SLon智能矿石分选机预选抛废技术的创新及应用


来源:赣州金环磁选设备有限公司

[导读]智能矿石分选机由赣州金环磁选设备有限公司与赣州有色冶金研究所有限公司联合研制,是一款基于机器视觉、人工智能、选矿、光学、机械、电气等专业技术融合的智能选矿装备。

随着我国对矿产品需求的日益增长,矿产资源的开发规模达到了空前的程度。矿产资源经过多年的高强度开采,高品位易选矿石储量越来越少,低品位难选矿石的入选比例明显上升,导致生产成本越来越高。另外,根据《中国矿产资源节约与综合利用报告(2015)》显示,我国废石累计堆存量已超过400亿吨,其中铜矿等开采产生的废石占有较高比例,这些废石中混有大量处在工业边界品位的矿石。面对入选矿石品位低和废石堆存逐年增多的现状,开发智能矿石预选抛废技术和装备成为当务之急。

一、智能矿石预选抛废技术及其意义

智能矿石预选抛废技术是根据矿石中不同颗粒密度、形状、厚度等物理特性的差异,通过X射线对颗粒进行逐一扫描后,形成不同灰度值的照片,系统根据图像识别矿石从而分选出目的矿物颗粒的一种选矿方法。该方法多用于矿石的破碎阶段,对有用矿物具有初步富集效果。发展智能预选抛废技术可以提高资源的综合利用率和提高入选矿石品位、减少矿石的入磨量和细粒尾矿的产出量,降低磨选成本、提升精矿品质,同时产生的废石还可用于建筑材料,能显著提高企业的经济效益和社会效益,改善环境状况、延长尾矿库的服务年限。

二、智能矿石预选抛废技术与装备的发展

预选抛废技术发端于人工手选,通过矿石外观颜色的差异挑选出目标矿物。例如赣南的黑钨矿企业,均采用人工手选黑钨矿,需要投入大量的人力,工作效率低,人工强度大,生产成本高;另外,大部分矿山企业均采用全磨全选,效率低、能耗高,生产成本也是居高不下。随着智能预选抛废技术与装备的发展,分选领域从黑钨矿拓展到锑矿、锡矿、铅锌银矿、铜矿、金矿、钼矿等有色金属、贵金属、稀有金属矿以及长石、石英等非金属矿。因此,为响应国家 “机械化换人,自动化减人”号召,以及企业践行高质量发展战略的需要,金环磁选开始研制智能矿石分选机。

三、智能矿石分选机

智能矿石分选机由赣州金环磁选设备有限公司与赣州有色冶金研究所有限公司联合研制,是一款基于机器视觉、人工智能、选矿、光学、机械、电气等专业技术融合的智能选矿装备(见图1)。


图1 智能矿石分选机外观示意图


3.1工作原理

矿石经过清洗(有的矿石无需清洗)分级由皮带运输至振动给料机,振动给料机通过机械振动将矿石铺平至皮带输送器,矿石开始按3m/s速度运行,X射线源连续发出X射线,X射线动态探测器检测不同区域X射线强度以成像,图像传输至核心控制器进行图像处理,处理后系统根据神经网络判别,输出脉冲信号到驱动模块,驱动模块驱动气阀阵列使相应气阀执行喷气动作,高速气流吹动矿石改变下落路径,有用矿物和废石分别落入不同的分选仓中,进而实现有用矿物和废石的分离(见图2)。

图2 智能矿石分选机工作原理示意图


3.2主要特点

1)人工智能识别分类,建立与人类主观质量评估趋于一致的算法模型,综合运用基于高速FPGA的深度模型,实现对物料的高速分级分类算法

2)系统通用性强,可兼容不同尺寸物料、兼容不同幅宽,兼容不同给料速度

3)先进的多层高速处理调度机制,根据高速处理中的实时性需求,中央调度器将多种算法动态部署于CPU,GPU,FPGA之间。既保持了识别的准确性,同时实现了分选的高速实时性

4)特有的基于时间序列的高速FPGA控制信号设计,保证了多处理器之间的时间精确同步

5)模块化设计,给料系统、检测系统和分离系统等子系统可根据需求灵活动态组合

6)长寿命硬件设计,核心器件全进口,保障长期稳定运行

7)采用专利降噪设计,降低设备运行中产生的振动和噪声,抑制噪声污染

8)智能诊断系统,实时动态对核心元件进行诊断分析预警,降低维护成本

9)一键运行按钮,简单易用

10)独特的射线防护设计,电离辐射强度优于国标要求数值,安全可靠


3.3适用领域与处理能力

适用于钨矿、锑矿、锡矿、铅锌银矿、铜矿、金矿、钼矿等有色金属、贵金属、稀有金属矿以及长石、石英等非金属的预选抛尾工艺,替代人工手选作业、全磨全选,可大幅提高粗选抛废率,提高入磨品位,扩大产能,提质增效,降低选矿成本,实现矿山智能化生产。SIXS型装备可分选10-100mm粒级范围矿石,最大处理能力达240t/h。主要性能参数见表1。

表1 主要性能参数


3.4应用效果

推荐 12
相关新闻:
网友评论:
0条评论/0人参与 网友评论

版权与免责声明:

① 凡本网注明"来源:www.188betkr.com "的所有作品,版权均属于www.188betkr.com ,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用。已获本网授权的作品,应在授权范围内使用,并注明"来源:www.188betkr.com "。违者本网将追究相关法律责任。

② 本网凡注明"来源:xxx(非本网)"的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责,且不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、网站或个人从本网下载使用,必须保留本网注明的"稿件来源",并自负版权等法律责任。

③ 如涉及作品内容、版权等问题,请在作品发表之日起两周内与本网联系,否则视为放弃相关权利。

粉体大数据研究
  • 即时排行
  • 周排行
  • 月度排行
图片新闻