CC BY
142
УДК 622.7: 004.94
В.В. Бирюков1, А.Г. Олейник2, А.С. Опалев1, А.В. Щербаков3
1 ФГБУН Горный институт КНЦ РАН
2 ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН
3 ОАО «Олкон»
МОДЕРНИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИИ ОБОГАЩЕНИЯ ЖЕЛЕЗНЫХ РУД НА ОАО «ОЛКОН» С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ*
Аннотация
В работе рассматривается использование имитационного моделирования для решения задач повышения эффективности обогащения железосодержащих руд на ОАО «Олкон». Модель технологической цепи дробильно-обогатительной фабрики реализована средствами программного комплекса MODSIM. Модель позволяет исследовать работу технологической схемы в зависимости от изменяющегося гранулометрического и химического состава поступающей дробленой руды, ее влажности и расхода.
Ключевые слова:
переработка минерального сырья, технологическая схема, имитационная модель, вычислительный эксперимент, оптимизация технологических параметров.
V.V. Birukov, A.G. Oleynik, A.S. Opalev, A.V. Sherbakov UPGRADING OF TECHNOLOGY FOR IRON ORES CONCENTRATION ON JSC "OLCON" BY USING SIMULATION
Abstract
This paper discusses the using of simulation to problems solving in the field of the efficiency improve of iron ores dressing by JSC "Olcon". Model for technology line of crushing and processing plant is implemented by software package MODSIM. The model allows to study the work process flowsheet as a function of varying particle size and chemical composition of the incoming crushed ore, its flow and moisture.
Key words:
mineral raw material processing, flowsheet, simulation model, computer experiment, technological parameters optimization.
Введение
В настоящее время ОАО «Олкон» разрабатывает шесть железорудных месторождений открытым и одно подземным способами. Общий объем добываемой руды составляет более 15 миллионов в год, при этом по своим природным свойствам руды неоднородные, что обусловливает их различную дробимость, измельчаемость, обогатимость и приводит к резким колебаниям и снижению качественно-количественных показателей работы, как отдельных переделов, так и дробильно-обогатительной фабрики (ДОФ) в целом.
Анализ состояния минерально-сырьевой базы свидетельствует о том, что многолетняя интенсивная отработка высокорентабельной приповерхностной
* Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №12-07-98800-р_север_а «Разработка моделей и информационной технологии прогнозирования параметров производственных процессов обогащения руд».
части большинства эксплуатируемых месторождений привела к их истощению. Разрабатываемые на большой глубине запасы бедных железных руд имеют низкую природную рентабельность. Постоянное снижение качества исходной руды обусловливает необходимость опережающего увеличения добычных мощностей предприятия. Объем добычи в последние десятилетия существенно превышает прирост запасов, в том числе по основным видам добываемого сырья. Содержание Реобщ. в руде в настоящий момент не превышает 25% (при проектировании предприятия оно составляло более 32%) [1].
Обогащение добываемых железных руд производится на ДОФ по магнитной и магнито-гравитационной схемам с получением железорудного концентрата с содержанием 65,7% Fe^.. Обогатительные секции для работы используют смесь руд различных месторождений, поступающую “с колес”, без использования склада усреднения. Схемы обогащения магнетитовых кварцитов, включающие в себя дробление, измельчение и магнитное и гравитационное обогащение не модернизировались с момента запуска предприятия.
Технологические решения в области модернизации схем обогащения
Применение технологических схем обогащения со стадиальным выводом отвальных хвостов и получением готового концентрата в конечной стадии приводит к повышенным энергетическим затратам в операциях измельчения вследствие высоких циркуляционных нагрузок и значительному пере-измельчению ценных компонентов. Анализ эффективности используемого оборудования показал, что наиболее узким местом является несовершенство работы классифицирующих аппаратов. Наиболее распространена классификация в гидроциклонах различных типов, но эффективность их работы не превышает 35-50% по готовому классу, что предопределяет увеличение фронта измельчения на 150-200% по сравнению с необходимым теоретически. Используя имеющийся положительный опыт применения операции тонкого грохочения на предприятиях ОАО «Карельский Окатыш», ОАО «Соколовско-Сорбайское ГПО и ОАО «Ковдорский ГОК», на ОАО «Олкон» внедрены в качестве классифицирующего оборудования аппараты «Stack Sizer™» фирмы Derric Corporation для операции тонкого грохочения как первый шаг по разработке энергоресурсосберегающей технологии.
В апреле 2012 года были смонтированы первые четыре грохота на технологической секции №9. Практически сразу были получены положительные результаты: за счет снижения циркуляционной нагрузки с 350^400% до 150^200% была остановлена одна из двух работающих на секции шаровых мельниц. Колебание качества вырабатываемого на секции концентрата было стабилизировано. Но для получения концентрата с требуемым содержанием железа на уровне 65,7% была снижена производительность секции по исходной руде с 220 тн/час до 185-195 тн/час. Кроме того, спустя несколько месяцев эксплуатации стало очевидным то, что достигнутый за счет вывода из работы одной шаровой мельницы экономический эффект полностью перекрывается затратами на полиуретановые просеивающие поверхности грохотов вследствие их интенсивного износа.
Для решения возникших технологических проблем было решено разработать компьютерную модель рассматриваемого производственного
процесса. Имитационное моделирование является эффективным инструментом для решения задач оптимизации показателей технологических схем [2, 3]. С его помощью можно достаточно оперативно оценить эффективность технологических процессов в исследуемой системе и результативность выбранной технологической схемы, а также провести оценку экономической эффективности различных топологий технологических цепей с выбором оптимальной. Создаваемая модель должна обеспечить решение следующих задач:
- оптимизация водно-шламовых схем технологических секций главного корпуса фабрики;
- определение оптимальных типоразмеров просеивающих поверхностей в зависимости от требований к готовой продукции со стороны основных потребителей;
- определение путей увеличения срока службы просеивающих панелей;
- оптимизация технологических параметров циклов измельчения в стержневых и шаровых мельницах;
- повышения извлечения полезных компонентов за счет оптимизации параметров операции тонкого грохочения с применением современных методов компьютерного моделирования.
Имитационное моделирование процессов обогащения на ДОФ ОАО «Олкон»
Для реализации модели рассматриваемых технологических процессов и проведения вычислительных экспериментов была использована программа MODSIM [4]. Данный инструментарий позволяет формировать модель технологической цепи из набора моделей обогатительного оборудования, соединяемых материальными потоками, и обеспечивает возможность расчета детальных массовых балансов в различных точках моделируемой схемы. В алгоритм программной среды MODSIM заложен математический аппарат и модули модельного представления работы дробильно-измельчительного, классифицирующего и сепарационного оборудования. Для обеспечения возможности исследования нового (не имеющегося в базе инструментальной среды) технологического оборудования существует возможность включения в модель технологической цепи моделей аппаратов, программируемых пользователем [4, 5]. Если при моделировании предполагается использование созданных пользователем моделей аппаратов, то в соответствующие места изначально формируемой средствами MODSIM модели схемы обогащения включаются блоки, обладающие свойством “черного ящика”. Для данных блоков в схеме задаются входы и выходы, а внутреннее содержание блока остается в исходной модели неопределенным. Затем каждый включенный в схему «черный ящик» связывается с внешней (определяемой пользователем) моделью, имитирующей его работу, т.е. задающий механизм преобразования определенных «черному ящику» входов в его выходы. В общем случае с каждым «черным ящиком» может быть ассоциировано некоторое множество моделей. Выбор конкретного экземпляра для подстановки определяется целями сеанса моделирования и исходными условиями вычислительного эксперимента. На этапе разработки технологии в «черные ящики», как правило, осуществляется подстановка различных моделей аппаратов, и оцениваться их влияние на общую
эффективность схемы. При работе модели в контуре оперативного управления для подстановки могут использоваться как различные (по математическому базису) модели конкретного аппарата, так и одна и та же модель, но с различными априорно заданными параметрами. Второй вариант подстановки при использовании модели в контуре оперативного управления обеспечит сокращение времени на получение результатов за счет сокращения этапа настройки модели на текущие значения параметров технологического процесса.
С использованием MODSIM создана модель технологической схемы переработки железных руд на ДОФ ОАО «Олкон», включающие в себя измельчение в стержневой и шаровой мельницах, классификацию измельченного продукта с использованием оборудования для тонкого грохочения Derric «Stack Sizer™» и трехстадиальную магнитную сепарацию с использованием барабанных магнитных сепараторов. Разработанная модель позволяет ускоренно исследовать сложные производственные ситуации и вырабатывать решения по устранению возникающих проблем, производить выбор рациональных режимов технологических процессов с выработкой оптимальных управляющих воздействий. На рис. 1 и 2 представлены технологическая схема 8-9 секций ДОФ ОАО «Олкон» и ее имитационная модель, разработанная в программе MODSIM [5].
Рис. 1. Технологическая схема обогащения на ДОФ ОАО «Олкон»
Созданная математическая модель позволяет исследовать работу технологической схемы в зависимости от изменяющегося гранулометрического и химического состава поступающей дробленой руды, ее влажности и расхода [5]. Имеющиеся в базе М0081М модели стержневых и шаровых мельниц в результате индивидуальной настройки были идентифицированы с техноло-
гическим оборудованием, установленным на ДОФ. Варьирование настроек модели стержневой мельницы позволяет осуществить в ходе вычислительного эксперимента анализ ее работы при износе загруженных стержней, изменении наклона мельницы, содержания твердого в пульпе и др. [6]. В результате использования математического аппарата распределения Розина-Раммлера и модели раскрытия полезного компонента в руде на основе свойств бета-распределения на выходе стержневой мельницы были получены детальные фракционный и сростковый составы пульпы.
Рис. 2. Схема имитационной модели технологической цепи 8 и 9 секций ДОФ ОАО «Олкон»
Модели грохочения основываются на вероятностных и эмпирических моделях процессов с учетом изменения конструкции. В пределах данной модели оценивается влияние конструкции лотка, размеров грохота и угла наклона, скорости питания, формы частиц, типа сетки грохота, формы отверстий, загрузки грохота, открытой поверхности грохота и режимов вибрации. Разрабатывается методика учета влияния износа просеивающей поверхности на технологические показатели классификации с использованием тонкого грохочения.
Измельчение в шаровой мельнице рассчитывалось на основе рассеивания энергии удара при измельчении железной руды определенных фракций с определенным энергопотреблением. В результате было получено распределение по крупности частиц измельченного продукта с учетом размера шаров, их загрузки, удельной нагрузки по исходному питанию, расхода воды и числа оборотов барабана мельницы.
Таким образом, применение имитационного моделирования для модернизации технологических схем обогащения железных руд на ОАО «Олкон» позволит существенно сократить временные и материальные затраты на разработку и внедрение оптимального технологического процесса, отвечающего современным требованиям энергоресурсосбережения экологической безопасности.
Заключение
Прогностические возможности созданной компьютерной модели существенно превосходят возможности используемых до настоящего времени расчетов по эмпирическим формулам. Результаты моделирования показали, что оперативное регулирование динамики производственных процессов обогащения магнетитовых руд на ДОФ ОАО «Олкон» может осуществляться за счет варьирования следующих параметров:
- массовых расходов исходной руды, подаваемой на сухую магнитную сепарацию и в мельницы первой стадии (с учетом циркуляционных нагрузок);
- объемных расходов воды в мельницы первых стадий с учетом требуемых соотношений «твердое/жидкое»;
- плотностей пульп сливов спиральных классификаторов;
- уровней пульп в технологических зумпфах;
- давлений потоков пульп на входе в гидроциклоны;
- уровней магнетита в дешламаторах.
Расчет на модели позволяет определять комбинации значений управляющих параметров, обеспечивающие наиболее эффективный режим протекания обогатительного процесса при заданных условиях и ограничениях.
Литература
1. Опалев, А.С. Стадиальное выделение магнетитового концентрата при обогащении железистых кварцитов на ОАО «ОЛКОН» / А.С. Опалев, В.В. Бирюков,
A.В. Щербаков // Инновационные процессы комплексной и глубокой переработки минерального сырья (Плаксинские чтения 2013): мат. Международного совещания. г. Томск, 16-19 сентября 2013 г. - Томск. -С.258-261.
2. Шупов, Л.П. Моделирование и расчёт на ЭВМ схем обогащения./ Л.П. Шупов.
- М.: Недра, 1980. - 288с.
3. King R.P. Modeling and Simulation of Mineral Processing Systems / R.P. King, Edited by C.L. Schneider and E.A. King. Published by Society for Mining, Metallurgy, and Exploration, 2012. - 492 p.
4. Modular Simulator for Mineral Processing Plants.
- Режим доступа: http://www.mineraltech.com/Modsim/
5. Опалев, А.С. Моделирование технологических схем обогащения железистых кварцитов с использованием современных программных средств /А.С. Опалев,
B.В. Бирюков // Инновационные процессы комплексной и глубокой переработки минерального сырья (Плаксинские чтения 2013): мат. Международного совещания. г. Томск, 16-19 сентября 2013 г. - Томск. -C.354-357.
6. Austin, L.G, Process Engineering of Size Reduction: Ball Milling / L.G. Austin, R.R. Klimpel, P.T. Luckie - SME 1984. - 123 р.
Сведения об авторах
Бирюков Валерий Валентинович - научный сотрудник, e-mail: birukov@goi.kolasc.net.ru Valeri V. Birukov - Researcher
Олейник Андрей Григорьевич - д.т.н., зам. директора института,
e-mail: oleynik@iimm.kolasc.net.ru
Andrey G. Oleynik - Dr. of Sci. (Tech), Deputy director
Опалев Александр Сергеевич - к.т.н., старший научный сотрудник, e-mail: opalevAS@rambler.ru
Alexander S. Opalev - Ph.D. (Tech. Sci.), Senior researcher
Щербаков Алексей Владимирович - директор ДОФ ОАО «Олкон», e-mail: avscherbakov@olcon. ru
Aleksey V. Sherbakov - Director of dressing of JSC «Olcon»
