叶轮结构对浮选动力学特性的影响

唐 军 滕瑜崇 刘 辉 于明明 匡敬忠 符东成

(1.江西理工大学机电工程学院,江西 赣州 341000;2.赣南科技学院,江西 赣州 341000;3.江西理工大学资源与环境工程学院,江西 赣州 341000)

自吸式浮选机的循环量与叶轮结构参数存在耦合关系[1],循环量过大,会使分离液面不稳定,影响矿化泡沫的收集,循环量过小,矿物难以充分悬浮,会降低矿化泡沫的产量。因此,通过优化浮选机的叶轮结构,在合理范围内提高循环量,有助于提高矿物回收率。CFD作为一种有效的研究方法和技术手段,广泛应用于浮选机研究领域[2-3]。周原彬等[4]通过CFD分析了单相流下叶片倾角对流场特征和浮选机循环量的影响,发现叶片倾角对液相的轴向速度、湍动能和压力差有较大影响,叶轮倾角为径向(0°)时有助于提高浮选机循环量。LIU Baoqing等[5]采用CFD研究了矿物入料位置、入料离散数等对矿物悬浮性的影响,并在相同工况下,分析了新式双叶片叶轮较传统叶轮在提高矿物悬浮均匀性方面的优势。GUNWANTM[6]利用CFD模拟了搅拌桶内部流体的运动特征,根据模拟结果,提出了循环体积的计算方法,同时分析了叶轮倾角对搅拌桶功耗的影响,发现后倾叶轮可以降低搅拌桶的功耗。AMEUR H[7]借助CFD探究了叶轮个数、轮盘间隙对流体粒子分布特征的影响,以提高流体粒子的悬浮性为目标,确定了最佳叶轮个数和轮盘间隙。孟丽等[8]设计了一种隔板叶轮,采用CFD研究了气-液两相流下,隔板叶轮对浮选机性能的影响,并通过试验对模拟结果进行了验证,得出隔板叶轮与原有叶轮性能相当。

上述研究主要模拟了浮选机内部的流体动力学特性,其成果对浮选机的优化具有借鉴意义,但对叶轮的优化研究大部分仅停留在倾角等基本参数上,导致自吸式浮选机叶轮形式单一,性能提升不明显。因此,本文以提高自吸式浮选机循环量、矿物悬浮均匀性为目标,将循环量更强的双倒锥台式结构与星型径向叶轮进行了结合。借助CFD方法及试验验证,对比分析了优化前后叶轮对浮选动力学特性的影响。

1 结构模型与仿真方法

1.1 结构模型建立与网格划分

JJF-0.2 m3试验样机主要由竖筒、分散罩、定子、叶轮、循环筒、假底、罐体等结构组成,结构示意图见图1,采用SolidWorks对其建立的物理模型见图2。叶轮作为自吸式浮选机最主要的结构兼具吸气和循环矿浆的作用[9],试验样机原用星型径向叶轮见图3,结合理论研究及工程实践经验,对原有叶轮进行优化后形成的改进叶轮见图4。

图1 JJF-0.2m3试验样机结构示意Fig.1 The schematic diagram of JJF-0.2m3 test prototype structure

图2 JJF-0.2 m3试验样机物理模型Fig.2 Physical model of JJF-0.2 m 3 test prototype

图3 星型径向叶轮Fig.3 Star radial impeller

图4 改进叶轮Fig.4 Improved impeller

在Ansys Fluent软件中对JJF物理模型进行流体域的填充,以及静止域和旋转域的拆分后,通过Mesh生成非结构化网格。为提高仿真结果的可靠性,在定子、分散罩、假底等多孔位置进行局部网格加密处理,网格无关性的检验选取单相流下循环筒内某一点液相的流速变化趋势作为评判标准,网格无关性检验见表1。由表1可知,随网格数量增加,液相流速趋于稳定,在网格数量大于9.61×106后,液相流速的波动范围相较于前一套网格在6%以内,综合考虑模拟结果的可靠性及计算成本,最终选取网格数量为9.61×106。

表1 网格无关性检验Table 1 Grid independence test table

1.2 仿真模型选择与条件设置

Standardk-εModel模型作为最常用的湍流模型[10],在浮选机的模拟研究中已被证实了具有良好的预测能力,因此单相流采用Standardk-εModel模型,其中湍动能k和耗散率ε的输运方程为:

式中,Yk和Yε分别代表湍动生成的k和ε;Sk和Sε为自定义源项;Gk为平均速度产生的湍流动能,m2/s2;Gε为湍动产生的湍流动能,m2/s2;σk和σε分别为k和ε的湍动普朗特数。

不考虑气相时,利用欧拉-欧拉方法,对采用Standardk-εModel湍流模型的固-液两相流进行模拟计算。曳力模型采用Gidaspow,其中固相悬浮和运动的主要动力来源为液相对其的曳力,计算过程中忽略升力、附加质量力等小量级力。浮选中固相颗粒被处理为与液相相互作用的连续介质时,固相间的固相应力采用颗粒动力学理论模型来描述。叶轮高速旋转时固相颗粒不发生变形,每一相的运动由连续性方程和动量守恒方程控制[11],两种方程分别为:

式中,Aq为第 q相的矿浆体积分数;ρq为密度,kg/m3;为速度,m/s;p为压强,Pa;为应力张量,Pa;g为重力加速度,m/s2;Fq为相间作用力,N。

罐体内壁设为光滑壁面,液相和固相分别设为No silp和Free slip边界条件[12]。固相为黄铜矿,液相为清水,固相、液相的基本参数设置见表2,所有模拟案例的叶轮转速均为997 r/min,并采用稳态求解,数值计算终止基于平方根残差为1×10-5的可靠性收敛准则。

表2 固相、液相的基本参数Table 2 Basic parameters of solid and liquid phases

2 试验结果分析

2.1 叶轮结构对流场特征的影响分析

单相流模拟下,两种叶轮旋转时浮选机罐体内液相的速度矢量图见图5。

图5 液相速度矢量图Fig.5 Liquid phase velocity vector diagram

从图5可以看出,两种叶轮旋转时罐体内部均形成上下两个大的对称循环涡流,其中上部流场主要为矿物颗粒和气泡的碰撞以及运输矿化泡沫创造适宜的流场条件;下部流场旨在为未参与循环的矿物颗粒提供循环机会。在浮选过程中,叶轮甩出的矿浆无法完全由定子孔排出,部分未排出的矿浆在叶轮搅拌下沿竖筒内壁运动,形成一个有利于浮选机卷吸空气[13]的局部循环涡流。相较于传统星型径向叶轮,改进叶轮旋转时能够在罐体底部形成两个较小的循环涡流,同时提高循环筒内液相的轴向流速。其中,罐体底部小涡流的存在可以提高矿物颗粒的悬浮性,循环筒内较高的轴向流速能够提高浮选机循环量。

2.2 叶轮结构对湍流特性的影响分析

流场分析只能定性地对液相流动趋势进行描述,无法详细说明流场的紊乱特征,而湍流动能是速度脉冲值的体现,可以定量描述流场的湍流特性[4]。单相流模拟下,两种叶轮旋转时浮选机罐体内的湍流动能分布见图6。

由图6可知,两种叶轮旋转时均在竖筒和循环筒内形成了湍流,并且湍动能最大值都出现在叶轮处,相较于星型径向叶轮,改进叶轮旋转时在竖筒和循环筒内形成的湍动能分布范围更广、强度更高,有助于提高浮选机的吸气量和循环量。

图6 湍流动能分布Fig.6 Turbulent kinetic energy distribution map

2.3 叶轮结构对模拟循环量和功耗的影响分析

为研究叶轮结构对模拟循环量和功耗的影响,分别提取两种叶轮在单相流下和固相粒度为50μm的两相流下的模拟性能参数。因循环量是根据循环筒内液相的轴向流速进行计算的[6],故通过CFD-POST后处理软件,提取距离罐体底部0.08 m处循环筒截面上液相的平均轴向流速,采用速度-面积法计算得出模拟循环量。扭矩利用叶轮所受液相的扭力与作用半径的积分计算后,带入公式获得模拟功耗。两种叶轮的模拟性能参数见表3。

表3 2种叶轮的模拟性能参数Table 3 Simulation performance parameters of two impellers

从表3可以看出,两种叶轮在单相流下的循环量模拟值均大于固-液两相流下的模拟值。结果表明,固相的参与降低了循环量、增大了功耗,符合实际情况,也从侧面验证了仿真结果的可靠性。

通过对比两种叶轮的模拟性能参数,发现改进叶轮对浮选机循环量提升显著,相较于星型径向叶轮,改进叶轮的循环量在单相流模拟下提高了49%,两相流模拟下提高了46%;功耗在单相流模拟下增大了9%,两相流模拟下增大了8%。

2.4 叶轮性能参数的试验研究

在给料粒度为45～55μm(平均粒度50μm)、体积浓度为10%的黄铜矿矿浆中,对两种叶轮的整体性能参数进行对比研究。由于试验样机体积小,测量循环筒内矿浆轴向流速不现实,故采用在假底底面边沿r=0.52 m的圆周上布置10个速度测量点,通过获取速度测量点径向流速的平均值,来等效循环筒内矿浆的平均轴向流速,进而计算出矿浆循环量。矿浆流速的测量采用便携式测算仪(图7),功耗的测量采用扭矩传感器(图8),吸气量采用排水集气法进行测量得出。为降低偶然因素对叶轮性能参数测量的影响,分别对转速为997 r/min时的矿浆流速、功耗、吸气量进行3次测量,最终通过取平均值的方法计算出叶轮的各性能参数。两种叶轮的试验性能参数见表4。

图7 便携式测算仪Fig.7 Portable vibration meter

图8 扭矩传感器Fig.8 Torque transducer

表4 2种叶轮的试验性能参数Table 4 Test performance parameters of two impellers

从表4可以看出,在转速为997 r/min时,改进叶轮相较于星型径向叶轮矿浆循环量提高了45%,功耗增大了5%,吸气量提高了3%。研究发现,浮选机循环量与其容积比的范围在3～5之间时浮选效果最佳[14],在该比值范围内,提高循环量可以降低发生矿浆短路的概率,提高矿化泡沫的产量。改进叶轮旋转时浮选机循环量与其容积比为3.05,能够保证矿物颗粒的悬浮时间,进而提高矿物颗粒进入叶轮区与气泡发生再碰撞的概率。

将两种叶轮在固-液两相流下的模拟性能参数与试验性能参数进行对比后发现,循环量和功耗的模拟值与试验值的相差程度均在10%以内,造成误差的部分原因为忽略气相影响所致。试验结果进一步验证了模拟结果的可靠性以及改进叶轮优化的合理性。

2.5 粒度和叶轮结构对矿物悬浮均匀性的影响分析

粒度是影响矿物悬浮均匀性的关键因素之一[15],为深入研究粒度对矿物悬浮均匀性的影响,分别以给料粒度为50μm、74μm和120μm的黄铜矿作为模拟研究对象,对其进行固-液两相流模拟,得到的矿物浓度等值线图见图9。

图9 矿浆浓度等值线分布Fig.9 Isoline distribution of mineral concentration

从图9可以看出,粒度为50μm的矿物颗粒在液相的分散程度更高,假底和罐体底部无明显矿物堆积现象;粒度为74μm的矿物颗粒在罐体底部开始出现矿物堆积现象,分散程度适中;粒度为120μm的矿物颗粒分散程度最差,在靠近分离液面很长一段距离无矿物颗粒分布,大量矿物堆积在假底和罐体底部。

因罐体内矿物的分布特征具有对称性,故选取距离叶轮轴线中心r=0.26 m,长度为0.62 m的取样范围,并在该范围内均匀选取30个样本点,用该范围内矿物的悬浮均匀性来反映整个罐体内部的矿物悬浮均匀性。取样范围示意见图10。

图10 取样范围示意Fig.10 Sample point diagram

矿物悬浮均匀性的两个评价指标为矿物悬浮性α和悬浮均匀度ζ,对应的计算公式分别为[16]:

式中,Ch与Cavg分别表示取样范围内各样本点的浓度值和平均浓度值,n表示样本点个数。α和ζ与1越接近表明矿物颗粒的悬浮均匀性越好。

根据悬浮性α的计算公式,计算给料粒度分别为50μm、74μm和120μm的黄铜矿在取样范围内的α值,得出的给料粒度对矿物悬浮性的影响曲线见图11。

图11 粒度对矿物悬浮性的影响Fig.11 Influence of particle size on mineral suspension

从图11可以看出,粒度越大矿物颗粒越不易悬浮,罐体底部矿物浓度明显增大,导致该点α值与1的间距变大。粒度为50μm的矿物悬浮性曲线近似于直线与1最贴近,在靠近分离液面时曲线急剧下滑;粒度为120μm的矿物悬浮性曲线波动最大且在更低位置出现曲线急剧下滑现象;粒度为74μm的矿物悬浮性曲线介于50μm和120μm的矿物悬浮性曲线之间,分布较为平缓。粒度为50μm、74μm和120μm的矿物ζ值分别为0.95、0.81和0.68,综合矿物悬浮均匀性的两个评价指标可以得出,随粒度增大矿物悬浮均匀性变差。

为研究叶轮结构对矿物悬浮均匀性的影响,在选取粒度为120μm的黄铜矿作为模拟对象,固-液两相流模拟下,两种叶轮旋转时罐体内的矿物浓度等值线图见图12。从图中可以看出,星型径向叶轮旋转时矿物在液相的分散程度较弱,矿物在罐体底部和假底上方堆积严重。由于改进叶轮抽吸效果显著,罐体底部矿物浓度较小,矿物的整体分散程度较高,但假底和循环筒的夹角处仍有少量矿物堆积。

图12 矿浆浓度等值线分布Fig.12 Isoline distribution of mineral concentration

叶轮结构对矿物悬浮性的影响曲线见图13。

图13 叶轮结构对矿物悬浮性的影响Fig.13 Influence of impeller structure on mineral suspension

由图13可知,相较于星型径向叶轮,改进叶轮旋转时矿物悬浮性曲线更加平缓且α值与1更贴近,曲线急剧下滑现象出现在相对较高位置。星型径向叶轮和改进叶轮旋转时粒度为120μm的矿物ζ值分别为0.68和0.75。综合矿物悬浮均匀性的两个评价指标可以得出,改进叶轮在提高矿物悬浮均匀性方面效果显著。

3 结 论

(1)通过结合理论研究及工程实践经验,对JJF试验样机原有叶轮进行优化后形成了一种能提高浮选机循环量及矿物悬浮均匀性的改进叶轮,通过CFD模拟和试验研究,验证了改进叶轮优化的合理性。

(2)研究表明,相较于星型径向叶轮,改进叶轮旋转时在竖筒和循环筒内形成了更强的湍动能,浮选机循环量显著提升,功耗略微增大,吸气量无明显变化。粒度对矿物悬浮均匀性有较大影响,随粒度增大,矿物在液相的悬浮均匀性变差,改进叶轮在提高矿物悬浮均匀性和解决矿物沉槽问题方面效果显著。

(3)改进叶轮提高了罐体内矿物的悬浮均匀性,但假底和循环筒的夹角处仍有少量矿物堆积,除控制矿物粒度和优化叶轮结构外,对夹角处的结构进行优化也是提高矿物悬浮均匀性的一种方法。