研究跳汰选理论模型的新观点——跳汰床层松散度

本文介绍按跳汰床层松散度确定影响跳汰过程各参数的初步理论。所开发的理论模型以液流在松散区通过跳汰床层的速度为依据。斯利斯等人曾研究过流化速度突变时流化床特点的预测理论。其公式则用于跳汰床特点的预测。为了检验这一理论模型是否适用于跳汰机,对现阶段的模型研究进行了计算机模拟。为了通过试验检验理论模型的模拟情况,专门制造了一台特殊的实验室跳汰机。试验用特殊液体与跳汰床层中固体颗粒的折射率相同。通过这种方法可获得某些数据。试验时跳汰机床层的固体颗粒取统一粒度和密度。试验过程的记录与资料整理借助一视频装置完成,然后将试验结果与模拟模型的结果加以比较。     

跳汰床层松散的模糊控制

分析了跳汰床层松散度的表示形式,提出了床层松散的模糊控制方案。控制方式简单、实现容易,便于跳汰机的自动控制,能够提高分选效果。     

跳汰床层松散度的优化控制

跳汰选矿是重要的选矿方法,而风阀是跳汰机控制的主要设备。通过分析跳汰机床层分层过程,提出了一种床层松散度的检测方法,采用模糊控制算法对床层松散度进行优化控制,该优化控制方法利用超声波传感器来检测床层的跳动高度,以S7-1200为核心,给出了PLC的硬件配置、控制流程以及工业以太网的通信,实现了跳汰机风阀参数的自动控制。     

跳汰床层松散度模糊控制系统的研制

通过分析床层分层过程,提出了一种床层松散度的检测方法,并以此为基础设计了跳汰床层松散度模糊控制系统,该系统以PLC为核心,以模糊算法为控制器,用质量流量控制器(MFC)控制进风量使床层适当松散,从而使跳汰床层良好分层,实现了跳汰床层松散度的自动控制。     

基于神经网络专家系统的跳汰床层设定方法

针对跳汰选煤过程中跳汰床层的期望值设定问题,将智能控制方法运用其中,采用基于神经网络专家系统的方法,在设计时,在确定神经网络结构、连接权值和阈值、学习算法之后,网络的知识获取、知识表示过程同时进行,不仅提高了时间效率,且保证了更高的质量。现场运行结果表明,将跳汰床层设定纳入智能控制的范畴,可使整个跳汰系统更加智能化,选煤效率和产品质量明显提高。     

均匀跳汰床层孔隙度分布的特性曲线

采矿和石油工程学院的原料工艺系研究出一种能预告均匀跳汰床层中孔隙度分布的数学模型。若知道了均匀跳汰床层中孔隙度的分布，就可与一种密度的矿粒（与床层颗粒的密度不同）的沉降速度联系起来，因而成为跳汰分层的一种模型。为了测定跳汰床层中孔隙度的分布，在光吸收技术在基础上设计出一种方法。     

跳汰机床层松散度的计算机检测系统

本文介绍了跳汰机床层松散度的检测、以及检测系统的组成和实现方法 ,这种方法有利于实现跳汰过程的自动化和智能化     

跳汰床层松散度的灰色预测及神经网络控制方法

提出了一种新的松散度表达形式,并在此基础上设计了床层松散度灰色预测控制器及神经网络控制系统。仿真结果表明该系统能实现对床层松散度的有效控制。     

用递归人工神经网络实时检测跳汰过程

跳汰系统是一个典型的复杂非线性时变系统，运用BP算法对跳汰系统进行适当描述，是跳汰控制的第一步。简单介绍了人工神经网络系统中的信息系统，并介绍了人工神经网络系统中的Sigmoid函数，在BP算法中引入该函数，可对跳汰选煤工艺中的床层进行实时控制，同时也分析了人工神经网络系统的优点和局限性。     

低场强自重介质跳汰机在磁铁矿选矿中的应用

介绍了低场强自重介质跳汰机结构、分选原理、工业试验和生产情 况。该机分选的低品位磁选精矿,在给矿铁品位60％～63％的情况下, 可获得68％以上的高品位铁精矿,是一种有发展前途的新型高效磁重选 设备。     

Analysis of fluid motion during jigging

Flow of water inside a jig has a strong bearing on the rate of stratification of particles. For this reason, various fluid waveforms are proposed for achieving optimal stratification rate. In the present investigation, the flow of water is analyzed in a carefully controlled laboratory jig. In a very simplified manner, the amplitude and frequency of pulsation is controlled by means of the compensator pressure and a level sensor. This allows for proper analysis of the dynamics of motion of the fluid as function of the amplitude and frequency of pulsation. Furthermore, the effects of amplitude and frequency of pulsation on the stratification behavior of the particles is analyzed to establish the existence of an optimal operating condition in terms of amplitude and frequency of pulsation.     

伊朗某金矿石选矿试验

伊朗某金矿石金品位为7.05 g/t,主要金矿物为裸露及半裸露金,主要载体矿物为黄铁矿,自然金的粒度变化范围很大,细粒明金(0.01~0.06 mm)占81.15%,微粒金占18.85%。为了确定该矿石的高效选矿工艺,进行了选矿试验研究。结果表明:(1)阶段磨矿、阶段选别工艺可以有效减少粗颗粒金在浮选过程中的跑尾,避免金矿物在磨矿中出现过粉碎,同时有利于不均匀细粒载金矿物单体解离。(2)跳汰机对-200目占65%的磨矿产品进行重选,可预先产出部分合格金精矿,充分体现了能收早收、分级分选理念。(3)矿石采用阶段磨矿—跳汰重选—阶段浮选工艺流程处理,可获得金品位为81.43 g/t、金回收率为45.52%的重选精矿,金品位为56.12 g/t、金回收率为44.99%的浮选精矿,综合精矿金品位为66.52 g/t,金回收率为90.51%。(4)金品位为0.74 g/t的重浮流程试验尾矿采用氰化浸出工艺处理,金浸出率达62.16%,最终浸出渣的金品位仅为0.28 g/t。     

非洲某钴镍砷化矿选矿试验研究

非洲某钴镍砷化矿含镍3.05%、含钴0.23%,在完成矿石工艺矿物学研究的基础上,针对性地拟定了跳汰重选—浮选的试验原则流程,试验研究表明,该镍钴矿经过跳汰预抛尾、1粗3扫2精、中矿顺序返回浮选,可以获得镍品位为26.44%、钴品位为1.54%、镍回收率88.53%、钴回收率75.87%的镍钴综合精矿。     

宣钢庞家堡菱-赤鲕状贫铁矿选矿工艺研究

本研究对龙烟庞家堡菱-赤鲕状铁矿进行了单一强磁选、跳汰-强磁选及强磁(粗粒)-强磁选三个方案七个流程的试验,结果均达到了烧后精矿品位55%,回收率75%以上的指标。     

非洲某钴镍砷化矿选矿试验研究

非洲某钴镍砷化矿含镍3.05%、含钴0.23%,在完成矿石工艺矿物学研究的基础上,针对性地拟定了跳汰重选-浮选的试验原则流程,试验研究表明,该镍钴矿经过跳汰预抛尾、1粗3扫2精、中矿顺序返回浮选,可以获得镍品位为26.44%、钴品位为1.54%、镍回收率88.53%、钴回收率75.87%的镍钴综合精矿。     

基于多Agent跳汰工艺过程协调与组织结构模型

在分析跳汰选煤生产系统及其过程控制系统的基础上,利用面向Agent计算原理和方法,提出一个面向Agent的跳汰选煤MAS总体框架结构,给出了基于Petri-Net调度协作模型。     

跳汰机动态分离排料装置的研究

跳汰选煤在选煤中占有重要地位,提高跳汰机的产品分离精度,一直是个重要的研究方向。跳汰机动态分离排料装置采用能跟随床层上下脉动的随动溢流堰,并选择了合适的驱动装置和传动装置。经实验室测定得到较好的效果,具有先进性和实用性, 是改善现有跳汰机排料装置的有益尝试。     

江西某钨矿选矿试验研究

在工艺矿物学研究的基础上,对含WO30.43%的江西某石英脉型钨矿进行了选矿试验研究。结果表明,采用分级跳汰—跳汰尾矿浮选的工艺流程,黑白钨混合浮选的捕收剂采用CF和BK-410,可获得WO3品位28.86%、WO3回收率42.39%的跳钛精矿,以及WO3品位3.59%、WO3回收率30.07%的浮选精矿。