多源矿点配矿的SAB流程磨矿优化控制技术应用

选矿生产管理过程自动化、信息化与智能化的融合技术,已经成为进一步优化选矿厂资源配置,全面提升选矿厂安全生产、经营管理科学化、现代化水平的有效手段。以某选厂典型的SAB流程为例,介绍了一套优化控制系统在多源矿点配矿磨矿分级流程中的应用方法和使用效果。在目标流程中通过采用智能给料、专家系统、模糊控制和参数自适应等先进的检测和过程控制技术实现了磨矿生产流程的智能控制。     

磨矿分级自动控制与优化控制技术在某选厂的应用

某选厂针对主要磨矿分级作业环节人工经验操作难以满足高生产效率和严格管控成本需求的问题,在磨机负荷监测、给矿给水控制、泵池给水控制、旋流器分级控制、钢球添加等方面升级了自动控制系统,并在磨机给矿、给矿机监测、给矿口切换、水量控制、分级系统等方面实现了优化控制,稳定了磨矿质量分数和产品细度,实现了减员增效,磨机处理量提高 9.1% 以上。     

多金属选矿厂磨矿分级优化控制研究与应用

结合湖南省临武县南方矿业多金属选矿厂现场磨矿生产工艺和自动控制技术,对磨矿分级过程进行了研究,采用新型装备和模糊控制算法优化球磨机自动化控制系统,实现了球磨机的优化给矿和比例给水,稳定了磨矿浓度和产品细度指标,保证了高频细筛的筛分效率,最终使球磨机生产率提高4.4%,原矿处理量提高11.1%,为企业创造了经济效益。     

磨矿分级过程智能控制方案研究

首次提出采用基于人工神经网络的专家系统来指导磨矿分级过程控制。选用人工神经网络进行磨矿分级过程建模,可强化诉自适应性和自学习能力,提高专家系统知识的获取速率和效率。通过知识处理技术、过程优化技术和控制技术相结合,进行了磨矿分级过程有效智能控制方案的研究。     

某矿山无模型自适应磨矿过程控制系统的开发与应用

磨矿过程作为矿冶过程中的高耗能环节,良好的控制效果能显著降低该过程的生产成本,提升企业的利润。但磨矿过程是一个强耦合、非线性多输入多输出过程,不仅干扰因素多,易受外部干扰,且无法建立准确的数学模型,生产过程往往采用人工调整。为了解决人工调整的及时性和准确性问题,以某半自磨-球磨矿山为例,开展了无模型自适应控制（MFAC）研究与应用。系统利用现场的输入、输出数据,和系统本身良好的鲁棒性,并结合现场实际,设计了一个多输入多输出无模型自适应控制系统,通过调节半自磨机的给水量和给矿量来控制磨矿浓度和磨机功率,实现良好的控制效果。现场数据仿真和现场应用都展现了良好的效果。     

磨矿分级过程控制策略的研究及进展

从传统控制策略、现代控制策略、智能控制策略等论述了磨矿分级控制策略的研究现状并指出了未来的发展趋势。     

南芬选矿厂磨矿分级作业现状及优化的初步探讨

介绍了本钢南芬选矿厂的概况，分析了目前磨矿分级作业存在的一些问题，结合当前选矿技术和选矿设备的不断发展和生产实际对流程优化进行探讨。     

基于Matlab Simulink的磨矿分级优化系统

针对内蒙古某选厂目前选矿控制系统所采用的控制器受硬件与软件的限制,难以做到运用先进算法进行优化控制的情况,采用Matlab数学计算软件与控制系统相结合,实现了磨矿分级流程的模糊优化控制,达到了稳定流程,提高产量的目的。     

多宝山铜矿二段磨矿分级系统对比研究

黑龙江多宝山铜矿石为典型的低品位硫化铜矿石,原矿Cu品位为0.41%,目的矿物与脉石矿物嵌布粒度细,精矿指标受磨矿作业效率的影响较大。多宝山铜矿选厂的二期工程分为两个系列,现有选矿工艺流程为闭路磨矿分级作业,能基本满足生产要求,但存在水力旋流器循环负荷过大、立磨机过磨现象严重的问题。对现有磨矿分级工艺进行优化研究,改为半开路磨矿作业后,现存生产问题得到有效改善,磨矿产品铜品位提高到了20.05%,回收率提高到了90.18%,同时能有效降低生产能耗。     

磨矿分级过程模糊控制研究与仿真

选矿厂的磨矿分级系统具有大惯性、纯时滞长、非线性强及时变性等特点,应用传统自动控制方法较难使磨矿分级产品达到工艺要求。针对此问题,哈尔滨工业大学相关课题组提出了不依赖控制对象数学模型,仅使用生产数据进行建模的一阶TSK(Tagaki-Sugeno-Kang)模糊控制方法。该方法通过专家经验分析磨矿分级过程中各变量的耦合及影响关系,确定磨矿过程中需要控制的控制量,再利用大量的测量数据计算得到模糊规则库,规则库对论域范围内的输入值进行计算,并得到模糊输出值,即模糊控制器。此方法可以通过修改模糊规则数量来改变控制精度,实现对磨矿分级过程的高效控制。     

乌努格吐山铜钼矿SABC碎磨流程的设计与应用

根据乌努格吐山铜钼矿的矿石性质及选矿厂建设规模,介绍乌山SABC碎磨工艺流程的设计和主要设备选型,对其生产实践进行阐述,分析讨论生产中出现的问题。乌山SABC碎磨工艺流程和大型半自磨机Φ8.8 m×4.8 m、大型溢流型球磨机Φ6.2 m×9.5 m的成功应用,不仅为国内其他类似矿山建设提供了宝贵的经验,对振兴民族工业也做出了贡献。     

落重试验在碎磨工艺设计与优化中的应用

落重试验作为一种用于自磨(半自磨)机选型计算的矿石试验方法近些年来在国内得到越来越多的应用。简要介绍这种与粉碎数学模型密切相关的试验方法、物料特性参数及其在碎磨工艺设计与优化上的应用。     

一种半自磨机出料端衬板的优化设计

阐述了矿用半自磨机出料端衬板的结构对磨机处理量的影响,分析了现有半自磨机出料端衬板存在的弊端,提出一种全新的半自磨机出料端衬板结构,并利用离散元分析软件对优化设计前后的出料端衬板结构进行模拟对比。结果显示,优化后的出料端衬板的提升物料能力大大加强,极大地提高了磨机生产效率。     

乌奴格吐山铜钼矿SABC碎磨流程能耗分布规律的研究

针对乌奴格吐山SABC碎磨流程的特点及运行情况,统计分析了SABC碎磨流程中各主要设备的能耗数据.分析结果表明,在相同处理能力条件下,无顽石返回时,半自磨机的功率大于有顽石返回时的能耗,但球磨机功率基本不变;在处理能力720-750t/h条件下,无顽石返回时,半自磨机和球磨机的平均能耗分布比例为39.24％、53.11％,有顽石返回时,半自磨机、球磨机、破碎机的平均能耗分布比例为36.76％、53.01％、2.54％,而半自磨机与破碎机的平均能耗比例之和为39.30％,与无顽石返回时半自磨机的平均能耗分布比例基本相同;半自磨机和球磨机的运行不合理.     

碎磨工艺现状及发展趋势

碎磨工艺是后续选冶工艺的准备过程或准备作业,必须满足选冶工艺对矿石处理的粒度要求,使矿物充分地单体解离才能获得高质量的选冶产品和高指标。碎磨产品质量直接影响到选矿指标和生产成本,是选矿厂的重要组成部分。本文通过分析选矿厂碎磨工艺流程现状,指出了存在的主要问题:碎磨流程试验研究重视程度不足、建设投资和生产能耗高;噪音和粉尘大污染环境等。针对这些问题,探讨了碎磨工艺有效的应对措施,以满足选别对产品粒度更严格的要求,适应节能、环境、操作更苛刻的条件,并对未来碎磨工艺发展趋势进行了展望。     

落重试验测定内蒙古某铅锌矿石粉碎特性参数

通过标准落重试验和磨剥试验对内蒙某铅锌矿石进行了磨矿特性参数测定,测定结果表明,该矿石属于中软矿石,在试验粒度范围内(13.2~63mm)矿石抵抗冲击粉碎的能力随颗粒粒度的减小而增大。这些矿石特性参数为此铅锌矿132万t/a选矿厂碎磨流程的“半自磨-球磨”方案进行流程模拟和磨机选型提供了依据。     

落重试验测定内蒙古某铅锌矿石粉碎特性参数

通过标准落重试验和磨剥试验对内蒙某铅锌矿石进行了磨矿特性参数测定,测定结果表明,该矿石属于中软矿石,在试验粒度范围内(13.2~63mm)矿石抵抗冲击粉碎的能力随颗粒粒度的减小而增大。这些矿石特性参数为此铅锌矿132万t/a选矿厂碎磨流程的"半自磨-球磨"方案进行流程模拟和磨机选型提供了依据。     

落重试验测定矿石粉碎特性参数

为了科学、准确地进行碎磨设备选型,并确定合理的碎磨工艺流程,对国际上较盛行的自磨/半自磨工艺中物料粉碎特性参数的测定方法——JKTech落重试验法进行了系统介绍,在此基础上,采用JK落重试验仪和磨蚀粉碎试验设备,测定了承德某铁矿3个矿样的冲击粉碎参数A和b以及磨蚀粉碎参数Ta。将试验结果与数据库数据比较,可以得出:13个矿样的粉碎特性十分接近,都属于软-中软矿石。2矿样在破碎能为2.5、1.0 kWh/t时,颗粒的抗冲击破碎能力随颗粒粒度的增大而下降,且破碎能越大颗粒抗冲击破碎的能力下降越显著;当比破碎能为0.25kWh/t时,颗粒的抗冲击破碎能力随颗粒粒度的增大而上升,即随比破碎能下降,颗粒粒度-t10关系曲线的斜率变小。3试验结果可以成功用于磨机与破碎机处理量和能耗的计算以及自磨/半自磨流程设计和模拟计算。因此,JKTech落重试验所测得的粉碎特性参数不仅可以判断矿石性质,也可作为设备选型和流程确定的依据。     

大型半自磨机筒体衬板改型优化的研究与应用

对国内大型半自磨机筒体衬板的使用情况进行了调研,结合伊春鹿鸣矿业有限公司的生产实际和筒体衬板的失效形式,确定了半自磨机筒体衬板改型优化研究的重点方向。采用基于离散单元法的半自磨机介质冲击能量分析和基于Milltraj的半自磨机介质抛落轨迹计算技术,对半自磨机筒体衬板进行了改型优化,经过实际生产应用,取得了良好的效果。