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      細粒浮選尾礦品位分析與改善

      2021-01-15 06:24:27李青松黃麗李金龍
      科技創(chuàng)新導報 2021年23期
      關(guān)鍵詞:處理量細粒尾礦

      李青松 黃麗 李金龍

      摘要:為降低某礦業(yè)公司選鈦廠細粒浮選尾礦品位,提高浮選回收率,確保鈦精礦產(chǎn)量最大化和降低生產(chǎn)成本,對以往尾礦品位數(shù)據(jù)進行分析,設(shè)定優(yōu)化目標將尾礦品位降低到5.50%,用因果矩陣和帕累托圖分析影響浮選尾礦品位高的主要原因,篩選出關(guān)鍵因子,通過快速改善來優(yōu)化關(guān)鍵因子,用全因子分析得到因子取值范圍,根據(jù)取值范圍確定最優(yōu)的關(guān)鍵因子取值,最終超額完成預定目標,將尾礦品位從6.67%降低到4.91%。

      關(guān)鍵詞:尾礦品位細粒浮選質(zhì)量管理數(shù)據(jù)分析

      Abstract: In order to reduce the grade of fine-grained flotation tailings in a titanium concentrator of a mining company, improve the flotation recovery rate, maximize the output of titanium concentrate and reduce the production cost, the previous tailings grade data are analyzed and the optimization target is set to reduce the tailings grade to 5.50%. Firstly, the main reasons affecting the high grade of flotation tailings are analyzed by Causal Matrix and Pareto Diagram. Then, the key factors are screened out and optimized through rapid improvement. Finally, the factor value range is obtained by full factor analysis, the optimal key factor value is determined according to the value range, the predetermined goal is exceeded, and the tailings grade is reduced from 6.67% to 4.91%.

      Key Words: Tailings grade; Fine particle flotation; Quality management; Data analysis

      隨著礦山的深度開采、工序工藝及設(shè)備的變化,尾礦細粒浮選原料變得越來越不穩(wěn)定,影響產(chǎn)品合格品味。位于P市的某礦業(yè)公司尾礦車間,主要采用強磁—強磁—浮選工藝選別釩鈦磁鐵礦中細粒級鈦鐵礦,生產(chǎn)出合格品位的PTK20鈦精礦[1]。通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),浮選尾礦品位波動大,尾礦品位高達6.67%,造成微礦作業(yè)區(qū)產(chǎn)量不穩(wěn)定。因此,有必要進行尾礦細粒浮選品味分析,尾礦品位改善目標值設(shè)定為5.50%。

      1關(guān)鍵因子分析與改善

      1.1篩選關(guān)鍵因子

      通過對人、機、料、法、環(huán)5個方面因素分析,發(fā)現(xiàn)有25個影響浮選尾礦品位的波動因素。根據(jù)其對原礦粒級、藥劑用量和給礦濃度的影響程度高低設(shè)置重要度,計算出各個影響因素的權(quán)重,按照影響因素權(quán)重系數(shù)從高到低排列,發(fā)現(xiàn)前15個因素對尾礦品味波動的影響達到81%。選擇這15個影響因素作為重要因子進行FMEA分析,分析過程如表1所示。

      表1中的RPN值按Pareto排序發(fā)現(xiàn),影響度占82%的8個關(guān)鍵因子是:X1-脫泥效果、X2-閥門開啟度、X3-藥劑添加量、X4-處理量、X5-操作參數(shù)、X6-隔渣效果、X7-藥劑種類、X8-適應(yīng)性。

      1.2初步快速改善

      在8個關(guān)鍵因子中,先對其直接控制的6個因子實施快速改善,如表2所示。

      由表2的FMEA分析可以看出,快速改善后的RPN比改善前有明顯降低,表明因子對尾礦品位的影響有一定程度的降低,快速改善取得一定效果。

      1.3關(guān)鍵因子多元回歸分析

      初步改善后,X1脫泥效果(粒級范圍)、X3藥劑添加量、X5操作參數(shù)(提升閥門刻度)、X4處理量、X7藥劑種類仍有改善空間,對這5個關(guān)鍵因子進行多變異分析。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),浮選尾礦品位隨著藥劑添加量的增加而逐漸降低,但高于某一值后逐漸升高;提升閥門刻度降低,對降低浮選尾礦品位有一定效果[2-3];礦物中-400目粒級含量控制在適宜范圍,對降低尾礦品位有一定效果;處理量越大,尾礦品位越不易控制。從目前最優(yōu)A類藥劑的等值圖中得知各影響因素的取值范圍:粒級范圍20~20.82mm;處理量范圍65~67.97t/h;提升閥門刻度、藥劑添加量的保持值分別為8.875、6.3625[4-6]。

      1.4全因子分析

      通過改善后提升閥門刻度(X5)P值為0.558>0.05,對Y影響不顯著,制定了提升閥門刻度讀數(shù)標準,實現(xiàn)了精準操作,該因子已經(jīng)得到解決。藥劑A優(yōu)于藥劑B,所以選擇藥劑A。該階段還需改善的關(guān)鍵因子有X1-脫泥效果、X3-藥劑添加量、X4-處理量。通過DOE全因子分析后得到X因子的取值范圍分別是:X1為20%~23.78%、X3為6.34~7.00kg/t、X4為60~76.51t/h。根據(jù)生產(chǎn)需要取最優(yōu)因子值:X1(20%)、X3(6.7kg/t)、X4(75t/h)。

      2效果驗證

      通過改善后尾礦品位均值控制在4.91%,通過I-MR控制圖驗證其有效性,從圖1看出最終改善后的尾礦品位在控制區(qū)間內(nèi),控制范圍波動穩(wěn)定,達成預定目標(5.05%)。

      3結(jié)語

      用因果分析篩選影響尾礦品位的關(guān)鍵因子,對關(guān)鍵因子進行取值范圍分析,根據(jù)取值范圍對其進行快速改善和現(xiàn)場管理,最終將尾礦品位降低到4.91%。本文將應(yīng)用統(tǒng)計的方法和現(xiàn)場管理的方法結(jié)合起來,首先采用應(yīng)用統(tǒng)計的方法進行數(shù)據(jù)分析,然后依據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果為導向改善影響尾礦品位的關(guān)鍵因子,結(jié)果表明,這種方法對降低尾礦品位有積極作用。

      參考文獻

      [1]譚鑫.鎢錫礦物螯合捕收劑靶向性分子設(shè)計及其作用機理研究[D].沈陽:東北大學,2017.

      [2]李龍江.活化赤泥吸附劑制備及其對磷礦浮選廢水中磷吸附機理研究[D].貴陽:貴州大學,2020.

      [3]龐杰.典型氧化鉛鋅礦物水熱硫化-浮選基礎(chǔ)理論研究[D].昆明:昆明理工大學,2020.

      [4]鄧冰.攀西某釩鈦磁鐵礦選鐵尾礦選鈦試驗研究[J].礦產(chǎn)綜合利用,2018(2):91-96.

      [5]王建平,祝勇濤.攀枝花白馬選礦廠選鈦粗渣鐵、鈦回收試驗[J].現(xiàn)代礦業(yè),2018,34(12):121-125.

      [6]藺慧杰.活化劑KT-51在錫石浮選中的作用機理研究及應(yīng)用[D].昆明:昆明理工大學,2020.

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