CC BY
17
УДК 622.7
Ю.Д. Красников, В. С. Фелькер
ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЖИМОВ РАБОТЫ ОБОГАТИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ ЖЕЛЕЗОРУДНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ (НА ПРИМЕРЕ ОАО «КМАРУДА»)
Семинар № 17
Для исследования режимов работы обогатительного комплекса применяется статистический анализ. Одним из наиболее совершенных методов статистической обработки результатов является корреляционноспектральный анализ, который вместе с другими методами позволяет достаточно полно представить процесс функционирования комплекса.
Для статистического анализа работы комбината были собраны следующие данные: численность работающих, выпуск концентрата, численность и заработная плата работающих, расход электроэнергии на комбинате, экономические показатели, добыча кварцитов, расход бурового инструмента, расход шаров для мельниц, расход футеровки мельниц, расход взрывчатых веществ на шахте, данные о травматизме, производительность мельниц и причины их простоев. Данные, собранные для анализа, имеют различные характеристики как по продолжительности их снятия, так и по частоте.
Наблюдение и контроль над технологическим процессом осуществляется путем установки датчиков на горных машинах и в специальных устройствах, обработки ее и выдачи данных. Дробильно-обогатительный комплекс оснащен системой, позволяющей удаленно следить за ходом технологического процесса. Согласно технологической инструкции также снимаются другие показатели, например расход воды, электроэнергии, содержание исходного и конечного продукта, показатели качества продукции, отгрузка на склад готовой продукции, которые затем заносятся в сменный рапорт. Сменный рапорт является документом, в котором регистрируются сведения о работе комплекса за смену. С помощью рапорта ведется контроль над работой смены.
Для определения статистических показателей функционирования полученные данные и диаграммы реализации производительности в
виде диаграмм мощности обрабатывались на ЭВМ по следующей методике.
Полученные диаграммы реализации производительности (в виде диаграмм потребляемой мощности) преобразовывались в ряд дискретных значений. В результате обработки был получен ряд характеристик:
tp, tn - среднее время соответственно работы и
простоя, часов; Км - коэффициент машинного времени; qM, qon - среднее значение производительности комплекса за машинное и оперативное время соответственно, т/час; шА - математическое ожидание; DA - дисперсия; аА - среднее квадратическое отклонение; Vq - коэффициент вариации процесса функционирования; КА (т) - график корреляционной функции; SA(ffl)
- график спектральной плотности.
Для полного описания процесса функционирования комплексов и получения графического вида распределения статистических характеристик проводился корреляционно-
спектральный анализ полученной реализации технологического процесса, для чего осуществлялось построение корреляционной функции
1 = m 14*1 + m)-m]; (1)
V n J n - m ,_1 где T - интервал записи реализации технологического процесса; n - число элементарных участков AT; ш - номер интервала, для которого производится определение корреляционной функции.
Полученные точки корреляционной функции были аппроксимированы совокупностью выражений
KA (г) = De~aM cos fit; (2)
KA (г) = De-aM (3)
где т = mT/n,
которым ставились в соответствие спектральные плотности
а а (4)
Da а
на2 + (® + у0)2 а2 + (®-у0)2
Бл О) =
2Б
(5)
где а - коэффициент «затухания» корреляционной функции; р - пространственная частота, с которой происходит изменение параметра.
Графики корреляционной функции определяют характер анализируемого процесса. Под влиянием факторов, характеризующих комплекс как систему технология - люди - комплекс машин - среда, происходят изменения различных показателей и параметров работы участков не только в течении смены, суток, месяца, но и года.
Такие изменения вызываются некоторыми монотонно изменяющимися факторами, по преимуществу горно-геологическими условиями. Изучение, прогнозирование и устранение или снижение влияния этих факторов имеет, несомненно, большое практическое значение для стабилизации режима работы обогатитель-
ного комплекса,
всех технико-
улучшения экономических показателей предприятия.
На рис. 1 представлена динамика ежемесячной производительности комплекса за четыре года, которая характеризуется некоторыми закономерностями. На графике сплошные линии - производительность комплекса с 1998 по 2001 гг., штрихом показана средняя производительность за четыре года.
С января по апрель производительность комплекса растет. В мае происходит спад на 20-30 %. Затем до августа наблюдается увеличение производства концентрата на ту же величину (20-30 %). С августа по октябрь больших изменений в объеме производства не происходит и в октябре - декабре идет увеличение примерно на 10 %. Средняя за четыре года статистика показывает, что ежегодно происходит увеличение производительности примерно на 15 %.
При изучении динамики работы было установлено, что выпуск концентрата зависит от количества поставляемого сырья. Действительно, объем переработанного сырья пропорционален объему концентрата. Так коэффициент корреляции между ежемесячной добычей и производством концентрата равен 0,95. Это гово-
Рис. 1. Выпуск концентрата 19982001 гг.
рит практически о прямой пропорциональности этих процессов.
Для процесса выпуска концентрата с частотой одни сутки были получены следующие статистические характеристики:
• математическое ожидание 4195,36;
• дисперсия 1337528;
• среднеквадратическое отклонение 1156,51;
• коэффициент вариации 0,2756;
На рис.2 представлена корреляционная функция процесса выпуска концентрата с 1998 по 2001 гг.
При анализе графиков видно, что рассматриваемый процесс обладает как случайной, так и периодической составляющей динамики. Так в данном процессе наблюдаются регулярные возрастания дисперсии каждые семь суток. Это объясняется нестабильным и высоко динамичным режимом работы в выходные дни. Эта нестабильность зависит не только от работы обогатительного комплекса, как будет показано далее, но и от периодичности поступающего на склад сырья. То есть в рассматриваемой причине задействован процесс добычи руды, который, как известно, является более динамичным, чем процесс обогащения.
Для улучшения режима работы обогатительного комплекса необходимо уделить внимание процессу добычи и складирования сырья.
Например, на одном из участков ДОФ в корпусе обогащения находится параболический бункер емкостью, рассчитанной на 10000 т сырья. Для снижения динамики работы целесообразно увеличить размер бункера, что бы на процесс обогащения периодичность процесса добычи влияла в меньшей степени. Это позволит если не избавиться от динамики, то в некоторой степени снизить ее.
Корреляционный анализ работы комбината по выпуску концентрата за четыре года показал, что в работе присутствует регуляр-
Результаты статистического анализа/ Рис. 2. Коррещщщр функция и/, цесса выпуска концентрата
-V
К„
їрсред
Іпсред
Qm
Qoп
Математическое ожидание
Дисперсия
Машинное
Оперативное
Машинная
Оперативная
_76(
10!
0,87
10,
73
41.5
47.
47.
41.5
169.
395.
<2, ТОНН 180000 і і | \ ■ | і
140000 120000 I 1 \
у IV'/ і і
і
і 1
і
40000 —... і ■■
; ! і ' 1 | !
! , 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1’МеСЯЦЫ
Среднеквадратическое от-
клонение
Машинное
13,019
15,835
15,771
18,307
11,6031
13,784
14,756
Оперативное
19,899
23,334
23,448
26,743
18,9782
25,58
26,769
Коэффициент
вариации
Машинный
27,379
32,489
33,396
35,371
26,696
25,498
28,254
Оперативный
47,84
57,745
61,643
65,818
51,6195
60,91
72,219
ная составляющая динамики. Нестабильность работы проявляется с периодичностью 7, 14, 21 и 28 суток. Эти периоды приходятся на конец недели и конец месяца. Как правило в эти дни производительность комплекса снижается.
Далее будет рассмотрена внутрисуточная и внутрисменная динамика работы комплекса. При изучении этих процессов с другой частотой, например сутки или часы, коэффициент корреляции между процессом добычи и выпуска концентрата уменьшается (при частоте - сутки, коэффициент равен 0,57). Это значит, что при внутри суточной динамике производительности комплекса на его работу оказывают влияния и другие факторы.
При изучении режима работы мельниц для сравнения с расчетными данными воспользуемся данными из технологической режимной карты, где указано, что режим работы мельницы подразумевает производительность 53 т/час.
Математическое ожидание и дисперсия представляют собой весьма важные характеристики случайной функции, однако, для описания основных особенностей случайной функции этих характеристик недостаточно.
Для более полного представления о процессах необходимо воспользоваться корреляционным анализом.
Машинное время - это время работы оборудования, исключая периоды остановки, про-
стоя, ремонта. Оперативное время - это время работы оборудования с учетом всех названных периодов.
Так исследование процессов протекающих в машинное время показывает характеристики надежности работы оборудования, а исследование процессов за оперативное время показывает влияние случайных факторов, таких как крепость породы, периодичность ее поступления и т.п., то есть не связанные с надежностью машин.
По результатам статистического анализа работы мельниц (таблица) можно сделать вывод, что рассматриваемое оборудование обладает высоким коэффициентом машинного времени (среднее значение 0,8). Среднее время простоев 12 часов, что равно одной смене. Среднее время непрерывной работы 48 часов (4 смены). Средняя производительность мельницы за машинное время 50 тонн в час, что близко к планируемому показателю. Анализ вида корреляционной функции показывает, что динамика процесса является случайной, регулярные составляющие практически отсутствуют. То же самое можно наблюдать и в случае статистического анализа работы мельницы без простоев.
При анализе работы мельницы №1 20 июня и 20 декабря остановки оборудования не было. Как видно из таблицы 3.4 в декабре работа мельницы более стабильная (коэффициент вариации в декабре меньше на 6 %), хотя средняя производительность увеличилась. Это харак-
терно для конца года, когда производительность всего комбината увеличивается и достигает обычно пика.
Анализ корреляционных функций показывает о присутствии регулярных составляющих этих процессов. Для работы мельницы в июне характерна большая дисперсия и нестабильность работы. Нестабильность работы может быть связана с крупностью и крепостью руды, загруженностью мельницы. Например, в декабре моменты возрастания регулярной составляющей приходятся на моменты догрузки шаров в мельницу.
Загруженность мельницы рудой регулируется как автоматически, системой «Звук», так и вручную. Система «Звук» представляет собой автоматизированную систему подачи руды в мельницу, посредством увеличения скорости питателя. Эта система в некоторой степени снижает динамику работы мельницы, хотя полностью, конечно, ее не устраняет.
Обычно, для вычисления коэффициентов приведенных функций необходимо воспользоваться одной из функций с подбором значений методом наименьших квадратов, что достаточно легко сделать при помощи ЭВМ.
В результате были получены следующие математические модели:
- для производительности мельниц
№ 1 - 7
К(т) = 0,95е~0>05М + 0,05е~0>05М соэ( 0,15г); (4)
йл(°>)=
0,05
0,05
0,05
л |_0,052 + (а + 0,15)2 0,052 + (а- 0,15)2
2-0,95 0,05
(5)
ж 0,052 + аг
- для процесса выпуска концентра-
К (г) = 0,91е“0Д81 г| + 0,09 е“0Д81 Л со8( 0.8т)
5а(®) = -
я 0,182 + (ю + 0,8)2 0,182 + (а-0,!
2 ■ 0,91 0,18
(6)
(7)
л 0,182 +ю2
Вышеприведенные функции подтверждают результаты статистического анализа. Коэффициенты 0,91 и 0,09 (6) означают степень влияния случайной и периодической составляющей соответственно. В обоих случаях большая часть дисперсии приходится на случайную составляющую.
Как было показано ранее в процессе выпуска концентрата регулярная составляющая больше чем в процессе работы мельниц.
Под «случайными факторами» здесь понимается причины, которые не были предусмотрены технологией.
Например, в 1999 году простои мельниц составили 12029 часов. Это составляет 19,6 % от всего времени. Причины простоев сгруппированы в 8 видов. Большей частью простои приходятся на ППР и составляют 29 % от общего времени простоев. 24% времени простоев приходится на отсутствие сырья. Как было предположено ранее, для увеличения стабильности работы комбината (увеличения коэффициента машинного времени) необходимо увеличить размер бункера для сырья, что позволит сократить время простоев по рассматриваемой причине. При годовом выпуске 1 485 000 т концентрата по этой причине потери составили 92 000 тонн. Далее идут такие причины как капитальный ремонт и незапланированный ремонт оборудования. На незапланированный ремонт приходится 13 % от общего времени простоев. На праздничные дни приходится 12 %. На отказ работы конвейера и сбои в электропитании - по 1 %. На прочие причины 2%.
Основное время простоев приходится на октябрь. Это связано с тем, что в этом месяце проводились ППР и капитальный ремонт. Средний показатель 5 - 7 % времени простоев приходится на каждый месяц.
Все эти показатели говорят о том, что в производительности комбината есть резерв. Путем сокращения времени незапланированных простоев можно значительно увеличить производительность и как следствие увеличить прибыль, получаемую комбинатом и снизить себестоимость готовой продукции.
В заключение подведем итоги:
- для исследования режимов работы обогатительного комплекса был проведен статистический анализ, который включает в себя корреляционный и спектральный анализ;
- были рассмотрены характеристики работы как комбината в целом, так и отдельно взятой машины в частности;
- расчеты проводились над данными с различными периодами и различной частотой;
- была получена математическая модель работы комплекса и отдельного оборудования, что позволяет моделировать производственные процессы, для последующего анализа и прогнозирования;
- установлено, что более 90% дисперсии - существенная часть времени простоев
процессов приходится на случайные факторы; составляет причина - «отсутствие сырья».
- было установлено, что в нестабильности работы комбината присутствует периодическая составляющая - 7 суток;
— Коротко об авторах --------------
Красников Ю.Д., Фелькер B.C. - МГОУ.
------------------------------------------ © В.И. Сайтов, И.В. Чупров,
2004
УДК 621. 926. 4
В.И. Сайтов, И.В. Чупров
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УДАРНОГО РАЗРУШЕНИЯ НЕГАБАРИТА
Семинар № 17
звестно, что первоначальным звеном в технологическом процессе ведения горных работ является разрушение [1]. При этом выделяют: техногенные первичные процессы разрушения, связанные с бурением, взрыванием, раскалыванием и т.д. В процессе ведения буро - взрывных работ не весь массив удается разрушить до требуемых размеров отдельных кусков и всегда некоторая часть взорванной горной массы представляет собой негабаритные куски. Размер, определяющий относится или нет отдельный кусок к классу негабаритов, зависит чаще всего или от вместимости ковша экскаватора, или от размера приемной щели головной дробилки крупного дробления установленной на предприятии. Процент выхода негабаритов от взорванной массы в зависимости от горно-геологических условий может изменяться от 2-3 до 15-20 процентов.
Дробление негабаритов до требуемых размеров может осуществляться либо с по-
мощью взрыва (шпуровым способом или накладными зарядами), либо при помощи импульсной техники, использующей различные виды энергии: гравитационную, механическую (пневматические, гидравлические и гидропневматические молоты), электрическую и взрывомеханические молоты [2].
По экономическим причинам взрывной способ дробления к настоящему времени практически вытеснен различного вида механическими молотами гидравлического или гидропневматического типа [3].
В бывшем СССР работы по созданию импульсной техники и исследованию процесса разрушения пород с их помощью проводились и проводятся в ИГД СО РАН, Кар-ПТИ, СКБ «Импульс» АН Кирг. ССР, ИГД им. А.А. Скочинского, ДонУГИ, МГГУ, ВИИстройдормаше, на Копейском машзаво-де, УГГГА и других НИИ и вузах.
Лидерами освоения мирового рынка импульсной техники являются фирмы: «Рам-
