生物科学新进展_选矿自动化新进展

发布时间：2016-10-03 18:27

  本文关键词：选矿自动化新进展，由笔耕文化传播整理发布。

２０１１年增刊１

有色金属（选矿部分）

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ＤＯＩ：１０３６３９，ｊ．ｉｓｓｎｌ６７１－９４９２．２０１１．ｚ１．００５

选矿自动化新进展

周俊武，徐宁

（１．北京矿冶研究总院，北京１０００７０；２．矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室，北京１０００７０）

摘

要：对近５年来选矿自动化领域的在线分析检测技术、过程优化控制技术、工厂建模仿真技术进行综述，分析选

矿自动化技术服务与选矿工业生产所存在的问题和瓶颈。探讨选矿工艺对自动化控制技术的需求和选矿自动化的未来发展

趋势。

关键词：选矿自动化；在线分析；过程控制；优化控制；软测量中图分类号：ＴＤ９２８．９

文献标识码：Ａ

文章编号：１６７１—９４９２（２０１１）Ｓ０－－００４７－０９

ＮｅｗＰｒｏｇｒｅｓｓｉｎ

Ｍｉｎｅｒａｌ

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（１．ＢｅｉｊｉｎｇＧｅｎｅｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｉｎｉｎｇａｎｄＭｅｔａｌｌｕｒｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７０，Ｃｈｉｎａ；

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１０００７０，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｏｎ－ｌｉｎｅａｎａｌｙｚｉｎｇａｎｄｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ

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选矿是矿产资源开发利用的主要工业流程，是来了前所未有的发展机遇，同时也面临着前所未有

由碎磨、浮选、浓缩、脱水工艺组成的连续生产过的挑战。

程。选矿生产成本和经济效益是矿产资源产业经济国与国之间的矿业竞争，既是对资源占有率的的主要组成部分。进入２１世纪以来，国内外选矿竞争，也是产业技术水平的竞争。由于起步晚、研工业规模以前所未有的速度发展。根据我国社会经究基础弱、发展速度慢。我国选矿自动化技术的研济发展目标，到２０２０年要再实现ＧＤＰ翻两番，究开发和工程转化，，均与国际先进水平有着较大的即便是按资源用量再翻一番考虑，也会形成全球性差距，并且长期处于被垄断和被封锁的局面。我国资源供给压力［１ｌ。由于陆地矿产资源的不可再生，政府注意到了这种问题的存在，在《国家中长期科随着资源不断开发，优质矿体业已枯竭，矿石质量学和技术发展规划纲要（２００６－－－２０２０年）》做出了下降成为选矿工业生产最大的不利因素。低品位、部署：

“重点研究深层和复杂矿体采矿技术及无废

复杂难选矿石成为主要的原料，企业必须通过设备开采综合技术，开发高效自动化选冶新工艺和大型大型化达到提高产能和劳动效率、摊薄成本的目装备，发展低品位与复杂难处理资源高效利用技的。由于对降低生产成本、稳定质量有着重要的作术、矿产资源综合利用技术”。“十一五”期间，用，选矿自动化技术已经成为大规模现代选矿工业国家大力支持了选矿过程检测与控制技术的研究与不可缺少的生产力要素和产业技术。选矿自动化迎

开发，并确立了到２０２０年的选冶工业自动化技术

收稿日期：２０１ｌ＿０８—０８

作者简介：周俊武（１９６６－），男，江苏南通人，博士后，研究员。

万方数据

?４８?

有色金属（选矿部分）

２０１１年增刊１

发展路线图。这为我国选矿自动化技术的发展奠定了良好的基础。

当前，无论是在国内还是国外，选矿自动化技术的研究和应用都得到了政府、企业的大力支持，因此发展迅速。本文通过对国内外选矿自动化进展的介绍和比较，进一步探讨我国选矿自动化技术的发展路线和发展方向，从而能够为中国的矿山企业和世界矿业经济做出应有的贡献。本文将从在线分析检测技术、过程优化控制技术、工厂建模仿真技术三个层次进行比较和阐述。

１选矿过程在线分析检测技术新进展

在线检测与分析技术是获取生产过程知识与信息的先进工具。对于选矿工业来讲，矿石性质的不确定性、不可测性、不可控性、复杂性和多变性对生产过程的稳定、平衡破坏很大。因而选矿过程关键工艺参数的在线检测和分析技术极其重要，同时也是选矿过程优化控制、建模等技术能够有效的决

定性因素。

选矿过程在线检测分析的内容可以分为两类：一类是设备运行状况的在线检测与分析；一类是过程工艺参数的在线检测分析【副。

１．１设备运行状况在线检测技术

选矿设备运行状况在线检测的目的是及时掌握物料性质及操作条件变化带来的设备负荷、工作能力、生产效果的变化，将这些变化信息及时反映给控制系统，通过调节保证设备在安全完成生产任务的前提下，发挥最大能力。选矿设备运行状况在线检测的主要内容有磨机负荷检测技术、浮选状态分

析技术、浓密机负荷监测技术。

１．１．１磨机运行状态检测技术

磨机运行状态检测一直是国外矿业技术研究的焦点和热点。ＡＭＩＲＡ（澳大利亚工业研究协会）、ＣＳＩＲＯ（澳大利亚科学联邦工业组织）、Ｏｕｔｏｋｕｍｐｕ（芬兰著名的矿业技术公司）、ＣＯＲＥＭ（加拿大矿业技术研究组织，成立于１９９９年）都在这方面做了大量的研究工作。

ＡＭＩＲＡ在２００１年设立了Ｐ６６７Ａ项目“基于振动测量的磨机监测”，研究建立磨机装载量、物料分布的预测模型［｝４］。２００６年，ＣＳＩＲＯ研制的惯性供电系统保证传感器可以得到连续供电，开发了加速度计传感器组和无线多通道信号采集计算机系

统，并在Ｎｏａｈ

Ｐａｒｋｅｓ

Ｍｉｎｅ进行了试验ｆ５］。２００８

年ＡＭＩＲＡ利用了离散元素法建模方法和振动信号

万方数据

分析技术相结合，在多项磨机运行状态参数检测方面取得了进一步研究成果，包括磨机负载、磨矿粒度、磨机衬板磨损状况、磨机物料分布范围等。这项技术被要求在Ｐ６６７项目赞助企业的厂矿里应用，给这些企业带来了可观的经济效益。

Ｏｕｔｏｋｕｍｐｕ在２００６年报道了他们通过分析磨机功率曲线中的脉动信息预测磨机装载量的研究成果【钊，并开发了磨机装载量分析仪ＭｉｌｌＳｅｎｓｅｏＭｉｌｌＳｅｎｓｅ对磨机功率信号进行频谱分析，通过幅值和相位预测磨机物料的填充量和所在位置。基于Ｍｏｒｒｅｌｌ压力模型的假设，Ｏｕｔｏｋｕｍｐｕ采用扩充卡尔曼滤波器建立一个以磨机功率、轴承压力、电机转矩为输入参数的钢球装载率［钢球装载率＝钢球质量／（矿石质量＋钢球质量）］预测模型，对钢球装载率的预测曲线见图１。此外Ｏｕｔｏｋｕｍｐｕ还进行了利用功率曲线分析磨机衬板磨损和钢球运动轨迹的预

测研究。

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图１

ＭｉｌｌＳｅｎｓｅ对钢球装载率的预测结果

Ｆｉｇ．１

Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｆｏｒｂａｌｌｃｈａｒｇｅｗｉｔｈｍｉｌｌｓｅｎｓｅ

ＣＯＲＥＭ与ＭｃＧｉｌｌ大学一直致力于磨机装载率及装载特征的研究，２００６年开发了磨机装载特征在线监测系统ＳＡＧ—ＴｏｏｌｓＴＭ，并在Ｂｒｕｎｓｗｉｃｋ选矿厂的８．５ｍｘ４．３ｍ的半自磨机上进行了试验【引。试验结果表明，该系统能够实时预测出磨机内部１４个变量，包括磨机被填充的体积，磨机物料底部和肩部所在角度等，可以用于对磨机运行状态的监测和控制。图２是ＳＡＧ—ＴｏｏｌｓＴＭ的工业应用架构和主显示画面。２０１０年ＣＯＲＥＭ在年报中称他们研制的一种仪器化专用检测螺栓，用于分析磨机的负荷

特征。

ＣＯＲＥＭ在磨机衬板磨损监测方面进行了探索损传感器，并利用有限元的建模方法仿真了膜片在磨机衬板上的安装位置及检测效果。

。和试验，据报道２００６年他们研制了一款膜片式磨

２０１１年增刊１

周俊武等：选矿自动化新进展

图像分析的方法获得浮选泡沫状态，２００８年开发出了ＢＦＩＰＳ—Ｉ型浮选泡沫图像分析系统，该系统根据获取的浮选泡沫图像可以计算出浮选泡沫大小、个数、稳定性、速度、颜色、纹理等特征参数”Ｊ。图４是该系统在德兴铜矿大山选矿厂铜钼混合浮选

ｂ）ｓ＾Ｇ．．１０如侦测器的主规翻

作业进行的工业应用，并利用泡沫特征参数对精矿

泡沫品位进行了预测。

图２

Ｆｉｇ．２

ＳＡＧ一’ｌｂｏｌｓ的应用

ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＳＡＧ—Ｔｏｏｌｓ

我国同样关注到了这项技术的研究，在“十一五”“８６３”研究计划中立项支持了“磨机／半自磨机负荷监测技术”课题。该课题由北京矿冶研究总院、清华大学共同完成，完全依靠自主研发，在２０１０年取得了较好的成果。试验结果表明．该套装置在硬件性能上已经达到了振动信号采集所需要的精度、强度和稳定性。通过调整磨矿操作条件的试验，证明了磨机振动信号的特征参量口与磨机运行状态之间有一定的必然联系，如图３所示。

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图（ａ）浮选泡抹图像采集装置

图４

Ｆｉｇ．４

ＢＦＩＰＳ图像分析系统的工业应用

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ＢＦＩＰＳ

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１．Ｉ．３浓密机负荷监测技术

浓密机负荷主要指的是存泥量，通过测量耙架扭矩、耙架电流、泥床压力、泥层厚度等手段均可以间接反映。泥床压力检测通常需要预先在浓密机锥底进行安装时预埋压力传感器，泥层厚度可以通过超声波物位计或浸入式红外浊度仪来实现，这两种方式的优点是反应存泥量更直接，缺点是需要做大量的标定工作。利用耙架扭矩、耙架电流判断浓密机存泥量很简洁实用，但是反应的设备状态信息很有限，失真率也较高。

北京矿冶研究总院自２００９年开始研究浓密机负荷软测量技术，根据浓密机的工作原理．和输入输出物料、浓密机电流，扭矩等信号进行泥床厚度的预报。该模型通过工业试验证明了浓密机负荷在线预测是可行的和准确的。图５是在江西德兴铜矿工业水处理站分别利用超声波泥水界面测量方式和浓密机负荷软测量方式进行的在线检测。１．２工艺过程参数在线检测技术１．２．１矿石粒度

美国ＳＰＬＩＴＥＮＧＥＩＮＥＥＲＩＮＧ公司开发的Ｓｐｌｉｔ—

ＯｎｌｉｎｅｏＲｏｃｋＦｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ

５００

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３００

２００

图３磨机振动信号口值与给矿量的关系

Ｆｉｇ．３

Ｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｆｅｅｄｃｈａｎｇｅ

ｍｉｌｌｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ

１．１

ａｎｄ卢ｖａｌｕｅ

ｏｆ

２浮选泡沫状态分析

瑞典ＳＧＳ公司开发了一款专用的浮选泡沫状态分析仪ＭＥＴｃａｍ—ＦＣ，并已经在工业流程上安装

２

０００台以上。ＭＥＴｃａｍ－ＦＣ实时地采集和分析浮选

泡沫的图像信息，可以测量泡沫的移动速度、泡沫稳定性、泡沫大小分布和６个图像色彩输出。ＭＥＴｃａｍ—Ｆｃ是通过无线网络与控制系统进行传输的。

美国的ＫＳＸ公司开发的ＰｌａｎｔＶｉｓｉｏｎ系统中包括了浮选泡沫图像分析系统，该系统可以分析泡沫大小、泡沫颜色成分（红、绿、蓝及灰度）、泡沫纹理、泡沫稳定性、泡沫移动速度。该系统可以完成对浮选设备、浮选作业、浮选系列乃至浮选流程完整的泡沫图像在线分析，完全替代过去靠人工徒步往返观察的模式。

北京矿冶研究总院自２０００年开始就致力于用

ｓｙｓｔｅｍ利用图

像分割技术实现了皮带上的矿石块度在线分析，包括对粗碎、细碎的给矿矿石和破碎后矿石，自磨／半自磨机给矿矿石，以及皮带Ｊ！二的钢球、球磨机给矿等，以此为指导进行碎磨控制．能够提高碎矿和

万方数据

?５０

有色金属（选矿部分）２０１１年增｜｛ｊ

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按照筛分的等级或者用广设定的粒级，刘矿石图像处理后输出小同粒级矿打所占的百分比：

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网（ａ）基于超声渡浓寄机泥层厚度测量图｛ｈ）浓密机抛屡Ｊ早度软删量

图５浓密机负荷直接测量和软测量

Ｆｉｇ５

Ｐｈｙｓｉｃａｌａｎｄｓｏｆｔｍｅａｓｕｒｉｎｇｏｆｔｈｉｃｋｅｎｅｒ’ｓｌｏａｄ

ａ）应惜上的矿石闱像采集装置（ｂ）矿右图像分析软件

图８

Ｆｉｇ．８

ＢＯＳＡ—ｌ型矿石图像分析系统

ＢＯＳＡ—Ｉｍａｇｉｎｇｐａｒｌｉｃｌｅｓｉｚｅ

ａｎａｌｙｚｅｒ

磨矿生产效率和处理量。图６是Ｓｐｌｉｔ—ｏｎｌｉｎｅ的系

统图，图７是该系统的标定过程。

美国的ＫＳＸ公司开发的ＰｌａｎｔＶｉｓｉｏｎ系统中同样包括了矿石粒度图像分析系统，该系统可以分析矿石粒度分布信息、矿石颜色成分（红、绿、蓝及灰度）、Ｆ２０／Ｆ５０／Ｆ８０、最小粒级百分比等信息。该项检测用于半自磨机的前馈给矿量控制。ＰＩａｎｔＶｉｓｉｏｎ可以最多驱动２４台摄像机进行图像的采集和分析。

北京矿冶研究总院自２００８年开始ＢＯＳＡ型矿石粒度陶像分析系统的研究，图８是该系统在焦家金矿４ｋｔ／ｄ破碎工段进行的工业试验。该系统可以

ｌ

２．２矿浆粒度

矿浆粒度在线检测已经形成了稳定的检测方案

和产品．进Ｌ』设备包括ＯＵＴＯＴＥＣ公司的基于位移

原理ＰＳｌ３００和基于激光原理的ＰＳｌ５００分析仪，德

国ＳＹＭＰＡＴＥＣＧｍｂＨ生产的在线超声衰减粒度仪ＯＰＵＳ（Ｏｎ—ｌｉｎｅＰａｎｉｃｌｅｓｉｚｅａｎａｌｙｓｉｓｂｙ

Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ

Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ），美国热电公司的ＰＳＭ一４００型粒度

仪。同产设备包括北京矿冶研究总院研制的ＢＰＳＭ型多流道矿浆粒度仅和丹东东方测控开发的ＤＦ—ＰＳＭ超声波在线粒度仪。

１．２．３矿浆品值

自２０世纪８０年代以来，矿浆品位在线分析技术主要依赖于进口，进ｕ品牌以ＯＵＴＯＴＥＣ公司

霪飕爵囡

图６

Ｓｐｌｉｔ—Ｏｎｌｉｎｅ＠Ｒｏｃｋｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ

Ｃｏｕｒｉｅｒ系列产品为丰，日前以Ｃｏｕｒｉｅｒ６ＳＬ为主。

与之前的Ｃｏｕｒｉｅｒ系列产品相比，Ｃｏｕｒｉｅｒ６ＳＬ增加了多模型功能，并采用了嵌人式Ｔ控计算机系统作

为人机界面。该仪器最多可以测量２４个流道．每个流道最多可以测量６种元素。

。釜坦魁刍ｅ釜趟２ｉ。：：丛Ｉ睦Ｉ

ｓｙｓｔｅｍ用于破碎原矿矿石块度分析

Ｆｉｇ．６

Ｃｒｕｓｈｆｅｅｄ

ｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｚｅ

ａｎａｌｙｚｅｒｏｆＳｐｌｉｔ—

Ｏｎｌｉｎｅ０ｒｏｃｋ

ｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｓｙｓｔｅｍ

美国热电成为另一个销售矿浆晶位载流分析仪

器的进口品牌，以ＭＳＡ多流道载流分析仪为主，

可以测量３，１８个流道。该仪器先后在澳大利亚、前苏联、英国、南非，赞比亚、新儿内亚、菲律宾等同使用，往我国有色行业的应用为数不多。

我曰在载流ｘ荧光品位分析仪的研发ｌ：取得

了突破成果：北京矿冶研究总院２００８年开发成功了ＢＯＸＡ型鲅流ｘ荧光分析仪系统，并在２００９．

懈

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１■

２０１０年取得了１２，１ｋ应用ｆｉ的成功．ＢＯＸＡ采用了波｜：乏色散＋能量色散的分析原理，并内置了多模型技

术：近一年来，根据有色行业的发展需要，在多金

图７Ｓｐｌｉｔ—Ｏｎｌｉｎｅ。Ｒｏｃｋｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ

ｓｙｓｔｅｍ筛分取样的标定曲线

Ｆｉｇ７

Ｓｈｅａｒｉｎｇｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｒｏｃｋｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ

ｃｕｒｖｅ

属硫化矿浮选流程卜进行硫元素在线分析的探索，

通过ＢＯＸＡ可以较准确的反应硫元素的变化趋势．１．２．４矿浆酸碱度

ｏｆＳｐｌｉｔ—Ｏｎｌｉｎｅ＠

ａｎａｌｙｓｉｓｓｙｓｔｅｍ

万方数据

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本文编号：130165