Повышение эффективности управления процессом рудоподготовки на основе применения многоуровневых динамических моделей Текст научной статьи по специальности «Химические технологии»

© К.Я. Улитенко, В.В. Морозов, 2011

УДК 622.271

К.Я. Улитенко, В.В. Морозов

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ РУДОПОДГОТОВКИ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОУРОВНЕВЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Разработаны многоуровневые динамические модели процессов рудоподготовки, связывающие параметры состава и технологических свойств руды, производительности и расхода электроэнергии с параметрами гранулометрического состава руды и твердой фазы пульпы. Использование многоуровневых моделей процессов измельчения и классификации позволяет разработать и применить методы типизации руд и оценки производственной ситуации при адаптивном управлении, обеспечивающие повышение эффективности процесса рудоподготовки и обогащения за счет оперативного учета изменений физико-механических и технологических свойств руд, поступающих в переработку.

Ключевые слова: рудоподготовка, дробление и измельчение руд, динамические модели.

ш ш роцессы рудоподготовки яв-

-1А. ляются определяющими с позиции достижения заданной степени измельчения, обеспечивающей раскрытие минеральных комплексов ценных компонентов и пустой породы, и, одновременно, являются основными потребителями электроэнергии. Решения проблемы повышения эффективности процессов рудоподготовки требует модернизации существующих и разработки новых принципов построения систем регулирования и технологической оптимизации применяемых процессов.

Основой для разработки и применения эффективных систем регулирования параметров процессов рудоподготовки являются базовые закономерности процессов дробления и измельчения руд, связывающие входные и выходные параметры процессов в многопараметрической системе факторов, характеризующих свойства исходного сырья, оборудования и технологического режима

процесса обогащения. Основы применения моделирования для регулирования и оптимизации процессов рудоподготовки были заложены работами профессоров Тихонова О.Н. и Козина В.З. [1,2]. В последние годы развитие данного направления применительно к процессам флотации связано с исследованиями ученых Московского государственного горного университета в кооперации со специалистами Совместного предприятия «Эрдэнэт» [3,4].

Описание и формализация закономерностей процессов разрушения, грохочения и классификации рудного сырья в условиях протекания процессов дробления и измельчения позволяет создать многоуровневую динамическую модель процессов процесса дробления и измельчения (рис.1).

Разработанные многоуровневые динамические модели процессов рудопод-готовки, связывают параметры состава и технологических свойств

Рис. 1. Многоуровневая динамическая модель процесса измельчения

руды, производительности и расхода электроэнергии с параметрами гранулометрического состава руды и твердой фазы пульпы. Особенностью структуры и организации является рассмотрение процессов в условиях непрерывного варьирования всех парамет-

ров и использовании в качестве информационных критериев динамических составляющих входных, промежуточных и выходных параметров процессов дробления, грохочения, измельчения и классификации.

В разработанной модели функции входных параметров, например прочности руды (ПР),: были представлены в виде периодического сигнала синусоидальной формы.

^ = ПРо + ВДш (2П/К2)) (1)

где: К], К2 - амплитуда и период функции отклонения от номинальных значений; i - переменная модели (нормированное время).

Используемые в представленной модели уравнения связи носят как детерминированный, так и стохастический характер. Детерминированными моделями являются в первую очередь модели массопереноса и модели кинетики процессов измельчения. Стохастическими моделями

описывались зависимости влияния на константы детерминированных моделей различных возмущающих параметров, например прочности руды. Так, например, расчетное уравнение для определения константы скорости из-

К?Р=чК5!03(9:у^]далп)ри145едено ниже:

х(1-|ДМ|/Мо)0’5*(1-|ДШЗ|/ШЗо)0’45х х(1-|ДРЭ|/РЭ)°’42, (2)

где КИ, КИ0 -текущее и номинальное по технологическому регламенту значение константы скорости измельчения; ДПЛ, ПЛ0- измеренное отклонение и номинальное значение плотности пульпы; ДМ, МО - измеренное отклонение и номинальное значение степени загрузки барабана; ДРЭ,РЭ0 - измеренное отклонение и номинальное значение расхода энергии.

В уравнение (2) вошли параметры, связанные наибольшими корреляционными соотношениями с выходным параметром.- константой скорости измельчения по классу - 74 мкм.

Уравнения связи характеризуются высокой теснотой связи входных и выходных параметров. Коэффициент кор-

реляции исходного массива данных и оценок аппроксимирующего уравнения составляет от 0,69 до 0,96. Адекватность оценивалась по данным лабораторного анализа распределения крупности входного и выходного материала с учетом показаний поточного видеомониторинга дробленой руды и поточного грануло-метра пульпы.

Использование многоуровневых моделей процессов дробления, грохочения, измельчения и классификации позволяет разработать и применить методы типизации руд и оценки производственной ситуации при адаптивном управлении, обеспечивающие повышение эффективности процесса рудоподготовки и обогащения за счет оперативного учета изменений физико-механических и технологических свойств руд, поступающих в переработку.

Перерабатываемая руда представляется как смесь руд различных сортов. Отличием от ранее известных моделей типизации руд, разработанных в МГГУ [5], является использование в качестве входного параметра прочности и из-мельчаемости руды, а в качестве выходных - параметров работы оборудования и показателей качества технологических процессов рудоподготовки (рис. 2).

Суть методики определения сортности руды поясняется рис. 3, на котором представлены координаты типовых руд и руды текущей переработки в плоской системе координат дробимость - содержание меди. Чем меньше расстояние от точки руды текущей добычи до руды определенного типа, тем больше доля руды данного типа. Аналитический расчет в многопараметрической системе критериев осуществляется с использованием процедур нормирования и определения степени схожести руды к каждому из сортов руд.

Дробление 1

^робление_2-3<

)2 "

Реагенты РР РРК^

I2 J

1

Измельчение 1.

Измельчение 2

Колл. флотация

Колл. ф;

.....-.1-----------

Селект флотация

Отв.х

к-т 1

к-т 2

3 7-74 мкм = 7 -74 м

V чопт

-74 мкм = -74 мкм

Точки контроля:

1 - потреб. мощность привода дроб.

2 - производ. по руде;

3 - потреб. мощность привода мельницы;

4 - производ. мельницы по гот. классу крупности

1

4

Рис. 2. Принципиальная схема формирования потока руды текущей переработки как смеси руд определенных технологических сортов

Применение алгоритма оценки сортности руды обеспечивает повышение туации. эффективности процесса рудоподготов-

ки и обогащения за счет оперативного учета изменений фи-зико-меха-нических и технологических свойств руд, поступающих в переработку. К примеру, увеличение доли окисленных и смешанных руд требует менее тонкого измельчения и корректировки реагентного режима флотации.

Для оценки эффективности систем и выбора параметров модель - ориентированного управления использовалась структурная схема, представленная на рис. 4. Особенностью схемы является использование не только статических, но и динамических (в виде обобщенных первых производных) параметров процесса. Такая схема позволяет оценить влияние входных параметров и оценить степень связи измеряемых параметров процесса с конечными показателями, получить совокупность входных и промежуточных параметров, выходных показателей, соответствующих определенной производственной си-

0,16

0,15

0,14

0,13

0,12

0,11

0,1

0,09

0,08

0,07

0,06

0,4

0,45

А л

*■4 ♦ 1

1 34 |*«* • з1 |

с?*

V

I—=—*1 I И 1 2

З3 |\

\ к 3

і к 3

0,5 0,55 0,6

Содержание меди, %

0,65

0,7

ис. 3. Пример оценки состава руды в двумерном пространстве: 1 - первичная сульфидная руда;

2- вторичная сульфидная руда; 3- окисленная руда; 4 - бедная пиритистая руда; 5 - (^) - руда текущей добычи; S1, S2, S3, S4 - отклонения параметров руды текущей добычи от параметров руд типов 1, 2, 3,4

С использованием представленной структурной схемы были определены условия технологической перегрузки дробилок и мельниц при переработке руд различной крепости и измельчаемо-сти [6]. Рис. 5 иллюстрирует выход на оптимальный режим измельчения с использованием параметров процесса -степени заполнения барабана мельницы рудой и мощности привода мельницы. Нагрузочная характеристика, приведенная на рис. 5, нестационарна не только по степени заполнения барабана, но и по другим параметрам, поэтому условия перегрузки мельницы (индекс перегрузки 1п) определяются путем сочетания нескольких статических и динамических параметров процесса по таблице.

1п = 2 (V • _Di) (3)

Здесь Di = 1, если в текущем цикле контроля соответствующий частный критерий перегрузки имеет место, и Di = 0 в случае его отсутствия, V - вес соответствующего частного критерия. В

ходе управления оценивается приближение величины 1п к двум значениям -предкритическому (инициируется остановка роста нагрузки по руде) или критическому (инициируется уменьшение нагрузки по руде).

Разработанный алгоритм оптимизации с использованием динамической модели процессов рудоподготовки был реализован при разработке систем управления циклами дробления и измельчения руд на основе непрерывного измерения параметров технологических процессов: крупности руды на стадиях передела, потребляемой мощности, величины циркулирующей нагрузки, плотности и гранулометрического состава твердой фазы пульпы, звукометрических параметров процессов дробления и измельчения. Применение методов оценки состояния процессов и расчета управляющих воздействий на технологические параметры процессов, обеспечивающие повышение эффектив-

№ Наименован" е V, Вес V,

1 Положительная динамика расхода ру|^г7й мельн ицу: РР; > РРІ-1 1

2 Положительная динамика загрузки внутреннего объема мельницы: М; > М;-1 2

3 Превышение критического расхода руды в мель1 ницу: РР; > РРкр 2

4 Превышение критиче ской зргрузкивнутрейнесо |МЪРма ме льницы: М; > М кр 3

5 Отрицательная динам ика активной мощности мельницы: М Ъ< ММГ = ґ СВ™’) < 1

6 Снижение активной м ощности мельницы ниже критическс й: Р^^кр ' ' 2

7 Отрицательная динамика выхода готового кпассУ Кл; < Кл;-1 1

(2,'“ = № * йШъ М*ч; (ЗММт; р.я; <$ £ = -і

Рис. 5. Нагрузочная характеріа критериями перегрузки

овой мельницы со статическими и динамическими

Рис. 4. Структурная схема алгоритма оценки эффективности систем и выбора параметров модель - ориентированного управления: Р-74 - содержание класса -74 мкм; рп - плотность пульпы; ИЗ - измельчаемость руды; Qp - расход руды на измельчение; Рм - потребляемая мощность привода мельницы; Мбар - степень загрузки барабана; Ркл - потребляемая мощность привода классификатора; Qв - расход воды; Qв/м - расход воды в мельницу; Qв/к - расход воды в классификатор; Мц -

циркулирующая нагрузка;

■ оптимальные значения

ности процесса обогащения за счет оперативного реагирования на изменение физико-механических свойств руды.

Использование разработанных принципов и методов осуществляется на основе реализации блок-схем и алгоритмов адаптивного управления процессами рудоподготовки, предусматривающих непрерывное измерение широкого спектра физико-меха-нических и энергетических параметров процесса рудопод-готовки, оценку текущих значений параметров и динамики их изменения,

экспертную оценку свойств руды и состояния технологического процесса и выработку управляющих воздействий, обеспечивающих ведение технологических процессов дробления, грохочения, измельчения и классификации в оптимальных технологических режимах, обеспечивающих требуемую степень раскрытия минералов в рудах при максимальной производительности и минимальных энергозатратах циклов дробления и измельчения.

Реализация разработанных систем и алгоритмов автоматического регулирования и технологической оптимизации процессов дробления и измельчения осуществлена на обогатительной фабрике ГОКа «Эрдэнэт» (медномолибденовые руды), на обогатительной фабрике комбината «САСА-ДООЕЛ» (свинцово-цинковые руды; на обогатительной фабрике Михайловского ГОКа

1. Тихонов О.Н. Закономерности эффективного разделения минералов в процессах обогащения полезных ископаемых. - М.: Недра, 1984. - 220 с.

2. Козин В.З., Троп В.Н. Автоматизация производственных процессов на обогатительных фабриках.- М.: Недра, 1980. -346 с.

3. Морозов В.В., Авдохин В.М., Юшина Т.И. Совершенствование автоматического регулирования флотационного процесса с применением компьютерных моделей // Горный журнал, 2007. - №6. - С. 58-62.

4. Дэлгэрбат Л. Исследование, моделирование и оптимизация процессов измельчения и коллективной флотации медно-молибденовых руд // Горный информационно-аналитический бюллетень, МГГУ, Москва, 2002. - №6. - С.

(железные руды) и на ряде других предприятий. В результате внедрения разработанных систем и методов автоматического регулирования и оптимизации достигнуто увеличение производительности фабрик на 1-2,5% и сокращение расхода электроэнергии в операциях дробления и измельчения руд на 2,1 -3,5%).

--------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

5. Морозов В.В. Управление процессами обогащения на основе измерения параметров сортности руд // Г орный информационно-аналитический бюллетень. - №7. - 2005. -С.316-319.

6. Улитенко К.Я., Попов Е.В.. Автоматическая защита барабанных мельниц от перегрузок. Обогащение руд. №2, 2004.

7. Улитенко К.Я. Оптимизация шаровой нагрузки барабанных мельниц по потребляемой мощности. Обогащение руд, №5, 2008, с.42-44.

8. Улитенко К.Я. Соколов И.В., Маркин Р.П. Применение виброакустического анализа для контроля объемного заполнения мельниц. Цветные металлы. 2005., №10, с. 63-66. ШХЗ

— Коротко об авторах ---------------------------------------------------

Улитенко К.Я. - ОАО «НПО Союзцветметавтоматика»,

Морозов B.B. - профессор, доктор технических наук, зав. кафедрой химии, Московский государственный горный университет,

Moscow State Mining University, Russia, [email protected]

------------------------------------------------------------- РУКОПИСИ,

ДЕПОНИРОВАННЫЕ В ИЗДАТЕЛЬСТВЕ МОСКОВСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ГОРНОГО УНИВЕРСИТЕТА

Даянц Д.Г. - профессор кафедры ОУГП, доктор экономических наук;

Марко И.Ю. - доцент кафедры ОУГП, кандидат экономических наук;

Цатурян Р.А. - аспирант кафедры ОУГП.

Московский государственный горный университет, Moscow State Mining University, Russia, [email protected]

Некоторые концептуальные положения управления человеческим капиталом (№° 815/03-11 от 29 декабря 2010 г.) 27 с.

Рассмотрены некоторые концептуальные положения управления человеческим капиталом. В настоящее время резко возрос интерес экономической науки к человеческим созидательным способностям, к путям их становления и развития. Понятие „ человеческий капитал “ приобретает в настоящее время все большое значение не только для экономистов — теоретиков, но и для организаций, стремящихся упрочить свои позиции на рынке за счет более эффективного использования кадрового потенциала. Поэтому изучение проблем повышения эффективности использования производительных сил людей, реализующихся в современных условиях в форме человеческого капитала, становится не просто актуальным, а выдвигается в разряд первоочередных задач в структуре социально — экономических исследований. Это предполагает проведение глубоких научных исследований данной проблемы.

Ключевые слова: человеческие ресурсы, человеческий капитал,интеллектуальный капитал, потенциал личности, кадровый потенциал, нематериальный актив, инвестиции в человеческий капитал, компетенция, компетентность.

Dayanc D.G., Marko I.U., Caturyn R.A. A FEW CONCEPTUAL THESES ON THE HUMAN CAPITAL MANAGEMENT

Now interest of an economic science to human creative abilities, to ways of their formation and development has sharply increased. The concept „ the human capital “ gets now all great value not only for economists — theorists, but also for the organizations, aspiring to strengthen the positions in the market by more effective using of personnel potential. Therefore studying ofproblems such as increasing of efficiency by using productive forces of the people realized in modern conditions in the form of the human capital, becomes not simply actual, and is put forward in the category of priorities in structure socially — economic researches. It assumes carrying out of deep scientific researches of the given problem. In article considered some conceptual positions of management by the human capital.

Key words: human resources, the human capital, the intellectual capital, potential of the person, personnel potential, a non-material active, investments into the human capital, the competence, competency.