36氪首发 |开发全矿种都能用的X射线光谱AI算法,智能选矿公司「霍里思特」获数千万元Pre-A+轮融资

Ben2021-06-16
霍里思特科技希望用人工智能助力绿色矿山

36氪获悉,智能选矿设备提供商霍里思特科技近日获得Pre-A+轮数千万元融资,由国科嘉和领投,水木创投跟投。本轮融资将主要用于技术研发,特别是拓宽光谱领域的算法研究和产品的迭代升级。

霍里思特科技的核心团队源于清华大学精密仪器系国家重点实验室和清华大学类脑计算研究中心。在微弱信号探测技术领域深耕多年,自主研发的X射线探测器能在高速条件下获取微弱的X射线信号,有效支撑了智能设备高速高精度下的检测能力。同时,团队在矿石X射线光谱及其智能识别算法领域的研究已经持续十年时间,积累了大量的数据及核心算法,自主开发多款矿石检测的算法模型,并在多个矿种实现了国内矿山的首台智能选矿设备装机运行。

我国矿山的总储矿量在世界上排位靠前,但整体矿产品质较低,且经过之前这么多年的开采,目前很多矿山贫化现象越来越严重。易采矿体少、采矿难度大,对于后续破碎、磨矿以及分选等工序一方面能耗和材料消耗在不断升高,另一方面生产效率在持续降低。提高产能,降低成本是矿山行业的迫切需求。在全球节能减排,控制碳排放的大背景下,矿山企业合理开发资源,实现绿色矿山,更是艰巨的责任。

霍里思特科技的X射线智能分选机通过预先抛废,可以减少进入细碎和磨机矿石量,降低磨机功耗,节省磨机电费,提高浮选入选品位,减少浮选药剂用量,减轻尾矿库压力,提高单位时间产量。对于矿山新建项目可以减小磨机规格,节省投资。抛出的废石或者围岩(毛石)可以用于砂石骨料或者井下回填,从而实现零尾矿排放,符合绿色矿山建设要求。

用一个实例来了解会更加直观,一家已投产50年的大型铁矿,尚保有储量3.21亿吨,分别在两个矿区。采出的矿石破碎后需要经火车运输至78公里外的冶金厂区,围岩混入量在10%左右,经磁选和焙烧后,围岩经传送带运至废石山抛废。废石随矿石下山,进入选矿流程,需产生运输、焙烧及堆存成本约70-80元/吨。

投产至今,废石堆场已堆存选矿废石约1000万吨,在冶金厂区形成三座废石山,按照一选、二选每年产生45万吨废石测算,废石堆场只能再使用2年,公司即将面临废石无处可堆的困境。

在选用霍里思特的X104智能分选机后,混入的13%围岩尽数选出、围岩抛出率99%、金属回收率95%、输出矿品位提高3.7%。经测算,每年可将40万吨废石留在山上,扣除围岩抛除成本,拣选出每吨围岩可创造效益46-56元/吨,合计单台分选机年创效800万元以上。

从公开信息来看,目前国内有煤矿八千多座,非煤矿山总量基本和煤矿持平,包括黑色金属、有色金属和非金属矿山。霍里思特之前主要致力于非煤矿山,在国内最早正式投产智能选矿设备。目前为止已经获得多个矿种的国内首台套装机,如锑矿、磷矿、金银矿、铁矿等。同时实现了金属矿、非金属矿、煤矿全矿种的智能分选设备运行。2021年1月开始进入煤矿市场,已经获得十多台套的订单并成功安装投产多台套设备。

霍里思特从2018年推出首台全自动智能在线分选设备XNDT-104至今,已经历产品的4次迭代,目前共有三个系列十余种产品。可应用于井上、井下场景,针对不同的作业空间需求,采用X射线和可见光结合的方式,应用AI 算法,并配以高精度高压气喷系统实现被分选对象的空间分离。总装机数量达上百台套,2020年获得近2亿的订单,2021年至今订单总额已经超1亿。

在矿山智能分选设备这个领域,国内从2018年左右刚开始起步,相对于庞大的矿山数量,市场还处于早期教育阶段。其他从业者主要包括美腾科技、好朋友科技等。对于这个行业的竞争,霍里思特表示,技术壁垒主要体现在三个方面:1)光谱元器件,即超高速、超精度、低剂量X射线探测器的设计,在这方面霍里思特凭借清华大学精密仪器系国家重点实验室的技术优势,自主研发并实现的产品转化;2)矿石X射线光谱的智能识别算法,在这方面霍里思特已经有十多年的数据积累,可以针对不同矿种、不同品味等具体参数,快速完成产品的定制开发;3)整机的协调性,也就是设备的机械性能,在这方面同样体现了清华的技术储备,在高速运动中的喷吹精度对气动元件的自动控制能力提出了很高的要求。

霍里思特科技成立于2010年,致力于 X 射线相关电子学产品研发和系统解决方案。创始团队源于清华大学精密仪器系国家重点实验室与清华大学类脑计算研究中心。自主研发多项基于X射线的工业无损检测技术和方案,广泛应用于煤矿、食品、汽车等行业的质量检测以及环保资源、矿石等分类和回收。公司在光学、精密机械、电子、通信、模式识别等领域均有人才储备,核心团队成员均为清华硕士或博士。

国科嘉和 评语

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