Сортировка на основе датчиков - Sensor-based sorting
Эта статья поднимает множество проблем. Пожалуйста помоги Улучши это или обсудите эти вопросы на страница обсуждения. (Узнайте, как и когда удалить эти сообщения-шаблоны) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)
|
Сортировка на основе датчиков, является обобщающим термином для всех приложений, в которых частицы обнаруживаются одним датчик техника и отклонена усиленным механический, гидравлический или же пневматический процесс. Этот метод обычно применяется в трех отраслях. добыча полезных ископаемых, переработка отходов и переработка пищевых продуктов и используется в диапазоне размеров частиц от 0,5 до 300 мм (от 0,020 до 11,811 дюйма). Поскольку сортировка на основе датчиков представляет собой технологию разделения отдельных частиц, производительность пропорциональна среднему размеру и весу частиц, подаваемых в машину.
Принцип работы сенсорной сортировки
Основными подпроцессами сортировки на основе датчиков являются кондиционирование материала, представление материала, обнаружение, обработка данных и разделение.[1] Подготовка материала включает все операции, которые подготавливают частицы к обнаружению датчиком. Все оптические датчики нуждаются в чистом материале для определения оптических характеристик. Кондиционирование включает просеивание и очистку загружаемого материала. Целью презентации материала является изоляция частиц путем создания слоя из отдельных частиц с максимально плотным поверхностным покрытием без соприкосновения частиц друг с другом и на достаточном расстоянии друг от друга, позволяющем избирательно обнаруживать и отбрасывать каждую отдельную частицу.[2] Существует два типа сортировщиков на основе датчиков: лотковый и ленточный. Для обоих типов первым шагом в ускорении является распространение частиц с помощью вибрационного питателя, за которым следует либо быстрая лента, либо желоб. На ленточном типе датчик обычно обнаруживает частицы по горизонтали, когда они проходят по ленте. Для лоткового типа обнаружение материала обычно осуществляется вертикально, когда материал проходит через датчик в свободном падении. Обработка данных производится компьютером в реальном времени. Компьютер передает результат обработки данных в устройство сверхбыстрой выброса, которое, в зависимости от решения о сортировке, выбрасывает частицу или пропускает ее.[3]
Сортировка руды на основе датчиков
Сортировка руды на основе сенсоров - это терминология, используемая для сортировки на основе сенсоров в горнодобывающей промышленности. Это технология грубого физического разделения крупных частиц, обычно применяемая в диапазоне размеров 25–100 мм (0,98–3,94 дюйма). Цель - либо создать комковатый продукт в железо применения металлов, угля или промышленных минералов или для удаления отходов до того, как они попадут в узкие места производства и на более дорогостоящие стадии измельчения и концентрирования в процессе. В большинстве процессов добычи частицы невысокого сорта проходят традиционные стадии измельчения, классификации и концентрирования. Если количество субэкономического материала в вышеупомянутой фракции составляет примерно 25% или более, существует хороший потенциал того, что сортировка руды на основе датчиков является технически и финансово жизнеспособным вариантом. Высокая добавленная стоимость может быть достигнута при относительно низких капитальных затратах, особенно при увеличении производительности за счет последующей обработки более высокого качества сырья и за счет увеличения общего извлечения при удалении вредных отходов.
Вступление
Сортировка на основе сенсоров - это технология отделения крупных частиц, применяемая в горнодобывающей промышленности для сухого отделения сыпучих материалов. Функциональный принцип не ограничивает технологию каким-либо сегментом или минеральным применением, но делает техническую жизнеспособность в основном зависимой от характеристик высвобождения в диапазоне размеров 25–100 мм (0,98–3,94 дюйма), который обычно сортируется. Если присутствует физическое высвобождение, существует большая вероятность того, что один из датчиков, имеющихся на сортировочных машинах промышленного масштаба, сможет различать ценные и не ценные частицы. Разделение основано на характеристиках, измеряемых с помощью технологии обнаружения, которые используются для принятия решения «да / нет» для срабатывания обычно пневматических импульсов. Сортировка на основе датчиков - это революционная технология в горнодобывающей промышленности, которая универсально применима для всех сырьевых товаров. Комплексное исследование исследует как потенциал технологии, так и ее ограничения, обеспечивая основу для разработки и оценки приложений. Охватываются все соответствующие аспекты, от отбора проб до проектирования завода и интеграции в системы добычи и переработки полезных ископаемых.[4] Другие термины, используемые в отрасли, включают: сортировка руды, автоматическая сортировка, электронная сортировка, и оптическая сортировка.
Определение
Сортировка на основе датчиков была введена Вотрубой и Харбеком в качестве обобщающего термина для всех приложений, в которых частицы однозначно обнаруживаются сенсорным методом, а затем отбрасываются усиленным механическим, гидравлическим или пневматическим процессом.[5]
Характеристики освобождения
Как и для любого другого процесса физического разделения, для возможного разделения необходимо освобождение. Характеристики высвобождения хорошо известны, и их относительно легко изучить для партий твердых частиц меньшего размера, например корма и продукты флотации. Анализ важен для понимания возможных результатов физического разделения и относительно легко провести в лаборатории на нескольких десятках граммов образца, который можно исследовать с помощью оптических методов или таких как QEMSCAN. Для более крупных частиц размером более 10 мм (0,39 дюйма) он широко известен для применений, которые обрабатываются с использованием методов разделения плотности, таких как уголь или железная руда. Здесь анализ смываемости может проводиться на пробах массой до 10 тонн в оборудованных лабораториях. Для сортировки на основе сенсоров, когда лабораторные методы могут сказать только о характеристиках высвобождения, где описываемой характеристикой является плотность (например, железная руда, уголь), ручной подсчет, испытания отдельных частиц и объемные испытания могут выявить характеристики высвобождения сыпучего материала. : Таким образом, только тесты с отдельными частицами показывают истинное высвобождение, в то время как ручной подсчет и массовое тестирование дают результат, который также включает в себя эффективность разделения данного типа анализа. Более подробную информацию о процедурах тестирования, используемых при оценке технической осуществимости, можно найти в соответствующей главе.
Историческое развитие
Самая старая форма обработки полезных ископаемых, практикуемая со времен Каменный век собирает вручную. Георгиус Агрикола также описывает ручной сбор в его книге De re Metallica в 1556 г.[6] Сортировка на основе датчиков - это автоматизация и расширение ручного отбора. В дополнение к датчикам, которые измеряют видимые различия, такие как цвет (и дальнейшую интерпретацию данных, касающихся текстуры и формы), на сортировщиках промышленного масштаба доступны другие датчики, которые могут измерять различия, невидимые для человеческого глаза (EM, XRT, NIR) .
Принципы технологии и первая техника разрабатывались с 1920-х годов (.[7] Тем не менее, широко применяемая и стандартная технология есть только в промышленных минералы и драгоценный камень сегменты. Горнодобывающая промышленность извлекает выгоду из постепенных изменений в сенсорных и вычислительных технологиях, а также за счет разработки машин в отраслях переработки и пищевой промышленности.
В 2002 году Катмор и Эберхард заявили, что относительно небольшая установленная база сенсорных сортировщиков в горнодобывающей промышленности является скорее результатом недостаточного интереса со стороны отрасли, чем каких-либо технических препятствий для их эффективного использования. [8]В настоящее время сортировка на основе датчиков начинает раскрывать свой потенциал в различных приложениях практически во всех сегментах добычи полезных ископаемых (промышленные минералы, драгоценные камни, цветные металлы, драгоценные металлы, черные металлы, топливо). Предварительным условием является физическое высвобождение в крупных диапазонах размеров (~ 10–300 мм (0,39–11,81 дюйма)), чтобы сделать возможным физическое разделение. Либо фракцию продукта, но чаще фракцию отходов нужно высвободить. Если высвобождение присутствует, существует большая вероятность того, что одна из доступных технологий обнаружения на сегодняшних сенсорных сортировщиках может положительно или отрицательно идентифицировать одну из двух желаемых фракций.
Подготовка корма
Рекомендуется использовать коэффициент диапазона размеров примерно три. Минимальное количество мелкого мелкого материала должно поступать в машины для оптимизации доступности. Влажность корма не имеет значения, если материал достаточно обезвожен и фракция меньшего размера эффективно удаляется. Для технологий обнаружения поверхности иногда требуется распыление воды на классификационный экран для очистки поверхностей. В противном случае технологии обнаружения поверхности могли бы измерить отражательную способность адгезии на поверхности, и корреляция с содержанием частиц не дается.
Основные типы машин
За более чем 80-летний период технического развития сенсорного сортировочного оборудования были разработаны различные типы машин. Сюда входят сортировщики канального, роторного и конусного типа.[9][10] В настоящее время в горнодобывающей промышленности устанавливаются в основном машины ленточного и лоткового типа. Харбек провел хорошее сравнение как недостатков, так и преимуществ систем для различных применений сортировки.[11] Выбор типа машины для применения зависит от различных факторов, зависящих от конкретного случая, включая применяемую систему обнаружения, размер частиц, влажность, урожайность и другие.
Машина желобного типа
Машина желобного типа имеет меньшую площадь основания и меньше движущихся частей, что приводит к меньшим инвестиционным и эксплуатационным затратам. В общем, он более применим для обнаружения хорошо высвобожденного материала и поверхности, потому что двустороннее сканирование возможно более надежно в системе. Применимый верхний размер машины желобного типа больше, так как обработка материалов размером до 300 мм (12 дюймов) технически возможна только на этой установке.
Стоимость исследования и эргономичного дизайна датчика для большинства средних фермеров и промышленных рабочих составляет около половины гранда. Сам датчик все еще является прототипом, который еще не построен, но ожидает одобрения FDA примерно в 2003 году.
Ленточная машина
Ленточная машина, как правило, больше подходит для подачи меньшего размера и для подачи клея. Кроме того, представление канала более стабильно, что делает его более применимым для более сложных и неоднородных приложений.
Подпроцессы
Разделение в обоих типах машин включает следующие подпроцессы:
Раздача кормов
Фракция сита определенного размера с коэффициентом диапазона размеров (d95 / d5) 2-5 (оптимально 2-3) подается на вибропитатель, который имеет функцию создания монослоя путем предварительного ускорения частиц. Распространенное заблуждение при проектировании установки заключается в том, что вы можете использовать вибрационный питатель для разгрузки из буферного бункера, но необходимо применять отдельные блоки, поскольку распределение корма очень важно для эффективности сортировщика на основе датчиков и различных нагрузок на питатель меняет свое положение и вибрационные характеристики.
Презентация
Затем корм передается в механизм подачи, которым является лента или лоток в двух основных типах машин соответственно. Этот подпроцесс имеет функцию прохождения отдельных частиц потока материала стабильным и предсказуемым образом, таким образом, в однонаправленном движении, перпендикулярном линии обнаружения, с равномерным профилем скорости.
Обнаружение
В подпроцессе обнаружения регистрируются местоположения и векторы свойств, чтобы обеспечить локализацию частиц для выброса и классификацию материалов для целей распознавания. Все применяемые технологии обнаружения должны быть дешевыми, бесконтактными и быстрыми. Технологии подразделяются на передающие и отражающие группы, первая из которых измеряет внутреннее содержание частицы, а вторая использует только поверхностное отражение для различения. Недостатком поверхностных или отражающих технологий является то, что поверхности должны отражать содержимое, поэтому они должны быть чистыми от налипаний глины и пыли. Но по умолчанию технологии поверхностного отражения нарушают фундаментальный принцип выборки, потому что не все компоненты частицы имеют одинаковую вероятность обнаружения. Основные технологии передачи - ЭМ (Электромагнетизм ) и XRT (рентгеновский снимок -Передача инфекции). Обнаружение ЭМ основано на проводимости материала, проходящего через переменный электромагнитное поле. Принцип XRT широко известен благодаря применению в медицинской диагностике и сканерах багажа в аэропортах. Основными технологиями обработки поверхности или отражения традиционно являются рентгеновские лучи. свечение детекторы, улавливающие флуоресценция из бриллианты под возбуждение рентгеновского излучения и цветных камер, определяющих яркость и разницу цветов. Спектроскопические методы, такие как ближняя инфракрасная спектроскопия Известные благодаря дистанционному зондированию при разведке и добыче полезных ископаемых на протяжении десятилетий, нашли применение в промышленных сортировочных устройствах на основе датчиков. Преимущество применения спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне состоит в том, что можно измерить доказательства наличия определенных молекулярные связи, таким образом, минеральный состав активных минералов ближнего инфракрасного диапазона.[12] На сенсорных сортировщиках руды промышленного масштаба доступно больше технологий обнаружения. Читатели, которые хотят вдаваться в подробности, могут найти больше в литературе.[5]
Обработка данных
Спектральные и пространственные данные собираются системой обнаружения. Пространственный компонент фиксирует положение распределения частиц по ширине сортировочной машины, которое затем используется в случае срабатывания механизма выброса для отдельной частицы. Спектральные данные содержат характеристики, которые используются для различения материалов. На этапе обработки замены спектральные и пространственные могут быть объединены для включения шаблонов в критерий разделения. Огромный объем данных собирается в режиме реального времени, многократные этапы обработки и фильтрации сводят данные к решению «да / нет» - либо для выброса частицы, либо для удержания механизма выброса для нее.
Выброс
Самым современным механизмом сегодняшних сортировщиков руды на основе датчиков является пневматический выброс. Здесь комбинация высокоскоростных воздушных клапанов и набора сопел, перпендикулярных ускоряющему ремню или желобу, позволяет точно применять воздушные импульсы для изменения направления полета отдельных частиц. Шаг и диаметр сопла адаптированы к размеру частиц. Импульс воздуха должен быть достаточно точным, чтобы изменить направление полета отдельной частицы, применив силу сопротивления к этой отдельной частице и направив ее по механической разделительной пластине.
Установки
Сортировочные установки на основе датчиков обычно состоят из следующих основных узлов: дробилка, грохот, сенсорный сортировщик и компрессор. В следующих параграфах описаны два основных типа установок - стационарные и полумобильные.
Полумобильные установки
Мобильные полумобильные установки приобретают все большую популярность в последние два десятилетия. Они становятся возможными благодаря тому факту, что полные системы сортировки на основе датчиков относительно компактны по сравнению с производительностью в тоннах в час. Это в основном потому, что требуется небольшая инфраструктура. На рисунке показан контейнерный сортировщик на основе датчиков, который применяется при сортировке хромитита. Система работает вместе с дизельной мобильной дробилкой и грохотом. Погрузочно-разгрузочные работы с кормами, мелкими фракциями, продуктами и отходами производятся с помощью колесного погрузчика. Система приводится в действие дизельным генератором, а компрессорная станция подает воздух высокого качества, необходимый для работы.
Полумобильные установки применяются в первую очередь для минимизации погрузочно-разгрузочных работ и экономии транспортных расходов. Еще одна причина выбора полумобильного варианта установки - массовые испытания новых рудных тел. Пропускная способность системы во многом зависит от сортируемой фракции, но производительность 250 тонн в час является хорошей оценкой для полумобильных установок, учитывая производительность сортировщика на 125 тонн в час и 125 тонн в час для мелкого материала. В течение последнего десятилетия были разработаны как типовые проекты установок, так и индивидуальные проекты, например, в рамках проекта i2mine.[13]
Стационарные установки
Чтобы справиться с большими объемными массовыми потоками и для приложений, где изменение физического местоположения процесса сортировки на основе датчиков не приносит пользы с точки зрения финансовой осуществимости операции, применяются стационарные установки. Еще одна причина использования стационарных установок - это многоступенчатые (грубые, мусорщики, очистители) процессы сортировки руды на основе датчиков. В стационарных установках сортировщики обычно располагаются параллельно, что позволяет транспортировать выгружаемые фракции с одним продуктом и одной лентой для отходов соответственно, что уменьшает занимаемую производством площадь и количество конвейеров.
Позиции в технологической карте
Производство кусковой руды
Для приложений с более высоким содержанием, таких как черные металлы, уголь и промышленные минералы, сенсорная сортировка руды может применяться для создания конечного продукта. Предварительным условием является то, что освобождение позволяет создать продаваемый продукт. Материал меньшего размера обычно не используется как продукт, но его также можно направить в фракцию отходов, если состав не соответствует требуемым спецификациям. Это зависит от случая и приложения.
Отказ от отходов
Наиболее ярким примером применения сенсорной сортировки руды является удаление бесплодных отходов перед транспортировкой и измельчением. Удаление отходов также известно под термином «предварительное концентрирование». Дискриминация была введена Роббеном.[4] Практическое правило состоит в том, что не менее 25% высвобожденных бесплодных отходов должны присутствовать во фракции, которая будет обрабатываться с помощью сенсорной сортировки руды, чтобы отбраковка отходов была экономически целесообразной. затрат в этих процессах, но также высвобождает емкость, которую можно заполнить материалом более высокого качества, что означает более высокую производительность системы. Предубеждение против применения процесса отбраковки отходов состоит в том, что ценный контент, потерянный в этом процессе, является штрафом выше, чем экономия, которую можно достичь. Но в литературе сообщается, что общее извлечение даже увеличивается за счет подачи на мельницу материала более высокого качества. Кроме того, более высокая производительность - дополнительный источник дохода. Если удаляются вредные отходы, такие как кальцит, потребляющий кислоту, извлечение на выходе увеличивается, а затраты на переработку непропорционально снижаются, как, например, сообщает Bergmann.[14] Забракованные грубые отходы могут быть дополнительным источником дохода, если существует местный рынок агрегатов.
Обработка маргинальных руд
Сортировка руды на основе сенсоров особенно привлекательна с финансовой точки зрения для руды с низким содержанием или маргинальной руды или отвалов.[4] Этот описанный сценарий описывает, что материал отвалов или маргинальная руда сортируется и добавляется в текущую добычу. Необходимая мощность для этапа сортировки руды на основе датчиков в этом случае меньше, как и связанные с этим затраты. Требуется, чтобы два потока сырого материала подавались параллельно, что требует наличия двух станций дробления. В качестве альтернативы, маргинальная и высокосортная руда может храниться в буфере на промежуточном складе и отправляться поочередно. Последний вариант имеет недостаток, заключающийся в том, что планируемое время производства, загрузка сортировщика руды на основе датчиков является низким, если только не установлен значительный промежуточный склад или бункер. Отдельная обработка маргинальной руды имеет то преимущество, что требуется меньше оборудования, поскольку поток обрабатываемого материала ниже, но у него есть недостаток, заключающийся в том, что потенциал технологии не раскрывается для материала более высокого качества, где сортировка на основе датчиков также может принести пользу.
Сенсорная сортировка руды в галечном контуре автогенных и полусамогенных мельниц
Цепи из гальки являются очень выгодным местом для применения сенсорных сортировщиков руды. Обычно это рециркуляция твердых отходов, ограничивающая общую производительность мельницы. Кроме того, тоннаж значительно ниже по сравнению с обычным потоком, диапазон размеров применим и обычно однороден, а поверхность частиц чистая. В литературе сообщается о высоком влиянии на общую производительность мельницы.[15]
Отвод рудного типа
Сортировка на основе датчиков может применяться для разделения крупной фракции рядового материала в соответствии с его характеристиками. Возможные критерии разделения, среди прочего, включают сорт, минералогию, сортность и измельчаемость. Отдельная обработка различных типов руды приводит либо к оптимизированному денежному потоку в том смысле, что выручка смещается на более ранний момент времени, либо к увеличению общего извлечения, что приводит к более высокой производительности и, следовательно, к выручке. Если установлены две отдельные линии завода, повышение производительности должно компенсировать общие более высокие капитальные затраты и эксплуатационные расходы.
Экономическое влияние
Сортировка руды на основе сенсоров является относительно дешевой по сравнению с другими технологиями отделения крупных частиц. Хотя затраты на само оборудование относительно высоки в виде капитальных затрат и эксплуатационных расходов, отсутствие разветвленной инфраструктуры в системе приводит к эксплуатационным расходам, которые можно сравнить с отсадкой. Конкретные затраты очень сильно зависят от среднего размера частиц сырья и от легкости разделения. Более крупные частицы подразумевают более высокую производительность и, следовательно, меньшие затраты. Подробная калькуляция затрат может быть проведена после этапа мини-массового производства в рамках ТЭО.
Широко распространено предубеждение против отбраковки отходов с помощью сортировки на основе датчиков, что потеря ценностей и, следовательно, штраф за возврат в результате этого процесса, заменяют потенциальную экономию последующих затрат и, следовательно, экономически нецелесообразны. Следует отметить, что для отбраковки отходов цель разделения с помощью сенсорной сортировки руды должна быть поставлена на максимальное извлечение, что означает, что отбраковываются только низкосортные или бесплодные отходы, поскольку финансовая осуществимость очень сильно зависит от этого фактора. Тем не менее, отбраковывая отходы перед стадиями измельчения и концентрирования, извлечение часто может быть увеличено в последующем процессе, что означает, что общее извлечение равно или даже выше, чем в базовом случае, а это означает, что вместо потери продукта дополнительный продукт может быть произведен, что добавляет дополнительный доход к экономии затрат на положительной стороне денежного потока. Если отбракованный материал заменяется дополнительным материалом более высокого качества, основная экономическая выгода проявляется за счет дополнительного производства. Это означает, что в сочетании с сортировкой руды на основе датчиков производительность дробильной станции увеличивается, чтобы учесть дополнительный массовый расход, который впоследствии отбирается сортировщиками руды на основе датчиков как отходы.
Проверка технической осуществимости
Массовая характеристика
Предварительным условием для применения сенсорной сортировки руды является наличие выделения с интересующим размером частиц. Перед тем, как приступить к процедурам тестирования сортировки руды на основе датчиков, есть возможность оценить степень высвобождения путем осмотра керна, ручного подсчета и анализа промывки. Количественная оценка высвобождения не включает каких-либо показателей эффективности процесса, но дает оценку возможного результата сортировки и, таким образом, может применяться для анализа финансовой целесообразности настольного компьютера.
Анализ бурового керна Как для новых, так и для коричневых месторождений, проверка бурового керна в сочетании с распределением содержания и минералогическим описанием является хорошим вариантом для оценки характеристик высвобождения и возможного успеха сортировки руды на основе датчиков. В сочетании с методом добычи и планом горных работ можно выполнить оценку возможного содержания содержания в крупных частицах.
Подсчет рук
Ручной подсчет - это дешевый и простой в использовании метод оценки характеристик высвобождения объемной пробы увядания, происходящей из рудного материала, свалки отходов или, например, при рытье траншей. Анализ частиц размером 10-100 мм проводился на общей массе образца 10 тонн. Путем визуального осмотра обученным персоналом возможна классификация каждой частицы по разным ячейкам (например, литология, сорт), и распределение определяется путем взвешивания каждого контейнера. Обученный профессионал может быстро оценить эффективность конкретного обнаружения и эффективность процесса сортировки руды на основе датчиков, зная реакцию датчика на минералогию рассматриваемой руды и другие параметры эффективности процесса.
Анализ смываемости
Анализ смываемости широко известен в области анализа объемных материалов, где удельная плотность - это физическое свойство, описывающее высвобождение и результаты разделения, которое затем имеет форму кривой распределения. Кривая разделения определяется как кривая, которая дает в зависимости от физического свойства или характеристики пропорции, в которых различные элементные классы сырого корма, обладающие одинаковыми свойствами, разделяются на отдельные продукты.[16] Таким образом, согласно своему определению, он не ограничивается, но преимущественно применяется при анализе высвобождения и эффективности процессов плотностного разделения. Для сортировки руды на основе датчиков известны кривые распределения (также называемые кривыми Тромпа) для хромита, железной руды и угля, и поэтому их можно применять для моделирования процессов.
Тестирование одиночных частиц
Тестирование отдельных частиц - это обширная, но мощная лабораторная процедура, разработанная Tomra. Outo набора образцов из нескольких сотен фрагментов в диапазоне размеров 30-60 мм измеряется индивидуально для каждой из доступных технологий обнаружения. После записи необработанных данных все фрагменты измельчаются и анализируются по отдельности, что затем позволяет построить график функции высвобождения набора образцов и, кроме того, эффективность обнаружения каждой технологии обнаружения в сочетании с применяемым методом калибровки. Это делает возможным оценку обнаружения и калибровки, а затем выбор наиболее мощной комбинации.Этот анализ можно применить к четверти или половине секции керна.
(Мини) массовое тестирование
Мини-объемные испытания проводятся с пробами от 1 до 100 т на промышленных сортировщиках руды с сенсорными датчиками. Интервалы фракции размера, подлежащие обработке, подготавливаются с использованием классификации сит. Затем устанавливается полная мощность для каждой фракции, и в программном обеспечении для сортировки программируются несколько точек отсечки. После создания нескольких фракций сортировки на этапах более грубой очистки, удаления и очистки эти взвешенные частицы отправляются на анализ. Полученные данные представляют собой все исходные данные для разработки технологической схемы. Поскольку испытания проводятся на оборудовании в промышленном масштабе, при разработке технологической схемы и установке сортировки руды на основе датчиков не учитывается фактор увеличения.
Массовое / пилотное тестирование
В некоторых случаях для сбора соответствующих статистических данных требуется более высокая масса выборки. Таким образом, транспортировка образца в установку для мини-бестарных испытаний становится нецелесообразной, а оборудование устанавливается в полевых условиях. Контейнерные агрегаты в сочетании с дизельным дробильно-сортировочным оборудованием часто применяются и используются для производственных испытаний в полномасштабных условиях эксплуатации.
Эффективность процесса
Эффективность процесса сортировки руды на основе датчиков подробно описана К. Роббеном в 2014 году.[4] Общая эффективность процесса подразделяется на следующие показатели эффективности подпроцесса; Эффективность платформы, эффективность подготовки, эффективность презентации, эффективность обнаружения и эффективность разделения. Все подпроцессы вносят вклад в общую эффективность процесса, конечно, в сочетании с характеристиками высвобождения сыпучего материала, к которому применяется технология. Подробное описание sib-процессов и их вклада в общую эффективность процесса можно найти в литературе.
Поставщики
Steinert GmbH - Сортировочные технологии для добычи и переработки
Steinert предлагает технологии сортировки для вторичной и горнодобывающей промышленности с использованием различных датчиков, таких как рентгеновские, индуктивные, ближние инфракрасные и цветные оптические датчики, а также трехмерные лазерные камеры, которые можно комбинировать для сортировки различных материалов. Технология NIR используется в сфере переработки.
Tomra Sorting Solutions │ Горное дело
Поставщик сенсорного сортировочного оборудования с большой установленной базой в горнодобывающей, перерабатывающей и пищевой промышленности. Сортировочное оборудование и услуги Tomra для сегментов драгоценных и цветных металлов продаются в рамках соглашения о сотрудничестве с Outotec из Финляндии, которое объединяет обширный опыт Outotec в измельчении, переработке и применении вместе с сенсорной технологией сортировки руды Tomra. экспертиза.
Raytec Vision │ Сортировочные решения для пищевой промышленности
Raytec Vision - производитель камер и сенсоров из Пармы, специализирующийся на сортировке продуктов питания. Машины Raytec Vision могут применяться в самых разных областях: помидоры, клубни, фрукты, свежие нарезки, овощи и кондитерские изделия. Каждая машина может отделять хорошие продукты от отходов, инородных тел и дефектов и гарантирует конечному потребителю высокий уровень безопасности пищевых продуктов. Для дополнительной информации посетите сайт
Конференция по сортировке на основе датчиков
Экспертная конференция «Сортировка на основе датчиков ”Обращается к новым разработкам и приложениям в области методов автоматического разделения сенсоров для первичного и вторичного сырья. Конференция предоставляет операторам предприятий, производителям, разработчикам и ученым платформу для обмена ноу-хау и опытом.
Конгресс организован Департаментом переработки и переработки и Отделением по переработке полезных ископаемых (AMR) RWTH Ахенского университета в сотрудничестве с GDMB Society of Metallurgists and Miners, Clausthal. Научные руководители - профессор Томас Претц и профессор Герман Вотруба. Исследователям и практикам в области сенсорной сортировки предлагается представить тезисы. Авторам принятых тезисов будет предложено представить полные тексты докладов в сборник трудов конференции. Все темы представлены для устного выступления на конференции. Темы могут включать теоретические и практические аспекты, методологические и эмпирические подходы, а также тематические исследования и исследовательскую деятельность в области сенсорной сортировки минералов и отходов. Приветствуются вклады, ориентированные на приложения.[17]
Ролики
Вольфрам играет большую и незаменимую роль в современной высокотехнологичной промышленности. Ежегодно Wolfram Bergbau und Hütten AG (WHB) добывает до 500 000 тонн сырой вольфрамовой руды в Фельбертале, Австрия, который является крупнейшим месторождением шеелита в Европе. Перед поступлением на мельницу 25% рядовой руды отделяется как отходы.[18]
Рекомендации
- ^ Кляйне, Кристофер; Вотруба, Герман и Роббен, Матильда: Новый инструмент для горных инженеров - сортировщик на основе датчиков. Конференция по устойчивому развитию в горнодобывающей промышленности (SDIMI), 2011 г., Ахен, Германия, ISBN 978-3-86797-119-5
- ^ Вотруба, Германн: Технология сенсорной сортировки - упускает ли горнодобывающая промышленность шанс?. Материалы XXIII Международного конгресса по переработке полезных ископаемых, IMPC 2006, Стамбул, Турция
- ^ Кляйне, Кристофер и Вотруба, Германн: Добавленная стоимость для горнодобывающей промышленности за счет интеграции сортировки на основе датчиков. Международные горные симпозиумы в Ахене, Минеральные ресурсы и разработка месторождений, Институт горного дела I, 26 и 27 мая 2010 г., 411-434
- ^ а б c d Роббен С. Характеристики сенсорной технологии сортировки и ее применение в горнодобывающей промышленности [Книга]. - Shaker Verlag GmbH, in der Schriftenreihe zur Aufbereitung und Veredlung, ISBN 978-3-8440-2498-2
- ^ а б Вотруба, Герман и Хартмут Харбек. «Сортировка на основе сенсоров». В энциклопедии промышленной химии Ульмана. Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2010 г.
- ^ Агрикола G De Re Metallica Libri XII [Книга]. - Вибаден: Fourier Verlag GmbH 2003, 1556.
- ^ Sweet A T [Патент]: 1678884. - Соединенные Штаты Америки, 1928 г.
- ^ Катмор, Н. Г. и Эберхард, Дж. Э. «Будущее сортировки руды в устойчивой переработке». Кэрнс, Австралия: s.n., 2002. Конференция по обработке, 2002.
- ^ Clayton C G и Spackman R Сортировка золотой руды Nr. 4830193 [Патент]. - Соединенные Штаты Америки, 29 декабря 1987 г.
- ^ Благден Т. и Вербумен Дж. Очистить уголь со скоростью света [Отчет]. - Caboolture, Австралия: Программа исследований австралийской угольной промышленности (ACARP), проект № C13052, 2009 г.
- ^ Харбек Х. и Круг Х. Новые разработки в сенсорной сортировке [Журнал] // Aufbereitungs Teechnik 49. - 2008. - стр. 4-11.
- ^ Вотруба Х., Роббен М.Р., Бальтазар Д. Сортировка на основе датчиков в ближнем инфракрасном диапазоне в горнодобывающей промышленности. В Proc. Конференция по горному делу. Технический университет Лулео, Лулео (Швеция), 2009 г., стр. 163–176)
- ^ i2mine Инновационные технологии и концепции для интеллектуального глубокого рудника будущего - Европейская комиссия в рамках Программы сотрудничества 7-й рамочной программы исследований и технологического развития в области «Нанонауки, нанотехнологии, материалы [Online] // Обзор проекта. - 2012. - 22 мая 2012. - http://www.i2mine.eu/.
- ^ Бергманн, Дж. Сортировка на основе сенсоров - опыт, технологии и возможности. Фалмут, Великобритания: Minerals Engineering International, 2011. Труды по физическому разделению, 2011 г.
- ^ К. Серан (Rio Tinto Group) и Г. Реч (CommodasUltrasort), «Исследование технологии сортировки для удаления твердой гальки и извлечения медьсодержащих пород из автогенной мельницы», Южноафриканский институт горного дела и металлургии (SAIMM) 6-й Южный Африканская конференция по основным металлам, 2011 г., Фалаборва, Южно-Африканская Республика
- ^ Сандерс Г. Дж. Принципы обогащения угля [Книга]. - Ньюкасл, Австралия: Австралийское общество подготовки угля, 2007. - Vol. IV.
- ^ Отдел переработки и вторичной переработки. «Сенсорная сортировка 2014». RWTH Ахенский университет. Получено 4 марта 2016.
- ^ Сортировка вольфрама в WOLFRAM Bergbau AG, Австрия. YouTube. 13 мая 2014. Получено 4 марта 2016 - через YouTube.