選礦機用傘形振動給料器結構改進與參數分析

黃舜昊

贛州好朋友科技有限公司 江西贛州 341000

目前，國內外智能選礦機的給料結構主要以振動篩加輸送帶的方式為主。其優點是有預篩分功能，結構簡單，運用廣泛，輸送帶布料穩定易于 X射線成像；缺點是處理量受輸送帶成像寬度、速度限制，且占地面積大、維修困難。若采用相機成像，輸送帶背景也會影響礦物識別。贛州好朋友科技有限公司[1]推出一種環形結構[2]的選礦設備——天元智能選礦機。

該礦機的設計思路來源于微積分思路和雨傘結構，把輸送帶橫向成像的直線段分割成小段，然后首尾相接，形成一個多邊形結構，為方便工業量產，演變成一個類傘形結構。該礦機在減少設備占地面積的同時，大幅提升了“輸送帶”成像寬度，解決了選礦機處理量受輸送帶帶寬限制的問題。在試驗試產過程中發現，保證處理量、提升布料效果、研究振動參數，是優化設計振動給料器的技術難點。

1 問題分析

1.1 設備原理

天元智能選礦機的外觀及工作原理分別如圖1、2 所示。被選礦物通過頂部漏斗進入振動給料器，然后周向散開，礦物呈自由落體狀態下落，期間經過傳感器射線源組成的成像區域識別礦廢特征，特征處理后噴閥做出打擊動作，進行礦物分選。

圖1 天元TM 智能選礦機外形Fig.1 Appearance of TIANYUANTM intelligent sorting machine

圖2 天元TM 智能選礦機工作原理Fig.2 Working principle of TIANYUANTM intelligent sorting machine

1.2 問題描述

振動給料器是天元智能選礦機的關鍵部件之一，給料的均勻性、穩定性以及適應性是成像質量及打擊效果的充分條件。目前使用的振動給料器是一個帶坡度的圓錐形圓盤，圓盤高度、直徑、坡度均通過多次制造打樣，反復測試試驗修改而得。試驗時，給料是間歇性、極小批量的，給料方式相對理想；但當該選礦機在礦場試產時，礦物卻無法按設計初衷均勻散開呈近似自由落體方式運動。經研究，該設備主要存在以下兩個問題。

(1) 在現場，前端輸送帶落料裝置設計各不相同，落料位置、角度、初始速度也不一致，導致礦物進入振動給料器后狀態混亂不可控，影響給料效果。現有的研發打樣測試流程費時耗力，不能快速準確設計出合適的振動給料器結構。

(2) 在不同破碎、篩分情況下，不同礦種、不同含水量，使得礦物在振動給料器上的摩擦力、礦物之間的相互作用力各不相同，無法確定給料器參數。目前，尚未系統了解振動給料器參數與給料效果之間的規律。

2 試驗方案

2.1 參數分析

礦物在振動給料器上的運動本質是彈性固體的線性接觸運動[3]，符合赫茲方程[4]。礦物與礦物、礦物與振動給料器之間不斷有接觸和相互作用，這受到摩擦力、接觸應力、法向加載力、切向加載力的影響。礦物轉運時的初始狀態與振動給料器的振頻、振幅、傾角斜度以及振動給料器外型特征等，共同決定了礦物的運動軌跡。EDEM 離散元仿真能較好協助工程師研究礦物運動軌跡。

2.2 試驗目標

在物理樣機制造試驗之前，增加 EDEM 離散元仿真流程，以仿真結果指導振動給料器結構的優化；同時，對比研究振動給料器三大參數與給料效果之間的規律。具體試驗目標如下。

(1) 目標一 通過仿真試驗優化振動給料器結構，解決不同入料位置、入料角度對給料效果產生的影響；

(2) 目標二 在不同振頻、振幅、傾角情況下進行對比試驗，總結振動給料器三大參數的影響規律。

2.3 試驗路線

定義不噴準確率，即識別系統、打擊系統同時閉鎖狀態下，礦物全部掉入默認料倉的準確率。一般而言，不噴準確率要求大于 99%。

不噴準確率評估試驗路線如圖3 所示。首先，設計并簡化智能選礦機結構及振動給料器模型，選擇某鉬礦樣本作為試驗對象進行顆粒建模，通過顆粒堆積仿真，對比實際與仿真結果的安息角[5]，修正顆粒恢復系數、靜摩擦因數、滾動摩擦因數；然后，在默認現有振頻、振幅、傾角的基礎上對比不同振動給料器結構方案對給料效果的影響；最后，對比不同振幅、振頻、傾角為單一變量時對給料效果的影響，通過不噴準確率評估給料效果的優劣。

圖3 不噴準確率評估試驗路線Fig.3 Test route for non-spray accuracy evaluation

3 結構改進與參數分析

3.1 軟件參數設置

當超過 5 個圓球進行顆粒填充時，即可獲得 95%的仿真準確率[6]。為了兼顧仿真準確性及仿真效率，筆者用 4 個不同大小圓球 (見圖4) 進行顆粒填充，最大邊長約 36 mm；設置顆粒半徑系數從 0.5～ 1.2、呈紡錘形態分布，具體如表1 所列。這符合 -45 +15 mm 粒級范圍真實的破碎情況和粒級分布。

表1 填充顆粒的參數設置Tab.1 Parameter setting of filled particles

圖4 填充的顆粒Fig.4 Filled particles

干式鉬礦安息角約為 30°，經過反復多次自然堆積仿真，得到校正后顆粒與顆粒、顆粒與鋼材、顆粒與橡膠之間的恢復系數、靜摩擦因數以及滾動摩擦因數，如表2 所列。

表2 顆粒的相互作用系數Tab.2 Interaction coefficients of particles

把設計好的方案模型導入 EDEM，并設置相關參數。

(1) 因為不同現場輸送帶速度的調節范圍為 0.5～1.2 m/s，所以在軟件中設置輸送帶速度為 0.5、0.8 及1.2 m/s。

(2) 設置顆粒工廠總給料量為 600 kg，處理量為 60 t/h；顆粒產生的速度固定，位置隨機，方向隨機。

以現場使用最廣的振動給料器參數為默認標準：傾角為 15°，振頻為 20 Hz，振幅為 2 mm，初始狀態設置為 0。將外圈料倉 1 (見圖2) 底部設計成盲板，并在后處理模塊中，統計該區域及振動給料器區域內顆粒的總質量，即可計算出不噴準確率，以評估不同方案、不同參數的仿真結果。

3.2 3 種結構方案對比

設計了 3 種不同的振動給料器方案[7-8]，與原始結構方案一起如圖5 所示，將其分別導入 EDEM 進行仿真模擬。其中，方案一把振動給料器斜面設計成階梯狀，保持總傾角不變，利用階梯落差讓礦物降速；方案二在振動給料器斜面上增加一個環形法向擋料帶，高度為粒級的中位數；方案三把振動給料器外延增長，類似屋檐狀，前端傾角保持不變。

圖5 振動給料器結構方案Fig.5 Structure scheme of vibratory feeder

不同輸送帶速度對應不同入料位置，符合現場給料情形。在 3 種不同速度條件下進行仿真，當輸送帶速度為 0.5 m/s 時，顆粒落料點位于落料盤中心偏給料側；當輸送帶速度為 0.8 m/s 時，顆粒落料點接近位于落料盤中心 (見圖6(a))；當輸送帶速度為 1.2 m/s 時，顆粒落料點位于落料盤中心偏非給料側 (見圖6(b))。

圖6 不同速度條件下仿真結果Fig.6 Simulation results under different speed conditions

顆粒初速度疊加振動給料器的往復運動，導致不同方案中的振動給料器周向給料量各不相同。

(1) 方案一 當給料器上礦物質量穩定時，階梯狀的臺階并沒獲得理想降速效果，且給料器左側礦物量明顯多于右側。

(2) 方案二 由于環形法向擋料帶的存在，不論輸送帶速度快或慢，礦物都能從多的一側往少的一側轉移，保證整個給料器相對均勻。

(3) 方案三 增長的平邊，導致礦物排出不及時，給料量時大時小，給料效果不理想，同樣也存在礦物左右不均勻的現象。

分別計算 3 種結構方案及原始方案在不同輸送帶速度情況下的不噴準確率，結果如表3 所列。

表3 不同方案在不同速度時的不噴準確率Tab.3 Non-spray accuracy of different schemes at different speeds

由表3 可得到以下結論：

(1) 相同方案中，速度為 0.5 和 0.8 m/s 時，不噴準確率相當；速度為 1.2 m/s 時，不噴準確率相對最低。這說明輸送帶速度影響礦物初始狀態，從而影響礦物的均布。

(2) 不同方案中，相同輸送帶速度下，方案三的不噴準確率最低；速度為 0.5 和 0.8 m/s 時，方案二與原始方案結果相當；速度為 1.2 m/s 時，方案二的不噴準確率比原始方案及其他方案高很多，且不噴準確率平均值達 98.09%。這說明礦物落料位置、礦物初始狀態的變化對方案二影響最小，方案二給料效果最好，并且優于原始方案。

(3) 4 個方案中，所有方案的不噴準確率均小于99%，未達到不噴準確率的定義要求。這說明振幅 (2 mm)、振頻 (20 Hz)、傾角 (15°) 并非最佳參數，需進一步試驗優化。

3.3 振頻、振幅及傾角的影響

基于上述方案二的結構，輸送帶速度設置為 0.8 m/s，其他軟件設置參數同上。以三大變量單獨變化的方式，探究振幅、振頻、傾角分別對給料效果的影響[9]。以仿真結果計算不噴準確率，如表4～ 6 所列。

表4 不同振幅下的不噴準確率Tab.4 Non-spray accuracy under different amplitudes

表5 不同振頻下的不噴準確率Tab.5 Non-spray accuracy under different vibration frequencies

表6 不同傾角下的不噴準確率Tab.6 Non-spray accuracy under different angles

從仿真過程及表4～ 6 結果可知：

(1) 振幅從 1 mm 增加到 3 mm，不噴準確率呈現下降趨勢；當振幅大于 2 mm 時，不噴準確率下降明顯；在振幅為 1.0 mm 與 1.5 mm 時，不噴準確率相接近，均大于 99%，優于振幅 2 mm 效果。

(2) 振頻從 10 Hz 增加到 30 Hz，不噴準確率呈現下降趨勢；當振頻大于 20 Hz 時，不噴準確率下降明顯；在振頻為 10 Hz 與 15 Hz 時，不噴準確率相接近，均大于 99%，優于振頻 20 Hz 效果。同時，仿真過程中，振頻為 10 Hz 時，易堵料。

(3) 傾角從 13°增加到 17°，不噴準確率先上升后下降；在傾角為 15°與 16°時，不噴準確率相接近；其他傾角時，效果較差。

從仿真試驗結果可知，在保證不堵料的前提下，振幅、振頻越小，礦物運動越穩定，不噴準確率越高，給料效果越好；當振幅大于 2 mm，振頻大于 20 Hz 時，不噴準確率下降顯著，這與前期打樣試驗所得結果一致。但最佳傾角是 15°～ 16°時，不噴準確率均未大于 99%，說明需要進一步細化對比精度。

4 現場應用

根據上述仿真結論，并結合實際含水量、處理量情況，振動給料器采用了新結構，并對三大振動參數進行微調。改進后，新設備已在多個礦場進行試產。其中，在某大型鉬礦的天元選礦機采用了振幅 1.5 mm、振頻 15 Hz、傾角 16°的參數，已投入生產 6 個月有余，設備現場生產應用如圖7 所示。選取連續生產 5 d 的抽樣化驗結果作為對比，結果如表7、8 所列。

表7 舊結構振動給料器生產抽樣結果Tab.7 Sampling results for production of vibratory feeder in old structure

圖7 優化后的振動給料器應于某大型鉬礦Fig.7 Optimized vibratory feeder applied to a large molybdenum mine

由表7 可知，使用舊結構的振動給料器，針對中品安山巖，Mo 原礦平均品位為 0.044%，尾礦平均品位為 0.023%；針對混合花崗巖，Mo 原礦平均品位為0.059 4%，尾礦平均品位為 0.030%。

由表8 可知，使用新結構的振動給料器，針對中品安山巖，Mo 原礦平均品位為 0.043%，尾礦平均品位為 0.019%；針對混合花崗巖，Mo 原礦平均品位為0.060%，尾礦平均品位為 0.027%。

表8 新結構振動給料器生產抽樣結果Tab.8 Sampling results for production of vibratory feeder in new structure

對比分析表7、8 數據，采用新結構之后，當原礦類別為中品安山巖 (Mo 原礦品位為 0.04%～ 0.05%)時，Mo 尾礦品位能夠穩定小于 0.023%；當原礦類別為高品安山巖或混合花崗巖 (Mo 原礦品位為 0.05%～0.08%) 時，Mo 尾礦品位比優化前下降 12% 左右。這也表明，新結構新參數的傘型振動給料器布料更加均勻，顯著提升了分選效果。

5 結論

(1) 使用 EDEM 離散元仿真，可快速高效優化傘型振動給料器的結構及振動參數。針對 -45 +15 mm粒級干式鉬礦，新結構的傘形振動給料器采用振幅1.5 mm、振頻 15 Hz、傾角 16°之后，給料效果更佳；對于中品、高品鉬礦拋廢，Mo 尾礦品位均有下降，分選效果提升顯著。

(2) 基本掌握了振動給料器三大參數與不噴準確率之間的規律，但處于不同環境條件的礦物，其恢復系數、靜摩擦因數、滾動摩擦因數、顆粒模型填充等都會影響仿真結果，試驗過程仍需進一步補充細化。同時，需進一步研究其他振幅、振頻、傾角組合的給料效果，以及更優的結構設計。