CC BY
56
В.Д. Самыгин
КРИТЕРИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ
ПРИМЕНЕНИЯ
ФЛОТОМАШИН*
Проведен анализ информационных источников в области предложенных критериев подобия работы флотационных машин. Выполнены исследования критериев эффективности флотационных машин. В предложенном подходе для усредненной характеристики массопереноса обосновывано использование экспериментально - расчетного метода определения функции распределения фракций (спектр флотируемости), основанного на использовании обобщенного уравнения кинетики флотации Белоглазова и разработанного Д.В. Шехиревым. Показано, что в форме спектра и в положении его на оси Км заключена вся информация о веществе и эффективности работы флотационной машины. Ключевые слова: флотационные машины, массоперенос, флотока-меры, удельная аэрация, плотность пульпы.
Анализ информационных источников в области предложенных критериев подобия работы флотомашин показал, что реальная скорость флотации в различных типах флотомашин по-своему зависит от характера протекания субпроцессов и частоты их повторения, от степени занятости поверхности пузырьков частицами, от вида распределения пузырьков по размерам, а также от режима съема пенного продукта. Совокупное действие этих факторов впервые было предложено учитывать как машинный фактор [1], под которым подразумевался коэффициент Кп, который показывал степень уменьшения времени флотации в промышленной флотомашине по сравнению с временем флотации в лабораторной флотомашине.
Дальнейшие работы можно условно классифицировать по трем главным направлениям.
Первое — было связано разработкой гидродинамических и геометрических критериев подобия для определения области существования трехфазной системы (ОСТС) в объеме флото-камер, в которой отсутствует выпадение частиц на дно и имеется пузырьковый режим движения воздуха [2, 3.]
* Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 14-17-00393).
ISSN 0236-1493. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2016. № 11. С. 322-328. © 2016. В.Д. Самыгин.
Второе — базировалось на использовании константы скорости фдотации и третье — на законмерностях массопереноса.
Область существования трехфазной системы (ОСТС) в объеме флотокамер для одного конструкционного ряда импеллер-ных флотационных машин объемом до 20 м3 было предложено устанавливать по критериям Харриса и расхода воздуха [2].
Однако условия существования трехфазной системы не совпадали с условиями для интенсивной флотации.
Второе направление основывалось на аналогии для всех типов флотомашин качественно одинаковой структуры теоретической и реальной константы скорости — (К = Р Sb Е)
которая включала три составляющие. Первая Р — отражает влияние вещественного состава руд и реагентного режима (минеральный и химический фактор), вторая Sb — интенсивность удельной аэрации и третья Е{ — извлечение из пены [4].
Показано, что интенсивность удельной аэрации в камере ^ь) является обобщенным параметром, характеризующим способность флотационных машин диспергировать газ на пузырьки, и совмещает влияние размеров пузырьков и приведенной скорости газа [5, 6].
Фактор Sb удобен тем, что может быть вычислен из измерений расхода воздуха и размера пузырьков доступными методами. Линейная зависимость константы скорости флотации ^с) от удельной интенсивности аэрации (5Ь) наблюдалась в различных интервалах для промышленной колонны (30 < Sb < 65) и для пилотной 45 < Sb < 105. Эти результаты находились в соответствии с результатами исследований, которые были получены для механических и колонных флотомашинах, несмотря на различие в условиях эксплуатации и для различных руд.
Угол наклона линейной зависимости k —S, Е, зависил от
с Ь к
плотности пульпы, размера частиц, высоты пены, типа и расхода пенообразователя и собирателя.
В работах [5] была разработана эмпирическая модель, которая позволяла прогнозировать Sb в промышленных механических камерах по переменным, которые могли быть легко измерены в промышленных условиях. В механических флотокамерах Sb зависела от периферийной скорости импеллера, приведенной скорости воздуха, коэффициента сжатия импеллера а также от размера частиц в питании (выход класса, проходящего через сито 80 микроны). Коэффициент сжатия импеллера рассматривался как параметр, характеризующий импеллеры различной конструкции. Для прогноза по модели удельной интенсивность аэрации
достаточно использовать в качестве исходных данных конструкционные параметры импеллеров и степень измельчения руды.
Третье направление, основанное на закономерностях мас-сопереноса, позволило естественным образом рассматривать все полученные представления с единых позиций.
В соответствии с мировыми тенденциями [8, 9], разработан системный подход, при котором процесс флотации рассматривался на трех масштабах: микро (от 10-10 до 10-5 м), мезо и макро (>10-2 м).
Необходимость такого подхода обосновывалась сложностью перехода от закономерностей прилипания частицы через тонкую граничную пленку к пузырьку воздуха, происходящих на нано и макроуровнях, к массопереносу трехфазных потоков во флотационных машинах (макромасштаб). Выделение мезо-масштаба необходимо при установлении взаимосвязи между микро и макро шкалами.
На макроскопическом масштабе рассматривались гидродинамические закономерности трехфазных потоков в размере оборудования, для изучения которых нашло широкое применение CFD-моделирование и модели смешивания, используемые для экспериментального определения характеристик аппаратов [10, 11].
На микроскопическом масштабе используются явления, происходящие при образовании агрегатов «частица-пузырек», селективность которых определялась регулированием поверхностных сил на основе закономерностей взаимодействия флотационных реагентов с поверхностью минералов.
Мезомасштаб, как правило, не имел строго определенного размера, а в большей степени служил для соединения информации от микроскопического к макроскопическому рассмотрению с помощью кинетических уравнений процесса флотации. Переход осуществлялся через моделирование константы скорости флотации k и ее составляющих.
Моделирование процесса флотации, включающей эти три масштаба, было применено для определения характеристик работы лабораторных аппаратов [12, 13, 14, 15].
Применение трех уравнений обогатительно-разделительного массопереноса с пульпой, с воздухом и пеной для одновременного описания всех параметров массопереноса комплексного флотационного процесса позволило установить взаимосвязь свойства минералов, разделительного признака, интенсивно-
сти обогащения и коэффициента массопереноса на основе рассмотрения содержащейся в них количества информации [15].
В настоящее время наиболее распространенной кинетической характеристикой является константа скорости флотации К, которая вычислялась из такого уравнения кинетики флотации, которое наиболее близко описывало экспериментальные данные [16].
Для константы скорости флотации, реже как синоним использовался термин — интенсивность флотации, а — коэффициент массопереноса (Км) практически не применяется, хотя является характеристикой реального процесса флотации. Эти понятия взаимосвязаны, но имеют принципиальное отличие, которое заключается в том, что интенсивность является модельной характеристикой одного или нескольких субпроцессов, а коэффициент массопереноса (Км), — реального флотационного процесса. В коэффициенте массопереноса Км сосредоточена информация о всех сторонах сложного флотационного процесса, которую невозможно получить из существующих моделей, а в К — только та, которую заложили при выводе различных кинетических уравнений.
Понятие интенсивность целесообразно применять только для типовых субпроцессов (захвата частиц пузырьком, их отрыва и транспорта), а для процессов — константа скорости, которая зависит от интенсивности нескольких субпроцессов, происходящих в несущих потоках. Коэффициент массопереноса характеризует действительный массоперенос, который определяется вкладом констант скорости трех несущих потоков: пульпового, воздушного и пенного. Константы скорости каждого несущего потока являются частыми коэффициентами массопереноса с каждой фазой.
В развиваемом подходе для усредненной характеристики массопереноса обосновывано использование экспериментально — расчетного метода определения функции распределения фракций по (Км [с-1]), (спектр флотируемости), основанного на использовании обобщенного уравнения кинетики флотации Белоглазова и разработанного Д.В. Шехиревым.
Показано, что в форме спектра и в положении его на оси Км заключена вся информация о веществе и эффективности работы флотомашины. Высокие показатели обогащения данного вида сырья будут получены в той флотомашине, у которой спектр имеет большие значения Км, с минимальной дисперсией (самый узкий).
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Погорелый А. Г. О флотационной характеристике промышленной пульпы // Известия вузов. Цветная металлургия. — 1961. — № 5. — C. 59-68.
2. Arbiter N., Harris C. C., Yap R. F. The air flow number in flotation machine scale-up // International Journal of Mineral Processing. — 1976. -Vol. 3. — № 3. — pp. 257—280.
3. Schubert H. On some aspects of the hydrodynamics of flotation processes. Flotation of Sulphide Minerals. — Elsevier, 1985. — Vol. 6. — pp. 337— 355.
4. Finch J. A., Dobby G. S. Column Flotation. — Oxford: Pergamon, 1990. — 180 p.
5. Gorain B. K. etal. Studies on impeller type, impeller speed and air flow-rate in an industrial scale flotation cell. Part 5: validation of k—Sb relationship and effect of froth depth // Minerals Engineering. — 1998. — Vol. 1. — pp. 615—626.
6. Heiskanen K. On the relationship between flotation rate and bubble surface area flux // Minerals Engineering. — 2000. — Vol. 13. — № 2. — pp. 141—149.
7. Finch J. A., Dobby G. S. Column Flotation. — Oxford: Pergamon, 1990. — 180 p.
8. Wierink G.A., Heiskanen K. Momentum coupling in flotationmodel-ling. In Proc. Computational Modelling '08, Cape Town, South Africa Modeling local flotation frequency in aturbulent flow field. 2008.
9. Margaritis Kostoglou, Thodoris D. Karapantsios, Kostas A. Matis M. Ko-stoglou et al. Advances in Colloid andlnterface Science 122 (2006) 79-91.
10. Koh P. T. L, Schwarz M. P. CFD modeling of bubble—particle collision rates and efficiencies in a flotation cell. Miner Eng 2003;16:1055-9.
11. Koh P. T. L., Schwarz M. P. CFD modeling of bubble—particle attachments in a flotation cell. Proceedings of centenary of flotation symposium, Brisbane, Australia, June; 2005. pp. 201—7.
12. Bloom F., Heindel T. J. An approximate analytical expression for the probability of attachment by sliding. J Colloid Interface Sci 1999;218: 564-77.
13. Bloom F., Heindel T. J. On the structure of collision and detachment frequencies in flotation models. Chem Eng Sci2002;57:2467-73.
14. Bloom F., Heindel T. J. Modeling flotation separation in a semi-batch process. Chem Eng Sci 2003;58:353-65.
15. Самыгин В. Д., Филиппов Л. О., Шехирев Д. В. Основы обогащения руд. — М.: Альтекс, 2003. — 304 с.
16. Saleh A. M. A study on the performance of second order models and two phase models in iron ore flotation. Physicochem. Probl. Miner. Process. 44(2010) 215—230. ЕШ
КОРОТКО ОБ АВТОРE
Самыгин Виктор Дмитриевич — доктор технических наук,
профессор, ведущий эксперт,
НИТУ «МИСиС»,
e-mail: [email protected].
UDC 621.928.5
Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten'. 2016. No. 11, pp. 322-328. V.D. Samygin
USE EFFICIENCY CRITERION FOR FLOTATION MACHINES
The analysis of information sources in the field of the proposed similarity criteria of work flotation machines. Investigation of criteria of efficiency of flotation machines. In the proposed approach the average characteristics of the mass transfer obosnovano the use of experimental - calculation method determining the distribution function of the fractions (range flotation), is based on the use of the generalized equation of flotation kinetics Beloglazova, and designed by V.D. Sekhirev. It is shown that the form of the spectrum and at the position on the axis Km lies all the information about the substance and the efficiency of the flotation machine.
Key words: flotation machine, mass transfer, fotocamere, specific aeration, the pulp density.
AUTHOR
Samygin V.D., Doctor of Technical Sciences, Professor, Leading Expert, e-mail: [email protected],
National University of Science and Technology «MISiS», 119049, Moscow, Russia.
ACKNOWLEDGEMENTS
This study has been supported by the Russian Science Foundation, Project No. 141700393.
REFERENCES
1. Pogorelyy A. G. Izvestiya vuzov. Tsvetnaya metallurgiya. 1961, no 5, pp. 59—68.
2. Arbiter N., Harris C. C., Yap R. F. The air flow number in flotation machine scale-up. International Journal of Mineral Processing. 1976. \ol. 3, no 3. pp. 257—280.
3. Schubert H. On some aspects of the hydrodynamics of flotation processes. Flotation of Sulphide Minerals. Elsevier, 1985. \ol. 6. pp. 337—355.
4. Finch J. A., Dobby G. S. Column Flotation. Oxford: Pergamon, 1990. 180 p.
5. Gorain B. K. Studies on impeller type, impeller speed and air flowrate in an industrial scale flotation cell. Part 5: validation of k—Sb relationship and effect of froth depth. Minerals Engineering. 1998. \ol. 1. pp. 615—626.
6. Heiskanen K. On the relationship between flotation rate and bubble surface area flux. Minerals Engineering. 2000. \ol. 13, no 2. pp. 141—149.
7. Finch J. A., Dobby G. S. Column Flotation. Oxford: Pergamon, 1990. 180 p.
8. Wierink G. A., Heiskanen K. Momentum coupling in flotationmodelling. In Proc. Computational Modelling '08, Cape Town, South Africa Modeling local flotation frequency in aturbulent flow field. 2008.
9. Margaritis Kostoglou, Thodoris D. Karapantsios, Kostas A. Matis M. Kostoglou Advances in Colloid and Interface Science 122 (2006) 79-91.
10. Koh P. T. L., Schwarz M. P. CFD modeling of bubble-particle collision rates and efficiencies in a flotation cell. Miner Eng. 2003;16:1055-9.
11. Koh P. T. L., Schwarz M. P. CFD modeling of bubble-particle attachments in a flotation cell. Proceedings of centenary of flotation symposium, Brisbane, Australia, June; 2005. pp. 201-7.
12. Bloom F., Heindel T. J. An approximate analytical expression for the probability of attachment by sliding. J Colloid Interface Sci 1999;218: 564-77.
13. Bloom F., Heindel T. J. On the structure of collision and detachment frequencies in flotation models. Chem Eng. Sci 2002;57:2467-73.
14. Bloom F., Heindel T. J. Modeling flotation separation in a semi-batch process. Chem Eng. Sci 2003;58:353-65.
15. Samygin V. D., Filippov L. O., Shekhirev D. V. Osnovy obogashcheniya rud (Основы обогащения руд), Moscow, Al'teks, 2003, 304 p.
16. Saleh A. M. A study on the performance of second order models and two phase models in iron ore flotation. Physicochem. Probl. Miner. Process. 44(2010) 215—230.
ОТДЕЛЬНЫЕ СТАТЬИ
ГОРНОГО ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО БЮЛЛЕТЕНЯ (СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК)
НОВЫЕ ПОДХОДЫ К КЛАССИФИКАЦИИ УГЛЕЙ ПО ИХ СКЛОННОСТИ К ОКИСЛЕНИЮ
Добрякова Надежда Николаевна1 — аспирант, инженер, e-mail: [email protected], Минаев Владимир Иванович1 — кандидат технических наук, ведущий инженер, Нестерова Валерия Георгиевна1 — кандидат технических наук, научный сотрудник, Эпштейн Светлана Абрамовна1 — доктор технических наук, старший научный сотрудник, зав. лабораторией, 1 НИТУ «МИСиС».
Приведен анализ состояния классификации углей по их склонности к окислению. Показано, что наиболее важным недостатком существующей классификации является отсутствие количественных показателей и методов их измерения, на основании которых происходит ранжирование углей по разным группам. Описаны методы определения классификационных признаков и основные результаты, полученные при исследовании коллекции разных видов углей месторождений РФ. Приведены результаты изотермической калориметрии углей при 40 °С, предложен показатель, характеризующий интенсивность низкотемпературного окисления углей.
Ключевые слова: уголь, склонность к окислению, высшая теплота сгорания, изотермическая калориметрия, активность по озону, активные группы, валентные и минеральные формы железа, эндогенная нарушенность, классификация.
An analysis is presented regarding coals classification with respect to their propensity to oxidation. It was shown that the most relevant disadvantage of the existing classification is based on lack of qualitative indices for ranging of coals by different groups, and also their measurement methods. On the basis of analysis of the literature and patent sources as well as data on laws and features of coal oxidation processes, four groups of indices allowing to range coals with respect to their propensity to oxidation were proposed. Methods for evaluation of classification indices were described and the main results obtained at collection of coals of different types and Russian Federation deposits were discussed. On the basis of studying of coals interaction with ozone and also the results of coals thermogravimetry in oxidizing and inert environments, the differences between mechanisms of low-temperature oxidation of lignites and bituminous coals were characterized. The results were presented for experiments of isothermal calorimetry of coals at 40 °C, and index characterizing the intensity of low-temperature oxidation was introduced. In order to divide coals into groups by their propensity to oxidation a technique was proposed based on correlation of the primary classification indices of coals with alteration of the calorific value after low-temperature oxidation. Correlation of change of the high calorific value (on dry, ash-free basis) after low-temperature oxidation with qualitative values of coal chemical activity to ozone, active groups percentage, velocity and value of heat released at coal oxidation allows to range the coals with respect to their propensity to oxidation. It was noted that the obtained results are preliminary and are planned to be further more exactly defined and characterized by widening of the coals collection and determination of their propensity to oxidation not only in laboratory but also in situ conditions at storage taking into account coals endogenous fracturing and contents of mineral and valence forms of iron.
Key words: coal, propensity to oxidation, high calorific value, isothermal calorimetry, activity to ozone, active groups, valence and mineral forms of iron, endogenous fracturing, classification.
NEW APPROACHES TO CLASSIFICATION OF COALS WITH RESPECT TO THEIR PROPENSITY TO OXIDATION
Dobryakova N.N.1, Minaev V.V.1, Nesterova KG.1, Epshtein S.A.1, 1 National University of Science and Technology «MISiS», 119049, Moscow, Russia.
