CC BY
20
9. Khokhryakov B.C. Designing quarries: studies. for universities. 3rd ed., reprint. and additional M.: Nedra, 1992. 383 p.
10. Istomin V.V. Investigation of the development of mining operations at ore pits: dis. ... Doctor of Technical Sciences. M., 1991. 485 p.
11. Arsentiev A.I. Development of deposits of solid minerals by open method. St. Petersburg: publishing house of SPGGU, 2010. 115 p.
12. Arsentiev A.I. Modern principles of the theory of quarry design. L.: Nauka, 1987.
256 p.
13. Arsentiev A.I. Finite boundaries of quarries. St. Petersburg: publishing house of SPBGGI, 1995. 68 p.
14. Determination of the main parameters of quarries / A.I. Arsentiev, O.V. Shpansky, V.A. Bloje, G.P. Konstantinov. M.: Nedra, 1976. 213 p.
15. Thompson R.J. Management of design, construction and maintenance of mine roads Littleton // CO., USA. 136 p.
16. William A., Hastrulid Mark Kuchta, Randall K. Martin. Registration and design. 2013 by CRC Press publishing house. 1308 p .
17. Trubetskoy K. N., Krasniansky G. L., Khronin V. V. Designing quarries: textbook. for universities: in 2 t. m.: Publishing House of the Academy of Mining Sciences, 2001. T. I. 519 p.
18. Development of a unified geoinformation system model for urban planning and integration / V.B. Zaalishvili [et al.] // International Journal GEOMATE. 2018. Volume 15. No. 51. Р. 160-166.
УДК 621.311
АНАЛИЗ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ОТДЕЛЕНИЯ ИЗМЕЛЬЧЕНИЯ ОБОГАТИТЕЛЬНОЙ ФАБРИКИ
Р.В. Клюев, И.И. Босиков, О.А. Гаврина, Е.П. Зацепин
Для обогатительных фабрик горно-обогатительных фабрик важным и актуальным вопросом является комплексный анализ энергетических характеристик наиболее энергоемкого оборудования. Такой анализ необходим для выявления потенциала энергосбережения и снижения энергозатрат на себестоимость продукции. В представленной работе на основе данных по электропотреблению крупной обогатительной фабрики был проведен анализ энергетических характеристик мельниц самоизмельчения. На основании данных по электропотреблению отделений обогатительной фабрики были получены статистические оценки: среднее (оценка математического ожидания); стандарт (несмещенная оценка среднеквадратического отклонения). Приведен технологический процесс отделения измельчения, показана режимная карта технологического процесса корпуса самоизмельчения. Определены коэффициенты использования по активной мощности, формы графика нагрузки, заполнения графика нагрузки. Приведена динамика изменения величины мощности в часы вечернего максимума энергосистемы по декадам исследуемого месяца. Приведен эмпирический метод расчета мощности приводного электродвигателя мельницы ММС-70х23. Получена зависимость потребляемой мощности двигателя ММС от степени загрузки и насыпного веса руды. Сравнение расчетной мощности приводного двигателя с установленной
мощностью синхронного двигателя типа СДМ-16-49-6, равной 1600 кВт, с редуктором типа ТШ 125 Д указывает на соответствие привода предъявляемым требованиям. Мощность двигателя СДМ-16-49-6 является достаточной для обеспечения длительного технологического процесса измельчения и пуска мельниц.
Ключевые слова: обогатительная фабрика, мельница самоизмельчения, энергетические характеристики, мощность, суточный график нагрузки, электродвигатель, руда.
Введение. В основных направлениях экономического и социального развития РФ на будущий период времени важной и актуальной задачей является повышение эффективности использования электроэнергии в различных отраслях промышленности. Решению этой задачи служит экономия материальных ресурсов, внедрение прогрессивных норм расхода электроэнергии на единицу выпускаемой продукции.
Вопросам определения удельных норм расхода электроэнергии на горно-обогатительных комбинатах (ГОК) были посвящены работы выдающихся ученых: Белых Б.П., Махнева А.М., Олейникова В.К., Леонова Р.Е., Сотникова Н.А., Ахлюстина В.К., Склярова М.И., Щуцкого В.И., Вяткина И.А., Седлера В.А. и др.
Электропотребление обогатительных фабрик зависит от числа одновременно работающих технологических машин [1, 2]. Отмечается, что их число в условиях обогатительной фабрики в данный момент времени -дискретная случайная величина, которая оказывает решающее влияние на характер электропотребления, определяет средний расход электроэнергии для всех потребителей, а также значение среднего математического ожидания и разброс дисперсии по группе потребителей.
При нормировании удельного расхода электроэнергии важным фактором является определение величины непроизводительных потерь электроэнергии [3 - 5].
В целом величина потерь электроэнергии составляет 6... 8 % от общего электропотребления. Мероприятия, направленные на снижение потерь электроэнергии на обогатительных фабриках приведены в различных литературных источниках [6, 7]. В частности, за счет применения современных компьютеров в системе управления и контроля за системой электроснабжения промышленных предприятий, общее электропотребление удается снизить на 2,5 %, а величину потерь электроэнергии до 1 %.
Методика определения потерь электроэнергии, как случайной величины и их оценка по точечным интервальным значениям с заданной величиной доверительной вероятностью приведена в различной литературе.
Краткосрочное прогнозирование электропотребления при малом количестве исходных данных может быть реализована при помощи метода коэффициентов темпа роста и уравнения регрессии на базе метода наименьших квадратов (МНК).
Для долговременного прогноза электропотребления и возможного изменения норм удельного расхода электроэнергии применяются экспоненциальные математические модели [8 - 10].
На основании анализа литературных источников можно сделать вывод, что к недостаточно исследованным вопросам повышения эффективности использования электроэнергии следует отнести следующие:
- отсутствие комплексного исследования энергетических характеристик отделений измельчения крупных обогатительных фабрик, оборудованных ММС и МШР;
- определенная разноречивость полученных в исследованиях ряда авторов значений коэффициентов корреляции между энергетическими и технологическими показателями;
- отсутствие сравнительного анализа методов краткосрочного прогнозирования и рекомендаций по их применению;
- отсутствие методики экономического расчета от повышения эффективности использования электроэнергии [11 - 13].
Основным объектом исследования в работе является корпус самоизмельчения (КСИ) обогатительной фабрики, где установлены мельницы типа ММС и МШР.
Несмотря на значительное количество работ, посвященных исследованию электропотребления наиболее энергоемкого технологического процесса обогатительной фабрики [14, 15] - процесса измельчения, важными и актуальными являются исследования следующих вопросов:
Исследование энергетических характеристик отделения измельчения крупных обогатительных фабрик, где в одном технологическом процессе наряду с шаровыми мельницами типа МШР работают мельницы самоизмельчения типа ММС.
Статистическое исследование представительных массивов по потреблению электроэнергии }, переработанной руде (0, удельному расходу электроэнергии (ш} для выдвижения гипотезы о законе распределения этих величин и критериальной проверки этой гипотезы.
Разработка методики планирования эксперимента и проведение регрессионного анализа зависимости потребления электроэнергии от ряда значимых факторов для мельниц ММС и МШР.
Проведение корреляционно-регрессионного анализа между величинами (^}, {ш} с целью уточнения значимых коэффициентов корреляции и коэффициентов уравнений регрессии.
Разработка методики расчета экономической эффективности интенсификации работы отделения измельчения.
Разработка методики краткосрочного прогнозирования удельного расхода электроэнергии.
Анализ энергоемкости отдельных подразделений обогатительной фабрики
Для анализа и планирования электропотребления, правильной разработки методики нормирования расхода электроэнергии на горных предприятиях [16 - 19] и оценки точности расчета расхода электроэнергии необходимо, прежде всего, установить энергоемкость каждой технологической операции и место, занимаемое этой операцией в общем балансе электропотребления.
Исходными данными для анализа электропотребления подразделений обогатительной фабрики ГОК послужили показатели потребления электроэнергии за 2010 - 2017 гг. На основании данных по электропотреблению отделений обогатительной фабрики были получены статистические оценки: среднее (оценка математического ожидания); стандарт (несмещенная оценка среднеквадратического отклонения).
На рис. 1 представлена динамика изменения электропотребления отдельных подразделений во времени.
70
а
65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
1—
1-■-1 1----
j с-А-4 --*-4 г-±-4 г-4-
-» г—К-» i-*-» «-*-» «—X—ж
<1> -4 »—*=1 Р Ж 9 Ш 1 > • ^-ж-К
2010 2011 2012 2013 2014
Годы
2015
2016
2017
—кси -А-нвд
—^отделение сушки
-отделение флотации -хвостовое хозяйство -оборотное водоснабжение
Рис. 1. Графики изменения электропотребления основными подразделениями обогатительной фабрики: КСИ, отделение флотации, НВД, хвостовое хозяйство, отделение сушки, оборотное водоснабжение
На основании рис. 1 видно, что достаточно четко прослеживается тенденция роста доли, которая составляет более 60 чение потребления электроэнергии вероятно будет наблюдаться до тех пор, пока КСИ не достигнет проектной мощности по переработке руды (10 млнт в год) и технологический процесс измельчения руды не стабилизируется. Стабилизация процесса может быть достигнута за счет более полной загрузки технологического оборудования и сокращения его простоев.
В перспективе также должно увеличиться электропотребление оборотного водоснабжения. В настоящее время рассматриваемая обогатительная фабрика получает из системы оборотного водоснабжения до 30 % необходимой на технологические нужды воды. По проекту эта цифра должна будет возрасти до 75 %.
Высокий уровень потребления электроэнергии обусловливает целесообразность выбора КСИ в качестве объекта исследования по повышению эффективности использования электроэнергии.
Обоснованными потребителями электроэнергии КСИ являются мельницы ММС и МШР, которые потребляют до 90. 95 % всей электроэнергии корпуса. Изменение потребляемой мощности мельниц определяет характер графика нагрузки КСИ.
Задачами исследований являются:
- анализ графиков нагрузки и расчет электропотребления КСИ обогатительной фабрики;
- анализ энергетических характеристик мельниц КСИ.
Проведенные исследования позволят сделать выводы об объемах и
характере электропотребления как для мельниц ММС и МШР, так и для КСИ в целом.
Технологический процесс отделения измельчения
Обогатительная фабрика включает в себя следующие подразделения: корпус самоизмельчения (КСИ), пульпопровод, главный корпус с отделениями флотации, сгущения, сушки, насосную станцию высокого давления, систему хвостового хозяйства и оборотной воды.
В КСИ установлено 10 линий, каждая из которых имеет мельницу мокрого самоизмельчения ММС-70х23 первой стадии измельчения и шаровую мельницу типа МШР-3600х5000, работающую в замкнутом цикле с односпиральным классификатором. В мельнице ММС-70х23, работающей в открытом цикле, руда дезинтегрируется в среде воды, которая поступает в мельницу в соотношении 0,24^0,34 м3/т и измельчается до крупности 20 мм.
На выходе из мельницы ММС продукт имеет плотность 1,75^1,80 т/м3 с содержанием твердого 65^68 %. При этом содержание руды класса 0,074 мм составляет 35^37 % и класса 0,3 мм - 15^16 %.
Продукт измельчения в смеси с водой поступает на самобалансный грохот типа 1Р-253, где классифицируется на классы +4 и -4 мм. Класс +4 мм направляется в загрузочное устройство шаровой мельницы МШР второй стадии измельчения, работающую в замкнутом цикле с классификатором. Класс -4 мм подается непосредственно в классификатор. В мельнице МШР производится дополнительное измельчение в среде воды и металлических шаров. Режим работы мельницы близок к каскадному. На выходе мельницы МШР продукт имеет плотность 1,9.2,03 т/м3 с содержанием твердого 74.76 %, с содержанием класса 0,074 мм - 35.40 % и класса 0,3 мм - 12.13 %.
Разгрузка мельницы МШР поступает в классификатор, в котором происходит отделение измельченного продукта класса 0,074 мм от теков. Слив классификатора содержит 60. 63 % класса 0,074 м и класса 0,3 мм не более 3 %.
В табл. 1 приведена режимная карта технологического процесса
КСИ.
Таблица 1
Режимная карта технологического процесса корпуса самоизмельчения
Процессы Плотность, т/м3 Содержание твердого, % Содержание класса 0,074 мм, % Содержание класса 0,3 мм, %
Разгрузка ММС 1,75-1,80 65-68 35-37 15-16
Разгрузка МТТТР 1,90-2,05 74-76 38-40 12-13
Пески классификатора 2,14 80 15 40
Слив Классификатора 1,47-1,48 45-48 60-62 Не более 5
Пульпа плотностью 1,47.1,48 т/м3 и с содержанием твердого 45.48 % через гидроколодцы поступает в магистральный пульпопровод длиной 600 м. По пульпопроводу самотеком пульпа поступает в главный корпус, на флотацию.
Техническая вода насосами высокого давления типа ЦСНГ-850-840 подается в резервуар КСИ для использования в технологическом процессе. Резервуар КСИ имеет объем 1500 м3.
Анализ графиков нагрузки корпуса самоизмельчения (КСИ) обогатительной фабрики
На основании почасовых записей потребления активной электроэнергии корпуса самоизмельчения (КСИ), регистрируемой в автоматизированной системе учета электроэнергии (АСУЭ) дежурным персоналом, составляется расчетная таблица часовых значений активной мощности Р60, МВт.
На основании среднемесячных значений Р60 построен суточный график изменения активной мощности КСИ, представленный на рис. 2.
В соответствии с разработанной методикой на основании суточного графика нагрузки КСИ производится расчет его основных показателей. 1. Коэффициент использования по активной мощности
и _РсТ_Р1 • Ь + Р2 ' t2 + - + Рп • tп т
Рн Рн •( t1 + Ь + ... + ^ + tпр )
где РсТ - средняя активная мощность потребителя за период времени Т; Р[ -потребляемая активная мощность за интервал времени и; Рп - номинальная
п
мощность потребителя; Т = X ^ + ^р - время перерыва в работе потре-
г=1
бителя.
Рис. 2. Суточный график нагрузки КСИ по активной мощности
По графику рис. 2 при РсТ =280,2 МВт-ч
п п , ,
Рн =1 Ргдв1 + X (^н.тр/ • К • со^) > г=1 г=1
где Ргдв1 - номинальная мощность электродвигателей одной линии мельниц ММС и МШР:
Рг-дв1 = 1600 + 1250 = 2850 кВт, ^н.трг - номинальная мощность цеховых трансформаторов напряжением 6/0,4 кВ; кз - коэффициент загрузки трансформаторов, принимается рав-
ным: ^з=0,6 - 0,7; еоБф - принимается равным: еоБф = 0,85; п=6 - число работающих линий ММС+МШР в КСИ; т=8 - число трансформаторов напряжением 6/0,4 кВ, установленных в КСИ:
Рн = (6 • 2850 + 8 -1000 • 0,6 • 0,85) • 10~3 = 21,58 МВт. Тогда по (1)
280,2
кия =---= 0,54.
иа 21,58 • 24
2. Коэффициент формы графика нагрузки характеризует неравномерность графика во времени. Свое наименьшее значение, равное 1, он принимает при нагрузке неизменной во времени
Р
кфа = Рк, (2)
Рс
где Рск - среднеквадратичная активная мощность потребителя за период времени Т, кВт.
Значение Рск определяется из выражения
Р2 = Р12 • Ь + Р2 • Ь + ••• + Рп • (3)
ск п ' ( )
2 г,
г=1
При ?1=?2=.=?п выражение (3) принимает вид
Рс2к = Рс2 + а2, (4)
где а - среднеквадратичное отклонение для графика нагрузок потребителя:
а
1
п I |2
г=1
-, (5)
п
где ЛРг=Рг- - Рс - отклонения Рг и Рс, могут быть как положительными, так и отрицательными.
Окончательно Рск определяется из выражения
Рск ЧРс2 +а2 . (6)
Коэффициент формы графика нагрузки КСИ
кфа = ^ = 1,0002
где Рс = = 2802 = 11,7 МВт; с 24 24
Р2к = Р2 + а2 = 11,72 + 0,1752 = 136,96, МВт2;
с =
1
п I |2
I=1
= 0,175 МВт.
п
3. Коэффициент заполнения графика нагрузки. Характеризует заполнение графика нагрузки по активной мощности за исследуемый период времени, а также используется для определения коэффициента максимума нагрузки (£ма) и коэффициента спроса (£са)
к
Р
з.г.а
Р
(7)
м
где Рм - максимальная активная мощность потребителя за наиболее загруженную смену,
—; (8)
к
ма
к
з.г.а
кса киа ' кма •
(9)
Значение часового максимума нагрузки КСИ в часы вечернего максимума нагрузки энергосистемы (18-21 ч) составляет: Рм=12,1 МВт. Тогда по выражениям (7) - (9)
Рс 11,7
к
з.г.а
Р
м
к
1
12,1 1
к
ма
з.г.а к ■ к =
0,967 0,54 ■ 1,034
= 0,967;
= 1,034;
^са = киа кма = °,51 1, = °,558 • Кроме того, представляет интерес исследование изменения величины потребляемой мощности в течение величины потребляемой мощности в течение месяца в часы вечернего максимума нагрузки энергосистемы. На основании табл. 1 были рассчитаны средние значения потребляемой мощности КСИ с 18 по 21 часа по декадам месяца. Результаты этих расчетов приведены в табл. 2.
Таблица 2
Средние значения часовых максимумов активной мощности КСИ
Часы 18 19 20 21
Декады месяца Рбо, МВт
I 10,7 11 11,1 10,5
II 11,5 11,2 11,1 11,8
III 13,4 13,1 13,7 13,2
На основании данных табл. 2 рассчитываются средние значения Р60 в часы вечернего максимума энергосистемы:
-I 10,7 +11 +11,1 +10,5
Р
60
4
= 10,8 МВт;
Р6П0 = I1-5 +11,2 + Щ +П.8 = 11,4 МВт;
ш 13,4 +13,1 +13,7 +13,2
Р
60
4
= 13,4 МВт.
Исходя из полученных данных на рис. 3 представлена динамика изменения величины Р60 в часы вечернего максимума энергосистемы по декадам исследуемого месяца.
Рб0, МВт А
Рис. 3. Динамика изменения величины Рвв в часы вечернего максимума энергосистемы по декадам исследуемого месяца
Из рис. 3 видно, что величина Р60 сильно изменяется даже в течение одного месяца. Это может быть объяснено неритмичной работой КСИ. Упорядочение работы КСИ должно привести к уменьшению потребляемой активной мощности Р60 в часы максимума энергосистемы и к снижению оплату за заявленную 30-минутную активную мощность Р30.
Эмпирический метод расчета мощности приводного электродвигателя мельницы ММС-70х23.
Анализ существующих методов расчета мощности приводного электродвигателя мельницы ММС-70х23 показывает, что наиболее близко отражает реальные условия работы мельниц типа ММС выражение
Р - 3,3-72-5н • В2'5 • L-р0,9 • ^ • ^-у, (10)
где 5н - насыпной вес загрузки, т/м3; О - рабочий диаметр, м (0=7 м); О -длина мельницы, м (О=2,3 м); р - степень заполнения доли рабочего объема; у - относительная скорость вращения; кс - коэффициент, учитывающий переход от сухого способа измельчения к мокрому; кв - коэффициент, учитывающий изменение содержания твердого в пульпе.
При удельном весе горной массы, изменяющейся в пределах 2,6^3,2 т/м3 с учетом коэффициента разрыхления к=0,65^0,7 насыпной вес загрузки находится в пределах 1,69^2,08 т/м3.
Степень заполнения р принимается в пределах 0,35^0,46. Относительная скорость вращения у определяется, как отношение угловой скорости вращения барабана мельницы к критической скорости:
У = - (11)
ак
Значение р принимается р=0,75 - 0,8.
Для мельницы типа ММС-70х23 угловая скорость барабана мельницы
7 ■ П 7 • 13
а
1,36 с-1, (12)
30 30
где п=13 мин-1 - число оборотов мельницы в минуту.
Критическая угловая скорость (юк) может быть определена по формуле
а -1,67 с-, (13)
где £=9,81 м/с2 - ускорение силы тяжести.
Значение фактической относительной скорости хорошо согласуется с теоретическим значением
1,36 _ пл у = -—- 0,84. 1,67
Коэффициент кс принимается равным 1,1 - 1,2. Коэффициент кв определяется по формуле
кв - 0,93 + 0,007 • (р - 55), (14)
где р - содержание твердого в пульпе, принимается по данным обогатительной фабрики: р=55...72 %.
Таким образом, для условий рассматриваемой обогатительной фабрики: кв=0,93 - 1,049.
В табл. 3 приведены значения мощности приводного двигателя мельницы ММС-70х23 (Р, кВт) для различных режимов работы мельницы, определенной по выражению (10).
Таблица 3
Зависимость потребляемой мощности двигателя ММС от степени
загр узки и насыпного веса руды
Насыпной вес, 5н, т/м3
Степень загрузки, ф 1,6 2,0 2,5
Р, кВт
0,3 684,2 852,6 1065,8
0,35 784,3 980,4 1225,7
0,4 893,2 1132,7 1415,9
0,45 1007,6 1259,3 1574,2
0,46 1012,8 1266,0 1582,5
При этом коэффициенты кв и кс приняты следующими: кв=1,0; Лс=1,15.
Для расчета мощности приводного двигателя мельницы, как при каскадном режиме, так и при смешанном рекомендуется выражение:
3
Рм = 6,54 ■ L ■( R2-Р2 )2 ■ , (15)
где Ь - длина барабана мельницы, м; ю - угловая скорость, с-1; уп - удельный вес пульпы, т/м3; Л - внутренний радиус барабана мельницы, м; р -
радиус рудной загрузки, м; бш^ =
ю2 ■ Я
Я
синус угла рудной загрузки.
Значение угла рудной загрузки определяется упрощенно, без учета сил трения между слоями руды в мельницы. Величина радиуса рудной загрузки определяет значение степени заполнения мельницы рудой по выражению:
агссоБ-—
у-
Я Я2 у
Я2 -Р2
п
(1б)
Соотношение между значениями степени загрузки и потребляемой мощностью представлено в табл. 4.
Таблица 4
ф 0,157 0,235 0,35 0,388 0,425 0,445 0,463
Р, кВт 574,9 767,3 956,2 994,7 1020 1028,9 1035
Проверочный расчет мощности приводного двигателя мельницы ММС-70х23 по выражениям (10) и (15) для различных условий эксплуатации и степени заполнения указывает на хорошее согласование результатов (табл. 5).
Таблица 5
Зависимость потребляемой мощности, рассчитанной по разным _формулам, от степени заполнения мельницы_
Номер расчетной формулы р=0,35 р=0,46
Р, кВт
(10) 1225,7 1582,5
(15) 956,2 1035
Мельницы ММС относятся к категории машин, работающих в длительном режиме, без значительных перегрузок. Скорость вращения барабана мельниц в процессе работы не регулируется. Наибольшие нагрузки привод испытывал во время пуска мельницы с загрузкой. Начальный момент синхронного двигателя для привода мельницы ММС должен быть не ниже 1,3 - 1,4 от номинального момента двигателя.
Сравнение расчетной мощности приводного двигателя с установленной мощностью синхронного двигателя типа СДМ-16-49-6, равной 1600 кВт, с редуктором типа ТШ 125 Д указывает на соответствие привода предъявляемым требованиям. Мощность двигателя СДМ-16-49-6 является достаточной для обеспечения длительного технологического процесса измельчения и пуска мельниц.
Выводы
Проведено исследование энергетических характеристик отделения измельчения крупной обогатительной фабрики, где в одном технологическом процессе наряду с шаровыми мельницами типа МШР работают мельницы самоизмельчения типа ММС.
На основании данных по электропотреблению отделений обогатительной фабрики были получены статистические оценки: среднее (оценка математического ожидания); стандарт (несмещенная оценка среднеквадра-тического отклонения).
Приведен технологический процесс отделения измельчения, показана режимная карта технологического процесса корпуса самоизмельчения.
На основании среднемесячных значений 60-и минутной мощности (Р60) построен суточный график изменения активной мощности КСИ. Определены коэффициенты использования по активной мощности, формы графика нагрузки, заполнения графика нагрузки. Приведена динамика изменения величины Р60 в часы вечернего максимума энергосистемы по декадам исследуемого месяца. Установлено, что упорядочение работы КСИ должно привести к уменьшению потребляемой активной мощности Р60 в часы максимума энергосистемы и к снижению оплату за заявленную 30-минутную активную мощность Р30.
Приведен эмпирический метод расчета мощности приводного электродвигателя мельницы ММС-70х23. Получена зависимость потребляемой мощности двигателя ММС от степени загрузки и насыпного веса руды. Сравнение расчетной мощности приводного двигателя с установленной мощностью синхронного двигателя типа СДМ-16-49-6, равной 1600 кВт, с редуктором типа ТШ 125 Д указывает на соответствие привода предъявляемым требованиям. Мощность двигателя СДМ-16-49-6 является достаточной для обеспечения длительного технологического процесса измельчения и пуска мельниц.
Список литературы
1. Tailings utilization and zinc extraction based on mechanochemical activation / V.I. Golik [and others] // Materials. 2023. 16. 726. https://doi.org/10.3390/ma16020726.
2. Ge L., Quan L., Zhang X. Efficiency improvement and evaluation of electric hydraulic excavator with speed and displacement variable pump // Energy Conversion and Management 150. 2017. P. 62-71.
3. Gutierrez G., Celeita D., Ramos G. Ground-directional solution to improve selectivity in underground mining power systems protection // Computers & Electrical Engineering 80. 2019.
4. How to allocate energy-saving benefit for guaranteed savings EPC projects? A case of China / Tiancheng Shang, Peihong Liu, Junxiong Guo // Energy. 2020. Vol. 191. 116499.
5. Energy-saving effect of integrated cooling unit with rotary booster and compressor for data center / Yu Liu, Guoyuan Ma, Lianzheng Xue, Feng Zhou, Lei Wang // International Journal of Refrigeration. 2020. Vol. 119. Р. 366-375.
6. Multi-dimensional analysis of air-conditioning energy use for energy-saving management in university teaching buildings / Xinyue Li, Shuqin Chen, Hongliang Li, Yunxiao Lou, Jiahe Li // Building and Environment. 2020. Vol. 185. 07246.
7. Estimation of energy consumption in machine learning / Eva García-Martín, Crefeda Faviola Rodrigues, Graham Riley, Hákan Grahn // Journal of Parallel and Distributed Computing. 2019. Vol. 134. Р. 75-88.
8. Machine learning in energy economics and finance: A review / Hamed Ghoddusi, Germán G.Creamer, Nima Rafizadeh // Energy Rconomics. 2019. Vol. 81. Р. 709-727.
9. Golik V.I., Razorenov Yu.I., Efremenkov A.B. Recycling of metal ore mill tailings // Applied Mechanics and Materials. 2014. Т. 682. P. 363-368.
10. Litvinenko V. S. Digital economy as a factor in the technological development of the mineral sector // Natural Resources Research, 2019. doi: 10.1007/s11053-019-09568-4.
11. Khasheva Z.M., Golik V.I. The ways of recovery in economy of the depressed mining enterprises of the Russian Caucasus // International Business Management. 2015. Т. 9. № 6. Р. 1210-1216.
12. Оптимизация режимов работы синхронных двигателей для повышения пропускной способности сетей электроснабжения промышленных предприятий / Р.В. Клюев, И.И. Босиков, О.А. Гаврина, М.Т. Текиев // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2022. Вып. 1. С. 272-293.
13. Статистическое исследование электропотребления карьера горно-металлургического комбината / Р.В. Клюев, И.И. Босиков, О.А. Гаври-на, А.И. Тилов // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2022. Вып. 3. С. 133-146.
14. Performance evaluation of functioning of natural-industrial system of mining-processing complex with help of analytical and mathematical models / I. I. Bosikov, R. V. Klyuev, V. Ch. Revazov, D. E. Pilieva // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2018. 2018 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 327 022013.
15. Plieva M. T., Gavrina O. A., Kabisov A. A. Analysis of technological damage at 110 kV substations in JSC IDGC of the North Caucasus- «Sev-kavkazenergo» // Int. Multi-Conf. on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon) (Vladivostok). 2019. Inspec Accession Number 19229305 DOI: 10.1109/FarEastCon.2019.8934076.
16. Оценка агроэкологического состояния агроландшафтов для повышения их устойчивости / В.Л. Татаринцев, Л.М. Татаринцев, Ф.К. Ерме-ков, Ю.С. Лисовская // Устойчивое развитие горных территорий. 2022. Т.14. № 1. С. 76-86. DOI: 10.21177/1998-4502-2022-14-1-76-86.
17. Баловцев С.В., Скопинцева О.В., Коликов К.С. Управление аэрологическими рисками в подготовительных выработках угольных шахт // Устойчивое развитие горных территорий. 2022. Т. 14. № 1. С. 107-116. DOI: 10.21177/1998-4502-2022-14-1-107-116.
18. Васильев П.В., Стась Г.В., Смирнова Е.В. Оценка риска травматизма при добыче полезных ископаемых // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2016. Вып. 2. С. 45-58.
19. Баловцев С. В., Скопинцева О. В. Оценка влияния повторно используемых выработок на аэрологические риски на угольных шахтах // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2021. № 2-1. С. 40-53. DOI: 10.25018/0236-1493-2021-21-0-40-53.
Клюев Роман Владимирович, д-р техн. наук, проф., [email protected], Россия, Москва, Московский политехнический университет,
Босиков Игорь Иванович, канд. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Владикавказ, Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет),
Гаврина Оксана Александровна, канд. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Владикавказ, Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет).
Зацепин Евгений Петрович канд. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Липецк, Липецкий государственный технический университет.
ANALYSIS OF THE ENERGY CHARACTERISTICS OF THE GRINDING DEPARTMENT
OF THE CONCENTRATION FACTORY
R.V. Klyuev, I.I. Bosikov, O.A. Gavrina, E.P. Zatsepin
For processing plants of mining and processing plants, an important and urgent issue is a comprehensive analysis of the energy characteristics of the most energy-intensive equipment. Such an analysis is necessary to identify the potential for energy savings and reduce energy costs per product cost. In the presented work, on the basis of data on the power consumption of a large processing plant, an analysis of the energy characteristics of autogenous grinding mills was carried out. Based on the data on the power consumption of the processing plant departments, statistical estimates were obtained: average (estimation of the mathematical expectation); standard (unbiased estimate of standard deviation). The technological process of grinding separation is given, the regime map of the technological process of the self-grinding body is shown. The utilization factors for active power, the forms of the load schedule, the filling of the load schedule are determined. The dynamics of change in the power value during the hours of the evening maximum of the power system over the decades of the month under study is given. An empirical method for calculating the power of the drive motor of the MMC-70x23 mill is given. The dependence of the power consumption of the MMC engine on the degree of loading and bulk weight of ore is obtained. Comparison of the calculated power of the drive motor with the installed power of the synchronous motor type SDM-16-49-6, equal to 1600 kW, with a gearbox type TSh 125 D indicates that the drive meets the requirements. The power of the SDM-16-49-6 engine is sufficient to ensure a long technological process of grinding and starting the mills.
Key words: concentrating plant, self-grinding mill, energy characteristics, power, daily load schedule, electric motor, ore.
Klyuev Roman Vladimirovich, doctor of technical sciences, full professor, [email protected], Russia, Moscow, Moscow Polytechnic University,
Bosikov Igor Ivanovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Vladikavkaz, North Caucasian Institute of mining and metallurgy (State Technological University),
Gavrina Oksana Alexandrovna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Vladikavkaz, North Caucasian Institute of mining and metallurgy (State Technological University).
Zatsepin Evgeniy Petrovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Lipetsk, Lipetsk State Technical University
Reference
1. Tailings utilization and zinc extraction based on mechanochemical activation / V.I. Golik [and others] // Materials. 2023. 16. 726. https://doi.org/10.3390/ma16020726.
2. Ge L., Quan L., Zhang X. Efficiency improvement and evaluation of electric hydraulic excavator with speed and displacement variable pump // Energy Conversion and Management 150. 2017. P. 62-71.
3. Gutierrez G., Celeita D., Ramos G. Ground-directional solution to improve selectivity in underground mining power systems protection // Computers & Electrical Engineering 80. 2019.
4. How to allocate energy-saving benefit for guaranteed savings EPC projects? A case of China / Tiancheng Shang, Peihong Liu, Junxiong Guo // Energy. 2020. Vol. 191. 116499.
5. Energy-saving effect of integrated cooling unit with rotary booster and compressor for data center / Yu Liu, Guoyuan Ma, Lianzheng Xue, Feng Zhou, Lei Wang // International Journal of Refrigeration. 2020. Vol. 119. p. 366-375.
6. Multi-dimensional analysis of air-conditioning energy use for energy-saving management in university teaching buildings / Xinyue Li, Shuqin Chen, Hongliang Li, Yunxiao Lou, Jiahe Li // Building and Environment. 2020. Vol. 185. 07246.
7. Estimation of energy consumption in machine learning / Eva García-Martín, Crefeda Faviola Rodrigues, Graham Riley, Hákan Grahn // Journal of Parallel and Distributed Computing. 2019. Vol. 134. p. 75-88.
8. Machine learning in energy economics and finance: A review / Hamed Ghoddusi, Germán G.Creamer, Nima Rafizadeh // Energy Rconomics. 2019. Vol. 81. pp. 709-727.
9. Golik V.I., Razorenov Yu.I., Efremenkov A.B. Recycling of metal ore mill tailings // Applied Mechanics and Materials. 2014. Vol. 682. pp. 363-368.
10. Litvinenko V. S. Digital economy as a factor in the technological development of the mineral sector // Natural Resources Research, 2019. doi:10.1007/s11053-019-09568-4 .
11. Khasheva Z.M., Golik V.I. The ways of recovery in economy of the depressed mining enterprises of the Russian Caucasus // International Business Management. 2015. Vol. 9. No. 6. R. 1210-1216.
12. Optimization of synchronous motors operation modes for increasing the capacity of power supply networks of industrial enterprises / R.V. Klyuev, I.I. Bosikov, O.A. Gavrina, M.T. Tekiev // Izvestiya Tula State University. Earth sciences. 2022. Issue 1. pp. 272-293.
13. Statistical study of power consumption of the mining and metallurgical combine quarry / R.V. Klyuev, I.I. Bosikov, O.A. Gavrina, A.I. Tilov // Izvestiya Tula State University. Earth sciences. 2022. Issue 3. pp. 133-146.
14. Performance evaluation of functioning of natural-industrial system of mining-processing complex with help of analytical and mathematical models / I. I. Bosikov, R. V. Klyuev, V. Ch. Revazov, D. E. Pilieva // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2018. 2018 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 327 022013.
15. Plieva M. T., Gavrina O. A., Kabisov A. A. Analysis of technological damage at 110 kV substations in JSC IDGC of the North Caucasus- «Sevkavkazenergo» // Int. Multi-Conf. on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon) (Vladivostok). 2019. Inspec Access Number 19229305 DOI: 10.1109/FarEastCon.2019.8934076.
16. Assessment of the agroecological state of agricultural landscapes to increase their sustainability / V.L. Tatarintsev, L.M. Tatarintsev, F.K. Ermekov, Y.S. Lisovskaya // Sustainable development of mountain territories. 2022. Vol.14. No. 1. pp. 76-86. DOI: 10.21177/1998-4502-2022-14-1-76-86.
17. Balovtsev S.V., Skopintseva O.V., Kolikov K.S. Management of aerological risks in preparatory workings of coal mines // Sustainable development of mountain territories. 2022. Vol. 14. No. 1. pp. 107-116. DOI: 10.21177/1998-4502-2022-14-1-107-116.
18. Vasiliev P.V., Stas G.V., Smirnova E.V. Assessment of injury risk in mining // Izvestiya Tula State University. Earth sciences. 2016. Issue. 2. pp. 45-58.
19. Balovtsev S. V., Skopintseva O. V. Assessment of the impact of reused workings on aerological risks at coal mines // Mining information and analytical bulletin. 2021. No. 2-1. pp. 40-53. DOI: 10.25018/0236-1493-2021-21-0-40-53.
УДК 004.9:624
К ВОПРОСУ О ВЫБОРЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ СОЗДАНИЯ BIM В ИНЖЕНЕРНОЙ ГЕОЛОГИИ
О.А. Кудреватых, В.В. Середин, А.В. Андрианов, В.П. Красильников
В современной отрасли строительства и изысканий BIM-технологии становятся неотъемлемой частью производственного процесса. BIM технологии включают в себя: Sd-проектирование, информационное моделирование (ИМ) существующих объектов и управление технологическими процессами. При создании BIM-модели используются, как правило, информация о надземных сооружениях, реже надземных и подземных объектах и в единичных случаях надземных, подземных объектах и геологическая id-модель. Тесная интеграция BIM в промышленность оказывает положительный эффект на всех стадиях реализации проектов, что выражается в сокращении сроков, стоимости и повышении общего качества работ. Подобная тенденция приводит к увеличению числа программных продуктов, обеспечивающих деятельность в среде BIM, что, однако, может вызвать проблему выбора наиболее оптимального программного обеспечения, отвечающего всем потребностям пользователя в рамках его профессиональных задач. На российском рынке геологами и проектировщиками используется достаточно большое количество программ для построения объемных инженерно-геологических моделей и передачи этой информации в проект. Большинство из используемых программ достаточно трудоемко и имеют высокую стоимость. В статье рассмотрены программы, существующие на рынке и произведен выбор наиболее эффективных для создания BIM-моделей.
Ключевые слова: SD-моделирование; геологическая модель; BIM-технологии; Autocad Civil 3D; Кредо Геокарты; CadLib; Model Studio CS.
BIM технологии включают 3ё-проектирование, информационное моделирование (ИМ) существующих объектов и управление технологическими процессами [1]. Наибольших успехов в 3ё-проектирование и информационном моделировании добились ООО «Газпромнефть» [5], АО «Зарубежнефть» [2], ООО «Волгограднефтепроект» [21], ООО «Недра» для объектов НК «Лукойл» [17]. В управлении технологическими процессами, на базе информационных моделей, занимаются единичные предпри-
