吳 靖,金玉芬,2,劉 健
(1.金川集團股份有限公司選礦廠,甘肅 金昌 737100;2.金川集團股份有限公司鎳鈷研究設計院,甘肅 金昌 737100;3.山東黃金礦業(萊州)有限公司焦家金礦,山東 萊州 261441)
該選廠尾礦車間承擔著一、二、三選礦車間尾礦的輸送及回水供給任務,各車間尾礦經管道或地溝進入尾礦車間兩臺Φ50m、Φ70m高效濃密機進行濃縮。針對尾礦輸送作業存在:上下游耦合性強,需要人工頻繁操作和調整,勞動強度大、手段單一;部分設備信號未被集成及部分工藝測點缺失等問題,以致難以實現精細化操作與管理的現狀。在完善自動化系統的基礎上,采用尾礦濃縮輸送過程智能控制,以適應選礦車間上游工序生產特點,結合濃密沉降過程及尾礦輸送過程特征,實現濃密機底流的放礦和絮凝劑添加的自動控制。
濃密機是濃縮礦漿的主要設備,廣泛應用于選礦、冶金、污水處理等行業。濃密機創立于1905年,后經多年的研究和改造,發展出了周邊傳動、中心傳動、高效濃密機、深錐濃密機、膏體濃密機等型號。Bürger對濃密機數學模型的數值解法進行了大量的研究,從而建立了濃密過程現代數學模型[1];Tan C.K.采用MPC對濃密機底流濃度進行控制,建立了考慮耙架約束的底流濃度預測控制模型[2]。王旭針對濃縮生產過程的非線性、大滯后、過程擾動變化范圍寬、自動化程度低的難題,提出了將物料平衡模型作為過程控制的中心原則,以濃密機的綜合生產經濟指標作為優化目標的濃縮生產過程智能優化控制方法[3-5]。目前,我國的濃密機在傳統濃密機的基礎上,向高效濃密機方向不斷發展,其性能、結構不斷優化,自動化、智能化水平程度不斷提高。
尾礦濃縮輸送過程智能控制適應選礦車間上游工序生產特點,結合濃密沉降過程及尾礦輸送過程特征,在基礎自動化功能的基礎上,實現濃密機底流的放礦和絮凝劑添加的自動控制。尾礦濃縮輸送過程智能控制基本實現框架如圖1所示。

圖1 尾礦濃縮輸送過程智能控制基本框架
本項目關鍵技術包括濃密機生產過程關鍵變量軟測量技術和濃密過程底流放礦和絮凝劑添加智能控制技術。
基于物料平衡和濃密沉降機理,利用過程變量軟測量技術,通過濃密機泥水界面、底流濃度離線檢測值等數據建立濃密機過程模型,建立濃密機底流濃度、泥層高度、內部礦量軟測量,實時在線預測底流濃度、泥層高度、內部礦量等變量,實現對濃密機內部狀態進行監測和預測,并采用泥層高度、底流濃度等實時測量值對模型進行校正。
根據濃密過程生產特點,以底流濃度和絮凝劑添加量為控制對象,以濃密過程生產過程建模及軟測量為手段,在對濃密機工作狀態的智能識別的基礎上,實現濃密機底流及絮凝劑添加的智能控制。通過泥層界面測量系統對泥層厚度測量,實現與濃密機底流泵自動連鎖,控制濃密機泥層高度在設定區間,進而穩定控制底流濃度;由濃密機入料測量模型,計算出進入濃密機的固含總量、從而實現絮凝劑自動添加,其尾礦濃縮輸送過程智能控制系統如圖2所示。

圖2 尾礦濃縮輸送過程智能控制系統
通過安裝濃密機壓力監測系統,建立濃密過程模型,采用軟測量技術對濃密機的底流濃度、內部礦量、泥層高度等變量進行在線軟測量,濃密機變量軟測量功能軟件界面如圖3所示,在左側設置濃密機變量軟測量算法,可對濃密機底流濃度、內部礦量、泥層高度等變量進行軟測量計算,并在中部圖像區顯示變量變化趨勢。

圖3 濃密壓濾過程變量軟測量
在線軟測量底流濃度和離線檢測底流濃度(濃度壺法)數據變化趨勢一致,平均絕對誤差在2.6%左右,滿足現場生產需求,如圖3所示。

圖4 在線軟測量底流濃度和離線檢測底流濃度
為了驗證尾礦濃縮智能控制系統的可信性,分別對濃密機放礦和絮凝劑添加采用人工控制和智能控制的方式,每隔2小時檢測記錄濃密機底流濃度和統計小時內絮凝劑用量,連續檢測48小時。濃密機底流濃度及絮凝劑用量變化如圖5和圖6所示。

圖5 濃密底流濃度隨時間變化趨勢

圖6 絮凝劑用量隨時間變化趨勢
如圖5所示,在尾礦濃縮智能系統控制下,濃密底流放礦濃度大致維持在長距離管線輸送濃度的±2%附近,而人工控制的底流放礦濃度變化較大,故相較于人工控制,智能控制系統取得了比較好的控制效果,穩定了尾礦濃密機的生產運行。
如圖6所示,智能控制絮凝劑的單位噸用量基本上維持在設定的10g/t上,而人工控制的單位噸絮凝劑用量變化幅度加大,這主要是現場工作人員根據濃密機運行情況,憑經驗調整絮凝劑的添加量,相較于智能控制,這無疑增大了工作人員的工作量,同時對工作人員的技術水平提出了更高的要求。尾礦濃縮輸送過程智能控制系統的投入使用,使選廠每年多產出近100萬m3回水,為選廠節省了節約了成本,產生了巨大的經濟效益。
本文針對該選廠所設計的尾礦濃縮輸送過程智能控制系統采用關鍵變量軟測量技術實現對濃密機內部狀態進行監測和預測,控制濃密底流濃度和絮凝劑添加量在設定的范圍內,減少了現場工作人員的工作量,創造了巨大的經濟效益。