CN108993751A - 一种优化磨矿粒度的方法 - Google Patents

一种优化磨矿粒度的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108993751A
CN108993751A CN201811116649.4A CN201811116649A CN108993751A CN 108993751 A CN108993751 A CN 108993751A CN 201811116649 A CN201811116649 A CN 201811116649A CN 108993751 A CN108993751 A CN 108993751A
Authority
CN
China
Prior art keywords
grinding
particle size
ore
equation
grinding particle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811116649.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108993751B (zh
Inventor
杨涛
陈汉宇
崔国亮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shougang Group Co Ltd
Original Assignee
Shougang Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shougang Group Co Ltd filed Critical Shougang Group Co Ltd
Priority to CN201811116649.4A priority Critical patent/CN108993751B/zh
Publication of CN108993751A publication Critical patent/CN108993751A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108993751B publication Critical patent/CN108993751B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C23/00—Auxiliary methods or auxiliary devices or accessories specially adapted for crushing or disintegrating not provided for in preceding groups or not specially adapted to apparatus covered by a single preceding group

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Manufacture And Refinement Of Metals (AREA)
  • Disintegrating Or Milling (AREA)

Abstract

本发明公开了一种优化磨矿粒度的方法，所述方法包括：获得所述精矿品位和一磨矿粒度的粒级含量之间的第一数学关系，确定磨矿段数；获得一磨矿粒度的粒级含量与第一尾矿产率的第二数学关系，计算在所述不同磨矿粒度下的第二尾矿产率；绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线，获得第二线性回归方程，并计算起始粒度到任一产品粒度的第二磨矿时间；根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗；将所述磨矿相对能耗最低的磨矿粒度组合作为最佳磨矿粒度参数。实现了选取合适的磨矿粒度组合，降低磨机能耗，保证选矿的回收率和产率，达到各段磨矿总功率最小化的技术效果。

Description

一种优化磨矿粒度的方法
技术领域
本发明涉及选矿技术领域，特别涉及一种优化磨矿粒度的方法。
背景技术
对于选矿而言，磨矿粒度是选矿工艺中的一个重要的参数。磨矿粒度过粗，会有大量有用矿物未能单体分离而得不到回收，选矿回收率低下。反之，如果磨矿粒度过细，过磨会导致矿石泥化金属损失，选矿回收率同样会下降。在选矿厂设计中，通常是根据有用矿物单体分离的情况来确定磨矿粒度的。
对于目的矿物结晶粒度很细的矿石，往往需采用多段磨矿工艺，而各段磨矿粒度的确定通常是通过实验室试验确定。在试验确定各段磨矿粒度过程中，往往只注重了各段磨矿时的选矿回收率和产率。而各段磨矿粒度与磨机的生产能力和电耗直接相关，尤其在需要细磨的矿石选别时，合适的磨矿粒度对于降低磨机电耗非常重要。
由于现有技术中多段磨矿选矿工艺中存在不合理的磨矿粒度对磨机能耗大，且选矿回收率和产率较低的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种优化磨矿粒度的方法，用以解决现有技术中多段磨矿选矿工艺中存在不合理的磨矿粒度对磨机能耗大，且选矿回收率和产率较低的技术问题，实现了选取合适的磨矿粒度组合，降低磨机能耗，保证选矿的回收率和产率，达到各段磨矿总功率最小化的技术效果。
为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种优化磨矿粒度的方法，所述方法包括：
根据预定磁场强度，获得不同磨矿粒度下的精矿品位β，且根据第一线性回归方程获得所述精矿品位β和一磨矿粒度的粒级含量R之间的第一数学关系，确定磨矿段数；
根据第一线性回归方程，获得一磨矿粒度的粒级含量R与第一尾矿产率γ的第二数学关系，计算在所述不同磨矿粒度下的第二尾矿产率；
根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线，获得第二线性回归方程，并根据所述第二线性回归方程计算起始粒度到任一产品粒度的第二磨矿时间，其中，R为经过第一磨矿时间t磨矿产物中大于预定粒度的颗粒的产率，R0是给料中大于预定粒度的颗粒的产率；
根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，并计算所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值；
根据所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值，将所述磨矿相对能耗最低的磨矿粒度组合作为最佳磨矿粒度参数。
优选地，所述第一数学关系为β＝25.363ln R-47.078。
优选地，所述根据第一线性回归方程获得所述精矿品位β和一磨矿粒度的粒级含量R之间的第一数学关系之后，包括：
根据所述第一数学关系，确定优化的磨矿粒度。
优选地，所述第二数学关系为γ＝26.858ln R-55.585。
优选地，所述根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线之前，包括：设定磨机内大于预定粒度的粒级的消失速度与被磨物料中预定粒度所占比率成正比其中，k、n为与精矿性质和磨矿条件有关的参数。
优选地，所述第二线性回归方程为ln(lnR0/R)＝1.2601lnt-3.5036。
优选地，所述根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，并计算所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值，包括：
计算所述不同磨矿粒度组合在不同磨矿段数后的第三尾矿产率；
根据每段磨矿的起始粒度与产品粒度，且根据所述第二线性回归方程获得所述每段磨矿需要的第三磨矿时间；
根据每段磨矿处理量与所述第三磨矿时间，获得每段的当量磨矿时间，且计算总的当量磨矿时间；
设定第一磨矿粒度组合的为基准粒度组合，根据第二磨矿粒度组合的总的当量磨矿时间与所述基准粒度组合的总的当量磨矿时间的第一比值，获得第二磨矿粒度组合的磨矿相对能耗。
优选地，所述总的当量磨矿时间为每段的当量磨矿时间之和。
优选地，所述原矿为磁铁矿。
本发明实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：
本发明实施例提供了一种优化磨矿粒度的方法，所述方法包括：根据预定磁场强度，获得不同磨矿粒度下的精矿品位β，且根据第一线性回归方程获得所述精矿品位β和一磨矿粒度的粒级含量R之间的第一数学关系，确定磨矿段数；根据第一线性回归方程，获得磨矿粒度粒级的含量R与第一尾矿产率γ的第二数学关系，计算在所述不同磨矿粒度下的第二尾矿产率；根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线，获得第二线性回归方程，并根据所述第二线性回归方程计算起始粒度到任一产品粒度的第二磨矿时间，其中，R为经过第一磨矿时间t磨矿产物中大于预定粒度的颗粒的产率，R0是给料中大于预定粒度的颗粒的产率；根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，并计算所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值；根据所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值，将所述磨矿相对能耗最低的磨矿粒度组合作为最佳磨矿粒度参数。通过确定磨矿段数及不同磨矿粒度下的尾矿产率，进而确定任一粒度区间的磨矿时间，划分不同的磨矿粒度组合，并计算不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，从而可确定最佳磨矿粒度参数，达到合理确定各段磨矿粒度，保证了选矿的回收率和产率，实现了各段磨矿总功率最小化的技术效果。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
图1为本说明书实施例优化磨矿粒度的方法流程示意图；
图2为本说明书实施例中磨矿粒度-45μm的粒级含量R-45与精矿品位关系图及线性回归数学方程；
图3为本说明书实施例中磨矿粒度-45μm的粒级含量R-45与第一尾矿产率关系图及线性回归数学方程；
图4为本说明书实施例中矿石磨矿粒度为45μm磨矿动力学曲线及线性回归方程。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种优化磨矿粒度的方法，用以解决现有技术中多段磨矿选矿工艺中存在不合理的磨矿粒度对磨机能耗大，且选矿回收率和产率较低的技术问题，实现了选取合适的磨矿粒度组合，降低磨机能耗，保证选矿的回收率和产率，达到各段磨矿总功率最小化的技术效果。
本发明实施例中的技术方案，总体结构如下：根据预定磁场强度，获得不同磨矿粒度下的精矿品位β，且根据第一线性回归方程获得所述精矿品位β和一磨矿粒度的粒级含量R之间的第一数学关系，确定磨矿段数；根据第一线性回归方程，获得一磨矿粒度的粒级含量R与第一尾矿产率γ的第二数学关系，计算在所述不同磨矿粒度下的第二尾矿产率；根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线，获得第二线性回归方程，并根据所述第二线性回归方程计算起始粒度到任一产品粒度的第二磨矿时间，其中，R为经过第一磨矿时间t磨矿产物中大于预定粒度的颗粒的产率，R0是给料中大于预定粒度的颗粒的产率；根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，并计算所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值；根据所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值，将所述磨矿相对能耗最低的磨矿粒度组合作为最佳磨矿粒度参数。解决现有技术中的多段磨矿选矿工艺中存在不合理的磨矿粒度对磨机能耗大，且选矿回收率和产率较低的技术问题，实现了选取合适的磨矿粒度组合，降低磨机能耗，保证选矿的回收率和产率，达到各段磨矿总功率最小化的技术效果。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明实施例提供了一种优化磨矿粒度的方法，请参考图1，所述方法包括：
步骤110：根据预定磁场强度，获得不同磨矿粒度下的精矿品位β，且根据第一线性回归方程获得所述精矿品位β和一磨矿粒度的粒级含量R之间的第一数学关系，确定磨矿段数。
进一步的，所述第一数学关系为β＝25.363ln R-47.078。进一步的，所述根据第一线性回归方程获得所述精矿品位β和一磨矿粒度的粒级含量R之间的第一数学关系之后，包括：根据所述第一数学关系，确定优化的磨矿粒度。进一步的，所述原矿为磁铁矿。
具体而言，本申请实施例提供的优化磨矿粒度的方法可应用于矿石在磁场强度2000Gs的强度下，对不同磨矿粒度下的精矿进行磁选管实验，进而确定磨矿粒度优化配比。本申请实施例中选用的原矿为磁铁矿。举例而言，选取磨矿粒度-45μm的粒级含量R-45分别占33.7％、52.22％、59.39％、65.86％、83.95％、92.44％、97.69％进行磁选管实验，其中，磁选管主要用来做强磁性矿石的磁分析，进而可通过仪器分析获得精矿品位β。如图2所示，图2为磨矿粒度-45μm粒级含量R-45与精矿品位关系图及线性回归数学方程。根据第一线性回归方程处理所述精矿品位β与磨矿粒度-45μm，获得所述精矿品位β和磨矿粒度-45μm粒级含量R-45之间的第一数学关系为β＝25.363lnR-45-47.078。其中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。根据第一数学关系分别计算上述磨矿粒度-45μm的粒级含量R-45的精矿品位。从所述不同磨矿粒度的精矿品位达到68％以上，确定优化的磨矿粒度必须达到磨矿粒度-45μm的粒级含量R-45范围在93～95％。也就是说，按照-12mm磨矿粒度(磨矿粒度-45μm的粒级含量R-45为5％)的入磨粒度，所述磨矿段数可以选择三段磨矿。
步骤120：根据第一线性回归方程，获得一磨矿粒度的粒级含量R与第一尾矿产率γ的第二数学关系，计算在所述不同磨矿粒度下的第二尾矿产率。
进一步的，所述第二数学关系为γ＝26.858ln R-55.585。
具体而言，根据步骤110中的所述磁选管实验，获得磨矿粒度-45μm的粒级含量R-45分别占33.7％、52.22％、59.39％、65.86％、83.95％、92.44％、97.69％的第一尾矿产率。如图3所示，图3为磨矿粒度-45μm的粒级含量R-45与第一尾矿产率关系图及线性回归数学方程。根据所述第一线性回归方程处理磨矿粒度的粒级含量R-45与第一尾矿产率γ，得到的磨矿粒度的粒级含量R-45与第一尾矿产率γ之间的第二数学关系为γ＝26.858lnR-45-55.585。根据所述第二数学关系可计算不同磨矿粒度下的第二尾矿产率。
步骤130：根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线，获得第二线性回归方程，并根据所述第二线性回归方程计算任一粒度区间的第二磨矿时间，其中，R为经过第一磨矿时间t磨矿产物中大于预定粒度的颗粒的产率，R0是给料中大于预定粒度的颗粒的产率。
进一步的，所述根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线之前，包括：设定磨机内大于预定粒度的粒级的消失速度与被磨物料中预定粒度所占比率成正比其中，k、n为与精矿性质和磨矿条件有关的参数。进一步的，所述第二线性回归方程为ln(lnR0/R)＝1.2601lnt-3.5036。
具体而言，本申请实施例采用n阶动力学(积分)方程，计算任一粒度区间需要的磨矿时间。建立所述n阶动力学方程的基本假设是磨机内大于预定粒度(粗颗粒)的粒级的消失速度与被磨物料中预定粒度所占比率成正比，即：
计算得，其中，k、n为与精矿性质和磨矿条件有关的参数。
式中，n值主要取决于物料的均匀性、强度和球荷粒度特性，k值与磨矿细度有关。当n＝1时，为一阶磨矿动力学方程。根据步骤110中确定的所述入磨粒度，将所述精矿矿石放入磨机中，设置所述第一磨矿时间t分别为0、5、10、20、30、40mins，计算磨矿粒度的粒级含量R-45的产率R。根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线，并得出第二线性回归方程。如图4所示，图4为矿石磨矿粒度为45μm磨矿动力学曲线及线性回归方程。第二线性回归方程，即：
ln(lnR0/R)＝1.2601lnt-3.5036
式中，R为经过第一磨矿时间t磨矿产物中大于预定粒度的颗粒的产率，R0是给料中大于预定粒度的颗粒的产率。
根据所述第二线性回归方程计算起始粒度到任一产品粒度的第二磨矿时间。
步骤140：根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，并计算所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗的差值。
进一步的，所述根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，并计算所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值，包括：计算所述不同磨矿粒度组合在不同磨矿段数后的第三尾矿产率；根据每段磨矿的起始粒度与产品粒度，且根据所述第二线性回归方程获得所述每段磨矿需要的第三磨矿时间；根据每段磨矿处理量与所述第三磨矿时间，获得每段的当量磨矿时间，且计算总的当量磨矿时间；设定第一磨矿粒度组合的为基准粒度组合，根据第二磨矿粒度组合的总的当量磨矿时间与所述基准粒度组合的总的当量磨矿时间的第一比值，获得第二磨矿粒度组合的磨矿相对能耗。进一步的，所述总的当量磨矿时间为每段的当量磨矿时间之和。
具体而言，根据所述第二线性回归方程，对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合。举例而言，按照本申请实施例中步骤110提供的三段磨矿，模拟计算磨矿粒度的粒级含量R-45共设计11种粒度组合。其中，第一段磨矿的起始粒度-45μm的粒级含量R-45为5％，第三段的最终磨矿粒度-45μm的粒级含量R-45为95％，其中，第一段的终磨矿粒度和第二段的终磨矿粒度变化如下：将第一段的终磨矿粒度设定为-45μm的粒级含量R-45分别设定为33.70％、32.00％、34.00％、35.00％、36.00％、37.00％、38.00％、39.00％、40.00％、41.00％、42.00％11个档，同时第一段的终磨矿粒度为第二段起始磨矿粒度；将第二段的终磨矿粒度设定为-45μm的粒级含量R-45分别设定为71.00％、73.00％、74.50％、75.00％、75.00％、76.00％、76.00％、77.00％、77.0％0、77.00％、78.00％11个档，同时第二段的终磨矿粒度为第三段磨矿起始粒度。
根据申请实施例中步骤120计算计算所述不同磨矿粒度组合在不同磨矿段数后的第三尾矿产率，如表1所示，表1为各段不同磨矿粒度组合下的尾矿产率。
表1各段不同磨矿粒度组合下的尾矿产率
根据每段磨矿的起始粒度与产品粒度，且根据所述第二线性回归方程获得所述每段磨矿需要的第三磨矿时间。本申请实施例中假设第一段磨矿的处理量为1，计算的所述第三磨矿时间即为第一段磨矿的为当量磨矿时间，再根据每段磨矿处理量与其他磨矿段数的第三磨矿时间，计算其他段数的当量磨矿时间，各磨矿段数的当量磨矿时间之和为总的当量磨矿时间。其中，第二段磨矿的处理量为1-γ1，γ1为第一段磨矿后进行磁选得到的尾矿；第二段磨矿的当量磨矿时间为第二段磨矿的第三磨矿时间与(1-γ1)的乘积，同理类推，可以计算出第三段磨矿的当量磨矿时间，并计算出总的当量磨矿时间。如表2所示，表2为三段磨矿的当量磨矿时间及相对功耗。设定第一磨矿粒度组合的为基准粒度组合，其中，所述第一磨矿粒度组合的相对能耗为100，计算第二磨矿粒度组合的总的当量磨矿时间与所述基准粒度组合的总的当量磨矿时间的第一比值，根据第一比值与所述基准粒度组合的相对能耗获得第二磨矿粒度组合的磨矿相对能耗。
表2三段磨矿的当量磨矿时间及相对功耗
步骤150：根据所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值，将所述磨矿相对能耗最低的磨矿粒度组合作为最佳磨矿粒度参数。
具体而言，计算所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗地差值，将所述磨矿相对能耗最低的磨矿粒度组合作为最佳磨矿粒度参数，本申请实施例中第一种粒度组合为最佳磨矿粒度参数。
本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本发明实施例提供了一种优化磨矿粒度的方法，所述方法包括：根据预定磁场强度，获得不同磨矿粒度下的精矿品位β，且根据第一线性回归方程获得所述精矿品位β和一磨矿粒度的粒级含量R之间的第一数学关系，确定磨矿段数；根据第一线性回归方程，获得磨矿粒度粒级的含量R与第一尾矿产率γ的第二数学关系，计算在所述不同磨矿粒度下的第二尾矿产率；根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线，获得第二线性回归方程，并根据所述第二线性回归方程计算起始粒度到任一产品粒度的第二磨矿时间，其中，R为经过第一磨矿时间t磨矿产物中大于预定粒度的颗粒的产率，R0是给料中大于预定粒度的颗粒的产率；根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，并计算所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值；根据所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值，将所述磨矿相对能耗最低的磨矿粒度组合作为最佳磨矿粒度参数。通过确定磨矿段数及不同磨矿粒度下的尾矿产率，进而确定任一粒度区间的磨矿时间，划分不同的磨矿粒度组合，并计算不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，从而可确定最佳磨矿粒度参数，达到合理确定各段磨矿粒度，保证了选矿的回收率和产率，实现了各段磨矿总功率最小化的技术效果。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种优化磨矿粒度的方法，其特征在于，所述方法包括：
根据预定磁场强度，获得不同磨矿粒度下的精矿品位β，且根据第一线性回归方程获得所述精矿品位β和一磨矿粒度的粒级含量R之间的第一数学关系，确定磨矿段数；
根据第一线性回归方程，获得一磨矿粒度的粒级含量R与第一尾矿产率γ的第二数学关系，计算在所述不同磨矿粒度下的第二尾矿产率；
根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线，获得第二线性回归方程，并根据所述第二线性回归方程计算起始粒度到任一产品粒度的第二磨矿时间，其中，R为经过第一磨矿时间t磨矿产物中大于预定粒度的颗粒的产率，R0是给料中大于预定粒度的颗粒的产率；
根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，并计算所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗的差值；
根据所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值，将所述磨矿相对能耗最低的磨矿粒度组合作为最佳磨矿粒度参数。
2.如权利要求1所述的优化磨矿粒度的方法，其特征在于，所述第一数学关系为β＝25.363lnR-47.078。
3.如权利要求2所述的优化磨矿粒度的方法，其特征在于，所述根据第一线性回归方程获得所述精矿品位β和一磨矿粒度的粒级含量R之间的第一数学关系之后，包括：
根据所述第一数学关系，确定优化的磨矿粒度。
4.如权利要求1所述的优化磨矿粒度的方法，其特征在于，所述第二数学关系为γ＝26.858lnR-55.585。
5.如权利要求1所述的优化磨矿粒度的方法，其特征在于，所述根据磨矿动力学方程，绘制R0/R与第一磨矿时间t之间的ln(ln(R0/R))～lnt的曲线之前，包括：
设定磨机内大于预定粒度的粒级的消失速度与被磨物料中预定粒度所占比率成正比其中，k、n为与精矿性质和磨矿条件有关的参数。
6.如权利要求1所述的优化磨矿粒度的方法，其特征在于，所述第二线性回归方程为ln(lnR0/R)＝1.2601lnt-3.5036。
7.如权利要求1所述的优化磨矿粒度的方法，其特征在于，所述根据所述第二线性回归方程对所述不同磨矿粒度模拟运算，划分不同磨矿粒度组合，获得所述不同磨矿粒度组合的磨矿相对能耗，并计算所述不同磨矿粒度划分组合的磨矿相对能耗的差值，包括：
计算所述不同磨矿粒度组合在不同磨矿段数后的第三尾矿产率；
根据每段磨矿的起始粒度与产品粒度，且根据所述第二线性回归方程获得所述每段磨矿需要的第三磨矿时间；
根据每段磨矿处理量与所述第三磨矿时间，获得每段的当量磨矿时间，且计算总的当量磨矿时间；
设定第一磨矿粒度组合的为基准粒度组合，根据第二磨矿粒度组合的总的当量磨矿时间与所述基准粒度组合的总的当量磨矿时间的第一比值，获得第二磨矿粒度组合的磨矿相对能耗。
8.如权利要求7所述的优化磨矿粒度的方法，其特征在于，所述总的当量磨矿时间为每段的当量磨矿时间之和。
9.如权利要求1所述的优化磨矿粒度的方法，其特征在于，所述原矿为磁铁矿。
CN201811116649.4A 2018-09-25 2018-09-25 一种优化磨矿粒度的方法 Active CN108993751B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811116649.4A CN108993751B (zh) 2018-09-25 2018-09-25 一种优化磨矿粒度的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811116649.4A CN108993751B (zh) 2018-09-25 2018-09-25 一种优化磨矿粒度的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108993751A true CN108993751A (zh) 2018-12-14
CN108993751B CN108993751B (zh) 2021-01-15

Family

ID=64589914

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811116649.4A Active CN108993751B (zh) 2018-09-25 2018-09-25 一种优化磨矿粒度的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108993751B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114247539A (zh) * 2021-12-09 2022-03-29 矿冶科技集团有限公司 基于嵌布粒度特征的矿石磨矿程度的选择方法及应用

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU507359A1 (ru) * 1974-12-17 1976-03-25 Ленинградское Специализированное Пусконаладочное Управление Треста "Севзапмонтажавтоматика" Способ автоматического управлени процессом мокрого измельчени в мельнице, работающей в замкнутом цикле с классифицирующим аппаратом
CN87108168A (zh) * 1987-12-19 1988-07-27 沈阳矿山机器厂 一种控制磨矿粒度的方法
CN103412489A (zh) * 2013-08-12 2013-11-27 东北大学 一种磨矿粒度在线预报系统及方法
CN104267695A (zh) * 2014-09-23 2015-01-07 东北大学 一种选矿过程工艺指标优化决策系统及方法
CN107506862A (zh) * 2017-08-28 2017-12-22 东北大学 一种基于物联网的磨矿粒度在线实时预测系统及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU507359A1 (ru) * 1974-12-17 1976-03-25 Ленинградское Специализированное Пусконаладочное Управление Треста "Севзапмонтажавтоматика" Способ автоматического управлени процессом мокрого измельчени в мельнице, работающей в замкнутом цикле с классифицирующим аппаратом
CN87108168A (zh) * 1987-12-19 1988-07-27 沈阳矿山机器厂 一种控制磨矿粒度的方法
CN103412489A (zh) * 2013-08-12 2013-11-27 东北大学 一种磨矿粒度在线预报系统及方法
CN104267695A (zh) * 2014-09-23 2015-01-07 东北大学 一种选矿过程工艺指标优化决策系统及方法
CN107506862A (zh) * 2017-08-28 2017-12-22 东北大学 一种基于物联网的磨矿粒度在线实时预测系统及方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114247539A (zh) * 2021-12-09 2022-03-29 矿冶科技集团有限公司 基于嵌布粒度特征的矿石磨矿程度的选择方法及应用

Also Published As

Publication number Publication date
CN108993751B (zh) 2021-01-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104888960B (zh) 微细粒嵌布磁‑赤混合矿的磁—浮分选工艺
CN104316426B (zh) 一种矿石可用性分析的方法
CN104668056B (zh) 一种磨碎有用矿物比脉石矿物硬的矿石钢球直径确定方法
CN100558467C (zh) 一种提高褐铁矿品位的选矿方法
Magdalinovic et al. The optimal ball diameter in a mill
CN1546237A (zh) 球磨机精确化装补球方法
CN102580842B (zh) 极贫赤铁矿阶段磨矿、脱泥—重选—磁选—浮选工艺
CN111085308A (zh) 一种选矿厂球磨机初装球的等面积装补球方法
CN108993751A (zh) 一种优化磨矿粒度的方法
CN102441480B (zh) 赤铁矿纯物理选矿方法
CN104525360B (zh) 一种磨矿分级过程中矿浆浓度控制的方法和装置
CN102861659B (zh) 可用于选矿的选择性絮凝多段脱泥工艺
CN101274298A (zh) 鞍山式贫赤铁矿旋流器-格子型球磨机一段闭路磨矿分级工艺
CN103721799A (zh) 一种磨机充填率的确定方法
CN103752428A (zh) 钒钛磁铁矿的选矿方法
CN107413513A (zh) 硫化铜锌矿的浮选方法
Xiao et al. The effect of fine grinding medium feature on grinding results
CN103611619B (zh) 一种磨矿机控制中调节钢球填充率的方法和装置
CN205761623U (zh) 一种用于铁矿细磨分级的立磨机磨矿系统
CN104624411B (zh) 一种磨矿分级过程中分级压力控制的方法和装置
CN103433097B (zh) 一种干式磨矿中的精确化装补球方法
CN212120298U (zh) 一种氧化矿细磨分级设备
CN104549718A (zh) 一种磨矿分级过程中矿浆浓度控制的方法和装置
CN105709910A (zh) 一种锡石多金属硫化矿磨矿优化表征方法
CN102527501A (zh) 一种铝土矿选矿磨浮车间配置方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant