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    復(fù)雜高品位硫氧混合銅浮選智能控制技術(shù)

    2021-08-25 03:37:50饒明生張林龍李鋼強(qiáng)鄒國斌
    礦冶 2021年4期
    關(guān)鍵詞:硫化銅浮選機(jī)氧化銅

    張 卿 饒明生 張林龍 李鋼強(qiáng) 陸 博 鄒國斌 羅 峰

    (1.紫金礦業(yè)集團(tuán)股份有限公司,福建 上杭364200;2.礦冶科技集團(tuán)有限公司,礦冶過程自動(dòng)控制技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,礦冶過程自動(dòng)控制技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100160;3.福建金岳慧創(chuàng)智能科技有限公司,福州350000)

    近年來,浮選過程優(yōu)化控制一直是選礦自動(dòng)化行業(yè)研究的主要熱點(diǎn)。通過智能化升級,使浮選過程能夠連續(xù)、高效、穩(wěn)定的獲得精礦產(chǎn)品是幾代科技工作者追求的目標(biāo)。浮選過程的自動(dòng)控制由淺到深分為四個(gè)層次:基礎(chǔ)儀表層、單回路控制層、先進(jìn)過程控制層和優(yōu)化控制層[1]。目前,國內(nèi)外智能選礦廠建設(shè)主要圍繞著后兩層進(jìn)行不同程度的開發(fā)與應(yīng)用,這里主要分為兩部分研究內(nèi)容。第一是智能傳感,即是通過特殊類型的專用選礦儀表,形成對浮選過程的智能感知;第二是智能決策,通過智能傳感獲得的參數(shù),實(shí)現(xiàn)浮選過程的自動(dòng)化控制。在有色金屬領(lǐng)域,中、大型銅礦山建設(shè)在這方面走在了前列[2]。

    銅資源在世界的分布情況差異性很大,我國銅資源大多品位較低,且難選礦石較多,銅稟賦差。紫金集團(tuán)為迎合國家“走出去”戰(zhàn)略,積極拓展海外市場,布局全球銅資源儲備。位于剛果民主共和國的穆索諾伊公司就是其中重要的支柱型銅礦山,其銅資源具有品位高、儲量大、地表氧化銅和地下硫化銅資源分布不均的特點(diǎn)。因此,相對于國內(nèi)的銅配礦及浮選過程,穆索諾伊的銅浮選生產(chǎn)及指標(biāo)優(yōu)化具有更大的挑戰(zhàn)。

    穆索諾伊選礦廠浮選工藝流程用15臺70 m3浮選機(jī),其中,5臺用于硫化段浮選(3臺粗選、2臺掃選),10臺用于氧化段浮選,分為一次快浮、一次粗選、三次掃選。另外,硫化銅、氧化銅精選分別在5臺20 m3和13臺10 m3浮選機(jī)中進(jìn)行。

    針對硫化銅、氧化銅粗掃選段15臺套的大浮選機(jī)的生產(chǎn)過程為研究對象,通過對浮選機(jī)主要作業(yè)段原精尾實(shí)時(shí)品位,結(jié)合泡沫顏色、泡沫大小、泡沫流速的多參數(shù)融合,基于高品位的氧化銅、硫化銅混合浮選的工況診斷、泡沫特征研究、品位在線分析技術(shù),形成一套完整的工況診斷與系統(tǒng)識別框架,并通過設(shè)計(jì)智能控制算法,實(shí)現(xiàn)浮選藥劑添加與液位充氣量的自動(dòng)控制,并成功應(yīng)用于浮選生產(chǎn)過程中。本文重點(diǎn)介紹這一研究成果,以期為類似礦物浮選提供借鑒。

    1 浮選工況診斷技術(shù)的研究

    1.1 泡沫圖像的使用與分析

    穆索諾伊選礦廠的礦石原礦采礦點(diǎn)多變,同時(shí)具有硫化礦、氧化礦、貧礦與富礦交替產(chǎn)出的問題。此外,旱季與雨季礦石的含水量不同,粉礦與塊礦配比系數(shù)的改變也是影響配礦生產(chǎn)的一大難題。因此,工況識別是關(guān)鍵的先決條件。為此,在銅硫粗掃選70 m3浮選機(jī)系列中設(shè)計(jì)了6套泡沫圖像分析儀,主要用于在線成泡質(zhì)量監(jiān)控,同時(shí)量化分析各個(gè)作業(yè)中目標(biāo)選別礦物的上浮量,定性判斷瞬時(shí)工況下來料中硫化銅或氧化銅的含量。泡沫圖像分析儀分別應(yīng)用在1#、4#、7#、8#、9#和14#浮選機(jī)上,通過分析浮選泡沫的顏色、大小組成、流速這三類關(guān)鍵性參數(shù),來進(jìn)行工況診斷和自動(dòng)控制[3]。

    根據(jù)圖1中泡沫圖像分析儀的配置,1#用于監(jiān)控硫化銅粗選段浮選泡沫狀態(tài),4#用于監(jiān)測硫化銅掃選泡沫情況。對于硫化銅選別環(huán)節(jié),當(dāng)藥劑在前置1#攪拌桶充分混合作用時(shí),浮選泡沫會呈現(xiàn)富有光澤的深黑色,且泡沫大小適中,大、中、小泡分布均勻。4#浮選機(jī)的泡沫顏色較淺,黑色金屬光澤較1#浮選機(jī)更少,泡沫一般情況下較1#也更小。7#、8#、9#三槽泡沫為深綠色氧化物附著的顏色,且顏色依次遞減;14#浮選機(jī)泡沫為深棕色,伴有少量黃色的細(xì)小泡沫。

    圖1 銅粗選過程泡沫圖像分析儀監(jiān)測節(jié)點(diǎn)示意圖

    1.2 基于品位分析技術(shù)的硫化銅產(chǎn)出率在線分析

    在線品位分析技術(shù)對于浮選專家系統(tǒng)而言至關(guān)重要。一方面,實(shí)時(shí)的品位數(shù)據(jù)可以指導(dǎo)生產(chǎn)過程的藥劑、液位充氣量控制,根據(jù)各個(gè)流程的品位情況來調(diào)整作業(yè)精礦富集比,使得操作更加及時(shí)有效;另一方面,通過在線的原精尾品位值與瞬時(shí)礦量計(jì)算流程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的金屬量,可以有效推算金屬平衡,估算混合浮選中不同化合物的比例及變化情況,進(jìn)一步精細(xì)化生產(chǎn)操作。

    穆索諾伊選礦廠硫化銅含量與比例一直是破磨、浮選聯(lián)動(dòng)協(xié)同生產(chǎn)的關(guān)鍵性技術(shù)參數(shù),通過在線分析技術(shù)的優(yōu)化,結(jié)合流程的在線數(shù)據(jù)分析,找出一種瞬時(shí)硫化銅產(chǎn)率分析方法,有效指導(dǎo)生產(chǎn)過程中的配礦和硫化銅浮選生產(chǎn)。

    圖2 t1時(shí)刻硫化礦產(chǎn)出率估算流程圖

    對于硫化銅生產(chǎn)過程而言,從原礦入選1#攪拌桶到1#~5#浮選機(jī)完成生產(chǎn)作業(yè),其生產(chǎn)周期大約在20~25 min。因此,在硫化銅粗選生產(chǎn)過程穩(wěn)定的情況下,以25 min為測量周期,測量原礦和硫化銅尾礦具有明顯跟隨效果。進(jìn)而我們得到了t1時(shí)刻原礦品位測量值A(chǔ)1,以及以時(shí)間為序列的25 min前t0時(shí)刻品位值A(chǔ)0,50 min前的品位測量值A(chǔ)-1、A-2、…。根據(jù)原礦含水率w1、硫精礦含水率w2、礦石密度p以及每小時(shí)的硫化銅精礦均礦量mc,可以得到原礦金屬量MR和硫化銅尾礦金屬量MT,見式1。

    (1)

    于是有硫化銅產(chǎn)出率KS,

    KS=(MR-MT)/MR

    (2)

    根據(jù)長期生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),考慮到浮選過程復(fù)雜的物理化學(xué)反映過程,礦物的可浮性不僅與瞬時(shí)礦樣的測量值有關(guān),還與礦物緩慢變化的過程有關(guān)。所以,在硫化銅產(chǎn)出率的結(jié)果處理上,我們還引入了遺忘因子濾波[4],通過遞歸式的濾波方法,找到一種適合于硫化礦選礦過程中來料波動(dòng)與緩慢理化反映的關(guān)系式(式3)。

    (3)

    通過實(shí)際生產(chǎn)分析,遺忘因子λ值取值在(0.5,0.7)之間符合工況變化的趨勢,滿足自動(dòng)控制對系統(tǒng)工況診斷的實(shí)際需要。

    進(jìn)一步地,通過磨礦處理量、含水率、實(shí)時(shí)的原礦銅品位數(shù)據(jù),可以推算出實(shí)時(shí)的硫化銅金屬產(chǎn)出量,將上述金屬量按照班次累計(jì),即可得到每班硫化銅金屬產(chǎn)出預(yù)測值。結(jié)合班次的袋裝稱重、化驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),可以得到實(shí)際硫化銅金屬產(chǎn)出量與預(yù)測金屬量的對比關(guān)系,其精度滿足生產(chǎn)過程統(tǒng)計(jì)需要,如圖3所示。

    圖3 班次統(tǒng)計(jì)的硫化礦實(shí)際金屬量與預(yù)測金屬量對比曲線

    1.3 氧化銅泡沫分析與工況診斷技術(shù)

    一般情況下,操作工在氧化銅浮選過程主要以觀察泡沫形態(tài)和泡沫顏色為主,并輔助以泡沫消泡精礦析出的方法,觀察浮選泡沫的生產(chǎn)指標(biāo)。根據(jù)上述工作流程啟發(fā),針對圖1中7#泡沫圖像分析儀的泡沫特性與溢流泡沫品位,結(jié)合其測量變化周期內(nèi)前后各25 min的泡沫圖像特征均值,通過分析1周時(shí)間內(nèi)的63組特征數(shù)據(jù),得到了泡沫顏色-流速和品位工況分類關(guān)系模型,如圖4所示。

    圖4 7#泡沫圖像特征與在線品位測量關(guān)系圖

    根據(jù)上述工況分析可以得出,品位低中高的輔助決策區(qū)間分別為[21,24.4]、[24.5,27.2]、[27.3,32],泡沫在線品位值與泡沫顏色正相關(guān),與泡沫流速負(fù)相關(guān)。由于取樣分析過程是瞬時(shí)過程,而泡沫圖像的特征參數(shù)是過程平均值,同時(shí)需要將品位數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波,用過渡過程反映整體的品位波動(dòng)情況[5,6]。

    根據(jù)上述品位與圖像特征關(guān)系模型,可以得到一條擬合直線y=33.3x-572.7,當(dāng)流速顏色計(jì)算值屬于虛線內(nèi)區(qū)間,即|e|≤7.08時(shí),為中等品位工況;當(dāng)計(jì)算值≤-7.09時(shí),為低品位區(qū)間;否則,|e|≥7.08時(shí)為高品位區(qū)間。因此,7#泡沫圖像分析儀可以根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)泡沫的工況情況進(jìn)行區(qū)間性工況分類,用于指導(dǎo)操作工加藥。

    按照相同的分析處理方法,對8#、9#泡沫圖像分析儀根據(jù)類似的情況進(jìn)行了數(shù)據(jù)建模及工況分類,通過設(shè)置合理的顏色和泡沫流速區(qū)間,來預(yù)測不同類型的溢流泡沫品位,從而進(jìn)行合理的當(dāng)前作業(yè)品位預(yù)測。

    2 浮選優(yōu)化控制技術(shù)

    2.1 硫化銅粗掃選優(yōu)化控制技術(shù)

    總的來說,硫化銅粗選選別優(yōu)化控制以浮選藥劑控制為主,并根據(jù)泡沫的流動(dòng)情況適當(dāng)調(diào)整液位充氣量,以便系統(tǒng)能夠以較為恒定的速率產(chǎn)出精礦產(chǎn)品[7]。該作業(yè)段主要以硫化銅精礦期望產(chǎn)率和實(shí)際產(chǎn)出率的優(yōu)化控制目標(biāo)來實(shí)現(xiàn)[8]。其期望產(chǎn)率是在原礦中硫化銅、氧化銅比例未知的前提下,通過合理調(diào)整藥劑及浮選機(jī)設(shè)定值,使原礦中的硫化銅在該選別段能收盡收,抑制硫化銅尾礦中硫含量。其主要控制變量根據(jù)粗掃選的泡沫顏色值和泡沫大小,來分別對藥劑及液位充氣量進(jìn)行選擇性控制。優(yōu)化系統(tǒng)控制框圖如圖5所示。

    圖5 硫化銅藥劑優(yōu)化控制系統(tǒng)控制框圖

    對于硫化銅浮選段的優(yōu)化控制與藥劑自動(dòng)控制,其使用效果與未投用優(yōu)化控制之前的進(jìn)步是十分明顯的。對于一般的操作工巡檢與操作,其決策依據(jù)是巡檢到該浮選槽及作業(yè)時(shí),通過肉眼分析,試湊一個(gè)藥劑或充氣量的更改量,這個(gè)量值一般都是過量的;然后,經(jīng)過5~10 min的作用時(shí)間后,再返回觀察藥劑作用的效果,逐步回調(diào)到自己認(rèn)為比較理想的一個(gè)設(shè)定值。顯而易見,這種操作有明顯的缺點(diǎn):第一,操作工根據(jù)巡檢到作業(yè)段的瞬時(shí)工況來調(diào)整操作,缺乏過渡過程的數(shù)據(jù);第二,超調(diào)引起的不僅僅是藥劑浪費(fèi)、瞬時(shí)品位波動(dòng)過大,更重要的是調(diào)整到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間變長,勢必導(dǎo)致產(chǎn)品指標(biāo)的波動(dòng)加大。因此,浮選優(yōu)化系統(tǒng)的檢測與智能決策控制的優(yōu)勢為:

    1)多傳感器實(shí)時(shí)檢測實(shí)現(xiàn)了參數(shù)數(shù)字化,較人工分析更為精準(zhǔn)。

    2)不間斷測量可以精準(zhǔn)捕獲工況變化的過渡過程,使得控制決策依據(jù)更強(qiáng)。

    3)能夠最大程度上彌補(bǔ)操作工巡檢不及時(shí)所導(dǎo)致的工況惡化,提前判斷并處理工況波動(dòng)帶來的系統(tǒng)擾動(dòng)。

    4)降低不同班次不同操作人員帶來的主觀判斷引起的產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng),使得生產(chǎn)過程標(biāo)準(zhǔn)化。

    2.2 硫化銅精選串級協(xié)同控制

    對于硫化銅精選段控制,主要的技術(shù)難點(diǎn)在于串級槽數(shù)多,浮選機(jī)的吞吐能力及流通能力不足,各槽的液位控制容易相互干擾,形成串級放大現(xiàn)象,破壞流程生產(chǎn)的穩(wěn)定性。

    串級浮選協(xié)同控制方法利用浮選機(jī)吞吐礦漿的慣性作用,將浮選液位的主要干擾因素作為前饋輸入給控制器,后一級的控制器針對干擾因素的變化提前做出響應(yīng),有效提高單個(gè)液位回路的調(diào)節(jié)能力。將前一作業(yè)閥門開度的調(diào)整量作為當(dāng)前作業(yè)控制器的前饋輸入,能夠較好地實(shí)現(xiàn)串級浮選各子工序整體的液位穩(wěn)定,將工序內(nèi)的多個(gè)作業(yè)串聯(lián)成一個(gè)單元,提高整體的協(xié)同控制能力。硫化銅精選協(xié)同控制示意圖如圖6所示。

    圖6 硫化銅精選協(xié)同控制示意圖

    在完成上述協(xié)同控制策略的穩(wěn)定控制之后,采用以硫精礦在線品位實(shí)時(shí)值為優(yōu)化設(shè)定目標(biāo)的控制決策[9]。主要以在線品位測量數(shù)據(jù)為優(yōu)化期望,通過設(shè)定品位設(shè)定值來調(diào)整液位的設(shè)定值,實(shí)現(xiàn)以恒精礦品位為控制目標(biāo)的硫精礦系統(tǒng)優(yōu)化控制,使硫化銅精礦產(chǎn)品達(dá)標(biāo)。優(yōu)化系統(tǒng)投用前后硫精礦品位分析儀實(shí)測統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見圖7。

    圖7 優(yōu)化系統(tǒng)投用前后硫精礦品位分析儀實(shí)測統(tǒng)計(jì)

    3 結(jié)論

    1)通過在線品位分析儀分析在線銅品位數(shù)據(jù)與過程質(zhì)量平衡進(jìn)行硫化物金屬量預(yù)測,推算出產(chǎn)品中硫化銅選別產(chǎn)出率,再結(jié)合硫化銅泡沫圖像的顏色,供優(yōu)化系統(tǒng)進(jìn)行硫化銅作業(yè)工況預(yù)測。其預(yù)測結(jié)果可作為優(yōu)化系統(tǒng)關(guān)鍵的輸入?yún)?shù),用于判斷高硫和低硫狀態(tài),進(jìn)行不同類型的參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整。

    2)根據(jù)氧化銅段泡沫流速、泡沫大小與泡沫品位之間的關(guān)系,結(jié)合實(shí)際結(jié)果進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,所建模型可以有效預(yù)測氧化銅段泡沫銅品位的大致區(qū)間,為氧化銅浮選優(yōu)化控制決策提供重要的傳感信息。

    3)分別根據(jù)泡沫顏色、大小特性,設(shè)計(jì)了一套浮選藥劑自動(dòng)控制系統(tǒng),并根據(jù)浮選作業(yè)特點(diǎn),將串級級聯(lián)前饋控制應(yīng)用于精礦浮選流程之中。該系統(tǒng)在穆索諾伊公司投用之后,浮選總回收率提高了1%;硫化銅精礦品位波動(dòng)方差從投用前的11.3降低到了9.5,降幅達(dá)到了18.9%。系統(tǒng)投用半年以來,使用運(yùn)轉(zhuǎn)情況良好,控制的準(zhǔn)確性與魯棒性滿足連續(xù)工業(yè)生產(chǎn)的需要。目前,該系統(tǒng)已經(jīng)改變了各級操作管理人員的操作管理習(xí)慣,對于提升復(fù)雜混合型銅礦的浮選指標(biāo)起到了顯著的作用,為解決海外高品位混合型銅礦無人化、少人化、快浮快收需求和建設(shè)智能選廠奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

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