Analyzer on‑belt dan kontrol proses otomatis mengubah prep plant dari reaktif menjadi presisi: kualitas dipantau per menit, setpoint disesuaikan otomatis, yield terdongkrak, dan spesifikasi pelanggan tetap aman.
Prep plant modern tak lagi menunggu hasil lab berjam-jam. On‑line analyzer memindai arus batu bara penuh, memberi angka ash, moisture, sulfur, dan nilai kalor setiap 1–5 menit (www.drycargomag.com; commerce.thermofisher.com). Data yang biasanya datang “jam bahkan berhari-hari kemudian” kini hadir real‑time—dan bias sampling pun hilang (www.drycargomag.com).
Teknologi ini sudah arus utama. Seri COALSCAN milik Scantech terpasang luas: lebih dari 150 unit COALSCAN 3500 terpasang secara global dan “ratusan plant di seluruh dunia menggunakan COALSCAN untuk meningkatkan yield” (scantech.com.au). Thermo Fisher menjual analyzer PGNAA/PFTNA yang menyediakan data sulfur, ash, moisture, nilai kalor, dan parameter kunci lain untuk quality control real‑time (commerce.thermofisher.com).
Di Asia Tenggara, adopsi kian luas: “perusahaan-perusahaan terbesar di Indonesia, China, Taiwan, Vietnam, dan Thailand” memakai on‑belt PGNAA untuk pemantauan real‑time (www.drycargomag.com). Microwave moisture meter dan analyzer sinar‑X menambah lapisan baca kelembapan/abu kontinu—hasilnya, kesadaran kualitas feed dan produk terjadi seketika di seluruh plant.
RO vs BSR: Solusi Hemat untuk Menurunkan Sulfat pada Air Asam Tambang
Pemantauan elemental on‑belt per menit
On‑belt elemental analyzer berbasis PGNAA (prompt gamma neutron activation analysis) atau PFTNA (pulsed fast thermal neutron activation) “memindai seluruh arus batu bara” dan melaporkan kualitas tiap 1–5 menit, menghapus jeda dan bias uji laboratorium (www.drycargomag.com; commerce.thermofisher.com). Scantech menyatakan “ratusan plant” telah memproses “miliar ton batu bara … lebih efisien” dengan COALSCAN, lengkap dengan akses internet untuk diagnostik cepat dan dukungan jarak jauh, serta drift minimal (scantech.com.au; www.drycargomag.com).
Dengan mengukur “seluruh arus”, analyzer memastikan semua material terlihat—efektif mengeliminasi error sampling—baik di ROM (run‑of‑mine), produk siklon, hingga bin clean coal (www.drycargomag.com; scantech.com.au). Hasilnya, plant “dikendalikan sesuai kualitas bijih yang benar‑benar diproses, bukan yang diperkirakan sedang diproses”, memberi “operasi lebih efisien dan manajemen aset lebih baik” (www.drycargomag.com).
Integrasi SCADA/DCS dan kontrol tertutup
Arus data kualitas real‑time masuk ke SCADA/DCS (supervisory control and data acquisition/distributed control system), lalu digunakan sebagai umpan balik untuk kontrol PID (proportional–integral–derivative) atau controller berbasis model yang menyesuaikan setpoint operasi (www.scielo.org.za). Di sirkuit dense‑medium, loop kepadatan memantau specific gravity medium (kadang ash reject) via gauge gamma/detektor dan otomatis mengatur valve atau pompa untuk menambah air make‑up atau medium magnetik. Implementasi kasade menargetkan densitas medium dengan memodulasi aliran air segar (www.scielo.org.za).
Di kompleks Grootegeluk (Exxaro), insinyur membangun “digital twin” yang menggabungkan data geologi, dispatch, dan wash‑table. Model ini menjalankan predictive controller statistik yang mengatur cut density dense‑medium untuk semua 15 modul siklon (10 primer, 5 sekunder) secara real‑time selama 10 hari operasi (www.scielo.org.za). Target densitas relatif tiap modul dihitung dari grade feed terbaru dan target ash; variabilitas ash SSCC (semi‑soft coking coal) turun nyata: standar deviasi dari ~1,39% menjadi ~1,24% ash (www.scielo.org.za). Plant itu menjadi “plant kontrol kualitas sepenuhnya otomatis” pertama di perusahaannya—controller tetap diawasi operator via SCADA namun menyesuaikan densitas medium secara otonom (www.scielo.org.za).
Strategi Ampuh Cegah Ring Kiln: Optimasi Raw Mix, Operasi & Bahan Bakar
Kontrol kimia berbasis sensor dan ML
Pada thickener, sensor turbidity/densitas on‑line dapat mengatur dosis koagulan/flokulan otomatis. Studi kasus 2025 dari sebuah pusat preparasi batu bara di Tiongkok mengembangkan controller berbasis ML (machine learning) menggunakan turbidity overflow dan ash untuk mengatur dosis. Hasilnya, penggunaan koagulan turun ~31,6% dan flokulan ~37,2% sambil mempertahankan target kejernihan (turbidity) (www.mdpi.com).
Loop data‑driven itu mengalirkan sinyal sensor (turbidity, underflow solids, ash feed) ke model prediktif seperti LSTM (long short‑term memory) yang menghitung dosis ideal secara real‑time, lalu mengaktifkan pompa kimia. Di level eksekusi, injeksi bahan kimia tipikal mengandalkan peralatan seperti dosing pump untuk presisi laju alir. Dalam pemilihan reagennya, plant umumnya mengandalkan keluarga coagulants untuk agregasi partikel dan flocculants untuk meningkatkan pengendapan—selaras dengan strategi pengendalian yang didorong oleh bacaan turbidity (www.mdpi.com).
Contoh skema kontrol di prep plant
Di area lain, feeder sabuk memperlambat feed saat coal ber‑ash tinggi datang; katup hydrovein menyesuaikan overflow pada spiral/siklon; analyzer pasca kolom froth memberi umpan balik. Dalam vessel dense‑medium, beberapa skema menggunakan pengukuran ash produk akhir untuk menala level cut. Satu pendekatan “intelligent density control” menambah analyzer ash XRF (X‑ray fluorescence) pada belt produk dan memakai bacaan ash itu untuk menstabilkan cut: lini low‑ash (refined) dan thermal (higher‑ash) masing‑masing menggerakkan loop berdasarkan sinyal analisernya (hotminingepc.com).
Secara teoritis, strategi optimal pada banyak sirkuit paralel adalah “mencuci semua arus ke incremental ash yang sama”—target kontrol yang memaksimalkan total yield pada spesifikasi produk tetap (www.researchgate.net; hotminingepc.com).
HDS untuk AMD: Pangkas Lumpur 90% dan Tingkatkan Pemulihan Logam
Dampak yield, konsistensi, dan biaya
Integrasi pemantauan dan kontrol otomatis memperketat kualitas dan menekan biaya. Di Grootegeluk, pengetatan kontrol densitas menurunkan sebaran ash SSCC—standar deviasi dari 1,39% menjadi 1,24%—yang memungkinkan operator mengatur cut ash lebih rendah dan kemungkinan meningkatkan tonase coal jual (yield tidak dilaporkan eksplisit) (www.scielo.org.za). Bahkan 1% kenaikan yield di plant 10 Mtpa setara ~100 kt/tahun tambahan—nilai jutaan dolar.
Penghematan bahan kimia juga signifikan: kasus ML di atas memotong koagulan ~32% dan flokulan ~37% sambil menjaga target kejernihan (www.mdpi.com). Stabilitas recovery padatan pada thickener mengurangi kebutuhan daur ulang air. Di hilir pasar, konsistensi kualitas membantu menghindari biaya kualitas bahan bakar; satu survei memperkirakan biaya terkait ash (fouling, forced outages, kepatuhan blending) ≥US$1,2 miliar per tahun bagi pembangkit listrik batu bara AS (www.researchgate.net).
Online analyzer juga mengoptimalkan blending: dengan data ash dan energi real‑time, perangkat lunak bisa mencampur ROM by‑grade untuk mencapai spesifikasi komposit—misalnya menambah high‑grade saat low‑grade memuncak—dan dengan pembacaan sulfur on‑the‑fly, menambah low‑S coal demi batas emisi (www.drycargomag.com; commerce.thermofisher.com).
Singkatnya, gabungan analytics on‑line + kontrol otomatis telah meningkatkan kinerja prep plant secara nyata. “Ratusan plant” memakainya dan memproses “miliar ton” dengan lebih efisien (scantech.com.au). Dengan memantau feed dan produk terus‑menerus, engineer bisa segera mengoreksi pengaturan proses (posisi valve, laju pompa, aliran reagen). Seperti dirangkum satu sumber industri, analyzer on‑line membuat operator mengendalikan plant “berdasarkan kualitas bijih yang benar‑benar diproses” dan bukan sekadar asumsi, menghasilkan “operasi plant lebih efisien dan manajemen aset lebih baik” (www.drycargomag.com).
