喂料方式對粉體氣力分級性能的影響及成因分析

摘要： 【目的】為了提高粉體氣力分級設備的分級性能，研究螺旋喂料和振動喂料2種不同喂料方式對氣力分級性能的影響。【方法】采用高速攝像機對不同喂料方式下粉體下落運動（喂料）進行圖像采集，運用圖像處理技術對采集到的圖像進行處理，通過圖像觀察法和引入喂料時連續時刻粉體面積分布變異系數分析喂料方式對粉體分散性的影響；通過碳酸鈣粉體分級實驗方法探討喂料方式對分級性能的影響。【結果】相較于螺旋喂料，振動喂料有利于粉體解團，提升粉體喂料時的均勻性和分散性；相較于螺旋喂料方式，振動喂料有助于提升氣力分級機的分級性能，尤其在較高的喂料速度下，分級性能提升效果顯著，喂料速度為18 kg/h時，分級精度提升185%，旁路值減小75%，“魚鉤效應”峰值點高度降低29%；粒徑小于10 μm的超細顆粒在粗粉中占比從螺旋喂料時的11.4%減小到振動喂料時的4.4%，粗粉中細粉占比大幅減小，粗細顆粒分離效果得到改善。【結論】螺旋喂料不適合輸運黏性較強、 流動性較差的粉體，如碳酸鈣；振動喂料可改善粉體材料的喂料均勻性和分散程度，有利于提高氣力分級機分級性能。

關鍵詞： 粉體； 氣力分級； 喂料方式； 魚鉤效應

中圖分類號： TQ028； TB4文獻標志碼：A

引用格式：

于源， 劉克潤， 劉曉勇， 等. 喂料方式對氣力分級性能的影響及成因分析［J］. 中國粉體技術， 2024， 30（2）： 36-44.

YU Y， LIU K R， LIU X Y， et al. Influence of feeding methods on classification performance of powder pneumatic classification and cause analyses［J］. China Powder Science and Technology， 2024， 30（2）： 36-44.

利用顆粒在氣流中受到離心力、 重力、 慣性力等作用產生不同運動軌跡而實現不同粒徑顆粒的氣力分級是粉體工程學中基礎操作單元之一。隨著科學技術的發展和不斷進步，各行業對分級機的要求越來越高，更小的分級粒徑、 更窄的細粉產品粒度分布、 更高的分級效率和分級精度是目前高精度分級機的發展趨勢。渦流空氣分級機具有操作參數可調、 分級精度高、 分級效果好的優點，是常用的氣力動態分級設備［1-3］。待分級粉體原料由氣力分級機喂料裝置進入分級機內，喂料方式直接影響粉體喂入時粉體狀態和分散特性，而粉體分散性的好壞會影響分級效果。超細顆粒具有較強的團聚特性，使得超細粉體的分散和分級比普通粉體更加困難。由細粉團聚而成的二次顆粒作為粗粉被收集，直接影響分級效率和細粉產率，分級機部分分級效率曲線圖中的“魚鉤效應”就是這一現象的具體體現［4］。

螺旋式給料機結構簡單、 易于操作且密封性好，是氣流分級機常采用的喂料方式，但是對于黏性大且流動性較差的粉體，螺旋喂料方式會造成粉體團聚和結塊現象，影響后續粉體進入分級機時的分散效果。國內外學者對此展開研究以改善給料的分散性。Kerins等［5］研究了用雙螺桿螺旋給料機低速輸送黏性藥用輔料介孔二氧化硅時螺桿螺距、 過濾網和進給速度對給料均勻性的影響，并指出給料機出口處的過濾網對粉體流動性及其堆積密度影響較大。Jamshidi等［6］設計了一種螺旋-刷式給料裝置用于解決細粉給料時存在不能均勻分散的問題，實驗表明，該裝置在低速給料時可以減小團聚體平均粒徑且可形成均勻的顆粒流動。朱順明等［7］發明了一種帶有葉片分散裝置和篩網的選粉機喂料裝置，提高了物料進入分級

機前的分散性。Nematollahi等［8］通過料槽形狀和結構參數為三級錐狀破碎機提供均勻的喂料并通過生產實踐驗證新給料槽形狀可得到細而

窄的產品。謝崗等［9］發明了一種安裝在分級機進料管內部的帶有粉碎機構的喂料裝置，使物料與撞擊板撞擊分散后再進入分級機進料口，提高物料分散性。馮永國等［10］設計了一種機械打散裝置，實驗結果表明，打散裝置對易團聚物料分級精度的提高效果明顯。宋偉［11］發明了一種帶有散料轉軸和分料隔板的喂料分散裝置，可減少物料的堆積，提高分級效率。楊苑等［12］通過在喂料管口設置可同時擺動和轉動的分散盤對水泥粉料進行均勻分散，以提高后續分級效果。Sun等［13］研究了顆粒喂入位置對分級機中顆粒流動和顆粒分級精度的影響，結果表明，將顆粒從強旋流區喂入可減少顆粒停留時間，實現粗細顆粒快速分級，提高物料分散性，從而提高分級精度。

通過改進螺旋喂料裝置結構或者增加喂料分散裝置，有助于提高粉體分散效果，不過仍存在一些問題，例如喂料裝置尺寸大對安裝空間有較高要求；結構復雜引起粉料在分散裝置上堆積；受低速給料限制無法適應不同喂料速率，有一定局限性等。此外，上述分散措施主要是針對螺旋喂料這種氣力分級最常用的喂料方式。事實上，振動喂料機也是一種常用的喂料機械設備，振動喂料機原理為在重力驅動下輔以振動助流裝置，使顆粒在輸運槽中呈現跳躍運動，因此具有喂料均勻且連續性較好的特點［14-15］。本文中針對螺旋喂料和振動喂料2種喂料方式，利用高速攝像機采集粉體下落時的運動圖像，基于圖像處理技術分析并探討喂料方式對粉體喂料連續性和分散性的影響，并通過物料分級實驗對比分析不同喂料方式對氣力分級性能的影響，為氣力分級系統喂料裝置的設計和選擇提供參考和理論依據。

1 材料與方法

1.1材料和儀器設備

材料：粉體原料為碳酸鈣，密度為2 710 kg/m3，粉體粒度微分分布如表1所示。

儀器設備： LHB-10型渦流空氣分級機（濰坊正遠粉體工程設備有限公司）； LT3600型激光粒度分析儀（珠海真理光學儀器有限公司）； NMRV040-30-71B5型螺旋喂料機（廣東星光傳動股份有限公司）； GZV1型振動喂料機（海安智康金屬材料加工廠）； GVCC04-B05型高速攝像機（美國Giga View公司）； MM240型LED光源（中山市光影攝影器材有限公司）。

1.2渦流空氣分級機及其工作原理

選用渦流空氣分級機，搭建氣力分級實驗平臺，如圖1所示。

氣力分級工作原理為： 在風機的抽吸作用下， 空氣通過進氣口進入渦流空氣分級機， 待分級物料通過喂料裝置由進料口進入立式渦流空氣分級機。 分級機中唯一動部件轉籠由電機驅動， 粉體在分級機內主要受到空氣曳力、 離心力和自身重力作用。 當粉體受到的空氣曳力小于離心力， 粉體沉降后作為粗粉被收集； 當粉體受到的空氣曳力大于離心力， 粉體由氣流攜帶通過轉籠通道進入轉籠中心后從出口離開分級機進入旋風分離器進行氣固分離， 收集為細粉。 氣固分離后的氣流再經過袋式除塵器清潔除塵。 設置轉籠轉速為800 r/min， 進口風速為29 m/s， 喂料速度為5、 12、 18 kg/h。 每組分級實驗完成后， 分別將獲得的粗粉和細粉進行稱重、 取樣和標記并使用激光粒度分析儀對粉體樣本進行粒度測試。

1.3 喂料裝置

圖2所示為螺旋喂料機實物圖。 螺旋喂料機主要由喂料漏斗、 螺旋輸送管、 蝸輪蝸桿減速器和交流三相變頻電機組成。 變頻電機可按設定轉速驅動蝸輪蝸桿減速器將動力傳輸給螺旋輸送管， 物料從喂料漏斗中進入螺旋輸送管， 隨著螺旋轉動被輸送至出料口流出。 圖3所示為振動喂料機實物圖， 由喂料管、 板簧、 線圈、 銜鐵和底座等組成， 最大振幅為1.5 mm， 振動頻率為3 000 min-1。 控制器產生給定電壓的半波電流傳輸給線圈， 線圈間斷產生磁性， 銜鐵被線圈產生的間斷磁性吸引， 帶動喂料管產生振動， 物料隨著喂料管的振動被輸送到出料口流出。 通過控制器控制給定電壓改變振動幅值來調節喂料速度。

1.4圖像采集平臺搭建

粉體（粒群）從喂料口自由下落（喂料）的動態視頻采用高速攝像機拍攝，像素為1 280×1 024時幀率（每秒傳輸幀數）可達500 s-1， 像素為1 280×32時幀率可達17 000 s-1，曝光時間最低為2 μs。拍攝完成后采用圖像截取軟件可獲得每幀圖像。采用LED光源為高速攝像機拍攝粉體下落過程提供合適的環境亮度，光源的色溫為3 200～5 700 K，顯色等級為Ra96+。

分別搭建螺旋喂料方式和振動喂料方式下粉體下落運動圖像采集裝置，如圖4所示。圖像采集裝置分別由上位機、 高速攝像機、 喂料裝置（螺旋喂料機或振動喂料機）以及光源組成。圖像采集實驗中喂料裝置的喂料速度分別為5、 12、 18 kg/h。將喂料裝置（螺旋喂料機或振動喂料機）調平，調整高速攝像機、 喂料裝置、 光源的位置并調節高速攝像機的焦距，確保能夠清晰拍攝到粉體從喂料裝置出料口下落時的畫面；清空喂料裝置；設定喂料速度，開啟喂料裝置開關，待粒群流動穩定后開啟高速攝像機進行拍攝，每次實驗拍攝10 s視頻文件。圖像采集現場照片如圖5所示。

1.5圖像采集及處理

使用截圖軟件FastStone Capture的定時屏幕截圖功能，對所拍攝視頻分別進行截圖，在10 s拍攝圖片的1 200幀中連續截取100幀。圖6、 7分別是在喂料速度為5 kg/h時螺旋喂料和振動喂料方式在同一視圖區域連續截取的t1～t10時刻的10幀圖片。

為了分析粉體下落過程中的分布情況，需要獲悉粉體在不同時刻的分布形態，故求取各圖片灰色區域的面積A，用以表示喂料過程粉體分布面積。方法為：首先采用基于亮度加權平均值法［16］，將RGB圖像（原圖，見圖8（a））轉換為灰度圖像，如圖8（b）所示；采用Sobel算子實現邊緣梯度二值掩模［17］提取灰度圖像的形狀特征，如圖8（c）所示。邊緣是圖像中局部亮度變化最明顯的部分，是圖像分割、形狀特征提取等圖像分析的重要依據。對圖像進行邊緣檢測并去除背景雜質后（如圖8（d）），通過膨脹二值掩模［18］連通粉體區域并消除圖像中的部分空洞以獲得更加真實的粉體區域分布形態，如圖8（e）所示；在其基礎上，以圖像中的像素點作為計量單位，通過檢測圖像中的連通域，可以獲取圖像中粉體區域的像素點數。像素具有連通性，使用四連通方法［19］可將經過上述處理的圖像劃分為不同的連通區域，以所有連通區域實際像素數作為粉體分布面積。

2 結果與分析

2.1喂料方式對粉體喂料分散性的影響

從圖6、 7可以看出，不同喂料方式下，粉體喂料時下落狀態和粉體分散差異較為明顯。對于螺旋喂料方式而言，同一區域相鄰時刻的圖像中粉體顆粒下落形成的灰黑色區域的面積變化很大，甚至存在圖像中沒有粉體顆粒的“空白”情況；對于振動喂料方式而言，同一區域相鄰時刻的圖像中粉體顆粒下落形成的灰黑色區域的面積變化并不大，因此通過觀察法可以得出：振動喂料方式的粉體喂料連續性要優于螺旋喂料方式的。

為了量化粉體下落連續性，根據上文計算得到的粉體分布面積，分別計算碳酸鈣粉體在2種喂料方式和不同喂料速度的工況下的粉體分布變異系數［20］，如表2所示。

可以看出，螺旋喂料的粉體分布變異系數遠大于振動喂料的，用螺旋喂料時碳酸鈣粉體下落時相同區域內分布面積數據的離散程度大于使用振動喂料時粉體分布面積數據的離散程度。相較于螺旋喂料，振動喂料時在不同時刻粉體分布面積差異更小，螺旋喂料連續時刻粉體分布面積變異系數大，喂料不均勻。其主要原因是螺旋喂料時，物料容易黏附在螺旋葉片上，尤其是黏性較大、流動性差的物料。隨著輸送過程的推進，黏附的物料相應增多，形成假大顆粒，嚴重時會有結塊現象，因此粉體離開螺旋輸運管下落時喂料不均勻，粒群團聚或結塊，粒群分散性差。振動喂料連續時刻粉體分布面積變異系數小，喂料均勻且連續，主要原因是振動喂料機通過設置振動部件所產生的高頻微幅（微小振幅）破壞粉體結拱和團聚來實現助流，因此，螺旋喂料方式不適合輸運黏度大、 流動性差的粉體，如碳酸鈣粉體，會造成粉體在喂料過程中下落不均勻，影響喂料分散性。振動部件利于粉體的解團，提高粉體分散性，振動喂料在輸運易團聚粉體時較于螺旋喂料更能體現出其優勢。

2.2喂料方式對氣力分級性能的影響

對分級實驗所得粗粉產品測量結果進行分析，計算出部分分級效率［21］，并計算得到各組實驗的分級粒徑d50（顆粒粒徑所對應的部分分級效率為50%）、分級精度（d25/d75）、 峰值點和旁路值，計算結果見表3。理想分級的分級精度為1。“魚鉤效應”是粗粉產品中含有細粉的體現，“魚鉤”的最高點稱為峰值點，峰值點越高則“魚鉤效應”越強。“魚鉤”的最低點是旁路值，旁路值越小，粗粉產品中的細粉量越少，粗細分離效果越好［22］。理想分級的峰值點高度和旁路值為0，不存在“魚鉤效應”，氣力分級機的工藝參數和結構參數以及粉體在分級機內的分散效果都會對分級機中的“魚鉤效應”產生影響。

從表3可以看出，在螺旋喂料方式下，隨著喂料速度增大，d50減小，分級精度下降，“魚鉤效應”增強。這是因為隨著喂料速度增大，更多的團聚顆粒喂入分級機內，粗細顆粒分離效果變差。在3種不同喂料速度下，相較于螺旋喂料，振動喂料的d50變化不大，分級精度增大，旁路值變小，“魚鉤”峰值點降低。在較高喂料速度18 kg/h時，振動喂料相比于螺旋喂料，分級精度提升了185%，旁路值減小了75%，“魚鉤效應”峰值點高度降低29%。這表明，相比于螺旋喂料，振動喂料方式不僅可以提高分級精度，也能夠大大降低混入粗粉中的細粉比例，削弱“魚鉤效應”，改善粗細顆粒分離效果，且隨著喂料速度增大，改善程度更加顯著。

為了進一步說明此問題，在喂料速度為18 kg/h時，對2種喂料方式下所得粗粉產品進行分析，并繪制粗粉產品各粒徑粉體的微分分布圖，如圖9所示。其中橫坐標為粒徑，縱坐標為分級得到的粗粉產品中不同粒徑粉體在粗粉中的占比即微分分布γ。

從圖9可以看出，相較于螺旋喂料方式，振動喂料方式得到的粗粉中細粉占比明顯減小。螺旋喂料方式下，粒徑小于5 μm的超細顆粒在粗粉中的占比是6.34%，而在振動喂料方式下，粒徑小于5 μm的超細顆粒在粗粉中的占比是2.45%；螺旋喂料方式下，粒徑小于10 μm的超細顆粒在粗粉中的占比是11.39%，而在振動喂料方式下，粒徑小于10 μm的超細顆粒在粗粉中的占比是4.36%；螺旋喂料方式下，粒徑小于20 μm的超細顆粒在粗粉中的占比是21.95%，而在振動喂料方式下，粒徑小于20 μm的超細顆粒在粗粉中的占比是9.97%。綜上所述，相比于螺旋喂料方式，振動喂料方式收集到的粗粉中含有的細粉比例大幅減小，這也是振動喂料方式部分分級效率曲線旁路值減小且“魚鉤效應”峰值點高度降低的原因。同時，根據2.1節中物料下落時的圖像分析和對比可以得出，相較于螺旋喂料方式，振動喂料方式粉體喂料均勻且粉體分散性更好，從而使混入粗粉中的細粉比例減小，削弱了“魚鉤效應”。

3 結論

為了探究喂料方式對于氣力分級性能的影響，借助圖像處理技術分析粉體喂料均勻性及其分散性，并通過碳酸鈣粉體分級實驗對螺旋喂料和振動喂料方式下氣力分級性能進行對比。

1）引入喂料過程連續時刻粉體分布面積的變異系數作為喂料連續性評價參數，在不同喂料速度下，振動喂料的粉體分布變異系數均小于螺旋喂料的，說明振動喂料方式下粉體喂料連續性優于螺旋喂料方式。

2）相比于螺旋喂料，振動喂料方式可增大分級精度，減小旁路值，使“魚鉤”峰值點降低。隨著喂料速度增大，振動喂料對分級性能的提升更加顯著，在喂料速度為18 kg/h時，分級精度提升了185%，旁路值減小了75%，“魚鉤效應”峰值點高度降低29%，混入粗粉中細粉占比大幅降低，顯著改善粗細顆粒分級效果。

3）由于粉體離開螺旋輸運管下落時喂料不均勻，粒群團聚或結塊，粒群分散性差；而振動喂料方式利于粉體解團，提高粉體分散性，粉體下落時更加均勻，有利于提高分級精度，削弱“魚鉤效應”。

利益沖突聲明（Conflict of Interests）

所有作者聲明不存在利益沖突。

All authors disclose no relevant conflict of interests.

作者貢獻（Author’s Contributions）

于源、 劉克潤、 劉曉勇、 劉家祥、 焦志偉、 付俊杰參與了實驗設計、 論文的寫作和修改。所有作者均閱讀并同意了最終稿件的提交。

The study was designed by YU Yuan， LIU Kerun， LIU Xiaoyong， LIU Jiaxiang， JIAO Zhiwei and FU Junjie. Themanuscript was drafted and revised by YU Yuan， LIU Kerun， LIU Xiaoyong， LIU Jiaxiang， JIAO Zhiwei and FU Junjie. All authors have read the last version of paper and consentedfor submission.

參考文獻（References）

［1］盧道銘， 范怡平， 盧春喜. 顆粒空氣分級技術研究進展［J］. 中國粉體技術， 2020， 26（6）： 11-24.

LU D M， FAN Y P， LU C X. Advances in research on granular air classification［J］. China Powder Science and Technology， 2020， 26（6）： 11-24.

［2］YU Y， CAO Y N， ZHANG Y， et al. Effects of guide holes on the performance of a vertical turbo air classifier［J］. The Canadian Journal of Chemical Engineering， 2023， 101（8）： 4700-4710.

［3］SUN Z P， LIANG L L， LIU C Y， et al. CFD simulation and performance optimization of a new horizontal turbo air classifier［J］. Advanced Powder Technology， 2021， 32（4）： 977-986.

［4］XING W J， WANG Y Z， ZHANG Y， et al. Experimental study on velocity field between two adjacent blades and gas-solid separation of a turbo air classifier［J］. Powder Technology， 2015， 286： 240-245.

［5］KERINS B M， O’MAHONY M， CREAN A M. Study of the feeding performance of mesoporous silica in a loss-in-weight feeder［J］. Powder Technology， 2023， 424： 11852.

［6］JAMSHIDI E， EBRAHIM A H， BARATI M. A screw-brush feeding system for uniform fine zinc oxide powder feeding and obtaining a homogeneous gas-particle flow［J］. Advanced Powder Technology， 2015， 26： 303-308.

［7］朱順明， 朱瀟敏， 朱長洪， 等. 一種選粉機的喂料裝置： CN213255731U［P］. 2021-05-02.

ZHU S M， ZHU X M， ZHU C H， et al. A feeding device for a powder concentrator： CN213255731U［P］. 2021-05-02.

［8］NEMATOLLAHI E， ZARE S， MALEKI-MOGHADDAM M， et al. DEM-based design of feed chute to improve performance of cone crushers［J］. Minerals Engineering， 2021， 168： 106927.

［9］謝崗， 黃書澤. 一種水泥生產用選粉機的喂料結構： CN210613879U［P］. 2020-05-26.

XIE G， HUANG S Z. A feeding structure of a powder selection machine for cement production： CN210613879U［P］. 2020-05-26.

［10］馮永國， 劉家祥， 劉圣照. 喂料方式對渦流空氣分級機分級性能的影響［J］. 金屬礦山， 2008（1）： 93-96.

FENG Y G， LIU J X， LIU S Z. Effect of feeding mode on classification performance of vortex air classifier［J］. Metal Mine， 2008（1）： 93-96.

［11］宋偉. 一種水泥生產用選粉機喂料分散裝置： CN216574201U［P］. 2022-05-24.

SONG W. A powder selection machine feeding and dispersing device for cement production： CN216574201U［P］. 2022-05-24.

［12］楊苑， 楊龍壽. 水泥粉料用選粉機的喂料結構： CN204429700U［P］. 2015-07-01.

YANG Y， YANG L S. The feeding structure of the powder selection machine for cement powder： CN204429700U［P］. 2015-07-01.

［13］SUN Z P， LIANG LL， LIU Q， et al. Effect of the particle injection position on the performance of a cyclonic gas solids classifier［J］. Advanced Powder Technology， 2020， 31（1）： 227-233.

［14］蓋國勝. 粉體工程［M］. 北京： 清華大學出版社， 2009.

GAI G S. Powder engineering［M］. Beijing： Tsinghua University Press， 2009.

［15］吳震， 王利強， 徐立敏， 等. 細粉體圓錐料倉振動卸料特性［J］. 中國粉體技術， 2023， 29（3）： 117-126.

WU Z， WANG L Q， XU L M， et al. Vibration unloading characteristics of fine powder cone silo［J］. China Powder Science and Technology， 2023，29（3）： 117-126.

［16］賈坡. 基于機器視覺的燒結型滾拋磨塊缺陷檢測方法研究［D］. 太原： 太原理工大學， 2021.

JIA P. Research on defect inspection method of sintered abrasive blocks based on machine vision［D］. Taiyuan： Taiyuan University of Technology， 2021.

［17］張敏. 多源圖像融合關鍵技術研究及應用［D］. 西安： 西安電子科技大學， 2015.

ZHANG M. Research and application on the key techniques of multi-source image fusion［D］. Xi’an： Xi’an University of Electronic Science and Technology， 2015.

［18］鄧向武. 基于深度學習的稻田雜草種類識別及其位置檢測方法研究［D］. 廣州： 華南農業大學， 2019.

DENG X W. The research of the categories identification and target detection with weeds based on deep learning in the paddy field［D］. Guangzhou： South China Agricultural University， 2019.

［19］林書慶. 粗集料粒形及級配對混凝土強度離散性的影響［D］. 重慶： 重慶交通大學， 2021.

LIN S Q. Influence of coarse aggregate shape and gradation on dispersion of concrete strength［D］. Chongqing： Chongqing Jiaotong University， 2021.

［20］羅良清. 統計學［M］. 長沙： 湖南大學出版社， 2014.

LUO L Q. Statistics［M］. Changsha： Hunan University Press， 2014.

［21］袁惠新. 分離過程與設備［M］. 北京： 化學工業出版社， 2007.

YUAN H X. Separation process and equipment［M］. Beijing： Chemical Industry Press， 2007.

［22］ESWARAIAH C， ANGADI S I， MISHRA B K. Mechanism of particle separation and analysis of fish-hook phenomenon in a circulating air classifier［J］. Powder Technology， 2012， 218： 57-63.

Influence of feeding methods on classification performance of

powder pneumatic classification and cause analyses

YU Yuana， LIU Keruna， LIU Xiaoyonga， LIU Jiaxiangb， JIAO Zhiweia， FU Junjie*a

（a. College of Mechanical and Electrical Engineering，b. Beijing Key Laboratory of Materials Electrochemical Process and Technology，

Beijing University of Chemical Technology， Beijing 100029， China）

Abstract

Objective The feeding method is crucial factors influencing the classification performance of the pneumatic classifier. Spiral feeding and vibration feeding are popular feeding method for powder preparation. This study aims to comparatively analyze their effects on the classification performance， providing valuable insights for the theoretical guidanceof structural optimization in the pneumatic classifier.

Methods In this paper， firstly， the image acquisition of the falling motion of material particles （feeding process） with different feeding methods was carried out using a high-speed camera.The collected images were processed using image processing technology. The influence of feeding methods on powder dispersion was analyzed through image observation and the variation coefficient of the powder distribution area of continuous moments. Then the influence of feeding methods on the classification performance was explored through the CaCO3 powder classification experiments.

Results and Discussion According to the image processing results， there are significant differences in the falling state and dispersion of powder at different feeding methods.Atthe feeding speed of 5 kg/h， the variation coefficients of spiral feeding and vibration feeding are 1.73 and 0.16， respectively. This trend continued at higher feeding speeds， with values forspiral feeding and vibration feeding at the feeding speed of 12 kg/h being 1.38 and 0.15， and at 18 kg/h being 0.90 and 0.12， respectively. Remarkably， the variation coefficient of vibration feeding is smaller than that of spiral feeding at the same feeding speed. According to the CaCO3 powder classification experimental results， the vibration feeding is conducive to improving classification performances of the pneumatic classifier， especially under the operating condition with high feeding speed， ascompared to the spiral feeding method. At the feeding speed of 18 kg/h， the pneumatic classifier exhibits substantial improvements in classification metrics when utilizing vibration feeding. Specifically， the classification accuracy is improved by 185%， the bypass value is decreased by 75% and the peak on the “fish-hook effect” is reduced by 29%. Moreover， the proportion of ultrafine particles less than 10 μm in the coarse powder is decreased from 11.4% withspiral feeding to 4.4% using vibration feeding. The proportion of fine particles in the coarse powder is greatly reduced，contributing to animprovement in theseparationefficiencybetween coarse particles and fine particles.

Conclusion Compared to the spiral feeding method， the vibration feeding method is conducive to improving the classification performances of the pneumatic classifier and its classification effects， especially under" operatingconditionswith high feeding speed. The vibration feeding method is beneficial to powder disaggregation， which can improve the uniformity and dispersion of powder material feeding compared to the spiral feeding method. The spiral feeding method is not suitable for transporting powder with high viscosity and poor flowability， such as CaCO3 powder， which causes uneven powderdrops during the feeding process and adverselyaffects the dispersion of the feeding. It is the reason that the vibration feeding method can improve the classification accuracy and weaken the “fish-hook” effect. The research results demonstrate that the vibration feeding method has advantages in transporting easily agglomerated powder compared to the spiral feeding method.

Keywords： powder； pneumatic classification； feeding methods； fish-hook effect

（責任編輯：王雅靜）

收稿日期： 2023-10-12，修回日期：2023-11-27，上線日期：2024-01-16。

基金項目：國家自然科學基金項目，編號：52174234。

第一作者簡介：于源（1976—），女，副教授，博士，碩士生導師，研究方向為粉體分離技術及設備研發、智能制造及工業自動化。

E-mail： yuyuan@mail.buct.edu.cn。