浮选智能控制系统在某钼矿选厂的应用

张燕红，刘 俊，陈 冲，邹声勇，郝 兵，谭文才

1洛阳栾川钼业集团股份有限公司 河南栾川 471500

2中信重工工程技术有限公司 河南洛阳 471039

3矿山重型装备国家重点实验室 河南洛阳 471039

4中信重工机械股份有限公司 河南洛阳 471039

浮选是一个复杂的过程，浮选矿浆与浮选药剂在充入空气的浮选槽内相互作用，通过浮选机的强烈搅拌，产生大量气泡，有用金属矿物附着在泡沫上，溢出溢流堰，获得泡沫产品。浮选效果的好坏受到多种因素影响，如矿浆质量分数、粒度、温度、pH 值、泡沫层厚度、充气量、药剂制度等。传统的浮选操作主要依靠操作者自身经验，而浮选过程具有多变量、非线性、随机性和大延滞的特点[1]，笔者将介绍一种基于泡沫图像分析仪的浮选智能控制系统，其通过自主调整泡沫层厚度以及充气量，明显提高了浮选过程的稳定性，同时降低了尾矿品位。

1 现场浮选工艺及控制现状

1.1 现场浮选工艺

某钼矿选矿厂目前原矿处理能力为 24 000 t/d，浮选段采用“一次粗选—一次预精选—三次粗扫选—三次精选—五次精扫选”的选矿工艺，精扫选尾矿进行选铜。笔者主要介绍浮选智能控制系统在 4 台 50 m3精扫选浮选机的应用情况，浮选机精扫选工艺流程如图 1 所示。

图1 精扫选工艺流程Fig.1 Process flow of clean scavenging

4 台精扫选浮选机的给矿来自于浮选柱精扫尾矿，精矿返回精 1 给矿，最终精扫尾矿进入选铜作业。4 台浮选机原为两侧刮板浮选机，两侧同时获取泡沫产品，但由于刮板问题较多，目前已拆除，并改为自溢流型浮选机。

1.2 现场控制现状

现场给矿为浮选柱精扫尾矿，其性质多变，矿石粒度较细，受精选段的药剂影响较大，浮选过程不稳定，冒槽、落槽现象时有发生 (见图 2)，浮选泡沫大小、颜色、黏度变化频繁 (见图 3)；同时浮选机自身的浆阀和气阀问题较多，给生产带来了很多不确定性。加之现场人员操作方法不一，浮选指标相对波动较大，亟需一种浮选智能控制系统，摆脱人为因素干扰，降低劳动强度，提高浮选过程的稳定性。

图2 浮选机的满槽与落槽现象Fig.2 Full cell and falling cell of flotation machine

图3 浮选泡沫大小和状态变化Fig.3 Variation in size and state of froth

2 浮选智能控制系统

对现场工艺进行浮选智能控制具有很大的挑战，需要从浮选机设备基础自动化改造开始，首先实现浮选机基础自动化、增加气体流量计以及气动阀门、优化浮选机液位控制系统等；其次安装泡沫图像分析仪对浮选泡沫进行检测，实时量化泡沫特征；随后，浮选智能控制系统利用量化的参数，智能调整泡沫层厚度以及充气量，稳定浮选过程，进而提高金属回收率。

2.1 泡沫图像分析仪

在浮选过程中，浮选泡沫状态是浮选作业指标好坏的指示器。操作人员通过观察泡沫状态，调整泡沫层厚度、充气量以及药剂制度等，实现对浮选过程的控制。

浮选泡沫图像分析仪主要由图像采集摄像头、图像处理算法与软件、工业计算机组成，能够实时获取泡沫图像，并通过先进的图像分割技术对图像进行分析处理 (见图 4)，可以实现浮选槽溢流泡沫的实时检测与分析，检测泡沫速度、方向、大小、稳定性等参数，同时还提供相关的统计分析。

图4 浮选泡沫图像分析仪的应用Fig.4 Application of flotation froth image analyzer

泡沫图像分析仪可以代替人工对泡沫情况进行观察分析，并量化泡沫特征。根据现场情况，每台浮选机配备 1 台 FOIA-Ⅰ型泡沫图像分析仪 (见图 5)，将其安装在靠近溢流堰的正上方，用于检测溢出泡沫。针对现场精扫选工况，利用泡沫图像分析仪，通过修改相机参数以及图像算法，适应了现场泡沫黏度高、大小变化频繁的情况，获得了较为准确的泡沫特性参数。

图5 FOIA-Ⅰ型泡沫图像分析仪的安装与显示界面Fig.5 Installation and display interface of FOIA-I froth image analyzer

2.2 浮选智能控制策略

泡沫移动速度可以表征浮选机的刮泡量，它是浮选效率高低的重要指示器，间接反映了精矿产率、金属回收率等重要指标[2-3]。基于泡沫图像分析仪的浮选智能控制系统即泡沫流速稳定控制。

2.2.1 泡沫流速的影响因素

(1) 泡沫层厚度 它主要影响矿化气泡的富集时间和矿物颗粒在浮选槽内的驻留时间。随着泡沫层厚度的增大，气泡在泡沫层的驻留时间延长，增加了泡沫破碎排水的概率，泡沫的含水量相应降低，矿物富集比增大，但泡沫溢流速度同时变缓，表面活性矿物的回收率降低；当泡沫层厚度减小时，情况则相反。

(2) 充气量 增大充气量，会增加气泡吸附比表面积，从而缩短分离时间，泡沫流速变快；减少充气量，情况则相反。

2.2.2 泡沫流速控制策略

泡沫图像分析仪实时分析泡沫流速，浮选智能控制系统根据泡沫流速的变化，实现泡沫层厚度和充气量的智能调整。泡沫流速同时受到多种因素影响，但在实际操作中，主要因素是泡沫层厚度和充气量大小。

泡沫流速控制的主要思路是：根据泡沫图像分析仪检测的流速情况，智能控制系统将实时流速与设定流速进行比对，通过自主调整泡沫层厚度和充气量，实现泡沫流速的稳定控制。单台浮选机泡沫流速控制思路如图 6 所示。

图6 单台浮选机的泡沫流速控制思路Fig.6 Thinking about control of froth flow of single flotation machine

泡沫层厚度和充气量的调节分为充气量优先和泡沫层厚度优先。泡沫流速增大，增加泡沫层厚度或减少充气量；泡沫流速减小，降低泡沫层厚度或增加充气量。浮选智能控制系统如图 7 所示。

图7 浮选智能控制系统的显示界面Fig.7 Display interface of intelligent control system for flotation

3 应用效果

4 台精扫选浮选机安装了 4 台中信重工生产的FOIA-Ⅰ型泡沫图像分析仪，每台浮选机安装 1 台泡沫图像分析仪，实现了泡沫图像信息在线检测分析，取代了人工现场观察，改善了操作人员的工作环境，降低了劳动强度，实现了泡沫流速的量化。浮选智能控制系统实现了泡沫流速自动控制，可以根据泡沫流速变化情况，自动调整泡沫层厚度和充气量，避免了人为因素干扰；大大提高了调整频次，泡沫流速波动明显降低，浮选产率更加稳定，同时精扫尾矿品位出现了下降。

3.1 泡沫流速的稳定性

充气量保持不变，优先调整泡沫层厚度，分别考察人工操作和智能控制在精选 1 中的控制效果，试验结果如图 8、9 所示。人工操作的时间段为夜班，智能控制的时间段为白班。

由图 8 可知，在人工控制下，人工调节泡沫层厚度的次数虽然较少，但调节幅度很大，造成泡沫流速的波动较大。泡沫流速最低降至 100 mm/s 以下，最高达到 250 mm/s，影响了浮选过程的稳定性。泡沫流速均值为 148.8 mm/s，标准偏差为 38.15。

图8 人工控制时浮选泡沫流速曲线Fig.8 Curve of flotation froth flow in manual control mode

由图 9 可知，在智能控制下，控制系统通过实时调整泡沫层厚度，能够保证泡沫流速稳定，将泡沫流速控制在 150 mm/s 左右。泡沫层厚度的调节频次为1 min 一次，每次调节幅度不大，能够最大程度地保证浮选过程的稳定性。泡沫流速均值为 157.2 mm/s，标准偏差为 12.54。与人工控制相比，泡沫流速平均值提高了 8.4 mm/s，标准偏差降低了 67%。

图9 智能控制时浮选泡沫流速曲线Fig.9 Curve of flotation froth flow in intelligent control mode

3.2 精扫尾矿品位

精扫选段的考核指标主要是精扫尾矿品位，它的高低代表了精扫选段钼金属回收率的高低。精扫尾矿品位的要求是：Mo≤0.2%。人工控制与智能控制系统运行时，精扫尾矿品位与精矿品位的变化曲线分别如图 10、11 所示，精选给矿品位与精选回收率的变化曲线分别如图 12、13 所示。

图10 人工控制时精扫尾矿品位与精矿品位曲线Fig.10 Curve of grade of clean scavenging tailings and grade of concentrate in manual control mode

图11 智能控制时精扫尾矿品位与精矿品位曲线Fig.11 Curve of grade of clean scavenging tailings and grade of concentrate in intelligent control mode

图12 人工控制时精选给矿品位与精选回收率曲线Fig.12 Curve of grade of clean separating feed and recovery ratio of clean separation in manual control mode

图13 智能控制时精选给矿品位与精选回收率曲线Fig.13 Curve of grade of clean separating feed and recovery ratio of clean separation in intelligent control mode

从图 10、11 可以看出，人工控制时，精扫尾矿平均品位为 0.136%，精矿平均品位为 51.93%；智能控制时，精扫尾矿平均品位为 0.081%，精矿平均品位为 51.00%。

采用智能控制系统后，精扫选段的浮选流速平均值有所提高，但并未影响最终的精矿品位，现场要求精矿品位为 50%～ 52%。

从图 12、13 可以看出，人工控制时，精选给矿平均品位为 8.96%，精选回收率平均为 98.50%；智能控制时，精选给矿平均品位为 8.54%，精选回收率平均为 99.02%，精选段整体金属回收率提高 0.52%。

精扫选段仅是选厂浮选精选段的一部分，通过泡沫流速控制，精扫段的泡沫流速平均值有所提高，浮选过程更加稳定，精扫尾矿品位有所下降，同时并没有影响最终精矿的品位，而是在一定程度上提高了精选段的整体钼金属的回收率。

4 结语

浮选过程复杂多变，影响因素多，依靠人工经验调整滞后，浮选指标波动大。采用基于泡沫图像分析仪的智能控制系统，智能调整泡沫层厚度以及充气量，实现了泡沫流速控制，提高了浮选过程的稳定性，明显降低了精扫尾矿品位，精选段整体回收率提高了 0.52%，取得了较好的效果。同时，采用泡沫图像分析仪代替人工观察并分析泡沫特性，极大地改善了操作人员的工作环境，降低了工人的劳动强度，实现了泡沫层厚度以及充气量的自主调整，有效避免了人为因素的干扰。

泡沫流速控制是浮选智能控制的初级阶段。随着在线品位分析仪的广泛应用，泡沫图像分析仪结合矿浆在线分析仪，可以更好地监控浮选工艺流程。浮选智能控制的高级阶段即品位-回收率控制，结合泡沫图像分析仪、在线品位分析仪实现浮选药剂自主调整，根据品位数据自主设定泡沫流速，在保证精矿品位的前提下，最大效率地提高金属回收率，实现浮选过程效益最大化。