使用球磨機(jī)給礦量優(yōu)化浮選液位控制的應(yīng)用

彭秀云，范凌霄，黃玉珍，梁劍峰，李晶兵

(1.北京礦冶研究總院，北京102628;2.江西銅業(yè)集團(tuán)公司德興銅礦，江西 德興334200)

1 引言

選礦廠工藝流程一般包括碎礦、磨礦、浮選及精礦脫水幾個(gè)工段。浮選過程是有用礦物成分的選別和富集過程，浮選槽的礦漿在攪拌、充氣和浮選藥劑的作用下，有用金屬成分被活化吸附后，帶到泡沫層中，經(jīng)刮出就成為了精礦，相反，礦漿中的脈石和其他成分經(jīng)藥劑作用下沉為尾礦［1］。

對(duì)于浮選過程的主要控制目標(biāo)是:保持合格的最終精礦品位;提高有用成分的回收率;降低藥劑等原材料的消耗量［1］。

隨著浮選機(jī)容積的增大和自動(dòng)控制技術(shù)的不斷革新，為了滿足選礦生產(chǎn)過程中安全性、產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效益、環(huán)境保護(hù)等要求，浮選過程自動(dòng)控制程度越來越高［2］。浮選槽液位的變化直接影響精礦品位和回收率，因而，浮選槽液位的穩(wěn)定控制是浮選過程穩(wěn)定生產(chǎn)的關(guān)鍵參數(shù)［3］。然而，對(duì)于浮選過程而言，品位指標(biāo)與關(guān)鍵控制變量間具有強(qiáng)非線性、不確定性等綜合復(fù)雜性，常規(guī)或單一控制方法難以實(shí)現(xiàn)工藝指標(biāo)的優(yōu)化控制［4］。

本文針對(duì)浮選生產(chǎn)過程的特點(diǎn)，將反饋與前饋相結(jié)合，使用球磨機(jī)給礦量變化的參數(shù)，優(yōu)化了浮選液位控制系統(tǒng)。

泗州選礦廠作為德興銅礦的主要產(chǎn)能企業(yè)，承擔(dān)著日處理量3.8萬t的生產(chǎn)任務(wù)。選礦廠分一期和二期兩個(gè)選礦車間，一期共12臺(tái)球磨機(jī)，日處理量約達(dá)到18000t/d，二期共10臺(tái)球磨機(jī)，日處理量約達(dá)到20000t/d。因此，如何保證浮選工藝流程的穩(wěn)定是控制系統(tǒng)需要解決的問題。因一期和二期配置相同，我們選取二期作為主要研究對(duì)象。

粗選作業(yè)分四個(gè)作業(yè)，分別為粗一、粗二、掃一和掃二，每個(gè)作業(yè)由兩臺(tái)浮選機(jī)組成。浮選機(jī)選用北京礦冶研究總院KYF-130立充氣攪拌式浮選機(jī)。其控制系統(tǒng)為每作業(yè)配置一套液位回路，共4套液位回路，每個(gè)回路由檢測裝置，控制器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成。系統(tǒng)可以通過就地的控制箱進(jìn)行就地手動(dòng)控制，也可以通過遠(yuǎn)程PLC集中控制系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)程手動(dòng)和遠(yuǎn)程自動(dòng)控制。由于粗一是浮選的關(guān)鍵作業(yè)，也是首先受到給礦量擾動(dòng)的作業(yè)，同時(shí)也是影響后續(xù)作業(yè)穩(wěn)定性的主要原因。因此，本文重點(diǎn)研究粗一作業(yè)的給礦量擾動(dòng)對(duì)控制系統(tǒng)的影響。

2 浮選液位優(yōu)化控制算法

2.1 液位控制控制算法

圖2為典型的PID控制回路。液位控制算法中，常規(guī)PID已經(jīng)不能再滿足大型浮選機(jī)液位系統(tǒng)的非線性和大滯后性要求［5］。為減少在球磨機(jī)開停球時(shí)，給礦量的擾動(dòng)對(duì)浮選作業(yè)的影響，增加了等可浮作業(yè)(粗選一)的前饋控制，使系統(tǒng)即時(shí)響應(yīng)這種變化，穩(wěn)定后續(xù)作業(yè)流程。

2.2 擾動(dòng)量計(jì)算

圖3為PID子程序內(nèi)擾動(dòng)前饋量的計(jì)算原理。

2.3 模擬給礦量擾動(dòng)

由于控制系統(tǒng)無法讀取到給礦量的適時(shí)數(shù)據(jù)，因此采用了人工手動(dòng)設(shè)定開停球信息，估算開停球時(shí)給礦量的變化，以及延遲時(shí)間、作用時(shí)間。

圖1 浮選過程P＆I圖

圖2 PID控制算法

二期共10臺(tái)球磨機(jī)，其處理量為826.5t/h，按照給礦濃度32%，礦漿比重1.25g/ml計(jì)算，額定的給礦流量為2066.25m3/h。

二期的球磨機(jī)給礦量分別為:228t/h(大球磨)，66.5t/h(小球磨)*9。

(1)按照一臺(tái)大球停開車或者兩臺(tái)小球停車時(shí)，加入前饋控制。

給礦延時(shí)時(shí)間為30s，給礦作用時(shí)間為60s，給礦系數(shù)為FK。

ΔQlmt=FK* Qmax/Num=FK*2066.25/10=FK*206.625。

此時(shí)，要求166.25＜ΔQlmt＜332.5m3/h，即0.8＜FK＜1.6。

初步設(shè)定 FK=1.5。按照如下公式計(jì)算前饋量。

Bias=K*100* ΔQ/Qmax。

(2)按照兩臺(tái)小球66.5t/h(332.5m3/h)停車或者開啟時(shí)，加入前饋控制其前饋量為:

Bias=K*100*133/756=K*17.59。

初步設(shè)定為 K=0.3，則 BIAS=5.277。建議Kmax=0.4。

3 控制效果及運(yùn)行指標(biāo)分析

3.1 球磨機(jī)給礦量擾動(dòng)條件下浮選液位的控制效果

控制系統(tǒng)分析了在球磨機(jī)不同開停工況下，測試了不同的前饋控制系數(shù)K對(duì)控制效果的影響。得到K=0.3時(shí)效果最佳。

(1)K=0.2時(shí)，13∶43∶00開了2臺(tái)66.5t/h球磨機(jī)，Δ(PV-SP)max=563-545=18mm。

圖3 PID子程序內(nèi)擾動(dòng)前饋量計(jì)算

圖4 K=0.2開2臺(tái)小球磨5分鐘控制曲線

(2)K=0.4 時(shí)，14∶01∶55 停了1 臺(tái)228t/h，3 臺(tái)66.5t/h球磨機(jī)，Δ(PV-SP)max=559-545=14mm。

圖5 K=0.4停1臺(tái)大3臺(tái)小球磨5分鐘控制曲線

(3)K=0.3 時(shí)，14∶06∶10 開了1 臺(tái)228t/h，3 臺(tái)66.5t/h球磨機(jī)，Δ(PV-SP)max=554-545=9mm。

圖6 K=0.3開1臺(tái)大3臺(tái)小球磨5分鐘控制曲線

3.2 球磨機(jī)給礦量擾動(dòng)條件下運(yùn)行指標(biāo)

優(yōu)化后的控制系統(tǒng)在7月經(jīng)過調(diào)試后8月1日投入使用，從表1中可以看到粗選回收率較7月份的87.2%提高到了8月份的88.3%，大約1%左右。

表1 運(yùn)行指標(biāo)統(tǒng)計(jì)表

4 監(jiān)控畫面優(yōu)化

優(yōu)化后的監(jiān)控系統(tǒng)增加了球磨機(jī)開停信息手動(dòng)設(shè)定功能及其信息。

(1)選擇開停球磨機(jī)信息。以及當(dāng)前運(yùn)行球磨機(jī)數(shù)量和總的球磨機(jī)數(shù)量顯示。

(2)各球磨機(jī)處理量顯示和設(shè)定。以及當(dāng)前給礦量和額定給礦量統(tǒng)計(jì)顯示，當(dāng)前給礦量流量和額定給礦流量量統(tǒng)計(jì)顯示。

(3)給礦變化延遲時(shí)間、作用時(shí)間和給礦系數(shù)的設(shè)定和顯示。

5 總結(jié)

經(jīng)過優(yōu)化后的浮選液位控制系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。在正常給礦穩(wěn)定的情況下，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定;給礦量發(fā)生變化后，控制系統(tǒng)能及時(shí)調(diào)整。

由于浮選過程比較復(fù)雜，除了物理反應(yīng)外，還包括化學(xué)反應(yīng)。且浮選過程內(nèi)部機(jī)理復(fù)雜，內(nèi)部工況無法直接測量，浮選槽之間的連接也很復(fù)雜，能夠直接監(jiān)測的物理量也很少［6］。未來的研究工作可分析不同的工藝條件對(duì)生產(chǎn)指標(biāo)和回收率的影響，這將是一個(gè)很重要的研究課題。

［1］蔡幼忠.浮選槽的液位檢測控制探討［J］.有色礦山，2002，31(6):35-45.

［2］沈政昌.浮選機(jī)發(fā)展歷史及發(fā)展趨勢［J］.有色金屬(選礦部分)，2011，(1):34-46.

［3］邵之苗，高揚(yáng).銅選礦廠浮選過程控制系統(tǒng)的研究與應(yīng)用［J］.礦冶，2012-03，21(1):73-76.

［4］李海波，鄭秀萍，柴天佑.浮選過程混合智能優(yōu)化設(shè)定控制方法［J］.東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2013-1，33(1):1-5.

［5］武濤，楊文旺，李強(qiáng)等.大型充氣機(jī)械攪拌式浮選機(jī)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用［J］.有色金屬(選礦部分)，2012，(5):62-73.

［6］王云峰.浮選機(jī)液位在線檢測分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測研究［J］.電子設(shè)計(jì)工程，2012-1，20(2):171-173.