CC BY
44
УДК: 622.33: 658.567: 553.492
ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИ БЕЗОПАСНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОИЗВОДСТВЕ ГЛИНОЗЕМА И АЛЮМИНИЯ
В.А. Верхозина1, Н.В. Головных2, К.В. Чудненко3, В.А. Бычинский4
1,2,3,4Институт Геохимии им. А.П. Виноградова СО РАН, 664033, г. Иркутск, ул. Фаворского, 1а. 1Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
На основе физико-химического моделирования экологически безопасных технологий замкнутого цикла определены оптимальные условия, позволяющие стабилизировать состав сырья и промежуточных продуктов. Выявлено, что при этом повышается безотходность производства, а также совершенствуются системы контроля и управления производственными переделами. Одновременно с увеличением выпуска глинозема и алюминия достигается решение основных экологических проблем. Предлагаемые для использования на алюминиевых предприятиях научно-технические разработки снижают удельные затраты и расход сырьевых материалов, приводят к улучшению технологического баланса компонентов, к уменьшению количества выбросов, отходов и сточных вод. Ил. 2. Табл. 2. Библиогр. 10 назв.
Ключевые слова: физико-химическое моделирование; безотходные технологии; минеральное сырье; глиноземное производство; электролиз; оптимизация процессов.
PHYSICOCHEMICAL MODELING WHEN DEVELOPING ECOLOGICALLY SAFE TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OF ALUMINA AND ALUMINIUM V.A. Verhozina, N.V. Golovnyh, K.V. Chudnenko, V.A. Bychinsky
Institute of Geochemistry named after A.P. Vinogradov, SB RAS, 1a, Favorsky St., Irkutsk, 664033. National Research Irkutsk State Technical University, 83, Lermontov St., Irkutsk, 664074.
On the basis of physicochemical modeling of ecologically safe technologies of the closed cycle the authors determine the optimal conditions, which enable to stabilize the composition of raw materials and intermediate products. The authors reveal that it increases the non-waste production, as well as improves monitoring and control systems for production redistributions. The solution of basic ecological problems is achieved along with the increase of the production of alumina and aluminum. These engineering developments suggested for use at aluminum enterprises reduce specific costs and consumption of raw materials. They also lead to the improvement of the technological balance of components, the decrease of emissions, wastes and sewage. 2 figures.2 table.10 sources.
Key words: physicochemical modeling; non-waste technologies; mineral raw material; alumina production; electrolysis; optimization of processes.
Постановка проблемы. В последние годы наблюдается тенденция к снижению содержания многих металлов в рудных месторождениях и усложнению минерального состава перерабатываемого природного и техногенного сырья. Все это ведет к удорожанию добычи и извлечения полезных компонентов, к возрастанию требований по охране окружающей среды.
Изменение подходов к добыче и переработке минерального сырья, необходимость создания безотходных и малоотходных технологий, обеспечивающих комплексное использование минеральных и энергетических ресурсов, со временем становится все более актуальным.
Алюминий, благодаря своей легкости, низкому от-
1Верхозина Валентина Александровна, доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник, тел.: (3952) 405097, 89149047775, e-mail: verhval@igc.irk.ru
Verhozina Valentina, Doctor of technical sciences, Professor, Leading Research Worker, tel.: (3952) 405097, 89149047775, e-mail: verhval@igc.irk.ru
2Головных Николай Васильевич, кандидат технических наук, научный сотрудник, тел.: (3952) 425512, 89148988001, e-mail: Golovnykh@igc.irk.ru
Golovnyh Nikolay, Candidate of technical sciences, Research Worker, tel.: (3952) 425512, 89148988001, e-mail: Golovnykh@igc.irk.ru
3Чудненко Константин Вадимович, доктор геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник, зав. лабораторией физико-химического моделирования, тел.: (3952) 405097, 89148988001, e-mail: Chud@igc.irk.ru
Chudnenko Konstantin, Doctor of Geological and Mineralogical Sciences, Senior Research Worker, Head of the Laboratory of Physicochemical Modeling, tel.: (3952) 405097, 89148988001, e-mail: Chud@igc.irk.ru
4Бычинский Валерий Алексеевич, кандидат геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник, тел: (3952) 425512, (3952) 620180, e-mail: Val@igc.irk.ru
Bychinsky Valery, Candidate of Geological and Mineralogical sciences, Senior Research Worker, tel: (3952) 425512, (3952) 620180, e-mail: Val@igc.irk.ru
ношению массы к прочности, является наиболее предпочтительным среди других металлов при использовании в составе целого ряда современных технических материалов и сплавов. Основные руды для получения глинозема и электролитической выплавки из него алюминия - бокситы, содержащие оксиды алюминия, относительно редкие минералы на территории нашей страны, что заставляет вовлекать в промышленную переработку низкосортное сырье, приводящее к образованию значительного количества отходов.
При существующих масштабах и темпах роста выпуска алюминия в России, когда в переработку вовлекаются разнообразные по составу и примесям руды, количество отходов, а также их негативное воздействие на окружающую среду продолжает возрастать. В отсутствие латеритных бокситов, перерабатываемых высокоэкономичным способом Байера, использование алюминиевого сырья с повышенным содержанием примесей с применением основного метода - способа спекания, выдвигает проблемы безотходных технологий в разряд первостепенных задач экологической безопасности [1].
Проводимые ранее экспериментальные исследования в заводских лабораториях технологических процессов алюминиевого производства не позволяли выявлять оптимальные условия переработки исходного сырья. В связи с этим предстояло на основе полученных экспериментальных данных более детально исследовать механизм фазовых физико-химических превращений исходных компонентов, происходящих на этапах глиноземного производства и при электролизе криолит-глиноземных расплавов.
Разработанный нами подход к оптимизации сложных технологических переделов заключается в том, что на этапе исследования выделяются базовые объекты моделирования, раскрывающие механизм анализируемых процессов [2]. Это позволяет рассматривать их как единые функциональные системы, взаимодействующие с окружающей средой. С целью минимизации выбросов и отходов моделируются условия стационарных процессов, обеспечивающих достижение оптимальных технологических и экологических показателей. В изолированных системах моделируются самопроизвольные процессы, которые плохо поддаются регулированию.
Поскольку технологические системы являются открытыми по отношению к окружающей среде, их балансы можно оптимизировать за счет пересмотра статей дохода и расхода. Выбросы и отходы - одна из статей. Уменьшение выбросов позволяет повышать выход продукта (извлечение полезных компонентов) и улучшать экономические показатели с учетом экологической эффективности производства.
Технология получения глинозема по способу спекания алюминиевых руд с известняком считается рентабельной и конкурентоспособной по сравнению с другими методами в том случае, когда она носит комплексный характер и является потенциально безотходной [3]. Так, при переработке нефелинового сырья по данной технологии попутно с 1 т глинозема можно
получить до 9 т цемента и до 1 т солевых продуктов -карбонатов, хлоридов, сульфатов. Благодаря «мокрому» способу спекания шихты возможна высокая степень утилизации жидких отходов. Оптимизация основных технологических процессов позволит минимизировать сброс сточных вод, создать полный сырьевой рециклинг отходов, утилизировать оксиды углерода и серы, выделяющиеся при разложении известняков и сжигании топлива. Вместе с тем, в данной технологии имеются нерешенные вопросы, связанные с нестабильностью минерально-химического состава сырья, топлива и утилизируемых отходов. В связи с этим существующие технические решения нуждаются в определенной технологической и экологической проработке.
Для оптимизации балансов имеются базы составов материалов, выполняется анализ сырья и отходов, готовится характеристика основных и вспомогательных производств, создаётся программное обеспечение, разрабатываются методика моделирования и базовые модели, уточняются параметры термохимических процессов, водных и неводных сольватов, условия ввода в систему видов энергии.
Постановочная часть моделирования включает расплавы, ионизированные частицы, схемы резерву-арной динамики процессов. Использование компьютерных моделей распространено на природные и техногенные системы. Методика моделирования адаптирована к различным особенностям превращений вещества и энергии [4].
Метод физико-химического моделирования (ФХМ). В настоящее время достигнуты значительные успехи в развитии теории ФХМ, позволяющие создавать современные компьютерные алгоритмы для расчета равновесий и динамики физико-химических систем. Нами однозначно сделан выбор в пользу метода минимизации свободной энергии, который анализирует равновесное соотношение фаз с учетом кинетических особенностей и метастабильных состояний, удерживающих компоненты от преждевременного распада. Алгоритм расчета равновесных составов физико-химической системы [5] включает следующие операционные шаги.
На основании массива исходных термодинамических данных сформированной мультисистемы возможных химических веществ и их мольных количеств -на предварительном этапе осуществляется расчет начальных приближений и минимизация свободной энергии методом внутренних точек (МВТ). Это позволяет получить двойственное решение прямой задачи, когда достигается численное схождение в точке пространственного минимума суммарных значений потенциалов Гиббса зависимых компонентов и химических потенциалов независимых компонентов. После этого по итерациям производится селекция и корректировка численного состава фаз мультисистемы и далее способом обратной задачи - расчет компонентного состава фаз, проверенных по критериям Куна-Таккера. На завершающем этапе выдаются опреде-
ленные наборы печатной информации, позволяющие проанализировать результаты моделирования.
Программный комплекс (ПК) «Селектор», использованный в данной работе, снабжен системой встроенных баз термодинамических данных и модулем формирования моделей различной сложности. Используемый алгоритм позволяет производить расчеты сложных химических равновесий в изобарно-изотермических, изохорических и адиабатических условиях мультисистем, где одновременно могут присутствовать: водный раствор электролита; газовая смесь; жидкие и твердые углеводороды; минералы в виде твердых растворов и однокомпонентных фаз; расплавы и плазма. Расчетная мультисистема может включать до 100 независимых и до 1000 зависимых компонентов. Базы термодинамических данных содержат до 15000 формуляров индивидуальных химических соединений, веществ и минералов. Число выполняемых итераций при расчете глобального минимума изменяются от 100 (нормальный режим) до 300 (режим «оврага»). Скорость расчета - до 1000000 единичных актов в минуту.
Неравновесные процессы могут моделироваться как системы временного равновесия фаз с общим химическим потенциалом, который определяется условиями существования систем. Сложные динамические системы (мегасистемы) позволяют исследовать процессы в пространстве и развитии. Динамика процесса реализуется благодаря тому, что отдельные технологические зоны (подсистемы или резервуары) при переработке сырья обмениваются потоками вещества и энергии, оставаясь в состоянии метастабильного равновесия. Модель мегасистемы [6] формируется как совокупность взаимодействующих подсистем - резервуаров. Резервуар соответствует технологической зоне, либо сопряженной стадии процесса. Его структура характеризуется матрицей зависимых компонентов - индивидуальных химических соединений и фаз (мультисистемой). Резервуары отличаются составом и температурой, стабильно существуют в технологическом пространстве. Между резервуарами и внешней средой осуществляется обмен, поддерживается материальный баланс процесса. Массоперенос осуществ-
ляется в виде потоков подвижных фаз с различной скоростью переноса. Внутри резервуаров возможно образование и поглощение фаз и компонентов, а также изменение ТР-условий, определённых смешением, охлаждением, нагреванием или саморазогревом. В каждую единицу времени (цикл) совершается расчет равновесия во всех подсистемах одновременно и, затем - перемещение вещества с потоками между резервуарами согласно коэффициентам переноса.
Физико-химические модели могут быть использованы как инструмент расчета и согласования технологических параметров, а также в автоматизированных и компьютеризированных системах управления технологическими процессами в качестве компонента программного обеспечения. Например, в системах автоматизированной подачи глинозема (АПГ) в электролизеры. На основе компьютерных моделей разработан ряд технических мероприятий и рекомендаций по оптимизации технологических процессов, сокращению выбросов, очистке сточных вод, а также переработке и утилизации отходов.
Обсуждение полученных результатов. На этом этапе исследования была выполнена методическая разработка, которая предусматривает формирование базовых физико-химических моделей основных технологических переделов глиноземного производства. С помощью данного подхода решались следующие задачи: 1) расчет оптимального состава шихты спека-тельного передела, в котором наряду с основными компонентами используются отходы производства и попутные сырьевые материалы; 2) оптимизация гидрометаллургического передела - выщелачивание спе-ка и переработка алюминатных растворов с выделением глинозема и утилизацией маточных растворов в производство солевых продуктов; 3) создание экологически безопасных условий консервации запасов техногенного сырья (шламов, золошлаков) с разработкой надежной гидротехнической системы, обеспечивающей сбор и утилизацию дренажей.
Передел спекания. В табл. 1 приведены равновесные составы продуктов спекания шихт СевероОнежских бокситов и нефелиновых концентратов Кольского месторождения, полученные методом ФХМ.
Таблица 1
Равновесный состав продуктов спекания технологических шихт
Т, 0С Состав, % масс
Газы Алюминаты Сульфаты Карбонаты Оксиды Ортосиликаты Метасиликаты
Боксито-известняковая шихта
800 32,26 19,85 4,15 7,71 3,01 5,35 27,67
1000 35,52 27,94 4,18 - 6,72 18,37 7,27
1200 35,64 27,68 4,15 - 7,57 18,69 6,27
1400 35,66 25,98 4,13 - 10,19 19,26 4,55
Нефелино-известняковая шихта
800 24,84 - 1,30 15,20 5,13 25,22 27,71
1000 31,62 16,36 1,32 - 6,73 37,37 6,60
1200 31,65 14,23 1,30 - 11,17 35,96 5,69
1400 31,66 12,44 1,25 - 15,95 34,89 3,81
Эти расчеты показывают, что состав спеков, наряду с контролируемыми фазами (№АЮ2 и Са2БЮ4), определяется наличием метасиликатов, сульфатов, шпи-нелидов, оксидов.
На основании отклонения расчетного содержания фаз от результатов статистического анализа были внесены технологические коррективы в процесс подготовки и спекания шихт. Корректировка технологических параметров с помощью ФХМ позволила эффективно утилизировать в процесс спекания ценные составляющие, снизив тем самым расход сырья, добавок и топлива на 2-3%.
ет нейтральную реакцию рН (~ 7,3), концентрация ионов снижается или стабилизируется на безопасном уровне. Образовавшийся осадок может быть отделен от раствора и утилизирован в процесс спекания шихты. Карбонизация дает возможность повысить извлечение глинозема из сырья на 35-50 тыс. т в год (для условий АГК) и привести состав сточных вод в соответствие с экологическими нормами. За счет карбонизации и повторного использования производственных вод может быть увеличена степень улавливания парниковых газов и утилизации ценных компонентов до 50-70% (рис.1), обычно не превышающая 25-35% (с
X СП
о
<и ч:
то
о. Ф СС О
о
-2 -
-4 -
-6 -
-8 -
- 14
13
- 12
11
- 10
Т I I I Г~ 8
0,5 1,0 1,5 2,0 2,5
1/1/(мольное соотношение С/А1) Рис. 1. Равновесный состав системы в зависимости от степени карбонизации алюминатного раствора (Д120зисх - 100 г/л, ак = 1,65): ГАКК - гиброалюмокарбонат калия; ГАКН1 - гиброалюмокарбонат натрия 2-вобный;
ГАКН2 - гиброалюмокарбонат натрия 3-вобный
Гидрохимический передел. С помощью физико-химических моделей исследовано влияние концентрации отдельных примесей (на примере Сг (VI) ~ 1-5 г/л) на процессы выщелачивания и декомпозиции алюминатных растворов. Установлено, что пределы корректировки температуры составляют 5-12оС, каустического модуля 0,1-0,2 ед. Моделирование показывает, что взаимодействие алюминатных растворов с диоксидом углерода сопровождается неравномерным снижением рН [7]. При этом по мере увеличения степени карбонизации W = С/А1 (рис. 1) происходит последовательное образование твердых фаз - гиббсита, байерита, бемита ^ > 0,5), гидроалюмокарбонатов № и К ^ > 1,2).
Очистка технологических растворов и сточных вод. Существующая карбонизация шламовых и сточных вод с целью их нейтрализации и очистки от алюминатов позволяет направлять очищенные воды в системы оборотного водоснабжения глиноземного предприятия, снизив тем самым необходимость их разбавления и отведения в водоем. При помощи метода ФХМ уточняем расход и концентрацию реагентов в растворе. Установлено, что при расходе 0,3 моль С02 на 1 кг Н2О карбонизируемый раствор приобрета-
получением дополнительного количества соды, поташа, ГАКН, сульфатов).
На основе созданных моделей и результатов ФХМ [8], разработаны положения оптимизации технологии глиноземного производства:
1. В процессе спекания шихты наряду с бокситами, нефелинами, содой, известняками возможно использование глин, шамотов, золошлаков, отходов производства фтористых солей и электролиза алюминия, что требует корректировки известкового Ми (Са0/БЮ2) и щелочного Мк (№20/А!203) модулей. При управлении технологической схемой предусматривается компьютерное моделирование и анализ равновесных составов, что позволяет оптимизировать составляющие спека, а также технологические параметры выщелачивания компонентов и карбонизации алюминатных растворов, обеспечивающие высокий выпуск глинозема, попутных продуктов и наиболее полную утилизацию отходов.
2. Расширение водооборота «подшламовой» водой (утилизация щелочей и алюминатов) и введение в технологический оборот белитового шлама (рециклинг кальция). Предварительное измельчение и карбонизация белитового шлама позволяет повысить его из-
вестковый модуль (МИ) с 2,0 до 2,5-3,5 и вывести из процесса кремнезем, который используется в качестве кольматанта для полимеризации шлама. Реструктуризированный шлам направляется в процессы спекания и обескремнивания алюминатных растворов, при этом сокращается удельный расход свежего известняка, снижается нагрузка складируемого шлама на гидротехнические и природоохранные объекты. В этих условиях требуется и более высокий уровень управления производством (в системах применяются физико-химические модели).
Комплексная оптимизация процессов электролиза алюминия. Одновременно с пуском новых электролизеров с обожженными анодами осуществляется модернизация действующих электролизеров Содерберга, где предусматривается внедрение автоматизированной подачи свежего и фторированного глинозема, реконструкция систем газоочистки, оптимизация технологических устройств и материалов. Чтобы снизить расход глинозема и фтористых солей, сократить объемы образования твердых и жидких отходов, необходимо улучшать технологический баланс фтора и других компонентов
[9].
Отходы газоочистки. Термодинамический анализ показывает, что соотношение выделяемых в процессе электролиза газов (табл. 2) зависит от величины криолитового отношения (КО).
Снижение температуры отходящих газов по мере выноса соединений фтора в системы газоудаления сопровождается следующими превращениями: 3№А!Р4 = №3А!Р6 + 2А!Р3; (1)
5№А!Р4 = №5^14 + 2А!р3; (2)
6АЮР2 = АЬС>3 + 4А!р3 + 1,502; (3)
2А!р3 + 3Н2О = А2О3 + 6НР. (4)
аппаратов с нисходящим пульпо-воздушным потоком, позволяет наиболее эффективно осуществить селективное разделение частиц тонких классов для получения углеродистого и фтористого концентратов.
Стабилизация криолитовых отношений. С помощью компьютерной модели «электролит -газовая фаза - твёрдые фазы» (рис. 2) установлено, что КО = 2,0 является предельным, при значениях ниже которого наблюдается резкое увеличение выбросов из криолит-глинозёмного расплава при электролизе. Для стабилизации данного соотношения необходим автоматизированный контроль технологического состава электролиза и нормы дозирования корректирующих добавок.
Системы оперативного управления. Компьютеризация промышленных систем дает возможность в процессе дозирования и расходования сырьевых материалов и корректирующих добавок стабилизировать КО электролитов, улучшать растворение глинозема и исключать дисбаланс натрия [10].
Использование физико-химических моделей и результатов моделирования в данных системах позволяет осуществить ряд важных технических мероприятий, благодаря которым повышается эколого-технологический уровень электролизного производства:
1. Опробование метода прогнозирования оптимальных концентраций технологических компонентов в электролите с учетом определенных соотношений исходных ингредиентов (А!Р3: СаР2: ЫР: МдР2: В203) позволяет разработать комплексные добавки, обеспечивающие кумулятивный эффект.
2. Компьютерное сопровождение процесса «сухой» газоочистки позволяет оптимизировать режимы
Таблица2
Состав рассчитанных фторсодержащих соединений в зависимости _от температуры газов (КО = 2,45)_
Т, оС Состав удельного выхода газов, кг/т А!
Газообразные соединения Конденсированные соединения
НР №А!Р4 А!0Р2 №Р А!Р3 Ма3А!Рв №5^14 А!203
900 2,7 11,2 0,6 0,4 2,5 2,9 0,7 2,3
800 5,3 5,5 - 0,2 0,9 4,1 3,7 3,6
700 6,1 1,6 - 0,1 0,5 1,9 9,1 5,2
600 7,2 0,1 - - 0,1 1,5 9,8 6,0
500 7,3 - - - 0,1 1,6 9,5 6,2
Примечание. Соединение А!СР2 существует выше 900оС, в системах газоулавливания данное соединение распадается, образуя тонкодисперсную фазу.
Конечными продуктами превращений (1) - (4) служат высокодисперсные натриево-алюминиевые фториды и А!203 в конденсированной фазе, а в газовой фазе - фтористый водород, который в составе охлажденных газов поступает в систему очистки.
Образование высокодисперсных отходов (размер частиц менее 10-30 мкм) достигает 25-40 кг/т А!, что согласно компьютерной технологии есть следствие конденсации высокотемпературных соединений в системах газоочистки. Комплексная переработка данных отходов, основанная на применении флотационных
рециклирования и переработки отходов газоочистки в электролизерах. Это на 10-15% уменьшает расход фтора и других ценных компонентов, теряемых со сбросом в отвалы (шламов газоочистки, хвостов флотации угольной пены).
Таким образом, физико-химическое обоснование экологически безопасных технологий алюминиевого производства дает возможность определить оптимальные значения технологических параметров, в том числе:
• состав и расход сырья и добавок (шихты);
1,0
3 0,8 -
О„0,6 К
u-F
Ч 0,4 -
0,2
0,030
- 0,025
0,,020
- 0,015
0,,010
0,,005
-г
1,5
2,0 2,5
Криолитовое отношение
4,0
3,0 -
i2,0
Рц" $
&
N1,,0
,0
Конденсированные фазы
Na3AlF16 (ж)
AI2O3 (кр)
AI2O3 (ж) ^ /
у
✓
У
AlF3 (ж)
Г
3,5
0,,6
U
о"
~т
1,0 1,5 2,0 2,5 3,0
Криолитовое отношение
Рис. 2. Состав конденсированных и газовой фаз криолит-глиноземного расплава в зависимости от криолитового отношения (( = 950 0С)
• состав, соотношение и структуру компонентов;
• температуру, давление и энерготехнологические потенциалы процесса;
• выход и качество продукта, состав и количество отходов (выбросов, сбросов).
Применение методов компьютерного физико-химического моделирования наиболее целесообразно в информационно-технологических системах алюминиевых предприятий. В этом случае результаты моделирования представляют собой массив компьютерных данных, адекватно описывающих состояние природно-
техногенных систем, в которых контролируются входные и выходные параметры технологических процессов. Преимущества этого метода заключаются в том, что он позволяет не только получить определенную информацию о состоянии технологического процесса на этапе проведения балансовых обследований (натурные замеры, инженерные расчеты, моделирование), но и прогнозировать, вырабатывать порядок улучшающих (оптимизирующих) действий и мероприятий.
Библиографический список
1. Смола В.И., Буркат В.С., Утков В.А. Повышение экологической безопасности предприятий алюминиевой промышленности Российской Федерации // Алюминиевая промышленность в мировой экономике: проблемы и перспективы: материалы XV Международного симпозиума IKSOBA-2004. СПб.: Изд-во ОАО «ВАМИ», 2004. С. 78-79.
2. Чудненко К.В., Головных Н.В. Использование метода физико-химического моделирования при оптимизации техногенных систем и технологических процессов // Экологические проблемы Северных территорий и пути их решения: материалы III Всерос. конф. с международным участием (4-8 октября 2010 г.). М.: 2010. С. 31-36.
3. Головных Н.В., Бычинский В.А., Шепелев И.И., Тупицын А.А. Физико-химическое обоснование экологически безопасных технологий производства глинозема при переработке алюминиевого сырья по способу спекания. // Цветная металлургия, 2005. № 8. С. 15-24.
4. Карпов И.К. Физико-химическое моделирование на ЭВМ в геохимии. Новосибирск: Наука, 1981. 246 с.
5. Чудненко К.В. Теория и программное обеспечение метода минимизации термодинамических потенциалов для решения геохимических задач: Автореф. дис. д-ра геол.-минералог. наук. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007. 54 с.
0
0
6. Головных Н.В., Бычинский В.А., Кочержинская В.Ф., Катков О.М. Исследование алюминатных растворов методом компьютерного моделирования физико-химических процессов // Известия вузов. Цветная металлургия, 2002. № 1. С. 12-18.
7. Golovnykh N.V., Dorofeyev V.V., Bychinsky V.A., Polonsky S.B. A concept of technical measures aimed at improvement of fluorine balance during aluminium reduction // 15-th Internation Symposium of IKSOBA "Aluminium Industry within World Economy: Problems and Trend of Development". Edited and published by JSC "VAMI", S. Petersburg, 2004, Travaux IKSOBA, Vol. 31. No 35. P. 236-240.
8. Головных Н.В. Технология комплексной переработки и утилизации углеродсодержащих отходов // Цветная металлургия, 2009. № 6. С. 29-37.
9. Головных Н.В., Бычинский В.А., Чудненко К.В., Тупицын А.А. Разработка технологии производства фторсодержащих добавок и их применение в электрометаллургии алюминия // Вестник ИрГТУ, 2004. № 3. С. 118-123.
10. Головных Н.В. Компьютерная технология прогнозирования и оптимизации процессов алюминиевого производства с использованием метода термодинамического моделирования: сб. докл. XI Междунар. конф.-выставки «Алюминий Сибири-2005», Красноярск: Изд-во «Бони компании», 2005, С. 91-94.
УДК 669.213.3:51.001.57
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОТИВОТОЧНОГО СОРБЦИОННОГО ПРОЦЕССА ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗОЛОТА
Г. И. Войлошников1, О. Н. Мурашова2, А. В. Бывальцев3
ОАО «Иргиредмет»,
664025, г. Иркутск б. Гагарина, 38.
Предложена математическая модель процесса извлечения золота «уголь в пульпе», использующая в качестве исходных данных результаты лабораторных испытаний по цианированию и сорбционному извлечению золота. Работоспособность модели была проверена на процессе извлечения золота из хвостов гравитационного обогащения окисленной золотой руды. С помощью разработанной модели рассчитаны основные показатели сорбци-онного процесса при варьировании его режимных условий, позволяющие провести технико-экономические рас-счеты и определить оптимальные технологические параметры процесса. Ил. 8. Библиогр. 6 назв.
Ключевые слова: математическая модель; моделирование; оптимизация; извлечение золота; процесс «уголь в пульпе».
MATHEMATICAL MODELING AND OPTIMIZATION OF COUNTERFLOW SORPTION PROCESS OF GOLD EXTRACTION
G. I. Voyloshnikov, O. N. Murashova, A. V. Byvaltsev
PC «Irgiredmet»
38, Gagarin Blvd., Irkutsk, 664025.
The authors propose a mathematical model of the «carbon-in-pulp» gold extraction process, which uses the results of laboratory tests on cyanidation and sorption gold extraction as input data. The efficiency of the model was tested in the process of gold extraction from the tails of gravitational concentration of the oxidized gold ore. With the help of the developed model the authors calculated the main parameters of the sorption process when varying its mode conditions that allows to carry out technical and economical calculations and determine the optimum technological parameters of the process.
8 figures. 6 sources.
Key words: mathematical model; modeling; optimization; extracting of gold; ««carbon-in-pulp» process.
Математическое моделирование может быть экономически оправданным инструментом для оценки влияния эксплуатационных показателей на эффективность проектируемых или действующих сорбционных установок по извлечению золота [1-3]. Существующие математические модели CIP, CIL, CIS и CIC процессов
основаны на различных подходах к учету кинетических факторов. В качестве исходных данных в этих моделях, так или иначе, используются результаты полупромышленных или промышленных испытаний [3-6], проведение которых характеризуется высокой продолжительностью и стоимостью.
1Войлошников Григорий Иванович, доктор технических наук, заместитель генерального директора по науке ОАО «Иргиредмет».
Voyloshnikov Grigory Ivanovich, Doctor of technical sciences, Deputy Director-General for Research, PC «Irgiredmet».
2Мурашова Олеся Николаевна, кандидат технических наук, ведущий специалист ООО "ОЦРВ". Murashova Olesya Nikolaevna, Candidate of technical sciences, Leading Specialist of LLC «SCDIIS» (Sectoral Center of Development and Implementation of Information Systems)
3Бывальцев Александр Владимирович, младший научный сотрудник ОАО «Иргиредмет», тел.: 83952650347. Byvaltsev Alexander Vladimirovich, junior research worker of PC «Irgiredmet», tel.: 83952650347.
