选矿过程模拟与优化_第七章 粉碎数学模型
选矿过程模拟与优化_第一章概述
③综合模型:把上述二者结合起来, 模型形式来自理论分析,但其中参数 需待定,要由生产或实验数据确定。 2、根据模型中变量与时间关系可分为 稳态模型和动态模型。 3、从变量的性质来分可分为确定性模 型和随机模型。
§1-3 研究和建立选矿数模的意义
选矿数学模型的研究与建立是一个复杂的 课题,也是近些年来选矿工作者重视和进行研 究的一个重要领域。研究和建立符合实际的选 矿数学模型有以下几方面的意义。 (1)揭示选矿过程本质,找出影响生产过 程的因素及其相关关系,使生产过程具有可测 性、可控性,以便达到最优化生产。 (2)选矿过程或设备的模拟及放大。由于 影响选矿过程的因素很多,而其中不少因素又 具有随机性,因此选矿生产过程,选矿方法以 及设备的研制往往要靠大量实验室,半工业或
1矿 二矿 三矿 发电厂
生产能力 t/d 生产成本 元/t 灰分 % 硫分 %
6000 35.73 8.20 0.70
6000 31.50 9.10 0.85
6000 34.05 11.20 1.40
15000(用量)
≤10.00 ≤1.00
解:设三个矿井的实际产量分别为x1、x2、 x3,要使生产成本达到最低,应该使: 35.73x1+31.50x2+34.05x3=min 为了满足发电厂要求,应该使: x1+x2+x3=15000 8.20x1+9.10x2+11.20x3≤10.00×15000 0.70x1+0.85x2+1.40x3≤1.00×15000 矿井生产能力限制条件: x1≤6000, x2≤6000, x3≤6000 x1, x2, x3≥0
数学模型是其他学科与数学相结 合的产物,也是定量化的关键一步。 一切应用科学包括工程技术科学在内, 离开了数学和数学模型方法是不可能 发展的。要使选矿这门学科得到进一 步发展,就必须使用数学模型。
矿加数学模型-第七章选矿工艺数学建模现状与展望
7 选矿工艺数学建模现状与展望7.1破碎模型7.2粒度分离模型7.3浮选模型7.4 选矿工艺数学建模展望7 选矿工艺数学建模现状与展望7.1破碎模型1)研究现状破碎/粉磨模型粉磨模型与选矿工序中其它模型相比,较为成熟、先进。
大多数粉磨模型的模拟研究都采用了以出入平衡原则为基础的模型结构。
在J K SimMet模拟器中就用众所周知的Whiten 破裂分级函数模型描述破碎机,采用扩展的完全混合模型成功地描述了工业球磨机、工业自磨机和半自磨机。
目前已建立了用以模拟现场生产的模型参数扩展数据库,能更准确地作出现场生产情况和实际功耗预测预报。
7 选矿工艺数学建模现状与展望7.1破碎模型1)研究现状过去对粉碎过程的研究,主要是研究功耗问题,这方面的研究已取得较多进展。
粉碎过程数学模型的基本观点是爱波斯坦(Epstein,及)在1948年提出来的。
爱泼斯坦指出,在一个可以用概率函数和分布函数加以描述的重复粉碎过程中,第n次粉碎之后的分布函数近似于对数正态分布。
这一观点已被用于矩阵模型和动力学模型。
7 选矿工艺数学建模现状与展望7.1破碎模型1)研究现状矩阵模型把粉碎过程看作一系列相继发生的粉碎事件。
后一次的给料是前一次的产品。
粉碎周期愈长,所得到的粉碎事件的数目众多。
动力学模型将粉碎作为连续过程,粉碎周期愈长,物料粉碎愈多。
第三种模型称之为理想混合模型,它综合了短阵模型和动力学模型的优点。
第四种是总体平衡模型,它是总体平衡理论在粉碎过程中的具体应用。
7 选矿工艺数学建模现状与展望7.1破碎模型1)研究现状采用统计学方法对粉碎性能进行试验研究,将试验数据(也可用从现场收集的生产数据)进行回归和方差分析,以确定那些对效能判据有重大影响的变量,建立经验模型。
包括了园锥破碎机模型,棒磨机模型,球磨机模型,自磨机模型等。
这种方法得到广泛的应用。
经验模型有其局限性:7 选矿工艺数学建模现状与展望7.1破碎模型2)存在问题粉碎模型本应包括矿石和设备特定性质的一些参数,但由于粉碎过程参数复杂,至今还没有包括所有特性参数的模型。
电子教案与课件:粉体工程(第9讲)(粉碎模型)
提问问题: 1.表面积假说内容及公式推导 2.体积假说内容及公式推导 3.裂纹假说内容 4.粉碎速度理论 5.碎裂函数 6.选择函数 7.粉碎比 8.总粉碎比的推导
本讲概要: 内容:粉碎动力学模型 重点:粉碎机理的解析 难点:连续粉碎机理的解析 疑点:各种粉磨设备连续粉碎机理的解析
讲课思路: 1.粉碎一种材料,达到一定粒度,粉碎的快和
机的最优工作条件,必须探讨在整个粉磨时间内, 随粉磨时间的增加粒度减小的问题,也就是粉磨 速度问题,即粉磨动力学。
在间歇球磨机中,理想情况下,可以假定粉
磨速度(某一粒级含量的减少速度)(dR/dt)与
瞬间球磨机中未磨好的粗粒级别的含量成正比,
用数学式表达如下:
dR R dt
dR dt ktR
(2-93)
*滞留量与时间成正比
在区域(iii)内:F0
x
n c
(KW
)
bx
n c
W
因xc=常数
dW
(t )
(Fin
bx
n c
W
)dt
W
Fin bxc n
(ebxc nt
1)
(2-94)
3.粉碎速度论在闭路粉磨系统中的应用 预备知识:
(2-66)
tx
x
x
x
式(2-66)即为连续粉碎模型
解析方法见后:
粉碎机理解析方法之四: 2.2.4 相似定律解析粉碎机理
tm
lm=1m
t
l
Vm
fm
f
V1
模型装置 已知:lm、tm、fm
vm=50m3
实际装置 已知:V1=500m3 待求:l、t、f
二者相似时必须满足下列关系:
选矿数学模型
选矿数学模型
选矿数学模型是为了优化矿物处理流程和提高矿石回收率而开
发的一种数学模型。
该模型基于矿物学、物理学和化学等科学原理,通过对矿石中各种矿物物理、化学和表面性质的分析,建立数学模型,以预测和优化选矿过程。
选矿数学模型的建立需要考虑以下因素:矿物类型、矿物组成、矿物颗粒大小、矿物表面性质、矿石中其他物质(如石英、粘土等)的存在,以及选矿过程中的操作参数(如浮选药剂用量、搅拌速度等)等。
通过建立数学模型,可以预测在不同的操作条件下,矿石中不同矿物的回收率和品位,从而优化选矿过程。
选矿数学模型还可以用于模拟不同矿石的选矿过程,为矿石加工厂的设计和改进提供依据。
在实际应用中,选矿数学模型已经得到广泛应用。
通过模拟和预测,可以降低选矿过程中的成本和损失,提高矿石回收率和品位。
- 1 -。
SCSE--表征矿石半自磨可磨度的新指标
SCSE--表征矿石半自磨可磨度的新指标刘建远【摘要】JK落重试验及SMC试验作为测定矿石粉碎特性的试验方法在半自磨机选型和工艺条件优化中得到越来越多的应用。
由JK落重试验或SMC试验获得的物料特性参数A和b是一种建立在特定粉碎数学模型基础之上的模型参数,这两个参数本身没有明确的物理意义,尽管其乘积A×b可作为衡量矿石抵抗冲击粉碎能力的一个指标,但A×b取值大小的工艺意义只有通过模型计算结果才能体现出来。
为弥补这方面的不足,JKTech公司和SMCT公司新近联合推出了一种表征矿石半自磨可磨度的新指标———SCSE值。
在综述JK落重试验、SMC试验以及利用JKSimMet软件进行半自磨磨矿流程模拟的方法和原理的基础上,介绍了这个新指标的定义、意义及局限性。
%JK drop test and SMC test as a test method for determination of ore crushing characteristics has more and more applications in model selection and process optimization.Material characteristic parameters of A and b obtained from JK drop test or SMC test is a kind of model parameters based on a specific grinding mathematical model.These two parameters itself has no definite physical meaning,although its product A×b can be used as a measure for ability to resist impact crushing of ore,the A×b value of the size of the process meaning can be reflected only by model calculation.To make up for the deficiency,JKTech Company and SMCT Company recently launched a new index of the ore on grindability by SAG:SCSE values.Based on the re-view on JK drop test,SMC test and using JKSimMet software to simulate SAGprocess method and principle,a brief introduction of definition,significance and the limitations on the new index was presented.【期刊名称】《金属矿山》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】6页(P58-63)【关键词】自磨/半自磨;矿石可磨度 JK落重试验 SMC试验;过程模拟【作者】刘建远【作者单位】北京矿冶研究总院,北京 102628; 矿物加工科学与技术国家重点实验室,北京 102628【正文语种】中文【中图分类】TD921+.4邦德功指数作为表征矿石粉碎难易程度的一种指标已得到广泛采用。
粉碎过程数学模型
粉体工程与设备
第六章 粉碎 第三节 粉碎理论
5
第二个函数:破裂函数B,是一个下三角矩阵
b11 b B 21 bn1 0 b22 bn 2 0 0 bnn
pij表示给料中第j粒级的物料被粉碎后进入到产品中的 第i粒级。 如:p32表示给料中第2区间的物料粉碎后进入到第3区 间的质量分数。 P33表示粉碎后仍留在第三区间的质量分数。
粉体工程与设备 第六章 粉碎 第三节 粉碎理论 4
3)引入两个函数
第一个:选择函数S:设备经过一个粉碎周期
后,各粒级物料得到粉碎的概率。这是一个 对角矩阵: s 0 0 0 0
只要知道了喂料粒度分布和X矩阵,就可计算 出产品的粒度分布。但X矩阵却很难求得。
粉体工程与设备
第六章 粉碎 第三节 粉碎理论
3
2)将产品粒度分布也写成一个矩阵式
p1 p11 p p p 22 2 21 P p3 p31 p32 p33 pn pn1 pn 2 pnn
:
P=B· S· F+(I-S)· F 或 P=(B· S+ I-S)· F 也即:X=BS+I-S
粉体工程与设备
第六章 粉碎 第三节 粉碎理论
8
作业
已知:
30 F 20 10
0.5 S 0 0
0 0.4 0.2
0 0.5 0
0 0 0.5
二)粉碎过程数学模型
1 矩阵模型 1)假设一个粉碎过程,物料被粉碎前后的粒度变化如下
[物理]选矿过程模拟与优化_第五章重力选模型ppt课件
式中: —W—浮物累积分量; ——浮L物累积灰分量。
这样,我们可以很方便地由M曲线,导出 其它目的:
①将M曲线微分,得到曲线
lim (W A )lim f(W )f(W ) W 0 W W 0 W
②函数在化简 (Wi, W上i1)一阶差分,就 是该区间的平均灰分:
A f(Wi1)f(Wi) Wi1 Wi
〔c〕正态分布积分曲线的外形比分配曲 线平缓。
所以我们假设要用正态积分曲线来表达分 配曲线,或者说,要建立分配曲线的正态积分 模型,那么要进展一些数学转换,转换分为以 下三步:
〔1〕改动横坐标的比例,使分配曲线呈对称。 跳汰:即把横坐标改动为对数坐标,
∵对数坐标中,随着真数的增大,横坐标的实 践间隔要减少
由于手工计算效率低,精度不够,所以如 今我们利用计算机进展优化计算,计算机 的预测与手工计算本质上是一样的,但由 于引入了计算机,我们就可以运用一些新 的数学方法,建立起供计算机运用的数学 模型进展计算。
二.目前重选模型普通包括以下几种模 型
①可选性曲线数学模型〔包括实际可选 性模型,实践可选性模型〕
对于原煤可选性分析,采用手工计 算中,往往采用图解法,由于绘制曲 线非常费时,而且精度较差,所以效 率不高。建立原煤可选性数学模型, 准确性提高,有助于更进一步研讨可 选性变化规律,以便能预测原煤的粒 度和密度组成,而且采用了计算机, 所以就大大提高了效率。
②分配曲线模型
重选过程数学模型的研讨中,许多研 讨任务者都把重点放在重选产物的预测 上,其预测方法普通采用分配率的方法, 所以许多研讨任务者都把研讨重点放在 分配曲线模型上,提出了很多分配曲线 阅历模型。
显E P〕对跳汰来说d,p 能够偏向随分选密度变化较大,
5.2粉碎数学模型详解
式中:y-原料的平均粒度,x-破碎产物的 平均粒度,B-为平均粒度为y的原料破碎 后生成小于x的负累积量。
例7-2 在粉碎过程的方程式 p ( B S I S ) f 中,碎裂函数 B和原料粒度组成f与上例的X和f相同,各粒级的碎裂概率如 下: <1.0,0.70,0.50,0.35,0.25,0.18> 求该破碎过程的产物粒度分布。 解:根据 p ( B S I S ) f ,计算结果如下表。
x1,1 f1
x2,1 f1
○ ○ ○
x2,2 f 2
┇ ┇ ┇
┇ ┇ ┇
○ ○ ○ ┇
x3,1 f1
┇
x3,2 f 2
┇
x3,3 f 3
┇
xn,1 f1
xn,2 f 2
xn,3 f 3
xn,n f n
其中Xij实际上是一个n×n的矩阵,粉碎过程产物的计 算可以用矩阵乘列向量的形式表示。
结论: ①上式表达了粉碎过程的产物粒度组成 的计算方法,其中原料粒度组成f是已知的, 只有当x矩阵也是已知时,该式才能应用。 ②∴上式关键在于确定x,根据进一步 研究,x是由选择性函数、分级函数和碎裂 函数所组成。这些函数概括了爱泼斯坦提出 的概率函数和分布函数的思想。 下面将进一步介绍这些函数的意义和计 算。
和前面对比有: X B S I S
三、分级函数
f M q 粉 碎
分
级 q
P
如图是一个粉碎→分级过程,其中f为原料,q为粉碎 产物,P为分级后的最终产物,f,q,P均为列向量,表 示不同粒级。C为分级函数,表示各粒级分级后返回 的粗粒份数,用对角矩阵表示为:
C1 o C o o
选矿过程模拟与优化_第二章回归模型(7-8)
11 23.0769
22 2078.9231
∴
b12 1.06832 P1 1209.0856 C11 23.0769/ 24448.2650
2 b2 4.00222 P2 188.3680 C 22 2078.9231/ 24448.2650
回归平方和U是所有x对y的总影响,若剔 除一个自变量 xk ,新的回归方程的U值 只会减小,不会增加。U减小的越多,说 明该自变量对y的影响越大,若用 pk 表示 这个减少量, pk 则是衡量回归方程中自变 量 xk 对y影响大小的指标,称为偏回归平 方和。
设: U ( p )表示p个自变量x1 , x2 , x p 所引起 的回归平方和。 U ( p 1) 表示p-1个自变量 x1 , x2 , xk 1 , xk 1 ,, x p 所引起的回归平方 和。 则: Pk U ( p) U ( p1)
U ( y i y) [(b0 b1 x1i b p x pi ) (b0 b1 x1 b p xp )]2
2 i 1 i 1 n n
[b1 ( x1i x1 ) b2 ( x2i x 2 ) b p ( x pi x p )]2
x1 x1 150 x 2 x 2 / 10 y y 120
y 0 1 x1 2 x 2
1 1 L11 xi12 xi1 5439 2092 2078.9231 n i 13 i 1 1 1 xi2 xi1 xi2 658.5 209 50.5 153.3846 L12 L21 xi n i 13 i i
粉碎筛分流程计算.设备选择计算pptPPT课件
6
(3)第三段粉碎作业
循环负荷(Circulation burden):
Q =Q = 1
11 (Q1 9,15 Q13 13,15)E3
7
①理论:β9,-15=β1,-15E1E2+γ4β4,-15E2+γ8β8,-15 实际计算方法:
②β9,-15=β1,-15+γ4β4,-15+γ8β8,-15 ③直接用中碎机排矿产物中小于15mm的粒极含量。 β9,-15=β8,-15(Z3’=15/30) β13,-15——产物13中小于15mm粒级含量, (细筛筛孔尺寸与细碎排矿口宽之比Z3’’=15/10,查图4-9 ) β13,-15 =1-0.30=0.70。 (以下内容不作要求:流程计算和设备选型完成之后,应根
我们的题目:
Q1=3000x7天/(6小时x2班x6天) 1.3、计算选择各段破碎比:
⑴平均破碎比:Sa= 3 75 =4.21
⑵由于第三段破碎作业为闭路作业,则第一段和第二段的 破碎比可略小,第三段略大
初步确定:S1=S2=4.0 则:S3=75/(4×4)=4.69
3
1.4、计算各段破碎产品的最大粒度:
a=1.1x50=55mm.
12
3.3检查筛分-振动筛(注意校核生产能力) 已知a=15mm,给料最大粒度 62.25mm,Q=2877.06t/h,
初选szz1500x3000,几何面积4.5M2; F=Q/(k1…….q)=2877.06/(1x1.03x1.3….x6.48x2
浅谈过程数学模型在冶金中的应用
浅谈过程数学模型在冶金中的应用【摘要】过程数学模型是在冶金领域中被广泛应用的一种方法。
本文首先介绍了过程数学模型的定义和特点,然后详细讨论了在冶金中的应用案例,包括在优化工艺和设备设计中的作用,以及在铁矿石选矿过程中的应用。
通过这些案例分析,可以看到数学模型在冶金工程中的重要性和价值。
结论部分探讨了过程数学模型对冶金工程的推动作用,展望了其在未来的发展前景。
过程数学模型为冶金工程提供了重要的理论支持和技术手段,促进了冶金工业的发展和进步。
【关键词】过程数学模型、冶金、应用案例、工艺优化、设备设计、选矿、推动作用、发展前景1. 引言1.1 研究背景过程数学模型是将需求、资源、约束条件等要素抽象为数学公式,通过数学表达和运算来模拟和优化冶金过程的一种方法。
它具有高效、精确、可重复等特点,可以帮助工程师深入了解冶金过程的规律,提高工艺的稳定性和效率。
在引入过程数学模型的冶金工程领域也积累了大量涉及不同方面的应用实例。
通过对熔炼过程、挤压成型、金属组织的演化等方面建立数学模型,冶金工程师得以优化工艺参数,提高产品质量,降低生产成本。
过程数学模型在冶金工程中的应用逐渐深入人心,成为推动冶金工程发展的重要力量。
1.2 研究意义在冶金领域,过程数学模型的应用具有重要的研究意义。
通过建立数学模型可以模拟和预测冶金过程中的复杂物理现象,帮助工程师和研究人员更好地理解和控制冶金过程。
数学模型可以为优化冶金工艺提供重要参考,通过数值计算和模拟分析,找到最佳的工艺参数组合,提高生产效率和产品质量。
数学模型还可以应用于冶金设备的设计和改进,帮助工程师优化设备结构和设计参数,提高设备的性能和稳定性。
数学模型还在铁矿石选矿过程中发挥着重要作用,帮助矿石的分选和提纯,提高矿石的利用率和回收率。
过程数学模型在冶金领域的应用具有重要的研究意义,不仅可以推动冶金工程的发展,还有助于提高冶金生产的效率和质量。
2. 正文2.1 过程数学模型的定义与特点过程数学模型是利用数学的方法和技巧来描述和分析工程过程、系统或现象的数学表示。
选矿厂工艺流程模拟与优化考核试卷
B. 神经网络
C. 线性规划
D. 主成分分析
20. 下列哪种情况可能导致选矿厂生产成本增加?( )
A. 矿石品位降低
B. 设备能耗增加
C. 金属回收率下降
D. 以上皆是
二、多选题(本题共20小题,每小题1.5分,共30分,在每小题给出的四个选项中,至少有一项是符合题目要求的)
1. 选矿厂工艺流程模拟的主要作用包括以下哪些?( )
B. 水玻璃
C. 黄药
D. 松醇油
17. 选矿厂工艺流程中,以下哪个设备主要用于细粒矿物的回收?( )
A. 颚式破碎机
B. 球磨机
C. 浮选机
D. 离心机
18. 下列哪个因素会影响浮选药剂的使用效果?( )
A. 药剂浓度
B. 矿浆pH值
C. 矿浆温度
D. 以上皆是
19. 在选矿厂工艺流程优化中,以下哪个方法不属于常用优化方法?( )
A. 选矿效率
B. 金属回收率
C. 生产成本
D. 矿石品位
14. 下列哪种矿石适合使用磁选法进行选矿?( )
A. 黄铜矿
B. 方铅矿
C. 磁铁矿
D. 石英
15. 在选矿厂工艺流程中,以下哪个环节可能导致金属流失?( )
A. 破碎
B. 磨矿
C. 浮选
D. 脱水
16. 下列哪种药剂属于起泡剂?( )
A. 硫酸
10. 选矿厂工艺流程优化可以不考虑环境保护因素。( )
五、主观题(本题共4小题,每题10分,共40分)
1. 请简述选矿厂工艺流程模拟的主要步骤及其重要性。
2. 描述浮选过程中捕收剂、调整剂和起泡剂的作用机理,并说明它们在浮选操作中的应用。
选矿过程模拟与优化插值PPT课件
• 它们有k个区间,k=1,2,…,n,给定插
值点U,求对应的插值函数V。
• 优选u构模x结1 点有三种情x况0 ,:x1 , x2
• 若 u xn1,则选
xN 2 , xN 1, xN
三点。
第20页/共59页
• 若xk U xk,1 又可分两种情况:
➢当u靠近 xk 时ห้องสมุดไป่ตู้则选
xk 1, xk , xk 1
分段插
第26页/共59页
• 四、拉格朗日插值算法:
• (1)拉格朗日插值
•
设给定函数 的n+1个数y据点f( (x)),( ),…,(
基函数或插值多项式为:
x0 , y0
x1, y1
xn , yn
),定义的插值
•
① A0 , A1,, An
Ai
(x)
(x x0 )(x (xi x0 )(xi
• (4)插值多项式的最高阶次m应比插值 结点N小1,若要建立更低阶次的多项式作 为解析表达式,就应建立分段插值。
第5页/共59页
• §3-2 线性插值
• 一、线性插值模型建立
•
线性插值是最简单的插值,它仅需要二个点数据,建立直线方程
来近似代替原函数 ,然后在二点之间(区间)进行插值。
•
在选煤模拟过程中,常常碰到一些试验数据,如筛分、浮沉等一
其中点
称y 为 f结(x点) ,
是它的函
数值,若用
表示它的函数(未知),
插值
的中
y
就x 是在
间值。
f (x)
x这0 个函x数1表
y0
y1
中x再2 y2
插
进…一 …
些
铁矿石物料粒间粉碎的数学建模
铁矿石物料粒间粉碎的数学建模一、绪论1.1 研究背景和意义1.2 国内外研究现状及存在问题1.3 论文主要内容和结构安排二、铁矿石物料粒间粉碎的问题分析2.1 铁矿石粉碎工艺及其特点2.2 铁矿石物料粒间粉碎的过程及影响因素2.3 铁矿石物料粒间粉碎存在的问题及其解决方法三、铁矿石物料粒间粉碎的数学模型建立3.1 基本假设和模型前提3.2 建立铁矿石物料粒间粉碎的数学模型3.3 利用数学模型对铁矿石物料粒间粉碎过程进行仿真计算四、数学模型求解及分析4.1 数学模型求解方法4.2 计算结果分析及加工参数优化4.3 模拟结果对比实验结果分析五、结论与展望5.1 研究结果总结5.2 存在问题与不足5.3 进一步研究展望及发展方向参考文献第一章绪论1.1 研究背景和意义铁矿石是制造钢铁的主要原料之一,因其丰富的储量及广泛的分布而被广泛开采和应用。
而铁矿石的破碎等前期加工环节对钢铁质量和生产效率影响极大。
因此铁矿石物料的粒间粉碎研究具有重要的科学价值和实际应用价值。
铁矿石物料的粒间粉碎是铁矿石破碎加工的重要环节,但其粉碎过程存在不确定性和复杂性。
因此,必须探索科学的方法,制定可靠的破碎参数和完善的破碎工艺,以保障铁矿石物料的粒间粉碎质量和生产效率,为钢铁工业可持续发展提供支持。
1.2 国内外研究现状及存在问题当前,铁矿石物料粒间粉碎的研究在国内外均有一定的进展。
国外在铁矿石物料破碎机理、颗粒间作用力、破碎过程动力学、破碎能耗等方面的研究中取得了许多成果。
而国内的研究更多围绕着实验室破碎试验、破碎理论的建立、数值仿真等方面。
目前的研究主要存在以下问题:一是缺少精细的破碎模型和方法;二是对破碎过程中诸多因素的影响尚不够全面明确;三是对破碎加工参数的优化和调控有待进一步深入研究。
1.3 论文主要内容和结构安排本文将以铁矿石物料的粒间粉碎问题为研究对象,从数学角度出发,探讨了铁矿石物料粒间粉碎过程的机理,并建立了相应的数学模型。
稀有金属矿选矿厂工艺流程模拟与优化考核试卷
A.矿石的密度差
B.矿石的粒度
C.重选设备的类型
D.矿浆的流速
5.以下哪些是稀有金属矿选矿厂尾矿处理的方法?()
A.尾矿库堆存
B.尾矿回填
C.尾矿浓缩
D.尾矿资源化利用
6.以下哪些稀有金属主要用于电子工业?()
A.铟
B.铂
C.钽
D.铼
7.在稀有金属矿选矿过程中,哪些操作可能导致金属品位降低?()
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. C
3. C
4. C
5. C
6. D
7. D
8. D
9. D
10. D
11. A
12. D
13. D
14. C
15. A
16. D
17. D
18. A
19. D
20. D
二、多选题
1. ABD
2. ABC
3. ABCD
4. ABC
5. ABCD
6. ABC
7. C
8. ABC
8.稀有金属矿选矿厂中,自动化控制系统的核心是______。
9.稀有金属矿选矿厂进行工艺流程模拟时,可以通过______来提高模拟的准确性。
10.稀有金属矿选矿厂在节能降耗方面,可以采取的措施包括使用______设备和优化______等。
四、判断题(本题共10小题,每题1分,共10分,正确的请在答题括号中画√,错误的画×)
2.优化工艺流程可从设备更新、流程简化、能源管理和自动化控制等方面考虑降低生产成本。
3.浮选法基于矿物表面性质差异,通过添加浮选剂使有用矿物与脉石分离。常用的浮选剂包括黄药、黑药和松醇油。
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x1,1 o x2,1 x2, 2 x x 3,1 3, 2 xn,1 xn, 2
o o x3,3 xn , 3
o f1 x1,1 f1 o o o o o f2 x f x f o o o 2,1 1 2, 2 2 f = o 3 x3,1 f1 x3, 2 f 2 x3,3 f 3 o f xn , n n xn ,1 f1 xn, 2 f 2 xn,3 f 3 xn,n f n
四、破碎函数 1.什么叫破碎函数? 在矩阵模型中,把破碎过程看作一系列 相继发生的破碎事件。描述每个破碎事件的 产物粒度组成的表达式称为破碎函数。 2.函数的确定 由于破碎事件既与矿石性质有关,又与 设备流程等因素有关,所以很难用试验确定。 根据经验,破碎产物一般有一定的分布曲线, 所以破碎函数可以由这些粒度分布曲线导出。
第七章 粉碎数学模型
第一节
1.矿石粉碎的目的
(1)一是减小粒度,改变原煤的粒度组成; (2)二是使煤和矸石解离。 模拟煤的粒度变化的模型称为粒度模型;模 拟煤和矸石解离的模型称为解离模型。一个完整 的粉碎模型应该能包括这二个模型。但由于解离 模型的研究难度很大,所以,目前的粉碎模型也 就是粒度减小模型。
二、选择性函数 1.什么是选择性函数? 进入粉碎过程的各粒级受到的破碎是具有 随机性的,有的粒级受到破碎多些,有的少些, 也有的直接进入产物而不受破碎,破碎的概率 随粒度的不同而变化,一般来说,在同一破碎 机破碎时,粗粒级破碎概率比细粒级大,在矩 阵模型中,我们就用选择性函数来表示这种破 碎概率。 若以Si表示第i粒级的破碎概率,则第i粒级 在破碎作业中实际被破碎的物料量为 Si f i ,而 ( I Si ) fi 则是该粒级未受到破碎的物料量。
概述
2、粉碎模型研究的方式 粉碎模型的研究有两种方式:一种 是把粉碎过程划分为几个阶段,用不连 续的方式进行研究;另一种是把粉碎看 作连续过程,用连续方程式进行研究。 目前,从实际应用角度看,多数采用不 连续的方式。
3、粉碎数学模型的分类 1)矩阵模型 它把粉碎看作是一系列相继发生的事 件,后一次的给料是前一次的产品,每次 事件是一个独立计算单元,该模型可以模 拟破碎机和磨矿机,也可模拟磨矿回路。 2)动力学模型 它把粉碎看作是一个速率过程,颗粒的 破碎速率用一级动力学方程表达。所以, 该模型是把粉碎看作是一个连续过程。
x1,1 f1
x2,1 f1
○ ○ ○
x2,2 f 2
┇ ┇ ┇
┇ ┇ ┇
○ ○ ○ ┇
x3,1 f1
┇
x3,2 f 2
┇
x3,3 f 3
┇
xn,1 f1
xn,2 f 2
xn,3 f 3
xn,n f n
其中Xij实际上是一个n×n的矩阵,粉碎过程产物的计 算可以用矩阵乘列向量的形式表示。
五、重复破碎 在破碎设备中,物料的破碎多数是经过多次破碎 事件而完成的,如果发生了V 次事件,每次破碎函数 为 x j ,则逐次事件所得的产物为:
和前面公式比较,具有选择和分级作用的矩阵X为:
X (I C) (B S I S ) [I C (B S I S )]1
若分级作用不明显,则分级函数C的矩阵中诸元素 为0;则本节的公式变为上节中只包含选择性函数 的公式。同样选择性函数的对角元素均为1时,即 不存在选择,则公式变为最新形式。
上式左边的对角矩阵称为选择性函数,用S表示,则 被破碎部分为 Si f i ,未被破碎部分为 ( I S ) f ,其 中I为单位矩阵。
2.前面我曾以X矩阵表示产物的重量分数。 这是对整个原料被粉碎而言,若以B表示实 际被粉碎部分的产物重量分数,那么产物的 计算公式为:
P B S f (I S ) f (B S I S ) f
o C2 o o
o o C3 o
o o o Cn
∵ C×q为循环粒级量 ∴粉碎—分级过程的产物的矩阵计算式为: 破碎后产物
q (B S I S ) m
分级后最终产物
P ( I C ) q (I C) (B S I S ) m
P i
P
j 1
n
ij
②原料总量 F
f ,而最细粒的筛下粒
j 1 n j j 1
n 1
级n+1, 可通过 F f j 相减得到,所以可将 最细粒元素忽略。
(2)破碎产物元素以原料表示 元素Pij可以写成:pij X ij f j ,其中fj为原料中第j 粒级量,则Xij就表示原料的第j粒级经破碎后落在产 物第i粒级的重量份数,于是产物的元素又可以写成下 表形式: 以原料表示的破碎产物
结论: ①上式表达了粉碎过程的产物粒度组成 的计算方法,其中原料粒度组成f是已知的, 只有当x矩阵也是已知时,该式才能应用。 ②∴上式关键在于确定x,根据进一步 研究,x是由选择性函数、分级函数和碎裂 函数所组成。这些函数概括了爱泼斯坦提出 的概率函数和分布函数的思想。 下面将进一步介绍这些函数的意义和计 算。
(1)粉碎过程各粒级原料和产物的表示 在矩阵模型中,粉碎过程的原料和产物都可 以用一组向量表示,其中1为最大粒级,n+1为 最小粒级,也是筛分的余留物。 在粉碎过程中,所有粒级都有其粉碎概率, 它的粉碎产物可能留在原来粒级上,也可能成 为更细粒级。所以,各粒级粉碎后,可以列出 下表的质量平衡关系。
粉碎过程的质量平衡
描述粉碎过程的矩阵和原料的粒度组成
粒级 1 2 3 4 5 6 筛下 原料粒度 组成 f 25 21 14 8 5 3 24 0.15 0.20 0.15 0.10 0.10 0.10 0 0.15 0.20 0.15 0.10 0.10 X 矩 阵 0 0 0.15 0.20 0.15 0.10 0 0 0 0.15 0.20 0.15 0 0 0 0 0.15 0.20 0 0 0 0 0 0
粒级 1 2 3 ┆ n N+1 合计 原料 f1 f2 f3 ┆ fn fn+1 粉碎过程的质量平衡 P1,1 P2,1 P3,1 ┆ Pn,1 Pn+1,1 f1 ○ P2,2 P3,2 ┆ Pn,2 Pn+1,2 f2 ○ ○ P3,3 ┆ Pn,3 Pn+1,3 f3 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ○ ○ ○ ┆ Pn,n Pn+1,n fn ○ ○ ○ ┆ ○ Pn+1,n+1 fn+1 产物 P1 P2 P3 ┆ Pn Pn+1
3)理想混合模型 该模型综合了动力学模型中的速率过 程概念,同时在粉碎过程的计算上又利用 了矩阵模型中的矩阵函数,所以理想混合 模型既具有了矩阵方法的运算简便的优点, 又能够与时间因素联系起来。 4)总体平衡模型 它是运用物料的进出平衡理论对粉碎 过程进行描述。
第二节 矩阵模型 一、矩阵模型的建立
x a ( )b y
令a=1,b=1,则:B( x , y ) 1 e
(
x ) y
∵洛-拉姆勒公式不符合临介条件,即当 x/y=1时B(x,y)≠1,而是负累积
B( x, y) 1 e 1 0.63
∴破碎函数可表示为:
B( x, y ) 1 e 1 e 1
x ( ) y
式中:y-原料的平均粒度,x-破碎产物的 平均粒度,B-为平均粒度为y的原料破碎 后生成小于x的负累积量。
例7-2 在粉碎过程的方程式 p ( B S I S ) f 中,碎裂函数 B和原料粒度组成f与上例的X和f相同,各粒级的碎裂概率如 下: <1.0,0.70,0.50,0.35,0.25,0.18> 求该破碎过程的产物粒度分布。 解:根据 p ( B S I S ) f ,计算结果如下表。
∵入料
m f C q f C (B S I S ) m
∴ 代入上式可得最终产物:
m [I C (B S I S )]1 f
P (I C) (B S I S ) [I C (B S I S )]1 f
原 料 f 25 21 14 8 5 3 24 碎裂概 率 S 1 0.7 0.5 0.35 0.25 0.18 碎裂颗 粒 S· f 25.0 14.7 7.0 2.8 1.25 0.54 未碎裂颗 从碎裂颗粒 粒 所得的产物 B· f S· (I-S)· f 0 6.3 7.0 5.2 3.75 2.46 3.75 7.21 7.74 6.53 5.77 5.42 整个产物 (B· S+I-S)· f 3.75 13.51 14.74 11.73 9.52 7.88 38.87
一般认为破碎产物的粒度分布符合洛- 拉姆勒粒度特性公式,按该式,破碎产物的 正累积含量R为:
Re
ax b
式中,x为粒度,a,b取决原料及破碎设备 的参数。若y为原料粒度,公式中粒度以相 对粒度x/y表示,则有: x 正累积: a( ) y
b
Re
负累积 B( x , y )
1 R 1 e
P 1 P 2 = P 3 Pn
上式可以写成简单的矩阵方程式: p x f 上式表达了粉碎过程产物粒度组成的计算方法,其中原 料粒度组成f是已知,现在就是要确定X矩阵。
例7-1 在粉碎过程方程式 p x f 中,描述 粉碎过程的X矩阵和原料的粒度组成f见下表, 试求该粉碎过程产物的粒度分布。
和前面对比有: X B S I S
三、分级函数