铜浮选流程智能控制系统设计与应用

2019-11-11 06:32赵博实
有色冶金设计与研究 2019年5期
关键词:浮选机铜精矿液位

王 旭 ,赵博实

(1.北京矿冶科技集团有限公司,北京 100160;2.东北大学 信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110004;3.矿冶过程自动控制技术国家重点实验室,北京 100160)

浮选作为选矿生产流程的重要生产工序,直接决定最终矿物产品的质量。浮选生产流程机理复杂、影响因素众多,一直是选矿生产流程的控制难点。特别是由于矿源变化造成原矿属性变化频繁,导致工况不稳定、指标波动,难以保证生产的稳定运行。为了提高矿物浮选指标、节约资源与成本、提高生产效率、创造经济效益,将一线操作工人从繁重的操作中解脱出来,实现浮选流程的自动化、智能化势在必行。

近年来,基于机器视觉的浮选泡沫表面特征监测及控制技术是浮选智能化研究的重点。A.Supomo在PTFreeport矿山的粗选浮选机上使用在线图像测量泡沫溢流速度来表征浮选产率,通过修改液位设定值来稳定产率,实现了粗选流程回收率的提高[1]。国内许多学者依据泡沫特征参数也开展了浮选过程建模、指标预测与优化控制方法的研究[2-6]。本文针对国内某大型铜矿浮选工艺流程开展过程控制技术研究,实现了铜浮选流程智能控制系统的设计与工业应用。

1 铜浮选工艺流程控制难点

该矿山铜浮选工艺由铜硫汇合粗扫选(两粗两扫、XCF&KY-50m3浮选机)、一次分选(XCF&KYF-16m3×4 浮选机)、两次精扫选(KYF-16m3×7 浮选机)和两次铜精选(一次Φ1.65 m×16 m浮选柱,二次Φ1.25m×13 m浮选柱)组成,产出铜精矿进入铜精矿浓密脱水流程。由于该矿区矿物达70种以上,矿石性质复杂、变化范围较宽,因此选矿生产操作难度大、生产稳定性差、选矿指标不够理想。其中,生产操作环节暴露出的问题主要体现在:1)来矿原料性质大幅变化后,生产操作过程中冒槽、沉槽等异常工况时有发生,浮选设备单机产率控制不稳定。2)作业内设备之间缺乏联动,常规浮选液位自动控制主要与单回路控制为主,共同抵御来矿扰动能力差,作业重新恢复稳定所需调节时间长,导致流程整体生产指标劣化趋势严重。3)浮选pH值调控不及时。pH值控制最核心的目的是抑硫浮铜,pH值控制达标与否对回收率和品位产生直接影响。

针对浮选流程产率不稳定、指标波动大等生产操作问题,本文通过完善,在线检测分析仪器,搭建浮选全流程自动化监控系统,实施智能控制策略,实现了浮选生产安全、平稳,保证了精矿品位指标的稳定及优化。

2 在线检测方案设计

结合具体铜浮选工艺流程,为该矿山设计并安装了浮选全流程的关键生产参数在线检测分析仪器,浮选全流程在线检测点布置见图1。

图1 浮选全流程在线检测点布置

作为智能控制系统的感知手段,具体检测点包括:

1)入选浓度与细度检测。通过在线粒度浓度一体化分析仪对入选前旋流分级的产品浓度和细度进行检测。

2)入选pH检测。考虑到铜浮选过程添加石灰会使传统玻璃电极pH计探头产生结钙现象,进而影响测量的灵敏性,控制系统采用在线滴定pH分析仪(见图2),其测量结果作为石灰自动添加控制的依据。该仪器采用光度滴定原理,在待测溶液中加入酸碱指示剂,用滴定试剂进行滴定。滴定过程中,当样品的酸碱达到平衡时,指示剂颜色发生变化,此时溶液中的吸光度值也随之发生变化。pH滴定分析仪利用激光及探测装置实时检测溶液中吸光度值的变化,当吸光度发生剧烈变化时,即为滴定终点。通过滴定终点滴定试剂的消耗量可计算出样品的酸度值。

图2 在线pH滴定分析仪

3)泡沫特征检测。目前控制产率最好的方式是控制泡沫图像分析仪测量的泡沫移动速度。因为泡沫移动速度在与产率的相关性上,明显优于浮选机液位。在关键节点上使用泡沫图像分析仪对产率进行精细控制可使浮选机产率保持稳定,有助于对精矿品位的控制。泡沫图像分析仪通过实时获取浮选泡沫图像、连续对浮选泡沫图像处理分析,得到反映浮选泡沫状况的特征参数和泡沫移动速度。本方案分别在粗一、粗二、分离粗选及柱精选等作业配置了泡沫图像分析仪。

4)在线品位检测。作为浮选产品指标的重要在线检测仪器,本方案分别对原矿铜品位、分离原矿铜品位、铜精矿铜品位、硫精矿铜品位、铜扫二尾铜品位、铜精扫二尾铜品位及总尾矿铜品位进行在线检测。

除此之外,浮选机液位及充气量、泡沫泵池液位、药剂添加量等常规浮选生产过程监控信息也接入到了控制系统之中。

3 系统控制功能设计

铜浮选流程智能控制系统以分析仪测量结果为依据,实现浮选流程的稳定控制和智能设定,提升精矿品位和回收率指标的稳定性,在精矿品位达标的前提下,最大化回收率。系统控制方案以基于泡沫图像的产率控制模块为核心,结合协同控制及pH控制等策略形成针对流程产率自动调整的专家控制规则库。铜浮选流程智能控制系统控制功能框图,如图3所示。

图3 铜浮选流程智能控制系统主要控制功能框图

该系统控制功能设计主要包括以下几个部分:

1)基于泡沫图像分析仪的浮选机产率稳定控制。控制产率目前最具代表性的方式是控制泡沫图像分析仪测量的泡沫移动速度。因为泡沫移动速度在与产率的相关性上,明显优于浮选机液位与产率的相关性。在关键节点上使用泡沫图像分析仪对泡沫流速进行精细控制可使浮选机产率保持稳定,有助于对精矿品位的控制,还可积极主动地避免冒槽或沉槽现象发生。产率稳定控制器通过对浮选机溢流泡沫流速大小、变化趋势等数据状态进行分析判断,进而对浮选机液位设定值进行自动调整。

2)基于在线品位分析仪的浮选流程产率优化控制。在通常情况下精矿品位对产率控制反应敏感度较高,因此可以通过产率调整实现浮选指标的优化控制。控制器首先根据在线品位分析测量值与工艺设定值的偏差,通过反馈补偿器对不同作业的浮选槽产率设定值进行整体调整,以适应不同矿石性质:铜精矿品位偏低时,通过自动降低产率设定值,以保证精矿产品合格率;精矿品位偏高时,通过自动提高产率设定来提高回收率。考虑到多流道在线品位分析仪单点测量周期可能达到20多分钟,故系统通过提取泡沫特征、浮选流程的液位及充气量等生产过程变量信息建立了铜精矿品位在线软测量模型。该模型可以预测生产过程状态改变后铜精矿对品位的影响。智能控制系统利用该预测结果通过前馈补偿器可以提前调整产率,有效缩短控制周期,降低精矿品位波动率;同时利用在线品位分析仪测量结果,可以对该品位软测量模型进行实时校正,保证模型精度。

3)串级浮选协同控制。浮选槽多级串联时,各浮选槽之间相互影响,一旦上游流量发送变化,引起粗I浮选机入料量变化,则该浮选机控制系统发现后会调整锥阀开度,从而引起下游粗II浮选机入料量发生变化。该浮选机控制系统发现后开始调整锥阀开度,再传递给后续浮选机。以此类推,这就导致系统波动逐级传递甚至放大的问题。针对浮选槽多级串联控制问题,控制系统采用一种比例积分结合常系数前馈的控制策略,降低浮选槽之间的互相影响。当采用协同控制策略时,上游浮选机调整时同时将该信息发送给协同控制模块,协同控制器根据上游调整变化量对下游系统输出预先做出调整,使上游波动平稳地通过。

4)基于pH滴定分析仪的石灰添加自动控制。pH值控制是铜浮选过程中的关键因素,对回收率和品位产生直接影响。pH值滴定分析仪虽然测量精确度高,但测量周期较长,接近10 min。为了解决pH值控制过程中的调节滞后问题,结合pH值典型变化过程(如图4所示),基于pH值偏差及pH值偏差变化率,制定了1套石灰自动添加控制策略,如表1所示。

图4 pH值变化及调节过程示意

表1 pH自动控制规则

4 智能控制系统工业应用

上述铜浮选流程智能控制系统在国内某大型铜矿浮选流程中进行了实际工业应用。该套系统软件操作主界面,如图5所示。

图5 浮选流程智能控制系统操作主界面

在基于泡沫图像的浮选单机产率稳定模块的控制作用下,对连续一段时间内粗选作业的泡沫流速分布情况进行了统计。粗选作业产率手动控制和自动控制情况下,泡沫流速分布情况分别见图6、图7所示。

图6 粗选作业浮选单机产率手动操作下泡沫流速分布

图7 粗选作业浮选单机产率自动控制下泡沫流速分布

经过数据统计分析,可见粗选产率自动控制条件下,泡沫流速呈现出更为理想的正态分布,数据集中性更好,70%以上的情况下泡沫流速控制在14~41mm/s的典型区间内。此外,自动控制情况下,粗选泡沫流速的数据标准差为17.9,相比于手动控制下的标准差36.6,产率稳定性提高1倍。

为了考察验证智能控制系统长期的控制效果,分别选取连续10 d的生产数据,经数据统计得到:浮选全流程产率手动控制下,铜精矿品位平均值为19.29,标准差为3.10;流程产率优化控制下,铜精矿品位平均值为19.77,标准差为2.71。由此可见,在保证铜精矿品位均值基本不变的情况下,铜精矿品位的标准差从3.1减少到2.7,即波动降低了12.9%。系统统计曲线截图分别如图8和图9所示。

图8 铜精矿品位控制曲线(产率手动控制,10 d)

图9 铜精矿品位控制曲线(流程产率优化控制投用,10 d)

5 结语

本文所研究的铜浮选流程智能控制系统通过借助泡沫图像分析仪、在线品位分析仪及pH滴定分析仪等智能在线检测装备,实现了浮选全流程产率的自动调节及生产指标的闭环控制。在实际工业应用过程中,精矿品位的波动明显降低,保障了整个浮选生产流程的安全稳定运行。将来,随着更多的浮选生产状态信息可以被实时采集,控制算法的智能化程度不断提高,新一代人工智能技术有望在浮选过程控制中得到充分应用,实现对不同生产工况的智能识别,可以进一步提高控制系统的适用性。

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