JKSimMet模擬軟件在某金礦磨礦分級系統多目標協同優化中的應用

龔道振,王培龍,孫春寶,寇玨,張瑞洋,胡陽

1.北京科技大學 金屬礦山高效開采與安全教育部重點試驗室，北京 100083； 2.北京科技大學 土木與資源工程學院，北京 100083

礦山生產處理單位礦石的能耗是衡量其礦產資源開發利用水平的重要指標之一[1]。礦石粉碎能耗占金屬礦山生產總能耗的35%～50%[2-4]，在礦石粉碎工藝流程中磨礦作業的能耗最高，占到礦石粉碎總能耗的80%～85%[5]。磨礦分級系統的礦石處理能力往往決定了選礦廠的處理能力，而且磨礦產品的質量直接影響后續選別作業的技術指標。因此，優化磨礦分級系統是實現礦山節能降耗、提高資源開發利用水平的重要途徑。

某金礦選廠采用采用一段閉路磨礦、一粗二掃二精浮選、中礦再磨返回粗選的選礦工藝。該金礦處理的礦石屬于微細粒浸染型難選冶金礦石，礦石中的金主要以黃鐵礦包裹金形式賦存。礦石的邦德球磨功指數高達19.76 kWh/t，現場生產實踐表明磨礦產品細度必須達到-74 μm占75%～80%才能保證良好的浮選指標。礦石的高硬度加上浮選作業對磨礦產品細度的高要求導致選廠的磨礦能耗高，同時也制約了選廠產能的提高。為了實現選廠的提產增效和節能降耗，采用JKSimMet模擬軟件對選廠的磨礦分級系統進行了多目標協同優化。

1 JKSimMet模擬軟件簡介

JKSimMet是澳大利亞Julius Kruttschnitt礦物研究中心研發的專門針對碎磨流程的模擬軟件[6]，可以計算模擬礦石物料在各碎磨作業段或在整個碎磨系統中的運行狀況，包括處理量、物料粒度分布、礦漿濃度等[7]。該軟件特別適合用于對現有的破碎磨礦流程進行優化，通過利用JKSimMet軟件分析實際碎磨流程的運行數據，找出薄弱環節，采取進行針對性的優化措施，可提高流程的產能或使磨礦產品更好地滿足后續選別作業的要求[8]。

1.1 磨礦單元計算模型介紹

JKSimMet軟件采用基于總量平衡的理想混合模型(Perfect Mixing Model)計算粉碎產品的粒度組成。在連續給料的條件下，磨機內某一粒級i的總量平衡表達式如式(1)所示，理想混合模型示意圖如圖1所示。

(1)

式中fi為給料中i粒級物料的質量；ri為磨機內i粒級物料的破碎速率；si為磨機內部i粒級物料的質量；aij為大于i粒級的物料被破碎至i粒級的比例；di為磨機內i粒級物料的排出速率。

圖1 理想混合模型示意圖Fig.1 Schematic diagram of the ideal mixing model

在使用JKSimMet模擬碎磨流程時，礦石在粉碎設備中的粉碎效果由礦石粉碎特征參數、磨機設備參數和操作參數共同決定。因此，利用JKSimMet軟件可以建立與現場磨礦分級系統流程結構特點、設備參數和礦石性質相吻合的模型，并準確模擬該系統在不同工藝參數下的運行情況。

1.2 分級單元計算模型介紹

JKSimMet軟件中一般采用Nageswararao模型[9]來計算物料在水力旋流器中的分級指標。該模型能夠計算出旋流器給礦中各個粒級的分級效率和給礦中的水在溢流、底流中的分配比例，由以上數據便可計算出溢流和底流的濃度和粒度分布。Nageswararao模型采用簡化分級效率曲線(Reduced Efficiency Curve)計算物料分級效率。金屬礦山磨礦分級系統中旋流器的典型簡化分級效率曲線如圖2所示，圖中各個粒級的分級效率按式(2)計算。分離粒度d50決定了分級效率曲線的位置，參數α和β的值決定了分級效率曲線的形狀。在輸入旋流器結構參數、工作參數和旋流器給礦、底流、溢流的濃度和粒度分布等數據后，通過不斷調整模型各參數的值并將模擬結果與實際結果比較，可建立該旋流器的分級模型，用于后續模擬該旋流器在不同工作參數下的運行指標。

圖2 水力旋流器簡化分級效率曲線Fig.2 Simplified classification efficiency curve of hydrocyclone

(2)

式中E0是物料的分級效率；d是物料的實際粒度(μm)；d50c是修正過的分級效率為50%對應的粒級(μm)；α、β是定義效率曲線形狀的參數；C是進入到溢流中的水占給料所含水的比例(%)；β*由內部計算不屬于擬合參數。

2 磨礦分級系統考察與診斷分析

某金礦的磨礦分級系統流程結構如圖3所示。其中粗磨作業采用格子型球磨機，磨礦細度為-74 μm含量占77%左右；中礦再磨作業采用溢流型球磨機，磨礦細度為-74 μm含量占75%～80%。浮選各作業中礦合并后泵送至旋流器組進行預先分級，溢流輸送至浮選粗選給礦攪拌槽，底流給入中礦再磨球磨機。粗磨分級作業旋流器底流的一部分(約占粗磨球磨機處理量10%～15%)直接給入再磨球磨機。

圖3 某金礦磨礦分級系統流程結構Fig.3 Configuration of the grinding circuit at a gold mine

對磨礦分級系統中各關鍵產品的粒度進行了篩析，結果如圖4～圖6所示。由圖5和圖6可知，粗磨作業和中礦再磨作業的旋流器給礦和底流的粒度組成差別并不明顯，這說明旋流器的運行參數與球磨機的運行參數沒有充分匹配，導致旋流器并未充分發揮其物料分級的能力。若調整旋流器的結構參數和操作參數，保證磨機排礦中的合格粒級及時排出，可提高磨礦分級系統的處理能力。

圖4 粗磨螺旋分級各產品粒度組成Fig.4 Particle size distribution of the products in the coarse grinding-spiral classification circuit

圖5 粗磨旋流器各產品粒度組成Fig.5 Particle size distribution of products in the coarse grinding-cyclone circuit

3 JKSimMet模型建立及驗證

采用JKSimMet軟件建立了與該金礦礦石性質和磨礦分級工藝流程相匹配的數值模擬模型并對該模型進行了驗證。磨礦分級系統中球磨機模型和旋流器模型的輸入參數分別如表1和表2所示。磨礦分級系統JKSimMet模擬結果如圖7所示，粗磨分級系統和中礦再磨分級系統的模擬結果分別如表3和表4所示。可見模型模擬的關鍵產品的粒度和濃度與實際考察的偏差很小，模型吻合度很高。

表2 JK SimMet軟件旋流器模型輸入參數Table 2 Input parameters of the cyclone model in JKSimMet software

圖7 某金礦磨礦分級系統JKSimMet模擬結果Fig.7 Simulation results of the grinding circuit at agold mine using JKSimMet

表3 粗磨分級系統JKSimMet模擬結果Table 3 JKSimMet simulation results of the coarse grinding and classification system

表4 中礦再磨分級系統JKSimMet模擬結果Table 4 JKSimMet simulation results of the middlings regrinding- classification system

4 磨礦分級系統整體模擬優化

大量的礦山生產實踐已證明,以“多碎少磨”為理念的碎磨流程優化是提高礦石粉碎效率的有效措施。由于破碎作業的能量利用效率遠高于磨礦作業的能量利用效率，因此讓破碎作業盡可能多的承擔礦石粉碎任務，降低球磨機給礦粒度能夠提高整個碎磨流程的粉碎效率。考慮到現場細碎圓錐破碎機設備作業率較低，可進一步將細碎排礦口從10 mm減小至7 mm，減小球磨給礦粒度，將更多礦石粉碎任務分配給細碎作業。優化前后粗磨球磨機新給礦粒度組成變化如圖8所示，通過減小細碎排礦口尺寸可將球磨給礦粒度F80從10.0 mm降低至7.0 mm。

圖8 優化前后粗磨球磨機新給礦粒度組成對比Fig.8 Comparison of particle size distribution of new feed for coarse grinding mill before and after optimization

水力旋流器的結構尺寸和操作參數對物料分級效果有重要的影響[10]。現場粗磨作業和中礦再磨作業的旋流器分級效果不理想，旋流器給礦與底流產品粒度差異小，因此針對性地調整了旋流器的結構參數和工作參數，提升了物料的分級效率。采用JKSimMet軟件分別模擬了粗磨旋流器組在不同給礦濃度和不同沉砂口直徑下的運作指標。模擬結果顯示：增大沉砂口直徑后旋流器分離粒度d50減小，溢流產品P80減小，分級效率得到了提升，但是旋流器給礦壓力顯著上升；增大旋流器給礦濃度后旋流器分離粒度d50增大，溢流產品P80增大，分級效率降低，但是旋流器給礦壓力顯著降低。旋流器正常工作時的給礦壓力應不超過0.13 MPa，壓力過大會增加旋流器給礦端的磨損，影響設備壽命和設備工作效率。綜合考慮，采取了增大沉砂口直徑同時適當增加給礦濃度的優化方案，以保證提高旋流器分級效率的同時將旋流器給礦壓力保持在合適的范圍內。采取的具體優化措施為：將粗磨作業旋流器的給礦濃度由47.5%提高至49.3%，旋流器沉砂口直徑由70 mm增大至75 mm；將中礦再磨作業旋流器的給礦濃度由54.9%提高至59.9%，旋流器沉砂口直徑由35 mm增大至40 mm。

中礦再磨磨機的運行功率為139 kW，電機安裝功率為210 kW，電機利用系數僅為66%。目前磨機鋼球充填率為31%，而溢流型球磨機的鋼球充填率最大可達45%～50%。因此中礦再磨磨機的能力還有富余，可增加該磨機的給礦量，同時應提高鋼球充填率，以保證在磨機處理量增加的情況下磨礦細度不變。采取的具體優化措施為將粗磨旋流器底流分給中礦再磨磨機的比例從當前的8%提高至13%，同時將該磨機的鋼球充填率由31%提高至40%。

磨礦分級系統整體優化調整的參數如表5所示。磨礦分級系統整體優化前后磨礦分級系統的運行效率對比如表6所示。通過采取表5中的優化措施，磨礦分級系統的處理能力提升至44 t/h，并且優化后粗磨產品細度P80從85 μm降至80 μm。優化后明顯提高了球磨機的磨礦效率。在增加流程處理量25%的情況下將粗磨比能耗從11.09 kWh/t降低至9.94 kWh/t，并且磨礦產品細度從86 μm降低至80 μm；將中礦再磨比能耗從9.93 kWh/t降低至7.23 kWh/t，并且中礦再磨細度基本保持不變。通過優化流程各工作參數，旋流器的分級效率也得到了明顯的改善，粗磨旋流器的分級粒度由111 μm降低至104 μm，中礦再磨旋流器的分級粒度由78 μm降低至75 μm。優化后球磨機的排礦粒度變粗，旋流器的返砂比增加，減少了礦石的過磨。

表5 磨礦分級系統整體優化調整參數Table 5 Adjusted parameters of the grinding and classification system before and after optimization

表6 磨礦分級系統整體優化前后運行指標對比Table 6 Comparison of the operating indices of the grinding and classification system before and after the optimization

5 結 論

采用JKSimMet模擬軟件對某金礦磨礦分級系統進行了多目標協同優化，采取的主要優化措施為：降低球磨機給礦粒度，增加中礦再磨球磨機鋼球充填率，調整旋流器的沉砂口尺寸、給礦壓力、給礦濃度，增加粗磨旋流器底流給入再磨球磨機的礦量等。模擬結果顯示優化后磨礦分級系統的處理能力由35 t/h提升至44 t/h，粗磨比能耗從11.09 kWh/t降低至9.94 kWh/t，中礦再磨比能耗從9.93 kWh/t降低至7.23 kWh/t，并且粗磨產品細度P80從86 μm降至80 μm。通過對磨礦分級系統中各工藝參數的協同優化，增加了磨礦分級系統的處理能力，降低了磨礦比能耗，并且提高了磨礦產品的質量，達到了選廠提產提質、節能降耗的目標，為類似礦山磨礦分級系統的優化提供了參考和借鑒。