加压过滤机在浮选精煤脱水方面的效果分析

煤炭洗选加工中,煤泥水系统是制约洗煤生产的重要环节,浮选精煤水分是影响外销产品质量的重要因素,加压过滤机可有效解决此问题。     

微机在浮选工艺参数测控中的应用

浮选是涉及工艺参数较多的一种选矿作业。过去,浮选工艺参数一直靠人控制,存在精煤质量不稳定,浮选药剂和水用量大等缺点。为此,我们引入了微型计算机来实现浮选工艺过程的自动监测和控制。1系统设计思想 该系统应能实现: (1)矿浆浓度在线实时监测;(2)由于煤质变化需要系统中有些参数能在线调整和设置;(3)加入矿浆中的两种药剂流量和稀释水流量能跟踪、设定;(4)系统在运行过程中瞬时值和累计值随时可在     

葛店选煤厂浮选系统技术改造实践

简述了葛店选煤厂浮选系统技术改造的实践。实践表明：新工艺中增设了浮选入料桶，使浮选入料性质得以稳定，对提高浮选分选效果十分有利。将浮选床更换为机械搅拌式浮选机，取消原有矿浆预处理器，使用浮选机配套的矿浆预矿化器，加大了剪切力度，改善了矿化过程，同时改善了药剂制度。     

浮选工艺参数测控系统中抗干扰问题的解决

工业控制系统中的一个很重要的指标就是可靠性,而来自各方面的干扰都会影响其可靠性 这些问题解决得不好,就会导致系统工作不稳定、误操作,甚至“死机” 因此分析干扰的来源找到解决办法就成了保证其可靠性的关键1系统工作环境 浮选工艺参数测控系统安装在选煤厂的浮选车间内 浮选车间环境恶劣,电动机群同时启动,同时关闭,这就使得电网电压随着电动机群的启动和关闭而发生跳变,同时又产生强电磁场辐射;浮选设备需要轮回维修,而每次维修都要进行电焊;浮选设备工作时震动很大,车间内到处都漂浮着带有油污的灰尘,因此微机测控系统必须距测控现场有一定的地离,这就使得干扰更容易进入微机系统,增加了系统抗干扰的难度2干扰源及干扰耦合通道的分析     

栲胶法脱硫存在的问题探讨

栲胶法脱硫在合成氨系统中发挥了诸多的优点，但也有多方面的问题，如在温度低时析出堵塔、在操作状况不稳定时会影响硫泡沫的浮选。     

新集煤电二厂自动配煤系统改造分析

此套配煤系统改造,是以满足市场产品质量多元化的要求为前提,利用先进的控制技术,实施自动配煤装车,从而达到提高生产能力实现原煤按任意比例配煤,改变人工操作造成产品质量的忽高忽低状况,稳定和提升了产品质量,赢得了更多的客户.     

基于泡沫尺寸PDF模型的铜粗选过程加药量预测控制

基于泡沫浮选是一个极其复杂的物理化学过程,难以建立有效的机理模型,其加药量自动控制因没有直接评价参考而难以实现,目前仍以人工通过观察泡沫状况进行控制,药剂消耗大且浮选工况不稳定,为了优化浮选药剂添加量,稳定浮选状态,实现加药量优化控制,提出一种基于泡沫尺寸概率密度函数(PDF)的加药量预测控制方法。通过建立泡沫尺寸PDF模型,以浮选泡沫尺寸分布为控制目标,利用广义预测控制算法逼近目标泡沫尺寸PDF以实现加药量控制。研究结果表明:利用广义预测控制算法可以很好地跟踪泡沫尺寸概率密度函数,实现加药量自动控制。     

蓝晶石族矿物的选矿

蓝晶石族矿物—蓝晶石、硅线石、红柱石是性能良好的高温膨胀耐火材料。本文概要地阐述了它们的性质、用途、工业对产品质量要求;国内外主要矿床的分布与矿石的类型、特征。并通过蓝晶石族矿物选矿试验研究与生产实践,介绍了不同类型矿石的选矿工艺技术,采用重选—磁选;重选—浮选以及重选—浮选—磁选选矿流程所得的分选结果。     

200吨铅锌选矿厂浮选车间技改方案

随着矿石开采难度的增大和开采中段的下降,原矿贫富、性质变化较大,经常会遇到处理多种混合矿的情况,加上浮选车间设备老化、落后,导致生产指标反复波动,影响产品质量。为了进一步稳定和提高选矿工艺指标,对生产条件及设备设施就提出更高的要求。所以结合200吨选厂实际情况,厂部决定对浮选车间进行技改,包括设备设施和工艺流程两方面。技改后,不管是生产条件,还是工作效率都将大幅度得到提高和改善。     

基于粗糙集-BP神经网络的浮选槽液位预测

针对反浮选过程中浮选槽液位指标难以建立精确的数学模型、常规检测方法不能有效控制问题,提出一种将粗糙集与BP神经网络理论相结合方法[1],建立反浮选液位软测量模型。从浮选过程积累的数据中获取过程知识,通过粗糙集属性约简对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数,从得到的优化设定自动更新浮选槽液位控制回路的设定值,避免了人工控制的不稳定性和不精确性。此方法应用于某浮选厂,满足了液位预测要求的精度,在液位控制、经济指标提高及浮选过程稳定等方面取得了明显的效果。     

浮选回路随机动态仿真

作者在IBM-PC/XT微型机上建立一种通用的工业浮选随机动态仿真器。浮选动态模型的参数根据实验室分批浮选数据估计。仿真器包含了浮选槽、调浆槽、泵池、混合器和管道等单元模块,通过流程拓扑矩阵将各种单元模块联系起来构成浮选回路系统模型。随机噪声叠加到确定性动态模型的可测或不可测干扰变量、控制变量和输出变量上,从而构成了浮选回路的随机动态模型,可以更真实地描述实际浮选过程的动态行为。仿真器可用于研究和选择浮选回路的控制策略。     

新柳煤矿选煤一厂浮选系统的工艺改造探讨

介绍了新柳煤矿选煤一厂浮选系统存在的问题,提出了浮选系统技术改造方案,指出通过对煤泥分选设备的改造,将提高选煤厂的入洗能力并增加选煤厂的经济效益。     

千秋矿选煤厂浮选流程改造

千秋矿选煤厂对原设计工艺中存在的问题,对浮选系统进行了技术改造,提高了浮选效果,降低了精煤灰分。     

硫化铜矿石的无捕收剂浮选(英文)

在本研究中硫化铜矿石无捕收剂浮选取得了与加捕收剂浮选相同的选别指标,含铜1.88%的浸染铜矿无捕收剂浮选小型闭路试验,获得品位26.15%,回收率95.3%的铜精矿。研究结果表明,无捕收剂浮选中,黄铜矿的浮选速率比黄铁矿高,对铜-硫矿石的优先浮选有利;氧化还原电位较高的矿浆中容易实现硫化铜矿石的无捕收剂浮选;黄铜矿在酸性或碱性矿浆中的可浮性都比在自然pH状态下好;用石灰调浆能获得硫化铜矿浮选所需的pH值和稳定、适宜的氧化还原电位,对黄铁矿又有较好的抑制作用;加入硫化钠时,矿浆的氧化还原电位相应降低,但当充空气浮选时,随即上升为较高的氧化还原电位,适合于无捕收剂浮选,本研究不用硫化钠处理,也能实现硫化铜矿石无捕收剂浮选。     

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。     

浮选加药自动化研究

以某选煤厂浮选入料为研究对象,通过系统的浮选试验研究,在现有浮选工艺和设备的要求下,寻求合理的浮选加药制度。并在此基础上,针对传统浮选过程的不足,把浮选加药自动控制和可视化有机结合起来,通过PLC控制和组态界面实时监控,设计研究了浮选加药的自动控制系统,从而在保证精煤灰分指标合格的前提下,实现药剂制度优化,达到提高精煤产率、降低生产成本的目的。     

一种采用冗余设计的高可靠温度监测系统

介绍一种采用主从式监测与集中检测相结合的冗余设计的高可靠温度监测系统,实现化工生产过程中对温度的连续、可靠监测,保证产品质量。该系统已投入使用一年时间,运行稳定可靠。     

基于粗糙集-BP神经网络的浮选槽液位预测

针对反浮选过程中浮选槽液位指标难以建立精确的数学模型、常规检测方法不能有效控制问题,提出一种将粗糙集与BP神经网络理论相结合方法[1],建立反浮选液位软测量模型.从浮选过程积累的数据中获取过程知识,通过粗糙集属性约简对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数,从得到的优化设定自动更新浮选槽液位控制回路的设定值,避免了人工控制的不稳定性和不精确性.此方法应用于某浮选厂,满足了液位预测要求的精度,在液位控制、经济指标提高及浮选过程稳定等方面取得了明显的效果.     

应用模糊逻辑研究粒度对方铅矿浮选动力学的影响

通过分批浮选试验方法研究了粒度对方铅矿浮选动力学的影响.结果表明,随着粒度的增加,浮选回收率呈现先升后降的趋势,而浮选速度常数则逐渐降低.方差分析表明,粒度仅对浮选速度常数具有显著影响.应用MATLAB软件设计了一个以颗粒粒度和浮选时间为输入变量,浮选累计回收率为输出变量的模糊逻辑推理系统.仿真研究表明,平均粒度分别为34,46,64,87和112.5μm的方铅矿浮选回收率的仿真值与试验值之间的相关系数分别为0.984,0.981,0.981,0.993和0.988,证明模糊逻辑理论用于浮选动力学研究是可行和有效的.     

铜水连续测温

近年来铜水连续测温传感器的结构及测量系统的开发及应用，对于节能，提高产品质量，稳定生产工艺都有较大作用。