme d’onde, les systèmes AI peuvent détecter les modèles qui indiquent les premiers signes de dégradation – bien avant que les alarmes ne soient déclenchées ou que l’équipement échoue. Les algorithmes d’apprentissage automatique formés sur les données historiques et les mesures de performance en temps réel peuvent distinguer les fluctuations normales et les défauts émergents.

L’analyse de rentabilisation

Pour les opérateurs miniers aux prises avec des corps de minerai plus profonds, des opérations à forte intensité énergétique et un resserrement des budgets, la maintenance prédictive offre plus qu’une simple tranquillité d’esprit. Il contribue directement à l’efficacité opérationnelle et au contrôle des coûts.

• Time d’arrêt réduit: Éviter une seule journée de fermetures imprévues peut justifier toute l’initiative de maintenance prédictive.
• Durée de vie des actifs prolongée: En attrapant tôt les anomalies électriques, les opérateurs peuvent empêcher les types de stress qui conduisent à la retraite des équipements précoces.
• Coûts de maintenance inférieurs: Au lieu de remplacements généraux ou de correctifs réactifs, les interventions ciblées réduisent la main-d’œuvre inutile et l’utilisation des pièces.
• Amélioration de la sécurité: La minimisation des défaillances de l’équipement réduit les risques pour les travailleurs et assure le respect des normes de sécurité.

La plus grande valeur de l’IA ne réside pas seulement dans la détection mais dans la contextualisation – comprendre non seulement quoi se passe, mais pourquoi ça se passe et Que faire ensuite. Dans une opération minière avec des systèmes d’alimentation complexes, ce contexte est essentiel pour faire des interventions intelligentes et opportunes.

Implémentation de systèmes de surveillance soutenus par l’IA

Bien que les avantages des systèmes de surveillance de l’énergie alimentés par l’IA soient substantiels, les opérateurs de mines doivent être conscients de plusieurs considérations clés avant la mise en œuvre.

Des obstacles tels que les coûts initiaux élevés, la préparation aux infrastructures, les lacunes de compétences de la main-d’œuvre et les défis de la connectivité des données, en particulier dans les environnements à distance ou souterrale, peuvent avoir un impact sur les délais de déploiement et le retour sur investissement global.

L’interopérabilité avec les systèmes d’exploitation minière existants est un autre obstacle, car les actifs hérités peuvent manquer de compatibilité avec les outils numériques modernes.

Cela dit, la valeur de ces systèmes va au-delà de la surveillance de base de l’énergie. Les solutions qui tirent parti de la capture continue de la forme d’onde et de l’analyse de signature électrique fournissent des informations plus approfondies sur la santé mécanique des équipements minières.

En traduisant les formes d’onde électriques en spectres harmoniques, ces systèmes peuvent détecter les premiers signes d’usure mécanique tels que les dents cassées sur les têtes de coupe, les porte-convoyeurs en vrac ou de capture ou les composants de conduite défaillant bien avant que les symptômes visibles ne surviennent. Cela permet une maintenance prédictive et aide à réduire les temps d’arrêt imprévus.

Pour les sociétés minières explorant l’adoption, il est recommandé de commencer par un programme pilote axé sur les actifs de grande valeur ou sujets aux défaillances.

Le partenariat avec des fournisseurs qui offrent à la fois un soutien technique et une formation peuvent faciliter les lacunes de transition et combler les compétences. Assurer une connectivité souterraine fiable, câblée ou sans fil, est également critique.

Le choix d’une solution avec des capacités de traitement des bords peut aider dans les domaines où la bande passante est limitée.

En fin de compte, une mise en œuvre réussie dépend de l’alignement de la technologie sur les objectifs opérationnels, les normes de sécurité et les stratégies de gestion du changement dans l’organisation.

Un changement stratégique vers une maintenance intelligente

L’exploitation minière n’est pas étrangère à l’innovation – des camions de transport autonomes aux systèmes de forage intelligents – mais les infrastructures électriques sont souvent laissées pour compte. À mesure que les opérations deviennent plus électrifiées et automatisées, le maintien d’une puissance propre et fiable ne fera que croître de l’importance.

Le changement vers Maintenance prédictive alimentée par l’IA représente une évolution stratégique. Il fait passer la fiabilité électrique d’une réflexion après coup à une partie fondamentale de la planification de la production. Il permet aux équipes de se concentrer non seulement sur la résolution des problèmes, mais aussi sur les prévenir entièrement. Il permet également aux sociétés minières de protéger leurs actifs les plus précieux – pas seulement leur équipement, mais leur disponibilité, leur main-d’œuvre et leur résultat net.

La puissance sale peut être invisible, mais son impact sur les opérations minières est réel et mesurable. En tirant parti des stratégies de maintenance prédictive axées sur l’IA, les sociétés minières peuvent clarifier le chaos, atténuer les risques et créer des opérations plus résilientes.

À propos de l’auteur: Denis Kouroussis est un ingénieur informatique de doctorat et un entrepreneur en série qui a cofondé Atom Power, créateur du premier disjoncteur de circuit à l’état solide classé UL. Maintenant PDG de Volta Insite, il dirige le développement de la technologie de maintenance prédictive de l’analyse électrique avancée pour détecter les problèmes tôt, empêcher les temps d’arrêt et transformer la fiabilité du système d’énergie.