一种新型磨矿介质设计与磨矿试验研究

为了缓解硫化矿选厂粗粒欠磨与细粒过磨等问题,设计了一种新型磨矿介质-黄金分割锻球.通过2种介质磨矿试验对比,表明锻球磨矿具有针对性强,磨矿效果好,试验指标显示：锻球磨矿的产品粗粒会减少0.80%,中等粒级增加3.26%,细粒减少2.46%.分析发现锻磨在磨矿中与物料接触有相当一部分为线接触,细粒因粗粒的“架桥”作用而减少了过粉碎,钢球介质与矿物接触为点接触,粗粒的架桥作用不明显,对粗粒与细粒的粉碎作用具有一致的概率,故选择性差,过粉碎现象严重.设计的锻球介质能明显的缓解粗粒欠磨与细粒过粉碎等问题.     

大坪选矿厂磨矿介质制度优化试验研究

针对大坪选矿厂粗磨磨矿产品粒度均匀性差,磨机利用系数低,磨矿技术效率低等问题,根据矿石力学性质,确定了粗磨推荐介质制度为m(φ100)∶m(φ80)∶m(φ60)∶m(φ40)∶m(φ30)=20∶25∶20∶25∶10,进行了不同磨矿介质制度的磨矿对比试验。结果表明:推荐介质制度与现场介质制度相比,过粗粒级+0. 45 mm产率降低了3. 40百分点;中间易选粒级-0. 150～+0. 038 mm和磨矿细度-0. 074 mm产率分别提高了8. 30百分点和5. 39百分点;磨矿技术效率提高了3. 91百分点,磨机-200目利用系数提高了20. 02%;在粗磨阶段,推荐介质制度与现场介质制度相比,磨矿效果更好。     

磨矿浓度对磨矿产品粒度组成特性的影响

磨矿浓度是影响磨矿产品粒度组成特性的关键因素.根据柿竹园矿石性质,在实验室和工业试验中分别考察不同浓度下一段磨和二段磨的产品粒度组成特性.结果表明,实验室条件下一段磨矿浓度在75 %、二段磨矿浓度在65 %时能获得均匀性好、合格产品粒度粗和有用磨矿耗能低的磨矿产品质量.工业试验条件下一段磨矿和二段磨矿产品中合格粒级产率分别增加2.23 %和3.96 %、平均粒度分别加粗1.13 μm和3.8 μm,过粉碎分别减轻0.88 %、1.35 %,磨矿过程技术效率分别增加2.79 %、4.86 %,能耗利用率分别增加4.39 %、6.12 %.同时,分级溢流产品中合格粒级产率增加0.72 %,平均粒度加粗1.4 μm,过粉碎减轻6.76 %,分级溢流产品质量得到全面优化.对选矿厂而言,稳定磨矿浓度非常有必要.      

介质直径及其加载量对立磨机磨矿效果影响的初探

本文通过建立实验室模型,对影响立磨机磨矿效率的介质直径及加载量大小进行了分析研究。小直径介质有利于磨机内能量密度的提高和磨削面积的增加,而适当增大介质直径则可提升有效磨矿容积和延迟磨矿时间。介质参数的最终选取还要根据其它因素综合考虑。     

铸铁段用于氧硫铅锌混合矿磨矿工艺的试验研究

从磨矿工艺入手,针对矿石的特殊力学性质采用特殊的磨矿新工艺,具体就是采用介质尺寸精确及选择破碎作用强的选择性磨矿新工艺,降低过磨过粉碎,降低磨矿产品中-500目粒级的含量,使磨矿产品尽量满足选矿的条件,有利于矿石分选。结合会泽采选厂工业试验情况进行实例分析,从而验证上述结论的合理性。     

短圆柱型磨矿介质用于新疆星塔金矿二段磨矿的试验研究

以新疆星塔金矿矿石为研究对象,采用短圆柱型磨矿介质(铸铁段)和钢球对二段磨矿效果进行了对比磨矿试验,最终确定了选矿厂Ф2.1 m×3.5 m溢流型球磨机的初装介质尺寸组成m(35×40)∶m(30×35)∶m(25×30)=30∶30∶40。在相同的磨矿条件下,铸铁段Ⅰ的磨矿产品中+0.15 mm过粗粒级、-0.01 mm过粉碎粒级产率比最佳钢球配比的分别低0.77百分点、0.15百分点,-0.15~+0.01 mm易选粒级和-0.074 mm产率比最佳钢球配比的分别高0.92百分点、0.54百分点。工业试验结果表明:采用铸铁段后磨矿细度增加4.90百分点,金回收率提高0.77百分点,金精矿品位增加13.0%;铸铁段因其独特的优势可以作为细磨介质在选矿厂推广应用。     

优化介质制度提高磨矿作业质量的试验研究

针对焦家金矿选矿厂磨矿产品粒度特性差和生产能力难以达产达标的问题,采用优化磨矿介质制度的方法进行提高磨矿作业质量的试验研究。结果表明:推荐介质制度m(?90)∶m(?70)∶m(?50)∶m(?40)∶m(?30)=15∶25∶20∶15∶25取得了明显优化效果;较现场介质制度,磨机-200目利用系数提高20.67%,过粗粒级+0.30 mm产率降低4.59百分点,-0.074 mm、中间易选级别0.15~0.019 mm、中间可选级别0.30~0.010 mm产率分别提高了6.62,5.89,2.97百分点,磨矿技术效率提高4.71%,为金浮选回收率的提高创造了有利条件,同时对选矿厂提高磨矿作业质量具有一定的指导意义。     

采用立式辊磨进行干式磨矿的工艺

本发明涉及一种采用立式辊磨进行干式磨矿的工艺,属于原矿沸腾焙烧工艺。它是将井下采出的矿石经过一段粗碎、一段中碎,块煤与破碎好的矿石一起经皮带运输机给入高压立式辊磨机中进行干式磨矿;高压立式辊磨机首先利用循环引风机供给的热风直接烘干矿石,在物料流化状态下,吹干后的矿石含水低于2％;进入立式辊磨机内的块煤与矿石一起进行干式磨矿,碎磨后的物料分级,合格物料排出立式辊磨机,进入旋风收尘器;     

基于智能磨矿介质及CNN和优化SVM模型的球磨机负荷识别方法

当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化,给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度。本文设计了一款内嵌加速度传感器且与钢球介质物理性质相一致的智能磨矿介质用于识别磨机负荷,开展了不同充填率等磨矿条件下的磨矿试验,设计磨矿效果系数划分磨机负荷状态;分别采用了卷积神经网络方法(CNN)和优化的支持向量机(SVM)模型对智能磨矿介质获取的加速度信号进行球磨机负荷识别。基于优化的SVM模型将获取的一维加速度信号进行互补集合经验模态分解算法（CEEMD）去噪、时域特征值和样本熵提取等预处理,将上述磨机负荷的特征向量分别输入GA?SVM、GS?SVM、PSO?SVM分类模型进行训练,研究表明,PSO?SVM模型的识别准确率可达98.33%,但存在训练过程繁琐,耗费时间长的问题。在图像识别领域具有优秀应用能力的CNN模型是把智能磨矿介质检测加速度信号数据转换为二维图片后直接输入基于VGG19网络的CNN模型进行分类识别,磨机负荷分类识别准确率高于优化的SVM模型,可达98.89%,在保证识别准确率的同时有效节约了计算时间。基于CNN的智能磨矿介质球磨机负荷识别方法可为实现球磨机负荷检测与在线评估提供重要解决方案与技术保障。