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浮選泡沫性質(zhì)與精煤灰分的相關(guān)性研究

發(fā)布時間:2020-11-15 23:30
   精煤灰分是煤炭行業(yè)中一個十分重要的指標,浮選精煤灰分通常高于重選而必須嚴格控制以實現(xiàn)全廠經(jīng)濟效益最大化。在現(xiàn)場,浮選操作司機只能依據(jù)經(jīng)驗對浮選操作參數(shù)進行實時調(diào)節(jié),因為實驗室要得到精確的浮選結(jié)果需通過長時間的采樣、過濾、烘干、制樣和燒灰這樣一個流程。無法獲得浮選精煤產(chǎn)品灰分精確的實時反饋限制了浮選控制的發(fā)展,一旦浮選入料發(fā)生波動會導致大量精煤產(chǎn)品不達標,浮選精煤灰分的實時監(jiān)測亟待解決。本文將對浮選泡沫性質(zhì)和精煤灰分的相關(guān)性進行研究,以找到解決上述問題的方法。煤炭浮選入料粒度和密度范圍廣,其中極粗(0.5 mm左右)和極疏水(接觸角大于65°)的顆粒會引起與常規(guī)泡沫性質(zhì)不同的規(guī)律。首先對不同粒度、密度顆粒對泡沫性質(zhì)的影響進行研究。將煤炭浮選入料分為粗、中、細三個粒度級分別進行單獨和混合浮選,在入料性質(zhì)不同而操作條件相同的情況下,分析各粒級煤炭的浮選精煤產(chǎn)率和灰分,以及相應的浮選泡沫性質(zhì),包括水回收率、均一性(氣泡尺寸)、破裂氣泡尺寸、破裂氣泡個數(shù)和泡沫速度。同時研究了不同密度級顆粒對泡沫性質(zhì)和粗顆;厥盏挠绊。文中通過分析粗顆粒產(chǎn)率、水回收率、精煤重量組成、泡沫灰度和高于溢流堰高度,提出不同密度細顆粒提高粗顆;厥盏膬牲c機理,對于疏水顆粒,顆粒疏水性和易浮顆?偭坑绊憚討B(tài)泡沫穩(wěn)定性和溢流泡沫體積,對于親水顆粒,夾帶在泡沫網(wǎng)絡中的顆?偭坑绊懸后w排液,這些關(guān)鍵的泡沫性質(zhì)從不同方面影響粗顆粒的回收。浮選操作條件影響泡沫性質(zhì)及其與精煤灰分的相關(guān)性。在不同起泡劑用量、充氣表觀氣速和泡沫層厚度時,浮選精煤灰分隨著水回收率、泡沫灰度和泡沫速度呈線性增加,浮選精煤灰分隨著泡沫均一性呈線性降低。泡沫層薄時,各泡沫性質(zhì)與精煤灰分的變化范圍較泡沫層厚時更為顯著。在所有操作條件均改變時,泡沫均一性與浮選精煤灰分的擬合效果最好,文中通過二次多項式進行擬合,泡沫均一性、水回收率、泡沫灰度和泡沫速度的擬合的決定系數(shù)R2分別為0.903、0.809、0.630和0.543。研究發(fā)現(xiàn)與泡沫幾何結(jié)構(gòu)相關(guān)的泡沫性質(zhì)與精煤灰分的相關(guān)性最好。本文還提出了一個基于泡沫結(jié)構(gòu)的精煤灰分模型,通過假設部分條件,使用Kelvin泡沫結(jié)構(gòu)單元定量泡沫幾何結(jié)構(gòu),表示液含量和精煤灰分。泡沫排液引起泡沫結(jié)構(gòu)改變并影響產(chǎn)品灰分。為準確地比較兩相與三相泡沫排液機制的改變,本文首先以兩相泡沫為例,探討不同強制排液試驗條件對冪指數(shù)的影響,還研究了三相泡沫中顆粒在排液過程中的行為。研究發(fā)現(xiàn)在干燥時間較短的濕泡沫中來自普朗圖邊界的粘滯損失增加,對于泡沫不穩(wěn)定性,研究發(fā)現(xiàn)隨著泡沫液含量的增加,排液冪指數(shù)α從0.38增加到0.47,充分說明了泡沫不穩(wěn)定性對排液冪指數(shù)的影響。本文將不同泡沫液含量時的強制排液過程分成上升區(qū)、混合區(qū)和對流區(qū)這三個分區(qū),并針對對流不穩(wěn)定性臨界液含量的計算提出兩種改進方法。本文建議傳統(tǒng)強制排液試驗應在較低液含量時分析排液機制才可信。在加入顆粒的三相強制排液中,泡沫普朗圖邊界的粘滯損失增大,泡沫通透性降低。在不同灰分顆粒的三相排液試驗中,發(fā)現(xiàn)當排液時間短時,泡沫中殘留顆粒質(zhì)量隨著顆粒灰分的增加而降低,說明越疏水的顆粒越容易與氣泡粘附,越不易被排液的水流所影響而返回礦漿。
【學位單位】:中國礦業(yè)大學
【學位級別】:博士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:TD94;TD923
【部分圖文】:

顆粒,浮選泡沫,疏水,黑色顆粒


包括浮選水力動力學、氣泡和顆粒間作用、泡沫行已被廣泛應用于工業(yè)領(lǐng)域,如礦物加工、廢水處理、廢紙回域,疏水顆粒粘附在氣泡表面并隨著泡沫溢流實現(xiàn)分離。泡精礦槽,同時泡沫可以氣泡清潔礦物和提升品位的作用。沫相簡介0 世紀 90 年代開始,泡沫外貌開始被用來監(jiān)控浮選過程和預在很多金屬礦浮選中,已有對浮選泡沫和精礦品位關(guān)系的研研究對于提高浮選自動控制和高效生產(chǎn)具有重要意義。浮選水顆粒和提升礦物品位方面起到重要作用。圖 2-1 為浮選泡粘附在液膜上,親水顆粒夾帶在氣泡間并可隨著排液返回礦破裂隨著液膜的破裂而發(fā)生。在泡沫浮選中,小且圓的氣泡其含水量高,而泡沫上部的氣泡由于排液和兼并形成多邊形低。對于疏水精礦來說,在干泡沫中通常品位高,因為泡沫矸石礦物的夾帶。

表面氣泡,泡沫層,氣泡,算法流程圖


需要在更多機理方面再深入研究。H t nen 建立了圖像處理系統(tǒng),并向有經(jīng)驗的操作工進行調(diào)查,最終建立泡沫分類器,H t nen 研究了三種圖像處理算法,泡沫速度、空間運動的均勻性和氣泡破滅率,并將泡沫分類為三種,粘滯的、潮濕的和干燥的[6]。Runge 等使用 Visiofroth 系統(tǒng)提取圖像中泡沫速度、氣泡尺寸、氣泡破裂率和不同的泡沫顏色參數(shù),分析發(fā)現(xiàn)精礦噸流量與泡沫速度緊密相關(guān),而精礦品位與泡沫速度和泡沫穩(wěn)定性最為相關(guān)[70]。Jahedsaravani等利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立了泡沫特征與浮選效果的相關(guān)關(guān)系,并使用氣泡破裂率來表征泡沫穩(wěn)定性[13]。Kaartinena 等運用多相機控制系統(tǒng)與專家控制器,選擇的變量為:泡沫顏色、氣泡尺寸分布、泡沫速度、泡沫破滅率、氣泡負載,并研究鋅品位和泡沫參數(shù)的關(guān)系,紅色越深,品位越高,氣泡破滅率越低[53]。Cao 等研究了鋁土礦品位預測模型,采取分布式綜合預測模型,利用多核最小二乘支持向量機和小波極限學習機,建立預測模型和剩余補償模型。預測效果好,相對誤差 6%。采用的圖像變量為:泡沫顏色、泡沫速度、氣泡尺寸、泡沫負載、紋理特征和氣泡破滅率[31]。

圖邊,泡沫結(jié)構(gòu),液膜,頂點


Behaviours)水回收率和氣泡尺寸等泡沫性質(zhì)的影響,為緊密相關(guān)。在此,用兩相泡沫作為基準分分別介紹泡沫排液、氣泡兼并、氣泡粗結(jié)構(gòu)膜(lamellae)、普朗圖邊界(Plateau bord示[15, 142-144]。液膜在普朗圖邊界匯集成線,泡沫衰變的生命時間中,泡沫排液、氣泡氣泡接近球形,而經(jīng)過排液干燥后,氣泡如圖 2-3 所示,液含量為 0.26 時,氣泡接設泡沫有單分散十四面體(Kelvin 單元)為普朗圖通道的長度,L,和曲率半徑,r, 0 . 1 7 1 1

本文編號:2885341

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