浮选流体动力学大数据关键技术、装备研究及其工程应用

李海斌,谭志勇,管孝强,周仕庆,李腾飞,王 超,张 炜

(1.中铝科学技术研究院有限公司,北京,102209;2.昆明冶金研究院有限公司北京分公司,北京,102209;3.中铝智能铜创科技(云南)有限公司,昆明,650051;4.云南铜业股份有限公司,昆明,650051)

浮选占据选矿工业的核心地位已经超过了100年,从20世纪初解决了硫化物的选别问题至今,仍是选矿工业的最重要的工艺之一。多年来,由于浮选技术和设备的发展,其工业应用发生了许多重大的变化。选矿工业界专家逐渐倾向于认为,浮选设备的智能化将能够更有力的改善选矿生产效能;选矿领域的重点发展方向之一,由此逐渐从浮选设备的“大型化”向浮选设备更具“智能化”偏移[1-3]。近年来,将世界上先进的浮选理论基础研究引入,以及推动选矿工业的数字化和智能化,成为国内外相关科技攻关和工业经济发展的方向。随着计算机性能的加速迭代和算法时代的到来,在浮选领域智能化的诸多研究方向中,一条新的主线逐步受到重视,即通过研发和创建新一代浮选领域传感器技术,实时抓取和测量浮选流体动力学核心信息以及变量,以便于优化选矿流程运行策略,推动浮选效能提升至一个新高度。

近十年来,国际上一些大的浮选装备公司,例如芬兰Outotec、美国Flottec、Metso、Wemco等公司都在进行浮选传感器技术的研究,但他们的研究相对局限在泡沫表层的照相系统和图像收集研究的初、中级阶段[4-6]。澳大利亚JKMRC研究院与加拿大McGill大学于上世纪90年代率先就气体扩散与浮选流体动力学展开了全方位的研究,将气泡表面积通量(Sb,s-1)与浮选动力学常数(k,s-1)链接起来,从而围绕气泡尺寸、气体速率与选矿回收率建立了经典量化模型,并成功运用该成果打造了第一代浮选流体动力学传感器装置[7-8]。国内在浮选流体动力学方面研究起步较晚,研究力度有待进一步加强。

第一代浮选流体动力学传感器装置主要关注浮选流程中表观气体速度、平均气泡尺寸、气泡表面积通量以及持气率四个动力学关键参数[9]。其中:表观气体速度(Jg,cm/s)表示每单位时间内;以浮选设备单位横截面积 (Acell,m2)为计算基础,离开矿浆的气体体积流量(Qg,m3/s);平均气泡尺寸(D32,mm)是气泡尺寸分布(BSD)的量化指标,用于计算气泡表面积通量(Sb);气泡表面积通量是指每单位时间内,以浮选设备单位横截面积为计算基础,其所包含的全部气泡的总表面积。这些参数通过以下数学关系相互衔接:

(1)

(2)

(3)

持气率(Eg)表示为分数或%,也构成一个气体分散度量,并将浮选槽/柱内气体体积(Vg,m3)与浮选槽/柱的有效容积(Vcell,m3)联系起来:

(4)

k=PSbRf

(5)

式中:k为总浮选速率常数(矿浆和泡沫),P为拟浮出的矿物颗粒的可浮性参数,Rf为泡沫相矿物颗粒的回收系数。

通过公式(3)观察到Sb与D32成反比;结合公式(1)和(5),可见表观气体速度和金属回收率与气泡尺寸成反比,与气体体积流量Qg成正比。因此,浮选性能的研究需要至少准确测量Jg和D32两个参数,以便计算Sb[10]。

包含表面气体速度Jg、平均气泡尺寸D32、气泡表面积通量Sb与持气率Eg在内的浮选流体动力学参数之间的关联性可参考图1。

图1 浮选参数关联

图2 选厂大型浮选设备中架设新一代传感器智能系统并进行相关参数测量的剖面全景

1 新一代浮选流体动力学传感器装备研发概况

尽管加拿大McGill大学和澳大利亚JKMRC研究院团队均基于流体动力学和表面化学的理论突破,已完成第一代测量传感器的研发[11],但受限于传感器设备的单一性,流体动力学参数对浮选效能的量化影响、浮选药剂键能与气泡载体之间的协同效应、浮选速率常数与金属回收率之间的量化关系等还无法通过成熟技术及配套设备予以精准定义和测量[12]。近两年以来,通过引进吸收McGill大学浮选流体动力学领域的相关研发成果,中铝科学技术研究院先进选矿团队强化对浮选设备性能指标以及浮选工艺大数据的收集与研究,初步搭建了一整套浮选流体动力学大数据高端装备的设计理论基础和软硬件产品,并取得了工业应用实践方面的相关经验。在第一代单体传感器的基础上,新一代浮选流体动力学智能传感器系统主要由三套各自独立的专用仪器设备组成,同时新的设计也改善了传感器的物理结构与软件配套,可实现Jg、D32和Eg等不同流体动力学物理参数的独立测量及数据的自动交互比对,具体包括。

1)气泡观察舱:以矿浆气泡直接成像技术为基础来监测矿浆平均气泡尺寸,通过与回收率等经济性指标类大数据进行关联,形成指导气泡分布、给气率及起泡剂用量等现场操作参数的优化方案,从而提升浮选效能。

2)持气率仪:持气率作为浮选设备运行时映射气泡状态的最直观的浮选流体动力学参数之一,仪器通过实时监测瞬时电导率,对矿浆持气率进行趋势分析,形成最优操作策略。

3)气速仪:以压差为基础来实时监测浮选设备的实际表面气速以及矿浆密度,对浮选设备的工作状态做出诊断;关联DCS中控对操作参数进行调整,实现表面气速最优水平。

4)物联网大数据库:根据新一代浮选流体动力学传感器系统的实时测量数据和选厂具体工况条件的阶段性监测与分析,自动形成最优选矿生产指标调整方案,并下达操作指令。

新一代浮选流体动力学智能传感器系统通过精准定义和测量浮选机/柱的气泡尺寸、充气速率、气体滞留量等气体扩散关键参数,从而实现浮选实际生产流程中固、液、气三相流的即时状态的表征分析,分析结果直接用于浮选药剂化学特征、用量、鼓风量等生产数据、信息的优化指导。半工业化实验室测试显示,能够实现不同矿山条件下精矿品位和金属回收率的双向有效提升[13]。该技术成果拥有较为成熟的技术论证,有着大量的学术基础,随着工业4.0与物联网大数据的发展,该系统以物联网大数据库为基础,就选矿厂实时工况情况提出优化方案并实现自动操作指令的下达,进一步提升了矿山选厂自动化、智能化水平,选矿效能得到有效激发。实施该项技术的核心路径在于将浮选流体动力学基础研究准确应用于实践中,过程中通过提取工业化数据进而打造选矿物联网大数据系统。

2 浮选流体动力学传感器装备的工程化实践

新一代浮选流体动力学特征阈值传感器系统通过逐步完善,以气泡尺寸和其概率分布的实时测量,表面气速、持气率的持续监测技术为核心的测试技术手段,以及测试-赋值-解析-优化方案等各节点组成的一整套传感器系统实地应用模式已日趋成熟,并在工业化验证阶段取得较优成果。

近年来国内外有色金属矿山选矿领域普遍面临资源品位下降、资源成分复杂、嵌布粒度过细等技术性难题。目前,国际范围内对于处理技术性难题和提升选矿效能,一般采用设备大型化、矿粒细磨、药剂更迭等常规思路办法,效果有限。中铝科学技术研究院先进选矿团队在引入世界上先进的浮选理论研究成果的基础上,进一步扩大技术优势,以流体动力学智能传感器系统的研发为独特视角切入,实现选矿技术经济指标的最优解。以普朗铜矿为例,通过引入新一代浮选流体动力学智能传感器系统作为测试工具,在两周时间内通过连续测量和大数据交互比对分析,搭建经验模型,提出最优化方案以精确指导不同环境下操作参数的选取,从而改变以往的以经验和假说为基础的人工操作模式,实现了矿物回收率和品位的优化效果,同时降低了人工和时间成本,选矿厂由此每月得到增收370万元。

3 结 语

新一代浮选流体动力学特征阈值传感器系统采用针对固液气三相流的新型复合传感器技术,多维度测量浮选设备参数和浮选回路参数,通过采集到的数据进行建模分析,形成优化方案并生成自动化操作指令,最终实现选矿技术经济指标的优化提升效果。系统的成功应用,可有效提高矿山效益、降低生产成本。例如,根据过往经验,该系统的成功投运预计可提升矿山金属回收率1%～5%,提高精矿品位 0.5%～3%。降低浮选成本5%～10%,降低选矿人工成本20%～40%。

该项目涉及技术和产品可成功填补国内矿业领域此类设备研发的技术空白,为该行业工业4.0的实现创造了有利条件。