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    LIBS成分檢測(cè)與Ausmelt數(shù)模系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化銅熔煉用氧實(shí)踐

    2024-01-15 13:52:22潘從元汪勇
    銅業(yè)工程 2023年6期
    關(guān)鍵詞:冰銅爐況數(shù)模

    張 磊,潘從元,汪勇

    (1.銅陵有色金屬集團(tuán)股份有限公司,安徽 銅陵 244000;2.合肥金星智控科技股份有限公司,安徽 合肥 230088)

    奧斯麥特爐(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“奧爐”)熔池熔煉過(guò)程,是將風(fēng)、氧和天然氣通過(guò)噴槍插入熔池渣層攪動(dòng),迅速完成傳熱和傳質(zhì)的過(guò)程,熔池熔煉三大工藝參數(shù)分別為熔池溫度、冰銅品位和爐渣渣型,在生產(chǎn)過(guò)程中主要通過(guò)調(diào)節(jié)這三大關(guān)鍵參數(shù)來(lái)控制爐況。在傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)中,主要依靠噴槍擺動(dòng)、噴槍流體背壓、噴槍聲音等的突變來(lái)預(yù)判爐況,由于熔煉配料比例經(jīng)常大幅變化以及開(kāi)停爐時(shí)爐況變化復(fù)雜,僅憑經(jīng)驗(yàn)難以及時(shí)掌控爐況。

    為此,探索論證了激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)(LIBS)在奧爐中的應(yīng)用。利用LIBS 可以迅速完成高溫熔體成分在線(xiàn)檢測(cè),然后將檢測(cè)數(shù)據(jù)反饋到數(shù)模中進(jìn)而及時(shí)調(diào)整爐況以穩(wěn)定生產(chǎn)。與化學(xué)分析法、X 射線(xiàn)熒光法、光電光譜法和電感耦合等離子體原子發(fā)射光譜法等離線(xiàn)檢測(cè)法相比,LIBS 在線(xiàn)成分檢測(cè)法能更快速地完成檢測(cè)任務(wù)[1-3]。吳少波等[4]研究表明,LIBS在線(xiàn)檢測(cè)方法既可以滿(mǎn)足對(duì)固態(tài)、液態(tài)和氣態(tài)對(duì)象檢測(cè)的需求,也可以對(duì)不同檢測(cè)距離的檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè),還可以對(duì)不同溫度和不同表面規(guī)整度的檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)。潘從元等[5]研究表明,LIBS對(duì)熔體和固體成分的在線(xiàn)檢測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)室XRF 的檢測(cè)結(jié)果具有較高的一致性,可以用于指導(dǎo)生產(chǎn)。

    1 奧斯麥特爐(Ausmelt)銅熔煉過(guò)程在線(xiàn)數(shù)??刂葡到y(tǒng)

    奧爐冶煉數(shù)模系統(tǒng)包括配料計(jì)算模塊、物相計(jì)算模塊和奧爐熔煉計(jì)算模塊三部分。配料計(jì)算模塊為各料倉(cāng)下料自動(dòng)配置目標(biāo)含銅量、目標(biāo)硫銅比時(shí),自動(dòng)計(jì)算各料倉(cāng)下料比例,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)配料;物相計(jì)算模塊按實(shí)際配料方案計(jì)算各礦倉(cāng)物料的物相組成;奧爐熔煉計(jì)算模塊包含定礦調(diào)氧計(jì)算模型、定氧調(diào)礦模型、定產(chǎn)調(diào)氧(定氣調(diào)煤或定煤調(diào)氣)模型等。

    奧爐熔煉數(shù)學(xué)模型包括物相計(jì)算單元、配料計(jì)算單元、混合礦單元和熱分解單質(zhì)硫理論最大發(fā)生量生成單元四部分。物相計(jì)算數(shù)學(xué)模型包括銅精礦、渣精礦、石英熔劑、塊煤、煙灰計(jì)算模型,以銅精礦物相計(jì)算模型為例,包括單元?jiǎng)?chuàng)建、原料組成、產(chǎn)物組成、生成反應(yīng)和測(cè)試計(jì)算五部分。

    1.1 仿真模型原理及判斷依據(jù)

    硫化物的分解包括銅精礦中的高價(jià)硫化物,主要有黃鐵礦(FeS2)和黃銅礦(CuFeS2),在爐內(nèi)分解并反應(yīng)產(chǎn)生Cu2S,F(xiàn)eS 和SO2。在強(qiáng)化熔煉過(guò)程中,爐料很快進(jìn)入高溫強(qiáng)氧化氣氛中,高價(jià)硫化物除發(fā)生分解外還可能被直接氧化,反應(yīng)生成Cu2S,F(xiàn)eO 等。一般來(lái)說(shuō),在熔煉中只要存在FeS,Cu2O就會(huì)轉(zhuǎn)化成Cu2S,進(jìn)而與FeS 形成锍(Cu2S·FeS)。造渣反應(yīng)時(shí)爐料中產(chǎn)生FeO,當(dāng)反應(yīng)過(guò)程中存在SiO2時(shí),將反應(yīng)形成鐵橄欖石(2FeO·SiO2)爐渣。

    1.2 單元?jiǎng)?chuàng)建

    對(duì)奧爐熔煉工藝所涉主要物料銅精礦、渣精礦、煙灰、石英熔劑、塊煤及其他含銅物料進(jìn)行單元格創(chuàng)建,分別設(shè)定其單元名、質(zhì)量守恒策略、數(shù)量顯示、外觀(guān)選擇等,相應(yīng)的物料轉(zhuǎn)化關(guān)系如圖1所示。

    圖1 熔煉過(guò)程物料轉(zhuǎn)化關(guān)系圖Fig.1 Material conversion diagram in melting process

    1.3 原料組成

    奧爐入爐原料中,已知成分包括:Cu,F(xiàn)e,S,Pb,Zn,As,Sb,Bi,SiO2,CaO,MgO,Al2O3和H2O,其中除水分外均為干基物料且質(zhì)量百分比明確。質(zhì)量百分比含量未知的元素為O 和Other。O元素的加入是考慮到當(dāng)S 元素不足時(shí),可能有Cu或Fe 的氧化物存在;Other 為其他不明元素或化合物之總和。因銅精礦為干基成分,故其含水量應(yīng)作為一原料項(xiàng)設(shè)置。配料時(shí)通常采用濕礦量,銅精礦干基量與水分量均設(shè)為x;各原料所含的元素種類(lèi)及百分含量在對(duì)應(yīng)的表格中輸入,含量類(lèi)型設(shè)為質(zhì)量分?jǐn)?shù),其中精礦中的O 和Other 百分含量應(yīng)設(shè)為y。

    1.4 產(chǎn)物組成

    模型輸出為濕基銅精礦,其物相種類(lèi)設(shè)為:對(duì)于Cu-Fe-S系,可能存在的常見(jiàn)物相有CuFeS2,Cu5FeS4,Cu2S,CuS,F(xiàn)eS2,F(xiàn)eS,Cu,F(xiàn)e,S;其余元素的賦 存物相 有SiO2,CaO3,MgO3,Al2O3,PbS,ZnS,F(xiàn)eAsS,Sb2S3,Bi2S3,NiS,H2O,Other。產(chǎn)出濕精礦量設(shè)為任意非負(fù)常量,按上述預(yù)設(shè)物相種類(lèi)設(shè)定精礦物相組分,除H2O外,其余各物相組分的百分含量均設(shè)為z。

    1.5 生成反應(yīng)

    銅精礦物相計(jì)算模型采用優(yōu)先生成法與Cu-Fe-S 系最小自由能法相結(jié)合,逐步計(jì)算各物相含量。相關(guān)微量元素(Pb,Zn,As,Sb,Bi,Ni)與S反應(yīng)時(shí),優(yōu)先形成相應(yīng)的硫化物,將剩余的Cu,F(xiàn)e,S按Cu-Fe-S三元體系利用Metcal的Cu-Fe-S系最小自由能模型求解,確定合理存在的各Cu-Fe-S 化合物種類(lèi)與數(shù)量,并采用Metcal提供的生成反應(yīng)建模法,對(duì)NiS,PbS,F(xiàn)eAsS,Sb2S3,Bi2S3,CuFeS2,Cu5FeS4,Cu2S,CuS,F(xiàn)eS2,F(xiàn)eS,CuO,F(xiàn)e3O4,SiO2,CaO,Al2O3,Other等形式的化合物形式進(jìn)行仿真計(jì)算。在計(jì)算完生成反應(yīng)后,如果還有組分量不能確定,Metcal會(huì)繼續(xù)使用元素質(zhì)量守恒等默認(rèn)方程求解。

    1.6 測(cè)試計(jì)算

    根據(jù)冶金反應(yīng)原理及生成反應(yīng),Metcal計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1,即根據(jù)物料元素成分并結(jié)合最小自由能法,計(jì)算出物相成分及含量。

    表1 Metcal仿真計(jì)算結(jié)果統(tǒng)計(jì)表Table 1 Metcal statistical table of simulation results(%,mass fraction)

    2 LIBS熔體成分在線(xiàn)檢測(cè)穩(wěn)定性檢驗(yàn)及改進(jìn)

    某銅冶煉廠(chǎng)奧爐熔池熔煉冰銅品位設(shè)計(jì)值為58%,自2018 年投入LIBS 在線(xiàn)成分檢測(cè)技術(shù),用于電爐放銅口溜槽處檢測(cè)冰銅品位。根據(jù)轉(zhuǎn)爐爐次,放銅至冰銅包內(nèi)每包均采用LIBS 進(jìn)行在線(xiàn)檢測(cè)和化驗(yàn)分析。LIBS 在線(xiàn)檢測(cè)可以在測(cè)量范圍內(nèi)不斷優(yōu)化和校正,不斷接近化驗(yàn)室XRF 檢測(cè)數(shù)據(jù)。通過(guò)長(zhǎng)期檢測(cè)結(jié)果分析,以XRF 檢測(cè)結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn),冰銅品位在55%~60%之間的比例為94.4%,以L(fǎng)IBS 檢測(cè)結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)該比例為94%,如圖2 所示。對(duì)于超出該范圍極限值的情況,LIBS 設(shè)備可以有良好的趨勢(shì)吻合性,如圖3所示。

    圖2 冰銅品位為55%~60%時(shí)XRF和LIBS檢測(cè)數(shù)據(jù)Fig.2 Matte grade in 55%~60% XRF and LIBS test data

    圖3 冰銅品位在55%~60%范圍時(shí)XRF和LIBS檢測(cè)數(shù)據(jù)Fig.3 XRF and LIBS test data when matte grade is not 55%~60%

    受現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、設(shè)備長(zhǎng)期運(yùn)行等因素影響,且為了防止模型飄逸,需定期重新定標(biāo)以校正誤差。潘高威等[6]研究表明,校準(zhǔn)光譜檢測(cè)儀器的常用基線(xiàn)校準(zhǔn)方法包括多項(xiàng)式擬合[7-8]、小波變換[9-11]、懲罰最小二乘法[12-15]等。圖4為2019年9月29日至2021年3月6日期間,對(duì)Cu元素樣品分別進(jìn)行XRF分析與LIBS在線(xiàn)定量分析的結(jié)果對(duì)比圖,可見(jiàn)二者趨勢(shì)高度一致。

    圖4 XRF分析與LIBS在線(xiàn)定量分析結(jié)果對(duì)比Fig.4 Comparison of XRF analysis and LIBS online quantitative analysis results

    為保證在線(xiàn)檢測(cè)的代表性,可設(shè)置LIBS 熔體成分在線(xiàn)檢測(cè)設(shè)備在3 min內(nèi)完成冰銅品位在線(xiàn)檢測(cè)。通過(guò)較長(zhǎng)一段時(shí)期跟蹤LIBS 與XRF 兩種檢測(cè)分析方式(圖5),對(duì)比得出結(jié)論:在線(xiàn)熔體檢測(cè)在±1.0%偏差范圍以?xún)?nèi)可達(dá)到96.2%,在線(xiàn)固體檢測(cè)在±1.0%偏差范圍以?xún)?nèi)可達(dá)到81.7%。

    圖5 長(zhǎng)期運(yùn)行數(shù)據(jù)比對(duì)統(tǒng)計(jì)分析圖(a)固體檢測(cè)偏差;(b)熔體檢測(cè)偏差Fig.5 Long-term operation results data comparison statistical analysis chart(a)Solid detection deviation;(b)Melt detection deviation

    3 LIBS成分檢測(cè)與數(shù)模系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化熔煉用氧

    冶金數(shù)模廣泛應(yīng)用于銅冶煉行業(yè)[16-17]。該數(shù)模運(yùn)行時(shí)可利用冶金原理對(duì)一定成分銅精礦冶煉過(guò)程中的風(fēng)、氧、天然氣、石英熔劑等進(jìn)行計(jì)算,并根據(jù)預(yù)設(shè)的目標(biāo)要求計(jì)算出需要的參數(shù)。LIBS 數(shù)據(jù)通過(guò)儀表操作人員錄入傳輸至數(shù)模系統(tǒng),數(shù)模系統(tǒng)的計(jì)算結(jié)果可以指導(dǎo)調(diào)整實(shí)時(shí)用氧量,從而避免因化驗(yàn)滯后導(dǎo)致用氧量異常。數(shù)模反饋控制邏輯圖見(jiàn)圖6,LIBS 數(shù)據(jù)反饋數(shù)模計(jì)算用氧量見(jiàn)表2。

    表2 LIBS數(shù)據(jù)反饋數(shù)模計(jì)算用氧量Table 2 Oxygen for LIBS data feedback digital model calculation

    圖6 數(shù)模反饋控制邏輯圖Fig.6 Digital-analog feedback control logic diagram

    本實(shí)驗(yàn)針對(duì)不同精礦處理量、溫度、品位和渣型等參數(shù),研究定礦調(diào)氧模式統(tǒng)計(jì)15 爐次(1#、2#……15#分別表示第1 爐次、第2 爐次……第15 爐次,下同)數(shù)模仿真用氧量,并與生產(chǎn)控制量對(duì)標(biāo),計(jì)算誤差值,如表3 和圖7 所示。對(duì)比可知,通過(guò)XRF 檢測(cè)數(shù)據(jù)反饋數(shù)模調(diào)整奧爐冶煉用氧量,時(shí)間滯后,氧氣用量波動(dòng)為7.65%。

    表3 數(shù)模仿真數(shù)據(jù)與生產(chǎn)控制統(tǒng)計(jì)表Table 3 Numerical simulation data and production control statistics table

    圖7 XRF分析數(shù)模反饋用氧量波動(dòng)圖Fig.7 XRF analysis of digital feedback with oxygen fluctuations proportion chart

    傳統(tǒng)的化驗(yàn)室XRF 化驗(yàn)分析需要時(shí)間約2 h,每次化驗(yàn)出來(lái)的結(jié)果比較滯后,操作人員很難據(jù)此及時(shí)掌握生產(chǎn)數(shù)據(jù)。采用LIBS 在線(xiàn)檢測(cè)可實(shí)時(shí)了解生產(chǎn)數(shù)據(jù),及時(shí)調(diào)整參數(shù)并反饋到數(shù)模計(jì)算,得出最佳數(shù)據(jù)參數(shù),隨機(jī)抽取15 爐次奧爐數(shù)模用氧量及DCS 實(shí)際用氧量,如表4 和圖8 所示??梢钥闯觯捎肔IBS 在線(xiàn)檢測(cè),將所得數(shù)據(jù)及時(shí)反饋到數(shù)模計(jì)算進(jìn)而調(diào)整奧爐冶煉用氧量,可將氧氣用量波動(dòng)降低至2.77%。

    圖8 LIBS在線(xiàn)檢測(cè)數(shù)模反饋用氧量波動(dòng)占比圖Fig.8 LIBS on-line detection of digital-analog feedback oxygen fluctuation proportion chart

    4 總結(jié)

    1)LIBS 高溫熔體在線(xiàn)檢測(cè)設(shè)備可實(shí)時(shí)檢測(cè)熔體成分,對(duì)熔體的測(cè)量覆蓋面大于固體,與XRF對(duì)比,LIBS 在線(xiàn)熔體檢測(cè)偏差在±1.0%以?xún)?nèi)時(shí)為96.2%、固體檢測(cè)偏差在±1.0%以?xún)?nèi)時(shí)為81.7%。

    2)熔體成分在線(xiàn)實(shí)時(shí)獲取,支撐了數(shù)模仿真系統(tǒng)根據(jù)LIBS 檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)冶金生產(chǎn)工藝參數(shù)的實(shí)時(shí)計(jì)算,并可據(jù)此不斷修正工藝參數(shù)以穩(wěn)定爐況。隨機(jī)抽取15 爐次平均實(shí)際用氧量與數(shù)模指導(dǎo)后用氧量進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)偏差由7.65%降低至2.77%。此外,采用LIBS 提高了奧爐鋁鉻尖晶石耐火磚的使用壽命,爐壽長(zhǎng)達(dá)45個(gè)月,創(chuàng)行業(yè)歷史新紀(jì)錄。

    3)論證了基于LIBS 技術(shù)熔體成分在線(xiàn)檢測(cè)結(jié)果指導(dǎo)冶煉精準(zhǔn)調(diào)控爐況的可行性,在用氧量方面的專(zhuān)項(xiàng)評(píng)估證明了在線(xiàn)檢測(cè)的優(yōu)越性和數(shù)模調(diào)控的有效性。

    4)本研究中LIBS 高溫熔體在線(xiàn)檢測(cè)和數(shù)模優(yōu)化仿真誤差計(jì)算均通過(guò)短期數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出。后續(xù)研究需在生產(chǎn)過(guò)程中不斷探索總結(jié)各方面影響因素,不斷優(yōu)化并擴(kuò)大數(shù)據(jù)庫(kù),為精準(zhǔn)冶煉提供更全面、精準(zhǔn)的保障。

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