CN111986738B - 一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法 - Google Patents

一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法，属于冶金技术领域。首先采集生产样品，对样品进行化学分析，将分析结果进行物料平衡计算得出元素分布规律，根据元素分布规律构建铜精矿配矿模型，然后将铜精矿各元素质量分数输入该模型，经计算预测可得产物各元素质量分数。本发明基于元素分布规律结合相应的数学模型，实现艾萨熔炼工艺中不同配比铜精矿艾萨冶炼工艺中产物质量及各元素含量的预测，实现铜精矿艾萨冶炼过程配矿的科学性和准确性，指导工业生产实践。

Description

一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法
技术领域
本发明属于冶金技术领域，具体的说，涉及一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法。
背景技术
随着铜资源的不断开发利用，许多高品位、低杂质的优质铜资源将日渐枯竭，冶炼厂面临的原料将是杂质含量越来越高的铜精矿。目前，铜冶炼企业所处理铜原料中的各类杂质元素含量与过去相比有所提高，其中有一部分为有害的杂质元素，由于所采用的冶金工艺，决定了这些杂质元素在各工艺生产流程中并不能全部被开路出去，相当一部分在整个铜冶金过程中不断循环和积累，一旦各有害杂质元素积累量达到一定的时候，将会使各冶炼产品中的杂质含量明显提高，进而会导致电铜质量出现波动。提高铜冶金企业的产品质量，减少对环境的污染，成为现在和未来铜冶金企业发展的必然要求。
解决这些的问题，就必须了解含铜物料中有益和有害元素在冶金工艺过程中的行为、分布、走向等，同时进行科学配料。目前大多数铜冶炼企业生产部门通常依靠经验进行铜精矿配矿，无法判断各产物中主要成分及杂质元素的含量，缺少一个科学的、准确的、系统的配矿预测方法。对于矿石原料比较单一、指标比较稳定的矿石，往往流程也比较稳定，依靠经验可以预测选矿作业后的各项出矿指标。但是对于原料比较复杂、指标波动比较大的原矿或混合矿，依据经验无法预判重要元素的分布情况，无法对熔炼渣型进行有效调控。
为此，提供一种能准确预判出料指标的方法是很有必要的。
发明内容
为了克服背景技术中存在的问题，本发明提供了一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法，该方法基于元素分布规律结合相应的数学模型，实现艾萨熔炼工艺中不同配比铜精矿产物中各元素分布情况的预测，对重要元素分布情况、渣型调控和资源回收利用起到指导作用。
为实现上述目的，本发明是通过如下技术方案实现的：
所述的铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法包括以下步骤：
(1)首先采集投入物料和产物的样品，投入物料主要为混合铜精矿和外购粗铜，产物主要为艾萨电收尘烟尘、艾萨余热锅炉烟尘、电炉缓冷渣、水淬渣、转炉渣、转炉粗烟尘、转炉电收尘烟尘和阳极板；
(2)将步骤(1)中采集的各种样品的主要元素进行化学分析，得到样品中各元素含量，并进行物料平衡计算；
(3)将步骤(2)得到的物料平衡计算结果通过线性回归拟合得出主要元素的分布规律并构建出铜精矿配矿模型；
(4)将步骤(3)得到的铜精矿配矿模型输入原料质量和各元素质量分数，经过计算预测即可输出产物质量和各元素质量分数；
根据权利要求1所述的一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法，其特征在于：步骤(3)中的配矿模型为：
目标产物质量:
Figure GDA0003707519890000021
式中：
ma：目标产物质量，t；
m1：混合铜精矿质量，t；
w1`：目标产物主要元素在混合铜精矿中的含量，％；
m2：外购粗铜质量，t；
w2`：目标产物主要元素在外购粗铜中的含量，％；
wa`：产物主要元素占投入工序总量百分比，％；
wa：产物中主要元素分配百分比，％。
目标产物中各元素含量计算：
Figure GDA0003707519890000022
式中：
Wele：目标产物中任一元素含量，％；
m1：混合铜精矿质量，t；
wele1`：混合铜精矿中所求元素含量，％；
m2：外购粗铜质量，t；
wele2`：外购粗铜中所求元素含量，％；
aele：任一元素占投入工序总量百分比，％
ma：目标产物质量，t。
进一步的，步骤(4)中的输入原料质量和各元素质量分数为混合铜精矿和粗铜实测值,即m1，m2，wele1`和wele2`；其中wele1`和wele2`为混合铜精矿中所求元素含量和粗铜中所求元素含量。
进一步的，步骤(2)中进行化学分析的主要元素为：Cu、Fe、S、SiO2、CaO、MgO、AI2O3、Ni、As、Pb、Zn、Bi、Sb、Sn、Au、Ag。
进一步的，步骤(1)中采集投入物料和产物的样品时间大于3天。
进一步的，步骤(2)中物料平衡计算每个工作日各个投入原料和流程产物的质量和各元素占比，由于艾萨熔炼工艺成熟，产物成分稳定，求出流程产物的质量和各元素占比平均值。
进一步的，步骤(3)通过origin9.0，根据实际情况在X输入取样工作日各元素投入量，Y输入七个工作日各元素产出量，进行线性回归拟合，要求拟合度R2＞0.99，其中斜率为产物各元素占投入物料总量百分比。
本发明的有益效果：
发明通过全流程的元素分布考查，获得元素分布规律，为铜精矿配矿预测模型建立提供计算依据。
利用科学、准确、系统的配矿方法替代传统的经验判断配矿，实现铜精矿艾萨冶炼工艺产品质量的可控。
利用Excel软件，通过公式编辑，建立了准确性高、易操作的配矿预测模型。
附图说明
图1是本发明实施流程图；
图2是本发明配矿数学预测模型的操作界面截图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，下面将对本发明的优选实施例进行详细的说明，以方便技术人员理解。
实施例1
本实施例选取云南某铜冶炼企业铜精矿艾萨熔炼工艺的原料和产物。
本实施例所述铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法，具体包括以下步骤：
(1)首先采集七个工作日的投入物料和产物的样品，投入物料主要为混合铜精矿和外购粗铜，产物主要为艾萨电收尘烟尘、艾萨余热锅炉烟尘、电炉缓冷渣、水淬渣、转炉渣、转炉粗烟尘、转炉电收尘烟尘和阳极板。
(2)将步骤(1)中采集的各种样品的主要元素(Cu、Fe、S、SiO2、CaO、MgO、AI2O3、Ni、As、Pb、Zn、Bi、Sb、Sn、Au、Ag)进行化学分析，得到各产物中各元素含量，并通过物料平衡计算每个工作日各个投入原料和产物的质量和各元素占比，由于艾萨熔炼工艺成熟，产物成分稳定，故求出流程产物质量和各元素占比分平均值。
(3)将步骤(2)得到的物料平衡计算结果通过origin9.0，根据实际情况在X输入七个工作日各元素投入量，Y输入七个工作日各元素产出量，进行线性回归拟合，拟合度R2＞0.99，其中斜率为产物各元素占投入工序总量百分比。即可得出主要元素的质量分布规律并构建出铜精矿配矿模型，该数学模型为：
产物质量计算：
Figure GDA0003707519890000041
式中：
ma：目标产物质量，t；
m1：混合铜精矿质量，t；
w1`：目标产物主要元素在混合铜精矿中的含量，％；
m2：外购粗铜质量，t；
w2`：目标产物主要元素在外购粗铜中的含量，％；
wa`：产物主要元素占投入工序总量百分比，％；
wa：产物中主要元素分配百分比，％。
目标产物中各元素含量计算：
Figure GDA0003707519890000051
式中：
wele：目标产物中任一元素含量，％；m1：
混合铜精矿质量，t；wele1`：混
合铜精矿中所求元素含量，％；m2：外
购粗铜质量，t；wele2`：外购
粗铜中所求元素含量，％；aele：任一元
素占投入工序总量百分比，％ma：目标
产物质量，t。
(4)将步骤(3)得到的铜精矿配矿模型输入原料质量和各元素质量分数，如表1所示，输入原料质量和各元素质量分数为混合铜精矿和外购粗铜实测值，即m1，m2，wele1`和wele2`；其中wele1`和wele2`为混合铜精矿中所求元素含量和粗铜中所求元素含量，经过计算预测即可输出产物质量和各元素质量分数如表2所示。结合实际生产预测准确率达99.364％
表1.输入数据表
Figure GDA0003707519890000052
表2.输出数据表
Figure GDA0003707519890000053
Figure GDA0003707519890000061
Figure GDA0003707519890000071
应用实例：(以艾萨电收尘烟尘质量和铜含量预测过程为例)
连续收集7天的混合铜精矿和艾萨电收尘烟尘，通过化学分析每个样品中全元素分布，得到混合铜精矿和艾萨电收尘烟尘中各元素含量，其中艾萨电收尘烟尘中含量最高的元素为Pb，Pb含量平均值为19.96％，即艾萨电收尘烟尘中主要元素分配百分比wa为19.96％；通过origin9.0，X输入每天混合铜精矿中Pb质量，Y输入每天艾萨电收尘烟尘中Pb质量，进行线性回归拟合，拟合度R2＝0.9995739943，其中斜率为0.48503，即艾萨电收尘烟尘铅元素占铜混合精矿铅总量百分比wa`为48.503％；同理，通过origin9.0得出艾萨电收尘烟尘铜元素占铜混合精矿铜总量百分比aele为0.189％。
则由铜精矿投入量为1000t，精矿中铜含量为20.26％，铅含量为0.534％；外购粗铜投入量200t，外购粗铜中铜含量97.5％，铅含量为0.4％。
Figure GDA0003707519890000081
Figure GDA0003707519890000082
ma＝14.92
得出艾萨电收尘烟尘质量为12.97625t。
Figure GDA0003707519890000083
Figure GDA0003707519890000084
wele＝0.0504
则得出艾萨电收尘烟尘中铜元素含量为5.04％。
最后说明的是，以上优选实施例仅用于说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (4)

1.一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)首先采集投入物料和产物的样品，投入物料包括混合铜精矿和粗铜，产物包括艾萨电收尘烟尘、艾萨余热锅炉烟尘、电炉缓冷渣、水淬渣、转炉渣、转炉粗烟尘、转炉电收尘烟尘和阳极板；
(2)将步骤(1)中采集的各种样品的元素进行化学分析，得到样品中各元素含量，并计算每个工作日各个投入原料和流程产物的质量和各元素占比，由于艾萨熔炼工艺成熟，产物成分稳定，求出流程产物的质量和各元素占比平均值；
(3)将步骤(2)得到的计算结果通过origin9.0，根据实际情况在X输入取样工作日各元素投入量，Y输入七个工作日各元素产出量，进行线性回归拟合，要求拟合度R2＞0.99，其中斜率为产物各元素占投入物料总量百分比；并构建出铜精矿配矿模型；
(4)将步骤(3)得到的铜精矿配矿模型输入原料质量和各元素质量分数，经过计算预测即可输出产物质量和各元素质量分数；
步骤(3)中的配矿模型为：
目标产物质量:
Figure FDA0003707519880000011
式中：
ma：目标产物质量，t；
m1：混合铜精矿质量，t；
w1`：目标产物主要元素在混合铜精矿中的含量，％；
m2：粗铜质量，t；
w2`：目标产物主要元素在粗铜中的含量，％；wa`：
产物主要元素占投入工序总量百分比，％；
wa：产物中主要元素分配百分比，％；
目标产物中各元素含量计算：
Figure FDA0003707519880000012
式中：
Wele：目标产物中任一元素含量，％；
m1：混合铜精矿质量，t；
wele1`：混合铜精矿中所求元素含量，％；
m2：粗铜质量，t；
wele2`：粗铜中所求元素含量，％；
aele：任一元素占投入工序总量百分比，％
ma：目标产物质量，t。
2.根据权利要求1所述的一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法，其特征在于：步骤(4)中的输入原料质量和各元素质量分数为混合铜精矿和粗铜实测值,即m1，m2，wele1`和wele2`；其中wele1`和wele2`为混合铜精矿中所求元素含量和粗铜中所求元素含量。
3.根据权利要求1所述的一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法，其特征在于：步骤(2)中进行化学分析的元素包括：Cu、Fe、S、SiO2、CaO、MgO、AI2O3、Ni、As、Pb、Zn、Bi、Sb、Sn、Au、Ag。
4.根据权利要求1所述的一种铜精矿艾萨熔炼工艺配矿预测方法，其特征在于：步骤(1)中采集投入物料和产物的样品时间大于3天。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000129367A (ja) * 1998-10-29 2000-05-09 Mitsubishi Materials Corp 製錬炉の操業方法及び製錬炉
CN105095565A (zh) * 2015-06-24 2015-11-25 铜陵有色金属集团股份有限公司金昌冶炼厂 一种多种铜精矿最优混合的建模方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000129367A (ja) * 1998-10-29 2000-05-09 Mitsubishi Materials Corp 製錬炉の操業方法及び製錬炉
CN105095565A (zh) * 2015-06-24 2015-11-25 铜陵有色金属集团股份有限公司金昌冶炼厂 一种多种铜精矿最优混合的建模方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一个基于神经网络的配矿专家系统;冯建生;《冶金自动化》;19990831(第4期);全文 *
云铜艾萨熔炼技术应用浅析;华宏全;《矿冶工程》;20111231;第31卷(第6期);全文 *

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