基于磨矿技术效率锡石多金属硫化矿磨矿优化研究

在锡石多金属硫化矿磨矿实践中,存在锡石过磨和硫化矿欠磨的问题。为缓解锡石过磨和硫化矿欠磨矛盾,实现磨矿优化,采用单因素试验与响应曲面法试验方法,提出合格粒级指数表征方法,研究了入磨粒度、磨矿时间、磨矿浓度对锡石多金属硫化矿磨矿技术效率与合格粒级指数的影响,结果表明:单因素分析时,与-3 mm入磨粒度相比,-2 mm入磨粒度的磨矿产物能够得到较高的锡石磨矿技术效率和硫化矿磨矿技术效率,且锡、锌、铅、铁四种金属的合格粒级指数较高;磨矿时间为8 min时,磨矿产物的磨矿技术效率最高,且锡金属合格粒级指数最高;磨矿浓度为75%时,锡金属合格粒级指数最高。响应曲面法分析时,入磨粒度为-2 mm,磨矿时间为8 min,磨矿浓度为75%时,锡金属合格粒级指数最高。     

锡石多金属硫化矿磨矿试验研究

为了优化磨矿操作,缓解锡石过磨和硫化矿欠磨的矛盾,研究了入磨粒度、磨矿时间及磨矿浓度三个因素对磨矿产物中各个粒级产率、金属分布率的影响规律。结果表明,入磨粒度对磨矿效果影响明显,比较-2 mm和-3 mm两个入磨粒度,-2 mm的磨矿效果较好;随着磨矿时间的增加,磨矿产物中不同金属锡、锌、铅、铁的分布率变化规律大致相似,即粗粒级中锡、锌、铅、铁的金属分布率减小,细粒级金属分布率增大;磨矿浓度从50%增大到75%时,磨矿效果逐渐改善,磨矿浓度超过75%后,磨矿效果变差。入磨粒度为-2 mm,磨矿时间为4~6 min,磨矿浓度为75%时,有效缓解了锡石过磨和硫化矿欠磨的矛盾,磨矿效果较好。     

锡石多金属硫化矿沉降特性试验研究

针对锡石多金属硫化矿磨矿过程中出现的锡石“过磨”问题, 从研究锡石多金属硫化矿沉降特性入手, 考察了沉降时间、沉降高度和矿浆浓度对沉砂产率的影响, 获得不同粒级磨矿产品沉降规律, 为提高分级效率和降低锡石“过磨”提供理论指导。     

锡石多金属硫化矿磨矿技术效率模型预测研究

研究了磨矿时间、磨矿浓度和磨机充填率对锡石多金属硫化矿磨矿技术效率的影响,利用Matlab编程技术建立了粒子群优化算法-BP神经网络磨矿技术效率预测模型并对模型进行了预测验证研究。结果表明,在磨矿时间8 min、磨矿浓度70%、充填率30%时,可获得较好的磨矿技术效率。迭代次数对锡石多金属硫化矿磨矿技术效率模型预测值与试验值误差影响显著; 在合适的迭代次数下,学习因子对模型预测值与试验值误差的影响很小,绝对误差小于±0.01个百分点,相对误差小于±0.04%。迭代次数达到500次后,粒子群优化算法-BP神经网络磨矿技术效率预测模型趋于稳定,模型可靠性高、适应性强。     

黑沟铁矿石粉矿(-15mm)棒磨磨矿工艺试验

黑沟铁矿石粉矿(-15 mm)铁品位为37.35%,铁主要以赤褐铁矿形式存在,铁在赤褐铁矿中分布率为85.35%。现场采用球磨机磨矿后强磁选工艺回收粉矿,球磨机磨矿时泥化现象严重,细粒级铁矿物无法通过强磁选有效回收。为减轻粉矿磨矿过程的过粉碎现象,优化磨矿产品粒度组成,对破碎至-2 mm的粉矿,预选筛分出产率为33.30%的-120μm粒级,对+120μm粒级进行棒磨机磨矿试验。在棒径分别为18、20、22 mm的钢棒为磨矿介质,且其质量比为4∶3∶3、介质充填率为30%、料棒比为1.0、磨矿浓度为70%、磨矿时间为62 s条件下闭路磨矿,合格粒级(38~120μm)占-120μm粒级比例达57.55%。降低分级粒度能够有效减少微细粒级的产生,减少过磨。采用棒磨工艺可以减少过磨,优化磨矿产品的粒度组成。     

锡石多金属硫化矿磨矿目标粒度产率预测模型研究

针对锡石多金属硫化矿磨矿实践中存在的锡石过磨和硫化矿欠磨问题,在研究磨矿产物粒度特征的基础上,提出磨矿目标粒度产率,以磨矿浓度和磨矿时间为自变量,利用MATLAB软件分别建立了锡石和硫化矿磨矿目标粒度产率预测模型,结果表明:入磨粒度为-3 mm、浓度为65%、磨矿时间为6min时,磨矿产物粒度分布符合A.M.高丁数学模型,拟合决定系数为0.9957;不同磨矿时间下磨矿产物粒度分布符合磨矿动力学模型,拟合决定系数为0.900;通过数学极值分析,求出锡石和硫化矿的磨矿目标粒度产率极大值分别为29.11%和31.13%,极值点分别为(60.38%,2.837)和(38.43%,7.202)。     

基于Matlab的锡石多金属硫化矿磨矿产品粒度分布预测研究

对磨矿产品粒度分布进行精准预测是实现磨矿智能化调控和优化的有效途径之一。本文基于锡石多金属硫化矿磨矿试验数据和Matlab编程技术,进行建立粒子群算法BP神经网络磨矿产品粒度分布预测模型研究。结果表明,在不同直径球介质不同磨矿时间条件下,除少数几个粒级的平均相对误差在1%~2.22%,其他均在0.6%以下,预测结果比较理想。这说明预测模型的预测值与试验值吻合度高,模型可靠性高、适用性好。研究结果为锡石多金属硫化矿磨矿产品粒度分布预测提供一种新方法,也为锡石多金属硫化矿磨矿智能化调控和优化控制提供理论基础。     

锡石多金属硫化矿微波辅助磨矿机理研究

以锡石多金属硫化矿作为研究对象,通过微波加热预处理矿石,考察矿石预处理前后和不同冷却方式对磨矿产品可磨度等指标的影响。结果表明,经微波加热预处理后,矿石可磨度提高,邦德功指数下降。这是因为微波辐射致使锡石多金属硫化矿中的脆硫锑铅矿、黄铁矿、闪锌矿、锡石等金属矿物温度升高,而脉石矿物升温并不明显,致使金属矿物和脉石的温度梯度大,产生不均匀热膨胀,导致在矿石内部出现应力集中对矿物与脉石产生破坏,强化锡石多金属硫化矿磨矿效果。      

响应曲面法优化锡石多金属硫化矿磨矿速率影响参数研究

基于磨矿动力学研究了锡石多金属硫化矿的磨矿速率,采用响应曲面法,研究分析磨矿时间、矿浆浓度、充填率等参数对矿石磨矿速率的影响规律,结果表明:对磨矿速率影响显著程度从大至小依次是磨矿时间、充填率、矿浆浓度;矿浆浓度和充填率的交互作用最显著,磨矿时间和充填率的交互作用次之,矿浆浓度与磨矿时间的交互作用不显著。磨矿最优化参数为:磨矿时间为5 min,矿浆浓度为75%,充填率为30%,最佳磨矿速率为96.92%,并能够降低能耗39.99%。因此,磨矿最优条件可靠性高,模型方程实用性好。     

锡石多金属硫化矿微波助磨试验研究

本文以广西某选矿厂锡石多金属硫化矿矿石为原料,研究了微波预处理对矿石磨矿产物粒度组成、磨矿动力学、破碎速率及磨机生产能力的影响。结果表明,微波预处理后,矿石在不同磨矿时间下的磨矿产物粒度均变细,-0.074mm粒级含量提高了4.41%~12.90%;微波预处理前后该矿石磨矿均符合一级磨矿动力学模型;微波预处理使矿石的破碎速率(S₁)值提高近57%,且磨机的生产能力得到了明显提升。因此,微波预处理可以降低矿石的强度,强化矿石的磨矿过程,是一种有效的降低磨矿能耗、提高磨矿效率的方法。     

“磁—浮—重”联合流程分选某锡石多金属硫化矿的研究

某锡石多金属硫化矿含大量磁黄铁矿以及黄铜矿、铁闪锌矿、锡石和黝锡矿。试验采用阶段磨选工艺,磁选脱除磁黄铁矿,再优先浮铜—锌硫混浮—锌硫分离,摇床重选锡石,尾矿再磨再选。"磁选—浮选—重选"组合流程获得合格锡、铜、锌精矿和较好指标,推荐作为选矿厂设计改造和生产优化的依据。     

基于球磨机破碎能下最优磨矿参数研究

在球磨机中,钢球回落时具有的动能转化成了对矿石的破碎能。通过数学理论分析,推导出球磨机破碎能理论公式、最优破碎下充填率与转速率之间的理论公式及其最优理论取值范围。同时,以广西某选矿厂锡石多金属硫化矿为原料进行磨矿试验,考察磨矿时间、磨矿浓度、磨机转速率与充填率等因素对矿石破碎的影响规律,并验证该理论公式的适应性及相关参数理论取值范围的可靠性。结果表明,在转速率为83%、充填率为30.82%时矿石破碎程度最高,该结果证明了该理论公式具有良好的适应性,相关参数理论取值范围的可靠性好。     

锡石多金属硫化矿微波助磨研究

从微波选择性加热潜力出发,研究了锡石多金属硫化矿的微波吸收效果及其微波辅助加热预处理对磨矿结果的影响,考察了矿石微波加热预处理前后磨矿产品的粒度分布、金属分布等指标的变化,旨在探索锡石多金属硫化矿的微波加热辅助磨矿新途径。结果表明:锡石多金属硫化矿的主要矿物的吸波能力存在显著差异,其中脆硫锑铅矿的吸波能力最强,其次是黄铁矿,再次是锡石,闪锌矿和脉石矿物的吸波能力最差;物料加热预处理后采用水快速冷却后的磨矿效果比自然慢冷好。      

磨矿介质运动状态对锡石多金属硫化物的选择性磨矿的影响

磨矿是实现有用矿物与脉石矿物解离的主要过程,不同矿物之间力学性质不同,要求磨矿时具有选择性。介质运动状态对矿石选择性磨矿有决定性影响,尤其脆性矿物与硬度较大的矿物共生时,介质运动状态的调整尤为重要。我国西南地区的锡矿床中是我国锡资源的聚集地,矿石中既含有脆性矿物锡石也含硬度较大的硫铁矿和石英。针对锡石多金属硫化矿嵌布粒度细,磨矿过程中脆性矿物易过粉碎这一问题,研究了矿石在不同的磨矿条件（介质形状、转速、磨矿时间和磨矿浓度）的选择性磨矿行为。研究结果表明：球体介质对于矿石具有较强的冲击破碎力,会对脆性矿物产生过粉碎,不利于后续的选矿作用,添加柱体介质能改善这一现象;提高磨矿浓度和保持较低磨机转速可以改善介质的运动状态,减少冲击破碎作用,增加介质对矿物的研磨作用,避免矿石中产生较多的微细粒,能够产生较好的选择性磨矿作用,为后续的选矿提供有利条件。     

DMC-PID控制在分级磨矿系统中的应用

本文针对某锡石-多金属硫化矿两段磨矿回路,采用动态矩阵与比例积分微分调节(DMC-PID)串级控制。针对磨矿系统时间滞后长、耦合性强的特点,设计并推导了三输入四输出的DMC-PID串级控制磨矿控制系统模型,首先在磨矿过程中干扰最多的部位取出信号构成PID闭环控制,快速有效地抑制突发性干扰,再采用DMC算法,对通过PID调节后的广义磨矿系统进行滚动优化和反馈校正,建立多段磨矿回路的自动控制模型。     

球磨-细筛回路循环负荷对某钨矿石磨矿产品粒度分布的影响

通过控制磨矿时间改变返砂量,研究了实验室球磨-细筛回路循环负荷对某钨矿石磨矿产品粒度分布的影响。结果表明,循环负荷由100%提高至500%,磨矿时间由5.12 min减少至1.57 min,磨机生产能力由49.21 g/min提高至53.06 g/min。粒度分析结果表明,磨矿回路产品中过粉碎级别-0.01 mm粒级含量由18.62%降低至14.24%,可选级别-0.106+0.01 mm粒级产率由81.38%提高至85.76%,且变化幅度均随循环负荷提高而变缓。提高循环负荷降低了磨机总给矿粒度,减少了矿石在磨机内的停留时间,减轻了过粉碎,有效提高了钨矿石的磨矿效率。