CN110221587B - 一种矿石性质与工艺匹配应对方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种矿石性质与工艺匹配应对方法，主要涉及选矿控制技术领域。一种矿石性质与工艺匹配应对方法，步骤如下：S1：将矿石硬度、矿石品位、矿石来源、班次特征工艺控制参数和班次选矿指标数据录入生产控制系统；S2：由生产控制系统形成“不同产地不同开采区矿石特性下的最佳工艺控制参数”的专家数据库；S3：由生产控制系统构建矿性识别分析模型和矿性工艺匹配模型；S4：生产控制系统根据矿石匹配的最佳工艺控制参数，对本批次矿石生产工艺作出自动调整。本发明的有益效果在于：本发明能够自动匹配适合矿石性质的工艺方案，解决了现有技术手段无法根据矿石性质变化对工艺控制进行适应性自动调整的问题。
Description
技术领域
本发明主要涉及选矿控制技术领域，具体是一种矿石性质与工艺匹配应对方法。
背景技术
在矿山企业中，矿石性质变化是影响选矿工艺稳定的重要因素，其中对采用浮选工艺，且不具备配矿条件的矿山企业来说，这种影响就更为明显。矿石性质变化根据产区的不同和开采区的不同主要体现在矿石硬度与矿石品位的差异上，这种差异会影响磨矿分级效果和浮选效果，影响磨浮工艺稳定性。现有的技术手段很难对每组矿石的性质做到及时有效的检测，也就无法根据矿石性质的变化对工艺控制进行适应性的自动调整，从而影响着选矿工艺指标和经济技术指标。仅凭借人工的判断处理，其处理过程与处理结果存在着很大的滞后性与偏差性。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明提供了一种矿石性质与工艺匹配应对方法，它能够通过构建的矿性识别分析模型和矿性工艺匹配模型对矿石的特性进行识别，并匹配适合矿石性质的工艺方案，通过生产控制系统对矿石生产方案进行调整，解决了现有技术手段无法根据矿石性质变化对工艺控制进行适应性自动调整的问题。
本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
一种矿石性质与工艺匹配应对方法，步骤如下：
S1：采用人工录入和/或自动提取的方式，将矿石硬度、矿石品位、矿石来源、班次特征工艺控制参数和班次选矿指标数据录入生产控制系统；
S2：由生产控制系统对选矿过程的选矿指标结合所处理矿石的特性、特征工艺控制参数按照矿石来源的不同进行分类聚合，形成“不同产地不同开采区矿石特性下的最佳工艺控制参数”的专家数据库；
S3：由生产控制系统构建矿性识别分析模型和矿性工艺匹配模型，根据人工预设矿石特性或者矿石来源，系统将按照矿石产地与矿区匹配矿石特性下的最佳工艺控制参数；
S4：生产控制系统根据矿石匹配的最佳工艺控制参数，对本批次矿石生产工艺作出自动调整。
具体的，所述矿石硬度为摩氏硬度。
具体的，所述特征工艺控制参数包括球磨机处理量、分级浓度、溢流浓度、旋流器给矿压力、浮选供风量和浮选加药量。
具体的，所述选矿指标包括尾矿品位、精矿品位和选矿回收率。
对比现有技术，本发明的有益效果是：
本发明通过专家数据库的建立，明确了不同产地不同开采区矿石特性下的最佳工艺控制参数，通过对矿性识别分析模型和矿性工艺匹配模型的构建，实现了对某一产地某一开采区矿石特性下的最佳工艺参数的自动识别匹配，从而根据选矿生产当中因每组矿石开采区不同导致的性质变化，由生产控制系统对矿石加工的工艺控制参数作出自动调整，优化选矿指标，提高矿山企业经济效益。
附图说明
附图1是本发明专家数据库建立流程图；
附图2是本发明矿性识别匹配控制流程图。
具体实施方式
结合附图和具体实施例，对本发明作进一步说明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所限定的范围。
如图1-2所示，本发明所述一种矿石性质与工艺匹配应对方法，步骤如下：
S1：采用人工录入和/或自动提取的方式，将矿石硬度、矿石品位、矿石来源、班次特征工艺控制参数和班次选矿指标数据录入生产控制系统。其操作为：对某产地的矿石根据开采区的不同分别进行编号：A开采区矿石、B开采区矿石、C开采区矿石……。现以仅有三个矿石开采区的某金矿石产地为例，在实际生产中，可通过金矿石硬度检测和品位检测化验手段对不同来源的处理矿石进行矿石特性检测。其中矿石硬度是摩氏硬度，选择被测样品的尖锐位置在硬度计平面进行刻划，刻划硬度的测试由低至高依次进行，观察硬度计平面有无刻面，若硬度计平面有划痕，则样品硬度大于硬度计，再依次测试更高一级的硬度计，直至介于两个硬度级别之间或相当于某一硬度计为止。通过每班人工送样的方式对选矿产品进行品位分析化验，得到班次选矿指标数据录入到数据库中，这样通过长期大量的获取矿石硬度、矿石品位、矿石来源、班次特征工艺控制参数和班次选矿指标数据，将A开采区矿石、B开采区矿石、C开采区矿石的特征数据进行录入，按照开采区进行将矿石硬度、矿石品位、班次特征工艺控制参数和班次选矿指标数据进行分类。
S2：由生产控制系统对选矿过程的选矿指标结合所处理矿石的特性、特征工艺控制参数按照矿石来源的不同进行分类聚合，形成“不同产地不同开采区矿石特性下的最佳工艺控制参数”的专家数据库。数据库通过生产控制系统的工艺控制参数班次记录对特征工艺控制参数进行自动提取，其中包括球磨机处理量、分级浓度、溢流浓度、旋流器给矿压力、浮选供风量、浮选加药量等控制参数。例如东部产地A开采区矿石摩氏硬度为7，原矿品位为2.5％，最佳工艺控制参数为球磨机处理量140T/h、分级浓度50％、旋流器给矿压力1.3MPa、溢流浓度30％、浮选供风量20m3/h、浮选加药量130ml/min等。
S3：由生产控制系统构建矿性识别分析模型和矿性工艺匹配模型，根据人工预设矿石特性或者矿石来源，系统将按照矿石产地与矿区匹配矿石特性下的最佳工艺控制参数。在实际生产当中，工人可预设本班所处理金矿石的特性，系统将利用矿石性质识别分析模型识别出该特性金矿石的产地和开采区，然后通过矿石性质工艺匹配模型自动匹配该产地该开采区金矿石特性下的最佳工艺控制参数。例如，工人预设了本班所处理金矿石的特性：摩氏硬度为7，原矿品位为2.5％。系统将利用矿石性质识别分析模型识别出摩氏硬度为7，原矿品位为2.5％的金矿石的产地和开采区为东部产地A开采区，然后通过矿石性质工艺匹配模型自动匹配东部产地A开采区金矿石特性下的最佳工艺控制参数：处理量140T/h、分级浓度50％、旋流器给矿压力1.3MPa、溢流浓度30％、浮选供风量20m3/h、浮选加药量130ml/min等。工人也可以直接预设本班所处理金矿石的来源为东部产地A开采区，直接通过矿石性质工艺匹配模型自动匹配该产地该开采区金矿石特性下的最佳工艺控制参数。
S4：生产控制系统根据矿石匹配的最佳工艺控制参数向矿石加工设备发送指令，对本批次矿石生产工艺作出自动调整，从而优化生产。
Claims (4)
1.一种矿石性质与工艺匹配应对方法，其特征在于，步骤如下：
S1：采用人工录入和/或自动提取的方式，将矿石硬度、矿石品位、矿石来源、班次特征工艺控制参数和班次选矿指标数据录入生产控制系统；
S2：由生产控制系统对选矿过程的选矿指标结合所处理矿石的特性、特征工艺控制参数按照矿石来源的不同进行分类聚合，形成“不同产地不同开采区矿石特性下的最佳工艺控制参数”的专家数据库；
S3：由生产控制系统构建矿性识别分析模型和矿性工艺匹配模型，根据人工预设矿石特性或者矿石来源，系统将按照矿石产地与矿区匹配矿石特性下的最佳工艺控制参数；
S4：生产控制系统根据矿石匹配的最佳工艺控制参数，对本批次矿石生产工艺作出自动调整。
2.根据权利要求1所述的一种矿石性质与工艺匹配应对方法，其特征在于：所述矿石硬度为摩氏硬度。
3.根据权利要求1所述的一种矿石性质与工艺匹配应对方法，其特征在于：所述特征工艺控制参数包括球磨机处理量、分级浓度、溢流浓度、旋流器给矿压力、浮选供风量和浮选加药量。
4.根据权利要求1所述的一种矿石性质与工艺匹配应对方法，其特征在于：所述选矿指标包括尾矿品位、精矿品位和选矿回收率。
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