CN110898986A - 一种重选—浮选联合选矿的分流控制方法 - Google Patents

一种重选—浮选联合选矿的分流控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及选矿技术领域，尤其涉及一种重选—浮选联合选矿的分流控制方法。根据产品质量标准确定综合精矿品位A1；根据重选精矿品位影响因素和浮选精矿品位影响因素建立重选精矿品位控制模型和浮选精矿品位控制模型；根据矿浆压力和矿浆浓度建立粗细分级溢流粒度控制模型；重选精矿品位和浮选精矿品位按照入浮、入重比例得到综合精矿品位A2，利用综合精矿品位A1与A2的偏差作为PID控制的输入量，PID控制的输出量为粗细分级溢流粒度，通过调节矿浆压力和浓度控制粗细分级溢流粒度，使入浮、入重的比例趋于稳定。当原矿品位发生变化时，自适应控制重选、浮选的比例，进而得到质量高的综合精矿品位。在实际选矿过程中，本发明针对重选—浮选联合选矿过程提供了一种有效的分流控制策略。

Description

一种重选—浮选联合选矿的分流控制方法
技术领域
本发明涉及选矿技术领域，尤其涉及一种选矿的分流控制方法。
背景技术
随着矿产资源的加工与利用，选矿技术逐渐提高，可以通过重选—浮选联合选矿工艺方法得到精矿。重选是指利用被分选矿物颗粒间相对密度、粒度、形状的差异及其在介质(水、空气或其他相对密度较大的液体)中运动速率和方向的不同，使之彼此分离的选矿方法，浮选是指依据矿物表面物理化学性质的差异进行分选的方法。
由于缺少准确的过程模型和有效的控制策略，原矿品位经过重选、浮选后得到的综合精矿品位仍不高。一般来说，重选操作简单，但获得的精矿品位不高，浮选工艺较为复杂但处理效果显著，获得的精矿品位较高。因此，提出一种选矿的分流控制方法，可以根据原矿品位发生变化时，自适应控制重选、浮选的比例，从而获得质量高的综合精矿品位。
发明内容
本发明提供一种选矿的分流控制方法，根据原矿性质调节粗细分级溢流粒度，控制入浮、入重比例，实现综合精矿品位的自适应控制。
本发明是一种选矿分流的控制方法，该方法由以下四个步骤组成，其特征在于：
步骤一，根据产品质量标准确定综合精矿品位A1；
步骤二，根据重选精矿品位影响因素、浮选精矿品位影响因素及粗细分级溢流粒度影响因素，建立重选精矿品位控制模型、浮选精矿品位控制模型以及粗细分级溢流粒度控制模型；
步骤三，重选精矿品位和浮选精矿品位按照入浮和入重比例得到综合精矿品位A2；
步骤四，利用综合精矿品位A1与A2的偏差作为PID控制的输入量，PID控制的输出量为粗细分级溢流粒度，通过调节粗细分级溢流粒度，控制入浮、入重的比例；
进一步地，所述的重选精矿品位影响因素包括：原矿品位、尾矿品位和氧化亚铁品位等，控制模型如下式所示：
y1＝α1x1+α2x2+α3x3+k1δ1+b1
式中：y1为重选精矿品位(单位：％)，x1为原矿品位(单位：％)，x2为尾矿品位(单位：％)，x3为氧化亚铁品位(单位：％)，δ1为动态指标(根据实际选矿情况确定)，αi为变量系数(i＝1,2,3)，i＝1时，α1＝0.076～0.082，i＝2时，α2＝0.14～0.16，i＝3时，α3＝0.058～0.064，k1为动态指标系数(根据实际选矿情况确定)，b1＝62.3～63；
进一步地，所述的浮选精矿品位影响因素包括：原矿品位、尾矿品位、氧化亚铁品位、氧化钙用量、淀粉用量等，控制模型如下式所示：
y2＝β1x1+β2x2+β3x3+β4x4-β5x5+k2δ2+b2
式中：y2为浮选精矿品位，x1为原矿品位(单位：％)，x2为尾矿品位(单位：％)，x3为氧化亚铁品位(单位：％)，x4为氧化钙用量(单位：g/t)，x5为淀粉用量(单位：g/t)，δ2为动态指标(根据实际选矿情况确定)，βi为变量系数(i＝1,2,L,5)，i＝1时，β1＝0.081～0.086，i＝2时，β2＝0.145～0.165，i＝3时，β3＝0.062～0.068，i＝4时，β4＝0.0058～0.0061，i＝5时，β5＝0.0019～0.0022，k2为动态指标系数(根据实际选矿情况确定)，b2＝63.4～64.1；
进一步地，所述的粗细分级溢流粒度影响因素包括：矿浆压力和矿浆浓度，控制模型如下式所示：
y3＝γ1x1+γ2x2+k3δ3
式中：y3为粗细分级溢流粒度(单位：-200目含量％)，x1为矿浆压力(单位：kPa)，x2为矿浆浓度(单位：％)，δ3为动态指标(根据实际选矿情况确定)，γ1＝0.55～0.56，γ2＝0.10～0.11，k3为动态指标系数(根据实际选矿情况确定)；
所述的入浮和入重比例控制在1∶1～2∶7之间。
本发明的有益效果在于：
根据重选、浮选过程中的影响因素，建立重选精矿品位和浮选精矿品位控制模型；根据粗细分级溢流粒度影响因素建立粗细分级溢流粒度控制模型；
当原矿品位发生变化时，通过调节粗细分级溢流粒度，控制重选、浮选的比例，使综合精矿品位始终稳定在高质量范围内。
附图说明
图1为分流控制的整体流程图。
具体实施方式
本发明提供一种重选—浮选联合选矿的分流控制方法，根据原矿性质调节粗细分级溢流粒度，控制入浮、入重比例，实现综合精矿品位的自适应控制。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，本发明通过以下技术方案实现，如图1所示：
步骤一，根据产品质量标准确定综合精矿品位A1；
步骤二，根据重选精矿品位影响因素、浮选精矿品位影响因素及粗细分级溢流粒度影响因素，建立重选精矿品位控制模型、浮选精矿品位控制模型及粗细分级溢流粒度控制模型；
所述的重选精矿品位影响因素包括：原矿品位、尾矿品位和氧化亚铁品位等，控制模型如下式所示：
y1＝α1x1+α2x2+α3x3+k1δ1+b1
式中：y1为重选精矿品位(单位：％)，x1为原矿品位(单位：％)，x2为尾矿品位(单位：％)，x3为氧化亚铁品位(单位：％)，δ1为动态指标(根据实际选矿情况确定)，αi为变量系数(i＝1,2,3)，i＝1时，α1＝0.076～0.082，i＝2时，α2＝0.14～0.16，i＝3时，α3＝0.058～0.064，k1为动态指标系数(根据实际选矿情况确定)，b1＝62.3～63；
所述的浮选精矿品位影响因素包括：原矿品位、尾矿品位、氧化亚铁品位、氧化钙用量、淀粉用量等，控制模型如下式所示：
y2＝β1x1+β2x2+β3x3+β4x4-β5x5+k2δ2+b2
式中：y2为浮选精矿品位，x1为原矿品位(单位：％)，x2为尾矿品位(单位：％)，x3为氧化亚铁品位(单位：％)，x4为氧化钙用量(单位：g/t)，x5为淀粉用量(单位：g/t)，δ2为动态指标(根据实际选矿情况确定)，βi为变量系数(i＝1,2,L,5)，i＝1时，β1＝0.081～0.086，i＝2时，β2＝0.145～0.165，i＝3时，β3＝0.062～0.068，i＝4时，β4＝0.0058～0.0061，i＝5时，β5＝0.0019～0.0022，k2为动态指标系数(根据实际选矿情况确定)，b2＝63.4～64.1；
所述的粗细分级溢流粒度影响因素包括：矿浆压力和矿浆浓度，控制模型如下式所示：
y3＝γ1x1+γ2x2+k3δ3
式中：y3为粗细分级溢流粒度(单位：-200目含量％)，x1为矿浆压力(单位：kPa)，x2为矿浆浓度(单位：％)，δ3为动态指标(根据实际选矿情况确定)，γ1＝0.55～0.56，γ2＝0.10～0.11，k3为动态指标系数(根据实际选矿情况确定)；
步骤三，重选精矿品位和浮选精矿品位按照入浮和入重比例得到综合精矿品位A2；
步骤四，利用综合精矿品位A1与A2的偏差作为PID控制的输入量，PID控制的输出量为粗细分级溢流粒度，通过调节矿浆浓度及矿浆压力进而控制粗细分级溢流粒度，使入浮、入重的比例趋于稳定；所述的入浮和入重比例控制在1∶1～2∶7之间；
实施例：原矿品位为27％～29％，尾矿品位为10％～12％，氧化亚铁品位为7.5％～9.3％，氧化钙用量为150～210g/t，淀粉用量为200～300g/t，综合精矿品位值A1为66％～68％，粗细分级溢流粒度为-200目含量50％～62％，入浮、入重比例为1∶1～2：7；
(1)当原矿品位为28％时，尾矿品位为10.8％，氧化亚铁品位为7.8％，氧化钙用量为176g/t，淀粉用量为250g/t，综合精矿品位值A1为67.2％，根据重选精矿品位影响因素和浮选精矿品位影响因素建立重选精矿品位控制模型和浮选精矿品位控制模型，按照入浮、入重比例得到综合精矿品位A2，将综合精矿品位A1与A2的偏差作为PID控制的输入量，PID控制的输出量为粗细分级溢流粒度，通过调节粗细分级溢流粒度为-200目含量57.5％，控制入浮、入重的比例为2∶5；
(2)当原矿品位为29％时，尾矿品位为11.7％，氧化亚铁品位为7.7％，氧化钙用量为205g/t，淀粉用量为242g/t，综合精矿品位值A1为67.8％，根据重选精矿品位影响因素和浮选精矿品位影响因素建立重选精矿品位控制模型和浮选精矿品位控制模型，按照入浮、入重比例得到综合精矿品位A2，将综合精矿品位A1与A2的偏差作为PID控制的输入量，PID控制的输出量为粗细分级溢流粒度，通过调节粗细分级溢流粒度为-200目含量59％，控制入浮、入重的比例为2∶7；
(3)当原矿品位为27％时，尾矿品位为10.1％，氧化亚铁品位为8.3％，氧化钙用量为168g/t，淀粉用量为271g/t，综合精矿品位值A1为66.4％，根据重选精矿品位影响因素和浮选精矿品位影响因素建立重选精矿品位控制模型和浮选精矿品位控制模型，按照入浮、入重比例得到综合精矿品位A2，将综合精矿品位A1与A2的偏差作为PID控制的输入量，PID控制的输出量为粗细分级溢流粒度，通过调节粗细分级溢流粒度为-200目含量55％，控制入浮、入重的比例为1∶1。

Claims (2)

1.一种重选—浮选联合选矿的分流控制方法，其特征在于，该方法包括以下几个步骤：
步骤一，根据产品质量标准确定综合精矿品位A1；
步骤二，重选精矿品位影响因素包括：原矿品位、尾矿品位和氧化亚铁品位等，根据重选精矿品位影响因素建立重选精矿品位控制模型：
y1＝α1x1+α2x2+α3x3+k1δ1+b1
式中：y1为重选精矿品位(单位：％)，x1为原矿品位(单位：％)，x2为尾矿品位(单位：％)，x3为氧化亚铁品位(单位：％)，δ1为动态指标(根据实际选矿情况确定)，αi为变量系数(i＝1,2,3)，i＝1时，α1＝0.076～0.082，i＝2时，α2＝0.14～0.16，i＝3时，α3＝0.058～0.064，k1为动态指标系数(根据实际选矿情况确定)，b1＝62.3～63；
步骤三，浮选精矿品位影响因素包括：原矿品位、尾矿品位、氧化亚铁品位、氧化钙用量和淀粉用量等，根据浮选精矿品位影响因素建立浮选精矿品位控制模型：
y2＝β1x1+β2x2+β3x3+β4x4-β5x5+k2δ2+b2
式中：y2为浮选精矿品位，x1为原矿品位(单位：％)，x2为尾矿品位(单位：％)，x3为氧化亚铁品位(单位：％)，x4为氧化钙用量(单位：g/t)，x5为淀粉用量(单位：g/t)，δ2为动态指标(根据实际选矿情况确定)，βi为变量系数(i＝1,2,L,5)，i＝1时，β1＝0.081～0.086，i＝2时，β2＝0.145～0.165，i＝3时，β3＝0.062～0.068，i＝4时，β4＝0.0058～0.0061，i＝5时，β5＝0.0019～0.0022，k2为动态指标系数(根据实际选矿情况确定)，b2＝63.4～64.1；
步骤四，粗细分级溢流粒度影响因素包括矿浆压力和矿浆浓度，根据粗细分级溢流粒度影响因素建立粗细分级溢流粒度控制模型：
y3＝γ1x1+γ2x2+k3δ3
式中：y3为粗细分级溢流粒度(单位：-200目含量％)，x1为矿浆压力(单位：kPa)，x2为矿浆浓度(单位：％)，δ3为动态指标(根据实际选矿情况确定)，γ1＝0.55～0.56，γ2＝0.10～0.11，k3为动态指标系数(根据实际选矿情况确定)；
步骤五，重选精矿品位和浮选精矿品位按照入浮和入重比例得到综合精矿品位A2；
步骤六，利用综合精矿品位A1与A2的偏差作为PID控制的输入量，PID控制的输出量为粗细分级溢流粒度，通过调节矿浆浓度及矿浆压力进而控制粗细分级溢流粒度，使入浮、入重的比例趋于稳定。
2.根据权利要求1所述的选矿分流的控制方法，其特征在于：所述的入浮和入重比例控制在1∶1～2∶7之间。
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