Підвищення ефективності роботи ГЗКу (стр. 3 из 24)

Відомі і найбільш розповсюджені статистичні методи визначення ефективності усереднення за допомогою регресійних моделей процесів збагачення мають істотні недоліки, особливо при обліку декількох показників якості руд. Ці методи в окремих випадках дають суперечливі результати.

Метод імітаційного моделювання дозволяє з урахуванням особливостей математичних моделей процесів збагачення й усереднення моделювати за допомогою ЕОМ ці процеси спільно, використовуючи звітні дані про роботу фабрик, інтерпретуючи їх як результати активного експерименту. Цей метод може застосовуватися як у випадку одного, так і декількох компонентів якісного складу.

Статична складової технологічної ефективності визначається по сукупності інформаційного ряду, що характеризує якісний склад руди хi (i= 1, 2, ..., k) і технологічні показники yi (i= 1,2, ...,т).

Визначаються середні характеристики

і . З деяким кроком задаються значення параметра tn, наприклад tn =2; 1,8; 1,6 ..., і будуються k-мірні вікна для "просівання" вихідних даних. Параметри вікон: , де — стандарт компонента.

Параметр tn і повний коефіцієнт усереднення kn зв'язані в такий спосіб:

Параметр tn у таких вікнах характеризує коливання компонента біля середніх значень, тобто статичне усереднення. За допомогою n-го вікна (п = 1, 2, 3, ..., р), що відповідає п=у значенню параметра tn; роблять "просівання" вихідних даних, що полягає в доборі результатів

і тих змін, для яких

Для n-го вікна знаходять середні значення

, що порівнюють з відповідними значеннями вихідного інформаційного масиву. У загальному випадку внаслідок асиметрії розподілу компонентів Xi значення і можуть відрізнятися друг від друга. Тому можливо зсув середніх значень "просіяних" даних у порівнянні з вихідних, що не дозволяє об'єктивно оцінювати результати усереднення. Компенсують такі зсуви за допомогою вікна "просівання".

Метод визначення динамічної складової технологічної ефективності усереднення ґрунтується на наступній властивості реалізації випадкових процесів. При фіксованому розмаху коливань

реалізаціям, що мають велику довжину L, відповідають більш положисті кореляційні функції. Аналогічно при фіксованій довжині L і зменшенні реалізації.

При заданих L = 1, 2, 3, ... будуються вибірки, що поєднують L послідовних змін, з размахами коливань, що не перевищують заданого для кожного компонента Xi. Вибірки містять у собі значення контрольованих показників якості (наприклад, продуктивність по руді, ступеневі здрібнювання й ін.) і розглянутих технологічних показників. Размахи коливань кожного компонента в моделююмих послідовностях обмежені значеннями

, вираженими в частках t відповідних стандартів . Значення параметра t для всіх компонентів приймаються рівними. Максимальна тривалість реалізації Lmax визначається вимогою забезпечення необхідної надійності результатів. Число вибірок довжиною L швидко убуває зі зменшенням t. Моделююмі вибірки піддають статистичній обробці, що аналогічна розглянутої раніше для випадку визначення статичних утрат.

Технологічні параметри збагачення мають своє планове значення, тому в процесі подачі руди на фабрику плануванням якості при видобутку й усередненням забезпечують плановий зміст компонента в руді

.

У залежності від текстури рудомінеральної фракції змінюють навантаження на секції, забезпечуючи задане здрібнювання руди для одержання концентрату, що має плановий зміст компонента

. Ріст, що намітився, або зниження щодо планового рівня коректується зміною навантаження на секції.

Технологічний ефект від стабілізації якості руди виявляється за рахунок зниження змісту компонента в хвостах збагачення, а отже, зменшення витрати руди на тонну концентрату.

Витрата руди

виразимо через (1.8)

Продеференцював вираження одержимо

Відкіля випливає, що при зменшенні

відповідно зменшується і d.

Зниження стандарту

в партіях змінної переробки руди на 1% зменшує витрата руди при одержанні 1 млн т концентрату.

В умовах ГЗКа при усередненні в обсязі добових надходжень вилучення малий залежить від амплітуди коливання якості в усередненій руді.У цьому випадку ліквідуються високочастотні коливання, але внаслідок наявності низьких частот вилучення не перевищує 90,5 %. Надійне усереднення низьких частот (Тi = 15 змін) при

= 5 ум. од. дозволяє підняти вилучення до 91,4 %.

(1.9)

Подача різноякісних руд довгими періодами без відповідного коректування реагентного режиму знижує вилучення.

Аналогічний характер ці залежності мають і у випадку магнітної сепарації руд. З їхньою допомогою легко визначають оптимальний період і амплітуду усереднення руд. При цьому враховується період корекції параметрів збагачувального процесу. Якщо реагентний режим змінюється кожну зміну, орієнтуючись на якісні показники руди в попередній зміні, то подібні коректування ефективні тільки при наявності автокореляції середньозмінних показників якості. При їхньої низької автокореляції прогнозні характеристики мають малу вірогідність і прогнозний реагентний режим на наступну зміну може не відповідати фактичному значенню якісних властивостей руд.

Технологічний режим знову проектованих збагачувальних фабрик руд кольорових металів передбачає, що припустимі коливання показників якості руди змінних надходжень, що впливають на ефективність технологічного процесу, не повинні перевищувати ± 10 % до планового рівня.

1.1.2 Формування рудопотоків

Принципи формування рудних потоків

Розглядаючи динамічний графік показників якості, отримана для родовища, якісні показники руд якого утворять лівоасиметричний розподіл, можна помітити, що асиметрія розподілу створюється за рахунок включень порожніх порід і некондиційних руд

. Якщо з потоку виключити ці включення, то характер кривої розподілу зміниться, а математичне очікування показників якості наблизиться до модального значення. Останнє характерно для нормальних розподілів, показники яких усереднюються найбільше ефективно.

Отже, для ефективного усереднення руд, розподіл якісних показників яких має ліву асиметрію повинна передувати сортування руди, що виключає з потоку надходжень включення порожніх порід і некондиційних руд.

У випадку правої асиметрії в результаті сортування виключаються ділянки руд з високим змістом компонента, представлені монолітами рудних мінералів або винятково густий рудомінеральної вкрапленістю. З огляду на, що ці включення, як правило, мають дуже невеликі обсяги, сортувальні пристрої повинні мати систему датчиків, що здатні виділити ці включення, а сортувальні механізми - забезпечувати виключення з потоку малих порцій руди.

Руди, які характеризуються асиметричним розподілом показників, після сортування утворять колективи якісних показників, які характеризуються нормальним розподілом, і ефективність їхнього усереднення зростає. При випадковому включенні в потік усереднючої руди, якість якої близько до модального значення, порцій руди з високою або низькою концентрацією корисного компонента різко знижується ефективність усереднення.