怎样确定最佳磨矿粒度

磨矿粒度,也称磨矿细度。指的是磨矿产物中小于某特定粒度粒级的产率。对于选矿而言,磨矿粒度至关重要。在生产中,一些选矿厂的磨矿粒度并不合适。如宜春钽铌矿的两段磨矿,就存在一段过磨而二段欠磨的问题。倘若磨矿粒度过粗,则磨矿产物中就会有大量有用矿物未能单体分离而得不到回收,选矿回收率自然低。反之,如果磨矿粒度过细,那么磨矿产物中的有用矿物虽已     

基于多神经网络的磨矿粒度软测量模型

讨论了多神经网络的建模思路及其实现,针对某选矿厂实际一段磨矿分级过程建立了相应的多神经网络粒度软测量模型,并进行了仿真试验。结果表明,模型具有较高的精度,能成功地对磨矿产品粒度进行估计。     

降低碎矿粒度与磨矿节能降耗

从选矿厂的实际生产工艺流程出发 ,依托科技进步 ,选择应用新型的材料 ,达到降低生产成本的目的     

基于案例推理的磨矿过程粒度设定方法研究

磨矿过程特性复杂,传统建模方法难以对磨矿粒度进行优化设定。提出采用案例推理方法对磨矿粒度进行优化设定,避免了难以对磨矿过程建立精确数学模型的问题;并应用到酒钢选矿厂磨矿流程中,粒度设定值与实测值对比结果表明,该方法效果较好。     

基于全局时滞间隔辨识的磨矿粒度软测量

磨矿粒度作为磨矿过程中最关键、最直接反应磨矿好坏的生产指标,不仅影响到后续选别工艺的稳定性,还直接关系到分选过程中生产的精矿品位和金属回收率,实现对磨矿粒度的精准预测,不仅能提高磨矿效率、降低能耗,同时也是实现磨矿智能优化控制的有效途径之一。然而在实际生产过程中,由于磨矿过程中大时滞和非线性等问题的干扰,使得磨矿粒度的预测难度变大,且预测精确度不高。将时滞辨识方法引入到磨矿粒度的软测量中,是一个有效的解决思路,但传统时滞辨识算法不仅需要大量的经验知识辅助进行时滞范围的选取,并且所得时滞序列还不具有有序性,难以应用到实际生产过程中。因此,提出了一种基于全局时滞间隔辨识的磨矿粒度软测量方法。通过数据时序性分析确定全局时滞范围,并分别以互相关函数和互信息函数作为关联度函数,使用时滞间隔代替时滞进行基于细分矩形法(DIRECT)的初步寻优,通过累加最优时滞间隔序列得到最终的时滞序列,以此保证时滞序列的有序性。最后将时滞信息引入梯度提升树(GBDT)中进行预测建模。通过仿真数据和真实磨矿过程数据上的结果表明,该方法在减少了对于经验知识需求的同时,能有效解决时滞序列的无序性问题,且软测量的预测精度...     

超声波粒度分析仪在磨矿过程自动控制中的应用

本文介绍凤凰山铜矿棒、砾磨磨矿回路的自动控制策略以及超声波粒度分析仪在回路中的应用。     

基于正交试验的预磨机磨矿粒度影响因素分析

为了提高预磨机磨矿效率,使破碎后物料粒度能更好地满足生产需求,针对Ф460 mm预磨试验机,确定了其相应的因素与水平,并设计了四因素五水平的正交试验。根据试验结果,以粗粒产率、中粒产率和细粒产率的质量百分比为评价指标,从直观、极差两方面分析得出了转速、填充率及球配对磨矿粒度的影响趋势,并得到以中粒产率最大和细粒产率最优的设计方案。     

阶段磨选磨矿粒度划分的理论分析与计算

从磨矿动力学出发, 提出了阶段磨选时磨矿粒度的划分方法, 将阶段磨矿的能耗问题转换成当量磨矿时间最小的数学问题, 通过分析磨矿时间与粗精矿产率的相互关系, 用数学方法回归磨矿动力学方程和粗精矿产率与磨矿粒度的数学关系, 提出了与磨矿能耗一致的当量磨矿时间概念, 以最小的总能耗划分磨矿粒度。借助于EXCEL可以实现两段、三段磨矿合理的磨矿粒度划分。以某一铁矿的阶段磨选为例, 对合理的两段、三段磨矿进行了计算, 得到了总能耗最小的磨矿粒度划分。     

优化冬瓜山铜矿磨矿产品粒度组成提高浮选指标研究

针对冬瓜山入浮颗粒粒度较粗且粒度组成分布不合理问题,基于磨矿产品的粒度分布及矿石力学性质对磨矿介质配比进行调整以优化入浮颗粒的粒度组成,结果表明:冬瓜山一段磨矿介质尺寸方案为m(φ60):m(φ40):m(φ30):m(φ25)=40:10:30:20,采用推荐方案可提高磨矿产品中-0.1+0.01 mm颗粒产率2.28%。推荐方案与现场方案磨矿产品经一粗两精两扫的浮选闭路对比试验,推荐方案铜精矿回收率90.11%,较现场方案提高1.34%,精矿品位提高了0.94%。对浮选尾矿筛分并检测分析可知推荐方案磨矿产品在-0.1+0.01 mm颗粒中铜的回收效果优于现场方案,利用推荐的介质配比方案优化磨矿产品粒度组成,有效提高了冬瓜山选铜浮选指标。     

组装砂轮磨削表面质量研究

建立了组装砂轮磨削表面加工质量的数学模型,以参加磨削的不同粒度元件作为研究对象,研究组装砂轮磨料粒度对加工表面粗糙度的影响规律,分析表明,组装砂轮磨削表面粗糙度完全取决于它的细粒度元件,并通过试验验证:控制组装砂轮磨削粒度大小可以有效控制加工表面质量,该研究结论不受金属材料问题的限制     

给矿粒度分布对半自磨-球磨回路磨机选型的影响研究

采用在JKSim Met软件平台上的流程模拟方法研究给矿粒度分布对年处理550万t某铁矿矿石的半自磨—球磨回路磨机选型的影响。研究结果表明,减小给矿粒度可显著降低所需半自磨机和球磨机的尺寸及驱动功率,从而降低磨矿回路的投资和运行成本。     

超声波矿浆粒度检测研究

阐述了超声波粒度检测的基本原理。提出了在矿砂粒径尺寸级配情况下的不同粒径时的矿砂含量的公式, 并由此得到了超声波衰减与矿浆中固体颗粒浓度、粒度之间的关系。     

窄粒级物料磨矿最佳尺寸介质研究

采用窄粒级给料磨矿,研究了不同给料粒级对应的最佳尺寸介质.结果表明,最佳介质尺寸随给料粒度的减小而减小;最佳介质尺寸随磨矿时间的延长有增大的趋势;磨矿中存在"低效"尺寸介质,使得在所有给料条件下磨矿效率最低.     

超细矿物粉体粒度分布的测定

由于超细矿物材料的应用日益广泛,粒度分布的测定将是检验产品性能的重要技术手段。本实验利用粒度分析仪测定超细矿物粉体的粒度分布,通过不同分散介质类型、分散时间、分散初始浓度和最大粒径定值等参数对粒度测定结果影响的实验研究,提出了超细矿物粉体粒度测定的最佳实验条件。     

在线粒度检测在煤泥水系统中的应用

煤泥水的性质随煤种、产地、采煤方法、运输方式、选煤手段、原煤中细粒含量、次生煤泥性质和数量、可溶性盐类的种类和数量、以及所用水质的变化而变化且直接影响到煤泥水的沉降特性、絮凝性质、过滤效果及脱水后的产品水分含量等。针对煤炭开发与水资源利用形成的尖锐矛盾,在选煤厂中急需实现对煤泥水系统的在线粒度检测。目前针对不同煤泥水的粒度在线检测方式主要有激光、超声、接触测量等,本文通过对比不同粒度测量方式的应用特点及适用范围,对比各种测量方式在产品级上的使用情况,针对煤泥水系统的特性,选择基于线性检测原理的直接接触式测量的BPSM_MS在线粒度仪作为煤泥水处理系统的在线粒度检测仪器,通过先进的在线检测分析方式实现煤泥水系统的关键参数在线检测与分析,研究煤泥水粒度特性的时空变化特征及对异常工况的分析及报警技术,为煤泥水系统的过程智能控制提供重要的参数依据。     

提高峨口铁矿磨矿工艺指标的对比试验研究

针对峨口铁矿一段磨矿产品粒度组成分布均匀性差以及磨矿工艺指标低的问题,结合峨口铁矿矿石力学性质和一段磨矿磨机给矿粒度组成分布,经计算,推荐介质配比方案为m(Φ100):m(Φ80):m(Φ60):m(Φ40)=30∶35∶15∶20.采用推荐介质配比方案与现厂方案以及偏大、偏小介质方案进行磨矿对比试验,结果表明,推荐介...     

给料粒度及产品粒度对其邦德球磨功指数的影响

邦德标准球磨功指数测定时要求的给料粒度为-3.2 mm,这在某些情况下很难获得,因此,研究邦德标准球磨功指数与待测定物料粒度之间的关系就显得尤为必要,这对拓宽邦德球磨功指数的应用范围,特别是对选矿厂二段磨机和再磨磨机的精确设计及计算起到重要的理论指导作用。以均质物料石英和非均质物料铁矿石为试验物料,采用邦德功指数测定方法,研究了邦德标准球磨功指数随给料粒度及产品粒度的变化规律,并建立了邦德功指数与给料粒度、产品粒度之间关系的数学模型。试验结果表明:在试验控制筛孔尺寸范围内,随控制筛孔尺寸变小,邦德球磨功指数基本呈现增大的趋势,且石英增大的幅度大于铁矿石增大的幅度;邦德球磨功指数与控制筛孔尺寸(μm)之间的关系可用二次函数关系式描述;给料粒度越细,磨矿循环达到平衡时其产品粒度(P80)越粗,但当筛孔尺寸小到一定程度时,产品粒度变化不明显;无论是均质物料石英还是非均质物料铁矿石,邦德球磨功指数随给料粒度的变化趋势相同,二者之间呈指数函数关系;均质物料石英的邦德标准球磨功指数适用范围为给料粒度1.7~3.2 mm,非均质物料铁矿石的适用范围为给料粒度0.9~3.2 mm,前者较窄,后者较宽,小于上述范围,则需对测定结果进行修正。