CN105095565B - 一种多种铜精矿最优混合的建模方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多种铜精矿最优混合的建模方法,它包括如下步骤:(1)、获取不同种类的铜精矿的Cu、S、Fe、SiO2、H2O、MgO、CaO、F、As、Sb、Bi含量的化验数据;(2)、确定目标函数;(3)、根据冶炼工艺对混合球团中各成分的要求确定约束条件;(4)、利用matlab等计算机程序求解模型。本发明能够配出含MgO最低的混合料降低冶炼成本,减轻烟道的结焦;控制As、Sb、Bi等杂质元素的含量提高电铜的质量,控制F含量减少对制酸系统的危害。

Description

一种多种铜精矿最优混合的建模方法
技术领域
本发明涉及铜精矿混合的建模方法,尤其涉及一种多种铜精矿最优混合的建模方法。
背景技术
澳斯麦特炉熔池熔炼法是当前铜冶炼的主要方法之一,随着世界性矿产资源的枯竭,铜矿品味越来越低,虽然选矿技术不断改进,但是铜精矿质量还是日趋而下,澳斯麦特炉熔池熔炼法以其对原料的强适应性脱颖而出。澳斯麦特炉处理的料有含铁、硫低经浮选后的吹炼烟尘。含金低铜精矿,高砷低金精矿,国内杂矿等。目前,铜陵有色金昌冶炼厂是全国范围内最大、技术水平最高的采用奥斯麦特炉冶炼的企业。给该企业提供铜精矿的有51家之多,怎样配料使能耗最低成为一个重要的问题。
经检索,中国专利申请号CN201310683601.2公开日为2014年3月5日公开了一种名为“一种不同成分的多种铜精矿的混合工艺”的发明创造;该发明提供一种不同成分的多种铜精矿的大批量精确混合工艺,包括以下步骤:a)将多种铜精矿分别进行检测,得到每种铜精矿中铜、硫或杂质元素的含量;b)根据混合后铜精矿的成分要求,按照所述含量设定铜精矿的配比,然后将所述铜精矿进行配料;c)将配料后的铜精矿输送至物料混合机后,物料混合机首先将所述铜精矿中的成团精矿打碎,然后抄板将铜精矿从底部扬起,铜精矿在物料混合机螺旋的作用下混合后,从混料机流出后得到铜精矿。再将多种不同成分的铜精矿混合的过程中,为了使混合后的铜精矿符合冶炼要求,本申请通过设定多种铜精矿配比与在混合过程中的多次连续混合,使混合后的新铜精矿的成分符合要求,且成分均匀稳定。但并未对如何混合出成分既符合冶炼条件又能降低能耗的混合铜精矿没有做深入研究,入炉MgO含量也不能控制,而MgO含量越高,能耗越高。
发明内容
本发明要解决的技术问题是现有的多种铜精矿的混合工艺不能在符合冶炼条件的同时降低能耗,为此提供一种一种多种铜精矿最优混合的建模方法。
本发明的技术方案是:一种多种铜精矿最优混合的建模方法,它包括以下步骤:利用获取不同种类铜精矿的Cu、S、Fe、SiO2、H2O、MgO、CaO、F、As、Sb和Bi含量的化验数据,其中A为不同种类铜精矿的Cu、S、Fe、SiO2、H2O、MgO、CaO、F、As、Sb、Bi含量的化验数据的系数矩阵,为第i种铜精矿中Cu的质量分数,为第i种铜精矿中S的质量分数,为第i种铜精矿中Fe的质量分数,为第i种铜精矿中SiO2的质量分数,为第i种铜精矿中H2O的质量分数,为第i种铜精矿中MgO的质量分数,为第i种铜精矿中CaO的质量分数,为第i种铜精矿中F的质量分数,为第i种铜精矿中As的质量分数,为第i种铜精矿中Sb的质量分数,为第i种铜精矿中Bi的质量分数,n为不同种类铜精矿的总种类数;(2)、根据不同铜精矿的种类确定变量矩阵X即:X=[X1,X2,...,Xn],其中X1、X2、Xn表示第1、2、n种铜精矿的计划配入量;(3)、确定目标函数即:
其中f为目标函数,AT 1,6为系数矩阵A的第1行第6列的转置,Xi为第i中铜精矿的量;
(4)、根据冶炼条件确定约束条件即:
(5)、利用matlab对模型进行求解并输出计算结果得到各个组分的取值范围。
本发明的有益效果是在满足冶炼条件的同时能够配出含MgO最低的混合料降低冶炼成本,减轻烟道的结焦;控制As、Sb、Bi等杂质元素的含量提高电铜的质量,控制F含量减少对制酸系统的危害。
附图说明
图1是本发明流程图;
图2是对模型进行求解的函数;
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
如图1所示,本发明采用如下步骤:
(1)、获取不同种类的铜精矿的Cu、S、Fe、SiO2、H2O、MgO、CaO、F、As、Sb、Bi含量的化验数据;
(2)、确定目标函数;
(3)、根据冶炼工艺对混合球团中各成分的要求确定约束条件;
(4)、利用matlab等计算机程序求解模型。
实施例1:进入我厂的不同种类铜精矿的Cu、S、Fe、SiO2、H2O、MgO、CaO含量的化验数据如表一所示。
表1不同种类铜精矿的成分
(1)、利用获取不同种类铜精矿的Cu、S、Fe、SiO2、H2O、MgO、CaO、F、As、Sb和Bi含量的化验数据,其中A为不同种类铜精矿的Cu、S、Fe、SiO2、H2O、MgO、CaO、F、As、Sb、Bi含量的化验数据的系数矩阵,为第i种铜精矿中Cu的质量分数,为第i种铜精矿中S的质量分数,为第i种铜精矿中Fe的质量分数,为第i种铜精矿中SiO2的质量分数,为第i种铜精矿中H2O的质量分数,为第i种铜精矿中MgO的质量分数,为第i种铜精矿中CaO的质量分数,为第i种铜精矿中F的质量分数,为第i种铜精矿中As的质量分数,为第i种铜精矿中Sb的质量分数,为第i种铜精矿中Bi的质量分数,n为不同种类铜精矿的总种类数;(2)、从中选取9种铜精矿参与配料,确定变量矩阵X即:X=[X1,X2,...,X9],其中X1、X2、X9表示第1、2、9种铜精矿的计划配入量;这9种铜精矿为表2中所示,
表2
(3)、根据影响因子确定目标函数即:其中f为目标函数,AT 1,6为系数矩阵A的第1行第6列的转置,Xi为第i中铜精矿的量;(4)、根据冶炼条件确定约束条件即:为了稳定炉况硫铜比需要控制在1.0-1.2,也即Cu含量控制在23%-27%,S含量控制在23%-27%,水分含量需要控制在8%-10%,铁含量控制在25%-30%,二氧化硅控制在6%-10%,F控制在0.2%以内,As控制在0.4%以内,Sb控制在0.1%以内,Bi控制在0.05%以内。约束条件如下:
(5)、利用matlab对模型进行求解即如图2所示输出计算的结果:Output=[13.2%,12.7%,11.3%,10.2%,7.9%,9.7%,8.9%,12.3%,13.8%]按模型数据结果进行配料后取得明显效果,其对比结果如表三所示。
表3按模型配料与未按模型配料的单耗对比
从表3可以看出,经过上述5个步骤的处理,与未经处理的配料相比单耗明显降低。
本发明的步骤(2)中的n取值范围是根据表1的47种不同种类的铜精矿而定,可以为1-47的任意值。也就是说n如果取2、3、4、5、8、10、12等等都可以实现对配料组分的范围确定。
具体实施方式的内容是为了便于本领域技术人员理解和使用本发明而描述的,并不构成对本发明保护内容的限定。本领域技术人员在阅读了本发明的内容之后,可以对本发明进行合适的修改。本发明的保护内容以权利要求的内容为准。在不脱离权利要求的实质内容和保护范围的情况下,对本发明进行的各种修改、变更和替换等都在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种多种铜精矿最优混合的建模方法,其特征是它包括以下步骤:(1)、利用
获取不同种类铜精矿的Cu、S、Fe、SiO2、H2O、MgO、CaO、F、As、Sb和Bi含量的化验数据,其中A为不同种类铜精矿的Cu、S、Fe、SiO2、H2O、MgO、CaO、F、As、Sb、Bi含量的化验数据的系数矩阵,为第i种铜精矿中Cu的质量分数,为第i种铜精矿中S的质量分数,为第i种铜精矿中Fe的质量分数,为第i种铜精矿中SiO2的质量分数,为第i种铜精矿中H2O的质量分数,为第i种铜精矿中MgO的质量分数,为第i种铜精矿中CaO的质量分数,为第i种铜精矿中F的质量分数,为第i种铜精矿中As的质量分数,为第i种铜精矿中Sb的质量分数,为第i种铜精矿中Bi的质量分数,n为不同种类铜精矿的总种类数;(2)、根据不同铜精矿的种类确定变量矩阵X即:X=[X1,X2,…,Xn],其中X1、X2、Xn表示第1、2、n种铜精矿的计划配入量;(3)、确定目标函数即:
其中f为目标函数,AT 1,6为系数矩阵A的第1行第6列的转置,Xi为第i中铜精矿的量;(4)、根据冶炼条件确定约束条件即:
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(5)、利用matlab对模型进行求解并输出计算结果。
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