DF-PSM在线超声波粒度分析仪在选矿厂的应用.pdf

DF-PSM 在线超声波粒度分析仪在选矿厂的应用在线超声波粒度分析仪在选矿厂的应用 李少华李少华（丹东东方测控技术有限公司，辽宁丹东，118002）摘要摘要 国际选矿厂引进在线粒度分析系统，对磨矿产品的浓细度进行在线检测，通过磨矿自动控制，不同程度的提高了磨矿产品质量，都获得了较好的经济效益及社会效益。DF-PSM 在线超声波粒度仪起步较晚，但是选择方向明确，是针对中国选矿工艺行情研发的产品，更好、更快的适应了中国各大选矿厂工艺，并作出了重大的贡献。关键词：关键词：粒度仪；磨矿；粒度；浓度；回收率 0 前言前言 选矿过程中，磨矿产品质量的好坏直接影响选别作业的经济技术指标，甚至影响最终产品的质量。对于每一种矿石，磨矿产品都要求有一个经济合理的浓细度范围。磨矿产品粒度过粗，单体解离程度不足或难以上浮，造成资源浪费；磨矿产品粒度过细，会产生“过磨”现象，不但影响浮选效果，而且会增加生产成本。所以磨矿过程控制一直是选矿工作者研究的课题之一。以往选矿厂一直是采用浓度壶法进行浓细度检测，虽然能够得到准确结果，但检测的及时性和检测频率受到一定的局限，对连续生产过程控制的指导性不强。为使磨矿过程控制有效及时，磨矿分级作业达到最佳效果，磨矿自动控制上升到一个新的水平，必须引进矿浆浓细度在线检测设备，对矿浆浓细度进行实时检测。矿浆粒度在线分析仪在国外矿山应用较早，应用成熟的设备也较多，但国内应用起步较晚。近年来，随着选矿自动控制技术的日益成熟，矿浆粒度在线分析仪的应用在国内选矿厂也引起了重视，该技术在国内许多选矿厂的磨矿自动化控制过程中，得到了广泛的应用，特别是新建大中型选矿厂，几乎全部引进了矿浆粒度在线分析仪。1 DF-PSM 在线超声波粒度分析仪特点在线超声波粒度分析仪特点 DF-PSM超声波粒度仪作为在线检测仪器系统，不仅能够产生一个代表粒度分布的单点粒度信号输出；而且也可以利用DF-PSM 超声波粒度仪对磨矿粒度分布的敏感性来控制输送给下一工序的矿浆粒度累积分布范围，这样的话工厂能够获得高于原始设备成本几倍的利润。目前DF-PSM具有能提供多种粒级输出的能力，能够提供丰富的磨矿粒度分布方面的信息。DF-PSM 粒度仪所具有的对磨矿/回收工厂工艺运行情况洞察和发现问题的潜力会为工厂带来巨大的经济效益。作为一台测量设备，不仅通常要满足若干类型的磨矿回路需要，而且要发挥仪器最大潜能，这就需要对仪器进行正确的应用。正确理解某些统计规律的过程控制原理以及这些原理在磨矿回路控制上的应用对于改进工厂总体效率是特别有帮助的。在线粒度测量的精度和可靠性可以确保磨矿回路运行在最接近于期望的设定点上。磨矿回路运行于最大给矿量的情况下，DF-PSM 可用来控制磨矿回路运行在接近工艺允许的最大磨矿粒度，可以防止由于分级机和浮选机堵塞而导致代价高昂的停车和维修。PSM 初期投资可以通过提高矿物处理量、更高的精矿回收率、或者两者的某种组合收回投资。2 DF-PSM在线超声波粒度分析仪的现场应用在线超声波粒度分析仪的现场应用 DF-PSM 在线超声波粒度分析仪可以应用选矿行业中大多现场，适应现场条件性更强。针对矿浆性质可以适应如下情况：矿样化学：腐蚀性矿浆，PH 高达12.5 矿样流量：32 LPM 到72 LPM 矿样温度：0到50 固体物含量：最小 最大%重量 1 60%体积 0.3 26 矿样颗粒特性 最大输送粒径：2.3mm按重量筛上累积1%2.7SG 1.2mm按重量筛上累积1%5.1 SG 密度：干矿密度 2.0 到 5.5 针对 DF-PSM 在线超声波粒度分析仪的测量精度取决于探头匹配是否合适，PF 值的相关性是否合适。如图 2-1、图 2-2 所示，绘制了取自同一传感器对的中间的 PF 值（即 PF3、PF4）和其他两个 PF 值的比较。图形可以观察出电子线路、传感器的稳定性。PF 值的相关性越好，粒度标定曲线越好，测量精度越高。PF1&PF5vsPF3(PFk)相关性图4710131619222547101316192225dB/cmdB/cm 2-1 高频探头相关性图 PF2&PF6vsPF4(PFj)相关性图0.511.522.530.511.522.53dB/cmdB/cm 2-2 低频探头相关性图 图 2-4、图 2-5 是金堆城钼业集团有限公司卅亩地选矿厂应用 DF-PSM 在线超声波粒度分析仪的-200 目粒度与浓度标定趋势图。金堆城应用的是一台三流道复试交替测量粒度仪，检测的是三个系统的一段球磨后分级机溢流浓度和粒度，安装位置如图 2-3 所示。对 1#、2#、3#系统磨矿产品浓细度检测完成后，将粒度检测信号引入磨矿专家系统参与系统控制，达到提高磨矿产品的质量的目的，为浮选作业创造良好的生产条件。图 2-3 金堆城现场粒度仪安装图 -200目标定y=0.6116x2-14.782x+117.32R2=0.958140455055606570345678PF1/PF4dB/cmP%图 2-4 金堆城卅亩地选矿厂粒度仪-200 目粒度标定曲线 浓度标定y=-1.1381x2+12.63x+19.387R2=0.886330333639424511.21.41.61.822.22.42.62.8PF6dB/cmSolid%图 2-5 金堆城卅亩地选矿厂粒度仪浓度标定曲线 粒度仪检测结果是否对生产有指导意义，关键之一是选择科学合理的取样点，截取具有代表性的试样，所以取样点的选择尤为重要。5月份项目组组织人员取样、筛分进行取样点的选择研究。1）取样方法的选择 为保证所取样品的及时性、真实性和代表性，根据现场设备布置、矿浆流向、矿浆特性等因素，本次采用断流截取法进行取样。2）取样点的选择 根据生产流程特点、矿浆特性、设备布置情况及取样点选择要求，本次取样点的位置分别选在分级机溢流堰、矿浆管道及搅拌槽。3）采样时间 每天 9:0015:30 分，每个半小时采样一次，分级机溢流堰与矿浆管道采样时间同步进行，搅拌槽取样时间比溢流堰取样时间推迟 35 分钟。4）采样筛分结果 各个取样点样品浓细度结果见表 2-1。表 2-1 各点筛分结果表 采样时间 项目 粒级+60 目（%）-200 目（%）-600 目（%）浓度（%）溢流 含量（%）16.00 57.98 30.30 39.15 管道 含量（%）15.05 57.14 29.50 38.95 1#系统搅拌槽 含量（%）14.18 55.72 29.83 37.06 溢流 含量（%）6.40 57.25 35.20 38.95 管道 含量（%）8.34 57.86 31.54 38.95 2#系统搅拌槽 含量（%）10.20 59.30 33.15 39.22 溢流 含量（%）8.26 62.02 35.23 33.73 管道 含量（%）9.93 61.48 34.33 36.67 2008.05.07 3#系统搅拌槽 含量（%）12.40 59.00 37.60 35.27 溢流 含量（%）9.10 47.20 27.60 39.67 管道 含量（%）8.15 48.15 28.55 39.67 1#系统搅拌槽 含量（%）8.35 48.30 26.25 37.20 溢流 含量（%）12.60 52.40 26.00 39.34 管道 含量（%）8.15 47.20 27.60 39.67 2#系统搅拌槽 含量（%）7.20 54.00 31.00 39.27 溢流 含量（%）12.70 59.70 29.30 38.10 管道 含量（%）8.54 56.25 35.73 39.67 2008.05.08 3#系统搅拌槽 含量（%）7.00 58.40 33.50 37.65 溢流 含量（%）7.94 54.34 35.62 38.96 管道 含量（%）3.50 55.72 33.02 37.65 1#系统搅拌槽 含量（%）5.26 56.27 34.93 38.25 溢流 含量（%）12.60 55.30 28.60 38.2 管道 含量（%）6.50 56.90 34.80 37.5 2#系统 搅拌槽 含量（%）6.50 56.90 34.80 37.65 溢流 含量（%）10.50 65.00 36.30 36.85 管道 含量（%）6.57 62.50 40.18 38.15 2008.05.09 3#系统 搅拌槽 含量（%）10.70 65.80 36.60 35.95 根据研究结果和粒度仪的检测数据分析，粒度仪工作稳定，检测精准，在搅拌槽溢流口取样和从管道中截流取样，样品的分析结果与分级机溢流样品的分析结果波动趋势相近，都能反映磨矿产品的质量，可以满足金堆城现场自动控制。3 结论结论 通过在现场的实际使用证明，应用 DF-PSM 在线超声波粒度分析仪得出如下结论：1.在磨矿系统实施磨矿浓细度检测与控制后，分级溢流浓度、粒度稳定，为下段工艺浮选或磁选创造了良好的条件。2.DFPSM 在线超声波粒度仪运行稳定，分级溢流-200 目含量和浓度误差在 2%以内，测量结果能反映磨矿产品的浓度和粒度组成，能够满足生产要求。3.以磨矿浓细度控制为目标的磨矿自动化控制模型，符合生产实际需要，控制思想合理、科学。4.引入磨矿浓细度检测与控制后，磨矿产品质量稳定，“跑粗”现象相对减少，尾矿品位降低，提高了粗选回收率，减少了金属流失，资源得到充分利用，产生了明显的社会效益和经济效益。参考文献 参考文献 1 王小平，曹立明.遗传算法理论、应用与软件实现M西安交通大学出版社.2002 2 玄光男，程润伟.遗传算法与工程优化M清华大学出版社.2004 3 段海滨.蚁群算法原理及其应用M科学出版社.2005 4 威廉费勒概率论及其应用M人民邮电出版社，2004 5 何桂春，毛益平，等.超声波技术在选矿中的应用J.金属 矿山，2003 6 李忠义，李伟，等.选矿自动化中矿浆粒度的在线检测J.矿 冶，1996 7 冯夏庭等.21世纪的采矿智能矿山J.中国矿业.1999.