Начиная с 1990-х годов, зарубежные страны начали изучать интеллектуальные технологии обогащения и добились ряда теоретических прорывов, таких как GunsonSortex в Великобритании и Outo-kumpu в Финляндии, а также RTZOreSorters и др., разработав и выпустив более десяти типов промышленных фотоэлектрических сортировщиков, радиоактивных сортировщиков и т.д., которые успешно применяются в области сортировки цветных и драгоценных металлов. Однако из-за высокой цены, низкой точности сортировки и небольшой производительности их внедрение и применение ограничены.
По сравнению с зарубежными странами, исследования в этой области в моей стране начались сравнительно поздно, и сфера исследований относительно узкая. Примерно в 2000 году на внутреннем рынке появились некоторые сортировочные машины, в основном цветовые, инфракрасные, электрические и т. д., которые в основном используются для сортировки зерна, продуктов питания, чая, лекарств, химического сырья, бумаги, стекла, отходов и других отраслей промышленности. Однако для драгоценных и редких металлов, таких как золото, редкоземельные элементы, медь, вольфрам, уголь, слабомагнитная железная руда и т. д., предварительная сортировка и отбраковка невозможны, особенно в области интеллектуального оборудования для предварительной сортировки сухих отходов с выбросом отходов.
В настоящее время отечественные рудники не располагают эффективным специальным оборудованием для предварительной обработки тугоплавких слабомагнитных руд, руд цветных металлов и т. д., в основном полагаясь на первоначальные методы ручной сортировки и магнитной сепарации. Размер частиц при сортировке обычно составляет от 20 до 150 мм, что приводит к высокой прочности и высокой стоимости. Для минералов с небольшими различиями во внешнем виде, цвете, блеске, форме и плотности руды и пустой породы эффективность сортировки низкая, погрешность большая, а некоторые минералы невозможно различить. Для магнетита можно использовать метод магнитной сепарации для отвалов, но для руд со слабыми магнитными свойствами, руд цветных металлов и т. д. погрешность разделения большая, эффективность разделения низкая, что приводит к серьезным потерям ресурсов.
Интеллектуальная сортировочная машина с датчиками подходит для предварительной обработки руды с высокой степенью разбавления исходной руды и хорошим эффектом разделения между окружающей породой и полезной рудой после дробления.
01
Снижение предельного содержания руды в руде эквивалентно расширению промышленных запасов руды;
02
Снижение затрат на последующее измельчение и обогащение;
03
Производительность системы может быть улучшена при условии, что исходное шлифовальное оборудование останется неизменным;
04
Улучшение выбранного сорта способствует стабилизации и повышению качества концентратов, а также снижению затрат на плавку;
05
Сокращение запасов мелкозернистых отходов обогащения, снижение производственных и эксплуатационных затрат на хвостохранилища, а также повышение уровня безопасности в районе водохранилища.
В качестве примера возьмем золотые рудники: в настоящее время доказанные запасы золота в моей стране составляют 15 000-20 000 тонн, что ставит ее на седьмое место в мире, с годовой добычей золота более 360 тонн, при этом запасы рудного золота составляют около 60%, а среднее содержание золота в руде — около 5%. Запасы рудного золота составляют около 3 миллиардов тонн (г/т). Мы стали крупнейшим в мире производителем золота. Однако в нашей стране процесс обогащения золота по-прежнему основан на традиционном флотационно-концентрационном цианировании. Нет эффективного способа отбрасывать отходы перед черновым дроблением и измельчением. Объём работ по дроблению, измельчению и флотации велик, а стоимость обогащения остается высокой. Коэффициент потерь при добыче составляет более 5%, коэффициент извлечения при обогащении и плавке — около 90%, себестоимость обогащения высока, коэффициент извлечения ресурсов низок, а охрана окружающей среды оставляет желать лучшего.
После предварительной сортировки с помощью интеллектуальных датчиков, отобранная пустая порода может составлять 50-80% от отобранной руды, обогащая выбранное содержание золота в 3-5 раз, сокращая количество рабочих на обогатительной фабрике на 15-20%, увеличивая объем отработанной пустой породы на 25-30% и производительность по металлу на 10-15%.
Затраты на дробление и измельчение могут быть снижены более чем на 50%, объем последующей химической флотации может быть уменьшен более чем на 50%, значительно повышается эффективность производства, улучшается ценность повторного использования отходов горных пород, снижается экологический ущерб и значительно повышается экономическая выгода.
Диапазон размеров частиц, обрабатываемых интеллектуальным сенсором, может достигать от 1 мм до 300 мм, а сенсор способен идентифицировать до 40 000 единиц руды в секунду. Для обработки каждой единицы руды от момента обнаружения приемным датчиком до получения команды сортировки исполнительным механизмом требуется всего несколько миллисекунд. Модуль впрыска также выполняет одну операцию за несколько миллисекунд. Максимальная производительность одной машины может достигать 400 т/ч, а производительность одного оборудования — 3 миллиона тонн в год, что эквивалентно масштабам средних и крупных рудников.
Интеллектуальное сенсорное сортировочное оборудование позволяет легко изменять программное обеспечение и задавать пороговые значения сортировки в режиме реального времени, а также оперативно реагировать на колебания качества и количества руды, чего невозможно достичь с помощью традиционного сортировочного оборудования. Как только руда достигает определенной степени диссоциации на стадии дробления, даже если это только степень диссоциации окружающих пород или пустой породы, или же конечный концентрат производится непосредственно, оно широко используется для различных металлических руд (немагнитная или слабомагнитная железная руда, медь, свинец, цинк, никель, вольфрам, молибден, олово, редкоземельные элементы, золото и др.), угля и неметаллических минералов, таких как тальк, флюорит, карбонат кальция, доломит, кальцит, апатит и др. Количество крупнозернистого концентрата, поступающего в последующий процесс, значительно уменьшается, а его качество улучшается, что позволяет значительно снизить затраты на последующее измельчение и обогащение. Интеллектуальное сенсорное обогащение не имеет аналогов среди традиционной ручной сортировки и магнитной сортировки. Разделение и фотоэлектрическое разделение отличаются точностью идентификации, скоростью отклика, эффективностью сортировки и производительностью обработки. Интеллектуальная сенсорная сортировка является комплексным проявлением современных сенсорных и цифровых технологий и стала основным направлением развития предварительной сортировки минералов.
Китайские минеральные ресурсы в основном представлены бедными рудами, и их запасы велики. Вопрос о том, как заранее утилизировать отходы, повысить эффективность последующего измельчения и обогащения, снизить себестоимость обогащения и активно отвечать общим требованиям страны по «созданию интеллектуальных и экологически чистых шахт», станет неизбежной тенденцией в развитии горнодобывающей промышленности страны. Поэтому разработка интеллектуального сортировочного оборудования, подходящего для отечественных минералов, неизбежна, и рыночные перспективы будут очень широкими.
Дата публикации: 25 февраля 2022 г.