CC BY
24
©РИВС
С
е**' и - ■ - ' ]Р
Г у 11 К
ру*'*/
I ^ггд
Актуальность компьютерного моделирования в современной практике расчетов измельчительных циклов
А.В. Шипицына,
инженер-технолог. АО «НПО «РИВС«
С.И. Герасименко,
инженер-технолог. АО «НПО «РИВС»
Аннотация
Роль моделирования передела рудоподготовки в горной отрасли трудно переоценить. Внедрение вычислительных технологий дало возможность более эффективно и точно рассчитывать оборудование рудоподготовительного цикла. Добытое сырье на шахтах и карьерах может достигать размеров первых метров, а необходимые для обогащения крупности порой определяются микронами. На обогатительных фабриках дробление и измельчение являются подготовительными операциями перед обогащением и имеют своей целью раскрытие сростков различных минералов, тесно переплетенных между собой, путем уменьшения размеров кусков руды [1, 4]. Разрушение кусков руды - это энергоемкий, вследствие чего очень дорогостоящий процесс. На обогатительных фабриках на рудоподготовку приходится 50-70% эксплуатационных и общих капитальных затрат [1].
Рациональный выбор основного рудоподготовительного оборудования, а также модернизация существующих технологических схем помогают привести к относительно большой экономии электроэнергии [2]. Аппаратурное обеспечение, а также оптимизация, модернизация, анализ технологий рудоподготовки требуют больших затрат труда и времени и к тому же представляются математически сложными. Интенсификация развития компьютерного моделирования позволяет ускорить и уточнить расчеты, на основании которых в дальнейшем можно сделать рациональный выбор, тем самым минимизируя риски.
Ключевые слова: компьютерное моделирование, прогнозирование, дробление, измельчение, JKSimMet
©РИВС
Relevance of Computer Modeling in Current Practice of Grinding Cycle Calculations
A.V. Shipitsyna, S.I. Gerasimenko Abstract
It is impossible to overestimate the importance of ore dressing modeling in the mining industry. Introduction of computational technologies has made it possible to calculate specifications of the ore dressing equipment more efficiently and accurately. The raw material mined in underground and surface mines can be up to a few meters in size, while the particle sizes required for concentration are sometimes measured in microns. Crushing and milling are preparatory operations prior to concentration at the processing plants, and their purpose is to release ore-grains from intergrowths of different minerals by reducing the size of the ore fragments [1, 4]. Crushing of the ore fragments is an energy-consuming and therefore very expensive process in the current conditions. Up to 50-70% of the operating and total capital costs [1] of processing plants are related to ore dressing. A rational choice of the main ore dressing equipment, as well as upgrading of the existing technological processes helps to achieve relatively high energy savings [2]. Hardware support, as well as optimization, upgrading, and analysis of ore dressing technologies are labor- and time-consuming, and, additionally, appear to be mathematically complex. Progress in computer modeling makes it possible to accelerate and refine calculations, which can be used to make rational choices, thus minimizing the risks.
Keywords: computer modeling, forecasting, crushing, milling, JKSimMet.
Введение
Процессы разрушения минерального сырья довольно хорошо изучены и объяснены теоретически. Однако их многофакторность такова, что использование теоретической базы, созданной в рамках научной дисциплины «Обогащение полезных ископаемых» и в более узко направленном смысле одного из ее научных течений - «Дробление и измельчение», не может быть результативно применено для решения ряда практических сложностей. Речь идет, прежде всего, о прогнозировании и моделировании результатов переработки материала при изменении нескольких исходных данных и операционных параметров. Это говорит не о том, что теоретические положения и заключения неточны, а именно по причине крайней сложности согласования и определения взаимосвязей между различными условиями, влияющими на процесс, часто разнонаправленны.
Развитие вычислительной техники способствует совершенствованию способов решений задач, оптимизации при выборе режимов работы оборудования и конфигураций технологических схем. Современные компьютерные программы быстро просчитывают многие альтернативные варианты. Большое количество информации, доступное при рассмотрении этих случаев, позволяет лучше понять преимущества каждого из них и сделать правильный выбор [2]. Ввиду этого совокупность теоретической, математической и практической баз будет являться наиболее точной и информативной моделью для прогнозирования, анализа и оптимизации параметров процесса рудоподготовки.
Общепризнанным примером в мировой практике является программное обеспечение JKSimMet, разработанное компанией JKTech. Программа позволяет пользователю прогнозировать и оптимально подбирать условия и параметры для эффективной работы передела рудоподготовки.
Опыт работы компании АО «НПО «РИВС» позволяет говорить об эффективности применения в расчетах рудоподго-товительных циклов данного программного обеспечения.
Целью настоящей работы является обоснование применения компьютерного моделирования в современной практике расчетов измельчительных циклов на примере JKSimMet.
Математическое моделирование производится на основе данных, полученных в ходе тестирования в собственной лаборатории компании, физико-механических свойств руд, таких как широко известный индекс шарового из-
мельчения Бонда (BWi), наиболее полно характеризующий работу разрушения материала в шаровых мельницах, или тест падающего груза (DWT), применяющийся для расчета мельниц полусамоизмельчения [3].
В настоящей работе будут рассмотрены варианты моделирования передела рудоподготовки на примерах переработки железных и медно-железных руд, выполненные в рамках договоров с компанией АО «НПО «РИВС».
Анализ возможности увеличения производительности одной из секций Михайловского ГОКа по переработке железорудного сырья
Назначением данной работы являлся поиск возможности и наиболее рациональных путей увеличения производительности секции измельчения Михайловского ГОКа за счет замены традиционных барабанов мельниц МШГРУ/ МШЦ 4500x6000 на безцапфовые увеличенного размера -4500x8000. С целью получения результатов высокой степени достоверности было выполнено моделирование на основе индивидуальных параметров моделей (model fitting) для каждой стадии измельчения. Расчет материальных балансов для каждого цикла производился на основании результатов опробования. На базе показателей, полученных достаточно близкими к экспериментальным балансовым данным (рис. 1), выполнялась адаптация разрабатываемой модели под конкретные условия процесса. Было установлено, что разработанная модель корректно описывает процессы разрушения и разделения материала по крупности и является актуальной для достоверного прогнозирования при варьировании рядом технологических параметров. В табл. 1 приведены экспериментальные, балансовые, а также полученные при выполнении симуляции данные для продуктов измельчения первой стадии.
На первом этапе было выполнено моделирование действующей технологической схемы (с применением во второй стадии измельчения мельницы МШЦ 5000x6000 при производительности 400 т/ч). Далее рассмотрены несколько последовательных сценариев увеличения производительности: 500 т/ч; 580 и 620 т/ч, с учетом необходимой коррекции ряда технологических и режимных параметров.
При моделировании с увеличенной производительностью предполагалось применение в первой стадии измельчения безцапфовых барабанов увеличенных размеров - 4500x8000. Предварительно было сделано заключение, впоследствии подтвержденное при симуляциях, о том, что
©РИВС
Таблица 1
Характеристики крупности питания цикла и слива одной из мельниц первой стадии измельчения
Класс крупности, мм Питание цикла Слив мельницы
Экспериментальные Балансовые Симуляция Экспериментальные Балансовые Симуляция
-30,00+0 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
-20,00+0 94,20 94,2 94,20 99,90 99,90 99,94
-10,00+0 56,10 56,1 56,10 99,70 99,71 99,67
-7,000+0 42,04 42,04 42,04 98,00 98,09 99,54
-5,000+0 30,10 30,1 30,10 97,50 97,62 99,37
-3,000+0 19,90 19,9 19,89 96,80 96,95 98,84
-1,600+0 12,83 12,83 12,78 94,85 95,09 96,59
-1,250+0 10,47 10,47 10,47 93,79 94,09 94,55
-1,000+0 9,30 9,30 9,29 91,33 91,09 92,23
-0,800+0 8,37 8,37 8,36 87,51 89,06 89,35
-0,630+0 7,43 7,43 7,43 81,74 83,31 85,56
-0,400+0 6,41 6,41 6,40 73,26 74,44 77,21
-0,320+0 6,00 6,00 6,00 69,33 70,41 72,80
-0,250+0 5,63 5,63 5,63 65,12 65,95 67,90
-0,200+0 5,18 5,18 5,17 60,25 60,91 63,47
-0,160+0 4,70 4,70 4,70 54,70 55,19 59,15
-0,100+0 4,58 4,58 4,58 48,46 48,90 51,14
-0,071+0 4,50 4,50 4,49 43,70 44,03 45,96
-0,045+0 3,83 3,83 3,84 37,35 37,76 39,63
наибольшее влияние на возможности секции по производительности оказывает потенциал мельниц первой стадии. Увеличение фронта измельчения во второй и третьей стадиях представляется нецелесообразным: во второй стадии уже установлена мельница большего размера, в третьей это с высокой долей вероятности не требуется, поскольку в питание этой стадии поступает порядка 40-45% от исходного питания.
По результатам симуляций было выявлено, что возможно увеличение переработки на 15% по исходной руде (341,7 т/ч) при достижении целевых технологических показателей с сохранением топологии и количества существующего оборудования при некоторой корректировке параметров его работы. Дальнейшее существенное увеличение
производительности (от 400 т/ч) диктует необходимость замены установленных в первой стадии измельчения спиральных классификаторов ввиду ограниченной производительности. Наиболее рациональным представляется применение гидроциклонов ГЦ-500. Также для достижения необходимого помола мельниц первой стадии измельчения требуются условия для обеспечения шаровой загрузки до 40% - установка двигателей большей мощности. К этому в третьей стадии измельчения требуется замена гидроциклонов ГЦ-360 на модели большего типоразмера из-за недостаточной производительности существующих или их количества. Количество классифицирующего оборудования при этом определяется одним из сценариев моделирования.
Для переработки 500 т/ч и более необходимы также рас-
Рис. 1
Сбалансированная схема цикла измельчения одной из мельниц первой стадии измельчения Михайловского ГОКа. Моделирование в ЖЭтМе!
©РИВС
Рис. 2 Схема секции измельчения при производительности 580 т/ч. Прогнозное моделирование
ширение фронта классификации в третьей стадии измельчения и переход на применение во второй стадии измельчения более мелких шаров. Возможность перерабатывать свыше 600 т/ч обусловлена также и увеличением фронта магнитной сепарации.
Наиболее сбалансированным с точки зрения сочетания реализуемости и эффективности сценарием представляется достижение переработки около 580 т/ч (рис. 2). Для этого необходимы замена барабанов и двигателей мельниц первой стадии, установка гидроциклонов в первой стадии измельчения и увеличение их количества в третьей. Установка дополнительных магнитных сепараторов, весьма затруднительная в связи с плотностью компоновки на фабрике, в данном случае не требуется.
Моделирование и прогнозирование параметров работы передела рудоподготовки при переработке руд Волковского месторождения
Настоящая работа предполагала выбор и обоснование технологии переработки 10 млн т/год (по 5 млн т/год на две независимые секции) медно-железо-ванадиевых руд Волковского месторождения в рамках рудоподготови-тельного передела. Предусматривалась разработка двух вариантов технологических схем: шаровое измельчение после стадиального дробления и полусамоизмельчение в сочетании с шаровым измельчением. Каждый сценарий
рассматривался для трех типов руд - первичной, окисленной и смешанной.
После лабораторного тестирования на основании данных физико-механических свойств руды определялись удельные и общие энергозатраты для основных переделов рудоподготовки по известным методикам С. Моррелла и Бонда-Роулэнда [5]. Базовые симуляции для обоих вариантов рудоподготовки создавались на основании предварительно определенных геометрических размеров барабанов мельниц, с учетом необходимых энергозатрат, расходуемых на измельчение. Ввиду получения необходимых технологических параметров были внесены некоторые корректировки в размеры выбранных мельниц (табл. 2), а также подтверждены предварительно выбранные крупности питания передела рудоподготовки для сценария ПСИ, -250+0 мм, и для сценария со стадиальным дроблением, -15+0 мм.
Стоит также отметить, что на основании данных, полученных в ходе моделирования схемы с МПСИ, исключается необходимость применения додрабливания рудной гали. Данная топология применима и целесообразна только при переработке руд, характеризующихся низкой сопротивляемостью абразивному разрушению, то есть шаровому измельчению, и высокой упорностью к разрушению от падающих тел (ПСИ).
Выполнение дополнительных симуляций с целью подбо-
Таблица 2
Расчетные и откорректированные размеры барабанов мельниц
Стадия измельчения Расчетный диаметр барабана мельницы с учетом футеровки, м Откорректированный диаметр барабана мельницы с учетом футеровки, м Расчетная длина барабана мельницы с учетом футеровки, м Откорректированная длина барабана мельницы с учетом футеровки, м
Технология полусамоизмельчения
МПСИ 9500x5400 9,60 9,2 3,61 5,10
МШЦ 1 ст 6700x10200 7,26 6,5 9,77 10,00
МШЦ 2 ст 5800x9350 7,26 5,6 9,38 9,15
Технология стадиального дробления
МШР 1 ст 7500x12500 7,26 7,3 13,99 12,30
МШЦ 2 ст 5800x9350 7,26 5,6 8,13 9,15
©РИВС
1 PH - Solids (Sim) % Solids (Sim)
Volume Flow (Sim) РЖ) (Sim)
% Pass in g 0,071 [mm] (Sim) % Passing 0,045 [mm] (Sim)
Ree - Solids (Sun) 1 PH - Water (Sin)
Твердое, т/ч Содержание твердого, %
Пульпа, мА3/ч P80, мм
Содержание класса -0,071+0 мм Содержание класса -0,045+0 мм
Выхол, % Воли, мл3/ч
..........-W
[ I У.И11
4.
г.. -
П
¿Hi
Рис. 3 Схема отделения измельчения (одной секции) при переработке сульфидных руд с применением технологии ПСИ с увеличенной на +15% производительностью. Моделирование в Жв1тМе1
ра оптимальных параметров для обеспечения требуемого технологического режима позволяет откорректировать потоки, подобрать процент шаровой загрузки и настроить плотностные режимы. С намерением показать, что выбранное оборудование имеет запас на случай скачков в производительности, проводится моделирование схемы на увеличенную в 15% (820, 49 т/ч для технологии ПСИ и 754,47 т/ч для технологии стадиального дробления - на каждую секцию) производительность по исходному питанию. На рис. 3 приведена схема моделирования одной из секций отделения измельчения с применением технологии ПСИ.
Сравнивая два варианта технологии рудоподготовки по результатам моделирования, можно говорить о том, что наиболее рациональным представляется применение технологии полусамоизмельчения ввиду меньших энергозатрат на измельчение и процесс рудоподготовки в целом. Также принимая, что практика работы большинства предприятий по технологии ПСИ характеризуется наименьшими сроками пуско-наладочных работ и наиболее быстрым возвратом инвестиций.
Заключение
Многолетней практикой компании РИВС доказано эффективное использование методов математического моделирования процессов передела рудоподготовки, которые позволяют снизить временные и инвестиционные затраты на организацию полупромышленных и промышленных, в том числе лабораторных испытаний.
Применение программы JKSimMet позволяет выполнять расчет с учетом наиболее полных характеристик процесса, например, уровня шаровой загрузки и скорости враще-
ния барабана для мельниц, или же принимая во внимание размер щели разгрузочной решетки и площадь ее живого сечения для мельниц ПСИ. Кроме измельчения, могут моделироваться процессы дробления и разделения по крупности (грохочения и классификации) в широком спектре типов оборудования; также существуют возможности моделирования разделения воды и твердого в некоторых обогатительных аппаратах.
Возможность применения компьютерного моделирования в подобных математических расчетах сводит к минимуму влияние человеческого фактора и при этом повышает точность прогноза и скорость вычислений.
Очень важно понимать, что может и чего не может делать JKSimMet. Программа может прогнозировать работу схемы при ограниченном объёме данных; не может сама по себе выбирать наиболее оптимальную топологию, наилучшие технологические условия, а также не может определять изменения, которые необходимо произвести для более эффективной работы схемы. Пользователь программного обеспечения выполнит наладку сбалансированных, экспериментальных данных или данных симуляции для получения набора параметров модели. Однако программа не укажет, находятся ли значения этих параметров в типичных диапазонах и являются ли они реалистичными [4].
На базе данного программного обеспечения и результатов тестирования прочностных свойств руды профильными сотрудниками компании РИВС реализуются такие основные задачи, как оптимизация действующих схем передела рудоподготовки, так и разработка новых технологических схем.
Список литературы
1. Андреев Е.Е. Дробление, измельчение и подготовка сырья к обогащению: Учебник / Е.Е. Андреев, О.Н. Тихонов. - СПб.: Санкт-Петербургский государственный горный ин-т, 2007.
2. Тихонов Н.О. Математическое моделирование процессов рудоподготовки / Н.О. Тихонов. Е.Е. Андреев. - СПб.: Санкт-Петербургский государственный горный ин-т, 2012.
3. Тихонов О.Н. Введение в динамику массопереноса процессов обогатительной технологии / Тихонов О.Н. - Л.: Недра, 1973.
4. Laskers R., Bailey C., Crawford I., Evers A., Miller H., Fandrich R., Gray D., Grimes A. JKSimMet V6 Manual. JKTech. 2012
5. Morrell S. Grinding mills: how to accurately predict their power draw. Proceedings: XXII International Mineral Processing Congress, 2003. P. 50-59.
