Презентация проекта - Оптимизация процесса измельчения
advertisement
ООО «СКАТ – системы коммуникаций и автоматизации технологий» ООО «СКАТ системы коммуникаций и автоматизация технологий» ИНН 7736 199 324, КПП 7736 01 001 р/с40702810600000002042, в КБ«Национальный инвестиционно-промышленный банк», БИК 044585413, к/с 3010181030000000041 http//skatsystem.ru E-mail г. Москва, ул. Панферова д. 16, корп. 1 Генеральный директор Леонов Александр Сергеевич тел.+7 920 583 56 06 Коммерческий директор Милаков Александр Сергеевич Тел+7 920 550 53 08. Автоматизированная система управления технологическим процессом «Измельчение» Из истории. Измельчение полезных ископаемых — это один из наиболее важных процессов в обогащении и перерабатывающей промышленности. На горно-обогатительных комбинатах на него тратится 5-20 % всей электроэнергии мира. При стандартной рудоподготовке измельчение осуществляют преимущественно в шаровых мельницах в три стадии. Около 14 % руд стран СНГ перерабатываются по технологии самоизмельчения, однако ожидаемые экономические преимущества от их использования в полной мере не достигнуты. Более эффективным является комбинированное измельчение и полусамоизмельчение, которые повышают массовую долю железа в концентрате на 0,3 %. Среди последних разработок — усовершенствованные шаровые мельницы с низким уровнем слива и повышенной на 14 % удельной производительностью. В целом на процессы измельчения приходится 50-70 % общих капитальных и эксплуатационных затрат и наибольшие затраты металла. Основной причиной этой ситуации является доминирование традиционных барабанных мельниц с недостаточно удовлетворительными металлоемкостью, эффективностью, удельными производительностью, площадью и объемом производственных зданий, а также повышенным расходом измельчающих тел и футеровок. Попытки улучшить ситуацию увеличением размеров мельниц часто не оправданы, в частности из-за усложнения приводов. Большое значение приобретают вопросы поиска новых путей ресурсосбережения, направлений интенсификации и повышения эффективности процессов измельчения, разработка нового оборудования со сниженными приведенными затратами. Одним из основных направлений является критический анализ преимуществ и недостатков существующего измельчающего оборудования с целью выявления возможностей дальнейшего улучшения его показателей, в том числе благодаря оптимизации конструкции и технологических схем применения, режимов измельчения и автоматического управления. Среди перспективных — научное обоснование современных принципов эффективного разрушения материалов и разработка нового типа барабанных мельниц, которые сохраняют преимущества существующего оборудования и лишены его недостатков Из истории. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ИЗМЕЛЬЧЕНИЯ Развитие аппаратных средств обработки информации и управления оказывает непосредственное влияние на процесс автоматизации рудоподготовки. Благодаря этому в 70-х годах XX века осуществлялся переход от локальных аналоговых регуляторов к созданию автоматических систем управления на базе мощных УВМ, а в 80-х годах уже начали внедряться многоуровневые системы управления с мини- и микроЭВМ на низких уровнях иерархии. Применительно к измельчительному агрегату мельница-классификатор эффективность систем управления определяется надежностью и качеством средств сбора первичной информации о его технологических параметрах (производительность и свойства исходного питания, степень заполнения мельницы пульпой и циркуляционная нагрузка, плотность слива и гранулометрический состав готового и др.). Разработка автоматических средств их контроля является важной частью информационного обеспечения систем управления. Свойства исходного питания относят к классу возмущений ввиду сложности управления ими. Обычно они изменяются в широких пределах случайным образом и отрицательно сказываются на показателях всего передела. Попытки стабилизации исходного питания путем внедрения систем усреднения исходной руды широкого применения не нашли, хотя изменение ее крупности и механических свойств при стабильной производительности изменяют степень заполнения мельницы, циркулирующую нагрузку и плотность слива. Так как системы оперативного автоматического контроля физико-механических свойств исходной руды не существуют, то на практике находят применение системы косвенной оценки свойств питания (по циркулирующей нагрузке, плотности слива классифицирующего аппарата и др.) с коррекцией производительности питателя или степени заполнения. Производительность по исходному питанию является основным управляющим воздействием. Этот параметр легко управляемый и достаточно точно измеряемый (1 %) конвейерными весами. Их сигнал используется для стабилизации Т:Ж на входе мельницы. Распространены и системы стабилизации производительности по исходному питанию с контролем заполнения мельниц, хотя изменения гранулометрического состава и физико-механических свойств питания приводят к колебаниям производительности и качества готового продукта. Чаще производительность по исходному питанию регулируют. Из истории. Степень заполнения мельницы пульпой во многом определяет ее производительность по готовому. А так как любое изменение свойств питания отражается на заполнении мельницы, то при самоизмельчении его регулируют изменением потока исходной руды, а в рудно-галечных мельницах — рудной гальки. Оценивают степень заполнения чаще всего при помощи контроля акустического сигнала, издаваемого мельницей, или средней мощности приводного электродвигателя Иногда используют шум мельницы и среднюю мощность двигателя. Известно и об использовании величины давления в опорных подшипниках мельницы, защите от ее переполнения по частоте выхода из мельницы кусков гальки определенного размера (эти методы используются реже). При контроле количества материала в барабане методом оценки шума мельницы измеритель из микрофона и промежуточного преобразователя устанавливают у разгрузочной горловины. Метод широко применяют на шаровых мельницах, используя акустический сигнал для оптимизации режимов работы измельчительного агрегата, связывая характеристики шума с технологическими параметрами. Для мельниц самоизмельчения и рудно-галечных мельниц метод применяют реже из-за низкой интенсивности полезного сигнала. Среднюю мощность приводного электродвигателя для оценки степени заполнения мельниц самоизмельчения используют при относительно стабильных исходном питании и отношении твердого к жидкому на входе мельницы. Для рудно-галечных мельниц и мельниц самоизмельчения эту мощность обычно стабилизируют на уровне задания. Для шаровых мельниц более эффективна оценка, основанная на измерении приращения средней мощности в момент загрузки порции шаров. Для компенсации изменения свойств исходного питания задание на среднюю мощность можно корректировать по циркулирующей нагрузке. Пологий экстремум максимума средней мощности как функции внутримельничного заполнения при заполнениях более 0,45 может привести к потере устойчивости системы стабилизации. Поэтому, несмотря на значительную (до 20 %) погрешность измерений, обусловленную изменениями крупности, коэффициента внутреннего трения и статической характеристики по мере износа футеровки, система стабилизации средней мощности двигателя путем регулирования потока питания наиболее распространена. Для мельниц самоизмельчения наиболее точным является радиоизотопный способ контроля заполнения, основанный на измерении интенсивности радиоактивного потока, отраженного свободно падающим материалом в мельнице. Интенсивность отраженного потока линейно связана с заполнением в диапазоне 0,2-0,6. Из истории. Излучатель и приемник (домик) устанавливаются возле горловины загрузочной цапфы. Метод использован для построения систем стабилизации заполнения мельниц Лебединского и Северного ГОКов. Что касается рудно-галечных мельниц, то для них подачу гали иногда регулируют по мощности, а мелкого питания — по шуму. Циркулирующая нагрузка (пески) весьма чувствительна к изменениям свойств исходного питания и условиям разделения частиц по крупности при классификации. В системах управления информацию о песковой нагрузке используют для стабилизации Т:Ж на входе в мельницу или коррекции задания по степени заполнения при изменении свойств питания. Для контроля циркулирующей нагрузки измеряют ток или мощность двигателя классификатора. Основным недостатком такого контроля является сильное влияние состояния трущихся поверхностей силовой передачи, зашламленности постели транспортирующего органа. Большей точностью отличается способ контроля интенсивности колебаний активной мощности двигателя на определенной частоте. Этот метод применяется на Лебединском ГОКе и обеспечивает погрешность измерений до 10 %. Находит применение и метод непрерывного взвешивания желоба, по которому транспортируются пески. Плотность слива классифицирующего агрегата оказывает влияние на эффективность магнитной сепарации и позволяет косвенно судить о крупности измельченного продукта. Регулируется (чаще стабилизируется) этот параметр подачей воды в классификатор, а при использовании гидроциклонов — в зумпфы . Задание на плотность корректируют в зависимости от текущего значения параметров процесса магнитной сепарации. Гранулометрический состав готового продукта (слива классифицирующего агрегата) является показателем эффективности измельчительного комплекса. Для его оценки применяют экспресс-анализ пульповых потоков. Известны седиментационные, ультразвуковые и лазерные гранулометры. Оперативная информация о гранулометрическом составе слива используется в системах управления по отклонению, управляющим воздействием в которых является подача воды в зумпф или регулирование исходного питания. Характерной особенностью информационного обеспечения процессов самоизмельчения является более высокий уровень средств контроля внутреннего состояния измельчительного агрегата по сравнению с датчиками контроля характеристик исходного потока и готового продукта. В связи с этим для процессов самоизмельчения оно в большей мере ориентировано на создание систем управления внутренним состоянием мельницы. Из истории. В результате обобщения и классификации принципов построения систем автоматического управления мельницами и агрегатами на их основе дана оценка известных подходов по автоматизации процессов рудоподготовки. Выделены следующие системы и методы: использование при управлении регрессионных статических зависимостей; поисковые системы с непосредственным измерением характеристик готовой продукции; адаптивные системы на основе структурных моделей объекта управления с параметрической идентификацией в процессе управления; барабанная мельница с классификатором как один объект управления; системы управления контуром регулирования степени внутримельничного заполнения и экстремальные системы управления по средней мощности двигателя и шуму мельницы. Установление количественно-качественных связей на основе планирования эксперимента и использование найденных регрессионных зависимостей для целей автоматического управления применялись в 60—70-х годах XX века. Системы управления не имели источника оперативной информации о текущем значении показателя качества, а использовали полученные в результате предшествующего эксперимента зависимости. Принцип управления заключался в том, что факторы, доступные для измерения и целенаправленного изменения, поддерживались на уровне, обеспечивающем (в соответствии с полученными зависимостями) максимальное значение показателя качества в предположении, что неконтролируемые факторы (возмущающие воздействия) принимают статистически средние значения. Недостатки подхода связаны с сильным влиянием на показатель эффективности возмущающих воздействий и нестационарности статических зависимостей, обусловленной износом оборудования и изменением свойств питания. В результате подобные системы в течение продолжительного времени стабилизировали режимы работы оборудования, далекие от оптимальных. Из истории. В поисковых системах с непосредственным измерением характеристик готовой продукции объект управления представляется «черным ящиком», а поиск оптимума ведется в квазистатическом режиме непрерывно. В настоящее время существует ряд гранулометров для контроля характеристик потока пульпы, которые находят применение в системах управления . В СНГ такие системы являются редкими из-за низкой надежности средств контроля, особенно источников первичной информации — датчиков. Кроме того, для измельчительного агрегата содержание готового класса в сливе классификатора не всегда представляется объективным критерием эффективности, особенно когда входной поток материала в мельницу содержит значительный процент расчетного класса, а его колебания значительны. Трудности возникают и из-за соизмеримости инерционности объекта управления со скоростью нарастания возмущающих воздействий, что в некоторых случаях делает системы управления по отклонению неэффективными. Появление адаптивных систем, основанных на структурных моделях объекта управления и выполняющих параметрическую идентификацию в процессе управления со сложными алгоритмами переработки информации в управляющей части, вызвано развитием современных средств вычислительной техники. Подход не исключает трудностей создания совершенных устройств автоматического контроля показателя эффективности работы системы и необходимости обеспечения стабильности исходного питания, однако использование оперативных данных о внутреннем состоянии объекта и априорной информации о закономерностях измельчения в сочетании с современными методами адаптивной идентификации и управления является наиболее совершенным и перспективным подходом. Этот подход должен базироваться на контроле переменных состояния объекта управления. Барабанная мельница и классификатор как один объект управления довольно инерционны (переходные процессы при ступенчатом воздействии и время спада автокорреляционной функции возмущающих воздействий приходят к установившемуся значению за нескольких десятков минут), а поэтому эффективность управления по отклонению мала. К тому же компенсировать возмущения сложно из-за отсутствия датчиков контроля свойств исходного питания. В связи с этим при автоматизации измельчения используют параметры, отражающие энергетическую эффективность процесса разрушения, — степень заполнения барабана, средняя мощность, потребляемая приводным двигателем мельницы, и ее шум . Из истории. Контроль непосредственно внутреннего состояния мельницы снижает инерционность цепей управления до единиц минут и устраняет противоречие между инерционностью объекта и скоростью нарастания возмущающих воздействий, однако для эффективного управления необходима тесная связь между используемой переменной состояния и показателем качества продукции. В связи с этим большинство систем управления процессом самоизмельчения имеет контур регулирования степени заполнения барабана, во многом определяющей выход готового продукта и исключающей переполнение мельницы. Задание и диапазон изменения этого параметра чаще всего определяют экспериментально, а внутри диапазона поддерживают оптимальный режим мельницы с точки зрения выхода готового продукта. Неучтенные факторы, а также дрейф характеристик объекта приводят к тому, что диапазон выбирают широким (для мельниц ММС-70х23 в условиях Лебединского ГОКа он составляет 0,38-0,47). Иногда внутри диапазона осуществляют коррекцию задания по отклонению (песковой нагрузки, плотности слива классификатора) или возмущению (характеристики исходной руды), хотя она является малоэффективной. К тому же подобное усложнение само по себе снижает надежность системы управления. Среднюю мощность двигателя и шум используют в качестве критерия автоматической оптимизации в экстремальных системах, поддерживающих рабочую точку на статической характеристике средней мощности или интенсивность акустического сигнала в функции заполнения вблизи экстремума. Управляющим воздействием является поток исходного материала в мельницу . В промышленности такие системы широкого применения не нашли, потому что максимум производительности по готовому не соответствует рабочей точке в области экстремума. В связи с этим проблему автоматической оптимизации рудоподготовки решают путем компенсации возмущающих воздействий исходного питания (что проблематично) или поиском и обоснованием поддающихся автоматическому контролю параметров, непосредственно характеризующих энергетическую эффективность процесса разрушения материала в барабане мельницы. Действующие системы и методы управления Использование при управлении регрессионных статических зависимостей; Поисковые системы с непосредственным измерением характеристик готовой продукции; Адаптивные системы на основе структурных моделей объекта управления с параметрической идентификацией в процессе управления; Барабанная мельница с классификатором как один объект управления; Системы управления контуром регулирования степени внутримельничного заполнения; Экстремальные системы управления по средней мощности двигателя и шуму мельницы. Реализованы алгоритмы, созданные на основе анализа и обработки большого количества статистических данных, не учитывающие физические процессы, происходящие при измельчении материалов. Стабилизация загрузки руды в мельницу по мощности привода и постоянному соотношению твердого к носителю Q Производительность мельницы по руде 1 4 K1 > K2 Q1 Q2 K1 3 2 W1 K – Крепость руды W1-1 K2 W2 W Количество воды в мельницу Предлагаемая система управления Алгоритм разработан с использованием уникальной математической модели процесса измельчения, основанной на математическом описании энергетических потоков в процессе разрушения исходного материала Позволяет установить функциональные зависимости между всеми параметрами технологического процесса Стабилизирует технологический процесс, затем выводит его в оптимальный режим Назначение АСУТП «Измельчение» Автоматизация управления процессом измельчения материалов Оптимизация параметров технологического процесса измельчения материалов Состав АСУТП «Измельчение» Микропроцессорный контроллер Станция визуализации Комплект первичных датчиков и исполнительных механизмов Системы программного обеспечения Основы принципа работы АСУТП «Измельчение» Математическое описание процесса измельчения материалов; Представление процесса измельчения материалов в виде энергетических потоков и их баланса; Уникальная обработка сигналов, отображающих параметры процесса измельчения; Постоянный контроль физико-механических свойств измельчаемого материала; Постоянный контроль шаровой (стержневой) нагрузки для мельниц с решеткой и центральной разгрузкой. Математическая модель технологического процесса измельчения Q -Ax2 + Bx + C = 0 K5 K4 K3 K2 K1 K1 > K2 > K3 > K4 > K5 Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х Зависимость температуры материала при его разрушении от крепости. t Температура пульпы на выходе мельницы K Крепость руды Режим оптимизации производительности мельницы Q Производительность мельницы по руде K1 > K2 > K3 > K4 > K5 Q5 1 Q1 2 K2 4 3 K4 K5 K3 K1 W1 K – Крепость руды W2 W3 W4 W5 W Количество воды в мельницу Возможности АСУТП «Измельчение» Повышение производительности мельниц на 520% Снижение электропотребления – не менее 1кВт/ч на 1 т исходного продукта Снижение удельного расхода носителя продуктов измельчения Отсутствие приборов с источниками ионизирующего излучения, контролирующих объемную загрузку барабана мельницы Снижение требований по усреднению рудной шихты Высокая гибкость системы Все представленное выше защищено патентами РФ. Желаем Вам процветания Вашего бизнеса и надеемся на взаимовыгодное сотрудничество. С уважением, ООО «СКАТ – системы коммуникаций и автоматизации технологий»
