title-icon
Яндекс.Метрика
» » Параметры и алгоритмы разделения при информационном методе обогащения

Параметры и алгоритмы разделения при информационном методе обогащения

Признак или производный от признака параметр разделения являются основой для принятия решения об удалении куска. Параметр разделения для однокомпонентных руд характеризует содержание или признак одного компонента. Для многокомпонентных руд вводятся несколько независимых (по числу компонентов) параметров, связанных при принятии решения логическими процедурами, тогда каждый параметр может характеризовать либо содержание одного компонента, либо соответствующий признак разделения, а алгоритм принятия решения включает несколько сравнений каждого параметра с соответствующими границами разделения по каждому из них. В другом случае несколько параметров объединяют в функцию нескольких аргументов и принятие решения об удалении производят путём сравнения значений функции, вычисленных по нескольким параметрам или признакам разделения, с заданной по каким-либо критериям границей-функцией. Таким образом, границей разделения может быть точка на числовой оси при одном параметре или признаке, линия или набор линий специально подобранной конфигурации на плоскости при двух параметрах или признаках, гиперповерхность нужной формы при n параметрах или признаках разделения. Примеры некоторых границ приведены на рис. 6.3.

Специально подобранные алгоритмы позволяют решать различные технологические задачи разделения. Это особенно важно для многокомпонентных руд.
Многокомпонентные руды при традиционной технологии обогащают по коллективно-селективным, селективно-коллективно-селективным схемам или по схемам последовательной селекции. Информационное обогащение, как правило, не может включать в себя многооперационные схемы, в большинстве случаев схема должна состоять из одной или двух последовательных операций. Очевидно, что преобладающим является вариант коллективной сепарации, редкими вариантами - селективная сепарация с выделением одного или двух компонентов либо сочетание в какой-либо последовательности двух сепараций -коллективной и селективной.
Если рассматривать операцию как селективную, то, принимая выделяемый в концентрат ценный компонент за единственный, можно в большинстве случаев не вводить понятие «параметр разделения», а ограничиться известным содержанием полезного компонента и признаком разделения (значением физического свойства разделения).
Прямое измерение содержаний нескольких компонентов позволяет использовать сложные параметры, получаемые с помощью арифметических или логических процедур. Рассмотрим это на простых примерах.
Впервые разновидности параметров разделения названы в работе алгоритмами применительно к радиометрической сепарации Э.Г. Литвинцевым. Далее будут проанализированы два типа алгоритмов разделения и соответствующих им параметров разделения R и Z. Алгоритм в данном случае - это процедуры отнесения куска к хвостам или концентрату по величине измеренного параметра разделения.
В редких случаях выделения селективных концентратов вводят дополнительное ограничение по вредным примесям. Тогда разделение можно вести по величине модуля качества (отношение содержаний полезного компонента ?п к содержанию вредного ?в - С или, наоборот, - по ?в/?п = С' (см. рис. 6.3, а)): концентрат, если
С = ?п/?в ? Сгр,

или концентрат, если
С' = ?в/?п ? Сгр',

где Cгр и Cгр' - граничные значения модулей, обеспечивающие для данной руды требуемое качество концентрата (могут быть найдены по кривым контрастности по С и С').
Если модуль не лимитируется, а накладываемые ограничения не увязываются с соотношением ?п и ?в, разделение можно вести по алгоритму с использованием логических процедур (см. рис. 6.3, б):
концентрат, если
?п??п ? ?вi??вi,

где ?п, ?Bi - граничные значения соответственно для полезного и i-го вредного компонентов, обеспечивающие для данной руды требуемое качество концентрата по полезному компоненту и вредным примесям (могут быть получены по соответствующим кривым контрастности).
Если лимитируются и модуль (С'?Сгр'), и высокое содержание одного из компонентов (?п??п), разделение следует вести по сложному алгоритму, показанному на рис. 6.3, в.
При коллективном обогащении понятия о параметрах и алгоритмах расширяются.
В первую очередь следует отметить параметр разделения, связанный с косвенными признаками разделения. Косвенный признак разделения (плотность, магнитная восприимчивость, электропроводность) связан с содержаниями компонентов ?1, ?2 вероятностными зависимостями П1(?1), П2(?2), поскольку П1, П2, Ппор - величины случайные.
?П - параметр разделения для частиц в приращениях по отношению к породе для двухкомпонентной руды может быть записан в виде
?П = ?П1*a1 + ?П2*?2,

где ?П1, ?П2, ?П - приращения признака разделения соответственно первого, второго компонентов и частицы по отношению к признаку разделения породы Ппор (например, ?П1 = П1-Ппор).
Следует отметить, что коллективное обогащение возможно, если ?П1 и ?П2 имеют один и тот же знак.
Данный параметр разделения является функцией не только содержаний компонентов ?1, ?2, но и признаков разделения, для них характерных, - П1, П2. Граница разделения устанавливается по ?П, а потому разделение по содержанию компонентов не может быть достаточно точным. Из рис. 6.4 следует, что по ?Пгр в данном случае можно в любой продукт выделить куски и с ?min, и ?max=1.

В некоторых случаях может быть измерено содержание лишь одного из компонентов и, если содержания других компонентов связаны с ним положительной корреляцией, коллективное обогащение можно вести по Х-параметру (см. рис. 6.3, г) с использованием алгоритма: хвосты, если
[center]Х = ?i

title-icon Подобные новости