智能磨矿系统半自磨机控制关键参数研究

以某选矿厂半自磨工艺智能磨矿系统生产实践为基础，总结分析了智能磨矿系统半自磨机重要控制参数的影响和运行情况。通过分析生产实践数据发现，智能磨矿系统的关键控制参数为半自磨机转速、给矿粒度、半自磨机磨矿浓度。半自磨机转速对智能磨矿系统的控制最敏感，调节效果最显著，可快速调整磨矿系统运行状态；给矿粒度次之，能起到短时调节作用；半自磨机磨矿浓度敏感性最弱，可实现微调。通过上述关键参数的协同控制，能实现磨矿系统处理能力最大化，产品粒度可调可控。     

磨选半自磨机矿浆浓度控制的研究及应用

采用在线实时计算的磨矿浓度作为检测值,把磨矿浓度作为被调量,控制半自磨机的磨矿浓度,取得了优良的效果。实践证明,该方法必将是半自磨机磨矿浓度控制技术的发展方向。     

半自磨机顽石作为实验室立磨机介质的磨损与磨矿研究

随着半自磨流程在国内大型矿山的日益普及, 对如何处理半自磨机磨矿过程中产生的顽石, 各选厂采用的方式不尽相同.利用半自磨机顽石充当立磨机磨矿介质处理这类顽石并对此开展顽石的磨矿条件试验研究, 包括:磨矿时间、充填率、磨矿浓度和磨矿处理量等条件试验, 以及顽石、钢球磨矿介质对比试验.试验结果表明:半自磨机顽石可以作为磨矿介质在立磨机内使用, 其损耗量相比较于传统钢球的损耗量 (大约0.05 %) 是较大的, 一般在1 %~2 %之间.在磨矿时间3 min、填充率60 %、磨矿浓度65 %、磨矿量5 kg时可获得满足浮选要求的磨矿产品.在磨矿时间3 min、立磨机转速210 r/min、磨矿浓度65 %、磨矿量5 kg、磨矿介质直径10~20 mm、充填率60 %的条件下进行顽石和钢球磨矿介质的磨矿对比试验, 结果表明, 钢球磨矿产品的细度比顽石磨矿高16.72 %, 过粉碎粒级产率高2.35 %, 钢球的磨矿效率大于顽石, 但顽石磨矿产品中0.045~0.038 mm的产率高于钢球磨矿, 说明顽石充当磨矿介质时易使被磨矿物磨细到嵌布粒度的大小, 会使产品粒度分布更合理.      

磨矿过程智能优化控制技术研究与应用

在分析了该矿某矿山近8年的历史数据和磨矿工艺参数的基础上,结合该厂原有工艺参数依赖人工调整,导致半自磨进矿量、渣浆泵泵池液位波动大,进入浮选工艺流程流量、浓度、细度不稳定的问题,展开了智能优化控制技术研究。通过对矿石性质及粒度分布分析,引入磨机负荷检测分析仪,将关键参数的计算技术与传统PID控制相结合,搭建磨矿的优化控制系统,实现了对磨矿生产过程中的浓细度控制。磨矿自动控制系统投用后,不仅能稳定磨矿工艺流程,还能保证磨矿产品满足选别要求,同时增大了磨矿系列台时处理能力。     

磨矿分级自动化系统升级改造研究及应用

针对武山铜矿磨矿分级系统存在磨矿分级不稳定和磨矿效果差问题,分析了磨矿分级工艺流程并进行改进。改进后,通过磨矿给水自动控制系统、原矿泵池液位与分级压力自动控制系统的矿量,准确计算出各点补加水量,实现了磨矿浓度的自动控制,提高了磨矿产品细度,改善了磨矿产品粒径组成。生产应用结果表明,半自磨、球磨磨矿浓度和原矿溢流浓度更加稳定,磨矿分级效果得到改善,泵池液位也更加稳定,生产流程更加均衡高效。     

半自磨机排矿速度及粒度优化研究

半自磨机磨矿介质由钢球和矿石自身组成,随着矿石硬度及块度的增加,造成半自磨机排矿速度偏慢及排矿粒度组成不合理,影响系统台效及电力、钢球等消耗。半自磨机为强制排矿碎磨设备,可通过改变排料端设计,将直形排料端改为弧形结构,优化半自磨机的排矿速度及粒度组成,达到提高半自磨系统磨矿效率的目的。     

某大型金矿提高半自磨-球磨回路产能的参数研究

针对金矿选厂的磨矿流程的磨矿效率低、磨矿功耗大等问题进行技术分析,根据现有磨矿设备的规格及对磨矿产物细度的要求,综合现有生产工艺、矿石性质、选矿技术和磨矿设备等因素,运用JKSimMet软件进行磨矿回路的稳态模拟,预测利用现有磨矿回路处理岩芯样时改善选矿细度、提高磨机产能的可能性。研究结果表明,扩大磨机回路产能的瓶颈在于半自磨机,减小半自磨机给矿粒度可显著提高半自磨机和球磨机的磨矿效率,使磨矿回路的处理能力最大能提高35%。     

半自磨工艺在李子金矿的应用

采用半自磨工艺处理李子金矿矿石,当自磨机装球率6%、磨矿浓度76%时,自磨机生产能力达450 t/d,产品粒度-200目55%,磨矿电耗、球介质消耗达最佳值,比采用常规碎、磨工艺成本节省12.82元/t。     

半自磨机涨肚过程分析及控制

为了研究半自磨机涨肚对功率、轴压以及磨矿效率的影响,通过收集和分析现场数据,得出涨肚过程中功率、压力和磨矿效率一般变化趋势,认为在涨肚过程中磨矿效率急剧下降,同时结合运行现状,提出了半自磨机涨肚的预控措施。     

昆钢大红山提高8.53×4.27m半自磨机处理量实践

通过对半自磨机给料粒度合理搭配;调整半自磨机钢球尺寸;调整半自磨钢球补加量来控制磨机合适的充填率;格子衬板改造;排矿直线筛筛孔改造;半自磨机给矿自动化控制等改变了半自磨工艺,提高了处理量并降低了半自磨机的钢耗和电耗,达到了很好的效果。     

SABC工艺在国内生产实践中的探索

研究了Ф8.8 m×4.8 m大型半自磨机首次在中国黄金集团内蒙古某铜钼矿山的应用,其生产能力15 000 t/d。投产初期,生产能力在短期内达到预期能力的100%。但半自磨机的衬板磨损严重,顽石破碎机不能有效地发挥其应有的功效,使SABC工艺没有完全达到设计的初衷。由于半自磨机的钢球充填率、顽石窗的开孔面积、直线筛的筛分效率、顽石破碎机的开启时间等制约了处理能力的提升,使半自磨机的磨矿效率和球磨机的磨矿效率不相匹配,增加了球磨机的功率消耗等。为了解决SABC工艺的平衡问题,增加生产能力,采取了从半自磨机中排出更多的顽石、改变钢球补加数量和调整球磨机的钢球尺寸、调整直线筛的筛孔形状、开孔面积和冲洗水、调整半自磨机给矿粒度的配比、调整破碎机HP 800的排矿口一系列措施等。这些措施的实施获得了较好的效果,系统生产能力目前达到35 000 t/d。     

大型半自磨机混合充填率的研究与优化

通过对半自磨系统各控制参数的研究和分析,发现半自磨机混合充填率与功率、轴压、磨音等之间关系,通过对各控制参数进行优化,并对半自磨机排砾板进行改进,使半自磨机混合充填率趋于稳定,解决半自磨机钢球直接砸简体衬板问题,并提高磨矿效率,改善最终磨矿产品细度。     

某锡铜硫化矿半自磨半工业试验研究

采用1 800×610 mm自磨机对云锡大屯选矿分公司处理的锡铜硫化矿进行半自磨半工业试验研究,通过对松树脚锡铜硫化矿进行磨机台时处理量、磨机转速、磨矿浓度、钢球充填率条件试验及连续稳定试验,结果表明,锡铜硫化矿采用半自磨工艺取代传统三段一闭路碎矿工艺是可行的,磨机排矿产品中新增-0.019 mm锡石过粉碎金属率可控制在较低的范围内。     

大山半自磨机格子板优化实践

格子板是矿浆排出半自磨机的第一道关卡,其设计的合理性直接影响着半自磨机的产品粒度分布、磨机的磨矿效果、台效及系统电耗等.在德铜大山选厂采用弧形格子板结构,并对格子孔尺寸及排布进行优化,实现了提高半自磨系统台效、增加顽石量、降低系统电耗的目的.     

特大型磨机在乌山铜钼矿的应用

乌山铜钼矿是国内最早应用国内自主研发的特大型半自磨机、球磨机的矿山企业之一。经过多年的生产实践,持续对磨矿工艺流程和设备进行优化改进:将SABC碎磨工艺流程改为SAB磨矿工艺流程,增大了处理矿量,解决了磨矿系统给矿及磨矿粒级分布等工艺指标不稳定的问题;提高磨机钢球充填率,缩减半自磨机格子板的顽石窗,采用区间优化加球法添加钢球,采用自动化控制方式。生产实践表明:近3年来设备运行平稳,设备运转率始终保持在92%以上。磨矿处理量已超过设计产能的15%,取得了巨大的经济效益。     

冬瓜山铜矿一项发明专利获国家知识产权授权

<正>冬瓜山铜矿一项发明专利"半自磨机的磨矿工艺"获得国家知识产权授权。该项专利技术,通过控制半自磨排料孔尺寸,将半自磨机中80mm以下粒级的物料引出,并经过双层振动筛筛出30~80 mm粒级的物料作为下一个中矿磨矿工序里的磨矿介质,代替了原有的钢球磨矿介质,既解决了半自磨衬板损耗大,设备的使用寿命及作业率低、金属流失大等问题,又减少     

特大型半自磨机故障诊断及维修关键技术研究

通过分析特大型半自磨机国内外研究状况和发展趋势,从多角度创建了半自磨机仿真模型,可提高磨机故障快速诊断及维修能力,确保磨矿效能最佳化,其设备故障率低,衬板断裂少、寿命长,钢耗少,可靠性好,维修保养便利。     

半自磨机在炉渣选矿中的能耗研究

在对某SAB流程中半自磨机处理闪速熔炼渣项目的设计参数及试生产实际进行分析的基础上,研究了半自磨机的能耗问题,并从钢球直径的选取、矿石粒度的控制两个方面探讨了通过一定的生产控制手段来提高半自磨机的处理量,提高磨矿效率,从而降低能耗的途径。     

振动磨机磨矿参数试验分析

分析了振动强度、给矿量、矿浆浓度等参数对振动磨机磨矿效果的影响，得出适当加大振动强度可使产品更细。适当增加矿浆浓度和物料充填率可使磨矿更为经济。同时也指出大磨机相对小磨机有更好的能量利用率。     

金属矿山选矿厂磨矿分级自动控制研究现状

自动控制技术在国内选矿厂磨矿分级流程中应用已有将近40年,为促进磨矿分级控制系统的工业化应用和深入研究,对磨矿分级控制系统的发展进行了综述。目前磨矿分级检测仪表主要分为给矿量、矿浆流量、矿浆浓度、矿浆粒度、矿仓料位、磨机负荷量等六个方面;检测手段分为直接测量和间接测量。磨矿分级控制策略从传统控制策略发展为现代控制技术和人工智能控制技术相互结合的控制策略。