基于案例推理的磨矿分级系统智能设定控制

针对磨矿分级过程的关键工艺指标磨矿粒度难以用常规控制方法进行有效控制的难题,将智能设定方法与常规控制相结合,提出了基于案例推理的磨矿分级系统智能设定控制方法.以粒度指标的区间控制为目标,依据边界条件和运行工况等信息,由智能设定模型自动更新各基础控制回路的设定值,避免了人工设定的主观性及随意性,各控制回路跟踪更新的设定值,从而将粒度控制在目标范围内.该方法已成功应用于某赤铁矿选厂的磨矿分级过程,应用效果表明提出的方法是有效的.     

RBF神经网络与模糊理论相结合的磨矿分级智能控制方法

将RBF神经网络和模糊理论结合起来,提出了一种基于RBF神经网络和模糊理论实现智能控制的方法。该方法能够有效克服磨矿效率和旋流器入口压力等波动引起的扰动,使磨矿浓度和溢流粒度的波动减小,为浮选过程产品品位改善及产量提高创造了有利条件,在技术上实现了优化磨矿分级过程。该分析过程相对简单,网络学习训练时间少,学习精度高,估计值与分析值拟合非常好。仿真表明这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。     

利用气溶胶浮选技术提高某铜钼矿混合浮选钼回收率

以煤油作为辉钼矿的主要捕收剂,以气溶胶形式进行加药,进行了煤油用量实验、浮选时间实验、pH值和磨矿细度影响实验,研究采用气溶胶浮选技术提高某铜钼矿钼回收率.气溶胶浮选技术可使铜钼混合浮选阶段钼回收率提高3%,且浮选时间缩短20%左右;在相同的回收率下,气溶胶浮选法使用的煤油用量可节省40%;气溶胶浮选的最佳磨矿细度为0.074mm占65%,浮选矿浆最佳pH值为9.与传统浮选工艺相比,气溶胶浮选技术具有浮选效率高、药剂用量少等特点,在低品位难选矿石浮选方面具有一定优势.     

磨矿介质对磨矿细度的影响

以铜矿尾渣为研究对象,选择三辊四筒棒磨机为实验设备,分别采用不同的磨矿介质进行磨矿实验.通过控制磨矿时间、磨矿浓度、磨矿介质充填率三个单一因素变量,研究这些磨矿条件对磨矿细度和效率的影响,最终得出经济合理的磨矿条件以提高合格物料的产率.实验结果表明:磨矿时间越长,磨矿介质的充填率越高,磨矿细度越细;在充填率相同的条件下...     

模糊控制在磨矿控制中的应用

本文针对于磨矿中的二次溢流粒度及浓度控制在常规自动化控制的不足而提出了自己的控制方法——模糊控制,并且根据实际经验而设计出了模糊控制器。可有效解决磨矿作业控制当中很多不确定性的问题。     

磨矿分级过程的混合智能建模与仿真

针对具有非线性、多变量、参数时变、边界条件波动等综合复杂特性的磨矿分级过程,基于物料平衡理论建立球磨机与泵池的动态模型,结合机理模型与经验知识建立有用功率TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模型来确定粒度选择函数,给出旋流器分级经验模型,并基于径向基网络(RBFN)计算溢流浓度和对溢流粒度分布误差进行补偿,研制了可进行磨矿分级过程动态仿真的混合智能模型.用某铁矿选矿厂二段磨矿闭路实际生产数据进行仿真实验,在旋流器给矿控制量和新给入矿浆流量、浓度、粒度波动下,模型的仿真结果与磨机有用功率实际值变化趋势相同.     

充气量对低品位铝土矿旋流-反浮选分离的影响

依据我国铝土矿的特点和旋流分选规律,对w(Al2O3)/w(SiO2)为4.39,磨矿细度为粒度小于0.074 mm占61.90%(质量分数)的铝土矿进行了旋流-反浮选试验.考察了充气量对分离过程和分离指标的影响.结果表明:在0~4.0 m3/h范围内增大充气量,轴向零速包络面向轴心收缩,分选指标变差;在同样的充气量条件下,增大入料压力有利于旋流-反浮选过程的进行,分选指标得以改善;在0~0.8 m3/h范围内增大充气量,轴向零速包络面向轴心轻微收缩,削弱矿物颗粒间基于粒度差异的分级作用,但却能在一定程度上强化它们之间基于密度和表面性质差异的分选作用,分选指标优于不充气时.     

预处理剂及其工业应用

本文通过预处理剂在东桐峪金矿的工业试产 (1 .5t/批 ) ,说明该预处理剂及其预处理工艺是一种适合于复杂浮选金精矿直接产金的简便方法 ,具有浸出指标高 ,工艺简单和成本低的特点 ,其生产管理的关键是控制预处理剂浓度及时间、磨矿细度和氰化钠浓度及氰化时间。图 2 ,表 4,参 2。     

磨矿环境对硫化矿物浮选的影响

论述了国内外关于磨矿环境对硫化矿物表面形态与性质、矿浆化学性质及其浮选行为的影响。在硫化矿物的磨矿－浮选体系中，磨矿过程是一个复杂的物理、化学和物理化学过程，存在着力学、电化学和机械力化学等多种作用因素，共同影响着硫化矿物的表面形态与性质、矿浆的溶液化学性质和硫化矿物的浮选行为。通过改变磨矿介质和在磨机中添加药剂等多种方式调控磨矿环境，可使硫化矿物的浮选分离得到改善。     

磨矿过程产品粒度软测量的比较研究

磨矿粒度(GPS)难以进行直接在线检测且化验过程滞后,必须采用软测量技术对其进行在线估计以及在此基础上的闭环控制.针对一个实际的两段式磨矿回路流程,分别基于多元回归、案例推理(CBR)和神经网络(NN)技术建立了三种磨矿粒度软测量模型,并对其进行了基于工业试验的比较研究.结果表明,基于CBR的磨矿粒度软测量方法优于BP神经网络软测量(BP-NN)方法和多元回归模型估计方法.     

贵州平黄山鲕状贫赤铁矿焙烧磁选试验

平黄山(鱼面)状贫赤铁矿曾采用强磁场温式磁选法,浮选法,选择性絮凝浮选法,低温还原焙烧磁选法进行裔集试验,虽然磨矿细度达到95％-325目,最终铁精矿含铁量均低于49％。本文介绍采用劣质煤为还原剂高温还原磁化焙烧阶段磁选法试验的结果,试验的焙烧温度为950℃,磨矿细度为91％-250目,最终铁精矿含铁量为63.2％,回收率74.2％。     

响应曲面法优化石英脉型金矿尼尔森重选工艺

使用MD3型尼尔森选矿机对石英脉型金矿进行重选试验研究,利用响应曲面法探究磨矿细度、相对离心力及反冲水压对金回收率的影响,分析各因素之间交互作用的显著性。研究结果表明:磨矿细度对金回收率影响最大,反冲水压次之,相对离心力对金回收率影响最小。相对离心力与反冲水压的交互作用最显著,磨矿细度与反冲水压的交互作用次之,而相对离心力与磨矿细度的交互作用不显著。通过模型预测最优试验条件为:磨矿细度83.17%,相对离心力64.68g(g为重力加速度),反冲水压18.55 kPa。在最优条件下,金回收率的预测值为82.48%,验证试验平均值为82.33%,与预测值相近,表明所得预测模型在本研究范围内合理有效。     

磷矿石浮选中磨矿细度的确定

针对贵州某地磷矿石，进行了一系列磨浮试验，最终确定了该磷矿石在浮选工艺中了最佳磨矿细度为６８％－２００目。     

量子鱼群算法优化RBF网络的浮选预测模型

传统的浮选过程分析主要依靠人工化验,其采样化验周期较长,难以满足控制要求,使得浮选精矿品位偏低,因此建立浮选精矿品位预测模型是必要的。利用神经网络在非线性复杂系统研究中的优势,在分析浮选过程工艺指标相关影响因素的基础上建立了一种基于量子鱼群算法优化的RBF神经网络预测模型。仿真结果表明,提出的模型能准确地对浮选过程的经济指标进行全局预测,满足优化浮选药剂添加的计算要求。     

磨矿粒度对磁铁矿磁性特征及磁团聚的影响

为了研究粒度变化对磁铁矿磁性特征及磁团聚的影响,分别在不同磨矿细度条件下进行磁铁矿的"阶段弱磁选"试验,采用单体解离度分析仪(MLA)和振动磁强计(VSM)分别对磁铁矿的单体解离度和磁化曲线进行测定,并对磁铁矿各组分间的磁团聚力进行分析。研究结果表明:磁铁矿经过一段磨矿后,已经存在部分磁铁矿单体和非磁性脉石,可采用弱磁选实现分离。随着磨矿粒度的降低,磁铁矿单体颗粒的比磁化系数逐渐减小,矫顽力逐渐增大。磁铁矿单体与富连生体比磁化系数之间的差异逐渐减小,磁铁矿单体之间与磁铁矿单体和富连生体之间的磁团聚力差异也逐渐减小,导致磁铁矿单体和连生体的分离难度增大。较粗的磨矿粒度对磁铁矿不同组分的弱磁选分离更加有利,预先分离出合格的磁铁矿精矿和尾矿,仅使连生体作为中矿进行选择性分级再磨,能够提高磁铁矿的分选效率。     

不同碎磨方式下紫金山金铜矿石的磨矿动力学行为

对紫金山金铜矿石进行高压辊磨和颚式破碎,然后对2种产品进行分批磨矿试验,基于磨矿动力学原理,借助MATLAB软件分析2种产品磨矿过程中各个粒级的磨矿速度,采用扫描电镜(SEM)对产品表面的微裂纹进行表征,并对磨矿产品的分布特性进行分析。研究结果表明:在磨矿初期,微裂纹是影响磨矿速度的主要原因,微裂纹越多,磨矿速度越快,高压辊磨产品的磨矿速度大于颚式破碎产品的磨矿速度;在粗级别(0.20~3.20 mm)中,高压辊磨产品磨矿速度高于颚式破碎产品的磨矿速度,而且粒度越大,微裂纹数量相差越大,磨矿速度相差越大;随着磨矿时间增加,磨机中粗粒级的质量分数越来越小,微裂纹也越来越少,磨矿概率成为影响磨矿速度的主要原因,高压辊磨产品的磨矿速度等于颚式破碎产品的磨矿速度;高压辊磨碎磨工艺可以使磨矿产品粒度分布更加均匀,优化粒度组成。     

铜铅矿共生银矿物浮选强化回收试验

某铜铅多金属硫化矿含银品位77 g/t,主要以辉银矿等独立银矿物形式和以硫化铅矿物为载体的载体银矿物形式存在。在原有生产流程结构基础上,分别对磨矿细度、铜优先浮选作业和铅浮选作业进行了银强化回收试验,试验结果表明,在保证铜铅金属回收完全的前提下,银总回收率提高了5个百分点,实现了共生银矿物的浮选强化回收。     

三水合艾司奥美拉唑镁反应结晶过程晶型控制

对三水合艾司奥美拉唑镁制备过程中晶型控制进行研究,同时对产物的粒度分布等性质进行了工艺优化实验。通过X射线粉末衍射表征产物晶型,借助于二维在线成像系统监测三水合艾司奥美拉唑镁反应结晶过程中的晶体形貌变化,运用马尔文激光粒度仪辅助监测晶体的粒度分布变化。考察了结晶温度、反应物的浓度等因素对三水合艾司奥美拉唑镁晶型与晶习的影响。结果表明,三水合艾司奥美拉唑镁结晶方式为球形结晶,结晶温度是影响晶型的关键因素,优化后的结晶温度为25 ℃。优化后的工艺可以制备晶型固定、粒度分布均匀、平均粒度大的三水合艾司奥美拉唑镁药物颗粒。     

低品位尾矿中锰资源的磁选回收利用

采用自主研发的高梯度水平励磁永磁磁辊对低品位碳酸锰尾矿进行湿式磁选试验,研究磨矿细度、磁场强度和矿浆浓度对湿式磁选效果的影响,从而获得富锰效果最佳的工艺参数.研究结果表明：与传统垂直励磁磁辊相比,水平励磁磁辊可显著提高锰品位与锰回收率,降低漏选率;在磨矿细度为80%,磁场强度为796.18 kA/m、矿浆浓度为20%的工艺参数下锰精矿品位可达到21%以上,锰回收率达到86%以上,在低品位尾矿有价金属资源回收利用方面工程的应用价值巨大.     

水泥厂磨矿过程模拟

对磨矿过程进行模拟,是提高磨矿效率、降低磨矿能耗的基础研究。针对水泥厂的磨矿环节,进行了生产过程采样和实验室实验,以此为基础对磨矿过程进行了模拟研究。从一般的磨矿方程出发,经过对水泥厂的磨矿过程进行抽象,推导出适合于工业磨矿过程的数学模型。利用该模型对磨矿过程进行数学模拟,所得模拟产品的粒度分布曲线与实际产品的基本相似,这表明用适当的模型来模拟工业磨矿过程是可行的。