浮选流体动力学关键技术研究与装备智能化发展路径.pdf
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1、Series No.567September 2023 金 属 矿 山METAL MINE 总 第567 期2023 年第 9 期收稿日期 2023-04-25基金项目 中铝集团战略前沿技术项目(编号:ZT2216)。作者简介 张 炜(1983),男,正高级工程师,博士。通信作者 李腾飞(1989),男,工程师,硕士。机电与自动化浮选流体动力学关键技术研究与装备智能化发展路径张 炜1,2 李腾飞1,2 管孝强3 周仕庆4 谭志勇3 李海斌3 王 超1,2(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
2、限公司,云南 昆明 650101;4.云南铜业股份有限公司,云南 昆明 650051)摘 要 为精准定义和测量气体体积流量(Qg)、表观气体速度(Jg)、气泡直径(D32)及其分布(BSD)、气泡表面积通量(Sb)、体积气含率(g)等流体动力学关键参数,研发成型了新一代浮选流体动力学特征阈值传感器系统。结果表明:该传感器系统通过多维度测量浮选设备以及浮选回路的核心参数,能够对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,推动选矿技术经济指标实现优化提升,有效填补国内矿业领域此类设备研发的技术空白,为选矿工业 4.0 的实现创造了有利条件。工业化应用成果表明:该传感器系统具备较为精
3、准评价大型浮选设备运行效能的能力,能够实现矿山浮选流程的金属回收率、精矿品位等经济指标的最优解。关键词 气体扩散度 泡沫浮选 流体动力学 气泡尺寸 气泡表面积通量 中图分类号TD923 文献标志码A 文章编号1001-1250(2023)-09-145-11DOI 10.19614/ki.jsks.202309020Research on Key Technologies of Flotation Hydrodynamics and Equipment Intelligent Development PathZHANG Wei1,2 LI Tengfei1,2 GUAN Xiaoqiang3
4、ZHOU Shiqing4 TAN Zhiyong3LI Haibin3 WANG Chao1,2(1.Chinalco Research Institute of Science and Technology Co.,Ltd.,Beijing 102209,China;2.Beijing Branch,Kunming Metallurgical Research Institute Co.,Ltd.,Beijing 102209,China;3.Chinalco Intelligent Tongchuang Technology(Yunnan)Co.,Ltd.,Kunming 650101,
5、China;4.Yunnan Copper Industry Co.,Ltd.,Kunming 650051,China)Abstract In order to define and measure the flotation hydrodynamics key parameters precisely such as gas volume flow(Qg),superficial air flow rate(Jg),bubble size(D32)and its distribution,bubble surface area flux(Sb)and gas holdup(g),China
6、lco Research Institute of Science and Technology(CRIST)develops the new generation of flotation hydrodynamic sensors system.The results showed the sensor system may model and analyze the collected data through multi-dimensional measurement of flotation equipment and the core parameters of flotation
7、circuit,forms an optimization scheme and generates au-tomatic operation instructions to promote the selection.The optimization and improvement of mining technology and economic indicators effectively fills the technical gap in the research and development of such equipment in the domestic mining fie
8、ld,creating favorable conditions for the realization of mineral processing industry 4.0.The results of industrial application showed that the sensor system has the ability to accurately evaluate the operation efficiency of large flotation equipment,and can a-chieve the optimal solution of economic i
9、ndicators such as metal recovery rate and concentrate grade in mine flotation process.Keywords gas dispersion,frother flotation,hydrodynamics,bubble size,bubble surface area flux 20 世纪初,泡沫浮选的早期实践者开始意识到研究气泡行为学的重要性,但由于缺乏有效的测量装置和系统,无法有效观测与识别工业浮选环境中单个气泡及气体的扩散行为1。将近一个世纪后,随着澳大利亚昆士兰大学的 Julius Kruttschnitt
10、矿物研究中心(JKMRC)和加拿大 McGill 大学联合研发的第一代浮选流体动力学传感器装置的诞生,这种情况才得到彻底改变2。传感器装置首次针对浮选气体速率、气含量、气泡尺寸和气泡总表面积之间的量化关系进行了测试,并通过数学表达式予以定义,使之具备对浮选关键过程变量进行预测的能力3-5。早期JKMRC 的工作主要侧重于在选厂半工业化浮选机(3 m3)生产条件下进行装置测试,而 McGill 的工作是在实验室级别的浮选柱环境下展开,成功后推广至工业541化浮选机6-10。一位加拿大 McGill 大学芬奇教授指导下毕业的智利圣玛丽亚大学学者 Yianatos,将这项成果引进至位于南美洲的一些在
11、产矿山并取得良好效果11。近年来,浮选流体动力学原理及测量方法和技术逐渐被广泛接受,世界知名浮选研究中心(如巴西淡水河谷公司 Mississauga 技术研发中心)及主流浮选设备制造商(如奥图泰 Outotec)均接纳和采用了该技术12-13。更好地理解和表征工业化环境下的浮选特性,经济因素是背后的驱动主因。较低品位的原矿以及较高处理量的选矿作业,对应的是更大的资本支出,这就要求通过不断改进和优化浮选工艺性能来增加利润和降低投资风险。随着浮选设备规格逐步大型化14,了解浮选设备规格放大后浮选流体动力学指标的变化情况,对于在实践中提升浮选经济性指标至关重要。在过去的 15 a 中,气体扩散理论研
12、究及工业应用已逐步成熟,并被浮选设备制造商、运营商及研究人员广泛接受。本文首先对经典理论以及气体扩散关键参数进行回顾与评价,之后利用新一代浮选流体动力学特征阈值传感器系统多维度测量浮选设备以及浮选回路的核心参数并建模分析;通过在选矿厂开展模型仿真验证,有效证明了新一代流体动力学特征阈值传感器具备较为精准评价浮选性能的能力。1 浮选流体动力学参数回顾及评价1.1 传统参数浮选流体动力学参数本质上是化学工程中气液混合以及反应器规格放大化的设计参数,后来逐渐被推广应用至泡沫浮选领域,世界范围内众多学者开展了持续性研究15-17。传统浮选流体动力学参数包括功率强度(PI)、叶轮外缘速度(S)及气体速率
13、(UQ)等。1.1.1 功率强度功率强度(PI)为浮选设备单位容积的净功率,计算公式如下PI=PnetV,(1)式中,PI为功率强度,kW/m3;Pnet为功率输入,kW;V为浮选设备容积,m3。PI的典型范围是 13 kW/m3,可扩展至 0.89.5 kW/m317。PI的数值往往随浮选设备容积的增加而减少。对于规格为大型、超大型的浮选设备,制造商通常将高湍流近叶轮区域的功率强度保持不变作为大型浮选设备的放大标准之一。1.1.2 叶轮外缘速度叶轮外缘速度(S)通常被工业界认为是重要操作性参数,其通过影响矿浆循环速度、流体/气体剪切力,从而影响气体扩散效率,计算公式如下S=ND,(2)式中,
14、S 为叶轮外缘速度,m/s;N 为叶轮转速,r/min;D 为叶轮直径,m。S 的 典 型 值 为 5 7 m/s,高 峰 值 可 达 到 9 m/s17。需要注意的是,消耗的功率会随着 N3的增加而增加,因此电机尺寸和成本会随着 S 的增加而迅速上升。浮选设备制造商也认为外缘速度是一个重要的设备放大参数,并随着叶轮尺寸的增加而保持相对恒定,具体取决于负载(粗颗粒/细颗粒、粗选/扫选)。浮选设备容积减小,相对恒定的外缘速度(临界最小值 4 m/s)可以确保气体扩散水平和输送泵每单位矿浆输出能量的稳定。浮选设备制造商奥图泰为了防止设备容积增大条件下沉砂问题加剧,将转子直径(D)与设备直径(Dce
15、ll)保持恒定,以保持每单位设备面积的恒定转子泵送率18。1.1.3 气体速率气体速率(UQ)的计算公式如下UQ=QD2,(3)式中,UQ为气体速率,m/s;Q 为体积流量,m3/s;D 为叶轮直径,m。UQ与直径为 D 的叶轮调节气体体积流量 Q 的能力有关,行业值差异很大,从 0.02 m/s 到 0.5 m/s不等。因此,与空气流量数(NQ)一样,它更多的是指导最大运行参数,而不作为设备放大标准。UQ与表观气速(Jg=Qg/Acell)有关,因为叶轮直径(D)和泡孔尺寸(Acell)之间通常有密切关系。1.1.4 其他测量值其他测量值如功率数(NP)、空气流量数(NQ)、弗劳德数(NFr
16、)和韦伯数(NWe)计算公式如下,主要用于浮选设备快速放大参考。NP=PnetN3D5,(4)NQ=QND3,(5)NFr=DN2g,(6)NWe=N2D3,(7)式中,g 为重力加速度,N/kg;为表面张力,N/m;为密度,kg/m3;其他符号意义同前。叶轮混合雷诺数(NRe)(式(8)是对黏性力惯性641总第 567 期 金 属 矿 山 2023 年第 9 期的度量,如果外缘速度保持不变,它将与转子直径成比例增加。在湍流区域(103),NRe值能够较好地用于浮选槽叶轮设计。因此,对于特定的转子设计,NP保持恒定的情况下,NRe不会直接影响设备放大效果。NRe=ND2,(8)式中,为动态黏滞
17、度,Pa s。以上均是用于浮选槽放大的初始流体动力学参数。和浮选设备有关且能够有效提升矿物颗粒回收率水平的参数,例如槽或柱横截面积和流槽缘长度,在设备放大设计中也一并考虑,但不直接被认为是浮选流体动力学参数。1.2 浮选流体动力学参数传统浮选流体动力学参数选取的明显缺陷之一是,尽管气泡尺寸在浮选进程中起关键作用,但参数设置没有被考虑引入。在 Harris 关于浮选设备放大参数的经典著作中,评论了气泡尺寸在提升浮选金属回收率过程中的关键作用,并且提到对气泡尺寸影响最大的是起泡剂的类型及用量19。没有添加起泡剂的情况下,气泡尺寸分布(BSD)为双峰形态;随着起泡剂添加量的增加,气泡尺寸分布趋窄(气
18、泡变小),最终达到极限气泡尺寸。Laskowski 将达到此极限气泡尺寸的最小起泡剂浓度称为气泡兼并临界浓度或CCC20。早在 20 世纪中叶,一些学者已经认识到影响矿物颗粒抬升效能的气泡尺寸和气泡总表面积对浮选进程以及金属回收率的重要性21-23。但直到 20 世纪 80 年代末至 90 年代期间,McGill 大学芬奇教授团队以浮选柱作为载体和 JKMRC 的 Gorain 团队以半工业化浮选槽作为载体的相关研究工作,才共同量化验证和确立了气体扩散变量参数与浮选速率常数之间的工业联系。两个团队分别开发了用于测量浮选流体动力学参数的第一代传感器及相应核心测定参数,其中:表观气体速度(Jg)表
19、示每单位时间内,以浮选设备单位横截面积(Acell)为计算基础,离开矿浆的气体体积流量(Qg);平均气泡尺寸(D32)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。这些参数通过以下公式相互衔接。Jg=QgAcell,(9)式中,Jg为表观气体速度,m/s;Qg为离开矿浆的气体体积流量,m3/s;Acell为浮选槽横截面积,m2。D32=d3id2i,(10)式中,D32为索特气泡尺寸,mm;di为单个气泡尺寸,mm。Sb=6JgD32,(11)式中,Sb为气泡表面积通量,s-
20、1。第 3 个测量变量(假设 Sb是通过另外 2 个变量计算得出的),体积气含率(g)表示为分数或百分数,也构成一个气体分散度量,并将浮选槽/柱内气体体积(Vg)与浮选槽/柱的有效容积(Vcell)联系起来,如下g=VgVcell 100%,(12)式中:g为气含率,%;Vg为浮选槽内气体体积,m3;Vcell为浮选槽/柱的有效容积,m3。Gorain 通过 k-Sb关系表明,气泡表面积通量(Sb)是浮选进程中影响金属回收率的关键因素24-26kpulp=PSb,(13)式中,kpulp为矿浆相的速率常数,s-1;P 为可浮性参数,%;Sb为气泡表面积通量,s-1。k=P Sb Rf,(14)
21、式中,k 为总浮选速率常数,s-1;Rf为泡沫相矿物颗粒的回收系数,%;P 为拟浮出的矿物颗粒的可浮性参数,%;Sb为气泡表面积通量,s-1。观察到 Sb与 D32成反比,可见浮选速率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准确测量 Jg和 D32这 2 个参数,以便计算 Sb。McGill 和 JKMRC 的传感器技术以及过程性测量技术的发展部分满足了这些需求。1.3 气体扩散参数测量技术尽管加拿大 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27-29。但受限于传感器设备的单
22、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30-32。近 2 a 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,中铝科学院技术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741 张 炜等:浮选流体动力学关键技术研究与装备智能化发展路径 2023 年第 9 期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
23、3 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 g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。每个传感器都依赖于系统的不同物理参数:充气和非充气矿浆的相对电导率,用于确定气含率;不同矿浆体积位移条件下所对应的气体压力(管中)变化,用于确定表观气体速度;高速照相机捕捉到的气泡观察舱中气泡的平均尺寸,用于确定 BSD 和计算 D32。矿浆密度变化通常也使用压力传感管进行监测,以允许根据矿浆液位/密度变化对 Jg测量进行校正。数据被记录到计算机文件中以供后续分析。在浮选流体动力学传感器的协助下,中铝科学院技术团队对部分国内外矿山浮选
24、生产设备进行了运行评价测试33-34。2 浮选气泡尺寸(D32)的测量实践中铝科学院技术团队利用半工业化大型充气式浮选机(0.8 m3 Metso RCSTM,槽体单位横截面直径和转子的直径分别为 1.15 m 和 0.21 m)开展了相关研究工作,提供可变叶轮速度且足够大,以允许槽室中湍流区和静态区能够明显分离,并设置了“搁板”和“挡板”来提升流体动力学效能,如图 1 所示。设备内部槽室足够大,因此可将全套传感器系统植入安装。需要说明的是,所有测试都是在不含矿粒的气液两相系统/环境中进行的。图 1 浮选流体动力学传感器系统测试示意10Fig.1 Test schematic of flota
25、tion fluid dynamics sensor system以浮选流体动力学特征阈值传感器为测试工具,在影响浮选效能的关键工艺参数中,选择起泡剂浓度与类型、表观气体速度、黏度、海拔以及能量输入(叶轮转速)等 5 个重要变量进行深入研究。2.1 起泡剂浓度与类型表 1 列出了试验所用的 5 种起泡剂,除戊醇是主流商用起泡剂的重要成分外,其余 4 种均可直接被认为是商用起泡剂。5 种不同类型起泡剂基本覆盖了目前选矿工业实践中主流起泡剂的化学架构及分子组成。表 1 试验用起泡剂Table 1 Frother in test起泡剂类型供应商分子量1-戊醇简单分子结构的酒精类Fisher88MIB
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