基于JK落重和Bond球磨功指数试验的铁矿石碎磨特性及流程模拟计算

弓长岭选厂目前采用传统的“三段一闭路破碎”、“阶段磨矿”的碎磨工艺流程,存在生产工艺流程长且磨矿能耗偏高等问题。因此拟在粗碎后增加(半)自磨作业,降低进入球磨物料的粒度,以期降低磨矿作业能耗,优化碎磨作业工艺流程,提高选厂的作业生产能力,降低磨矿作业生产成本。试验原料铁矿石品位为28.27%,其中铁主要以磁铁矿的形式存在,脉石主要为SiO2,含量为48.61%。以鞍钢弓长岭选厂作业流程中粗碎产品进行JK落重试验,细碎产品进行Bond球磨功指数试验,对矿石的碎磨特性参数进行深入研究。研究结果表明,矿石的冲击破碎模型t10=70.099×(1-exp-0.647×Ecs),其中A为冲击粉碎参数,其值为70.099,b为0.647,A×b为45.354,矿石的抗冲击破碎能力属于中等级别,且随着颗粒粒度的减小而增大;矿石磨蚀系数ta为0.361,抗磨蚀能力为中等级别;矿石的相对密度为3.26。Bond球磨功指数试验获得的功指数Wib=11.7665kWh/t,属于中硬矿石,可以采用(半)自磨工艺。半自磨机设计给矿粒度为F80=160mm,最终产品粒度P80=86μm,JKsimMet软件模拟结果表明,需要2台Φ8.8m×5.1m半自磨机(装机功率7000kW)可满足生产要求。该试验结果对后续选厂工艺流程的优化具有重要意义。

基于碎磨参数的介质优化及降低半自磨顽石积累实验研究

针对某大型钼矿存在半自磨机顽石积累、产能提升幅度有限等问题,在综合考虑不同测试方法下的碎磨参数及通过压载实验获得顽石粒级的基础上,运用修正后的Azzaroni公式进行钢球直径精确计算,并通过实验室实验进行合理性验证。研究结果表明:(1)三种测试方法获得的碎磨参数结果均表明了该矿石的难磨剥特性但在描述矿石抗冲击性能上仍有区别;(2)该矿石的顽石粒级为-80+20 mm;(3)半自磨机的最佳钢球方案为m(Φ130 mm)∶m(Φ110 mm)=1∶1。单一球径Φ130mm中+100 mm充当自磨介质的矿石磨矿产品较选厂Φ120 mm钢球方案提高了11.17百分点,顽石含量降低了1.67百分点;混合球径m(Φ130 mm)∶m(Φ110 mm)=1∶1的+100 mm含量较单一球径Φ130 mm提高了1百分点,顽石含量降低了3.41百分点,验证了所计算的最大钢球直径方案的合理性,并采用混合球径方案获得了更优的磨矿效果。

借助他方试验预测自磨/半自磨单位能量的方法

自磨/半自磨单位能量是自磨/半自磨设备选型的主要参数。自磨/半自磨单位能量预测是自磨/半自磨流程设计的重要环节。目前自磨/半自磨单位能量大多通过现代自磨/半自磨试验方法进行预测,这些试验方法一般由专门开发的实验室试验和计算机模拟软件组成,各自形成独立的体系。然而,有一些特殊类型的自磨/半自磨单位能量预测方法不是开发自己的试验方法,而是借用Bond功指数试验、JKTech落重试验、半自磨功率指数(SPI)试验等他方的现有成熟试验方法获得必要的参数,用于自己开发的预测计算方法中,以低成本享有其存在的空间和独特的优势。本文介绍了利用Bond功指数的方法、澳大利亚Ausenco公司的方法、加拿大OMC公司的方法和澳大利亚DBC公司的方法等4种这一类自磨/半自磨单位能量的预测方法。

辽宁某铁矿石碎磨特性研究

辽宁某铁矿石铁品位为28.74%,铁主要以赤铁矿形式存在。为确定矿石合理碎磨工艺流程,进行了矿石粉碎特性研究。磨矿功指数试验表明,矿石Bond球磨功指数为8.66 k Wh/t,属中硬矿石且易磨,可采用自磨工艺。为进一步考察矿石在自磨(半自磨)机中的粉碎特性,进行了冲击粉碎试验和磨蚀粉碎试验。结果表明:矿石抗冲击粉碎作用模型为t_(10)=80.82×(1-e^(-0.53×Ecs)),其A×b值为42.8,抗冲击粉碎能力属于中硬范畴;磨蚀指数Ta值为0.28,抗磨蚀能力属于硬的范畴。试验结果可以为该矿石合理碎磨方式的选择提供基础数据支撑。

本钢歪头山矿石碎磨特性参数研究

以本钢歪头山铁矿石为试验物料,采用JK落重试验和Bond球磨功指数试验研究了矿石的碎磨特性参数。结果表明:冲击粉碎参数A为65.53,b为1.06,A×b为69.46;磨蚀粉碎试验获得的矿石磨蚀系数t_a为0.72;相对密度测定试验获得的矿石相对密度为3.31。Bond球磨功指数试验获得的球磨功指数W_(ib)为7.64 kWh/t,碎磨特性参数和Bond球磨功指数表明,歪头山矿石属于软矿石范畴,其抗冲击破碎能力和抗磨蚀能力都比较弱,矿石中没有难磨粒子。

SMC试验在碎磨工艺设计选择中的应用

在新开发矿床样品重量较少的情况,选择SMC试验对矿石碎磨工艺研究是明智之举。本文利用SMC落重试验对刚果(金)某铜矿的碎磨特性进行了测定和解析,借此对SMC落重试验的设备、工作原理、主要数据参数进行了介绍,结合碎磨数学模型对破碎机和自磨机/半自磨机进行设备选型和工艺优化。

辽宁鞍本地区某铁矿废石碎磨特性研究

为解决废石堆存造成的一系列环境及安全问题,明确铁矿废石制备砂石骨料工艺流程,以辽宁鞍本地区某铁矿废石为例,在对其性质进行分析的基础上,开展了基于Bond球磨功指数试验与JK落重试验的碎磨特性参数研究。Bond球磨功指数试验结果显示,该铁矿废石Bond球磨功指数W_(ib)为12.05 kWh/t。JK落重试验结果显示,该铁矿废石抗冲击粉碎模型为t_(10)=71.25(1-e^(-0.52E)CS),其中冲击粉碎参数A×b的值为37.05;磨蚀系数t_(a)的值为0.17;相对密度为3.06。试验结果表明,该铁矿废石抗冲击粉碎能力属于硬范畴,抗磨蚀粉碎能力属于极硬范畴。结合上述试验结果,最终确定了该铁矿废石的生产设备与利用工艺。

基于图像边缘保持的反距离加权插值算法

在数据可视化过程中运用普通的插值算法处理图像,容易造成图像边缘信息的大量损失,边界效果通常比较模糊,导致图片整体增强效果欠佳。针对该问题,将图像边缘保持策略引入反距离插值算法中,提出了基于图像边缘保持的反距离加权插值算法。在图像边缘优化方向确定的基础上,利用反距离加权插值函数获取图像边缘区域像素间的关系,根据权值下降指数调节图像边缘的清晰度,设置平滑参数控制算法的平滑效应,达到增强图像整体效果的最佳状态。利用计算机进行图像增强实验,通过基于图像能量谱的图像质量测度值和图像熵值等指标对图像整体增强效果进行评估,结果表明:经算法处理后的图像整体增强效果明显,所提算法在执行效率和提升图像熵值等方面均具有突出的优越性。

一种预测半自磨机给料粒度分布的方法

通过对矿山现场的半自磨机粒度分布曲线进行拟合分析,并结合粒度分布函数进行研究,提出了一种利用破碎机紧边排矿口宽度(CSS)和矿石落重参数(DWi)预测半自磨机给料粒度分布的方法,为半自磨机的功耗和产能预测及现场操作提供参考。