半自磨試驗數據分析及運用探討

秦華江,馬 驍

(金堆城鉬業股份有限公司，陜西 西安 710077)

0 引 言

碎磨工藝選擇是選礦廠建設的重中之重，它直接關系選礦工程項目的3個指標：項目投資、選礦生產能力、選礦生產運行成本。眾所周知，目前無任何一種碎磨工藝對所有礦石而言是適宜的。每座礦山選礦廠建設都必須進行必要技術經濟比較，根據礦體規模、位置、礦石可磨性、生產能力、礦物組成和其他諸多因素，認真分析、謹慎選擇并確定該礦石的碎磨工藝[1]。

目前國內外各大型礦山主要碎磨工藝有3種，即常規碎磨工藝、自磨(半自磨)工藝、高壓輥磨工藝。針對這3種碎磨工藝回路設計和建設均需進行必要的試驗研究用于支撐設備選型和確定最終適宜工藝參數。常規碎磨需棒磨、球磨功指數用于棒磨機和球磨機選型計算；自磨(半自磨)工藝需JKDWT(Jullis kruttschnitt Drop weight Test即JK落重試驗)、SMC(SAG Mill Comminution)等試驗研究，大規模復雜礦石甚至需半工業(工業)試驗數據來支撐碎磨回路選型設計；高壓輥磨機工藝需進行高壓輥磨機單獨試驗研究。綜上所述，碎磨工藝設計和選擇進行相應的試驗工作十分必要，試驗工作是保證設計準確性和可靠性的基礎，是建設成功和生產運行穩定的基本保障。

自磨(半自磨)工藝對礦石的適應性強，靈活度大，能根據礦石性質的變化實時調整工藝參數從而降低能耗和鋼耗，降低選礦廠生產成本，提高企業效益[2]。針對自磨(半自磨)獨具的工藝特點，為了在設計階段優化工藝，保證設備選型滿足整個礦山生產需要，進行相應的試驗工作勢在必行。本文對常用半自磨工藝試驗工作進行了總結、分類和評述，同時對其部分試驗數據分析和數據運用進行了研究，在此基礎上對試驗數據的進一步開發和運用提出建議。

1 半自磨試驗種類

半自磨試驗的發展經歷了一個漫長過程。由于受到其礦石特性和取樣限制，在過去的30多年，半自磨工藝試驗研究規模經歷了由大到小的過程。迄今為止，該領域仍然有大量技術工作人員在不斷研究。目前半自磨試驗主要有：1989年MacPerson的麥佛森自磨可磨度試驗(MacPherson Autogenus Grindability Test)；1996年Siddal、Henderson 和 Putland開發的高級介質適用性試驗(Advanced Media Competency Test)；1996年Napier-Munn開發的JK 落重試驗(JKDWT)；1996年Starkey 和 Dobby開發的半自磨功指數試驗(SAG Power Index Test 簡稱SPI)；2004年Morrell的SMC 試驗；2006年Starkey開發的標準半自磨試驗(Standard Autogenous Grinding Design Test 簡稱SAG Design)等，還有以設備廠家為主的其它試驗，比如Mesto批次磨試驗。目前國內運用較多的有JKDWT、SMC 試驗和Mesto批次磨試驗。表1為半自磨工藝相關試驗方法一覽表。本文重點介紹目前國內項目中運用過的試驗方法，包括Mesto批次磨試驗、JKDWT和SMC試驗[1-2]。

表1 半自磨工藝相關試驗方法一覽表[1-2]

1.1 Metso批次磨試驗

Metso批次磨試驗需要試驗礦樣粒度為0～150 mm，閉路篩分粒度為12.7 mm，需要礦樣約2 400 kg，試驗分批進行非連續，數據分析采用數據庫。試驗簡述如下：批次磨試驗設備為φ1 829 mm×305 mm磨機，內徑為1.8 m，有效容積為1.106 m3，磨機轉速為23.8 r/min，是理論臨界轉速的73.8%。批次磨試驗須將磨礦濃度控制在60%～65%，磨機總充填率為28%的條件下，加入不同量鋼球和不同粒級比例礦樣磨礦5 min，隨后對磨礦產品進行篩分，對篩下-12.7 mm礦漿通過縮分后進行篩分分析并測定，結合測定的磨機輸入功率計算獲得單位凈功耗。磨機輸入功率由Esterline Angus功率表讀取獲得，用Prony制動曲線進行效率校正[2-4]。

1.2 JK試驗

澳大利亞昆士蘭大學JKMRC (Julius Kruttschnitt Mineral Research Centre) 團隊研究礦石破碎模型、物料特性表征方法、碎磨流程設計模擬工作，他們設計研發的模擬軟件JKSimMet(Julius Kruttschnitt Simulate for Metallurgy)在礦山和水泥行業內獲得了廣泛的使用。JKSimMet軟件模擬計算所需的參數需要通過特定的實驗室試驗來確定，即JKMRC單粒沖擊粉碎試驗(即JKDWT或JKBRT)、JKMRC剝磨粉碎試驗[2-3]。

1.2.1 JKDWT

落重試驗(Drop Weight Test簡稱DWT)是JKMRC于上世紀90年代中期推出的用于測定礦石物料沖擊粉碎特性的一種試驗方法。單套試驗共需試樣25 kg左右，一般要求提供100 kg未經處理的原礦。JKDWT主要是對單粒物料在不同能量沖擊粉碎作用下產物的粒度分布規律分析，獲得被粉碎物料的破碎特性，按照要求將63～13 mm粒度范圍的礦石分為5個粒級(63～53 mm、45～37.5 mm、31.5～26.5 mm、22.4～19 mm和16～13.2 mm)，每個粒級3份，分別用3種不同能量進行沖擊(樣品被置于混凝土基座鋼砧上，受到從一定高度沿導桿下落的鋼質落重塊的沖擊而粉碎。通過改變落重塊質量和下落高度可獲得不同能耗條件下的沖擊粉碎結果)，共15組試驗[2]。

使用指數函數t10=A(1-e-bEcs)來描述粉碎比能耗Ecs的關系，其中A和b是擬合參數。

Ecs—落重試驗時所設定的能級，kW·h/t；

t10—礦石在特定能量下破碎后的粒度分布函數在粒度為原始粒度1/10處的取值，%；

A—礦石在某一能量破碎過程中，所能達到的最細的粒度，A越大，表示礦石在同樣能級下產生的細粒級越多；

b—礦石在某一能量破碎過程中，達到平衡的速度，b越大，表示破碎過程完成的速度越快。

1.2.2 JK剝磨粉碎試驗

JKMRC剝磨粉碎試驗通常與JKDWT一同取樣。試驗使用的設備為φ300 mm×300 mm滾筒磨機，試驗參數為轉速53 r/min(臨界轉速率的70%)。試驗礦樣要求3 kg的53～37.5 mm粒級。試驗過程中不加磨礦介質，把試驗礦樣倒入試驗機內，開機轉動10 min后取出礦樣進行篩分。根據結果和相應參數求得剝磨粉碎參數ta，ta定義為試驗產物t10值的1/10[2-3]。

1.3 SMC試驗

SMC是JKDWT基礎上改良的一種測試礦石可碎性的試驗，其最大特點為所需礦石樣品量小。從粒級組成而言，只需31.5～26.5 mm、22.4～19.0 mm、16.0～13.2 mm 3個粒級進行試驗測試。SMC試驗過程與JKDWT完全一致，但SMC試驗僅對3個粒級進行測試，容易獲得試驗礦樣。SMC試驗通常需要100塊指定粒度試樣，首先測定平均密度然后分為5份，每份20塊。對每份進行1個預定比能耗水平的單粒沖擊粉碎，將同一比能耗水平下的粉碎產物合并篩析。SMC試驗共需消耗約5 kg試樣量，一般要求提供試樣20 kg[2-3]。

SMC試驗依據t10-E性能曲線獲得以kW·h/m3為單位的落重指數DWi(drop-weight index)以及A和b值，但它不能獲得破碎機參數，也不能獲得半自磨/球磨模擬流程的物料參數ta以及其他反映物料粒度影響參數。通常情況下SMC試驗以模型為依據，對ta值進行估算，根據Morrell(2009)開發出來的公式獲得Mia、Mic和Mih參數[2]。

2 半自磨試驗數據分析和運用

2.1 Metso批次磨試驗數據分析運用

在JKDWT試驗廣泛運用前，Metso批次磨試驗是運用較廣泛的一種試驗方法。國內有色行業早期的半自磨工藝多采用Metso批次磨試驗，運用其數據進行選型和工程設計，比較典型的工程包括冬瓜山銅礦、普朗銅礦、東溝鉬礦、德興銅礦等。

根據相關文獻報道：冬瓜山銅礦根據Metso批次磨試驗獲得半自磨運行比能耗值，進行選型和設計。Metso 批次磨試驗結果表明：裝球率6%～12%時，-12.7 mm占100%的比能耗為6.25～7.15 kW·h/t，根據數據庫的生產實踐比能耗在6.58～9.87 kW·h/t范圍內采用半自磨工藝是經濟可行的，因此冬瓜山銅礦適宜采用半自磨工藝。冬瓜山銅礦生產實踐證明Metso 批次磨試驗獲得的重要參數對設備選型和工藝確定有效，選取的工藝和設備規格合理[2,6,8]。

按照Metso批次磨試驗結果的判定標準對其它礦山進行分析。普朗銅礦Metso批次磨試驗獲得比能耗10.50 kW·h/t，比9.87 kW·h/t稍高，但是生產實踐證明適宜。東溝鉬礦Metso批次磨試驗比能耗9.10 kW·h/t，德興銅礦2.25萬t/d生產線Metso批次磨試驗比能耗8.50 kW·h/t，均在適宜范圍內，生產實踐也證明滿足要求。

通過以上分析可知，Metso批次磨試驗獲得的比能耗能夠較好的評價半自磨工藝的適應性，且對工藝流程設計和設備選型具有指導作用，該試驗參數具有運用價值。當前Metso批次磨試驗多與JKDWT、SMC等試驗同時使用，多參數論證工藝可行性，進行設備選型校正。

2.2 JKDWT 數據分析運用

JKDWT完成后通常能夠獲得的關鍵參數包括抗沖擊破碎特性的A、b、A×b值以及t10，抗研磨破碎能力ta，礦石顆粒尺寸對抗沖擊破碎能力的影響分析、密度測試試驗結果。有的JKDWT還可以獲得邦德功指數、邦德磨蝕指數[5,7]。

當前JKDWT是進行半自磨工藝設計和運用的必做試驗，國內大多數選礦廠均進行了JKDWT試驗，其試驗數據成為影響工藝設計和選型的關鍵。

2.2.1 A、b、A×b值以及t10

A、b、A×b值以及t10是JKDWT獲得的最為關鍵數據，是半自磨工藝核心參數，是JK SimMet軟件模擬計算的基礎數據。參數A的意義是比能耗E趨于無窮大時t10的取值上限；參數b影響t10-E關系曲線在不同位置的斜率；A和b的乘積等于該曲線在E=0處的斜率，該數值可作為礦石抗沖擊粉碎強度的一個衡量指標。采用A×b值和1.0 kW·h/t的t10值進行評價，兩參數的數值越小，表示礦石的抗沖擊破碎能力越強。通常在JKMRC現有數據庫中，A×b取值的分布范圍是20～300，取值接近20的為極硬礦石，接近300的為極軟礦石。根據文獻報道，A×b值接近20礦石比較硬，超過80礦石比較軟，到200或300礦石相當軟；1.0 kW·h/t的t10值一般在20～70之間，接近20礦石比較硬，超過70礦石比較軟[2]。按照A×b值和t10的評價標準對部分礦山試驗數據進行分析，從獲得數據可知，A×b值為多數礦山所有，t10值部分礦山有。表2為東溝鉬礦、利比里亞某鐵礦、西烏旗某多金屬礦等礦山相關數據。

表2 A×b值、t10值對比分析表

由表2可知，由A×b值與1.0 kW·h/t的t10值獲得數據表征礦石的硬度基本一致，僅個別出現小幅偏差。因此，可以采用兩參數對礦石進行評價，也可作為JKSimMet軟件模擬基礎，從以上選礦廠的生產實踐來看數據運用可靠。

2.2.2 抗研磨破碎能力ta

抗研磨破碎能力參數ta，定義為試驗產物t10值的1/10。一般情況下，ta值越小表示抗研磨能力越強。根據文獻報道：ta值一般在0.1～1.7之間，接近0.1礦石比較硬，超過1.7礦石比較軟。ta也是進行JK軟件模擬的重要參數。ta參數意義與t10的意義基本一致[2，6，8]。

2.2.3 礦石顆粒尺寸與沖擊破碎能力關系

礦石顆粒尺寸對抗沖擊破碎能力的影響，該參數可作以下判定：

(1)礦石粒度增加，t10明顯增加，抗沖擊破碎能力減少，粒度大，抗沖擊能力弱，不適合自磨，不能形成磨礦介質。

(2)礦石粒度增加，t10明顯減少，抗沖擊破碎能力增強，粒度大，抗沖擊能力強，能形成磨礦介質適合自磨。

(3)通過斜率判斷，顆粒尺寸增加，t10增加明顯向上，可以推斷100～200 mm范圍內沒有可以作為介質的顆粒存在。某銅礦石樣品抗破碎能力隨顆粒尺寸的變化如圖1所示。

圖1 某銅礦石樣品抗破碎能力隨顆粒尺寸的變化曲線圖

(4)通常低能量t10值足夠高，也不會出現可以作為介質的礦石顆粒存在。

2.2.4 礦石密度分布

礦石密度分布會影響磨機裝料堆密度和相關功耗，尤其當自磨機/半自磨機用于低碳鋼裝載時。試驗礦石密度測定結果分析通常體現在兩個方面：①密度變化情況，若出現礦石高密度區間，特別是出現雙峰現象，產生頑石可能性高；②關注是否存在高密度，且抗破碎能力高的礦石組分，即t10值1.0 kW·h/t和A×b值小的礦石，若存在這種礦石顆粒(難磨粒子)在自磨機/半自磨機中聚集，導致實際支取功率高于期望支取功率，將會產生頑石。

圖2為某鉬礦礦石密度分布測定結果，由圖2可知，該礦無雙峰，也無高密度礦石，但是該礦的A×b值僅為26，接近硬礦石，屬于難磨礦石。該鉬礦多年生產實踐證明，礦石容易產生頑石，頑石產率達到15%～20%，直接影響生產。因此，當前依據試驗獲得礦石密度分布情況來判定頑石破碎的取舍還有所欠缺。目前為了保證半自磨工藝可靠性，通常在設計中多考慮增加頑石破碎作業。

圖2 某鉬礦礦石密度分布圖

2.2.5 邦德功指數和邦德磨蝕指數

邦德功指數在半自磨工藝中多指邦德球磨功指數，主要用于球磨機選型計算，也可用于判定礦石可磨性。據文獻報道：邦德球磨功指數位于10～13.5 kW·h/t為易磨礦石，13.5～17 kW·h/t為中等可磨度礦石，>17 kW·h/t為難磨礦石[2，6，8]。邦德磨蝕指數用于預估算球磨機的襯板、鋼球消耗。邦德球磨功指數的數據運用實例較多，在此不贅述。

2.3 SMC 數據分析運用

SMC試驗可獲得抗沖擊破碎參數A、b、A×b值。在此基礎上按照Morrell計算模型，將SMC和邦德球磨功指數試驗結果計算獲得落重指數DWi(kW·h/m3)、磨損參數ta，磨礦功指數Mia、高壓輥磨功指數Mih、破碎功指數Mic[5,7]。

當前通過SMC獲得的關鍵參數DWi，可對標數據庫DWi值給予判定，在0.5～14.0 kW·h/m3范圍內DWi數值低代表礦石容易破碎。

Mia、Mih、Mic三個參數分別表示為粗顆粒(>750 μm)磨礦、高壓輥磨機、破碎機的功指數，目前相關參數運用報道較少，生產實踐更少。曾有文獻報道采用Mia和Mib兩個數可共同估算常規磨礦系統總功率[2]。

3 數據運用建議

通過半自磨試驗數據分析和運用情況描述可知，當前半自磨試驗獲得的關鍵數據運用廣泛，實用性強，例如Metso批次磨試驗單位凈功耗；JKDWT和SMC獲得的A、b、A×b值以及ta值等；SMC試驗中獲得的輔助參數運用較少，特別生產實踐少，有的效果欠佳，例如JKDWT 礦石密度分布與頑石破碎作業判定，Mia、Mih、Mic參數的運用等。為了更好的使用半自磨試驗數據，結合現狀提出如下建議。

(1)充分理解試驗數據的理論和現實意義。所有數據均能客觀地反應礦石特性，科研工作者、設計者和生產實踐者均應充分認識，更好地運用。

(2)圍繞半自磨工藝的頑石破碎開展專項研究，解決礦石密度分布無法準確判定頑石破碎問題，尋找更準確和更可靠判定參數和方法。

(3)加大SMC試驗獲得輔助參數運用實踐。

(4)建議生產實踐者對試驗數據運用情況進行后評價。前期通過試驗數據進行設計和選型，后期對試驗數據的運用進行分析和評價，逐漸解決試驗數據和生產實踐之間差距，不斷修正試驗數據運用有效性。

4 結 論

(1)當前半自磨機試驗方法能夠獲得滿足半自磨機工藝確定和選型的關鍵參數，并且在生產實踐中獲得廣泛運用。

(2)當前半自磨機試驗方法獲得的參數不能完全解決半自磨工藝中的所有問題，比如是否采用頑石破碎作業無參數化指標來判定。

(3)設計單位、設備廠家和生產單位在關注半自磨試驗關鍵參數的同時也應關注其過程參數。通過過程參數充分認識所處理礦石的可磨性、可碎性等特性，從而更好地指導設計、選型和生產。