【Енциклопедія Huate Mineral Processing】Дослідження та застосування інтелектуального сортувальника ближнього інфрачервоного діапазону

svfdgv

З 1990-х років зарубіжні країни почали вивчати інтелектуальну технологію збагачення і зробили деякі теоретичні прориви, такі як GunsonSortex у Великобританії та Outo-kumpu у Фінляндії. та RTZOreSorters та ін., розробили та випустили більше десяти типів промислових фотоелектричних сортувальників, радіоактивних сортувальників та ін., які успішно застосовуються в галузі сортування кольорових металів та дорогоцінних металів, але через високу ціну, низька точність сортування, потужність обробки невелика, і вона обмежена в просуванні та застосуванні.

asdfgh

Порівняно з іноземними країнами, відповідні технологічні дослідження в моїй країні почалися відносно пізно, а область досліджень відносно вузька. Близько 2000 року деякі сортувальні машини також з’явилися на внутрішньому ринку, головним чином кольорове сортування, інфрачервоне сортування, електричне сортування тощо, в основному використовується для сортування зерна, їжі, чаю, медицини, хімічної сировини, паперу, скла, сортування відходів та інших галузей промисловості, але для дорогоцінних і рідкісних металів, таких як золото, рідкоземельні землі, мідь, вольфрам, вугілля, слабка магнітна залізна руда, і т. д. не можна ефективно попередньо вибрати та відкинути заздалегідь, особливо в сухому інтелектуальному попередньому відборі обладнання для метання хвоста все ще пусте.

gfdfs

В даний час вітчизняні шахти не мають ефективного спеціального обладнання для попереднього утилізації тугоплавких слабких магнітних руд, руд кольорових металів тощо, в основному покладаючись на оригінальний ручний метод сортування та метод магнітної сепарації, а розмір частинок сортування, як правило, від 20 до 150 мм. Висока міцність і висока вартість. Для мінералів з невеликими відмінностями у зовнішньому вигляді, кольорі, блиску, формі та щільності руди та пустої породи ефективність сортування низька, похибка велика, і деякі неможливо розрізнити. Для магнетиту метод магнітної сепарації можна використовувати для відливання хвостів, але для руд зі слабкими магнітними властивостями, руд кольорових металів тощо похибка сепарації велика, ефективність сепарації низька, і є серйозна трата ресурсів .

Інтелектуальна сенсорна сортувальна машина підходить для попередньої обробки руди з високою швидкістю розчинення сирої руди та хорошим ефектом розділення між навколишньою породою та корисною рудою після дроблення.

01

Зниження бортового вмісту шахт еквівалентно збільшенню промислових запасів руди;

02

Зниження витрат на подальший помел і збагачення;

03

Переробна здатність системи може бути покращена за умови, що оригінальне шліфувальне обладнання залишається незмінним;

04

Поліпшення вибраного сорту сприяє стабілізації та підвищенню якості концентратів і зниженню витрат на плавку;

05

Зменшити запаси дрібнозернистих хвостів, зменшити витрати на виробництво та обслуговування хвостосховищ, а також підвищити запас безпеки навколо водойми.

Візьмемо як приклад золоті копальні: на даний момент доведені запаси золота в моїй країні становлять 15 000-20 000 тонн, що займає сьоме місце у світі, з річним видобутком золота понад 360 тонн, запаси гірського золота становлять близько 60%, а середній вміст покладу близько 5%. Приблизно г/т, запаси руди гірського золота складають близько 3 млрд. тонн. Став найбільшим у світі виробником золота. Проте процес збагачення золота в моїй країні все ще використовує традиційний процес ціанування флотаційного концентрату. Немає ефективного способу відкинути хвости перед грубим дробленням і подрібненням. Робоче навантаження на дроблення, подрібнення та флотацію є великим, а вартість збагачення залишається високою. Коефіцієнт втрат при видобутку становить понад 5%, коефіцієнт відновлення при збагаченні та плавці становить близько 90%, вартість збагачення висока, коефіцієнт відновлення ресурсів низький, а захист навколишнього середовища низький.

Після попереднього відкидання за допомогою інтелектуального сенсорного сортування відібрана порожня порода може становити 50-80% відібраної сировини, збагачуючи вибраний сорт золота в 3-5 разів і зменшуючи кількість працівників на збагачувальній фабриці на 15. -20%, 25-30% зростання викинутої пустої породи та 10-15% виробництва металу.

Витрати на дроблення та подрібнення можна заощадити більш ніж на 50%, подальший об’єм хімічної флотації можна зменшити більш ніж на 50%, ефективність виробництва значно покращується, цінність повторного використання пустої породи покращується, екологічна шкода зменшується , і економічна вигода значно покращується.

Діапазон розміру частинок інтелектуального сортування датчика може досягати приблизно від 1 мм до 300 мм, і датчик може ідентифікувати до 40 000 шматків руди в секунду. Для кожного шматка руди від виявлення приймального датчика до вказівки сортування, отриманої приводом, потрібно лише кілька мс. Модулю ін’єкції потрібно лише кілька мс, щоб завершити одне виконання. Максимальна потужність переробки однієї машини може досягати 400 т/год, а потужність переробки одного обладнання може досягати 3 мільйонів тонн на рік, що еквівалентно масштабу середньої та великої шахти.

hyjnfg

Інтелектуальне сенсорне обладнання для сортування може легко змінювати програмне забезпечення та попередньо встановлені пороги сортування в режимі онлайн, а також своєчасно реагувати на коливання якості та кількості сирої руди, чого неможливо досягти на традиційному сортувальному обладнанні. Поки сира руда досягає певного ступеня дисоціації на стадії дроблення, навіть якщо це лише ступінь дисоціації навколишньої породи або пустої породи, або кінцевий концентрат виробляється безпосередньо, він в основному використовується для різних металевих руд (немагнітної або слабомагнітної залізної руди, міді, свинцю, Попередній відбір і утилізація відходів цинку, нікелю, вольфраму, молібдену, олова, рідкоземельних елементів, золота тощо), вугілля та неметалічних мінералів, таких як тальк, флюорит, карбонат кальцію, доломіт, кальцит, апатит тощо. кількість грубого концентрату, що надходить у подальший процес, значно зменшується, а сорт покращується, що може значно знизити вартість подальшого подрібнення та збагачення. Інтелектуальне сенсорне збагачення не має собі рівних з традиційним ручним сортуванням, магнітним та фотоелектричним розділенням з точки зору ідентифікації точність, швидкість відгуку, ефективність сортування та потужність обробки. Інтелектуальне сенсорне сортування є комплексним проявом сучасної технології зондування та цифрових технологій і стало основним напрямком розвитку попереднього відбору корисних копалин.

Мінеральні ресурси Китаю - це в основному худі руди, а їх сховища великі. Як завчасно утилізувати відходи, підвищити ефективність наступного подрібнення та збагачення, зменшити вартість збагачення та активно реагувати на загальні вимоги країни щодо «будівництва розумних шахт і екологічно чистих шахт», це стало неминучою тенденцією в розвиток гірничодобувної промисловості моєї країни. Тому розробка інтелектуального обладнання для сортування, придатного для вітчизняних корисних копалин, є неминучою, і ринкові перспективи будуть дуже широкими.

cdscfdsf


Час публікації: 25 лютого 2022 р