Управление процессами рудоподготовки и обогащения на основе непрерывного анализа сортности руды Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

© В.В. Морозов, В.М. Авдохин, З. Ганбаатар, Л. Дэлгэрбат, К.Я. Улитенко, 2012

УДК 622.765

В.В. Морозов, В.М. Авдохин, З. Ганбаатар, Л. Дэлгэрбат, К.Я. Улитенко

УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ РУДОПОДГОТОВКИ И ОБОГАЩЕНИЯ НА ОСНОВЕ НЕПРЕРЫВНОГО АНАЛИЗА СОРТНОСТИ РУДЫ

Разработаны принципы и алгоритм управления параметрами измельчения и флотации на основе непрерывного анализа сортности руды. Алгоритм управления включает измерение параметров вещественного и минерального состава руды, твердой и жидкой фаз пульпы, характеристик технологических процессов. Наряду с анализом вещественного состава и крупности предусмотрено использование в качестве входных параметров таких свойств как минеральный состав, дробимость и измельчаемость руды, а так же результатов измерения энергетических характеристик работы оборудования и показателей качества технологических процессов рудоподготовки и флотации. С использование измеряемых параметров осуществляется математическое моделирование процессов рудоподготовки и флотации и оценка сортности руды, поступающей на переработку. С учетом сортности руды производится расчет и установка параметров измельчения и флотации. На завершающем этапе алгоритма предусмотрено использование систем адаптивного регулирования. Ключевые слова: обогатительные фабрики, управление параметрами флотации, определение сортности руды.

и применяемые в настоящее время на обогатительных фаб-Л.Ж. риках системы автоматического управления процессами обогащения используют методы управления, предполагающие стабилизацию технологических параметров на уровнях, задаваемых специалистами - технологами, которые в свою очередь исходят из режимных карт для соответствующих процессов и из результатов наблюдения за их конечными результатами (качеством концентрата, извлечением компонентов). Недостатки таких систем и методов связаны с временными задержками автоматизированных систем аналитического контроля (АСАК), значительной вероятностью негативных эффектов от "человеческого фактора" (неправильных или несвоевременных решений технологического персонала), ограниченностью систем контроля технологических процессов.

Научные основы оптимизации процесса флотации на с использованием операции оценки сортности руды заложил проф. Г.Н.Машевский с сотрудниками [1]. Ими была предложена методика экспертного управления на основе подсистемы технологической типизации перерабатываемого сырья в режиме реального времени (метод главных компонент). Дальнейшее развитие направления связано с работами, проводившимися в МГГУ и на ГОКе «Эрдэнэт» [2, 3, 4, 5].

Для разработки эффективной и устойчивой системы и алгоритма управления параметрами флотации (и других обогатительных процессов) нами были использованы следующие принципы:

1. Алгоритм расчета параметров технологического режима должен базироваться на информации о сортности руд и устойчивых данных об оптимальных режимных параметрах обогащения отдельных сортов руд.

2. Алгоритм оценки руд должен максимально использовать математическую модель обогатительного процесса.

3. Алгоритм оценки сортности руд должен быть устойчив к разовым и систематическим отказам анализаторов состояния технологического процесса.

4. Алгоритмы управления параметрами обогатительных процессов на основе оценки сортности руд не должны противоречить иным действующим локальным системам управления.

Общий алгоритм управления процессами измельчения и флотации, представленный на рис. 1, включает последовательность измерительных, расчетных и управляющих операций.

Перерабатываемая руда представляется как смесь руд различных сортов. Отличием данного способа от ранее известных способов и алгоритмов типизации руд, разработанных в МГГУ [2], является использование в качестве входных параметров таких свойств как минеральный состав, дробимость и измельчаемость руды, а в качестве промежуточных и выходных параметров - результатов измерения энергетических характеристик работы оборудования и показателей качества технологических процессов рудоподготовки, таких как гранулометрический состав измельченной руды (рис. 2).

Для анализа вещественного состава применяются рентгенофлюо-ресцентные анализаторы различных типов, обеспечивающие непрерывный контроль дробленной и измельченной руды.

I

Рис. 1. Общий алгоритм управления процессом обогащения с использованием метода оценки сортности перерабатываемой руды

Для анализа крупности применяются щуповые анализаторы «ПИК -1». Для измерения измельчаемости руды применяли стандартную методику с использованием мельницы Бонда.

Принципиально новый метод был использован для измерения массовых долей минеральных форм в руде.

Система видео имидж-анализа «COLOR» включает установленные над лентой транспортера источники освещения и считывающую цифровую видеокамеру (рис. 2, точка 2). . Сканирование руды на конвейере осуществляется непрерывно.

Сутью метода видео имидж-анализа является проведение минералогического анализа и оценки сортности руд по на основе обработки изображений руды в видимой части спектра [3].

«Ме1

«М1111

ИЗ1 71

ФЛ1

Точки контроля:

1 - потреб. мощность привода дроб.

2 - анализ веществ. и минер. состава руды, расход руды;

3 - потреб. мощность привода мельницы;

4 - крупность измельч. и производ. мельницы по гот. классу крупности;

5 - потреб. мощность классиф.;

6 - крупность измельч.;

7 - веществ. состав к-та

Дробление 1

т

Дробление 2-3

2

Реагенты

С*):

ppi = рр

iopt

Измельчение

4

Классификация >6

опт

^-74 мкм = У -74 мкм

Колл. флотация

опт

У-74 мкм = У -74 мкм

7

к-т 1

Селект флотация

Отв.х

к-т 2

ис. 2. Принципиальная схема формирования потока руды текущей переработки как смеси руд определенных технологических сортов и расположения точек опробования технологических продуктов

1

1

3

0.9 0.8 0.7

1 3 5 7 9 11 1 3 1 5 1 7 13 21 23 25 27 23 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57

ШШ1 нн иншшшшнп

Рис. 3. Цветовой спектр различных минералов медно-молибденовых руд (в видимой области спектра).

Первоначально в базу данных созданной системы были внесены видеоизображения всех известных минералов месторождения «Эрдэнэтийн - Овоо». Путем специальной программной обработки были созданы компьютерные образы (эталоны) этих минералов.

Дальнейшим шагом было создание спектральных характеристик - видеообразов основных технологических сортов руд, перерабатываемых на обогатительной фабрике. Благодаря свойству аддитивности цифровых изображений видеообраз руды может быть представлен как средневзвешенное от спектральных характеристик составляющих минералов (рис. 3).

Наиболее эффективен такой подход при оценке степени окис-ленности руды, рассчитываемой как отношение интегральной ин-тенсивностей спектральных характеристик окисленных минералов к общей интенсивности спектральных характеристик всех медных минералов. Степень окисленности руды может определяться как соотношение массовой доли меди в окисленных минералах к общей массовой доле меди. Аналогичным образом на основе спектрального минералогического имидж-анализа производится определение соотношения первичных и вторичных сульфидов меди, фиксируется наличие и массовая доля талька, слюды, сланцев и других минералов, присутствие которых оказывает влияние на процесс флотации.

0,16 0,15 Й 0,14 0,13

.о

5 0,12

о.

ё 0,11 о

® 0,1

и

у

§ 0,09

м 0,08 0,07 0,06

0,4 0,5 0,6 0,7

Содержание меди, %

Рис. 4. Пример оценки состава руды в двумерном пространстве: 1 - руда сорта

1; 2- руда сорта 2; 3- руда сорта 3; 4 - руда сорта 4; 5 - - руда текущей добычи; 81, 82, 83, S4 - отклонения параметров руды текущей добычи от параметров руд типов 1, 2, 3, 4

Суть методики определения сортности руды (3-й этап алгоритма) поясняется рис. 4, на котором представлены координаты типовых руд и руды текущей переработки в плоской системе координат измельчаемость - 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 Dl к каждому из сортов руд.

Нормированная величина отклонения (81) параметров смеси руд (2п) от параметров типовых руд (гш) рассчитывается по уравнению:

81 = (^-ад/г* (1)

А Л

4 ч 'ч ♦ 1

ч S4 •ч <1-?1_

V 1

\ |— Г- О

\ 32 "2

^ \ V

V к **

к 3

Нормированная величина схожести параметров смеси руд к параметров типовых руд рассчитывается по уравнению:

где Si - нормированное отклонение параметров смеси руд от параметров типовых руд.

Расчет массовой доли отдельного типа руды (у^ в смеси руд проводится по уравнению:

где к - коэффициенты значимости отдельных параметров.

Задача математического моделирования состоит в определении связи входных параметров с промежуточными параметрами и выходными показателями. Искомое решение достигается цепью последовательных вычислительных операций (при движении алгоритма по ходу технологической цепочки).

Применение многоуровневой динамической модели позволяет создать керитериальную базу для оценки сортности руды, основой которой является массив данных по вещественному и минеральному составу, технологическим свойствам отдельных технологических сортов руд или складывающихся при их переработке производственных ситуаций.

Под производственной ситуацией понимается состояние технологического процесса, характеризуемое параметрами работы оборудования и технологической схемы. Наиболее часто встречаемой производственной ситуацией является перегрузка технологического процесса, т.е. задание производительности, приводящей к нештатному функционированию оборудования. Характеристиками такой ситуации является снижение производительности по готовому классу крупности или качества флотационных концентратов. Другими производственными ситуациями являются нарушение плотностных режимов измельчения и классификации, или реа-гентного режима флотации.

Вторым этапом алгоритма управления процессом обогащения с использованием метода оценки сортности перерабатываемой руды является математическое моделирование процессов рудоподго-товки и флотации. Методика модельных исследований предполагает: - задание в исходных данных модели заранее определенных комбинаций входных параметров, соответствующих определенному типу перерабатываемого сырья или состояния технологического

D1 = 1/ Si;

(2)

ъ = к^ яда ),

(3)

Таблица 1

Основные характеристики главных типов руд, поступающих на переработку на обогатительную фабрику, заложенные в модель процессов рудоподготовки

№ Параметр Типы руды

Первичные халькопири-товые руды Борнит-халькозин-молибдени-товые руды Бедные пи-ритистые руды Окисленые руды

1 Относит. масс. доля меди в форме халькопирита, % 86 35 85,4 72

2 Относит. масс. доля меди в форме вторич. сульфидов, % 11,5 60 12,5 20

3 Относит. массовая доля меди в форме окисл. минералов, % 2,5 5 2,1 8,6

4 Массовая доля пирита, % 4 3,5 8,4 5

5 Соотнош. медь/железо в руде 0,27 0,45 0,18 0,25

6 Соотнош. молиб./медь в руде 0,051 0,062 0,042 0,048

7 Дробимость (усл.ед) 22,5 35,3 23,7 28,2

8 Измельчаемость (по бонду) 12,8 10,1 13,5 10,5

9 Масс. доля молибденита, % 0,03 0,04 0,25 0,25

процесса; - задание технологических параметров, соответствующих среднему технологическому режиму; - расчет математических ожиданий промежуточных и выходных параметров технологического процесса; - создание или обновление общей базы данных «входные - промежуточные - выходные» параметры; - проведение оценки соответствия результатов определения сортности руды и производственной ситуации по независимой базе данных (данным геологических опробований).

Условием применения модель-ориентированных методов оценки является наличие принципиальной возможности распознавания (определения образа) перерабатываемой руды или сложившейся производственной ситуации [4]. Основным требованием к системе контроля технологического процесса является определение количества и номенклатуры контролируемых параметров. Возможность

Таблица 2

Значения входных, промежуточных и конечных параметров модели рудоподготовки различных типов руд

№ Параметр Первичные халькопири-товые руды Борнит-халькозин-молибдени-товые руды Бедные пи-ритистые руды Окисленн. руды

Выходные показатели измельчения

1 Содерж. кл.-74 мкм. в разгрузке мельн. 1 ст,% 41,5 44,0 41,0 40,5

2 Содерж. кл. .-74 мкм. в разгрузке гидроцикл. 2 ст,% 66,5 69,5 65,3 68,2

3 Энергозатраты на дробление, кВтч/т 1,32 1,02 1,28 1,15

4 Энергозатраты на измельчение, кВтч/т 8,95 7,75 8,35 8,10

Промежуточные параметры флотации

1 Соотношение молибден/ медь в колл. концентрате 0,03 0,04 0,02 0,02

2 Соотношение железо/ молибден в колл. концентрате 8,5 4 15 16

использования того или иного параметра, или группы параметров в качестве оценочных определяется по "значимости" образов. Критерием значимости служит корреляция выходных параметров относительно входных [5]. В качестве «образов» исходного сырья были выбраны четыре основных типа руды, поступающей на обогатительную фабрику ГОКа «Эрдэнэт». Основные характеристики выделенных типов руд представлены в табл. 1.

Выделенные технологические сорта представляют собой объемно-выделенные блоки и зоны, отличающиеся условиями первичного рудообразования, степенью преобразования в ходе метаморфических процессов или степенью влияния гипергенных процессов вторичного рудообразования.

С использованием разработанной многоуровневой динамической модели процессов рудоподготовки была получена матрица промежуточных и выходных параметров и показателей процесса для условий переработки руд определенных технологических сортов медно-молибденовых руд (табл. 2) [6].

Оперативная оценка сортности руды делает возможным оперативное управление процессами дробления, измельчения и классификации. Основой регулирования является расчет значений функций - задатчиков в контурах стабилизационного регулирования параметров технологических процессов.

Главным различием в технологических режимах измельчения и классификации основных технологических сортов руд является необходимость достижения отличающихся степеней измельчения -т.е. крупности измельченной руды. Требуемая степень измельчения требует определенной настройки всей технологической цепочки измельчение - классификация. Так, для получения заданной крупности слива требуется поддерживать определенную плотность пульпы в операции. При этом будет поддерживаться определенное соотношение выходов слива и песков классификации. Последнее условие потребует корректировки соотношения руда-вода в системе регулирования расхода воды в мельницу.

Для расчета значений параметров процессов измельчения и классификации различных сортов руд (четвертый этап алгоритма) была использована разработанная модель в комбинации с узлами системы автоматического регулирования в режиме с обратной связью. При задании значений входных параметров подбиралась производительность и остальные технологические параметры, обеспечивающие достижения заданной крупности слива классификации.

Структурная схема, представленная на рис. 5, 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 сортности руды.

С использованием представленного алгоритма отладки были определены параметры, характеризующие состояние процесса измельчения и условия технологической перегрузки и мельниц при переработке руд различной крепости и измельчаемости. Из полученных переходных характеристиках видно, что увеличение прочности руды вызывает закономерное снижение крупности измельчения, увеличение загрузки барабана и циркулирующей нагрузки и рост потребляемой электроэнергии

Рис. 5. Блок-схема отладки параметров управления процессом измельчения-классификации с использованием многоуровневой динамической модели процесса: Р-74 - содержание класса -74 мкм; Рси,мо,Бе - содержание меди, молибдена, железа; рп -плотность пульпы; Qр - производительность по руде, т/ч; Мц -циркулирующая нагрузка, т/ч; ИЗ - измельчаемость руды, т(кл.-74 мкм) /кВтч; Рм, Ркл - потребляемая мощность привода мельницы, Едр; Еиз - расход энергии на дробление и измельчение, кВтч/т; О/м, Qв/к - расход воды в мельницу, классификатор, т/ч

8 Таблица 3.

Значения функций-задатчиков в системах автоматического регулирования процессов измельчения и классификации

№№ Технологический параметр — задающая функция (ЗФ) Первичные халькопиритовые руды Борнит-халькозин-молибденитовые руды Бедные пиритистые руды Окисленн. руды

1 Крупность измельч. руды, % кл. -74 мкм (Т"74о) 67,5 64,5 67,0 66,0

2 Расход руды в мельницу, т/м3ч (ММЦ 4,2х4,5) 1,65 1,74 1,71 1,64

3 Соотнош. расходов воды и руды в мельницу, ед (Ыш) 1,0 1,02 1,01 1,02

4 Плотность пульпы в разгр. классиф., %тв. (рс) 1,43 1,46 1,45 1,46

5 Плотность пульпы в разгр. мельницы, %тв. (рш) 55,0 56,5 56 56,7

6 Циркулирующая нагрузка, % (дс) 275 250 262 246

Таблица 4

Результаты опытно-промышленных испытаний системы управления процессом измельчения на основе оценки сортности руды

Параметры процесса Без автоматического управления С применением автоматического управления

На модели На процессе На модели На процессе

Содержание меди в руде,% 0,57 0,57 0,57 0,57

Доля окисленной меди,% 2,9 2,9 2,9 2,9

Содерж. молибдена в руде,% 0,0178 0,0178 0,0178 0,0175

Содерж. кл.-74 мкм в измельч. руде,% 65,5 65,6 65,5 65,7

Удельная производит., т/м3ч 1,65 1,65 1,67 1,67

Расход эл.энергии, кВтч/т 9,73 9,76 9,55 9,54

Содерж. меди в колл. к-те, % 11,21 11,26

Содерж.молибдена в колл.к-те, % 0,187 0,190

Извлеч. меди в колл. к-т, % 89,0 89,4

Извлеч. молибдена в колл. к-т,% 53,7 54,1

Извлечение меди в к-т,% 85,0 85,3

Извлечение молибдена в к-т, % 44,8 45,3

(интервал с 4 по 20 мин.). Дальнейшие процессы, инициированные возросшей на 50 % циркулирующей нагрузкой, сопровождаются дальнейшим снижением крупности измельчения, увеличением загрузки барабана и снижением потребляемой электроэнергии. Такое состояние технологического процесса характеризуется резким снижением эффективности процессов измельчения и классификации и идентифицируется как «перегрузка».

Результаты модельных расчетов, представленные в табл. 3, представляют собой рекомендованные значения параметров технологического процесса при переработке руд заданных технологических сортов [6].

При подаче смеси руд значения задающей функции (ЗФ) рассчитывают как средневзвешенное значение для базовых значений для фиксированных технологических сортов руд (ЗФ1) по уравнению:

ЗФ = Еу1 ЗФ1 (4)

где у1 - относительная массовая доля 1-того сорта руды в смеси руд,

поступающей на переработку.

На пятом заключительном этапе алгоритма осуществляется адаптивное регулирование параметров рудоподготовки и флотации. Управление осуществляется традиционными системами открытого и замкнутого типа и обеспечивает оптимальный режим измельчения и классификации с позиции достижения заданного качества концентратов.

Разработанный алгоритм был использован для управления процессами измельчения, классификации и флотации на основе оценки сортности руды на обогатительной фабрике СП «Эрдэнэт». Результатами проведенных испытаний на промышленном процессе было показано, что за счет оценки сортности руды возрастает на 57 % устойчивость регулирования и качество измельчения. Как видно из табл. 4, применение разработанного способа оценки сортности руды и управления процессом рудоподготовки обеспечивает рост производительности передела на 1,5% и стабилизацию гранулометрического состава измельченной руды. Выбор оптимальной степени измельчения для руды с учетом ее сортности и стабилизация процесса измельчения обеспечивают повышение показателей процесса коллективной флотации (табл. 4).

Анализ конечных показателей обогащения показал ее эффективность и возможность увеличения технологических показателей: производительности по руде на 1,3 %, извлечения меди и молибдена в товарные концентраты на 0,3 и 0,5 %. При этом видно, что достигается хорошее совпадение (ошибка не более 1 %) расчетных и измеренных средних значений технологических параметров процессов измельчения и классификации.

- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Машевский Г.Н., Кокорин А.М. Разработка научных основ совершенствования технологии и создания алгоритмической базы для компьютерного управления флотацией руд месторождения "Эрдэнэйтин-Овоо" с целью улучшения рентабельности производства // Материалы научной конференции, Эрдэнэт.

2. Морозов В.В. Управление процессами обогащения на основе измерения параметров сортности руд // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ, 2005. -N7. -с. 316-319.

3. Ганбаатар З., Дэлгэрбат Л., Дуда А.М., Морозов В.В. Управление обогащением медно-молибденовых руд на основе комплексного радиометрического анализа руды // Материалы международного Совещания «Плаксинские чтения», Верхняя Пышма. 19-24 сентября. - Екатеринбург: Изд. «ФДИ». - 2011. С.118-121 .

4. Дэлгэрбат Л. Исследование, моделирование и оптимизация процессов измельчения и коллективной флотации медно-молибденовых руд // Горный информационно-аналитический бюллетень, МГГУ, Москва, 2002. - №5. - С.226-230.

5. 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.

6. Улитенко К.Я. Развитие методов и средств управления процессами измельчения на обогатительных фабриках // Материалы межд.науч.-тех.конф. «Научные основы и практика переработки руд и техногенного сырья», Екатеринбург. -2008. -с.207-211. ЕШ

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -

Морозов В.В. - профессор, доктор технических наук, заведующий кафедрой, email: [email protected];

Авдохин В.М. - профессор, доктор технических наук, заведующий кафедрой, email: [email protected];

Московский государственный горный университет, [email protected]

Ганбаатар З. - кандидат технических наук, заместитель генерального директора ГОКа «Эрдэнэт», e-mail: [email protected];

Дэлгэрбат Л. - доктор технических наук, главный специалист по АСУТП ГОКа «Эрдэнэт», e-mail: [email protected]; Улитенко К.Я. - кандидат технических наук.