З 1990-х років зарубіжні країни почали вивчати інтелектуальні технології збагачення та зробили деякі теоретичні прориви, такі як GunsonSortex у Великій Британії та Outo-kumpu у Фінляндії, а також RTZOreSorters тощо, розробили та випустили понад десять типів промислових фотоелектричних сортувальників, радіоактивних сортувальників тощо, які успішно застосовуються в галузі сортування кольорових та дорогоцінних металів, але через високу ціну та низьку точність сортування, потужність обробки невелика, а просування та застосування обмежені.
Порівняно з зарубіжними країнами, дослідження відповідних технологій у моїй країні розпочалися відносно пізно, а сфера досліджень є відносно вузькою. Близько 2000 року на внутрішньому ринку також з'явилися деякі сортувальні машини, головним чином кольорове сортування, інфрачервоне сортування, електричне сортування тощо, які в основному використовуються для сортування зерна, харчових продуктів, чаю, ліків, хімічної сировини, паперу, скла, сортування відходів та інших галузей промисловості, але дорогоцінні та рідкісні метали, такі як золото, рідкісноземельні елементи, мідь, вольфрам, вугілля, слабкомагнітна залізна руда тощо, неможливо ефективно попередньо відібрати та відкинути заздалегідь, особливо в сухому інтелектуальному попередньому відборі обладнання для викидання хвоста все ще порожнє.
Наразі вітчизняні шахти не мають ефективного спеціального обладнання для попередньої утилізації тугоплавких слабкомагнітних руд, руд кольорових металів тощо, в основному покладаючись на оригінальний метод ручного сортування та метод магнітного розділення, а розмір частинок сортування зазвичай становить від 20 до 150 мм. Висока міцність та висока вартість. Для мінералів з невеликими відмінностями у зовнішньому вигляді, кольорі, блиску, формі та щільності руди та пустої породи ефективність сортування низька, похибка велика, а деякі неможливо розрізнити. Для магнетиту можна використовувати метод магнітного розділення для відкидання хвостів, але для руд зі слабкими магнітними властивостями, руд кольорових металів тощо похибка розділення велика, ефективність розділення низька, що призводить до серйозних втрат ресурсів.
Інтелектуальна сортувальна машина з датчиками підходить для попередньої обробки руди з високим коефіцієнтом розведення сирої руди та хорошим ефектом розділення навколишньої породи та корисної руди після дроблення.
01
Зниження бортового вмісту руди на шахтах рівносильне розширенню промислових запасів руди;
02
Зменшити витрати на подальше подрібнення та збагачення;
03
Переробну потужність системи можна покращити за умови, що оригінальне шліфувальне обладнання залишиться незмінним;
04
Покращення обраного сорту сприяє стабілізації та покращенню якості концентратів і зниженню витрат на плавку;
05
Зменшити запаси дрібнозернистих хвостів, зменшити виробничі та експлуатаційні витрати на хвостосховища, а також підвищити коефіцієнт безпеки навколо водосховища.
Візьмемо, наприклад, золоті копальні: наразі підтверджені ресурси золота моєї країни становлять 15 000-20 000 тонн, що є сьомим показником у світі. Річний обсяг видобутку золота перевищує 360 тонн, запаси кам'яного золота становлять близько 60%, а середній вміст руди — близько 5%. Запаси кам'яного золота становлять близько 3 мільярдів тонн. Китай став найбільшим у світі виробником золота. Однак процес збагачення золота в моїй країні досі використовує традиційний процес ціанування флотаційно-концентратного руди. Немає ефективних засобів для видалення хвостів перед грубим дробленням та подрібненням. Робоче навантаження на дроблення, подрібнення та флотацію велике, а вартість збагачення залишається високою. Втрати при видобутку перевищують 5%, коефіцієнт відновлення збагачення та плавки становить близько 90%, вартість збагачення висока, коефіцієнт відновлення ресурсів низький, а охорона навколишнього середовища погана.
Після попереднього видалення за допомогою інтелектуального сенсорного сортування, відібрана порожня порода може становити 50-80% відібраної сирої руди, збагачуючи вибраний сорт золота в 3-5 разів та зменшуючи кількість працівників на збагачувальній фабриці на 15-20%, збільшуючи кількість викиданої порожньої породи на 25-30% та виробництво металу на 10-15%.
Вартість дроблення та подрібнення може бути заощаджена більш ніж на 50%, подальший обсяг хімічної флотації може бути зменшений більш ніж на 50%, значно підвищується ефективність виробництва, збільшується цінність повторного використання відвалу породи, зменшується шкода для навколишнього середовища та значно покращується економічна вигода.
Діапазон розмірів частинок інтелектуального сортування за допомогою датчиків може сягати від 1 мм до 300 мм, а датчик може ідентифікувати до 40 000 шматків руди за секунду. Від моменту виявлення приймальним датчиком до отримання інструкції щодо сортування виконавчим механізмом для кожного шматка руди потрібно лише кілька мс. Модулю впорскування потрібно лише кілька мс для виконання одного виконання. Максимальна продуктивність однієї машини може досягати 400 т/год, а продуктивність одного обладнання може досягати 3 мільйонів тонн на рік, що еквівалентно масштабу середньої та великої шахти.
Інтелектуальне сенсорне сортувальне обладнання може легко змінювати програмне забезпечення та встановлювати пороги сортування в режимі онлайн, а також реагувати на коливання якості та кількості сирої руди з часом, 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, його здебільшого використовують для різних металевих руд (немагнітної або слабомагнітної залізної руди, міді, свинцю, цинку, нікелю, вольфраму, молібдену, олова, рідкісноземельних елементів, золота тощо), вугілля та неметалевих мінералів, таких як тальк, флюорит, карбонат кальцію, доломіт, кальцит, апатит тощо. Кількість грубого концентрату, що надходить у наступний процес, значно зменшується, а його сорт покращується, що може значно знизити вартість подальшого подрібнення та збагачення. Інтелектуальне сенсорне збагачення не має собі рівних з традиційним ручним сортуванням, магнітним розділенням та фотоелектричним розділенням з точки зору точності ідентифікації, швидкості відгуку, сортування. ефективність та продуктивність обробки. Інтелектуальне сенсорне сортування є комплексним проявом сучасних сенсорних технологій та цифрових технологій і стало основним напрямком розвитку попереднього відбору мінералів.
Китайські мінеральні ресурси – це переважно збіднені руди, а ємність для зберігання велика. Як заздалегідь позбутися відходів, підвищити ефективність подальшого подрібнення та збагачення, знизити вартість збагачення та активно реагувати на загальні вимоги країни щодо «будівництва розумних та зелених шахт»? Це стало неминучою тенденцією в розвитку гірничодобувної промисловості моєї країни. Тому розробка інтелектуального сортувального обладнання, придатного для вітчизняних корисних копалин, є неминучим кроком, а ринкові перспективи будуть дуже широкими.
Час публікації: 25 лютого 2022 р.