CN102933728A - 一种监测和优化冶炼炉运行的系统和方法 - Google Patents

Abstract

公布了一种监测及优化冶炼炉运行的系统和方法。该系统包括处理部件，用于在炉子中处理待冶炼物料的样本并确定其矿物特性。该系统还包括与处理部件协同工作的运行参数确定部件，用于接收矿物特性数据。运行参数确定部件根据矿物特性来确定对应于炉子运行的运行参数。该系统还包括与处理部件和运行参数确定部件协同工作的冶炼参数确定部件，用于分别接收矿物特性数据和运行参数。冶炼参数确定部件根据矿物特性和运行参数来确定冶炼参数。冶炼参数随后被送入炉子以优化炉子的冶炼运行。

Description

一种监测和优化冶炼炉运行的系统和方法

技术领域：

本发明涉及提炼冶金学领域。 

具体而言，本发明涉及优化冶炼设备运行的领域。 

在本专利说明中所使用术语的定义 

本说明中的术语“炉子”包括能够生热以将金属从矿石中提炼出来的任何封闭结构。 

本说明中的术语“矿石”指一种矿物或矿物类，其中包含有价值的成份(特别是金属)，能够被开采或提炼以获取利润。 

本说明中的术语“冶炼”指从矿石中获取金属的过程。通常，冶炼过程包括从铁矿石中提炼铁，以及从其相应的矿石中提炼其他贱金属。 

这些定义是对先有技术中所做定义的补充。 

背景技术：

在提炼冶金学领域中，冶炼是从矿石中获取金属的过程。由于大部分矿石是各种化合物的混合物，从矿石中提炼金属的过程包括首先与碳源进行化学反应。正常情况下，与焦炭或木炭等碳源的化学反应发生在燃木或燃煤炉中。冶炼过程包括使用合适的焦炭或木炭等物质与矿石中所含氧元素化合以减少非金属物，从而将金属与矿石分离。 

由Outokompu开发的铜炉闪速冶炼工艺已在世界各地广泛采用。许多研究人员已在实验室和工厂对该工艺进行了研究。尽管该工艺的工业应用不断增加，闪速冶炼炉的设计技术水平在很大程度上仍有待提高。这主要因为难以了解在闪速冶炼炉内所发生单个子过程中复杂的物理结构。而且，闪速冶炼炉的运行还涉及非常高的温度及涡流状况，成为精确测量产品成份和温度的主要障碍。 

铜炉冶炼的总生产率和经济性取决于精矿进料的品质(Cu，Fe & S)、矿物特性(黄铜矿)及用来获得目标变量的过程状况。先有技术的过程指导器能够对给定的一组输入参数的过程状况进行预测。预测时仅考量进料的元素成份，而忽略进料中存在的矿物种类。这可能意味着已经开发出用于不变的矿物特性(特别是高铜矿物特性)的指导器。过程状况往往随进料和进料品质而变。 

要管理好使用低品位和频繁变化的精矿混合物料的生产，对于采用铜炉冶炼工艺的任何公司而言，都是一个很大的挑战。在设备的运行中，需要连续进行过程调节，控制温度及产品的成份。现已对关于FSF(闪速冶炼炉)中的质量与能量平衡进行了各种研究。 

Kosikinen开发了基于叠加原理的质量与能量平衡模型，其假设是将冰铜品位作为输入参数，以预测进料特性参数的过程状况。以往侧重于开发质量与能量平衡模型(Goto模型)的研究确实考量了精矿成份，但忽略了燃烧热的因素。 

从维持生热与散热平衡的角度来看，在控制闪速炉运行所涉及的挑战是，如何达成产生的热量与损失的热量同步？只有这样，才能在反应竖炉中达到和维持适当的温度水平。对生热影响最大的是进料中Cu(铜)、Fe(铁)和S(硫)的含量百分率。进料中S含量的增加与Cu含量的减少会对FSF(闪速冶炼炉)的冶炼容量构成限制。需要根据精矿混合进料的放热性、进料的矿物特性和精矿进料中的含硫、含铜百分率进行恒温控制。 

用于确定待冶炼物料矿物特性的标准方法是X射线衍射(XRD)技术。XRD用于分析具有可变成份的若干矿石，研究存在于精矿石中的不同相。几乎所有存在辉铜矿(Cu₂S)、铜蓝(CuS)、黄铜矿(CuFeS₂)、斑铜矿(Cu₅FeS₄)、磁黄铁矿(FeS)、黄铁矿(FeS₂)特性的精矿石均可使用XRD技术进行研究。XRD是一种半定量分析技术，仅可识别样本中的晶相。它还存在预测的晶相不超过样本总量5％的局限。为此，它忽略可能存在于样本中的少量晶相，从而基于加权平均做出其余可识别晶相在整个100％分布范围的含量比。因此，XRD仅用于晶相预测的定性分析，而不用于定量分析目的。 

冶炼过程所使用的精矿进料的制备方法是，将不同的精矿石按比例混合，以在进料中获得Cu(铜)、Fe(铁)和S(硫)的优化含量值。然后设备的过程状况由过程指导器决定。过程指导器根据目标变量值的总体元素质量与能量平衡来预测过程状况。为此，对于进入炉子中相应物料的过程行为预测可能不正确。这是因为计算中假设进料的矿 物质含量恒定，而忽略了单个矿物学相的燃烧热。因此需要连续进行过程调节，以控制温度及产品的成份。 

开发一种预测过程行为的过程指导器，同时掌控过程的动态性，势必极大地帮助设备操作人员。过程指导器可预测过程行为和掌控化学过程的动态性，便于了解过程的物理特性，有助于改善从矿石中提炼金属过程相关的运作方法。 

本发明涉及开发一种过程指导器，用于预测在输入参数中所有主要变数的炉内行为，并产生一组炉子优化运行状况所需的数值即优化值。根据本发明的过程指导器机制是一种基于矿物特性的系统，可预测各个元素的矿物特性，进而使用所预测的矿物特性作为预测优化过程参数目的的输入。 

发明目的： 

本发明的一个目的是，提供一种基于矿物特性的系统，以优化冶炼炉的运行。 

本发明的另一个目的是，提供一种基于矿物特性的系统，以考量冶炼炉进料的矿物特性并优化冶炼炉的运行。 

本发明的另一个目的是，提供一种基于矿物特性的系统，有助于达成在冶炼过程中的生热与散热平衡。 

本发明的另一个目的是，提供一种基于矿物特性的系统，以有效地掌控冶炼过程的动态性。 

本发明的另一个目的是，提供一种基于矿物特性的系统，以预测在冶炼参数中所有可能变数的冶炼炉行为。 

本发明的另一个目的是，提供一种系统，以高效地预测冶炼炉的优化工作模式。 

本发明的另一个目的是，提供一种系统，以预测进料是多种矿石成份时冶炼炉的优化工作模式。 

本发明的再一个目的是，提供一种系统，以准确预测对应于冶炼过程的优化过程参数。 

发明概述： 

根据本发明，提供了一种监测和优化冶炼炉运行的系统。 

通常，根据本发明，处理部件用于在所述炉子中处理待冶炼物料的样本。 

通常，根据本发明，运行参数确定部件与矿物处理部件协同工作。 

通常，根据本发明，运行参数确定部件用于确定运行参数，即基于已确定的矿物特性和对应于炉子运行的运行参数。 

通常，根据本发明，冶炼参数确定部件与矿物处理部件和运行参数确定部件协同工作。 

通常，根据本发明，冶炼参数确定部件用于确定冶炼参数，根据已确定的矿物特性和已确定的运行参数进行确定。 

通常，根据本发明，已确定的冶炼参数被输入炉子，以优化冶炼运行。 

通常，根据本发明，监测和优化炉子冶炼运行的系统还包括配装到矿物处理部件上的显示、运行参数确定部件和冶炼参数确定部件。 

通常，根据本发明，显示部件用于显示已确定的矿物特性、已确定的运行参数和已确定的冶炼参数。 

通常，根据本发明，矿物特性选自黄铜矿成份、斑铜矿成份、铜蓝成份、黄铁矿成份和磁黄铁矿成份。 

通常，根据本发明，运行参数选自炉子运行时间、停炉时间、炉子处理量、单位炉子金属产量、平均环境温度、氧气电势、熔融金属温度和炉子利用系数。 

通常，根据本发明，冶炼参数选自冰铜成份、炉渣成份、冰铜温度、炉渣温度、废气温度、反应竖炉的温度和冶炼反应转化率。 

根据本发明，提供了一种监测和优化炉子运行的方法。根据本发明，该方法包括以下步骤： 

●在所述炉子中处理待冶炼物料的样本，确定其矿物特性； 

●根据所述已确定的矿物特性来确定对应于所述炉子运行的运行参数； 

●根据所述已确定的矿物特性和已确定的运行参数来确定冶炼参数； 

●显示所述已确定的矿物特性、已确定的运行参数和已确定的冶炼参数；以及 

●输入所述已确定的冶炼参数到所述炉子，以优化所述冶炼运行。通常，根据本发明，确定矿物特性的步骤还包括确定选自以下成份的矿物特性：黄铜矿成份、斑铜矿成份、铜蓝成份、黄铁矿成份和磁黄铁矿成份。 

通常，根据本发明，确定对应于炉子运行的运行参数的步骤还包括确定运行参数的优化值，运行参数选自炉子运行时间、停炉时间、处理量、单位炉子金属产量、平均环境温度、氧气电势、熔融金属温度和炉子利用系数。 

通常，根据本发明，确定冶炼参数的步骤还包括确定冶炼参数的优化值，冶炼参数选自冰铜成份、炉渣成份、冰铜温度、炉渣温度、废气温度、反应竖炉的温度和冶炼反应转化率。 

详细说明： 

本发明涉及开发一种监测和优化炉子冶炼运行参数的系统。根据本发明，该系统预测冶炼参数中所有主要变量的炉子行为，提供能够用于炉子运行的优化冶炼参数，以获得优化处理量。 

参阅图1，系统10用于监测和优化炉子的冶炼运行。根据本发明，系统10包括序号为12的处理部件，用于预测对应于待冶炼物料的矿物特性。处理部件12所预测的矿物特性包括但不限于：黄铜矿成份、斑铜矿成份、铜蓝成份、黄铁矿成份和磁黄铁矿成份。 

序号为14的运行参数确定部件与处理部件12协同工作，接收所生成的矿物特性，并根据所生成的矿物特性来确定对应于炉子运行的优化运行参数。由运行参数确定部件14确定的运行参数包括但不限于：炉子运行时间、停炉时间、处理量、单位炉子金属产量、平均环境温度、氧气电势、熔融金属温度和炉子利用系数。运行参数确定部件14还将上述参数优化值赋予炉子运行参数，以获得处理量和金属品质的优化结果。 

序号为16的冶炼参数确定部件与处理部件12和运行参数确定部件14协同工作，接收已确定的矿物特性和已确定的运行参数。根据已确定的矿物特性和已确定的运行参数，冶炼参数确定部件14得出优化的冶炼参数，用于从矿石中提炼金属的过程，以产生炉子处理量和金属品质的优化结果。由冶炼参数确定部件16确定的冶炼参数包括但不限 于：冰铜成份、炉渣成份、冰铜温度、炉渣温度、废气温度、反应竖炉的温度和冶炼反应转化率。 

根据本发明，提供了一种显示部件18，它与处理部件12、运行参数确定部件14和冶炼参数确定部件16协同工作，分别接收已确定的矿物特性、已确定的运行参数和已确定的冶炼参数。显示部件18在显示屏上显示已确定的矿物特性、已确定的运行参数和已确定的冶炼参数，从而保持炉子操作人员了解对应于冶炼运行的各种参数的变化情况。 

根据本发明，该系统完成以下任务： 

(i)该系统作为一种预测机制，预测对应于各个矿石的矿物特性； 

(ii)使用所生成的矿物特性作为输入，本发明的系统即可确定炉子的优化运行参数；以及 

(iii)使用所生成的矿物特性和所生成的运行参数，本发明的系统即可确定待输入炉子的优化冶炼参数，以达成优化处理量的炉子运行。 

在典型的冶炼实施工艺中，铜精矿、硅通量和燃料从竖炉顶部的燃烧器送入。不同浓度的富氧空气(从60％至80％不等)也透过位于反应竖炉顶部的燃烧器送入。物料在竖炉中的下降期间发生氧化反应，铜精矿颗粒被氧化并被氧化过程中所产生的热量融化。反应竖炉需要吹动干燥的富氧空气流。 

当气固悬浮物离开燃烧器并向下流经反应竖炉时，固体颗粒被对流加热，由于固体颗粒的加热，化学反应达到一个温度，在该温度下，氧化反应产生的热量超过散热量。该温度称为燃点温度，对于铜精矿，燃点温度介于400℃至550℃之间。一旦达到燃点温度，之后的反应颗粒的温度也升至约2000℃。经过氧化反应过程的熔融物向下流入沉降器区。在沉降器中，熔融物料分离成为冰铜、炉渣和废气。 

冰铜和炉渣从各自的喉孔间歇排出。炉渣被送入炉渣清理炉(SCF)，冰铜被送入卧式转炉(Pierce Smith Converter，PSC)。炉废气穿过上升烟道，在其中粉尘被硫酸化。废气随后穿过废热锅炉(WHB)和静电除尘器(ESP)，在其中清除大部份粉尘。 

本发明涉及一种作为指导工具的系统，用来确定对应于任何给定输入参数的冶炼过程状况。闪速冶炼过程的主要变量有： 

●所产生冰铜的量和成份(Cu(铜)、Fe₃O₄(氧化铁)和S(硫)的百分率)； 

●所产生炉渣的量和成份(Cu(铜)、Fe₃O₄(四氧化三铁)、(二氧化硅)和FeO(氧化铁)的百分率)；以及 

●冶炼过程的温度，正常情况下，冶炼过程的温度受制于冰铜温度、炉渣温度、废气温度和反应竖炉的温度。 

在所开发的监测和优化炉子冶炼运行的系统中，待冶炼物料的矿物特性起着非常重要的作用。炉子的总体能量平衡，即生热与散热的比 率，受制于待冶炼物料的矿物特性。表1中的过程分析说明，尽管元素成份相同，但由于矿物学成份各异，从而对冶炼系统的热平衡构成了显著影响。确定待冶炼物料的矿物成份对于了解冶炼设备的行为和性能起着重要的作用。 

本发明的系统开发采用了顺序模块化仿真方法。顺序模块化仿真的优点是过程直接、易于可视化和易于采用普通和相对简单的工具(如MS-Excel、Spreadsheet Generator等)进行记录。 

为了预测炉子运行的性能，可分析待冶炼物料中的Cu(铜)、Fe(铁)和S(硫)成份，并给出不同精矿石的混合比例。基于上述分析，根据本发明的系统能够识别冶炼参数的最佳运行范围，同时预测需要赋予目标变量的值： 

冰铜品位和冰铜温度； 

●炉渣的化学成份和炉渣温度；以及 

●废气的化学成份和废气温度。 

下表列出根据本发明系统所提供的预测值，其中使用了三种规定的矿物质混合物。在表中，符号Cu表示铜、Fe表示铁、S表示硫。 

表1：对于规定混合物料的模型预测和设备状况的比较。 

表1列出了各个混合物在炉内处理一周的情况。根据本发明系统所提供的预测范围与各个混合物的设备运行范围进行比较。对于案例1，可以看出，除了炉子操作人员遇到操作困难的几个参数，炉子的实际运行范围均在预测的范围内。对某些矿物质混合物所做的仿真比较表明，本发明系统有助于减少冶炼过程中观察到的变数。使用本发明系统的优点是，混合物料的行为在其进入炉膛前就已经了解并记录，过程反应也能够得到极大程度的控制。本发明系统还提供对应于给定混合物料中各个单独变量值的范围，据此能够优化相应的过程，在整个化学工程中获得最大处理量和更大控制。 

在化学反应中所使用的过程变量按小时进行记录，但晶相的实验室分析和温度测量需不定期和定期进行。为了将预测值与实际值进行比较，采用每日平均准则。本发明系统适用于冰铜温度、炉渣温度、冰铜品位、及炉渣铁与硅的比率。 

根据本发明的图3A示出所获得冰铜品位的设备数据与本发明系统预测值的比较。图3A中所示的曲线表明本发明系统所生成的过程参数值与 设备数据的合理吻合。图3B中的误差分布曲线为一良好的正态分布，约65％的预测值误差在±2％范围内。 

图4A是预测的冰铜温度值与记录的设备冰铜温度数据的比较。尽管图示为分散的数据点，但至少总预测值的40％处于±1％的误差值范围。参阅图4B所示的误差估计图，炉渣温度较高，误差分布图中约40％预测值处于±1％范围内。尽管看到的偏差都不小，但若将频繁变化的进料成份和过程状况的动态性加以考量，预测数据与记录数据之间总体上有相当良好的吻合。 

图5A是预测的炉渣温度值与记录的设备炉渣温度数据的比较。图5A中所示的曲线表明本发明系统所生成的过程参数值与设备数据的合理吻合。图5B中的误差分布曲线为一良好的正态分布，约75％的预测值误差在±2％范围内。 

图6A示出预测的炉渣Fe/SiO₂比率与记录的Fe/SiO₂比率的比较。图6A中所示的曲线表明本发明系统所生成的过程参数值与设备数据的合理吻合。图6B中的误差分布曲线为一良好的正态分布，约85％的预测值误差为零。 

根据本发明提供的三个案例可用于了解矿物质成份和元素化验对热平衡的影响。以下三个例子有助于分析矿物特性对温度的影响，该温度与从某个金属矿石中提炼金属的过程有关。 

案例1：具有铜蓝矿物特性的精矿。 

案例2：具有斑铜矿物特性的精矿。 

案例3：具有一组矿物特性的混合物料。 

下表列出三个案例的比较，三个案例中均有65％的富氧、64％的冰铜品位和S/Cu(硫比铜)比率均为1.065。 

表2：可变矿物特性和相同的S/Cu(硫比铜)比率对FSF(闪速冶炼炉)的热影响。 

基于上表结果可得出以下结论： 

(i)两个案例(案例1和案例2)的数据具有相同的化学成份而矿物特性不同，从而对反应竖炉和气体温度有很大的矿物学影响。案例1高出案例2的温度分别为50℃和75℃，因为铜蓝会产生更多热量。 

(ii)关于硫含量的影响。可以看出，在案例3中减少约2％的硫会使FSF(闪速冶炼炉)的运行温度显著增加。根据本发明，案例1中的反应竖炉的温差为93℃，废气的温差为135℃，假设冰铜和炉渣温度恒定，尽管实际情况并非如此。预计这样会导致温度增加，但当铜和硫的含量相差很大时，该S/Cu比率值不足以使精矿石放热。 

图2和图2A提供了一种监测和优化炉子的冶炼运行的方法。根据本发明的方法包括以下步骤： 

●在炉子中处理待冶炼物料的样本并确定其矿物特性；110 

●根据已确定的矿物特性来确定对应于炉子运行的运行参数；112 

●根据已确定的矿物特性和已确定的运行参数来确定冶炼参数；114 

●显示已确定的矿物特性、已确定的运行参数和已确定的冶炼参数；116以及 

●将已确定的冶炼参数输入炉子以优化冶炼运行。118 

根据本发明，在步骤一中，进料中的矿物成份百分率由处理部件确定。在步骤二中，确定炉子的运行特性参数，该参数受矿物成份百分率的影响。对应于炉子运行的运行参数包括但不限于：炉子运行时间、停炉时间、处理量、单位炉子金属产量、平均环境温度、氧气电势、熔融金属温度和炉子利用系数。根据本发明，还赋予运行参数优化值，使之用于炉子运行，获得优化结果。 

在步骤三中，确定对应于冶炼过程的冶炼参数。冶炼参数包括但不限于：冰铜成份、炉渣成份、冰铜温度、炉渣温度、废气温度、反应竖炉的温度和冶炼反应转化率。根据本发明，还赋予冶炼参数优化值，使之用于炉子中具体矿石的冶炼过程，获得优化结果。冶炼参数还能制约化学反应的某些方面，如送入物料与能量传递之间的平衡及反应机制与反应热之间的关联。 

在步骤四中，透过显示屏向用户或操作人员显示已确定的矿物特性、已确定的运行参数和已确定的冶炼参数。之后，在步骤五中，由炉子操作人员用自动或手动方法将冶炼参数输入炉子，以优化炉子中进行的冶炼过程。 

技术先进性 

本发明所具有的技术先进性如下： 

●本发明提供一种基于矿物特性的系统，以优化冶炼炉的运行； 

●本发明提供一种基于矿物特性的系统，以考量冶炼炉进料的矿物特性并优化冶炼炉的运行； 

●本发明提供一种基于矿物特性的系统，有助于在冶炼过程中达成生热与散热平衡； 

●本发明提供一种基于矿物特性的系统，以有效地掌控金属矿石冶炼过程相关的动态性； 

●本发明提供一种基于矿物特性的系统，以预测在冶炼参数中的所有可能变数的冶炼炉行为； 

●本发明提供一种系统，以有效地预测冶炼炉的优化工作模式； 

●本发明提供一种系统，以预测当送入多种金属矿石混合物料时冶炼炉的优化工作模式；以及 

●本发明提供一种系统，以准确地预测对应于冶炼过程的优化过程参数。 

尽管本文重点说明首选实施案例的各个组成部份，但容许有更多实施案例，并容许对首选实施案例进行不脱离本发明原理的各种更改。对于业内技术人员而言，很显然可以根据本文公布的说明，对首选实施案例进行这样和那样的更改，为此应清楚地理解，以上所述事例，纯粹为了说明本发明起见，而不会限制其范围。 

Claims (9)

1.一种监测和优化冶炼炉运行的系统，所述系统包括：

●用于在所述炉子中处理待冶炼物料的样本并确定其矿物特性的处理部件；

●与所述矿物处理部件协同工作的运行参数确定部件，所述运行参数确定部件用于根据所述已确定的矿物特性来确定对应于所述炉子的运行参数；以及

●与所述矿物处理部件和运行参数确定部件协同工作的冶炼参数确定部件，所述冶炼参数确定部件用于根据所述已确定的矿物特性和已确定的运行参数来确定冶炼参数，所述已确定的冶炼参数被送入所述炉子以优化所述冶炼运行。

2.在权利要求1所述的系统中包括一种配装到所述矿物处理部件的显示部件、运行参数确定部件和冶炼参数确定部件，所述显示部件用于显示所述已确定的矿物特性、已确定的运行参数和已确定的冶炼参数。

3.在权利要求1所述的系统中，所述矿物特性选自黄铜矿成份、斑铜矿成份、铜蓝成份、黄铁矿成份和磁黄铁矿成份。

4.在权利要求1所述的系统中，所述运行参数选自炉子运行时间、停炉时间、炉子处理量、单位炉子生产量、平均环境温度、氧气电势、熔融金属温度和炉子利用系数。

5.在权利要求1所述的系统中，所述冶炼参数选自冰铜成份、炉渣成份、冰铜温度、炉渣温度、排气温度、反应竖炉的温度和冶炼反应转化率。

6.一种监测和优化冶炼炉运行的方法，所述方法包括以下步骤：

●在所述炉子中处理待冶炼物料的样本，确定其矿物特性；

●根据所述已确定的矿物特性来确定对应于所述炉子运行的运行参数；

●根据所述已确定的矿物特性和已确定的运行参数来确定冶炼参数；

●显示所述已确定的矿物特性、已确定的运行参数和已确定的冶炼参数；以及

●输入所述已确定的冶炼参数到所述炉子，以优化所述冶炼运行；以及

7.在权利要求6所述的方法中，确定所述矿物特性的步骤还包括确定选自以下成份的矿物特性：黄铜矿成份、斑铜矿成份、铜蓝成份、黄铁矿成份和磁黄铁矿成份。

8.在权利要求6所述的方法中，确定对应于所述炉子运行的所述运行参数的步骤还包括确定运行参数的优化值，运行参数选自炉子运行时间、停炉时间、处理量、单位炉子产量、平均环境温度、氧气电势、熔融金属温度和炉子利用系数。

9.在权利要求6所述的方法中，确定所述冶炼参数的步骤还包括确定冶炼参数的优化值，冶炼参数选自冰铜成份、炉渣成份、冰铜温度、炉渣温度、废气温度、反应竖炉的温度和冶炼反应转化率。

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