SABC 粉磨系統中閉路香蕉篩分級作業的優化研究

韓雪濤，張 萌，李 剛

1中廣核鈾業斯科有限公司 納米比亞斯瓦科普蒙德 8667

2洛陽礦山機械工程設計研究院有限責任公司 河南洛陽 471039

3礦山重型裝備國際重點實驗室 河南洛陽 471039

納 米比亞湖山鈾礦設計處理原礦 45 000 t/d，其粉磨工藝采用 SABC 流程，最終磨礦產品P80為 355 μm。與傳統 SABC 流程相比，該項目由于磨礦產品較粗，因此采用香蕉篩代替旋流器作為球磨系統的閉路分級設備，一方面獲得較好的分級性能，為后續浸出工藝提供合格的礦石粒度；另一方面香蕉篩的處理量大且無需占用較大的空間。

項目自 2016 年試車運行以來，香蕉篩的分級作業頻繁出現篩板結垢、沖洗水噴嘴堵塞與篩面積水過多等一系列問題，嚴重影響項目的正常運行和產能提升。筆者根據現場實際運行工藝參數，在重新核算香蕉篩處理能力的基礎上，分析與總結影響分級作業的不利因素[1]，并通過 JKSimMet 軟件進行模擬與分析，研究入篩物料的粒度分布與各環節的補加水量對分級性能的影響，從而優化分級作業的工藝參數，同時改進篩網材料和完善不良操作[2]，最終獲得較為滿意的分級性能，使粉磨系統逐步達到設計處理能力。

1 湖山鈾礦簡介

納米比亞湖山鈾礦項目是目前世界上規模最大的露天鈾礦，包括露天采礦場、水冶廠和硫磺制酸廠等。

湖山鈾礦項目選礦設計處理能力為 1 875 t/h(45 000 t/d)，粉磨工藝采用 SABC 流程，如圖 1 所示。具體為儲礦堆礦石經輸送帶給入 1 臺φ10.77 m×5.29 m 半自磨機，半自磨機排礦經圓筒篩分級，圓筒篩篩上 +12.5 mm 頑石經圓錐破碎機破碎后返回半自磨機再磨，圓筒篩篩下 -12.5 mm 物料給入到緩沖泵池，經渣漿泵輸送到 4 臺 3.6 m× 7.3 m 香蕉篩，香蕉篩篩下 -0.63 mm 物料進入浸出作業，篩上 +0.63 mm物料經輸送帶給入 1 臺φ6.51 m×10.21 m 球磨機，球磨機排礦到緩沖泵池，與香蕉篩形成閉路磨礦分級系統。

圖1 SABC 粉磨流程Fig.1 Process flow of SABC grinding system

香蕉篩的分級作業為粉磨系統的把關環節，其運行效果不但關系到整個粉磨系統的處理能力，而且直接影響到浸出作業的正常運行以及鈾的浸出率。然而，項目自運行以來，香蕉篩的分級作業出現一系列問題，嚴重影響到粉磨系統的正常運行與產能提升，是項目中急需解決的關鍵“卡脖子”難題。

2 香蕉篩能力核算

項目于 2016 年底投產后，供給水冶廠的礦石粒度和硬度與原設計基本一致。但由于香蕉篩篩板處理能力的限制，磨礦系統的處理量只能達到 1 200 t/h，僅為設計處理能力的 64%。

2.1 設計參數與實際運行參數

香蕉篩由南非 Vibramech 制造商生產，最初設計采用 4 臺香蕉篩 (3 用 1備)進行最終的控制分級，香蕉篩設計參數與實際運行參數對比如表 1 所列。

香蕉篩的設計選型并沒有行業通用的計算方法。廠商在計算篩分面積時，主要依據工廠試驗確定篩板的核心參數篩分通量，即單位面積、單位時間內通過的流量 (m3/h/m2)，再根據進入振動篩的設計參數計算篩板所需的總面積。

在湖山鈾礦項目中，廠商對篩分設備的篩板總面積的計算產生了嚴重的偏差，香蕉篩的選型與物料粒度和濕度、篩孔形狀、篩面傾角、篩面長度、篩面的運動特性和篩上物料厚度等因素有關[3]，工廠小型試驗無法模擬實際運行情況，并且試驗放大后很容易產生偏差。因此研究一種較為可靠的香蕉篩能力計算方法尤為關鍵。

表1 香蕉篩設計與運行參數Tab.1 Design and operating parameters of banana screen

2.2 香蕉篩能力核算

根據相關文獻的理論計算，通過與湖山項目香蕉篩的實際運行參數進行對比，提出了香蕉篩選型的具體參數計算方法。

2.2.1 經驗公式估算法

根據《選礦設計手冊》中的經驗式[4]

依據香蕉篩分級作業的實際運行狀態，各參數取值如表 2 所列。

表2 香蕉篩分級作業的參數取值Tab.2 Values of operating parameters of banana screen

將表 2 中參數代入式 (1)可知，若篩分效率為70%，篩網名義面積為 110 m2，與 4 臺振動篩篩面面積 (108 m2)一致。但是制造商提供的香蕉篩篩分效率為 94%，同時根據香蕉篩的工作特點，即使不同傾斜段所對應的篩分效率存在差異[5]，篩分效率取值 70%也與事實明顯不符，因此式 (1)無法適用于香蕉篩的選型計算。

2.2.2 篩分理論公式計算法

根據《Screening Theory and Practice》中的細篩計算式[6-8]依據香蕉篩分級作業的實際運行狀態，各參數取值如表 3 所列。

表3 細篩計算公式參數取值Tab.3 Values of parameters of fine screen calculation formula

式 (2)剔除了篩分效率參數，引入了顆粒粒度系數X以及傾斜系數G，其中顆粒粒度系數X表示進入振動篩粒度越細，附著在粗粒上的幾率越高，越難篩分；傾斜系數G表示根據篩面與水平方向的傾角而選擇不同的參數值。將表 3 中參數代入式 (2)，計算得到所需篩網面積為 109 m2，而現場 4 臺香蕉篩的總面積為 108 m2，全部運行時基本可達到設計產能，計算數據與現場實際情況的吻合度非常高。

通過上述 2 種計算方法的比較可以看出，式 (1)主要應用于直線篩計算，并且篩分效率系數K3取值非常困難，對結果影響較大，不適用于香蕉篩的選型計算；式 (2)中引入了顆粒粒度系數X以及傾斜系數G，并且顆粒粒度系數X的取值范圍比較窄，對結果影響較小，可用性較高。但是此系數為經驗值，與進入振動篩的礦石粒度相關，因此需要根據大量的實測數據總結出不同工況下的經驗數據，才能具備真正的實用性。

3 影響香蕉篩處理能力的因素

在前期運行階段，香蕉篩篩板出現比較嚴重的結垢現象，不但導致篩分效率低下，而且嚴重影響系統產能。

試運行過程中，在篩孔為 0.63 mm 的條件下，每2～3 d 就產生極其嚴重的結垢問題，導致篩孔堵塞，篩板分級作業能力低下，限制系統產能；同時篩面磨損速度非常快，需要頻繁更換，也影響了系統的作業率。

篩面的結垢物取樣分析結果如表 4 所列，其主要成分是硫酸鈣和硅酸鹽。形成原因是：原礦中有大量的鈣、硅元素，粉磨系統用水為循環酸化水，pH 值在 1～2，高含量的硫酸根與鈣會形成大量的不溶物而附著在篩面上。

表4 結垢物分析結果Tab.4 Analysis results of scale

4 優化與改進

4.1 模擬與分析

在核算香蕉篩的處理能力與分析不利操作因素后，通過 JKSimMet 軟件的模擬與分析，研究香蕉篩的合理運行參數。現場香蕉篩的給料礦漿取樣分析結果表明，給料礦漿固含量在 42%～45%，明顯低于設計值 54%。JKSimMet 軟件模擬分析表明，調節磨礦流程的水平衡，可以提高進入篩分環節的礦漿質量分數，一定程度上提高香蕉篩的作業效率。

根據現場采集的數據進行 JKSimMet 物料平衡計算，模擬的物料平衡結果如圖 2 所示。

4.2 優化方案

根據以上對香蕉篩能力的核算結果與不利因素的分析，制定香蕉篩的優化方案如下。

(1)改進篩網材料，調整沖洗水位置 篩網材料較硬可能是篩板結垢的一個原因。經過長期的篩板現場測試，發現將篩板的硬度降為 70HA，可保證在運行過程中篩面基本不結垢，同時篩板壽命有所延長。但硬度降低后，篩板在安裝拆卸過程中容易變形，可通過在邊框內埋入鋼條的方式增加其強度。為促進香蕉篩的分級作業，將原在香蕉篩前布置的沖洗水調整到中部位置，因物料到中部位置質量分數較高，通過加強沖洗水可促進物料分級。

(2)控制香蕉篩給料礦漿質量分數 根據JKSimMet 的模擬與分析結果，結合香蕉篩原設計給料礦漿質量分數，表明提高給料礦漿質量分數有利于分級作業。因此，決定通過調節緩沖泵池的補加水量，將香蕉篩的給料礦漿質量分數從前期運行的約45% 提高至約 54%。

圖2 JKSimMet 物料平衡計算Fig.2 Material balance calculation by JKSimMet

(3)加大篩孔 為進一步提高分級效果，緩解香蕉篩處理能力不足對磨礦系統處理能力的制約，將香蕉篩篩孔增大至 0.8 mm。

4.3 改進效果

4.3.1 篩板結垢基本消除

對香蕉篩運行情況進行取樣分析，改造前后運行參數如表 5 所列，改造前后篩板結垢情況對比如圖3、4 所示。

表5 香蕉篩實際運行參數Tab.5 Actual operating parameters of banana screen

圖3 原篩板結垢情況Fig.3 Scale on original screening plate

篩板硬度降低后，孔徑彈性變大，在運行過程中礦石顆粒很難長時間附著在縫隙中逐漸“長大”，因此無法形成結垢。

圖4 硬度降低后的篩板結垢情況Fig.4 Scale on screening plate after hardness decrease

4.3.2 分級作業明顯改善

根據現場磨礦分級流程的情況，設計了 3 個取樣點，如圖 5 所示，每個作業點分別取樣 3 次，取樣間隔 30 min，混合后對取樣結果進行數據統計分析。改造前后，振動篩篩孔為 0.63 和 0.80 mm 時的數據對比結果如表 6 所列。

圖5 取樣流程及取樣點設置Fig.5 Sampling process and layout of sampling points

由表 6 可知，當篩孔為 0.63 mm 時，給礦粒度F80為 1.429 mm，振動篩溢流P80為 3.76 mm，底流P80為 0.33 mm。當振動篩篩板篩孔為 0.8 mm 時，給礦粒度F80為 1.44 mm，振動篩溢流P80為 4.71 mm，底流P80為 0.53 mm。同時將實際粒度分布與 JKSimMet模擬計算結果進行對比，如圖 6～9 所示。香蕉篩的溢流和底流粒度一致性較高，表明 JKSimMet 軟件用于分析與優化香蕉篩的分級作業具有一定可靠性。

4.4 下一步優化目標

通過對香蕉篩進行優化與改進，采用 4 臺香蕉篩同時運行，粉磨系統可以達到設計產能。但由于篩孔擴大至 0.80 mm，導致篩下產品粒度偏粗，對下游設備造成潛在的磨損問題[9-10]，后續考慮增加振動篩或旋流器來提高篩分環節的處理能力。

表6 不同篩孔時各作業點粒度分布的對比Tab.6 Comparison of size distribution at various operating points on screening hole differing mm

圖6 篩板孔徑 0.63 mm 時溢流的實際數據與模擬對比Fig.6 Comparison of actual data and simulation ones of overflow while screening hole being 0.63 mm

圖7 篩板孔徑 0.63 mm 時底流的實際數據與模擬對比Fig.7 Comparison of actual data and simulation ones of underflow while screening hole being 0.63 mm

圖8 篩板孔徑 0.80 mm 時溢流的實際數據與模擬對比Fig.8 Comparison of actual data and simulation ones of overflow while screening hole being 0.80 mm

圖9 篩板孔徑 0.80 mm 時底流的實際數據與模擬對比Fig.9 Comparison of actual data and simulation ones of underflow while screening hole being 0.80 mm

JKSimMet 軟件模擬與分析表明，通過調節半自磨機格子板孔徑和球磨機的轉速可優化振動篩給料的粒度分布，未來將通過磨礦工藝參數的優化進一步提高香蕉篩的分級效率。

5 結論

(1)根據湖山鈾礦的現場實測數據，《選礦設計手冊》中的計算方法不適用于香蕉篩的選型計算。

(2)《Screening Theory and Practice》中對于香蕉篩的選型計算與現場實測數據非常吻合，實用性較高，但仍需更多的現場數據進行積累驗證。

(3)經過對香蕉篩板的改造，已經解決了產能受限、篩面磨損快以及篩板結垢等問題，但篩下產品粒度偏粗帶來的下游管線潛在磨損問題仍未解決。

(4)在篩孔為 0.63 mm 時，振動篩溢流的實際粒度相比模擬粒度偏粗，底流實際粒度相比模擬粒度偏細，其原因是孔徑 0.63 mm 的篩板結垢比較嚴重，篩孔堵塞導致實際篩孔變小；在篩孔為 0.80 mm 時，振動篩溢流和底流的實際粒度相比模擬粒度均偏粗，底流偏粗是因為硬度降低后的篩板彈性較強，在運行過程中會有一些偏粗顆粒進入底流，但溢流偏粗暫未找到原因，這可能是因為取樣代表性不足導致的。