CC BY
53
УДК 622.7:519.711.2
11 12 В.Ф. Скороходов , Р.М. Никитин , А.С. Степанникова , А.Г. Олеиник
1 ФГБУН Горный институт КНЦ РАН,
2 ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦРАН
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СРЕДСТВ ИНЖЕНЕРНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ МИНЕРАЛОВ В ПРОДУКТАХ ОБОГАЩЕНИЯ НЕФЕЛИНОВОЙ ФЛОТАЦИИ*
Аннотация
В работе представлен подход к оценке флотационных свойств компонентов питания обратной нефелиновой флотации, позволяющий формулировать интегральные свойства фаз многоскоростного многофазного континуума (ММК) флотации в рамках вычислительного эксперимента, проводимого с CFD (Computational Fluid Dynamics) моделью гетерогенной системы процесса флотации (ГСПФ), адаптированной к эксплуатационным особенностям действующей флотационной техники.
Ключевые слова:
компьютерное моделирование, флотация, гидродинамика фаз гетерогенной системы, поверхностная энергия, многофазный многоскоростной континуум, CFD-метод.
V.F. Skorokhodov, R.M. Nikitin, A.S. Stepannikova, A.G. Oleinik USE OF ENGINEERING ANALYSIS TOOLS FOR STUDY OF DISTRIBUTION OF MINERALS IN THE CONCENTRATION PRODUCTS OF NEPHELINE FLOTATION
Abstract
The paper presents an approach to assess flotation properties of feed components for reserve nepheline flotation. The approach allows formulating integral properties of phases of multi-velocity and multi-phase flotation continuum within the computing experiment which is carried out by CFD (Computational Fluid Dynamics) model of heterogenic system of flotation process. The model is adapted to operational features of the acting flotation equipment.
Key words:
computer modelling, flotation, hydrodynamics of phases of heterogenic system, surface energy, multi-phase multi-velocity continuum, CFD-method.
Увеличение объемов добываемых полезных ископаемых сопровождается обеднением рудного сырья и усилением техногенной нагрузки на природу. Более полное и комплексное извлечение минералов и вовлечение в переработку техногенного сырья позволит смягчить воздействие деятельности человека на природную среду. Решение этой проблемы зависит от внедрения новых технологий переработки полезных ископаемых на основе создания новых образцов машин и аппаратов, используемых при добыче и обогащении минерального сырья. Создание нового обогатительного оборудования сегодня все в большей мере связано с применением в исследованиях разделительных
* Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №12-07-98800-р_север_а «Разработка моделей и информационной технологии прогнозирования параметров производственных процессов обогащения руд».
процессов вычислительных программ, основанных на моделях многофазной гидродинамики. В основе моделирования процессов разделения минеральных компонентов лежит математический аппарат вычислительной гидродинамики. При разработке CFD моделей ключевым является выявление факторов, влияющих на эффективность моделируемых процессов.
В модели твердая фаза представлена множеством дисперсных псевдо фаз, физико-химические свойства которых определены в результате анализа пробы питания флотации. Геометрия модели, ограниченная контурами камеры, статора и импеллера флотационной машины ОК-38, используемой, в частности, в ОАО «Апатит» в цикле производства нефелинового концентрата, разработана в соответствие с конструкторской документацией компании Outokumpu в сеточном генераторе Gambit. Расчетная сетка модели предусматривает применение в ходе вычислительного эксперимента технологии движущихся сеток (Dynamic Mesh). Вычислительный эксперимент над моделью проведен в модуле Fluent программного комплекса ANSYS 14.5.
Магистральной фазой модели является среда со свойствами водного раствора ПАВ малой концентрации со значениями pH в соответствии с регламентом технологии получения нефелинового концентрата. Первой из вторичных псевдо фаз является дисперсная фаза, каждый элементарный объем которой обладает свойствами пузырька воздуха. Отнесение каждой твердой частицы к какой-либо вторичной псевдо фазе модели зависит от значения величин ее физических и химических свойств, определяющих ее положение в интервалах соответствующих статистических распределений [1]. Данные для формулировки условий однозначности модели были определены из состава питания флотации по результатам гранулометрического, химического и минералогического анализов пробы. Необходимой составляющей этих данных является оценка раскрытия полезного минерала в классах крупности частиц.
Определение твердых псевдо фаз модели основано на том, что их количество и состав в вычислительном эксперименте должны отвечать уровню ожидаемой достоверности, технической оснащенности и времени, отведенному на его проведение. Для постановки вычислительного эксперимента во входном потоке модели ГСПФ был определен ряд псевдо фаз (узких флотационных фракций), интегральные свойства которых отражают степень вхождения в них реальных минералов. Для каждой из псевдо фаз рассчитаны эффективные плотности и массовые доли элементов, представляющих промышленный интерес в производственном цикле ОАО «Апатит» - Al2O3 и P2O5. Учитывая, что минералы, входящие в псевдо фазы модели, равновероятно формируют поверхности их частиц, оценены доли поверхности частиц, приходящиеся на каждый фазообразующий минерал. На основе данных, приведенных в [2], и полученных на основе методики расчета, приведенной в [3], определены энергетические константы ионов, входящих в структуры кристаллических решеток минералов, содержащихся в пробе питания нефелиновой флотации (табл. 1).
В табл. 2 приведены справочные и расчетные данные к оценке флотационных свойств компонентов пробы питания.
Расчеты проведены методом оценки поверхностной энергии минеральных зерен по установленной связи между ее величиной и значениями энергии взаимодействия ионов в кристаллической решетке минерала. Такой подход
основывается на геоэнергетической теории А.Е. Ферсмана [4] и работах В.В. Зуева и др. [5], посвященных кристаллоэнергетике.
Таблица 1
Энергетические константы ионов, входящих в структуры кристаллических решеток минералов, содержащихся в пробе питания нефелиновой флотации
н О Б Ка Mg А1 8і р К Са Ті + ГЧ Рч + го Рч 8г
0,32 1,55 0,37 5 0, 2,15 5 0 оо4 14,40 0, 1,75 0 осТ 2,12 5,15 1,58
Таблица 2
Справочные и расчетные* данные к оценке флотационных свойств компонентов пробы питания нефелиновой флотации
Екк
Минерал Формула и. иУ Б*
Нефелин К^А^іО^ 86481 391 1,284 1,259
Эгирин КаРе3+[8і2Об] 34395 521 1,608 1,646
Полевой шпат К[А18ізО8] 46621 445 1,418 1,425
н е ф и СаТі^іО^О 28395 507 1,573 1,609
Апатит Са5[РО,]зБ 75991 498 1,549 1,583
Слюда КМвз[8ізА1Ою](ОН)2 60861 430 1,379 1,377
Гидрослюды Ре2+Ре3+Мй^зА1Ою] ■ (ОЩЧ^О 73044 346 1,171 1,133
Ильменит РеТіОз 16255 508 1,575 1,611
Лампрофиллит 8г2№зТіз [8і2О7]2Оз ■ (ОН) 98932 435 1,392 1,392
Цеолиты Ка2[А128ізОю]Н2О 58172 364 1,216 1,181
Т итаномагнетит Ре2+РЄ23+О4^Є22+ТіО4 40138 445 1,416 1,423
Гидроокислы Fe Ре3+О(ОН) 9183 440 1,404 1,408
Энигматит Ка2ре52+Ті[8ібО!8]О2 109829 483 1,512 1,541
*расчетные данные:
- молярная энергия связи кристаллической решетки минерала
[кДж/моль];
иу - объемная энергия связи кристаллической решетки минерала
[кДж/см3];
Е/я - поверхностная энергия границы раздела воздух при нормальных условиях - твердое [Дж/м2];
Екк - поверхностная энергия границы раздела жидкость при нормальных условиях - твердое [Дж/м2].
При построении модели разделительного процесса важно соблюдение условий реального производства. Основой расчета объемных характеристик модели явилась технологическая схема получения нефелинового концентрата в ОАО «Апатит» (рис. 1).
Исходя из количества камер двухкамерных машин ОК-38 в технологической цепочке нефелиновой флотации в ОАО «Апатит» и предположения о равной интенсивности процесса в каждой камере, получены базовые
параметры СББ модели ГСПФ в первой камере, необходимые для контроля над данными вычислительного эксперимента (рис. 2).
В модели определялись потоки массы псевдо фаз через поверхности ввода питания и выходов камерного и пенного продуктов, а так же объемное распределение псевдо фаз в расчетной области.
ММС в слабом поле
Условные обозначения
0,65 215,3 333,7
100
23,07
100 100 39,22 431,6
Немагнитный продукт Основная нефелиновая флотация
V %
Р А120з £ Аі'о., '
Р Р:Ов % <? т/ч IV м3/ч
£ Р2Оц О/о % ТВ. V м3/ч
52.00 28,38
64.00
0,38 112,0 92,7 48.00 17,31 36.00 0,94 103,3 241,0
30,61 54,71 153,7 69,39 30,00 277,9
Камерный продукт Пенный продукт
Рис. 1. Фрагмент технологической схемы получения нефелинового концентрата в пересчете на операцию нефелиновой флотации
Поток питания СИЭ модели ГСПФ
100 0,55 215,3 333,7
23,69
100 100 39,22 431,6
у(
У % р Л/;03 '
є аСоъ <
словные ооозначения
Р Р:Ов % <? т/ч IV м3/ч
г р:о. % % ТВ. V м3/ч
СТО модель ГСПФ в камере ОК-38
89,61
24,44
92,42
0,52 192,9 269,6
84,31 41,72 360,0
Поток камерного продукта СРВ модели
10,39
17,29
7,58
0,83 22,4 64,1
15,69 25,86 71,6
Поток пенного продукта СРО модели
Рис. 2. Базовые параметры С¥В модели ГСПФ в первой камере технологической цепочки нефелиновой флотации
Получены поля скоростей ГСПФ в целом и каждой дисперсной фазы в отдельности. В объеме ГСПФ выявлены зоны гидродинамической активности, характеризующиеся образованием локальных турбулентных потоков, снижающих вероятность элементарных актов флотации, а также зоны, где гидродинамическая активность ГСПФ низка, что способствует образованию застойных областей с пониженной концентрацией газовой фазы. Тем самым получено представление о расположении зон, где установившиеся гидродинамические режимы в различной степени способствуют процессу флотации.
На рис. 3 представлены поля скоростей магистральной фазы и вторичной псевдо фазы, каждая частица которой обладает свойствами пузырька воздуха, в среднем сечении объема ГСПФ. На рис. 3, 4, 5 проекция модели выбрана таким образом, что направление движения внешнего потока питания слева направо, выход пенного продукта по внешней нормали от верхнего среза проекции, вращение импеллера правовинтовое.
Рис. 3. Поля скоростей (магнитуда, м/с): а) магистральная; б) вторичная псевдо фаза, каждая частица которой обладает свойствами пузырька воздуха
Получены индикаторные распределения твердых псевдо фаз (рис. 4). Индикатором распределения является объемная доля псевдо фазы в потоке питания модели. Индикаторное распределение позволяет оценить характер положения фазы в ГСПФ по сравнению с распределением фазы в питании процесса, что выявляет тенденцию заполнения фазой рабочего объема флотационной камеры.
Рис. 4. Индикаторные распределения: а - гидрофильная псевдо фаза с объемным содержанием в потоке питания 3,63е-02 и расходом 11,388 кг/с; б - гидрофобная псевдо фаза с объемным содержанием в потоке питания 2,74е-02 и расходом 10,849 кг/с.
Получены средневзвешенные распределения концентраций твердых псевдо фаз (рис. 5). Центр распределения определен как среднее арифметическое суммы объемных долей твердых псевдо фаз модели, равное 4,18е-02. Средневзвешенное распределение позволяет установить качественную и количественную прогнозные оценки формирования камерного и пенного продуктов.
|4Л8е—02 3;80е-02 3,42е-02 3:04е-02 2г66е-02 Г2,28е-02 1г90е—02 1,52е-02 1 = 14е—02
|0,76е-02 0:38е-02 0;00е+00
а ________о________________
Рис. 5. Средневзвешенные распределения: а - гидрофильной псевдо фазы с объемным содержанием в модели ГСПФ 1,08е-01; б - гидрофобнойпсевдо фазы с объемным содержанием в модели ГСПФ 2,74е-02
Вычислительный эксперимент с CFD моделью ГСПФ, дает представление о гидродинамике системы, выявляет закономерности распределения концентраций и скоростей компонентов, позволяет оценить технологические параметры флотации. В табл. 3 и 4 приведены значения технологических параметров моделируемого процесса флотации, полученные в результате выполнения вычислительного. Столбцы «расчет» таблиц содержат значения параметров, соответствующие базовым параметрам CFD модели ГСПФ (рис. 2), а столбцы «результат» содержат значения поверхностных интегралов, взятых по поверхностям выходов камерного и пенного продуктов объема ГСПФ.
Кроме того, ANSYS Fluent позволяет получать интегрально-дифференциальные оценки физических и статистических параметров псевдо фаз в любой области исследуемой системы в каждый момент времени, как в графическом, так и в числовом виде. Результаты вычислительного эксперимента могут быть использованы для получения сепарационных характеристик как действующей, так и вновь создаваемой флотационной техники и обоснования оптимальных технологических параметров обогащения питания основной нефелиновой флотации. Использование вычислительного эксперимента для исследования ММК флотации позволяет избежать установки измерительных приборов и датчиков в рабочий объем камеры флотационной машины и при этом получать данные о процессе, минимизировав необходимые для проведения подобного физического эксперимента материальные и временные ресурсы.
Таблица 3
Выход камерного и пенного продуктов в модели
Параметр Камерный продукт модели Пенный продукт модели
Расчет Результат А Расчет Результат А
Выход, у 89,61% 89,71% 0,11% 10,39% 10,29% -0,97%
Содержание и извлечение Л120з и P2O5 в продуктах модели
Параметр АЬОз P2O5
Расчет Результат А Расчет Результат А
Содержание в камерном продукте, Ркам 24,44% 24,61% 0,69% 0,52% 0,53% 0,95%
Извлечение в камерный продукт, 8кам 92,42% 93,19% 0,83% 84,31% 85,49% 1,38%
Содержание в пенном продукте, Рпен 17,29% 16,95% -2,01% 0,83% 0,82% -0,73%
Извлечение в пенный продукт, 8пен 7,85% 7,36% -2,96% 15,69% 15,39% -1,95%
Литература
1. Тихонов, О.Н. Теория сепарационных процессов: учебное пособие /О.Н. Тихонов. -Технический университет. -С-Пб., 2003. -Ч.1. -102 с.
2. Бокий, Г.Б. Кристаллохимия /Г.Б. Бокий. - М.: Недра, 1971. -401 с.
3. Рабинович, В.А. Краткий химический справочник /В.А. Рабинович, В.А. Хавин. - Л.: Химия, 1977. -392 с.
4. Ферсман, А.Е. Геохимия /А.Е. Ферсман. - М. - Л: ОНТИ, Химтеорет., 1936. -503 с.
5. Зуев, В.В. Кристаллоэнергетика как основа оценки свойств твердотельных материалов / В.В. Зуев, Л.Н. Поцелуева, Ю.Д. Гончаров. - С-Пб., 2006. -139 с.
Сведения об авторах
Скороходов Владимир Федорович - д.т.н., заведующий лабораторией новых обогатительных процессов и аппаратов, е-mail: [email protected]
Vladimir F. Skorokhodov - Dr. of Sci. (Tech.), Head of laboratory
Никитин Роман Михайлович - ведущий технолог лаборатории
новых обогатительных процессов и аппаратов,
е-mail: [email protected]
Roman M. Nikitin - Principal technologist
Степанникова Анна Сергеевна - аспирант, инженер лаборатории
новых обогатительных процессов и аппаратов,
е-mail: [email protected]
Апп S. Stepannicova - Post-graduate, Engineer
Олейник Андрей Григорьевич - д.т.н., зам. директора института,
e-mail: [email protected]. net. ru
Andrey G. Oleynik - Dr. of Sci. (Tech), Deputy director
