Формування інформаційної бази для управління процесом осадження часток твердої фази рудної пульпи у дешламаторі

В. Моркун, Н. Моркун, В. Тронь, О. Сердюк, А. Гапоненко, І. Гапоненко
Отримано 12.06.2021, Доопрацьовано 13.10.2021, Прийнято 19.11.2021, Опубліковано 17.12.2021
Анотація

Розробка методів та засобів ультразвукових вимірювань характеристик процесу осадження частинок твердої фази пульпи та оцінка можливості їх застосування у системі автоматичного керування дешламатором для підвищення ефективності його роботи. Для кількісного оцінювання мінеральних продуктів використано показник розподілу мінеральних часток по фракціях з різними фізичними властивостями, а також показник розподілу корисних компонентів. Зазначені показники дозволяють виконати кількісне оцінювання рудного матеріалу. Для кількісного оцінювання ефективності роботи технологічних апаратів використовуються сепараційні характеристики. Пропонований метод формування керування процесом згущення заснований на оцінці зміни густини пульпи і гранулометричного складу її твердої фази в початковій стадії осадження у дешламаторі, що дозволяє спрогнозувати характеристики згущеного продукту і за рахунок цього врахувати велику інерційність системи. З цією метою вимірюються характеристики ультразвукових хвиль, що пройшли через контрольований об'єм пульпи, який осаджується у дешламаторі. Визначені параметри дозволяють підтримувати продуктивність процесу дешламації у відповідності до характеристик рудної суспензії мінімізуючи втрати корисного компонента. Завдяки отриманню оперативної інформації щодо характеристик процесу осадження часток твердої фази рудної суспензії вже на його початковій стадії вдається зменшити тривалість перехідних процесів у системі автоматичного керування. Визначення вже на початковій стадії процесу осадження частинок подрібненої руди у дешламаторі таких показників, як динаміка зміни густини пульпи і гранулометричного складу її твердої фази дозволяє враховувати коливання параметрів технологічного потоку. Це досягається як за рахунок регулювання кількості флокулянту, так і швидкості відкачування продукту. Система автоматичного керування на основі отриманої інформації та сучасних програмно-технічних засобів дозволяє долати повільну динаміку відгуку на керуючі впливи та перехресні впливи керованих змінних. Для досягнення оптимальних показників процесів згущення-дешламації системи керування даними процесами мають бути сформовані як модулі ієрархічної структури управління всім технологічним процесом збагачення руди. Запропонований підхід дозволяє врахувати характер розподілу часток твердої фази рудного матеріалу у дешламаторі за крупністю, встановити характеристики вихідного продукту дешламатора. у відповідності до параметрів процесу осадження часток руди і за рахунок цього зменшити втрати корисного компонента на 0,6–0,7 %.

Ключові слова:
дешламатор; ультразвук; автоматичне керування; моделювання; залізна руда; пульпа

Взято з Том 19, № 2, 2021

Сторінки 53–57

Використані джерела ЦИТУВАТИ
  1. Segovia J. P., Concha F., Sbarbaro D. On the control of sludge level and underflow concentration in industrial thickeners. Preprints of the 18th IFAC World Congress Milano (Italy) August 28. September 2, 2011. P. 8571 -8576.
  2. Arjmand R., Massinaei M., Behnamfard A. Improving flocculation and dewatering performance of iron tailings thickeners. Journal of Water Process Engineering. 2019. Vol. 31. 100873. DOI: 10.1016/j.jwpe.2019.100873.
  3. Garmsiri M.R., Unesi M. Challenges and opportunities of hydrocyclone-thickener dewatering circuit: A pilot scale study. Minerals Engineering. 2018. Vol. 122. P. 206-210. DOI: 10.1016/j.mineng.2018.04.001.
  4. Betancourt F., Urger R., Diehl S., Faras S. A model of clarifier-thickener control with time-dependent feed properties. Presented at Physical Separation '13, Falmouth, UK, June 20 and 21, 2013. P. 1-21.
  5. Tripathy S.K., Murthy Y.R., Farrokhpay S., Filippov L.O. Design and Analysis of dewatering circuits for chromite processing plant tailing slurry. Mineral Processing and Extractive Metallurgy Review. 2019. DOI: 10.1080/08827508.2019.1700983.
  6. Aitomaki Y. Towards a measurement of paper pulp quality: ultrasonic spectroscopy of fibre suspensions. Lulea University of Technology Department of Computer Science and Electrical Engineering EISLAB 2006:20.
  7. Control strategies for thickeners – Rhosonics. URL: https://rhosonics.com/news/control-strategies-for-thickeners.
  8. Xu N., Wang X., Zhou J., Wang Q., Fang W., Peng X. Intelligent control strategy for thickening process. International Journal of Mineral Processing. 2015. Vol. 142, P. 56-62.
  9. Zhang J., Yin X., Liu J. Economic MPC of deep cone thickeners в coal benedication, The Canadian Journal of Chemical Engineering. 2016. Vol. 94. DOI: 10.1002/cjce.22419.
  10. Tan C.K., Setiawan R., Bao J., Bickert G. Studies on parameter estimation and model predictive control of paste thickeners. Journal of Process control. 2015. Vol. 28. DOI: 10.1016/j.jprocont.2015.02.002.
  11. Basics in Minerals Processing, Metso Corporation, 2015. URL: https://www.mogroup.com/insights/e-books/basics-in-minerals-processing-handbook/
  12. Teerikoski S. Optimal control of clarifier-thickeners. Uppsala University, 2017. 73 p.
  13. Chai T., Li H., Wang H. An intelligent switching control для intervals of concentration and flow-rate underow slurry in mized separation thickener. 19th IFAC World Congress. Cape Town 2014.
  14. Burger R., Diehl S., Faras S., Nopens I., Torfs E. A consistent modelling methodology for secondary settling tanks: a reliable numerical method. Water Science & Technology. 2013. Vol. 68(1). 23823556. DOI: 10.2166/wst.2013.239
  15. Barth A., Burger R., Kroker I., Rohde C. Computational uncertainty quantification for a clarifier-thickener model with several random perturbations: A hybrid stochastic Galerkin approach. Computers & Chemical Engineering. 2016. Vol. 89. DOI: 10.1016/j.compchemeng.2016.02.016.
  16. Morkun V., Morkun N., Pikilnyak A. Simulation of high-energy ultrasound propagation in heterogeneous medium using k-space method. Metallurgical and Mining Industry. 2014. Vol. 6. No. 3. P. 23–27.
  17. Morkun V., Morkun N. Estimation of the crushed ore particles density in the pulp flow based on the dynamic effects of high-energy ultrasound. Archives of Acoustics. 2018. Vol. 43. No. 1. P. 61–67.
  18. Burger R., Diehl S., Faras S., Nopens I. On reliable and unreliable numerical methods for simulation of secondary settling tanks in wastewater treatment. Computers and Chemical Engineering. 2021. Vol. 41. P. 93-105
Morkun, V., Morkun, N., Tron, V., Serdyuk, O., Gaponenko, A., & Gaponenko, I. (2021). Development of an information base for controlling the process of deposition of solid phase particles of ore pulp in the thickener. Journal of Kryvyi Rih National University, 19(2), 53-57. https://doi.org/10.31721/2306-5451-2021-1-53-53-57
uk