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论述金属尾矿智能化综合利用生产的积极影响

2021-10-27 128 上传者：管理员

摘要：针对金属尾矿由于非活性导致利用率较低的问题，本文研究了金属尾矿高效综合利用生产工艺、智能化生产车间、生产执行系统以及智能化核心生产装备，通过充分细化、活化尾矿，生产出活性尾矿微粉并广泛应用，大幅提高尾矿利用率，使尾矿得到高效、综合利用。

关键词：
微粉
智能化
生产装备
综合利用
金属尾矿
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我国金属尾矿的综合利用一直是深受矿业领域的问题。有的金属尾矿多为非活性尾矿，主要作为非活性材料用于生产玻璃制品、耐火材料、陶瓷制品、无机人造大理石等，往往具有质量不稳定、成本过高、工艺烦琐、易产生二次污染等各种缺陷，利用价值较低[3]，这使尾矿真正的价值没能得到充分体现。针对上述问题，本文研究了金属尾矿智能化综合利用生产工艺以及生产装备，通过将尾矿充分细化、活化，提高尾矿活性，生产出尾矿微粉，广泛应用于制备水泥活性掺合料、干混砂浆和充填胶，大幅提高尾矿利用率，使尾矿得到高效、综合利用。

1、尾矿高效综合利用生产工艺

尾矿通过烘磨选一体机完成细化，部分与干混砂浆母料和充填胶母料分别混合稳料，然后通过三个活化仓完成活化，最后产出尾矿微粉、干混砂浆、充填胶三种产品。通过烘磨选一体机，对物料进行高、低频叠加振动研磨，大幅提升研磨效率，最大程度提升了微粉的比表面积；在高、低频叠加振动状态下同时采用微波活化系统对混合物料进行活化处理，使物料能够均匀吸附活化剂，使物料得到充分活化。对尾矿中的中砂、细砂进行分离处理，能够剔除硬度较大的硅酸盐成分，使含有Ca、Mg等成分的物料能够在烘磨选阶段研磨成尾矿微粉；将分离出的粒度较大的中砂、细砂作为骨料与尾矿微粉混合制得干混砂浆成品，同时还生产得到充填胶结料成品，使尾矿的全部成分都得到充分且合理地利用。工艺集尾矿微粉、干混砂浆和充填胶结料生产于一条生产线，最大程度利用了尾矿，既解决了尾矿的利用难题，又降低了干混砂浆、充填胶结料等建筑材料的生产成本，提高了生产效率，降低了能耗。

2、智能化综合利用生产

2.1 智能化生产车间

尾矿的综合利用通过智能生产装备与生产执行系统相结合，实现智能化生产。尾矿智能化综合利用生产车间主要包含三大区域：原料区、生产区、成品区，以及相关的水电气等能源供给设施。原料区储存尾矿渣，生产区完成尾矿的细化与活化，成品区完成成品的储存与转运。各区之间的物料传输采用负压气力传输。该负压气力传输系统主要包括料仓、旋转下料阀、气固混合加速室、进料口、进气口、喷料口、输送管道、喷射充填装置等。气固混合加速室将来自进料口的尾矿与来自进气口的气体混合加速后，通过喷料口以及输送管道输送到喷射充填装置。在整个车间中设置多传感器监测点，自感知车间工作状态信息（如能耗、产量、库存、设备运行状态），并通过SCADA系统传递到智能生产执行系统（MES），通过自学习、自诊断、自决策来反馈控制车间的整体运行。

2.2 智能生产执行系统

尾矿综合利用智能生产执行系统（MES）是一个软硬件系统深度融合的制造执行系统，流程（业务流与数据流）如图1所示。MES系统作为车间级应用系统，在企业系统中处于中间层，主要负责生产管控[4]。上层ERP将生产订单等信息通过企业服务总线ESB传输至MES,MES进行相应处理，然后将生产信息传送到各模块终端，并通过SCADA系统与下层生产装备进行信息交互，完成整厂的智能管控。根据实际生产和管理需求，本系统主要设计了以下主要模块：产线监测、设备监控、能耗管理、原材料管理、质量管理、生产数据统计报表、整厂管控、门禁系统、用户管理，信息主显示屏如图2所示。

3、烘磨选一体智能化生产装备

为了使尾矿能够得到充分细化，本文将传统的烘干、研磨、选粉三道工序集于一体，研发了一体化生产装备——烘磨选一体机，其结构如图3所示。同时，通过无线网络传感技术和记忆截割控制技术，并结合专家系统，实现了装备的自感知、自诊断、自学习、自决策等智能化控制。

3.1 装备结构

(1) 振动辅助多层研磨结构。节能磨采用多层结构设计，对物料进行分层研磨，层板与研磨体共同振动，对物料进行振动研磨，使物料分散程度更好，大大提升了节能磨的研磨效率和微粉的比表面积。

(2) 悬挂式磨箱结构。磨箱分为上箱体和下箱体，通过软性连接，实现下箱体的独立振动。采用弹性机构将下箱体悬挂于外架上，使下箱体更容易被激振。在振幅增强时，可起到减振作用，在振幅减弱时，可起到提振作用，使下箱体在振动过程中更为稳定。

(3) 多点式进气烘干。在上箱体中垂直多点输入高温空气，同时在下箱体中的各层板间输入高温空气，使高温空气充满整个磨箱，使物料在研磨过程中能够同时进行充分烘干，极大降低物料的含水率，提高研磨效果，同时提高生产效率。

(4) 循环式选粉系统。选粉系统与磨机相连，实现边磨边选。研磨后的粉料在高温空气作用下进入选粉系统，符合颗粒度的微粉经由布袋收尘器收走，进入微粉仓。选粉后剩余的粗物料进行磁选并再次输入烘干研磨系统中进行烘干、研磨处理，使物料得到充分的利用。

3.2 智能化控制

由于过程化生产中装备连续作业时间长，工作环境恶劣，故对装备状态要求较严格。在烘磨选一体机上设置电流、电压、位移、温度、拉力、振动频率等多种形式的前端信号传感器，实时采集装备的运行参数，并将数据上传到MES系统，通过智能算法分析，形成控制决策下达给装备，实现装备故障诊断和异常情况预测功能，实现装备的自我调节功能，从而实现装备的自感知、自诊断、自学习、自决策等智能化控制。

本文采用如图4所示的方法进行异常数据分析及故障识别。首先针对采集到的异常数据，通过分析后建立故障与异常数据特征参数的映射关系，形成故障库；然后对异常数据进行离线大数据分析与特征提取；最后通过机器学习算法——ELM极限学习算法进行计算[5]，并将计算结果与故障库进行比对，确定设备故障类别。

通过智能化控制，能够将振幅控制在3mm～7mm，振动频率控制在16Hz～24Hz区间，并形成正交工艺参数集，根据研磨状态选用合理的参数，最终将微粉颗粒的直径控制在5μm～15μm之间。

4、结论

金属尾矿通过活化大幅提高了利用率，是尾矿资源化利用的一个行之有效的方法。后续将针对活化装置的智能化控制展开研究，以期进一步提高尾矿微粉的活性，扩展其应用范围。

参考文献:

[1]刘淑鹏,张小伟.我国金属矿山尾矿综合利用现状及对策[J].中国资源综合利用,2020,38(3):75-78

[2]黄太铭,李圣晨,李晓辉,等.有色金属钨矿和铅锌矿尾矿资源化利用工艺技术研究[J].中国有色金属学报,2021,31(4):1057-1072.

[3]刘志远,刘明宝,王建英,等.中国矿山尾矿资源利用的技术与对策[J].煤炭技术,2014,33(6):1-3.

[4]李荣荣,姚倩.面向智能制造的板式定制家具柔性生产线设备配置[J].木材科学与技术,2021,35(2):23-29.

[5]刘柱,姜媛媛,罗慧,等.基于最优权阈值ELM算法的锂离子电池RUL预测[J].电源学报,2018,16(4):168-173.

文章来源：黄海鹏,杨晓,李文娟,崔秀琴,刘纪峰,高浩,邱春龙,刘建平.金属尾矿智能化综合利用生产研究[J].安阳工学院学报,2021,20(06):33-36.