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在線氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在工業(yè)礦物浮選領(lǐng)域的應(yīng)用

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在線氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在工業(yè)礦物浮選領(lǐng)域的應(yīng)用

近年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,國內(nèi)外選礦廠的自動(dòng)化水平越來越高,選礦廠的監(jiān)測(cè)與控制系統(tǒng)也開始要求實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定控制、監(jiān)督控制。浮選過程控制的主要因素包括:藥劑的加藥量、基于泡沫信息的綜合檢測(cè)分析技術(shù)、浮選礦漿pH值、浮選槽液位、充氣量等。目前,浮選系統(tǒng)的加藥還是以人工為主,人工加藥難免會(huì)造成較大誤差和藥劑浪費(fèi),達(dá)不到精準(zhǔn)加藥。PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是基于以上技術(shù)難點(diǎn)和檢測(cè)要求應(yīng)運(yùn)而生,可應(yīng)用在大型選礦廠的浮選設(shè)備上進(jìn)行過程監(jiān)測(cè)。該設(shè)備在PBM氣泡監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上增加了自動(dòng)進(jìn)樣系統(tǒng)和自控系統(tǒng),測(cè)試結(jié)果可用于表征浮選機(jī)的刮泡量、判斷所給藥劑量是否合適、評(píng)定精礦的品位和回收率,在礦物浮選領(lǐng)域有成熟應(yīng)用。

圖片1.png

 

PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)試原理

 

在礦物浮選過程中,浮選槽內(nèi)氣泡的上浮速度,氣含率以及氣泡顆粒尺寸對(duì)浮選效果有很大影響。傳統(tǒng)的測(cè)量設(shè)備通過測(cè)量壓力變化率來測(cè)試表觀氣體流速,通過測(cè)試電導(dǎo)率來表征氣含率,通過攝像機(jī)拍攝獲得氣泡尺寸數(shù)據(jù)。PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)準(zhǔn)確高效監(jiān)測(cè)以上三類數(shù)據(jù)。

圖片2.png

 

PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的氣泡粒度測(cè)試模塊采用透射光原理設(shè)計(jì),由儀器末端發(fā)出的激光透過測(cè)試樣品,通過探頭另一端高放大倍數(shù)的CCD相機(jī)獲取氣泡的高質(zhì)量圖像,對(duì)于微小氣泡也可以清晰成像。再通過圖像算法,分析圖像上每一個(gè)氣泡的輪廓,從而得到等效氣泡尺寸、氣泡尺寸分布、氣泡尺寸變化趨勢(shì)、氣泡數(shù)量變化趨勢(shì)等數(shù)據(jù)。浮選槽內(nèi)部氣泡的表觀氣體流速Jg可通過計(jì)算PBS設(shè)備的儲(chǔ)液罐液位下降速率獲得。氣含率通過浸沒在漿料中的傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)而計(jì)算獲得。

 

PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果

圖片3.png

 

氣泡/泡沫圖像

氣泡/泡沫數(shù)量

氣泡/泡沫濃度

礦漿體系氣含率

氣泡/泡沫流動(dòng)速度

氣泡/泡沫濁度變化趨勢(shì)

數(shù)量、索特直徑、體積加權(quán)下的氣泡平均粒徑

數(shù)量、索特直徑、體積加權(quán)下的氣泡粒度分布

數(shù)量、索特直徑、體積加權(quán)下的氣泡粒度趨勢(shì)圖(D10D50,D90等)

PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用舉例

PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在礦物浮選領(lǐng)域有成熟的應(yīng)用,以下為PBS氣泡尺寸監(jiān)


測(cè)系統(tǒng)在芬蘭某金礦選礦廠的浮選過程測(cè)試裝置圖:

圖片4.png

 

在本次測(cè)試過程中,礦漿內(nèi)質(zhì)量百分比濃度為5%,礦漿溫度范圍為10-20℃,壓力為常壓,氣泡粒徑分布在0.2-5mm。

 

PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是優(yōu)化浮選工藝流程的理想工具。在浮選過程中攪拌強(qiáng)度增加會(huì)減小氣泡尺寸、空氣供應(yīng)量增加則會(huì)增大氣泡尺寸、高污泥濃度會(huì)降低浮選槽內(nèi)流動(dòng)湍流,從而削弱氣體分散效果,最終導(dǎo)致氣泡尺寸增大。通過本次測(cè)試比較可知礦漿攪拌強(qiáng)度對(duì)氣泡尺寸影響很大。

圖片5.png

 

氣泡平均粒徑與采集深度的關(guān)系圖

 

在礦物浮選領(lǐng)域,人工智能正逐步成為優(yōu)化浮選工藝的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)浮選過程依賴人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)整礦漿濃度、藥劑用量、充氣量等參數(shù),常面臨反應(yīng)滯后、指標(biāo)波動(dòng)大等問題。PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可實(shí)時(shí)獲得礦物浮選過程中的氣泡顆粒尺寸、表觀氣體流速及氣含率等關(guān)鍵參數(shù),可快速判斷浮選工況,并且其獲得的數(shù)據(jù)可作為AI大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),結(jié)合歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)與在線傳感器(如pH),能夠預(yù)測(cè)精礦品位和尾礦損失,并自動(dòng)推薦操作參數(shù)組合。PBS氣泡尺寸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與AI輔助模型聯(lián)動(dòng)進(jìn)行的浮選控制能顯著降低人為干擾,提高入選品位穩(wěn)定性,并幫助礦山企業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能增效與智能運(yùn)維。

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