Estimation of Bias and Entrainment in Flotation Columns Using Conductivity Measurements

Abstract

The cleaning action of the wash water in the flotation column froth is enhanced by a net downward flow of water, called the bias. The evaluation of this variable in industrial columns, through a water balance over the lower part of the collection zone, presents some serious deficiencies since it requires extensive instrumentation and the calculated value is usually unreliable, particularly in transient operation which renders the implementation of automatic control very difficult.

In this work, the relationship between the bias and the conductivity profile across the interface has been modelled using a neural network algorithm, a non-linear model whose performance in interpreting complicated patterns has been widely demonstrated.

A 5.8 em diameter column equipped with a series of conductivity electrodes in its uppermost section was used in an initial series of experiments designed to train the neural network with two-phase data. The excellent results obtained led to new series of experiments in both the 5.8 em column with a three-phase (slurry-air) system and in a 30.48 em diameter column with a two-phase system. © 1998Canadian Institute of Mining and Metallurgy. Published by Elsevier Science Ltd. All rights reserved.

Résumé

L'action nettoyante de l'eau de lavage dans une colonne de flottation est favorisee par l'existence d'un flux descendant d'eau, appelé le biais. La méthode utilisée en usine pouré valuer cette variable, àtravers d'un bilan d'eau dans la partie inferieure de la zone de collecte, est peu satisfaissante car malgré l'excessive et couteuse instrumentation requise, ne donne pas toujours des resultats, particuli è rement en regime transitoire ce qui rend difficile la cornman de automatique.

Dans ce travail, la relation entre le biais et le profil de conductivite à travers de l'interface a été modelée en utilisant un algorithme neuromim é tique, un outil math é matique dont la performance pour interpré ter des profils non-lin é aires a été suffisamment démontrée.

L'entrainement du modèle neuronal a été réalisé dans une colonne de laboratoire de 5.8 em de diamèter avec un système biphasé. Les excellents résultats obtenus ont justifie une nouvelle serie d'experiences dans la meme colonne mais avec un systeme à trois phases et dans une colonne de 30.48 em de diametre avec un système biphasé. © 1998 Canadian Institute of Mining and Metallurgy. Published by Elsevier Science Ltd. All rights reserved.