Применение визиометрического анализа гранулометрического состава руды для автоматизированного управления процессом дробления

Вещественный состав и свойства пород и руд

ПРИМЕНЕНИЕ ВИЗИОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА РУДЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ДРОБЛЕНИЯ

Нестабильность физико-механических свойств руд приводит к резким колебаниям процесса рудоподготовки, заключающимся в чередовании режимов недогрузки и перегрузки тракта дробления. Для разработки систем автоматического регулирования замкнутого цикла дробление-грохочение необходимо оперативное измерение параметров гранулометрического состава руды. На горно-обогатительном комбинате «Эрдэнэт» для визиометрического контроля гранулометрического состава руды установлен и испытан видеодатчик системы «ГРАНИКС». Результаты промышленных испытаний показали, что относительная погрешность измерений по отдельным классам крупности дроблёной руды составляет от 2,67 до 7,51%. Предложенный алгоритм управления процессом дробления включает измерение гранулометрического состава руды и потребляемой мощности привода дробилки, регулирование нагрузки на передел дробления в замкнутом цикле и ширины разгрузочной щели дробилки. Система позволяет оптимизировать процесс дробления по критериям выход продуктивного класса, эффективность грохочения и циркулирующая нагрузка, получить дроблёный продукт заданной крупности, а также увеличить производительность отделения дробления и сократить удельный расход электроэнергии на общий процесс рудоподготовки.

Ключевые слова: дробление, грохочение, гранулометрический состав, визиометрический анализ, автоматизированное управление, циркулирующая нагрузка, эффективность грохочения, продуктивный класс, производительность, ширина разгрузочной щели.

Месторождение Эрдэнэтийн-Овоо характеризуется вертикальной зональностью, выраженной в проявлении зон окисления и вторичного оруденения по линиям разломов, проходящим через всё рудное тело. Коэффициент крепости руд и пород колеблется в диапазоне 8-15 ед. по шкале проф. Протодьяконова. Индекс Бонда варьирует в интервале 8-14 кВт-ч/т. Нестабильность физико-механических свойств перерабатываемых руд обусловливает резкие колебания процесса дробления, заключающиеся в чередовании режимов недогрузки и перегрузки тракта дробления [2, 3]. В отсутствие автоматического регулирования процесса дробления всё это ведёт к снижению производительности передела и увеличению удельного расхода электроэнергии [5]. Для разработки систем автоматического регулирования замкнутого цикла дробление-грохочение необходимы создание систем оперативного измерения параметров гранулометрического состава руды, расширение базы знаний о закономерностях процесса и выбор алгоритмов управления [6, 7].

УДК 622.73

© Ишгэн Хурэлчулуун, В.В.Морозов, Т.С.Николаева, В.Н.Круглов, 2019 РО!: 10.24411/0869-5997-2019-10008

Хурэлчулуун Ишгэн1

ведущий специалист по АСУТП khurelchuluun@erdenetmc.mn

Морозов Валерий Валентинович2

доктор технических наук профессор кафедры общей и неорганической химии dchmggu@mail.ru

Николаева Татьяна Сергеевна2

кандидат технических наук доцент кафедры обогащения и переработки полезных ископаемых и техногенного сырья tnikolayeva@mail.ru

Круглов Василий Николаевич3

кандидат технических наук доцент Института радиоэлектроники и информационных технологий v.krouglov@mail.ru

1 КОО «Предприятие «Эрдэнэт», г. Эрдэнэт, Монголия

2 Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»,

г. Москва

3 ФГАОУ ВО «Уральский Федеральный Университет имени первого Президента России Б.Н.Ельцина», г. Екатеринбург

Рис. 1. СХЕМА (а) И ОБЩИЙ ВИД (б) УСТАНОВКИ ЭЛЕМЕНТОВ ВИДЕОАНАЛИЗАТОРА «ГРАНИКС»:

1, 2 - дробилки; 3, 4 - грохоты; 5 - конвейер; 6 - барабанная мельница; 7, 8 - устройства съёма видеоизображений; 9 - процессор; 10 - сервер

Разработка методик визиометрического анализа гранулометрического состава дроблёной руды. Методы визиометрического анализа руды при рудоподготовке находят всё большее применение на горно-обогатительных предприятиях. Наряду с определением сортности руды [6], они решают задачу измерения её гранулометрического состава [11, 14, 15]. На обогатительной фабрике ГОКа «Эрдэ-нэт» в дробильно-транспортном отделении (ДТО) подготовка руды осуществляется на нескольких каскадах дробилок и грохотов. Подрешётный продукт - дроблёная руда - поступает на сборный конвейер. Для контроля гранулометрического состава дроблёной руды применялся визиометрический анализатор «ГРАНИКС» (рис. 1). Он устанавливался над конвейером (5) и обеспечивал контроль гранулометрического состава подрешётного продукта грохотов (3, 4).

При функционировании визиометрического анализатора информация от устройств съёма видеоизображений (7, 8) передавалась в процессор (9), где проводились распознавание изображения и расчёт гранулометрического состава продукта по встроенной программе системы «ГРАНИКС» (разработчик программного обеспечения Уральский Федеральный Университет им. первого Президента России Б.Н.Ельцина) [9]. В алгоритме обработки изображений, промежуточные стадии которого представлены на рис. 2, использовались процедуры ги-стограммной обработки изображений, пороговой бинаризации полутоновых участков, пространст-

венной фильтрации изображений, выделения контуров, визуализации результатов сегментации, расчёта гистограмм распределения крупности [4, 12].

К решению задачи сегментации кусков на изображении применён относительно новый подход - метод водораздела. Принцип метода и шаги алгоритма сегментации описаны в работе [13]. Для получения интегральных и дифференциальных кривых распределения продуктов грохочения по классам крупности использовалось интерполирующее уравнение в виде Y-функции.

Для оценки ошибки измерений, полученных при использовании анализатора «ГРАНИКС», проведены эксперименты на дробилке КМД-3000Т2-ДП, работавшей при переменной нагрузке. Согласно программе испытаний, в заданный момент времени отбирались пробы из потока руды на конвейере. Одновременно были записаны 136 видеоизображений. В Центральной исследовательской лаборатории ГОКа производился рассев проб, в ходе которого были получены значения выходов проб классов крупности +15, -15+12, -12+10, -10+6, -6+2 и -2 мм. Выход проб класса -2 мм визиометриче-ским анализом не определялся, а рассчитывался по корреляционному соотношению между выходами проб классов -6 и -2 мм, установленному по результатам ситового анализа.

Сравнение показаний системы «ГРАНИКС» и лабораторных данных позволило оценить достоверность анализа с использованием видеоанализатора по отдельным классам крупности (табл. 1).

Рис. 2. ИЗОБРАЖЕНИЯ ДРОБЛЁНОЙ РУДЫ НА СТАДИЯХ ЗАХВАТА ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКИЙ СОСТАВ РУДЫ ПО ПОКАЗАНИЯМ СИСТЕМЫ «ГРАНИКС» И ДАННЫМ ЛАБОРАТОРНОГО АНАЛИЗА

Классы, мм Выход класса по данным визиометрического анализа на конвейере, % Выход класса по данным анализа рассевом, % Ошибка визиометрических измерений относительно данных рассева, %

мин. макс. ср. мин. макс. ср.

+ 15 2,6 3,7 3,2 2,3 3,2 2,95 5,30

+ 12-15 7,3 9,7 8,4 7,2 9,4 8,45 2,81

+10-12 9,4 11,3 10,5 9,3 11,9 9,4 3,32

+6-10 19,1 22,5 20,8 19,0 22,9 20,9 2,67

-6 53,8 61,6 57,7 49,8 62,1 57,9 7,51

Средняя ошибка визиометрических измерений относительно данных рассева ра ссчитывалась как среднеквадратичные отклонения выходов классов, отнесённые к выходам отдельных классов крупности, измеренных методом рассева для каждой анализируемой пробы. Следует отметить, что для класса крупности -6 мм при весьма точном совпадении средних значений выходов классов для 136 измерений (57,7 и 57,9%) среднеквадратичное отклонение результатов частных измерений визиометри-ческим методом и методом рассева наибольшее (7,51%).

Как показали результаты анализа, относительные расхождения в измерениях (коэффициент вариации КВ) составляют по классам крупности от 2,67 до 7,51%. Проведённые испытания выявили, что визиометрический анализ руды на конвейере наи-

менее точно отражает выход мелких классов, находящихся в агрегированном состоянии (КВ=7,5%).

Для визиометрического анализа гранулометрического состава руд класса -2 мм был применён метод сравнительной оценки. Результаты лабораторного гранулометрического анализа позволили установить тесную связь между выходами классов -6 мм и -2 мм. Высокий коэффициент корреляции (0,94) дал возможность использовать полученное корреляционное соотношение для расчёта выхода классов -2, -6+2 и -10+2 мм.

Для повышения точности анализа применялся специальный режим визиометрического анализа, предусматривающий последовательное включение-выключение питающих конвейеров дробилок и самих дробилок (рис. 3), за счёт чего обеспечивалось поступление в зону измерений в каждый

Режим работы дробилок

Режим работы

ш

Рис. 3. АЛГОРИТМ РАБОТЫ ДРОБИЛОК, КОНВЕЙЕРОВ (1-6) И АНАЛИЗАТОРА (А) ПРИ ВИЗИОМЕТРИЧЕСКОМ КОНТРОЛЕ КАЧЕСТВА ДРОБЛЁНОЙ РУДЫ:

тп - интервал времени переходного процесса; включено

—п Среднедроблёная руда

X)

^ Готовый 0 продукт

Рис. 4. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ДРОБЛЕНИЯ И ГРОХОЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ОПЕРАТИВНОГО ВИЗИОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА ПРОДУКТОВ И РАСХОДА ЭНЕРГИИ:

1, 2 - конвейерные весы; 3, 4 - визиометрические анализаторы гранулометрического состава; 5 - датчик электрической мощности; 6 - процессор; 7 - регулятор ширины разгрузочной щели; 8 - регулятор расхода руды; Д - электродвигатель

момент времени дроблёного продукта лишь с одной дробилки.

Дискретный режим подачи разгрузки дробилки и мелкого класса грохочения на операцию ви-зиометрического анализа создаёт условия для более точного анализа крупности дроблёной руды. Предложенный режим не приводит к снижению производительности дробильного отделения, поскольку в этот промежуток времени проводится плановое обслуживание оборудования. Общая продолжительность анализа крупности руды от шести дробилок составила 12 мин.

Разработка и испытания системы автоматического регулирования процесса дробления. Для оптимизационного управления процессами дробления-грохочения необходимо использовать параметр, отражающий эффективность всех процессов в целом и по отдельности. В качестве такого параметра предлагаются эффективность грохочения по заданному классу и выход продуктивного класса после корректировки и адаптации к новым условиям, прежде всего к ведению процесса мелкого дробления в замкнутом цикле [2, 3].

Критерием действенности процесса грохочения может служить эффективность грохочения по классу -12+10 мм. Выбор этого интервала крупности обусловлен тем, что класс считается «подре-шётным», однако лежит в интервале критического класса [1, 8]. Поэтому данный критерий наиболее чутко реагирует на ухудшение условий процесса грохочения.

В качестве дополнительного параметра оптимизации процесса дробления предлагается использовать критерий, называемый выход продуктивного класса в дроблёной руде, под которым понимается фракция +2-10 мм. Такой критерий является комплексным, адаптированным к условиям замкнутого цикла дробление-грохочение и позволяет вести процесс в режиме, предупреждающем чрезмерный выход крупных и мелких классов дроблёной руды.

Для обоснования выбранного критерия проведены дополнительные исследования. Дробилка мелкого дробления испытывалась в открытом и закрытом циклах с операцией проверочного грохочения в широком диапазоне производительности (от 350 до 550 т/ч). Зависимость выхода продуктивного класса дроблёной руды (+2-10 мм) от ширины разгрузочной щели характеризуется наличием максимума. Увеличение последней (>8,5 мм) при-

1

2

3

4

5

6

А

А

А

А

А

Рис. 5. АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ДРОБЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВИЗИОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА РУДЫ И ЭНЕРГОЗАТРАТ НА ДРОБЛЕНИЕ

водит к уменьшению выхода продуктивного класса вследствие роста выхода класса +10 мм, уменьшение (<7,5 мм) способствует увеличению выхода класса -2 мм.

Анализ полученных данных показал, что ведение процесса дробления в замкнутом цикле позволяет получить продукт, характеризующийся максимальным выходом продуктивного класса при разгрузочной щели 7,5-8,5 мм.

Алгоритм управления процессом дробления предполагает измерение вышеописанных параметров руды и работы дробилок, регулирование нагрузки на передел дробления в замкнутом цикле и ширины разгрузочной щели дробилки [10].

Разработанная система оперативного управления процессами дробления и грохочения (рис. 4) включает весы (1, 2) на конвейерах подачи исходного питания и возврата надрешётного продукта грохочения, визиометрические анализаторы (3, 4) на конвейерах готового класса и возврата надрешётного продукта, датчик потребляемой мощности дробилки мелкого дробления (5) и блок управления (6).

Управление процессом дробления по данным оперативного анализа гранулометрического состава руды предусматривает анализ гранулометрического состава надрешётного и подрешётного продуктов, расчёт балансов по классам крупнос-

ти, расчёт эффективности грохочения по контрольному классу, расчёт выхода продуктивного класса (рис. 5).

Одновременно в процессор видеоанализатора поступает сигнал, характеризующий электрическую мощность, потребляемую приводом дробилки. Затем устанавливаются рекомендуемая корректировка ширины разгрузочной щели и производительность дробилки (см. рис. 5). Временной интервал корректировки параметров процесса дробления определяется общим состоянием показателей. Корректировка проводится не реже одного раза в смену.

При реализации алгоритма модель-ориентированного автоматизированного управления процессом дробления производится расчёт оптимальных изменений основных технологических параметров - производительности и ширины разгрузочной щели. Регулирование осуществляется на двух уровнях. Иллюстрация используемого алгоритма приведена в табл. 2, представляющей собой базу данных для выбора решения по изменению производительности дробилки в зависимости от измеренных параметров процесса - эффективности грохочения по классу -12+10 мм и удельной потребляемой мощности в процессе дробления. Выбор оптимальной ширины разгрузочной щели дробилки производится по выходу продуктивного класса и циркулирующей нагрузке.

Разработанная система модель-ориентированного управления процессом дробления испытана в промышленных условиях на обогатительной фабрике ГОКа «Эрдэнэт». Результаты испытаний показали, что система управления процессом дробле-

2. ВЫБОР УПРАВЛЯЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ПО ОПТИМИЗАЦИИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ДРОБИЛКИ С УЧЁТОМ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГРОХОЧЕНИЯ И ПОТРЕБЛЯЕМОЙ МОЩНОСТИ ПРИВОДА ДРОБИЛКИ

Потребляемая мощность, Эффективность грохочения по классу -12+10 мм, %

кВт-ч/т <60 60-65 65-70 70-75 >75

>0,85 -10 -7,5 -5 -2,5 0

0,825-0,85 -7,5 -5 -2,5 0 +2,5

0,80-0,825 -5 -2,5 0 +2,5 +5

0,775-0,80 -2,5 0 +2,5 +5 +7,5

<0,775 0 +2,5 +5 +7,5 + 10

3. ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЦЕХА ДРОБЛЕНИЯ ПРИ ИСПЫТАНИЯХ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РАСХОДОМ РУДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВИЗИОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Режимы регулирования Производительность на одну дробилку, т/ч Расход энергии на мелкое дробление, кВт-ч/т Расход энергии на измельчение, кВт-ч/т Выход класса -12 мм в дроблёной руде, % Выход класса -74 мкм в измельчённой руде, %

С периодической подтяжкой разгрузочной щели (базовый вариант) 440 0,80 4,19 95,5 64,5

С регулированием производительности дробилки по данным визиометрического анализа гранулометрического состава 465 0,81 4,06 95,6 64,6

ния с использованием визиометрического контроля крупности дроблёной руды и потребляемой энергии позволяет реализовать способ оптимизации процесса дробления по критериям выход продуктивного класса, эффективность грохочения, циркулирующая нагрузка и получить дроблёный продукт заданной крупности (95% класса -12 мм). Использование системы способствует увеличению производительности передела на 5,7% и сокращению удельного расхода электроэнергии на общий процесс рудоподготовки на 0,12 кВт-ч/т (табл. 3).

Таким образом, разработана система визиометрического анализа гранулометрического состава дроблёной руды. Выбраны критерии оптимизации процесса дробления в замкнутом цикле: циркули-

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Вайсберг Л.А. Теоретические основы грохочения. Учебное пособие . - СПб.: СПбГГИ (технический университет), 2003.

2. Ганбаатар 3., Гэзэгт Ш., Дэлгэрбат Л. Совершенствование рудоподготовки медно-молибденовых руд // Обогащение руд. 2003. № 4. С. 3-5.

3. Ганбаатар 3., Дэлгэрбат Л. Результаты разработки и внедрения автоматизированной агрегатно-техно-логической системы управления работой дробилки КМД-3000Т2-ДП // Сб. докл. расширенного заседания Междунар. науч.-практ. конф. «Новые решения в технике и технологии добычи и переработки руд». Эр-дэнэт, 2002. С. 255-259.

4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2005.

5. Губин С.Л. Способ управления процессом дробления // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2002. № 1. С. 11-13.

рующая нагрузка, грохочение, выход продуктивного класса и затраты энергии на дробление руды. Созданы система и программный модуль управления технологическими процессами дробления и грохочения на основе оперативного визиометрического измерения и анализа гранулометрического состава продуктов и расхода энергии путём регулирования ширины разгрузочной щели дробилки и её производительности. Промышленными испытаниями показано, что использование разработанной системы управления процессом дробления даёт возможность увеличить производительность передела на 5,7% и сократить удельный расход электроэнергии на общий процесс рудоподготовки на 2,8%.

6. Даваасамбуу Д., Эрдэнэцогт Д., Хурэлчулуун Ишген. Оптимизация процессов дробления и измельчения медно-молибденовых руд на основе применения оптических методов анализа // Тр. X Конгресса обогатителей стран СНГ. М., 2015. С. 145-149.

7. Морозов В.В., Улитенко К.Я., Ганбаатар З., Дэлгэр-бат Л. Разработка и применение автоматизированных систем управления процессами обогащения полезных ископаемых. - М.: ИД «Руда и Металлы», 2013.

8. Пелевин А.Е. Вероятность прохождения частиц через сито и процесс сегрегации на вибрационном грохоте // Изв. вузов. «Горный журнал». 2011. № 1. С. 119-129.

9. Хурэлчулуун Ишген, Круглов В.Н. Промышленные испытания и модернизация системы измерения крупности дробленой руды «ГРАНИКС» // Тр. Междунар. конф. «Научные основы и практика переработки руд и техногенного сырья». Екатеринбург, 2016. С. 118121.

10. Хурэлчулуун Ишген, Морозов В.В. Оптимизация дробления медно-молибденовой руды в замкнутом цикле // Тр. Междунар. конф. «Научные основы и практика переработки руд и техногенного сырья. Екатеринбург, 2018. С. 6-10.

11. Andersson T., Thurley M.J., Carlson J.E. A machine vision system for estimation of size distributions by weight of limestone particles // Minerals Engineering. 2011. Vol. 25. Р. 38-46.

12. Junker B. Measurement of bubble and pellet size distributions: past and current image analysis technology // Bioprocess and Biosystems Engineering. 2006. Vol. 29. Р. 185-206.

13. Maiti Abhik, Chakravarty Debashish, Biswas Kousik, Halder Arpan. Development of a mass model in estimating weight-wise particle size distribution using digital image processing // International Journal of Mining Science and Technology. 2017. Vol. 27. P. 435-443.

14. Zhang Z., Yang J., Dou D. A surface probability model for estimation of size distribution on a conveyor belt // Physicochemical Problems of Mineral Processing. 2014. Vol. 50 (2). P. 591-605.

15. Zhang Z., Yang J., Ding L., Zhao Y. Estimation of coal particle size distribution by image segmentation // International Journal of Mining Science and Technology. 2012. Vol. 22 (5). P. 739-744.

USE OF VISIOMETRIC ANALYSIS OF GRANULOMETRIC ORE COMPOSITION FOR AUTOMATED CRUSHING CONTROL

Hurelchuluun Ishgen1, V.V.Morozov2, T.S.Nikolaeva2, V.N.Kruglov3

(1Erdenet enterprise, Erdenet, Mongolia; 2National Research Technological University

MISiS, Moscow; 3B.N.Yeltsin Yural Federal University, Ekaterinburg)

Instability of physicomechanical ore properties leads to significant variations of ore preparation including alternation of underloading and overloading modes within crushing process. To develop automatic control systems for a closed crushing/screening cycle, timely measurement of granulometric ore composition parameters is required. GRANIX videosensor was installed and tested at the Erdenet mine/mill plant for granulometric ore composition visiometric control. Commercial test results suggested that relative measurement error for separate crushed ore sizes is 2,67%-7,51%. The proposed algorithm of crushing control includes measuring granulometric ore composition and power consumption of a crusher drive, controlling loading on crushing in a closed cycle and width of a crusher discharge slit. The system allows to optimize crushing by certain criteria (product yield, screening efficiency and circulating loading), obtain preset-size crushed product, increase crushing unit capacity and reduce specific energy consumption for the entire ore preparation process.

Keywords: crushing, screening, granulometric composition, visiometric analysis, automated control, circulating loading, screening efficiency, productive class, capacity, width of a discharge slit.