CN107103409A - 一种降低矿浆输送水电成本的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种降低矿浆输送水电成本的方法，属于矿浆输送技术领域。目的在于提出一种降低矿浆输送水电成本的方法，提高矿浆输送的效率，降低运行中水量、电量的消耗，最终达到运行成本的降低的效果。具体的，所述方法具体为：分析影响矿浆输送水电成本因子，建立矿浆输送水电成本的数学模型，通过调整数学模型中的工艺参数，达到矿浆输送水电成本最低。本发明的方法通过分析矿浆输送工艺，确定了数学模型，通过在实际生产中调整数学模型中的参数，实现了水电成本最低。本方法可操作性强，降低水电成本效果明显，适合于在钢铁企业的矿浆输送生产线中推广应用。
Description
技术领域
本发明具体涉及一种降低矿浆输送水电成本的方法，属于矿浆输送技术领域。
背景技术
由于近些年钢铁行业的持续走低，行业亏损一直持续，低成本生产运行成为企业的生存关键。大部分钢铁企业的矿浆输送是一种将铁矿粉勾兑为一定程度的矿浆，然后通过泵组以流体方式输送的技术。该项输送工作消耗的成本主要为水电消耗成本，如何最大化的降低水电消耗成本是该矿浆输送降本的关键。
在实际生产中，由于没有可行的矿浆输送水电成本控制方法，不确定具体的控制依据和控制措施，水电成本居高不下，成为行业中一项亟待解决的问题。
发明内容
因此，本发明目的在于提出一种降低矿浆输送水电成本的方法，提高矿浆输送的效率，降低运行中水量、电量的消耗，最终达到运行成本的降低的效果。
具体的，所述方法具体为：
分析矿浆输送工艺流程，建立矿浆输送水电成本的数学模型，通过调整数学模型中的工艺参数，达到矿浆输送水电成本最低。
进一步的，所述方法中数学模型具体为；
其中Y为矿浆输送水电成本，y1为水量数学模型，y2为电量数学模型，
y1＝40.1+444.02打水时间
y2＝42683+406.9打矿时间+310主泵泵速-22.36喂料泵压力打矿时间+打水时间＝24。
进一步的，所述方法中调整数学模型中的工艺参数具体为；可控因子主泵泵速控制在下限，可控因子喂料泵压力控制在上限。
本发明的有益效果在于：本专利提出一种降低矿浆输送水电成本的方法，通过分析矿浆输送工艺，确定了数学模型，通过在实际生产中调整数学模型中的参数，实现了水电成本最低。本方法可操作性强，降低水电成本效果明显，适合于在钢铁企业的矿浆输送生产线中推广应用。
附图说明
图1为矿浆输送工艺流程图。
图2a为快赢改善前后水量对比图。
图2b为与图2a对应的电量按改善顺序的I-MR控制图。
图3a为快赢改善前后电量对比图。
图3b为与图3a对应的电量按改善顺序的I-MR控制图。
图4a为快赢改善前后吨矿水电成本对比图。
图4b为与图4a对应的电量按改善顺序的I-MR控制图。
图5a为改善中与改善后吨矿水电成本对比图。
图5b为与图5a对应的改善中与改善后电量的I-MR控制图。
图6a为改善中与改善后水量对比图。
图6b为与图6a对应的改善中与改善后电量的I-MR控制图。
图7a为改善中与改善后电量对比图。
图7b为与图7a对应的改善中与改善后电量的I-MR控制图。
具体实施方式
下面以包钢矿浆输送生产线为例，结合附图对本发明的具体实施方式进行说明：
矿浆输送水电输送成本控制的数学模型的建立过程如下：
影响因素识别：
详细流程图：
根据SIPOC的简单流程图绘制了详细的矿浆输送流程图包含浓缩、提升、搅拌、输送四个工序，如图1所示，
图1中y1：矿浆输送年日均耗水量(立方米/天)，y2矿浆输送年日均耗电量(千瓦时/天)，
浓缩过程对应因子：进矿管道稳定运行，巴润矿浆量，巴润粒度，氧化矿矿浆量，氧化矿粒度，实际扭矩/设计扭矩，耙架高度，
提升过程对应因子：提升泵运行方式，低流泵频率，石灰乳投加方式，低流泵出口管道稳定运行，
搅拌过程对应因子：石灰乳投加方式，搅拌槽稳定运行，
输送过程对应因子：高位水池液位，PH值，运行电压，过滤器稳定运行，喂料泵泵速，喂料泵出口压力，主泵泵速，主泵出口压力，2#压力监测站压力，稳定矿浆输送浓度，稳定矿浆输送流量，矿浆管道稳定运行，调整孔板数量，孔板站至阀门站管道稳定运行；
流程分析：
根据详细流程图的每一个作业进行了矿浆输送过程的流程分析，分析内容包含每一个作业的输入因子、输出结果及输入、输出的具体要求和输入因子的类型，共分析出30个因子，IPO图的部分内容如表1所示：
表1
影响因子初步筛选：
组建影响因子筛选团队，采取背靠背打分与集体讨论相结合的方式，进行矩阵、CE矩阵打分及FMEA分析。
矩阵：
团队成员召开小组会议，依据识别出的14项X影响因素对水量、电量的影响程度进行打分，具体的打分情况见表2
表2
备注：浓度1代表浓缩过程的浓度，浓度2代表提升过程的浓度，对矿浆输送耗水量、电量影响不大。输送浓度代表最终的输出结果对矿浆输送耗水量、电量影响大；电量1代表浓缩过程的电量，电量2代表提升过程的电量，电量3代表搅拌过程的电量，对矿浆输送耗电量影响不大，电量4是代表输送过程的电量，对矿浆输送耗电量影响大。
将得分＜18分的X进行排除，剩余矿量、输送浓度、打矿时间、打水时间进行下一步CE矩阵分析。
C&E矩阵：
依据识别出的26项影响因素对水量、电量、矿量、输送浓度、打矿时间、打水时间的影响程度进行打分
CE矩阵的打分方法要求：1、背对背进行打分2、输入因子分数差异处理：输入因子打分分数差异较小(在0,1,3之间)采用平均值。结果如表3所示；
表3
将得分＜18的进行排除，排除12项，剩余18项为影响矿浆输送耗水、耗电成本的输入因子，下一步将对输入因子再进行FMEA分析，找出最关键的输入因子，结果见表4。
表4
| 序号 | 输入值 |
| 1 | 进矿管道稳定运行 |
| 2 | 来矿量稳定 |
| 3 | 底流泵出口管道稳定运行 |
| 4 | 将矿浆提升至搅拌槽 |
| 5 | 搅拌设备稳定运行 |
| 6 | 高位水池液位稳定 |
| 7 | 稳定矿浆输送浓度 |
| 8 | 过滤器稳定运行 |
| 9 | 喂料泵泵速稳定 |
| 10 | 喂料泵出口压力稳定 |
| 11 | 主泵泵速稳定 |
| 12 | 主泵出口压力稳定 |
| 13 | 2#压力监测站压力稳定 |
| 14 | 稳定矿浆输送流量 |
| 15 | 矿浆管线稳定运行 |
| 16 | 孔板站至阀门站管线稳定运行 |
| 17 | 打水时间 |
| 18 | 打矿时间 |
FMEA分析：
在制定严重度评价准则、频度评价准则、探测度评价准则的基础上，将得分＜21的进行排除，排除4项，见表5，剩余14项为影响矿浆输送耗水、耗电成本的输入因子，下一步将对输入因子再进行相关、回归分析，找出最关键的输入因子。
表5
| 序号 | 过程内容 |
| 1 | 来矿量稳定 |
| 2 | 稳定矿浆输送浓度 |
| 3 | 泵速稳定 |
| 4 | 进矿管道稳定运行 |
| 5 | 底流泵出口管道稳定运行 |
| 6 | 矿浆管线稳定运行 |
| 7 | 稳定矿浆输送流量 |
| 8 | 主泵打水时间 |
| 9 | 主泵打矿时间 |
| 10 | 孔板站至阀门站管道稳定运行 |
| 11 | 喂料泵泵速稳定 |
| 12 | 喂料泵出口压力稳定 |
| 13 | 主泵出口压力稳定 |
| 14 | 2#压力监测站压力稳定 |
快赢：
我们针对来矿管道稳定运行、底流泵出口管道稳定运行、孔板站至阀门站管道稳定运行、矿浆管线稳定运行4个因子进行快赢解决，实施情况如下：
1、进矿管道
进矿管道磨损泄漏原因是管道弯头磨损严重导致泄漏，通过对管道弯头底部进行补焊衬瓦，每年定期更换新管道弯头，使这一问题基本得到解决。
2、底流泵出口管道稳定运行
石灰乳投加点位于底流泵入口管道，高浓度的石灰乳导致底流出口管道结垢严重，通过改变石灰乳投加方式，使这一问题基本得到解决。
3、孔板站至阀门站管道稳定运行
(1)管道弯头多
孔板站至阀门站管道磨损泄漏是由于管道弯头磨损严重导致泄漏，原设计消能孔板站室内管道弯头多，通过改变管道走向将原来5个90°弯头减少到1个，弯头数量减少80％，使这一问题基本得到解决。
(2)管道管径小
在包钢矿浆管道设计时，设计输送流速为1.6m/s，设计管径为φ355.6mm，矿浆从消能孔板站分流。由于没有按照设计运行，从消能孔板站至阀门站的4.7km管道管径为φ273mm，浆体输送实际流速达到2.9m/s，严重超过设计值。2016年3月29日和6月6日，在消能孔板站至选矿阀门站的4.7km管道先后两次共出现了四处漏点，经公司研究决定更换此段为管径为φ355.6mm管道，2016年9月28日管道更换完毕投入运行，运行正常，问题得到彻底解决。
4、矿浆管道稳定运行
通过控制PH值及控制2#压力监测站压力等措施来控制管道的磨损、结垢问题。每2个月对矿浆管道壁厚进行测量，从数据结果看，年磨蚀率小于设计要求2mm/年，管道运行正常，此问题得到解决。
快赢验证：
1、数据样本
从2015年10-11月、2015年4-5月随机抽取25天数据，进行对比验证，结果如表6所示，
表6
2、快赢改善前、后对比验证
由图2a、图2b可知：改进后矿浆输送耗水量由3141吨降低至2298吨，改进过程呈阶状降低,移动极差呈阶梯状降低,说明生产过程越来越稳定,改进指标完成。
由图3a、图3b可知：矿浆输送耗电量与耗水量对水电成本的影响是反向的,耗电量由53015度升高至54726度,但矿浆输送水电成本是降低的。
由图4a、图4b可知：改进后矿浆输送吨矿水电成本从原来的4.292元/吨降低至2.8574元/吨，改进过程呈阶梯状降低,移动极差呈阶梯状降低,说明生产过程越来越稳定,改进指标完成。
影响因子数据分析：
数据分析计划如表7所示；
表7
相关性验证：
因子响应之间的相关性验证如下：
相关：矿量，打水时间，打矿时间，主泵泵速，主泵流量，主泵压力，输送浓度，喂料泵泵速，喂料泵压力，2#压力监测站压力，水量，电量
相关性验证结论如表8所示；
表8
表中：√代表有相关关系。
回归分析：
水量与影响水量的10个因子之间的回归分析如下：
回归分析：水量与矿量，打水时间，打矿时间，主泵泵速，主泵流量，主泵压力，输送浓度，喂料泵速，...
以下项不能估计并且已删除：
打矿时间
方差分析
模型汇总
回归方程
水量＝420+0.0501矿量+469.9打水时间+182主泵泵速-24.2主泵流量-0.0188主泵压力+15.9输送浓度-10.5喂料泵泵速-1.04喂料泵压力-0.02212号压力监测站压力
水量回归分析验证结果：
1、从表中分析回归方程总的显著性检验结果，由于P值＝0＜α＝0.05，说明在显著性水平a＝0.05下，线性回归方程总效果是显著的。
2、回归模型显著性的度量指标：从R-Sq＝99.25％。R-Sq(调整)＝99.02％，来看，二者很接近，模型还可以。
3、各个回归系数进行显著性检验。从回归系数检验来看，自变量“打水时间”、的P值＝0.000，“主泵流量”的P值＝0.046都小于α＝0.05，故这两个因子为显著因子；自变量“矿量”的P值＝0.170，“主泵泵速”P值＝0.146、“主泵压力”P值＝0.817，“浓度”P值＝0.638，“喂料泵泵速”P值＝0.512，“喂料泵压力”P值＝0.591，“2#压力监测站压力”P值＝0.696都大于a＝0.05，效应不显著。
4、残差分析
残差对于观测值顺序随机分布。残差与拟合值图未看见喇叭口形状分布，说明线性模型是可以接受的。残差的正态概率图，数据点基本在一条直线上，即可以认为残差服从于正态分布。残差的直方图也显示了残差的正态性。
电量与影响电量的10个因子之间的回归分析如下
回归分析：电量与矿量，打水时间，打矿时间，主泵泵速，主泵流量，主泵压力...
以下项不能估计并且已删除：
打矿时间
方差分析
模型汇总
回归方程
电量＝45473+0.220矿量-326.6打水时间+113主泵泵速+1.9主泵流量+0.377主泵压力+135输送浓度-22.1喂料泵泵速-21.83喂料泵压力+0.218 2号压力监测站压力
电量回归分析验证结果：
1、分析回归方程总的显著性检验结果，由于P值＝0＜α＝0.05，说明在显著性水平α＝0.05下，线性回归方程总效果是显著的。
2、回归模型显著性的度量指标：从R-Sq＝88.41％。R-Sq(调整)＝84.93％，来看，二者很接近，模型还可以。
3、各个回归系数进行显著性检验。从回归系数检验来看，自变量“打水时间”的P值＝0.000，“喂料泵压力”的P值＝0.009都小于α＝0.05，故这两个因子为显著因子；自变量“矿量”P值＝0.137，“主泵泵速”P值＝0.820，“主泵流量”P值＝0.968，“主泵压力”的P值＝0.256，“输送浓度”的P值＝0.326，“喂料泵泵速”的P值＝0.732，“2#压力监测站压力”P值＝0.343都大于a＝0.05，效应不显著。
4、进行残差分析
残差与数据顺序图正常，残差对于观测值顺序随机分布。残差与拟合值图未看见喇叭口形状分布，说明线性模型是可以接受的。残差的正态概率图，数据点基本在一条直线上，即可以认为残差服从于正态分布。残差的直方图也显示了残差的正态性。
水量与影响电量的10个因子进行逐步回归分析如下：
项的逐步选择法
入选用α＝0.15，删除用α＝0.15
方差分析
模型汇总
回归方程
水量＝40.1+444.02打水时间
水量逐步回归分析验证结论：
对模型修正后输出结果的解释：
1、对回归方程显著性检验结果，P值＝0.02＜a＝0.05，说明在显著性水平a＝0.05下，回归方程总效应是显著的。
2、从回归系数检验输出来看，自变量“打水时间”的P值＝0.000小于a＝0.05，故这个因子为显著因子。
3、决定系数R-Sq值99.02％，说明自变量可以解释响应变量即水量y中99.02％的变异，而修正的R-Sq(调整)为99.00％，与R-Sq更接近(原来R-Sq＝99.02％，R-Sq(调整)＝99.00％)。
4、进行残差分析。
残差与数据顺序图正常，残差对于观测值顺序随机分布。残差与拟合值图未看见喇叭口形状分布，说明线性模型是可以接受的。残差的正态概率图，数据点基本在一条直线上，即可以认为残差服从于正态分布。残差的直方图也显示了残差的正态性。残差与自变量，显示残差正常。
综上所述，可以认为修正后的模型为：
水量＝40.1+444.02打水时间
电量与影响电量的10个因子进行逐步回归分析如下：
项的逐步选择法
入选用α＝0.15，删除用α＝0.15
方差分析
模型汇总
回归方程
电量＝42683+406.9打矿时间+310主泵泵速-22.36喂料泵压力
对模型修正后输出结果的解释：
1、对回归方程显著性检验结果，P值＝0.00＜α＝0.05，说明在显著性水平a＝0.05下，回归方程总效应是显著的。
2、从回归系数检验输出来看，自变量“打矿时间”的P值＝0.000，“喂料泵压力”的P值＝0.005都小于α＝0.05，故这两个因子均为显著因子。
3、决定系数R-Sq值86.87％，说明自变量可以解释响应变量即水量y中86.87％的变异，而修正的R-Sq(调整)为85.78％，与R-Sq更接近(原来R-Sq＝86.87％，R-Sq(调整)＝85.78％)。
4、进行残差分析。
残差与数据顺序图正常，残差对于观测值顺序随机分布。残差与拟合值图未看见喇叭口形状分布，说明线性模型是可以接受的。残差的正态概率图，数据点基本在一条直线上，即可以认为残差服从于正态分布。残差的直方图也显示了残差的正态性。残差与自变量，分别以打矿时间、喂料泵压力、主泵泵速为横轴，都显示残差正常。
综上所述，可以认为修正后的模型为
电量＝42683+406.9打矿时间+310主泵泵速-22.36喂料泵压力
矿浆输送耗水电成本分析：
y1和y2模型：
y1＝40.1+444.02打水时间
y2＝42683+406.9打矿时间+310主泵泵速-22.36喂料泵压力打矿时间+打水时间＝24
Y模型：
Y＝[72952.4985-1938.9465打矿时间+155主泵泵速-11.18喂料泵压力]÷422X104(吨)×357(天)
Y＝6.17157-0.16403打矿时间+0.01311主泵泵速-0.0009458喂料泵压力
改进阶段：
改进阶段概述：
改进阶段的目标、步骤和成果如表9所示；
表9
依据分析阶段建立的数学模型，可控因子主泵泵速控制在规格线下限附近，可控因子喂料泵压力控制在规格线上限附近，矿浆输送水电成本最低，此时的参数范围即为改进方案。
改进方案：
现状参数范围
参数范围表如表10所示：
表10
| 主泵泵速 | 喂料泵压力 |
| 52％-80％ | 350-610千帕 |
改进方案：
打水时参数范围表如表11所示；
表11
| 主泵泵速 | 喂料泵压力 |
| 52％-54％ | 470-540千帕 |
打矿时参数范围表如表12所示；
表12
| 主泵泵速 | 喂料泵压力 |
| 52％-54％ | 550-610千帕 |
改进对比验证：
1、数据样本：
从2016年4-5月、2016年7-8月随机抽取25天数据，进行改善中、改善后对比验证改善中如表13所示；
表13
| 序号 | 水量 | 电量 | 水电成本 |
| 1 | 5063 | 52480 | 3.4865 |
| 2 | 4003 | 52160 | 3.9064 |
| 3 | 4969 | 52000 | 3.234 |
| 4 | 2603 | 54560 | 3.0401 |
| 5 | 1365 | 56160 | 2.4688 |
| 6 | 2782 | 55200 | 3.0902 |
| 7 | 3758 | 54560 | 4.0209 |
| 8 | 0 | 58400 | 2.2956 |
| 9 | 0 | 56480 | 1.9519 |
| 10 | 3132 | 53440 | 2.9456 |
| 11 | 1738 | 55040 | 2.5776 |
| 12 | 0 | 56160 | 1.8072 |
| 13 | 2683 | 55200 | 3.6732 |
| 14 | 3615 | 55040 | 3.5651 |
| 15 | 3623 | 52160 | 2.9575 |
| 16 | 4287 | 53440 | 3.7261 |
| 17 | 2373 | 54560 | 2.3153 |
| 18 | 2417 | 54240 | 2.6752 |
| 19 | 0 | 55680 | 1.831 |
| 20 | 3433 | 53440 | 3.6462 |
| 21 | 85 | 54560 | 1.7636 |
| 22 | 1735 | 54080 | 2.9415 |
| 23 | 660 | 57440 | 2.2091 |
| 24 | 1142 | 56000 | 3.1221 |
| 25 | 1985 | 55680 | 2.183 |
改善后如表14所示；
表14
2、改进对比验证：
吨矿水电成本改善中、改善后控制图对比
由图5a、图5b可知：改进后矿浆输送吨矿水电成本从原来的2.8574元/吨降低至2.408元/吨，改进过程呈阶梯状降低,移动极差呈阶梯状降低,说明生产过程越来越稳定,改进指标完成。
水量改善中、改善后控制图对比
由图6a、图6b可知：改进后矿浆输送耗水量由2298吨降低至1016吨,改进过程呈阶梯状降低,移动极差呈阶梯状降低,说明生产过程越来越稳定,改进指标完成。
电量改善中、改善后对比：
由图7a、图7b可知：矿浆输送耗电量与耗水量对水电成本的影响是反向的,耗电量由54726度升高至55370度,但矿浆输送水电成本是降低的。
改进后矿浆输送吨矿水电成本从原来的2.8574元/吨降低至2.408元/吨，改进过程呈阶梯状降低,移动极差呈阶梯状降低,说明生产过程越来越稳定,改进指标完成。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种降低矿浆输送水电成本的方法，其特征在于，所述方法具体为：
分析影响矿浆输送水电成本因子，建立矿浆输送水电成本的数学模型，通过调整数学模型中的工艺参数，达到矿浆输送水电成本最低。
2.如权利要求1所述的降低矿浆输送水电成本的方法，其特征在于，所述方法中数学模型具体为；
其中Y为矿浆输送水电成本，y1为水量数学模型，y2为电量数学模型，
y1＝40.1+444.02打水时间
y2＝42683+406.9打矿时间+310主泵泵速-22.36喂料泵压力
打矿时间+打水时间＝24。
3.如权利要求2所述的降低矿浆输送水电成本的方法，其特征在于，所述方法中调整数学模型中的工艺参数具体为；可控因子主泵泵速控制在下限，可控因子喂料泵压力控制在上限。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710219561.4A CN107103409A (zh) | 2017-04-06 | 2017-04-06 | 一种降低矿浆输送水电成本的方法 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710219561.4A CN107103409A (zh) | 2017-04-06 | 2017-04-06 | 一种降低矿浆输送水电成本的方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107103409A true CN107103409A (zh) | 2017-08-29 |
Family
ID=59674843
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN201710219561.4A Pending CN107103409A (zh) | 2017-04-06 | 2017-04-06 | 一种降低矿浆输送水电成本的方法 |
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| CN (1) | CN107103409A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108897970A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-11-27 | 西安科技大学 | 煤矿综掘面风筒出风口参数变化下的瓦斯浓度预测方法 |
| CN113392375A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-14 | 攀钢集团攀枝花钢钒有限公司 | 降低重轨钢脱碳层厚度的改进工艺 |
-
2017
- 2017-04-06 CN CN201710219561.4A patent/CN107103409A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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