浮选动力学模型研究进展及展望

为实现浮选的自动控制,提高浮选效率,介绍了浮选动力学模型的发展历程,论述了浮选动力学模型实例,分析了浮选动力学理论在金属矿物和煤泥浮选中的应用,并对浮选动力学模型发展趋势进行展望。由于浮选过程极其复杂,影响浮选分离的因素很多,现有的浮选动力学模型只是对某些重要影响因素进行模拟,无法将各种不均一性在同一模型中得到体现,对于许多复杂难选矿也不太适用。以浮选速率常数为基础,从浮选过程的微观机理出发,运用计算机模拟仿真技术,结合浮选动力学模型中参数的变化规律,是准确描述实际浮选过程的前提,也是未来浮选动力学研究发展的趋势。     

基于MATLAB/GUI的矿物浮选动力学研究平台设计

以一级动力学模型为基础,结合会泽硫化矿异步浮选新技术的特点推导一种新的浮选模型,称之为分速浮选模型.选择传统浮选模型中的经典一级模型、二级动力学模型和本文推导的分速浮选模型,基于MATIAB/GUI方法设计出了界面友好、操作简单、可视化强的矿物浮选动力学研究平台,实现了矿物浮选数据的快速处理和图形输出,显著提高了工作效率.     

鞣酸体系下黄铜矿与黄铁矿浮选动力学分析

在铜硫硫化矿浮选实践中,一般通过添加大量的浮选药剂强压强拉以实现硫化铜和硫化铁矿物的浮选分离。利用铜硫硫化矿物在浮选药剂体系下浮选速率的差异,可以实现其清洁浮选分离。本文通过分批次刮泡浮选试验研究了鞣酸体系下黄铜矿及黄铁矿浮选行为和浮选动力学特性,计算了黄铜矿、黄铁矿在鞣酸体系下的浮选速率常数。研究结果表明,鞣酸能有效地抑制黄铁矿的浮选,而对黄铜矿的抑制作用较弱。在鞣酸体系下,黄铜矿的浮选速率明显大于黄铁矿的浮选速率,黄铜矿的平均浮选速率常数为0.80,而黄铁矿的平均浮选速率常数只有0.31。通过数学方法拟合了两种矿物在鞣酸体系下的浮选动力学模型,拟合结果表明,黄铜矿和黄铁矿浮选动力学均适用于改进的分速一级模型。     

捕收剂GJBW作用下胶磷矿浮选动力学研究

以贵州省某海相沉积型胶磷矿纯矿物为研究对象,通过对纯矿物浮选及其动力学行为探索,研究了捕收剂GJBW质量浓度及矿物粒度对浮选动力学的影响。结果表明,胶磷矿的浮选动力学与一级动力学模型匹配度最高,同时在一定范围内捕收剂GJBW的质量浓度和颗粒的粒度均会对浮选动力学行为产生较大的影响。捕收剂GJBW质量浓度越高,各粒级的极限回收率ε∞越高,浮选速率常数k值越大;同时矿物粒度越大,极限回收率ε∞越小,而浮选速率常数k值却增大。     

分子结构对石油磺酸钠浮选蓝晶石的影响研究

以南阳蓝晶石矿为研究对象,以两种不同分子结构的石油磺酸钠为捕收剂进行浮选试验,通过浮选动力学研究和脉石夹带分析,研究了不同分子结构石油磺酸钠对蓝晶石浮选行为的影响,结果表明:环链石油磺酸钠浮选的蓝晶石累积品位终值84.42%和累积回收率终值96.57%均比直链石油磺酸钠高;蓝晶石的浮选动力学行为符合一级动力学模型,环链石油磺酸钠浮选蓝晶石的改进浮选速率常数大于直链石油磺酸钠;直链石油磺酸钠的浮选水回收率大于环链石油磺酸钠,脉石回收率小于环链石油磺酸钠;直链石油磺酸钠的浮选夹带率小于环链石油磺酸钠,两种药剂的浮选夹带率均随浮选时间的增长而降低。     

氯化钠对氯化钾浮选的影响试验及浮选动力学模拟研究

针对浮选过程中氯化钠随氯化钾浮出问题,以KCl、NaCl、盐酸十八胺等作为试验材料,以XFD-0.5浮选机模拟浮选工艺,分别考察钠离子、镁离子和氯化钠颗粒对氯化钾浮选带来的影响及规律.结果表明:在不同捕收剂浓度下,钠离子对氯化钾的浮选影响不大,但氯化钠颗粒对氯化钾浮选的影响较大;在相同捕收剂浓度下,镁离子浓度的增加,会降低氯化钾的浮选回收率.同时以NaCl-KCl混合溶液中的氯化钠和氯化钾单盐浮选规律作为试验数据,建立浮选二级动力学模型和三参数快慢浮两速率常数模型,得出氯化钾浮选更适合采用二级动力学模型进行模拟,而氯化钠浮选更适用于三参数快慢浮两速率常数模型进行模拟.模拟结果表明:氯化钠浮选回收率与慢浮颗粒的质量分数有很大关系,慢浮颗粒质量分数越大,氯化钾浮选回收率越低.因此,在实际生产中可通过调节通气量的方式来降低慢浮的质量分数.     

萤石在油酸和水玻璃体系中的浮选动力学模型及浮选行为研究

在油酸和水玻璃体系中,进行了萤石纯矿物浮选试验。用3种经典的动力学数学模型对萤石浮选试验结果进行了数值拟合,并对拟合结果进行了误差分析。拟合结果表明,萤石浮选过程符合经典一级浮选动力学模型,浮选速率常数平均值k=0.29,导出方程为:ε=ε!1(-ε-0.29t)。考察了萤石粒度、浮选药剂用量、浮选矿浆质量浓度、浮选机叶轮线速度等因素对萤石浮选回收率ε和浮选速率常数k值的影响。试验结果表明,油酸用量和浮选矿浆质量浓度的增大均有利于萤石浮选速率常数k值的提升,水玻璃用量的影响较小。细粒级萤石的浮选速率常数k值高于粗粒级萤石,但回收率ε逐渐降低,当粒度小于0.010mm时,萤石浮选效果很差。随着浮选机叶轮线速度v的提高,萤石浮选回收率ε和k值均逐渐增大,有利于萤石的浮选回收。     

旋流微泡浮选柱分选系统的耗散结构分析

基于耗散结构理论,分析了入料因素、操作因素和环境因素对浮选柱分选效果的影响作用,构建了浮选柱分选系统的动力学方程和耗散结构模型,并将该模型应用于选煤生产,实践表明:ω的取值对柱分选系统的熵流模型非常关键,合理的对生产调控具有很大的理论指导意义。     

氯化钠浮选动力学研究

氯化钠的浮选动力学研究对工业生产具有指导作用,因此本文用混合浮选剂对盐湖钾镁硫酸盐混矿中的氯化钠进行了浮选动力学研究,并给出了动力学方程:ε=0.2264 e-0.1704t 0.7736 e-0.8165t.     

磷矿浮选尾矿在硫磷混酸中的分解动力学研究

对硫磷混酸分解磷矿浮选尾矿的动力学进行了研究,结果表明,随着反应温度和P2O5浓度的提高,尾矿中MgO和P2O5的浸出率提高,在相同条件下,MgO浸出率高于P2O5浸出率,且由于磷酸的加入,生成了溶解度较大的Ca(H2PO4)2,降低了硫酸钙固体膜层的影响,有效改善了反应物和生成物通过固体膜层的扩散过程.硫磷混酸分解磷矿浮选尾矿的动力学,可用形成致密固体反应物膜的收缩未反应核模型来描述,动力学模型与实验结果拟合直线的相关系数均在0.97以上.通过.Arrhenius方程计算,MgO的表观活化能为9.95 kJ/mol,P2O5的为12.84 kJ/mol,说明硫磷混酸分解磷矿浮选尾矿容易进行,也说明酸解过程属于扩散控制过程.     

屯兰矿小于0.25mm粒级原煤浮选动力学研究

笔者通过对屯兰矿原煤进行筛分，分出小于0．25mm粒级，然后对该粒级的煤进行浮选速度试验，最后选用3个数学模型，对试验结果进行拟合，通过对拟合结果的比较，发现屯兰矿小于0．25mm粒级原煤可以用一级浮选动力学模型来描述，并研究了随着药剂用量的增加，浮选速率常数K值的变化规律。     

浮选数模及计算机模拟在选矿试验中的应用

可浮性k值的分布密度函数f(x)是常数k_m和k_p所唯一确定的г分布。概率微元f(k)dk的实验室闭路浮选可以用马尔科夫随机过程来描述,所导出的中矿浮选动力学模型是一组无穷递减等差数列。模型参数用回归法确定。只要进行一些较简单的试验,即可用按本模型编的程序在计算机上进行多种模拟试验。经实际验证模拟结果与试验结果吻合较好。     

气含率与浮选动力学常数的研究

气含率大小是决定浮选柱回收能力和分选效果的重要参数之一,浮选柱内气含率直接决定了气泡荷载上浮矿物的数量与质量,从而决定了浮选过程中精矿的产率和回收率。本文考察了磷矿在充填浮选柱的浮选过程中,表观气体流速和矿浆质量分数对充填浮选柱捕集区气含率的影响。将浮选过程中的气含率与浮选动力学常数相联系,并结合充填浮选柱的工艺特征,推导出了具体的关联式。     

闭路浮选流程计算机模拟程序包GFSTESIM

建立了按粒度、矿物组成和可浮性划分的多组分物料的分批磨矿模型、解离模型和分批浮选模型,开发了实验室闭路浮选试验模拟程序包GFSTESIM。该程序包已用于云浮硫铁矿贫矿石含再磨作业的闭路浮选流程的模拟。根据简单的开路分批浮选试验估计出模型参数,模拟了13种结构的浮选流程,从中推选出较优的浮选流程。对建议的工艺流程进行了磨矿细度模拟研究,模拟结果令人满意,与传统试验方法相比,有明显的优点。     

低阶煤可浮性及浮选速率模型研究

针对低阶煤浮选困难的问题,采用煤质分析和筛分试验研究了低阶煤的可浮性。在此基础上进行了低阶煤浮选速度试验,并利用试验结果对低阶煤的浮选速率模型进行曲线拟合,经过MATLAB数值计算建立了最终的浮选速率模型。煤泥可浮性试验表明:低阶煤中挥发分、水分和O含量较高,亲水性强,可浮性很差。浮选速度试验表明,随着浮选时间的增加,精煤产率逐渐升高,尾煤产率逐渐降低,当精煤灰分为11.50%时,精煤产率仅为34.46%,尾煤产率高达65.54%,尾煤灰分仅为19.95%;2种浮选速率模型中,一级矩形分布模型计算误差较小,且相关系数平方R2更接近1,达到了很高的拟合精度,因此一级矩形分布模型是低阶煤最合适的浮选速率模型。     

黄铁矿的可浮性与半导性的关系

本文探讨了产自三个不同类型矿床黄铁矿在各种调整剂中的浮选行为,并对各种黄铁矿的半导性与可浮性的关系进行了讨论。单泡浮选试验结果表明,在正常丁黄药浓度下,各种黄铁矿的可浮性存在差异,它们分别受NaOH·FeSO_4·CaO等影响,所显示的可浮性大小顺序是一致的。作者提出一个半导性影响矿物表面形成双黄药的电化学过程动力学模型,利用这一模型,各种黄铁矿可浮性的差别可得到较好的解释。     

基于RBF网络的胶磷矿浮选精矿指标预测模型

本文基于RBF神经网络构造了云南某胶磷矿浮选多因素输入和浮选精矿品位、回收率之间的浮选模型,并在Matlab环境下进行了计算机仿真试验,结果表明,模型预测精度较高,验证了非参数建模的合理性,具有一定的实用价值,为浮选过程的控制奠定了基础.     

丁黄药用作高硫铝土矿浮选除硫的捕收剂

采用浮选方法对我国含硫一水硬铝石型铝土矿进行脱硫,采用单因素实验研究了高硫铝土矿在浮选剂丁基钠黄药作用下反浮选除硫的工艺条件,考察了浮选剂用量、浮选时间、浮选矿浆浓度(液固质量比)、pH值及矿石粒度对浮选的影响. 结果表明,反浮选除硫的合适工艺条件为,矿浆pH 10、浮选剂用量0.16 kg/t、起泡剂20 g/t、浮选刮泡时间15 min、液固质量比10、矿石粒度0.15 mm. 在此工艺条件下,铝土矿中硫含量由2.08%降低到0.41%,符合我国氧化铝工业对矿石中硫含量的要求,Al2O3回收率达90.83%. 浮选过程基本符合一级动力学反应方程.     

浮选柱内流体流动CFD模拟

建立了考虑气相分布的浮选柱流体流动模型,并在此基础上计算了不同气速分布条件下,浮选柱内流体流动的状况.     

运用CFD模拟浮选柱内的流体流动

根据浮选柱内气液流动的特点,在气速与气含率的径向分布一致的基础上,建立了通用的计算浮选柱内流体流动模型,简便且较准确地模拟出了浮选柱内气液的流动状况,为浮选柱内气体发生器设计以及柱内返混的研究提供了依据和方法。