ventana que se muestra en la Figura 7. Si no se dispone de datos de distribución de tamaño, el número de tamaños se debe establecer en 1 en la ventana en la figura 12. Al especificar clase de datos de grado para los flujos internos y de productos, los datos sólo de material compuesto más de todos los tamaños de partícula es permitido y no distribuciones para tamaños de partículas separadas.
corrientes internas y de productos se pueden dar nombres descriptivos usando la ventana en la Figura 7.
26
4
Especificación de los parámetros para los modelos UNIDAD La mayoría de los modelos que se incorporan en ModSim requieren uno o más parámetros a especificar para que el modelo se describirá la unidad, ya que está configurado en el diagrama de flujo. especificación de parámetros se realiza mediante formas que están diseñados específicamente para el propósito. los parámetros de la unidad la entrada en el menú principal, aparecerá un formulario para la selección de unidades para la especificación de parámetros. Esto se muestra en la Figura 16.
Figura 16 Selección de las unidades para la especificación de parámetros de la unidad. Esta forma se introduce mediante la ejecución de Parámetros de la unidad en el menú principal.
Los campos en la forma mostrada en la figura 16 tienen el siguiente significado. La unidad Tipo de unidad Número Una lista de los números de unidad del diagrama de flujo y el tipo correspondiente
de la unidad. Un solo cl ic en cualquier unidad es este campo mostrará la lista de los modelos que están actualmente disponibles en ModSim para la unidad seleccionada. La lista de modelos se muestra en el modelos lista.
modelos Una lista de los modelos que están actualmente disponibles para la unidad que se selecciona en el Tipo de unidad
lista. Haga doble clic en el modelo a elegir por la unidad. La forma de la especificación de parámetros para ese modelo va a ser educado. El modelo que aparece en la parte superior de la lista es el que se encuentra actualmente seleccionado para la unidad.
27
Ayuda Si el cuadro de ayuda está marcada, haciendo doble clic en el nombre del modelo se mostrará la pantalla de ayuda para
el modelo elegido. Esta pantalla presentará una breve descripción del modelo y le explicará el significado de cada uno de los parámetros en el modelo. ...
28
5
LOS MODELOS DE LA UNIDAD En el corazón de ModSim son los modelos de unidad. El simulador es sólo tan buena como los modelos que contiene. Si cualquier modelo no describe con precisión el funcionamiento de la unidad del simulador no puede dar una imagen fiable del comportamiento de la planta. Los modelos deben ser escogidos con cuidado y precisión para el trabajo que deben calibrarse cuidadosamente frente a los datos experimentales apropiados.
Una breve descripción de cada uno de los modelos de unidades que se suministran como estándar se da en esta sección.
5.1 Modelos de conminución 5.1.1 Trituradoras JAW1: modelo simple para una trituradora de mandíbulas.
Este modelo produce una distribución de tamaño en el producto que es de tipo estándar, que es independiente de la distribución de tamaño en la alimentación, excepto que la trituradora no puede descargar el material en clases de tamaño que tienen tamaño mayor que el tamaño más grande en la alimentación. La distribución de tamaño estándar que se supone se ha tomado de MANUAL NORDBERG Maquinaria Proceso de referencia puede 1,976
Figura formulario de entrada 17 de parámetros para los modelos de trituradoras de mandíbula JAW1 y JAW2.
29
PARÁMETROS 1 ... configuración del lado abierto
2 ... índice de trabajo de impacto del material en esta unidad
La forma para especificar estos parámetros se muestra en la Figura 17.
JAW2: modelo simple para una trituradora de mandíbulas.
Este modelo produce una distribución de tamaño en el producto que es de tipo estándar, que es independiente de la distribución de tamaño en la alimentación, excepto que la trituradora no puede descargar el material en clases de tamaño que tienen tamaño mayor que el tamaño más grande en la alimentación. La distribución de tamaño estándar que se supone es de planta Mamatwan de Samancor.
Parámetros: 1 ... configuración del lado abierto
2 ... índice de trabajo de impacto del material en esta unidad
La forma para especificar estos parámetros se muestra en la Figura 17.
GYRA: Modelo para la trituradora giratoria. Este modelo supone que la distribución de tamaño en el producto es de tipo estándar. Esto significa que la distribución de tamaño del producto se determina en su totalidad por el ajuste del lado abierto de la trituradora y no depende de la distribución del tamaño de la alimentación. La forma de la distribución del tamaño se determina a partir de datos en el proceso de Nordberg Manual de Referencia Maquinaria de mayo de 1976.
30
Figura 18 Formulario para especificar los parámetros para el modelo GYRA.
Parámetros: 1 ... reglaje del lado abierto en metros
2 ... "Tipo de material": slabby, duro, quebradizo o spongy3 ... índice de trabajo Impacto de la materia
La forma para especificar estos parámetros se muestra en la Figura 18.
EMJC: Modelo empírico para trituradoras de mandíbula y giratorias.
Este modelo se basa en referencia Csoke B, Petho S, Foldesi J. y Meszaros. Optimización de las tecnologías de piedra de cantera. Intl. Jnl. de procesamiento de minerales 44-45 (1996) 447 - 459.
31
Figura 19 Formulario para especificar los parámetros para el modelo EMJC - modelo empírico para crishers la mandíbula.
El modelo se basa en la idea de que el material en el pienso más pequeña que la brecha pasa directamente a través de la trituradora y el material más grande es aplastado a una distribución de tamaño predefinido que se modela por
• P (r ) • •= • RRmáx = r d
• •• •
metro
pag
Brecha máx
max p
= r Gap d
Parámetros: 1 ... brecha de la trituradora
2 r ... máx 3 ... m Coeficiente 4 ... índice de trabajo de impacto del material en esta trituradora La forma para especificar estos parámetros se muestra en la Figura 19.
32
CRSH: modelo estándar para una trituradora. Este modelo se puede utilizar para trituradoras de mandíbula, trituradoras giratorias y trituradoras de cono. Los datos por defecto es para una trituradora de cono estándar Symons. Este modelo se basa en la zona de trituración y el comportamiento clasificación interna descrito por blanquea et. Alabama. La acción de clasificación se modela por
1 = c -
yo
• re - k • •• •• • k - k • pi
k 3
2
1
2
2
d
pi
k
1
> k2
Los valores de k 1 y k 2 e stán relacionados con la configuración del lado cerrado por = k1 α
_1
CSS
=2 α k 2
CSS _
La función de la rotura se modela por norte
B (x;
• • y) = (1 - K) •• •• + • yx •
• • ••K •• • yx•
metro
referencias: 1 blanquea WJ La simulación de plantas con modelos desarrollados usando regresión múltiple spline de trituración. La aplicación de métodos informáticos en la industria mineral. Eds. ODM Salamon y Lancaster. S. Afr. Inst. Min. Metall. Johannesburgo, 1973. Pp. 317-323 2 blanquea WJ, Walter GW, y blanco ME, una función de rotura adecuado para los modelos de la trituradora. 4to TEWKSBURY SYMPOSIUM, MELBOURNE, febrero 1973 funciones P19.1-19.32 Chatarra y de clasificación se tomaron de referencia 2.
33
Figura 20 Formulario para especificar los parámetros para el modelo CRSH.
Parámetros: 1 ... reglaje del lado cerrado para trituradoras de cono, la fijación de lado abierto para giratorias o de la mandíbula trituradoras
2 ... Proporción de finos producidos durante los eventos de rotura 3 ... índice de trabajo Impacto de la materia
4 ... Factor de parámetro de clasificación k 1 5 ... Factor de parámetro de clasificación k 2
La forma para especificar estos parámetros se muestra en la Figura 20.
CRS1: Modelo para una trituradora de cono Symons.
Este modelo debe ser utilizado sólo para los cálculos preliminares. La distribución de tamaño en el producto se supone que es del tipo estándar y es por lo tanto independiente de la distribución de tamaño en la alimentación. La distribución de tamaño estándar se toma del manual de Maquinaria referencia de proceso Nordberg, MAYO 1976.
34
Figura formulario de entrada 21 de parámetros para el modelo de trituradora CRS1.
PARÁMETRO: 1 ... reglaje del lado cerrado
La forma para especificar estos parámetros se muestra e n la Figura 21.
SHHD: trituradora de cabeza corta
Este modelo se basa en la zona de trituración y el comportamiento clasificación interna descrito por blanquea et. Alabama. Los parámetros en el modelo se determinaron por VJ Karra - ver referencia 3 a continuación.
referencias: 1 blanquea WJ La simulación de plantas de trituración con modelos desarrollado utilizando regresión múltiple spline. La aplicación de métodos informáticos en el mineral Industria Eds. ODM Salamon y Lancaster. S. Afr. Inst. Min. Metall. Johannesburgo, 1973. Pp. 317-323 2 blanquea WJ, Walter GW, y blanco ME, una función de rotura adecuado para los modelos de la trituradora. 4to TEWKSBURY SYMPOSIUM, MELBOURNE, febrero de 1.973 P19.1-19.32 3 Karra VK. Un modelo de rendimiento del proceso para trituradoras de cono. Proc. 15a INT. MINERAL DE PROCESAMIENTO DE CONGRESO. TORONTO. PODER. INST. MIN. METALL. 1982. pp III-6,1 III-6,14.
35
Figura 22 Formulario para especificar los parámetros para la SHHD modelo para trituradoras de cabeza corta.
Parámetros: 1 ... reglaje del lado cerrado en metros
2 ... Proporción de finos producidos durante los eventos de rotura 3 ... índice de trabajo Impacto de la materia
4 ... Factor de parámetro de clasificación k 1 5 ... Factor de parámetro de clasificación k 2
5.1.2 Molinos
FAGM: molino totalmente autógena.
Totalmente molino autógeno modelado utilizando el equilibrio de la población total, incluidos los desgastes de las partículas y el desgaste como el desarrollado por Austin y Hoyer. Ver Modelado y Simulación de Sistemas de Procesamiento de Mineral Sección 5.10. Tres procesos de rotura distintos se modelan: desgaste de la superficie, rotura impacto y auto rotura. Consultar Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales, s ección 5.13 para más detalles.
36
Figura 23 Formulario para especificar los parámetros para el modelo FAGM para un molino completamente autógena.
La tasa de desgaste se puede medir usando un ensayo de volteo tal como el descrito en NapierMunn et. Alabama. Circuitos de mineral de conminución, su funcionamiento y optimización. Julius Kruttschnitt Mineral Research Centre,
Brisbane 1996 y Goldman M y G. Barbery "desgaste y astillado de gruesas partículas en autógeno de molienda: Investigación Experimental y Modelado". Ingeniería minerales. 1 (1988) 67-76. Goldman M, Barbery G, y Flament F. "carga Modelado y distribución de productos en autógena y semi autógena-Mills: Pruebas de planta piloto". CIM Boletín V ol 84 No 946 02 1991 pp80-86. El parámetro de desgaste Ta es 1/10 de la altura de la meseta en la parcela distribución de tamaño acumulativo de los productos de desgaste después de caer 46 mm grumos durante 10 minutos. La función de la rotura de los productos de desgaste se supone que es logarítmica con exponente 0,67 y el tamaño más grande determinada a partir del ensayo de desgaste como se describe en Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales 5 .14.
fractura por impacto se modela utilizando las funciones de rotura y de selección estándar Austin. Ver Austin LG, Barahona CA, Menacho JM.
"Las investigaciones de autógena y
Semi-autógeno de molienda en los molinos Tumbling". Tecnología en polvo 5 1 (1987) 283-294. Tasa de auto rotura se modela usando la distribución de energía de fractura de las partículas y la consiguiente probabilidad de rotura. La energía cinética media de impacto se determina suponiendo que los grumos caen una fracción del diámetro de la fresa. La función de selección para el auto 37
rotura en el impacto se modela mediante el cálculo de la tasa de rotura como el número de gotas de grumos de tamaño re pag p or segundo Η masa del bulto Η probabilidad de rotura. Todas las gotas se supone que son 0,5 Η diámetro de la fresa. La distribución de alturas de caída a partir de simulaciones DEM se incorporará en una versión posterior de este modelo. La probabilidad de rotura se modela en la energía de fractura de partícula medido reportado por Tavares y King "Aplicación de tratamiento térmico para mejorar la trituración" SME Reunión Anual Denver 1995 95-238 con modificaciones posteriores para reflejar mediciones en una gama más amplia de materiales. La energía mediana fractura de las partículas varía con el tamaño de partícula de acuerdo con
EE50 1 =d
∞
• • + • •
• • • pag •
φ
re P0
La función de la rotura de uno mismo rotura se basa en C Leung, Morrison y blanquea Copper '87 que recomiendan el T modelo de función con parámetros determina usando un doble péndulo o prueba de caída de peso. T
10 se
10 r otura
modela como una
función de la energía de impacto mediante una función exponencial simple. Dos parámetros A y B se utilizan para describir esta función. Estos son de mineral específico y ModSim les requiere como parámetros de la unidad.
-
- bnECS segundo TA 1=E El (parámetro ) e s proporcional a la energía mediana fractura de partícula del material y por lo tanto es una 10 función del tamaño de partícula. ECS es la energía específica masa absorbida durante la rotura en kWhr / tonelada. La energía está relacionada con la altura de caída y por lo tanto proporcional al diámetro del molino.
función de rotura de los productos de abrasión en el molino autógeno se modela utilizando datos de Leung K, Morrison RD y blanquea WJ UN Un modelo basado en la energía Ore-específico de la autógena y semi-autógeno de molienda @. Cobre 87 Santiago de Chile, Universidad de Chile (1987-1988) pp71-85
El molino se supone que es perfectamente mezclado con clasificación puesto en la parrilla. Este modelo permite el uso de una corriente de pseudo desde el molino para informar de la distribución del tamaño de la carga del molino.
PARÁMETROS: rotura de impacto: Parámetros para la función de rotura: 1 ... β 2 ... γ 3 ... δ 38
4 ... 5 mm en Φ Parámetros para la función de selección:
5 S ... 1 6 ... 7 ... α μ 8 ... Λ
Auto rotura: Partículas fractura de la energía:
9 E ... 4
10 d ... P0 11 ... φ Parámetros para la variación de T10 con la energía del impacto: 12 ... Un
13..b Desgaste 14 ... tamaño más grande para los productos de desgaste 15 ... Desgaste de parámetros parámetros Ta Mill
16 ... Molino diámetro 17 ... Molino de llenado 18 ... velocidad del molino 19 ... Grate abertura 20 ... El tiempo de residencia
Fagt: molino totalmente autógena con pantalla de criba. Este modelo es idéntico al FAGM pero el producto del molino se clasifica por una pantalla trommel a medida que abandona el molino. Se requiere un parámetro adicional para describir el tamaño de malla de la pantalla trommel. La función de clasificación de colofonia-Rammler para el trommel se utiliza con exponente 6,9
SAGM: molino semi-autógeno Semi molino autógeno modela usando el equilibrio de la población completa, incluyendo la atrición de partículas y el desgaste como el desarrollado por Austin y Hoyer. Ver Modelado y Simulación de Sistemas de Procesamiento de Mineral Sección 5.10. Austin LG, JM Menacho y F Pearcy. "Un modelo general para la semi-autógena y molienda autógena". APCOM 87 20 Proc Intnl. Symp. en la aplicación de las computadoras y las matemáticas en las industrias mineras. Vol 2 SAIMM 39
Johannesburg 1987 pp 107 - 126. LG Austin, CA Barahona y JM Menacho "Investigaciones de autógena y semi-autógeno de molienda en molinos de volteo" Powder Technology 51 (1987) 283 - 294. Ver Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales Sección 5.11.
Figura 24 Formulario para especificar parámetros para SAG modelo molino SAGM.
Tres procesos de rotura distintos se modelan: desgaste de la superficie, rotura impacto y auto rotura. Ver FAGM modelo para más detalles. Goldman M y G. Barbery "desgaste y astillado de gruesas partículas en autógeno de molienda: Investigación Experimental y Modelado". Ingeniería minerales. 1 (1988) 67-76 Goldman M, Barbery G, y Flament F. "carga Modelado y distribución de productos en autógena y semi autógena-Mills: Pruebas de planta piloto". Boletín CIM Vol 84 No 946 Feb 1991 fractura por impacto pp80-86 se modela utilizando las funciones de rotura y de selección estándar de Austin. Ver Austin LG, Barahona CA, Menacho JM. "Investigaciones de autógena y semi-autógeno Grinding en Tumbling Mills". Powder Technology 51 (1987) 283-294. Los parámetros para la función de selección se supone que son disponibles a partir de una prueba de molino de bola pequeña escala. Escala hasta se basa en la distribución de tamaños y densidades de los medios de comunicación autógenos que se define como todos los grumos más grandes que el tamaño de abertura de rejilla. asignación Debido se hace para la fracción de volumen y densidad de los medios de comunicación y bolas.
40
Tasa de auto rotura se modela usando la variación de la energía de fractura de las partículas y la consiguiente probabilidad de rotura con el tamaño. La energía cinética media en el impacto se determina suponiendo que los grumos caen una fracción del diámetro de la fresa. El molino se supone que es perfectamente mezclado con clasificación puesto en la parrilla. La carga en el molino se calcula a partir de l as dimensiones del molino y el tiempo medio de residencia calculado como la relación de la carga al rendimiento. La potencia absorbida por el molino se determina utilizando fórmulas de Austin y Morrell. Este modelo permite el uso de una corriente de pseudo desde el molino para llevar a la distribución del tamaño de la carga del molino. El agua se puede añadir directamente a la alimentación del molino a una velocidad pre-especificado o el simulador calculará la velocidad de adición de agua que se requiere para conseguir un contenido en sólidos especificado en el vertido de la planta.
Impacto parámetros de rotura para la función de la selección determinada en un molino de bolas a pequeña escala: 1 ... S 1
2 ... α 3 ... μ 4 ... Λ
Auto-rotura: Partículas fractura de la energía:
5 E ... 4
6 d ... P0 7 ... φ función de posibles daños: modelo T10 utiliza 8 ... A 9 ... b Desgaste:
10 ... tamaño más grande para los productos de desgaste 11 ... de los parámetros de desgaste de prueba Ta parámetros del molino: 12 ... Prueba diámetro de la fresa 13 ... molino de prueba de llenado 14 ... velocidad del molino de prueba 15 ... tamaño de la bola SAG dimensiones de molino: 16 ... Diámetro
17 ... centro de longitud de la línea 18 ... longitud del vientre 19 ... diámetro de muñón 20 ... volumen de carga
41
21 ... 22 ... volumen de la bola Tamaño de la bola 23 ... 24 ... velocidad del molino de la rejilla de apertura
sagt: molino autógeno Semi con pantalla trommel. Este modelo es idéntico al SAGM pero el producto del molino se clasifica por una pantalla trommel a medida que abandona el molino. Se requiere un parámetro adicional para describir el tamaño de malla de la pantalla trommel. La función de clasificación de colofonia-Rammler para el trommel se utiliza con exponente 6,9
HPGR: Abrasivos de alta presión Rolls (prensa de rodillos)
Presión de molienda Rolls alta modelaron usando el equilibrio de la población completa, incluyendo pinzado rotura de partículas grandes y de rotura compresiva en la brecha, desarrollado por Austin y Trubelja. Este es un modelo a escala a punto para el HPGR. Ver LG Austin y MP Trubelja, "Las distribuciones capacidad y el tamaño del producto de abrasivos de alta presión Rolls", Proc. IV Encuentro Hemisferio Sur Sobre Tecnologia Mineral, Universidad de Concepción, Concepción, Chile, noviembre de 1994, pp.49-67.
Figura 25 Formulario para especificar los parámetros para el modelo de HPGR
PARÁMETROS configuración molino de Producción (estos parámetros describen la prensa de rodillos simulada) 42
1 ... Producción de rodillo de molino diámetro 2 ... molino de Producción rollo de longitud 3 ... molino de Producción periférica velocidad de inclinación 4 ... presión molino Producción de molienda
5 ... ángulo crítico de línea de contacto (que se supone igual a probar molino, a la presión de molienda considerado.)
Pellizcando parámetros de rotura (para las partículas más grandes que el espacio operativo. Estos parámetros se pueden medir usando un triturador de rodillos y las partículas mono-tamaño cuidadosamente preparadas.)
Pellizcando función de selección de los parámetros Parámetro 6 ... μ
7 ... Parámetro λ Pellizcando función de la rotura de los parámetros Parámetro 8 ... φ
9 ... Parámetro γ
10 ... Parámetro β parámetros de rotura compresiva (Estos parámetros pueden medirse en una HPGR escala de banco, operado bajo diferentes presiones de molienda. Por lo general, un conjunto de seis presiones de molienda es adecuada para la estimación de parámetros).
Compresiva función de selección de parámetros de rotura 11 ... κ
12 ... Parámetro α función de los parámetros de rotura compresiva 13 . .. Parámetro φ '14 ... Parámetro γ '15 . .. Parámetro β "parámetros de prueba del molino
16 ... diámetro de rodillo de molino de prueba 17 ... molino de prueba de velocidad de rodillo periférico
18 ... molino de Prueba factor de capacidad específica a la presión de molienda considerado (véase la definición más adelante)
19 ... molino de factor de potencia prueba específica a la presión de molienda considerado (véase la definición más adelante)
20 ... F80 de material de alimentación del molino de prueba
43
El factor de capacidad específica es aquí no se define como el tradicional metro • encontrado en la literatura y adoptado por los fabricantes. Para este modelo, el factor de capacidad específica se define como la adimensional metro:
m
Q
=
ρυ DL
Dónde: m = f actor de capacidad específica
Q = producción en kg / s ρ = d ensidad de la muestra en kg / m
3
υ = rodar velocidad periférica, en m / s = D diámetro del rollo L = l ongitud del rollo
El factor de potencia específica se define como
= p DLP
ψ
υ
Dónde: dimensional del factor de potencia específica p = a
Ψ = moler el poder, en vatios
olienda de presión, en Pascal P = M El poder de molienda es la energía utilizada para moler solamente. Para calcular la potencia de rectificado, sólo hay que restar sin carga de alimentación de la energía total medida en una prueba de molienda dada. potencia en vacío debe ser constante para un molino de prueba determinado. La presión de rectificado se define como la fuerza de molienda dividido por DLp or lo que el factor de potencia específica es de hecho sólo una función de la fuerza de rectificado aplicado, la velocidad de inclinación periférica, y el poder de molienda observado.
El ángulo crítico de línea de contacto se supone constante para la industrial y la prensa de rodillos de prueba. Se define como
Xρα
cos
do
=
gramo
gramo
ρ X do
Dónde: X g = h endidura de molienda
ρ g = densidad aparente de lecho de partículas en la brecha X c = b recha en el ángulo crítico de la línea de contacto
ρ = alimentar densidad aparente
Con la brecha en el ángulo crítico de la línea de contacto calculado a partir de la siguiente expresión: 44
X do =
•• 0.5 • ( D x+ ••
)(
gramo
• • D x+ •
)
2
4
gramo
ρ ρ D gramo
x gramo •
• •
0.5
•• • ••
Para simular el molino industrial, el usuario debe definir la presión de molienda. Esto suele ser un valor entre 1 y 6 Mpascal para la mayoría de operaciones. El ángulo crítico de línea de contacto (parámetro 5), así como los factores de escala-up metro y pag son una función de la presión de molienda, por lo que cada vez que se cambia la presión de molienda, estos parámetros deben ajustarse correspondientemente.
El modelo HPGR es insensible a l a velocidad de alimentación simulador. El archivo de informe muestra la capacidad calculada de la prensa de rodillos industrial de acuerdo con los parámetros de entrada, y el número de prensas de rodillos necesarios para la aplicación especificada. Proper escala-up se consigue cambiando las dimensiones del rodillo y la velocidad periférica de los rodillos.
RODM: molino de varilla
Este modelo se basa en flujo de tapón de la carga a través del molino de barras. Los sólidos se mueven a través del molino en flujo de tapón, pero la velocidad de transporte longitudinal varía con el tamaño de partícula. Las partículas más grandes se mueven más lentamente que las partículas más pequeñas y los sólidos se mueven más lentamente que el agua excepto partículas en la última clase que se mueven con el agua.
Figura 26 Formulario para especificar parámetros para la RODM modelo para molinos de barras.
La distribución de la velocidad se modela por enfermedad v w exp ( pag) = venérea
• •• •
re pag • discos compactos • 1 pag
• •
45
dónde v w es la velocidad del agua. La estructura del modelo se define por dm vii
yo -1
+
dx
S yom
yo
= Σ bij S m j j
j = 1
El tiempo de residencia del agua debe ser especificado.
parámetros: 1 ... α 2 ... β 3 ... γ 4 ... δ
5 S ... 1 ( c erca de función de selección a 1 mm)
6 ... Φ a 5 mm (Φ 5) 7 ... El tiempo medio de residencia en el molino (minutos)
8 ... μ 9 ... Λ 10 ... coeficiente C para la variación de la velocidad de transporte con tamaño de partícula.
referencias: 1. Rogovin Zvi, Casali Aldo y Herbst JA trazador estudio de transporte de masa y molienda en un molino de barras. Intl Jnl de procesamiento de minerales 22 (1988) 149-167.
2. Austin LG, Klimpel RR y Luckie PT "Ingeniería de Procesos de Reducción de Tamaño: molienda de bolas" SME 1984 p123 y siguientes.
3. Rey RP "Modelado y Simulación de Sistemas de procesamiento de minerales" Sección 5.9
rodl: molino de barras con la li beración
Este modelo es idéntico al RODM en estructura pero incluye el modelo de l iberación mineral. Liberación de las fases minerales se calcula utilizando el modelo Andrews-Mika como el desarrollado en King RP "Cálculo del espectro de Liberación de los productos producidos en circuitos de molienda continua". Proc 7º Simposio Europeo de trituración. Ljubljana de junio de 1.990 Vol 2 pp429-444. Esto limita este modelo para MINERALES binarios cuando la liberación de minerales debe ser modelado. Sin embargo la función de liberación puede ser desconectada y el modelo se puede utilizar para cualquier número de minerales.
modelo de función de Beta de Claudio Schneider de la estructura interna del diagrama Mika de la Andrew está disponible como un modelo de liberación alternativo. Schneider, CL La medición y el cálculo de la Liberación en circuitos de molienda continua. Tesis doctoral, Universidad de
46
Utah, 1995. Este modelo se describe en King, RP Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales. Butterworth-Hei Oxford, 2001
Figura 27 Formulario para especificar los parámetros para el modelo Rödl para molino de barras con la liberación.
parámetros: 1 ... α 2 ... β 3 ... γ 4 ... δ
5 S ... 1 ( c erca de función de selección a 1 mm)
6 ... Φ a 5 mm (Φ 5) 7 ... El tiempo medio de residencia en el molino (minutos)
8 ... μ 9 ... Λ 10 ... c Coeficiente para la variación de la velocidad de transporte con tamaño de partícula
MOLINO: Molino de bolas
47
Este es el modelo más sencillo para el molino de bolas utilizando las funciones de selección y de rotura. El molino se supone que consistirá en una sola región perfectamente mezclado. La función de selección es la función de Austin estándar, incluyendo el máximo que define la disminución de la tasa de rotura como el tamaño se hace grande.
S (d
S 1d
) 1=
pag
α pag
• re • +• • • μ •
Λ
pag
La función de la rotura no es necesariamente normalizado y es también de la forma de Austin estándar.
=• φ φ
xy(B ;
• 5
• • •
Y
• 5 mm
)
= φ5
• • •
- δ
γ
X y
• • + -( 1 •
• X • φ 5 ) • • y • •
β
La función de la rotura se normaliza si δ = 0.0 No hay relaciones de escalado se proporcionan y la liberación no se modela. El tiempo medio de residencia de los sólidos debe ser dada.
El modelo no necesita ningún detalle de la geometría del molino.
Figura 28 Formulario para especificar los parámetros para las fábricas de modelo para autógena, de varilla y molinos de bolas.
Parámetros: 1 ... α 2 ... β 48
3 ... γ
4 ... δ
5 ... S 1 ( c erca de función de selección a 1 mm)
6 ... φ a 5 mm ( φ 5) 7 ... El tiempo medio de residencia en el molino (minutos)
8 ... μ 9 ... Λ
referencias: 1. Austin LG Cap.7 de " Molienda - Teoría y práctica" notas escolares, S.Afr.Inst. Min. Metall. Johannesburgo. 1977
2. Austin LG y Weller KR. La simulación y la ampliación de la molienda de bolas en húmedo. Proc 14a Int. Congreso de DR Maltby (Ed.) Can. Inst. Metall minería. Montreal (1982) pp I 8,1 - I 8,13 procesamiento de minerales.P
3. Rogers RSC, Shoji K, Hukki AM y Linn. El efecto de diseño del revestimiento en el rendimiento de un molino de bolas en húmedo continuo. Proc 14a Int. Congreso de procesamiento de minerales.P DR Maltby (Ed.) Can. Inst. Metall minería. Montreal (1982) pp I 05.01 a 05.20 4. Austin LG, Kimpel RR y Luckie PT Ingeniería de Procesos de Reducción de Tamaño: molienda de bolas" PYME 1984
5. Rey RP Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales, ButterworthHeinemann, Oxford, 2001
Los valores de selección y la rotura: SB16m olino Este modelo es para la investigación y la educación. Esta es una implementación del modelo de molino para el molino de bolas utilizando las funciones de selección y de rotura. El molino se supone que consistirá en una sola región perfectamente mezclado. La función de selección es un conjunto de 16 valores de S (x yo) 1 / min, para una √ 2 s ecuencia de intervalos de tamaño, es decir, X i = √ 2 x i + 1.L os valores de la función de rotura segundo ij d eben ser definidos por el mismo
conjunto de intervalos de tamaño. Los valores de la función de rotura están representados por una matriz triangular inferior con cada columna añadiendo a 100%. Mientras se observan estas limitaciones, cualquier forma de funciones de rotura y de selección puede ser usado para simular una región molino perfectamente mezclado.
Para utilizar este modelo, el número de clases de tamaño internos debe ser definido y igual a 16 en los datos del sistema, y el tamaño superior, también se define en la forma principal de datos del sistema, debe ser igual a 2 X .L 0a distribución del tamaño de alimentación se puede definir libremente.
49
4
Figura 29 Formulario para especificar los parámetros para el modelo SB16 para la molienda molinos.
HFMI: modelo Herbst-Fuerstenau para el molino de bolas.
Todo el molino se modela como una sección perfectamente mezclado único. La función de selección se modela usando la función de selección específicos de energía propuesto por Herbst y Fuerstenau. JA Herbst y DW Fuerstenau. Intl. Jnl. (1980) 1-31. La función de selección específicos de energía se calcula como una función del Procesamiento de minerales 7 tamaño de partículas usando = SS
p2p1E1E
ln lnζ d
+ ζ
ln( d
2
)
con re pag en mm.
dónde S 1E e s la función de selección específicos de energía en tamaño 1 mm.
La función de la rotura es el modelo estándar de Austin. Este modelo requiere la entrada de energía neta de la carga del molino para ser especificada y no requiere que el tiempo medio de permanencia a ser conocido. El agua se puede añadir directamente a la alimentación del molino a una velocidad pre-especificado o el simulador calculará la velocidad de adición de agua que se requiere para conseguir un contenido en sólidos especificado en el molino.
Parámetros: Los parámetros para la función de selección: 1 ... S 1E en t / h kW 2 ... ζ 1 3 ... ζ 2
Los parámetros para la función de rotura: 4 ... β 5 ... γ 50
6 ... δ
7 ... Φ a 5 mm Parámetro para definir el estado de funcionamiento del molino:
8 ... La potencia neta dibujado por la carga, kW
Figura 30 Formulario para especificar los parámetros para el modelo HFMI para molinos de bolas.
referencias: Herbst JA y Fuerstenau D W. Influencia de la velocidad del molino y la carga de balón en los parámetros de la ecuación de trituración por lotes. trans SME 252 (1972) p169. Herbst JA y Fuerstenau DW, simulación matemática de molienda de bolas en seco utilizando información de potencia específico. Trans SME 254 ( 1973) P343.
Herbst JA y Fuerstenau DW, procedimiento de aumento a escala para el diseño de molino de molienda continua utilizando modelos de balance de población. International Journal of Mineral Processing,7 (1980) 1-
31. Herbst JA, Lo YC y Rajamani RK, Población predicciones del modelo de balance de la actuación de los molinos de gran diámetro. Minerales y procesamiento metalúrgico, Mayo de 1985, p114.
Lo YC y Herbst J a, Examen de los efectos tamaño de la bola en el enfoque de equilibrio de la población de molino de aumento de escala. Somasudaran ED., Soc. Engrs mineras. Inc, Littleton CO 1986, Capítulo 2. Los avances en procesamiento de minerales. P
Lo YC y Herbst JA, el análisis de la actuación de los molinos de bolas de gran diámetro en Bougainville utilizando el enfoque de equilibrio de la población. Minerales y procesamiento metalúrgico, Noviembre de 1988 P221.
51
HFML: modelo Herbst-Fuertenau para el molino de bolas con liberación Modelo para un molino de bolas utilizando tres regiones perfectamente mezclados en serie. Los tiempos de residencia en las 3 regiones se distribuye en las proporciones 0,0137: 0,2123: 0.7740 No existe una clasificación entre etapas y ninguna clasificación puesto en el extremo de descarga. Este modelo se debe utilizar cuando se conoce el material retenido en el molino.
Figura 31 Formulario para especificar los parámetros para el modelo HFML para un molino de bolas con liberación mineral.
Liberación de las fases minerales se calcula utilizando el modelo Andrews-Mika desarrollado por el rey en RP "Cálculo del espectro de Liberación de los productos producidos en circuitos de molienda continua". Proc 7º Simposio Europeo de jubljana de junio de 1.990 Vol 2 pp429-444. Esto limita este modelo para MINERALES binarios cuando la trituración.L liberación de minerales debe ser modelado. Sin embargo la función de liberación puede ser desconectada y el modelo puede entonces ser utilizado para cualquier número de minerales.
modelo de función de Beta de Claudio Schneider de la estructura interna del diagrama Andrews-Mika está disponible como un modelo de liberación alternativo. Schneider, CL La medición y el cálculo de la Liberación en circuitos de molienda continua. Tesis doctoral, Universidad de Utah, 1995. Este modelo se describe en King, RP Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales. Butterworth-Heinemann, Oxford, 2001
La función de selección se modela usando la función de selección específicos de energía propuesto por Herbst y Fuerstenau. La función de selección específicos de energía se calcula como una función del tamaño de partículas usando
52
= SS
p2p1E1E
ln lnζ d
+ ζ
ln( d
2
)
con re pag en mm.
S 1E e s la función de selección específicos de energía en tamaño 1 mm.
La función de la rotura es el modelo estándar de Austin. El efecto de sobrellenado no se modela. Este modelo requiere la entrada de energía neta de la carga del molino para ser especificada y no requiere que el tiempo medio de permanencia a ser conocido. El agua se puede añadir directamente a la alimentación del molino a una velocidad pre-especificado o el simulador calculará la velocidad de adición de agua que se requiere para conseguir un contenido en sólidos especificado en el molino.
Parámetros: Los parámetros para la función de selección: 1 ... S 1E e n toneladas / kWh
2 ... ζ 1 3 ... ζ 2
Los parámetros para la función de rotura: 4 ... β 5 ... γ 6 ... δ
7 ... Φ a 5 mm Parámetro para definir el estado de funcionamiento del molino:
8 ... La potencia neta dibujado por la carga, kW 9 ... modelo de Liberación
HFSU: modelo Herbst-Fuerstenau para el molino de bolas con funciones de escalado. El modelo ofrece una gama de opciones para definir la distribución del tiempo de residencia de los sólidos en el molino. El molino se puede modelar como 1, 2 o 3 regiones perfectamente mezclados en serie con o sin palo y / o la clasificación entre etapas.
Este modelo requiere las dimensiones del molino para ser especificadas y el consumo de energía neta se calcula por el modelo. El usuario puede seleccionar entre los modelos de consumo de energía que se desarrollaron por Bond, Austin o Morrell. Este modelo es por lo tanto útil para los cálculos de escalado.
53
Figura 32 Formulario para especificar los parámetros para el modelo HFSU para un molino de bolas.
La función de selección se modela usando la función de selección específicos de energía propuesto por Herbst y Fuerstenau. La función de selección específicos de energía se calcula como una función del tamaño de partículas usando
En
S
mi
mi
S1 S mi 1 es
(
)
2
+Norte ζ 2 Dakota = ζ 1 Dakota En del En delpag Norte pag
la función de selección específicos de energía en tamaño de 1 mm. La función
de la rotura es el modelo estándar de Austin.
Liberación de fase mineral durante la trituración se puede calcular utilizando el modelo Andrews-Mika. Esto limita este modelo para MINERALES binarios cuando la liberación de minerales debe ser modelado. Sin embargo la función de liberación puede ser desconectada y el modelo se puede utilizar para cualquier número de minerales. Se proporcionan dos modelos para la estructura interna del diagrama AM: el simple "modelo Ljubljana" y modelo de función de Beta de Claudio Schneider. Schneider, CL La medición y el cálculo de la liberación en Grinding continuo
54
Circuitos. Tesis doctoral, Universidad de Utah, 1995. Este modelo se describe en King, RP utterworth-Heinemann, Oxford, Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales. B
2001.
El agua se puede añadir directamente a la alimentación del molino a una velocidad pre-especificado o el simulador calculará la velocidad de adición de agua que se requiere para conseguir un contenido en sólidos especificado en el vertido de la planta.
Parámetros: Los parámetros para la función de selección: 1 ... S mi 1 e n t / h kW
2 ... ζ 1 3 ... ζ 2
Los parámetros para la función de rotura:
La función de la rotura es el modelo estándar de Austin. 4 ... β 5 ... γ 6 ... δ
7 ... Φ a 5 mm Dimensiones del molino: 8 ... Diámetro interior del molino de los revestimientos 9 ... longitud Molino revestimientos interiores
10 ... Medios de carga en el molino 11 ... la velocidad del molino como una fracción de la velocidad crítica
12 ... Elección del modelo de liberación
0 = No, 1 = modelo de Ljubljana, 2 = Beta modelo de función 13 ... Elección del modelo de clasificación interna: 0 = Ninguno, 1 = Logistic, 2 = colofonia-Rammler, 3 = suma exponencial 14 ... Tamaño de d50 de la clasificación de puestos en mm
15 ... índice de nitidez de la clasificación de puestos 16 ... La gravedad específica de los medios de carga 17 ... Elección del modelo de poder:
0 = Ninguno (el usuario suministra el consumo de energía neta para el molino), 1 = Bond, 2 = Morrell, 3 = Austin 18 ... de energía de molienda Net en kW suministrado por el usuario si el parámetro 17 = 0 19 ... tamaño de la bola de maquillaje (mm) (requerido por la fórmula de potencia de Bond)
55
20 ... Elección de Transporte del modelo:
0 = PM; PM; (PM-Cl), 1 = (PM; PM; PM; Cl), 2 = (PM-Cl); (PM-Cl); (PM-Cl), 4 = PM; PM; PM (utilizado cuando el parámetro 13 = 0). PM = mezclador perfecto, Cl = clasificador. Los paréntesis indican el alcance del bucle de post-clasificación 21 ... Fracción de tiempo de permanencia total en la Región 1 22 ... Fracción de tiempo de permanencia total en la Región 2
referencias: 1 Rey RP "Cálculo del espectro de Liberación de los productos producidos en circuitos de molienda continua". Proc 7º Simposio Europeo de trituración. Ljubljana, junio de 1.99 mil Vol 2 pp429-444. 2 Rey RP Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales,
Butterworth-Heinemann, Oxford, 2001 Secciones 3.4, 5.8.2, 5.9 y 5.12.3. 3 Herbst JA y Fuerstenau DW procedimiento de aumento a escala para el diseño de molino de molienda continua utilizando modelos de balance de población.
Revista Internacional de
Procesamiento Procesamiento de Minerales 7 (1980) 1-31
GMIL: GMIL:m olino de bolas que incluye la liberación de minerales
Modelo para un molino de bolas utilizando tres regiones perfectamente mezclados en serie. Los tiempos de residencia en las 3 regiones se distribuyen en las proporciones 0,0137: 0,2123: 0,7740. 0,7740. No existe una clasificación entre las etapas. Este modelo se debe utilizar cuando se conoce el tiempo de residencia en el molino.
Se utilizan modelos Austin para las funciones de selección y de rotura. Se proporciona una selección selección de los parámetros previamente determinados determinados para la selección y la f unción rotura. Estos se pueden usar como están o modificados para adaptarse a la aplicación.
Liberación de las fases minerales se calcula utilizando el modelo Andrews-Mika como el desarrollado en King RP "Cálculo del espectro de Liberación de los productos producidos en circuitos de molienda continua". Proc 7º Simposio Europeo de trituración. Ljubljana de junio de 1.990 Vol 2 pp429-444. Esto limita este modelo para MINERALES binarios cuando la liberación de minerales debe ser modelado. Sin embargo la función de liberación puede ser desconectada y el modelo se puede utilizar para cualquier número de minerales.
modelo de función de Beta de Claudio Schneider de la estructura interna del diagrama Andrews-Mika está disponible como un modelo de liberación alternativo. Schneider, CL La medición y el cálculo de la Liberación en circuitos de molienda continua. Tesis doctoral, Universidad de Utah, 1995. Este modelo se describe en King, RP Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales. Butterworth-Heinemann, Oxford, 2001
56
Figura 33 Formulario para especificar los parámetros para el modelo GMIL.
Parámetros: 1 ... El tiempo total de residencia en el molino
2 ... Se utiliza para seleccionar una función de selección. Los siguientes modelos están disponibles como estándar y se accede a través de un menú desplegable 1 = cuarcita Standard
2 = función Rogers' para el fosfato 3 = Reed, Brame y Austin maqueta a punto para el carbón modelo 4 = Estándar Austin para taconite 3 ... Se utiliza para seleccionar una función de rotura. Seleccionado para que coincida con la función de selección que se elige
1 = cuarcita Standard 2 = función Rogers' para el fosfato 3 = Reed, Brame y Austin modelo a escala-up para el carbón 4 = función de rotura estándar para taconite 4 ... Hardgrove Índice de Molienda - se usa sólo para el carbón 5 ... Elección del modelo de liberación 57
0 = Ninguno
1 = Ljubljana modelo modelo de función 2 = Beta
GMI1: GMI1:M olino de bolas.
Modelo para un molino de bolas utilizando tres regiones perfectamente perfectamente mezclados en serie. Los tiempos de residencia en las 3 regiones se distribuyen en las proporciones 0,0137: 0,2123: 0.7740 No existe una clasificación entre las etapas. Este modelo se debe utilizar cuando se conoce el material retenido en el molino. Se utilizan modelos Austin para l as funciones de selección y de rotura. Se proporciona una selección de los parámetros previamente determinados para la selección y la función rotura. Estos se pueden usar como están o modificados para adaptarse a la aplicación.
El modelo permite la liberación de las fases minerales que se calcula utilizando el modelo de Andrews-Mika como desarrollado en King RP "Cálculo del Spectrum Liberación en los productos producidos en los circuitos de fresado continuo". Proc 7º Simposio Europeo de trituración. Ljubljana de junio de 1.990 Vol 2 pp429-444. Esto limita este modelo para MINERALES binarios cuando la liberación debe ser modelado. Sin embargo la característica de liberación puede ser apagado y el modelo funcionará para cualquier número de minerales.
modelo de función de Beta de Claudio Schneider de la estructura interna del diagrama Mika de la Andrew está disponible como un modelo de liberación alternativo. Schneider, CL La medición y el cálculo de la Liberación en circuitos de molienda continua. Tesis doctoral, Universidad de Utah, 1995. Este modelo se describe en King, RP Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales. Butterworth-Heinemann, Oxford, 2001
Parámetros: 1 ... Espera en el molino en toneladas métricas 2 ... Se utiliza para seleccionar una función de selección. Los siguientes modelos están disponibles como estándar a partir de un menú desplegable hacia abajo 1 = Estándar cuarcita
2 = función Rogers' para el fosfato 3 = Reed, Brame y Austin maqueta a punto para el carbón 3 ... Se utiliza para seleccionar una función de rotura. Seleccionado para que coincida con la función de selección. 1 = cuarcita Standard
2 = función Rogers' para el fosfato 3 = Reed, Brame y Austin maqueta a punto para el carbón 4 ... Interruptor para permitir por más de llenado. 0 = El sobrellenado no influye en el modelo 1 = sobrellenado calculado utilizando el modelo de Austin 58
5 ... Hardgrove índice de capacidad de molienda - sólo se utiliza para el carbón
6 ... Elección del modelo de liberación 1 = 2 = modelo de Ljubljana modelo de función Beta
Figura 34 Formulario para especificar los parámetros para el modelo GMI1 para un molino de bolas.
GMSU: Modelo para el molino de bolas con aumento de escala.
Modelo para el molino de bolas con el procedimiento de ampliación de Austin. Mezcla en el molino se modela utilizando tres regiones perfectamente mezclados en serie. Sin clasificación entre etapas. Este modelo debe ser utilizado cuando los parámetros para las funciones de selección y de rotura se han determinado a partir de pruebas de lotes de laboratorio y se conocen las dimensiones de la planta de la escala completa. Liberación de las fases minerales se calcula utilizando el modelo Andrews-Mika como el desarrollado en King RP "Cálculo del espectro de Liberación de los productos producidos en circuitos de molienda continua". Proc 7º Simposio Europeo de trituración. Ljubljana de junio de 1.990 Vol 2 pp. 429-444. Esto limita este modelo para MINERALES binarios cuando la liberación debe ser modelado. Sin embargo la característica de liberación puede ser apagado y el modelo funcionará para cualquier número de minerales.
59
Figura 35 Formulario para especificar los parámetros para el modelo GMSU.
modelo de función de Beta de Claudio Schneider de la estructura interna del diagrama Mika de la Andrew está disponible como un modelo de liberación alternativo. Schneider, CL La medición y el cálculo de la Liberación en circuitos de molienda continua. Tesis doctoral, Universidad de Utah, 1995. Este modelo se describe en King, RP Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales. Butterworth-Heinemann, Oxford, 2001.
El agua se puede añadir directamente a la alimentación del molino a una velocidad pre-especificado o el simulador calculará la velocidad de adición de agua que se requiere para c onseguir un contenido en sólidos especificado en el vertido de la planta.
Parámetros: parámetros de la función de selección determinados en el molino de la prueba:
1 ... Tasa específica de que se rompa 1mm 2 ... El tamaño de partícula alfa exponente
60
3 ... coeficiente de Tamaño máximo de rotura, mm 4 ... Exponente para la caída fuera de la función de selección con tamaño en los parámetros de la función rotura región Chatarra anormales determinados en el molino de ensayo: 5 ... β 6 ... γ 7 ... δ
8 ... Φ en Mill dimensiones de 5 mm: 9 ... diámetro de la fresa de prueba 10 ... molino de longitud de prueba 11 ... de carga en el molino de bola de prueba 12 ... Fracción de medios de comunicación lleno de suspensión en molino de prueba 13 ... la velocidad del molino del molino de prueba,% de crítico 14 ... Tamaño de la bola en el molino de prueba 15 ... El tamaño completo diámetro de la fresa
16 ... Tamaño Integral molino 17 ... la carga de la bola en tamaño completo molino% 18 ... El medio de llenado en tamaño completo molino% 19 ... la velocidad del molino de tamaño completo% de crítico 20 ... tamaño de la bola en el molino de tamaño completo
21 ... Elección del modelo de liberación. 0 = ninguno, 1 = Ljubljana, 2 = función Beta 22 .... INTERRUPTOR PARA QUE PERMITA llenado excesivo. 23 .... La elección de la función de clasificación de puestos. 0 = Ninguno, 1 = Logistic, 2 = colofonia-Rammler, 3 = suma exponencial
24 ... D50 para la post clasificador
25 ... índice de nitidez para el post clasificador
UMIL: Molino de bolas.
Modelo para un molino de bolas utilizando tres regiones perfectamente mezclados en serie. No existe una clasificación entre las etapas y
Este modelo permite que el crítico
después de la clasificación es opcional.
parámetros para el diagrama de Andrews-Mika a ser especificados como parámetros.
61
Figura 36 Formulario para especificar los parámetros para el modelo UMIL para un molino de bolas.
Parámetros: 1 .... El tiempo de residencia en la primera región perfectamente mezclado.
2 .... El tiempo de residencia en la segunda región perfectamente mezclado. 3 .... El ti empo de residencia en la tercera región perfectamente mezclado.
4 .... formas funcionales elegidos para la función de rotura y constante de velocidad de rotura específico. 1 ... 3-parámetro de la función de rotura y de 4 parámetros constante sin clasificación de puestos tasa.
B (x; y)
=φ
• • •
γ
X
• φ y • + -(1) •
• X• • • • y•
β
φ = 0.59948, γ = 1,32876 y β = 0,500.
α
(x)
=
S x1 S
• x • 1+• • •μ •
Λ
S 1 = 1 .44054, α = 1,21291, μ = 5,4571 mm y Λ = 5,0625. x está en mm.
Estos parámetros se estimaron a partir de datos sobre el mineral de taconita. 62
2 ... 3-parámetro de la función de rotura y 4-parámetro constante con la clasificación de puestos tasa.
B (x: y)
=φ
• • •
γ
X
• (1) y • + -φ •
• X• • • • y•
β
φ = 0.50153, γ = 1,71416 y β = 0,44145.
α
(x)
=
S x1 S
• x • 1+• • •μ •
Λ
S 1 = 0 .26015, α = 1,19798, μ = 1,4942 mm y Λ = 2,40181. x está en mm.
1
=• Discospagcompactos )
D 50 • •• + •• 1 d p • •
0.10019
con D 50 = 3 .985 mm.
Estos parámetros se determinaron a partir de datos en Utah piedra caliza en un molino de bolas 16" X 16" .
3 ... 4-parámetro de la función de rotura y 4-parámetro constante con la clasificación de puestos tasa.
B (x: y)
=φ
γ
• • •
X
• (1) y • + -φ •
• X• • • • y•
β
φ = 0,19946 (1,0 / y) 0.10977, γ = 1,40238 y β = 2,6576.
α
(x)
=
S x1 S
• x • 1+• • •μ • =• ) Discospagcompactos
Λ
S 1 = 1 ,7671, α = 0,6658, μ = 1,7633 mm y Λ = 3,1953. x está en mm.
1
D 50 • + •• •• •1d p •
0.10019
con D 50 = 0 .91789 mm.
Estos parámetros se determinaron a partir de datos en Utah piedra caliza en un molino de bolas 16" X 16" .
5.2 Modelos de clasificadores CSCN: Compuesto tamiz vibratorio.
63
Figura 37 Formulario para especificar los parámetros para el modelo CSCN para una pantalla de compuesto de vibración.
Este es el modelo para una pantalla de compuesto que tiene dos mallas diferentes en una sola baraja. Por lo tanto, la pantalla produce dos corrientes de flujo inferior.
Este modelo utiliza el modelo cinético sencillo para el cribado para describir el comportamiento de la criba vibratoria. Este modelo se describe en el modelado libro y la simulación de sistemas de procesamiento de minerales por RP rey en la sección 4.3. El modelo utilizado en ModSim difiere ligeramente de la descripción en el libro porque, en ModSim, la transición de fuertemente cargado a condiciones cargado ligeramente se supone que tener lugar donde la profundidad del lecho es igual a dos veces la d
80 t amaño
en la
alimentación. Así, la pantalla puede funcionar completamente en condiciones muy cargados si la velocidad de alimentación es demasiado alto, con una transición de fuertemente cargado a ligeramente cargado en algún lugar a lo largo de la pantalla o completamente bajo condiciones de carga ligera si la velocidad de alimentación es baja. El modelo calcula el punto de transición e informa de esto en el archivo de informe. La condición de transición que se utiliza en ModSim es más realista que la utilizada en el libro.
Otra característica que está disponible en el modelo ModSim pero que no se describe en el libro es el arrastre de finos en la corriente de desbordamiento debido a que estas partículas finas se adhieran a las partículas más grandes en particular si no se usan pulverizaciones de agua. Este efecto se modela mediante la especificación del factor de adhesión ( UN F) c omo kg de finos que se adhieren a 1 kg de material de gran tamaño. Las partículas más finas se adhieren más fácilmente que las partículas más gruesas de manera que el factor de unión real en una base tamaño por tamaño se modela por
64
af (
Pi
)
•
= AF d • 1-
•
• • Tamaño de malla • re Pi
pulverizadores de agua se pueden añadir directamente a la pantalla.
Parámetros: 1 ... constante cinética para la región llena de gente k 0 2 ... constante cinética para región separada s 0. Tenga en cuenta que
0
/nos es
equivalente a s 50 en el
libro de texto de manera que s 0 e s el valor de s a la mitad del tamaño de malla
3 ... exponente Potencial de constante cinética región separada. σ 4 ... Anchura de la pantalla 5 ... El agua de gran tamaño de la pantalla
6 ... La velocidad de desplazamiento por la pantalla 7 ... Tamaño de malla en la primera malla
8 ... Longitud de la primera malla
9 ... tamaño de malla en segunda malla
10 ... Duración de la segunda malla
factor de 11 ... Anexo A F 12 ... Número de pantallas en paralelo
CYCL: Plitt = s modelo para el hidrociclón. Este es el modelo hidrociclón de acuerdo con LR Plitt (CIM Bul. 1976 diciembre p. 114). La subrutina calcula la curva de clasificación real permitiendo fracción bypass. Los parámetros por defecto se refieren a la geometría estándar, pero cualquier configuración geométrica se pueden especificar. La geometría del ciclón se puede especificar como una configuración estándar o cada dimensión se puede especificar individualmente.
Roping del ciclón se prueba utilizando los criterios de la Concha Mular-Jull y. El efecto de la viscosidad de la suspensión se modela por escalar la d 50 t amaño de corte por un factor (viscosidad / viscosidad del agua)
0.35 e n
conformidad con la
recomendación de SK Kawatra, AK Bakshi y MT Rusesky "El efecto de viscosidad de la suspensión en la clasificación hidrociclón" En t. Jnl. de Procesamiento de Minerales 4 8 (1996) 39-50 PARÁMETROS: 1 ... diámetro del ciclón metro
2 ... distancia Vortex-espiga como una fracción del diámetro del ciclón 3 ... Diámetro de entrada como fracción del diámetro del ciclón 4 ... diámetro localizador de vórtice como una fracción del diámetro del ciclón sesenta y cinco
diámetro 5 ... Spigot como una fracción del diámetro del ciclón 6 ... Jefe de suspensión de alimentación metro
7 ... Número de ciclones en paralelo ... 8 parámetros de calibración de Plitt para re 50 9 ... Plitt = s parámetro de calibración para una nitidez 10 ... Plitt = S parámetro de calibración para el flujo dividido 11 ... viscosidad de la suspensión 12 ... exponente para variación de la densidad
13 ... densidad de la suspensión en la separación de la zona. Como una fracción de la diferencia entre el portador
fluido y el sólido más ligero
Figura 38 Formulario para especificar los parámetros para el modelo CYCL para un hidrociclón.
La geometría puede ser especificado en el formulario de entrada de datos (Figura 38) en unidades absolutas o relativamente al diámetro del ciclón.
El exponente para la densidad de la suspensión define la variación de d 50 c on la densidad de partícula. Refleja las condiciones de flujo en el ciclón. Si se aplica la ley de Stokes es el exponente 0,5 como fue recomendado por Plitt tentativamente. Sin embargo, la turbulencia del nivel en el ciclón siempre es por lo general se requieren valores altos y superiores del exponente para que coincida con el rendimiento real.
La densidad de la suspensión en la zona de separación del ciclón también tiene una fuerte influencia sobre el punto de corte. Esta densidad es siempre entre la densidad del fluido portador y la densidad 66
del componente sólido más ligero. Introduzca la fracción de la diferencia entre estos dos valores.
El efecto de la viscosidad de la suspensión se modela por escalar la d 50 c ortar tamaño por un factor (viscosidad / viscosidad del agua) ^ 0.35 de acuerdo con la recomendación de SK Kawatra, AK Bakshi y MT Rusesky "El efecto de viscosidad de la suspensión en la clasificación hidrociclón" Int. Jnl. de procesamiento de minerales 48 (1996) 39-50
Roping del ciclón se prueba utilizando los criterios de la Concha Mular-Jull y.
referencias: Mular AL y Jull NA. La selección de los clasificadores ciclónicos, bombas y cajas de bombas para circuitos de molienda. En Mular AL y Bhappu RB Eds. Diseño de plantas de procesamiento de minerales AIME 2ª edición 1980 pp376-403.
Concha FA, Barrientos AC Montero J y Sampaio R. "núcleo de aire y roping en hidrociclones". Preprints 8º Simposio Europeo de trituración, Estocolmo 05 1994 Vol 2 pp814-823
CYCA: Hidrociclón.
Descripción: modelo empírico General por un clasificador tal como se describe por A ustin, Klimpel y Luckie "Ingeniería de Procesos de Reducción de Tamaño - molienda de bolas" SME 1984 p 305. La c urva de partición corregida puede ser modelado por cualquiera de las tres funciones matemáticas estándar - la suma exponencial o modelo Lynch, la función de colofonia-Rammler o la función logística. Todos ellos tienen la S-forma típica y se caracterizan por 2 parámetros, el corregido d 50 y el índice de nitidez. El índice de nitidez es d
25 / re 75 y
por lo tanto varía entre 0 y 1. No
clasificación está representado por 0 y 1 es la clasificación perfecto. By-pass a subdesbordamiento se puede especificar.
Si la unidad para ser modelado es un ciclón u otro clasificador que depende de la velocidad de sedimentación terminal, tamaño separación variará con la densidad de partícula. Esta variación se modela como una función de potencia simple con el seleccionable exponente como un parámetro. El exponente debe tener un valor entre 0.5 y 1.0, 0.5 correspondiente a la Ley de Stokes y 1,0 que corresponde a la ley de Newton para el coeficiente de arrastre de partículas.
67
Figura 39 Formulario para especificar los parámetros para la CYCA modelo para un hidrociclón.
Parámetros: 1 ... By-pass fracción
2 ... índice de nitidez 3 ... Corregido d 50 para partícula que tiene gravedad específica 2,67 4 ... Exponente de la variación de d corregido 50 c on la densidad de 5 ... elección del modelo: 1 ... exponencial de suma o modelo Lynch 2 ... modelo de colofonia Rammler
3 ... Modelo logístico
DSC1: pantalla de dos pisos. Este es el modelo ideal para la detección sencilla de dos pisos. El modelo utilizado es idéntico al utilizado en SCRN para pantallas de una sola cubierta. Este modelo debe ser utilizado sólo para las simulaciones preliminares antes que el equipo ha sido elegido. Modelo puede alojar pulverizadores de agua. Parámetros:
1 ... Tamaño de malla en la cubierta superior metro
2 ... La eficiencia de transmisión de tamaño inferior en la cubierta superior 3 ... El agua superficial en la cubierta superior de gran tamaño 4 ... Tamaño de malla en la cubierta inferior metro
5 ... Eficiencia de transmisión de tamaño inferior en la cubierta inferior 6 ... El agua superficial en la cubierta inferior de gran tamaño
7 ... Las dimensiones de las pantallas (opcional)
8 ... Número de pantallas en paralelo 68
Figura 40 Formulario para especificar los parámetros para el modelo DSC1 para una pantalla de doble cubierta.
DSC2: pantalla de dos pisos. Esta es la versión de dos pisos del modelo Karra SCR2. Ver arriba para los detalles del modelo. Parámetros: 1 ... Tamaño de malla en la cubierta superior metro 2 ... Tamaño de malla en la cubierta inferior metro 3 ... Diámetro del alambre en la cubierta superior metro 4 ... Diámetro del alambre en la cubierta inferior metro
5 ... Ángulo de inclinación de la cubierta grados 6 ... Longitud de la cubierta superior metro 7 ... Ancho de la cubierta de la pantalla metro
8 ... densidad a granel de material kg / m 3 9 Tipo de la pantalla ...
10 ... Longitud del piso inferior
11 ... Número de pantallas en paralelo
69
Figura 41 Formulario para especificar los parámetros para el modelo DSC2 para una pantalla de doble cubierta.
ELUT: elutriadora Este modelo elutriador se basa en la función de partición usando la velocidad de sedimentación terminal, como la variable independiente. por lo tanto la separación es una función tanto de tamaño de partícula y la velocidad de las partículas.
El modelo logístico se utiliza para la función de partición y la velocidad de sedimentación terminal para una partícula con forma arbitraria en agua se calcula utilizando el procedimiento Concha-Almendra. Este procedimiento se describe en RP Rey Introducción al flujo de fluido práctica. ButterworthHeinemann, Oxford, 2002 Secciones 3.2 y 3.3
Figura 42 Formulario para especificar los parámetros para el modelo ELUT para un elutriador.
Parámetros: 1 ... Cortocircuito a subdesbordamiento
70
2 ... índice de nitidez de la función de partición 3 ... la velocidad V Separación 50. E ste debe estar cerca de la velocidad media de flujo de líquido en el
sección de separación de la elutriador 4 ... de partículas esfericidad = área de la superficie de la esfera con mismo volumen / área superficial de las partículas. (Esto se puede medir por análisis de imagen).
KSCN: modelo cinético para la criba vibradora Este modelo utiliza el modelo cinético sencillo para el cribado para describir el comportamiento de la criba vibratoria. Este modelo se describe en el libro Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales por RP Rey en la sección 4.3. El modelo utilizado en ModSim difiere ligeramente de la descripción en el libro porque, en ModSim, la transición de fuertemente cargado a condiciones cargado ligeramente se supone que tener lugar donde la profundidad del lecho es igual a dos veces la d
80 tamaño
en la
alimentación. Así, la pantalla puede funcionar completamente en condiciones muy cargados si la velocidad de alimentación es demasiado alto, con una transición de fuertemente cargado a ligeramente cargado en algún lugar a lo largo de la pantalla o completamente bajo condiciones de carga ligera si la velocidad de alimentación es baja. El modelo calcula el punto de transición e informa de esto en el archivo de informe. La condición de transición que se utiliza en ModSim es más realista que la utilizada en el libro.
Figura 43 Formulario para especificar los parámetros para el modelo KSCN para una pantalla vibratoria.
Otra característica que está disponible en el modelo ModSim pero que no se describe en el libro es el arrastre de finos en la corriente de desbordamiento debido a que estas partículas finas s e adhieran a las partículas más grandes en particular si no se usan pulverizaciones de agua. Este efecto se modela mediante la especificación del factor de adhesión (AF) como kg de finos que se adhieren a 1 kg de material de gran tamaño. Las partículas más finas se adhieren más fácilmente que las partículas más gruesas de manera que el factor de unión real en una base tamaño por tamaño se modela por
Af d (
)
Pi
•
1 Af • = -
•
• • de malla tamaño• re Pi
pulverizadores de agua se pueden añadir directamente a la pantalla.
71
Parámetros: 1 ... constante cinética para la región llena de gente k 0 2 ... constante cinética para región separada s 0.T enga en cuenta que
0
/nos es
equivalente a s 50 e n el
libro de texto de manera que s 0 e s el valor de s a la mitad del tamaño de malla
3 ... exponente Potencial de constante cinética región separada. σ 4 ... Pantalla tamaño de la abertura 5 Anchura de la pantalla ... 6 ... Longitud de la pantalla 7 ... El agua de gran tamaño de la pantalla
8 ... factor de unión Af 9 ... Velocidad de desplazamiento por la pantalla
10 ... Número de pantallas en paralelo
PSCN: pantalla de probabilidad
pantalla de probabilidad en la que las partículas se someten a un proceso de separación que es de tamaño sensible a través de una amplia gama de tamaños. Este tipo de detección se produce con una pantalla relativamente inclinada abruptamente se somete a vibraciones que tienen un componente sustancial perpendicular al plano de la pantalla. Esto contrasta con tamices vibratorios convencionales que tienen vibraciones predominantemente en la dirección paralela. La principal ventaja que se reivindica para el cribado de probabilidad es la reducción de cegamiento porque el material cerca de tamaño no penetra en la pantalla. detección de probabilidad se asocia a veces con el nombre de Mogensen que patentó el principio en 1951 (patente estadounidense 2 512 177). Este modelo puede acomodar pulverizadores de agua. ¡¡¡¡ADVERTENCIA!!!! Este modelo se basa en la regresión multilineal y es muy sensible a la combinación de parámetros elegidos. También es muy sensible a la velocidad de avance. Usted debe estar seguro de los valores de los parámetros antes de utilizar este modelo.
Parámetros: 1 ... amplitud de la vibración 2 ... Frecuencia de vibración
3 ... ángulo de inclinación de la pantalla - grados 4 ... ángulo de tiro de la pantalla de vibración 5 ... pantalla tamaño de la abertura 6 Anchura de la pantalla ... 7 ... Longitud de la pantalla
72
8 ... El agua superficial en la pantalla de gran tamaño
9 ... Número de pantallas en paralelo
Figura 44 Formulario para especificar los parámetros para el modelo PSCN para una pantalla de probabilidad.
Referencias: JM Beeckmans y Judy Hill, "la detección de probabilidad", Tecnología en polvo 35 (1983) 263-269Chen Rongguang, JM Beekmans, y Chen Qingru, "Una correlación conveniente para modelar el funcionamiento de las pantallas de probabilidad", Intl. Jnl. de procesamiento de minerales, 36 (1992) 31-40.
SCRN: De un piso criba vibratoria. Este es un modelo ideal para la detección sencilla. Los recortes de pantalla al tamaño de malla especificado pero una cierta fracción de la medida inferior se r ealiza sobre la pantalla. Esto se define por la eficiencia de transmisión. pulverizadores de agua se pueden añadir a la pantalla.
PARÁMETROS: 1 Tamaño de la malla ... metro
2 ... eficiencia de la transmisión a medida inferior 3 ... La humedad superficial en la pantalla de gran tamaño 4 ... Las dimensiones de la pantalla. (Opcional) Compruebe cuadro Especificar dimensiones de la pantalla si lo desea
para especificar las dimensiones de la pantalla 5 ... Número de pantallas en paralelo
SCR1: De un piso criba vibratoria. Descripción: Un modelo para el cribado en húmedo como se describe por RSC Rogers (Polvo Tech 31 (1982) 135-137.). La función de clasificación es descrita por x
=e
x +
exp α (1 ( -
3
X
) ) 73
con
= x dd
50c p
El cortocircuito de sobredimensionar sigue a la división de agua. La clasificación actual es descrito por 1 = c - A (1
- mi)
dónde UN e s la fracción de agua de tamaño inferior.
Este modelo ha sido encontrado para ser eficaz para el cribado en húmedo y ha sido probado para lodos de carbón en una pantalla de alta frecuencia Derrick.
Figura 45 Formulario para especificar los parámetros para el modelo SCR1 para una criba vibratoria de un solo piso.
PARÁMETROS: 1 ... re 50 en metros 2 ... el agua se dividió a subdesbordamiento UN
3 ... parámetro de eficiencia α.P or lo general, en entre 0,8 y 4,0
SCR2: De un piso criba vibratoria.
Descripción: El modelo de simulación de pantalla desarrollado por Karra VK (CIM Bulletin, abril de 1979
pag. 167-171). Esta es una verdadera modelo de simulación en que los parámetros son necesarios para definir las características físicas de la pantalla, incluyendo las dimensiones de la pantalla y el material de la pantalla.
El modelo calcula la función de separación de la pantalla características y tonelaje de la alimentación (que son suministrados por el simulador) en relación con la descripción física de la pantalla. Karra desarrollado un procedimiento que está de acuerdo en estrecha colaboración con el método utilizado por los ingenieros para evaluar el rendimiento de la pantalla. La subrutina produce un archivo de informe que proporciona una descripción completa del rendimiento de la pantalla incluyendo el
74
eficiencia de cribado calculado que está representado por los factores de eficiencia habituales junto con un factor adicional que explica la presencia de materiales cerca de tamaño en la alimentación.
Figura 46 Formulario para especificar los parámetros para el modelo SCR2 para una criba vibratoria de un solo piso.
Un factor de utilización zona (AUF) se calcula que está dada por
a ransmitted realidad tsubdesbordamiento Cantidad
AUF =
la capacidad de ion transmiss Theoretica detectar l
tonelaje = UN . segundo . do. re. mi. F.
underflow en do
de pantalla _ G Área
A, B, C, D, E y F son los factores de capacidad habituales y GRAMO do e s el factor de capacidad de cerca de tamaño.
Este modelo es eficaz para comprobar el rendimiento de una pantalla existente o para comprobar el rendimiento de una pantalla propuesto una vez que se han establecido sus dimensiones. La AUF da una indicación inmediata de si la pantalla se ha dimensionado correctamente para la aplicación. (Una pantalla de tamaño correcto tendrá AUF cercano a la unidad). Los factores de eficiencia individuales indican las razones de la escasa eficiencia y darán una guía en cuanto a qué proceso se requieren cambios para mejorar la eficiencia de la pantalla.
75
PARÁMETROS: 1 ... abertura de malla metro 2 Diámetro de alambre ... metro
3 ... Ángulo de inclinación de la pantalla. grados 4 ... Longitud de la cubierta superior metro 5 ... Ancho de la pantalla metro
6 ... La densidad aparente de los materiales a cribar kg / m 3 7 ... Tipo de pantalla
8 ... Número de pantallas en paralelo
WICL: ciclón inyección de agua.
ciclón de inyección de agua usando el modelo propuesto por Bhaskar, K., Govindarajan, B., Barnwal, JP, Rao, KK, Gupta, BK y Rao, TC “estudios de clasificación de finos de mineral de plomo y zinc utilizando ciclón de inyección de agua: Descripción ", En t. J. Miner. Proceso. 77 (2005) pp80-94.
Este modelo no tiene una disposición para tener en cuenta el diámetro de la sección truncada. El modelo predice la D50c tamaño de corte corregida y la cantidad de cortocircuito a la sobremedida. La imperfección es constante en todas las geometrías y condiciones de operación.
Figura 47 Formulario para especificar los parámetros para el modelo de ciclón de inyección de agua WICL.
parámetros: 1 .... diámetro Apex 2 .... diámetro localizador de vórtice 3 .... Presión de alimentación
4 .... Número de unidades en paralelo 76
5.3 Modelos para Operaciones Deshidratación DWSC: rejilla de drenaje rejilla de drenaje usando el modelo propuesto por KL Ng. "La deshidratación desempeño de cribas vibratorias". Proc. INSTN Engrs Mech. Parte E Diario del Proceso de Ingeniería Mecánica. 204 (1990) pp73-79. Undersize sólido se lleva a través de la pantalla en proporción al flujo de agua.
Figura 48 Formulario para especificar los parámetros para el modelo DWSC para una rejilla de drenaje.
Parámetros: 1 ... contenido de humedad final del material (%) 2 ... Tamaño de la malla de la pantalla
3 ... Longitud de la pantalla
4 ... Ancho de la pantalla
5 ... Ángulo de inclinación (grados) 6 ... Frecuencia de vibración (rpm)
7 ... amplitud de la vibración 8 ... Ángulo de vibración con respecto a superficie de la pantalla (grados)
FILT: Filtrar. Este es un modelo simple para el filtro. Todos los sólidos salen en la torta de filtración. La operación se especifica por completo cuando se da el contenido de agua de la torta de filtro. 77
Figura 49 Formulario para especificar parámetros para FILT modelo para un filtro.
Parámetros: 1 ... Porcentaje de sólidos en la torta del filtro
KYNC: espesante Este modelo implementa el método ideal espesante Kynch para pulpas incompresibles. El modelo usa la ecuación extendida Wilhelm-Naide para la velocidad de sedimentación de la suspensión floculada. Se emite una advertencia si el flujo de alimentación es mayor que el flujo máximo que puede ser manejado por el espesante. Si se sobrecarga el espesante se calcula la concentración de sólidos en el desbordamiento. Espesantes nunca deben funcionar durante largos períodos en una condición de sobrecarga.
La representación gráfica de la operación en estado estacionario está disponible en la finalización de la simulación.
78
Figura 50 Formulario para especificar los parámetros para el modelo espesante KYNC.
Parámetros: 1 ... diámetro Espesante 2 ... velocidad de sedimentación terminal de un flóculo aislado
3 ... Número de términos de la ecuación Wilhelm-Naide Wilhelm-Naide extendida
4 ... alfa, beta pares para la ecuación de Wilhelm-Naide extendido
Thic: Thic: Espesante. Un modelo simple para el espesante. El m odelo asume que todos los sólidos se dejan en el flujo inferior.
79
Figura 51 Formulario para especificar los parámetros para el modelo Thic para un espesante.
PARÁMETRO: sólidos 1 ... porcentuales en el flujo inferior
5.4 Modelos para la corriente divisores y mezcladores
SPLT y SPL1: divisores de flujo.
Figura 52 Formulario para especificar los parámetros para el modelo divisor SPL1.
SPLT 80
Modelo divide la alimentación en partes iguales en 2 o 3 corrientes.
ModSim determina el número de flujos de salida del diagrama de flujo.
SPL1 Modelo divide la alimentación en 2 o 3 flujos desiguales.
ModSim determina el número de flujos de salida del diagrama de flujo. El usuario debe especificar la división fraccional.
Parámetros: 1 ... Número de flujos de salida 2 ... de división fraccional de flujo de salida 1
3 ... división fraccional de flujo de salida 2
5.5 Modelos para concentrar Unidades 5.5.1 La flotación
FLTK: FLTK: Banco de celdas de flotación. Este modelo es el de flotación distribuido modelo constante cinética discreta debido a RP King. El verdadero tiempo de residencia celular se calcula a partir del caudal de residuos. Los sólidos de porcentaje en la espuma se supone conocido y esto soluciona el balance de agua. El modelo Pogorely para la carga de la burbuja se incorpora de manera que las cargas de burbujas pesada reducirá la capacidad de flotación en la célula. La fase de espuma se modela usando el coeficiente de transmisión de espuma que se define como la fracción de cruce sólido de la interfaz de pulpa-espuma que realmente se recupera en la corriente de concentrado. El resto del sólido se devuelve a la fase de pulpa. Tenga en cuenta que las constantes de velocidad de flotación específicos son coeficientes de transferencia de masa, ya que modelan la velocidad de transferencia de materia en partículas a través del límite de fase de la pulpa a la superficie de la burbuja. Las unidades de las constantes de velocidad de flotación específicos son, por tanto, m / s. Este modelo permite que el agua que se añade a la artesa de concentrado de modo que el contenido de sólidos del concentrado que finalmente sale del banco es menor que el contenido de sólidos del concentrado que sale de cada celda. El agua se puede añadir a una velocidad pre-especificado o ModSim calculará la velocidad de adición para cumplir con un contenido de sólidos final requerido en el concentrado. Referencia: RP Rey, Modelo para el diseño y control de plantas de flotación. El agua se puede añadir a una velocidad pre-especificado o ModSim calculará la velocidad de adición para cumplir con un contenido de sólidos final requerido en el concentrado. Referencia: RP Rey, Modelo para el diseño y control de plantas de flotación. El agua se puede añadir a una velocidad pre-especificado o ModSim calculará la velocidad de adición para cumplir con un contenido de sólidos final requerido en el concentrado. Referencia: RP Rey, Modelo para el º diseño y control de plantas de flotación. Proc 10 º
Simposio Internacional sobre Aplicación de Métodos Computacionales en la industria minera. APCOM 10 ( 1 972) S. Afr.
Inst. Min. Metall. Eds Salamon ODM y FH Lancaster p.341 81
Figura 53 Formulario para especificar los parámetros para el modelo FLTK para un banco de células de flotación.
Parámetros: 1 ... Número de células en serie para este banco 2 ... El volumen celular
3 ... tasa de aireación en m 3 d e aire por m 3 d el volumen celular 4 ... coeficiente de transmisión de Espuma 5 ... el tamaño de la burbuja 6 ... tiempo de residencia de la burbuja 7 ... Estimación de tiempo de celda de detención
8 ... Porcentaje de sólidos en el concentrado 9 ... constantes de velocidad de flotación específicas - una para cada clase s. Los valores por defecto para el conjunto de datos como datos del sistema sino valor diferente en cada banco de flotación se permite
FLTN: Banco de células de flotación
Este modelo se basa en la flotación distribuido modelo constante cinética discreta. El proceso de flotación se modela como un proceso de cinética química y por lo tanto las constantes de velocidad específicos se debe especificar en unidades de tiempo recíproco. El volumen de pulpa en cada célula en el banco 82
se debe especificar y el tiempo de permanencia de la pasta se calcula para ser coherente con este volumen y el flujo de relaves de la célula.
El equilibrio de agua es fijado por el supuesto de que el volumen de sólidos holdup por unidad de pulpa se fija según lo propuesto por DN Sutherland. Los tiempos de residencia del sólido y el agua se supone que son idénticas.
Figura 54 Formulario para especificar los parámetros para el modelo FLTN para un banco de células de flotación.
Referencia: Sutherland DN Intl. Jnl. Procesamiento de minerales 4 (1977) 149-162
Este modelo permite que el agua que se añade a la artesa de concentrado de modo que el contenido de sólidos del concentrado que finalmente sale del banco es menor que el contenido de sólidos del concentrado que sale de cada celda. El agua se puede añadir a una velocidad pre-especificado o ModSim calculará la velocidad de adición para cumplir con un contenido de sólidos final requerido en el concentrado. Parámetros:
1 ... Número de células en el banco
2 ... Número de bancos en paralelo 3 ... Volumen de pulpa en cada célula m 3 83
4 ... atraco sólida en kg por metro cachorro de la pulpa
5 ... atraco aire en la celda 6 ... constantes de velocidad de flotación específicos en este banco. Uno para cada clase S. Las unidades son 1 / min. Los valores predeterminados son los valores especificados como datos del sistema
KLIM: modelo de flotación Klimpel
El modelo cinético para la celda de flotación que asume que cada tipo de partícula tiene una flotable y un componente no flotable. Este modelo se asocia generalmente con Dick Klimpel que lo hizo popular como un modelo simple pero útil y consistente para la comparación de los colectores y otras condiciones en los sistemas de flotación industriales. El componente flotante de cada tipo de partícula se recupera a una velocidad que es proporcional a la cantidad de dicha especie en la celda de flotación. La influencia de la superficie de la burbuja y las características de la fase de espuma se descuidan por completo. El efecto del tamaño de partícula sobre la cinética de flotación también se descuida.
Figura 55 Formulario para especificar los parámetros para el modelo KLIM para un banco de células de flotación.
84
El balance de agua sobre la celda se establece especificando el porcentaje de sólidos en el concentrado. El agua se puede añadir directamente a los canales de colada espuma en cuyo caso los sólidos finales por ciento en la espuma debe ser especificado como bien.
Parámetros: 1 ... Número de células en el banco 2 ... Volumen de cada célula 3 ... Fracción de volumen de aire en la pulpa
4 ... sólidos pecent en concentrado 5 ... Número de bancos en paralelo 6 ... recuperación final para G de clase 1 7 ... constante cinética para G de clase 1
8 ... Repetir 6 y 7 para cada clase G
5.5.2 Operaciones de separación por gravedad
CONO: cono Reichert Modelo para el cono Riechert basado en el modelo de equilibrio estratificación.
Figura 56 Formulario para especificar parámetros para CONO modelo para el Cono Reichert.
El rendimiento del cono Reichert se modela usando el modelo de estratificación. Todas las combinaciones de doble (D) y una sola variable (SV) conos pueden ser seleccionados para el cono 85
apilar. Esto hace que sea posible modelar todas las configuraciones industriales de uso común. Las posiciones de las ranuras de cada cono variable individual se pueden ajustar independientemente. Las relaciones de capacidad se basan en los datos proporcionados por el profesor E Forssberg de la Universidad de Lulea. Parámetros:
1 ... constante específica de estratificación
2 ... Número de conos en paralelo 3 ... configuración de cono y los números de ranura que definen los huecos en cada uno de los conos individuales en la configuración
El número de conos que producen harinillas producto, también se puede especificar.
referencias: 1. modelo cuantitativo Rey RPA para las operaciones de la unidad de separación por gravedad que se basan en la estratificación. APCOM 87 Proc. 20 Intl Symp. en la aplicación de las computadoras y las matemáticas en las industrias ol 2 Metalurgia Johannesburgo, SAIMM 1987 pp 141-151. mineras.V
2. Forssberg E. y SANDSTROM E. Utilización del concentrador de cono Reichert en el procesamiento de mineral. Industrie Mineral - Mineralurgie Nov 1979, pp 223-232. 3. Diagrama de flujo Rey RP optimización mediante simulación: Un concentrador de gravedad, utilizando Reichert conos. Proc 21º Congreso Internacional de Procesamiento de Minerales, Roma 2000.
DMCY: ciclón medio denso
Figura 57 Formulario para especificar los parámetros para el modelo DMCY para el ciclón de densidad media.
Simulación del ciclón de densidad media utilizando una versión modificada de la ecuación de Lynch para la curva de partición. El punto de corte se puede definir bien mediante el procedimiento Gottfried-Jacobsen o la densidad del medio puede ser especificado. En el último caso el cambio de punto de corte normalizada se calcula para cada tamaño de partícula de acuerdo con el modelo desarrollado en el estudio MV Rueda y en King RP y Juckes A H. “Rendimiento de un ciclón de densidad media cuando 86
beneficiando de carbón fino”. Carbón Preparación 5 (1988) 185-210. imperfección corregida varía con el tamaño de partícula y el diámetro del ciclón y se calcula de acuerdo a los datos Rueda y al modelo de King y Juckes.
Parámetros: 1 ... densidad de funcionamiento del medio o el punto de corte de destino
2 ... diámetro del ciclón 3 ... Selector para el modelo. 1 = Gottfried-Jacobsen cortar relación punto. cambio 2 = punto de corte
SPIR: concentrador de espiral. Este modelo incluye los efectos de tamaño de partícula y densidad de las partículas de forma simultánea. El modelo predice que la recuperación de cualquier tipo de partícula pasará a través de un mínimo como los cambios de tamaño de partícula.
El punto de corte se incrementa con la velocidad de alimentación. La tasa de aumento es lineal según Gallagher
E, Ellis R, Pitt G, perdiz AC, Randell J K. La integración de una instalación de espiral 300t / hr en la planta de preparación alemán Creek. Preparación de Carbón 12 (1993) 163-186. Esto es consistente con los datos Rey Juckes y Stirling.
El divisor interior debe ser igual a la posición de divisor exterior si no hay producto middling se toma de la espiral.
Referencia: Rey RP, Juckes AH y Stirling P A. “Un modelo cuantitativo para la predicción de la limpieza del carbón fino en un concentrador de espiral”. Carbón Preparación 1992 Vol 11 pp 51-66.
Figura 58 Formulario para especificar los parámetros para espiral modelo SPIR.
Parámetros: 1 ... posición divisor relativa para divisor exterior
2 ... posición divisor relativa para el divisor interior 87
3 ... Número de espirales en paralelo
CECEO: CONCENTRADOR ESPIRAL El punto de corte para cada tamaño de partícula se determina principalmente por la posición de la cuchilla en el pie de la espiral. Así, la posición del cortador es el control principal en la espiral. El modelo King-Juckes-Stirling se utiliza para dividir el agua. El punto de corte aumenta ligeramente con la velocidad de avance y% de sólidos en la alimentación. referencias:
Li M, Madera CJ, y Davis JJ "Un estudio de lavado de carbón espirales" Carbón Preparación 1993 Vol 12 pp 1117-131.
Rey RP, Juckes AH y Stirling P A. “Un modelo cuantitativo para la predicción de la limpieza del carbón fino en un concentrador de espiral”. Carbón Preparación 1992 Vol 11 pp 51-66.
Figura 59 Formulario para especificar los parámetros para LISP modelo para el concentrador de espiral.
Parámetros: 1 ... posición divisor relativa para divisor exterior
2 ... posición divisor relativa para divisor interior 3 ... Número de espirales en paralelo
divisor interno debe ser igual a la posición de divisor exterior si no hay producto middling se toma de la espiral.
Kell: CONCENTRADOR ESPIRAL (depósitos minerales Reichert MK10A espiral de carbón). Este modelo supone posiciones del cortador fijos y no hace ninguna provisión para el control del punto de corte. El modelo permite la variación de la recuperación de partículas con tamaño de partícula pero el modelo es relativamente crudo en este respecto.
Referencia: Kelly EG, Gomer JS, Pillai KJ, Bull WR, y Spottiswood DJ. Proc. Congreso Internacional de Procesamiento de Minerales XVI Ed. E Forssberg. Elsevier 1988 pp1771-1780 88
Sólo un parámetro se puede ajustar. PARÁMETRO: 1 ... Número de espirales en paralelo
Figura 60 Formulario para especificar los parámetros para el modelo KELL para el concentrador de espiral.
Knel: CONCENTRADOR Knelson Este modelo se basa en la obra de André Laplante y su grupo. El concentrador se asume para recuperar una fracción del oro libre. La recuperación de oro libre es una función del tamaño de grano determinado por
Recuperación
=
0.01
R
+ - 1.718 1.885nln
METRO
re pag -
0,517 ln(
2
) del Norte Dakota pag
El concentrador también recupera una fracción del oro bloqueado de la clase bloqueado grado más alto en las clases de tamaño fino. La recuperación de esta fracción está dada por
Recuperación
=
• pNre L d 0.01R • • •
pag
• • • •
5
El contenido de agua del concentrado debe ser especificado como un parámetro.
referencias: Laplante AR, Woodcock F, y Noaparast M. "Las recuperaciones de oro predicción de la gravedad de separación". Minerales y metalúrgica Procesamiento De mayo de 1995 pp74-79
Parámetros: 1 ... La recuperación máxima de oro libre como una función del tamaño de grano (R METRO)
2 ... La recuperación de oro encerrado en el mejor tamaño (R L)
3 ... El contenido de agua del concentrado en kg sólido / litro de agua
4 ... Número de concentradores en paralelo 89
Figura 61 Formulario para especificar los parámetros para el modelo Knel para el concentrador Knelson.
SJIG: Modelo para una sola plantilla etapa basada en el modelo de equilibrio estratificación. El perfil de equilibrio estratificación para cada tipo de partícula se calcula y está disponible a partir del modelo en forma gráfica. Este modelo no permite un perfil de velocidad en la plantilla continua.
Referencia: RP Rey, Modelado y Simulación de Sytems procesamiento de minerales.B utterworth-Heinemann, Oxford, 2001, Sección 7.3
Parámetros: 1 ... altura relativa de la cuchilla en la cama 2 ... constante específica de estratificación
VJIG: Modelo para una sola plantilla etapa basada en el modelo de equilibrio estratificación. El perfil de equilibrio estratificación para cada tipo de partícula se calcula y está disponible a partir del modelo en forma gráfica. Esto se accede haciendo clic derecho en el icono de la unidad cuando se observa el diagrama de flujo y selección de perfiles de estratificación en el menú emergente.
90
Este modelo permite un perfil de velocidad en la plantilla continua. El modelo para el perfil de velocidad en el lecho es
2
() = κ+ -h vh
(1) κ h
Referencia: RP Rey, Modelado y Simulación de Sytems procesamiento de minerales.B utterworth-Heinemann, Oxford, 2001, Sección 7.3
Parámetros: 1 ... altura relativa de la cuchilla en la cama 2 ... constante específica de estratificación
3 ... perfil de velocidad constante κ
5.5.3 Modelos para separadores magnéticos
DOFI: Wet alta intensidad separador magnético Dobby y Finch modelo empírico para el separador de alta intensidad húmedo. Dobby G. y Finch JA Un modelo empírico de captura en un separador magnético de alta gradiente y su uso en la predicción del rendimiento. Proc. 12º Congreso Internacional de Procesamiento de Minerales, Sao Paulo, Brasil 1977. Vol 1 pp 128 152. Este modelo se describe en King RP Modelado y simulación de sistemas de procesamiento de minerales, Butterworth-Heinemann, Oxford, 2001 Sección
8.6
Los parámetros de este modelo se mejoraron posteriormente para reflejar el trabajo de prueba adicional que se describe en Dobby, G. y Finch, JA “captura de partículas minerales en un alto gradiente de campo magnético”. Tecnología de Polvos,V ol. 17. pp. 73-82, 1977. El modelo se resume como
R METRO (c, d) 0,5 + =Bnlog M pag R limitado con METRO R
10
• • •
• METRO L 50
• •
al intervalo de 0,05 - 0,95. El grupo
METRO S e define como L
H (rc) d L
=2
MUL
b 1.6 pag
1,3 1,1 M
91
Los valores de los parámetros son β = 1,8, B = 0 ,383, METRO 50 = 2 ,63 para partículas con ρχ < 6 .3X10- 3
y β = 3,9, B = 0 ,413, METRO 50 = 1 .062x10- 4 p ara partículas con ρχ ∃ 6.3X10- 3 respectivamente.
Este modelo espera que las susceptibilidades magnéticas para ser especificados para cada tipo de partículas (clase grado) y no a distribuir en S-clases.
Figura 62 Formulario para especificar los parámetros para el mojado de alta intensidad separador magnético modelo DOFI.
Parámetros: 1 ... Intensidad de campo magnético en teslas
2 ... magnetización de saturación del material de matriz en Tesla 3 ... velocidad intersticial de la suspensión a través de la matriz U m / s
4 ... loading fraccional en la matriz L metro 5 ... El punto de corte magnética METRO 50 p ara partículas de baja susceptibilidad
6 ... El punto de corte magnética METRO 50 p ara partículas de alta susceptibilidad
7 ... agua residual en el magnetismo retenidas antes de enjuagar 92
8 ... Número de unidades en paralelo
WDM: tambor Wet separador magnético Un modelo de recuperación simple para un concentrador magnético de tambor húmedo. La recuperación de nonmagnetics con la corriente de colas se modela. Las partículas con concentraciones volumétricas más grandes de mineral 1 se recuperan con más fuerza en la corriente de no-magnético. Los minerales magnéticos deben aparecer después de que el mineral no magnético cuando se define los datos del sistema.
La recuperación de partículas de tipo J a la corriente no magnético está dada por R
J
= -(1
α
) gramo + α J β
Donde α es el cortocircuito a tizón y gramo J e s la fracción volumétrica de mineral 1 en partículas de tipo J.
El flujo de cortocircuito varía exponencialmente con el tamaño de partícula
α α=
0
exp
• •• •
γ
• dd pag pag 1
• • •
Figura 63 Formulario para especificar los parámetros para el tambor húmedo separador magnético modelo WDM.
Parámetros: 1 ... Exponente de la fracción volumétrica no-magnéticos para modelar la recuperación, β
2 ... By-pass fracción a los no Magnetics, α 3 ... coeficiente exponencial para reducir pase por medida que aumenta el tamaño, γ
WDM2: tambor Wet separador magnético Un modelo simple para un concentrador magnético de tambor en húmedo usando una función de partición de colofonia-Rammler con la composición volumétrica de la partícula como la variable determinante. La recuperación de los no-magnéticos con la corriente de colas se modela. Las partículas con concentraciones volumétricas más grandes de mineral 1 se recuperan con más fuerza en la corriente de no-magnético. los 93
minerales magnéticos deben aparecer después de que el mineral no magnético cuando se define los datos del sistema.
La recuperación de partículas de tipo J a la corriente no magnético está dada por R
J
= -(1
α
+ α ) PAG
con • •PAG = -1 exp 0,693 • •
• • •
λ
• • • • gramo 50 • • • gramo J
El corto circuito a los no-magnéticos aumenta exponencialmente a medida que el tamaño de partícula disminuye.
α α=
• •0 exp •
γ
• • 0,001 • re pag
Figura 64 Formulario para especificar los parámetros para el tambor húmedo modelo separador magnético WDM2.
Parámetros: 1 ... Índice de nitidez 2 ... El grado de mineral 1in la partícula que tiene 50% de recuperación 3 ... límite de tamaño pequeño de la fracción de cortocircuito a los no Magnetics
94
4 ... coeficiente exponencial para reducir el by-pass a medida que aumenta el tamaño 5 ... El agua divide a la corriente de cola
5.6 Modelos para el transporte de materiales
CONV: CONV:C inta transportadora transportadora
Las funciones de transporte esencialmente como un mezclador y pueden tomar cualquier número de flujos de entrada. La capacidad de la correa se calcula utilizando la geometría simple del perfil sólido para calcular el área sólida que se multiplica por la velocidad de la cinta. El contorno de la superficie del sólido se rige por el ángulo de reposo del sólido y el ángulo a través de los rodillos. Más capacidades precisas se pueden obtener a partir de tablas de los fabricantes o de la sección Processing Handbook SME Mineral 10. ángulos de reposo para una gama de materiales pueden encontrarse en el manual del SME.
Parámetros: 1 ... Ancho de la correa 2 ... francobordo para evitar el derrame 3 ... ángulo de artesa Idler 4 Velocidad de la cinta ...
5 ... ángulo de reposo del material a transportar 6 ... Densidad aparente
5.7 Modelos para Unidades de lavado de carbón
La mayoría de las unidades de medio denso que se utilizan para lavar el carbón tienen modelos similares. Estos modelos se basan en una función de partición generalizado estándar que se caracteriza por la imperfección. La imperfección varía para los diferentes vasos densos de mediano y estos son difíciles de programar en ModSim para cada buque basado en una encuesta de varias plantas de lavado de carbón de Sudáfrica. El punto de corte es una función del tamaño de partícula. La relación entre el punto de corte y tamaño de partícula se modela directamente para algunas unidades usando un modelo determinado experimentalmente para el cambio de punto de corte. El cambio de punto de corte es la diferencia entre la densidad controlada del medio y el punto de corte en un tamaño particular. Para estos modelos se debe especificar la densidad del medio.
95
NORUEGA
Simulación de la arandela de carbón Norwalt usando una versión modificada de la ecuación de Lynch para una curva de partición. cambio de punto de corte normalizada se supone constante en 0,005 y la constante de imperfección corregida a 0.013. PARÁMETRO:
1 ... de densidad media
WEMC Simulación de la Wemco arandela carbón tambor usando una versión modificada de la ecuación de Lynch para una curva de partición.
cambio de punto de corte normalizada se supone constante a -0.003. (Nota valor negativo) corregido constante imperfección en 0.017.
Figura 65 Formulario para especificar los parámetros de las unidades de medio denso DYNA, TESK, BATJ, SLIP, Chan, Bauj, WEMC, Norw y lavado.
PARÁMETRO: 1 ... de densidad media
DIBUJÓ Simulación de la arandela de carbón Drewboy usando una versión modificada de la ecuación de Lynch para una curva de partición. cambio de punto de corte normalizado varía con el tamaño de partícula. Corregido constante imperfección en 0.008. PARÁMETRO:
1 ... de densidad media
96
CHAN Simulación de la arandela de carbón arena probabilidad usando una versión modificada de la ecuación de Lynch para la curva de partición. cambio de punto de corte normalizada se supone constante en 0,013 y corregido constante imperfección en 0.015. PARÁMETRO:
1 ... de densidad media
RESBALÓN
Simulación de la superficial arandela carbón baño usando una versión modificada de la ecuación de Lynch para una curva de partición.
cambio de punto de corte normalizado varía con el tamaño de partícula. corregido
imperfección es constante a 0.009. PARÁMETRO: 1 ... de densidad media
Bauj Simulación de la Baum arandela carbón plantilla usando una versión modificada de la ecuación de Lynch para una curva de partición. cambio de punto de corte normalizada es 0. imperfección corregida varía con la velocidad de avance. PARÁMETRO:
1 ... densidad separación Target
SHAK Modelo para una mesa para concentrarse. El procedimiento Gottfried-Jacobsen se utiliza para estimar el punto de corte para cada clase de tamaño. El modelo se calibra contra datos de USBM RI 6239. Parámetro:
1 .... Target punto de corte para la separación
BATJ Simulación de la Batac arandela carbón plantilla usando una versión modificada de la ecuación de Lynch para una curva de partición. Cortocircuito a desbordamiento es una función de la velocidad de avance.
Punto de corte calculado utilizando el procedimiento Gottfried-Jacobsen. constante imperfección corregida a 0,06
Los datos basados en el estudio MV RUEDA y LM Tavares y J Rubio. La evaluación del desempeño y la simulación de una pirita de limpieza Batac plantilla de residuos de lavado de carbón. Presentado en cuarto Intnl. Conf. el tratamiento y utilización de carbones de alta azufre. Idaho Falls 1991.
97
PARÁMETRO: 1 .... Target punto de corte para la separación
LAVAR unidad de lavado de carbón de acuerdo con BSGOTTFRIED INT J MIN PROCESO. 5 (1978) 1-20 de datos para la alimentación de material compuesto a la Drewboy.
PARÁMETRO: 1 .... Target punto de corte para la separación
TAMBOR
Modelo de un tambor de lavado de carbón grueso de densidad media. El procedimiento Gottfried-Jacobsen se utiliza para estimar el punto de corte para cada clase de tamaño. imperfección corregida es una función del tamaño de partícula.
Los datos basados en USBM RI 7154
PARÁMETRO: 1 ... Target punto de corte para la separación
TESK Ningún modelo está disponible para el Teska tambor.
WOCY: El agua de sólo ciclón.
Figura 66 Formulario para especificar los parámetros para el modelo WOCY para un agua de sólo ciclón.
98
Dos modelos se proporcionan para el cálculo del punto de corte. 1: El método Gottfried-Jacobsen utilizando la relación generalizada entre la relación de punto de corte y la relación de tamaño de partícula al tamaño medio en la alimentación. 2: Un modelo simple función de partición basado en los datos presentados por Hornsby DT, Watson SJ y Clarkson C J. "Fine limpieza del carbón por espiral y lavado con agua ciclón". Carbón Preparación 1993 12 pp 133-161. El punto de corte efectivo está determinada principalmente por el aclaramiento de localizador de torbellino. El rendimiento se especifica, proporcionando una estimación del punto de corte en 1 mm.
La eficiencia de separación se calcula siguiendo Hornsby et. Alabama. La imperfección definido como EPM / (d
50 - 1 )
que es invariante con tamaño de partícula.
Parámetros: 1 ... Selección del modelo de punto de corte 1 = Gottfried-Jacobsen 2 = Hornsby
2 ... Target punto de corte para el procedimiento GJ o punto de corte a 1 mm para el procedimiento de Hornsby.
99
se supone
100
6 RUNNING SIMULADOR y obtener resultados Cuando se han especificado los parámetros de diagramas de flujo, y el modelo de datos del sistema, la simulación se puede ejecutar seleccionando SIMULACIÓN RUN desde el correr M enú desplegable. 100,0 alimentación de 0. la planta
100,0 13.3
60.4
96.0
2.52
13.4
pantalla inclinada sola
tambor de densidad
25.7
30.0
media
60.0
5.19
44.0
25.3
130,0
5.11
cubierta
Agua
limpio
Medio curva tamiz
77.3
30.5
80.6
7,34
11.8
274,1
22.0 5.50 El carbón limpio
ciclón medio denso rejilla de drenaje
2.72
8.93
27.7
18.5
7.59
8.28
84.1
8,81
Medio De sólo agua de 2 etapas
ciclón
22.7 23.1
49.6 40.0 Descartar sumidero de carbón
tonelada / h m
% Sol%
^ 3 / hr
Ash
Figura 67 Diagrama de flujo de salida que muestra iconos desplegables de transmisión que dan información resumida sobre los flujos de corriente.
El resultado de la simulación está disponible en varios formatos que se puede acceder fácilmente. El primer nivel de datos de salida puede ser obtenida de la propia hoja de flujo. Esto se puede acceder haciendo clic Ver diagrama de flujo desde el Ver M enú desplegable. Una vista típica diagrama de flujo se muestra en la figura 67. Los menús laterales que contienen el caudal total de sólidos, el caudal de agua, los sólidos de porcentaje en la corriente y un mineral o metal grado opcional, se puede conectar a cualquier corriente usando el Añadir flotante corriente la entrada en el editar e l menú desplegable en el editor de diagramas de flujo. Las unidades utilizadas para los datos en los menús laterales de flujo se especifican en la pantalla de formato de salida que se accede desde la editar menú. flyouts Stream se pueden eliminar y se movían como cualquier otro objeto en el diagrama de flujo. Un clic derecho del ratón en cualquier unidad en el diagrama de flujo se abre el archivo de informe para esa unidad en su propia ventana y cualquier salida gráfica especial que es específico de la unidad. Un clic derecho en cualquier corriente en el diagrama de flujo, aparecerá un resumen de los contenidos de flujo incluyendo caudales sólidos y agua, la distribución de tamaño de partícula, d 80, re 50 yd 20 t amaños. La composición se muestra en el cuadro de la derecha inferior de los iconos desplegables de transmisión es el primer elemento que aparece en la Metales o elementos lista de la pantalla de formato de salida.
101
6.1 El archivo de datos de salida La próxima salida más inmediatamente útil es un cuadro sinóptico del balance de materiales en la planta. Esto se accede haciendo clic en el Resultados de la simulacióní tem en el menú Ver.
Figura 68 una presentación típica de los datos de salida para cada flujo en el diagrama de flujo.
Los datos se presentan como velocidades de flujo en masa de especies apropiadas en cada corriente junto con los ensayos de flujo. El ensayo de flujo será apropiado para el tipo de material que se procesa. Un conjunto típico de datos de salida se muestra en la Figura 68 y la Tabla 2. Los datos de la Figura 68 puede ser copiado y pegado directamente a las hojas de cálculo más populares.
Tabla de balance de materiales 2 Resumen para un típico diagrama de flujo de carbón planta de lavado. Corriente número 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 dieciséis
17 18 19 20 21 22 23 24
Sólido fluir tonelada / hr 100.01 42.73 42.73 40.00 33.81 2.72 6.19 0.00 33.81 0.00 57.28 57.28 0.00 8.91 45.25 28.51 7.43 12.02 5.30 17.33 1.48 18.81 81.22 81.22
Agua fluir m ^ 3 / hr 0.00 - 2.39 99,68 69,77 11.35 29.91 58.43 102.06 78.91 67,54 2.39 133,67 131,29 88.34 125,64 66.53 87.34 8.02 12.38 20.39 0.99 21.38 279.50 279.50
%
Rec sólidos. Grado Rec. Grado Rec. Grado de de de de de de % Ceniza Ceniza Peine Peine Ceniza Ceniza 100,00 100,00 13,34 100,00 100,00 86,66 100,00 13,34 42.73 41.98 13.11 105.92 42.83 86.86 41.98 13.11 42.73 41.98 13.11 30.01 42.83 86.86 41.98 13.11 39.99 38.20 12.74 36.44 40.27 87.26 38.20 12.74 33.81 30.03 11.85 74.87 34.39 88.15 30.03 11.85 8.34 2.72 3,78 18,52 2,56 81,49 3,78 18,52 9.58 6.19 8,18 17,63 5,88 82,34 8,18 17,63 0.00 33.81 30.03 11.85 29.99 34.39 88.15 30.03 11.85 0.00 57.27 58.02 13.52 96.00 57.17 86.51 58.02 13.52 57.27 58.02 13.52 30.00 57.17 86.51 58.02 13.52 0.00 9.16 8.91 11.95 17.90 8.44 82.10 11.95 17.90 26.48 45.25 18.98 5.60 49.31 94.43 18.98 5.60 30.00 28.51 11.12 5.20 31.18 94.80 11.12 5.20 7.84 7.43 4.90 8,81 7,82 91,20 4.90 8,81 60.00 12.02 39.04 43.32 7.86 56.68 39.04 43.32 29.99 5.30 18.91 47.58 3.21 52.44 18.91 47.58 17.33 57.95 44.63 45.94 11.07 55.38 57.95 44.63 60.00 1.48 7,05 63,55 0,62 36,44 7,05 63,55 18.80 65.00 46.12 46.80 11.69 53.89 65.00 46.12 22.51 81.21 35.00 5.75 88.31 94.23 35.00 5.75 22.51 81.21 35.00 5.75 88.31 94.23 35.00 5.75
rendimiento de sólidos
CV Sulf MJ / kg % 30,36 1,16 30,45 1,19 30,45 1,19 30,60 1,18 30,94 1,17 28,41 1,26 28,74 1,25 30,94 1,17 30,28 1,14 30,28 1,14 28,65 1,25 33,38 1,13 33,53 1,13 32,14 1,12 18,62 1,18 17,03 1,37 18,13 1,24 11,08 1,93 17,58 1,29 33,31 1,13 33,31 1,13
Este archivo se puede imprimir o guardar para fines de archivo o importados directamente en forma de tabla en cualquier documento de procesador de textos. 102
El formato de esta pantalla se puede cambiar para adaptarse a la mano el problema mediante la ejecución del Editar formato de salida sobre el editar m enú. Esto nos lleva a la forma mostrada en la Figura 69, que le permite formatear el archivo de datos de salida para satisfacer las necesidades del problema particular.
Figura 69 Formulario para diseñar el formato de salida del archivo de salida de datos.
6.2 Los gráficos de las distribuciones de tamaño de partículas
El siguiente nivel de detalle es la distribución del tamaño de partícula del material sólido en cada flujo. Este servicio está disponible tanto en forma tabular y gráfica. La salida gráfica se obtiene mediante la ejecución del gráficos PSD de salida en el menú principal. El gráfico se configura usando la forma mostrada en la Figura 70.
Seleccione planta arroyos de la parcela:Este campo contiene una lista de las corrientes en el diagrama de flujo.
Haga doble clic en los arroyos que se van a incluir en la trama. Las corrientes seleccionadas se mostrarán en el campo gráfico.
103
Grafico: Este campo contiene la lista de números de corriente seleccionados. Para eliminar una corriente de la lista, haga doble clic en el número de corriente en este campo.
os sistemas de coordenadas diferentes se proporcionan para trazar la acumulada coordina:D distribuciones de tamaño de partícula do log-log y log-lineal. Mostrar datos experimentales: Si los datos experimentales para la distribución de tamaño en cualquier corriente fue especificado como datos del sistema, este se puede mostrar en las parcelas PSD por el control de este campo.
Ver gráfico: Haga clic en este control para visualizar el gráfico.
aga clic en este control para volver al menú principal. Cerca:H
Figura 70 Formulario para configurar la salida gráfica de las distribuciones del tamaño de partícula en flujos seleccionados. Esta forma se introduce seleccionando el elemento PSD gráficos de salida desde el menú principal.
El gráfico puede ser exportado como un archivo PostScript o como un archivo PostScript encapsulado. Para exportar el gráfico como un archivo PostScript encapsulado, el archivo EPSI debe ser generado cuando el gráfico se muestra en la pantalla pulsando tecla F3. El archivo EPSI se puede exportar una vez que el gráfico ha terminado. Hacer clic Exportar como EPSI archivo de la Archivo Menú desplegable. Los archivos PostScript encapsulados son particularmente útiles para importar en los procesadores de texto y otras aplicaciones. Si usted no tiene acceso a una impresora PostScript, puede producir copias de alta calidad dura importando el archivo EPSI en su procesador de textos habitual e imprimir el documento resultante a una impresora convencional.
Un ejemplo de la representación gráfica se muestra en la Figura 71. 104
8 ciclón de desbordamiento
4 Rougher RSS
11 Ciclón subdesbordamiento
7 Concentrado Rougher
1 Cobber Concentrado
Concentrado 12 Deawatering tambor
2 de alimentación de molino de bola
100
90
80
a ñ e u q e p s á m o d a l u m u c A %
70
60
50
40
30
20
0 10
10 0
10 1
10 2
10 3
10 4
micras de tamaño de partículas Fairlane
Figura 71 Representación gráfica de distribuciones de tamaño de ModSim exporta como un archivo Post Script.
6.3 El Spectra Liberación El espectro de liberación para el material en cada corriente se proporciona en forma tabular y gráfica cada vez que esto es relevante para el funcionamiento de la planta. La salida de tabla se encuentra en el archivo de salida de datos. Los espectros de liberación se puede trazar mediante la selección de la gráficos de distribución de Liberación entrada en el Ver m enú.
Seleccione planta arroyos de la parcela:Este campo contiene una lista de las corrientes en el diagrama de flujo.
Haga doble clic en los arroyos que se van a incluir en la trama. Las c orrientes seleccionadas se mostrarán en el campo Gráfico Gráfico: Este campo contiene la lista de números de corriente seleccionados. Para eliminar una corriente de
la lista, haga doble clic en el número de corriente en este campo. Mostrar datos experimentales: Si los datos experimentales para la distribución de tamaño en cualquier corriente fue especificado como datos de sistemas, esto se puede mostrar en los gráficos de distribución del tamaño de partícula mediante la comprobación de este campo.
105
Ver gráfico: Haga clic en este control para visualizar el gráfico.
Un ejemplo de la liberación espectros salida gráfica se muestra en la Figura 72. 11 Ciclón subdesbordamiento
8 ciclón de desbordamiento
1 Cobber Concentrado
Vaciado 3 Molino de Bolas
14 Cyclone RSS
1.0
0.8
a v i t 0.6 a l u m u c a n ó i 0.4 c u b i r t s i D 0.2
0.0
1
3
5
7
9
11
Grado de clase Figura 72 Liberación espectros exporta como Post Script de ModSim.
6.4 El archivo de informe El siguiente nivel de detalle de salida es proporcionada por los informes de estado copiosas en cada una de las unidades en la planta. Un ejemplo de una entrada en un archivo de informe típico se muestra a continuación. Cada informe es apropiado para el tipo de modelo que se seleccionan para describir el comportamiento de las unidades y los informes reflejarán el deber de que la unidad en realidad será llamado a reunirse en su posición en la planta. Los modelos que se han desarrollado específicamente para el diseño de la planta y la selección de equipos proporcionarán una guía para ayudar al ingeniero de diseño elegir el equipo adecuado. Los modelos que se desarrollan como simuladores verdaderos presentará un informe sobre el desempeño de cada unidad en relación con el rendimiento requerido. El archivo de informe general informará de sobrecarga o de subcarga condiciones así como cualquier otra información que ayudará al ingeniero para determinar el estado real de la unidad operativa y ayudará en el diagnóstico de problemas de funcionamiento. En general, es fácil de identificar y localizar los cuellos de botella en la planta y para encontrar soluciones rentables que de inmediato puede ser probados por más de simulación. Un ejemplo de un archivo de informe para una unidad es la siguiente.
106
El archivo de informe se puede ver en su totalidad haciendo clic archivo de informe sobre el ver M enú desplegable. La forma más rápida para acceder al archivo de informe para una unidad particular es haciendo clic derecho en el icono de la unidad en el Ver diagrama de flujo pantalla.
Un ejemplo de un archivo de informe de modelo de la unidad ModSim nombre del modelo GMIL Unidad numérica 2 Molino tiene 3 segmentos bien mezclados en serie, sin clasificación. Parámetros:
El tiempo de residencia en el molino tonelaje Calculado a través de molino Calculado asimiento en molino parámetro liberación Mineral PHIA. Liberación modelo utilizado ...
4,00 minutos. 772.49 toneladas / hora. 51,50 toneladas. 50.0 Ljubljana
la función estándar de selección de Austin para taconite se utiliza la función estándar para la rotura se utilizó taconite distribución de tamaño en FEED tamaño % de paso mms 8.08 99,97 5.70 99.72 4.04 98.70 2.85 95,81 2.02 91.23 1.43 86.45 1.01 81.18 . 713 76.11 . 505 71.49 . 357 66.03 . 252 59.34 . 178 50.58 . 126 37.61 . 892E-01 21.60 . 631E-01 13.35 . 446E-01 10.39 . 315E-01 7.61 . 223E-01 5.61 . 158e-01 4.17 . 112E-01 3.12 . 788E-02 2.35 . 557E-02 1.79 . 394E-02 1.38 . 279E-02 1.07 . 000 . 00 distribución de tamaño en atraco tamaño % de paso mms 8.08 100.00 5.70 100.00 4.04 99,97 2.85 99.84 2.02 99.50 1.43 98.88 1.01 97.73 . 713 95.92 . 505 93.29 . 357 89,26 . 252 83.34 . 178 74.80 . 126 61.88 . 892E-01 45.12 . 631E-01 34.04 . 446E-01 27.80 . 315E-01 22.19 . 223E-01 17.77 . 158e-01 14.29 . 112E-01 11,57 . 788E-02 9.42 . 557E-02 7.72 . 394E-02 6.37 . 279E-02 5.28
107
. 000
. 00
distribución de tamaño en PRODUCTOS tamaño % de paso mms 8.08 100.00 5.70 100.00 4.04 100.00 2.85 99,98 2.02 99,89 1.43 99.66 1.01 99.07 . 713 97.89 . 505 95.84 . 357 92.35 . 252 86,88 . 178 78.65 . 126 65.97 . 892E-01 49.26 . 631E-01 37.74 . 446E-01 30.93 . 315E-01 24.82 . 223E-01 19.97 . 158e-01 16.12 . 112E-01 13.09 . 788E-02 10,69 . 557E-02 8.78 . 394E-02 7.26 . 279E-02 6.03 . 000 . 00 928,5 micras 80% Tamaño de paso en el producto 187,9 micras La potencia requerida se puede calcular a partir del índice de trabajo Bond del material. = Potencia necesaria WI 310.1x 80% Tamaño de paso en la alimentación
El nivel final de detalle en la salida es una extensa lista tabular dando el caudal de cada especie de partículas en cada corriente en la planta. Sólo muy rara vez que esta salida debe ser examinado y se utiliza casi nunca.
6.5 Conducir el simulador del diagrama de flujo Todos los conjuntos de datos de entrada y salida son accesibles directamente desde el diagrama de flujo. Después de ejecutar la simulación, ver el diagrama de flujo y haga clic derecho en cualquier arroyo o unidad para acceder a los menús emergentes que permitan el acceso a la información sobre la corriente o la unidad seleccionada. Haga clic en una corriente de alimentación para acceder a los datos de entrada para el flujo. Estos datos se puede cambiar y ejecutar la simulación haciendo clic derecho en cualquier lugar de la página.
Haga clic en cualquier corriente intermedia para ver las propiedades de la corriente o para generar un gráfico de la distribución del tamaño del material en esa corriente. Haga clic derecho en cualquier icono de unidad para cambiar los parámetros del modelo para esa unidad o para especificar un modelo diferente. Si la unidad es un molino de trituración, un gráfico de la tasa específica de rotura se puede mostrar. Si la unidad es un clasificador, la función puede ser clasifcación plotted.If la unidad es un concentrador de gravedad que se modela mediante un proceso de estratificación, los perfiles de estratificación se pueden trazar ..
108
6.6 Simulaciones repetitivos (sólo versión Professional) A menudo es útil ser capaz de ejecutar varias simulaciones automáticamente con diferentes parámetros para el diferente unidad. Esto facilita la búsqueda de la unidad de ajuste de los parámetros que se deben utilizar para que coincida con los datos observados experimentales para una o más corrientes de proceso en la planta. la simulación repetitiva también es útil para encontrar combinaciones de parámetros de la unidad que optimizan el rendimiento de la planta. Esta operación es fácil de configurar y poner en práctica en ModSim.
Figura 73 menú emergente para configurar los valores de nivel y de repetición de la repetición para un parámetro de unidad.
Es posible variar hasta 5 parámetros de la unidad en 5 bucles anidados en el que los parámetros se varía automáticamente de acuerdo con el patrón establecido por el usuario. Con muy pocas excepciones, cualquier parámetro de unidad que se puede fijar puede ser elegido como una variable en uno o más de los bucles anidados. El bucle que está controlado por un parámetro particular se denomina nivel para ese parámetro. Para asignar un parámetro a un nivel particular, el parámetro se selecciona del formulario de edición de parámetro de unidad para la unidad apropiada. CNTRL-clic en el campo de entrada de parámetros para el parámetro para generar el menú emergente se muestra en la Figura 73. Un nombre descriptivo se puede asignar al parámetro para que esto pueda ser identificado correctamente en la salida. Especificar el valor inicial para el parámetro, el valor final y la longitud del paso. Si el valor final es inferior al valor de partida, la longitud del paso debe ser un número negativo. El nivel al que se asigna el parámetro también debe ser especificado. Este procedimiento se puede repetir hasta 5 parámetros. Éstos se pueden todos estar asociados con la misma unidad o pueden ser seleccionados de cualquier combinación de unidades en el diagrama de flujo.
Figura editor 74 niveles para simulaciones repetitivas.
El patrón de simulación repetitiva puede ser editado usando el Editar los datos de simulación repetitiva elemento de la Editar m enú. El editor de nivel se muestra en la Figura 74. 109
simulaciones repetitivos producen una forma de salida de datos especial. Es necesario seleccionar las corrientes que deben ser mostradas en el editor de formato de salida. La salida acumulada de las simulaciones repetitivas se puede visualizar mediante la selección de la salida acumulada la entrada en el Ver m enú.
110
7 PLANTAS lavado de carbón ModSim también puede manejar plantas de lavado de carbón y tanto la entrada de datos y formatos de salida están disponibles para satisfacer el uso común normal de tecnólogos de procesamiento de carbón. El formato de entrada de datos se muestra en la Figura 75.
Figura 75 Formulario para datos de lavabilidad carbón.
muestra de carbón: Identificando nombre para esta corriente. Rango de tamaño: rango de tamaño de partícula para este conjunto de lavado. Cada intervalo de tamaño para el cual
lavabilidad se dispone de datos requiere una forma separada.
Número de fracciones washabilty: Especificar el número de fracciones de densidad que están disponibles para este tamaño facción. Ceniza: Compruebe si el contenido de cenizas es conocida por cada fracción de lavado en este conjunto de datos.
C fijo: Compruebe si el carbono fijo se conoce para cada fracción en este conjunto de datos. Los volátiles: Compruebe si se conocen% de volátiles para cada fracción en este conjunto de datos. ompruebe si la humedad se conoce para cada fracción en este conjunto de datos. Humedad:C
111
California. Valor: Compruebe si el valor calorífico es conocida por cada fracción de este conjunto de datos. Unidades
son MJ / kg. ompruebe si el contenido de azufre es conocido por cada fracción en este conjunto de datos. Azufre:C
Densidad: Especificar la densidad en los límites de cada fracción de lavado. % En peso: Esta columna requiere el porcentaje en peso en cada fracción washsbilty. Los datos se puede especificar como fraccionada o acumulativa.
() Fract () Cum Especificar los datos en forma fraccionada o acumulada.
112
8 SUBRUTINAS de escritura para los modelos de unidad Nota: La siguiente instrucción es para los programadores que tienen acceso al código fuente completo ModSim. Otros usuarios no deben utilizar el kit de desarrollo de software ModSim que se suministra con la versión profesional de ModSim añadir nuevas subrutinas modelo.
Probablemente la característica más importante de ModSim es la facilidad para incorporar cualquier modelo para un funcionamiento de la unidad particular. Los modelos deben satisfacer un conjunto mínimo de requisitos y deben ser codificados en FORTRAN de acuerdo con las especificaciones listadas a continuación.
8.1 Estructura de la subrutina subrutinas modelo de la unidad se escriben en FORTRAN. Normalmente, todos los datos requeridos en el modelo se transmiten a través de la lista de argumentos, pero el usuario puede transmitir datos libremente a través llamado COMÚN.
modelos de unidades se identifican con el simulador por un nombre de subprograma 4 caracteres (alfanuméricos) que puede ser elegido por el usuario. La lista de argumentos debe ser necesariamente uniforme para todas las subrutinas y se define por el siguiente formato.
SUBRUTINA nombre( T MSF, TMS1, TMS2, TMS3, FEED, OUT1, OUT2, OUT3, DER1, DER2, DER3, NDC, NGC, NSC, WTR, WTR1, WTR2, WTR3, tamaño, PARAM, pProp, INDPP, FL, NPP, GRDM, GRDC, nMin NGCM)
FEED real (NDC, NGC, NSC) OUT1 real (NDC, NGC, NSC), OUT2 (NDC, NGC, NSC), OUT3 (NDC, NGC, NSC) venta de DER1 (NDC, NGC, NSC), DER2 (NDC, NGC, NSC), DER3 (NDC, NGC, NSC) GRDM real (NGCM, NMIN), GRDV (NGCM, NMIN) TAMAÑO REAL (1), PARAM (1), pProp (1) INTEGER INDPP (NPP, 2), FL
COMÚN NPLNT, nUnit, ITER, IW, IFLAG Objeto tiempo dimensionado para las variables con subíndice se utiliza para que los modelos no tienen que cambiar para adaptarse a diferentes suites de mineral y minerales. El simulador asegura que las dimensiones son consistentes a lo largo de cada problema. Este dispositivo también significa que las subrutinas pueden ser compilados de una vez para todos los tiempos de espera minimizando así.
El estado de partículas se describe mediante la clasificación de 3 vías. La población de partículas se distribuye de acuerdo al tamaño de partícula (los D-clases), a la composición mineralógica (los Gclasses) y una tercera variable que se deja libre para la especificación por parte del usuario (los S-clases). La distribución del tamaño se basa normalmente en una progresión geométrica para los límites de intervalo mientras que el G-clases incluyen normalmente mineral liberado y ganga liberada como 113
así como uno o más tipos de partículas con llave. Los S- clases se utilizan normalmente para la distribución de constantes de velocidad de flotación si flotación se utiliza como una operación de unidad, pero se puede utilizar para cualquier otra propiedad de las partículas que pueden tomar valores distribuidos. Cada planta de tratamiento de minerales debe tener más de una clase en al menos una de las tres categorías de lo contrario no logrará ningún propósito útil. Consulte la sección 4.1 La creación de clases de grado y en la sección 4.3 ara ver cómo estas estructuras de clase se configuran en ModSim. ModSim establecerá las clases de Configuración de S-clases p tamaño usando una progresión geométrica de los intervalos 25 de tamaño a partir de la tamaño de partícula más grande entrado en el Formulario de datos del sistema, la Figura 7.
Las variables en la lista de argumentos se transmiten por el simulador o son devueltos por la subrutina al simulador como se define en las siguientes listas. Argumentos transmitidos por el simulador de subrutina y los que están disponibles para su uso en el modelo.
TMSF flujo de masa total de sólidos en la alimentación, kg / s. FEED (I, J, K) velocidad de flujo de masa de sólidos en D-clase I, G-clase J y Sclase K, kg / s. NDC número de clases D. NGC número de clases G. NSC número de clases S. WTR caudal de agua a la unidad, kg / s. vector de tamaños de partículas, las unidades están en metros y tamaños están en orden TAMAÑO descendente. PARAM vector de valores de parámetros para este modelos de unidad. pProp vector de todas las propiedades físicas utilizadas en el simulador. INDPP
índice de las propiedades físicas. Propiedad física I tiene su primer elemento en pProp vector en la posición INDPP (I, 1) y tiene INDPP (2, I) elementos.
Florida
indicador de la condición que se establece en cero por el simulador cuando se introduce la subrutina (ver abajo). número de propiedades físicas en uso por el simulador. matriz bidimensional que contiene la distribución de masas de minerales en cada clase G.
NPP GRDM
GRDV NMIN NGCM
formación bidimensional que contiene el distribución de minerales en cada clase G. número de minerales. número máximo de clases G en todas las plantas en el diagrama de flujo.
Argumentos transmitidos por subrutina de simulador. TMS1 TMS2
caudal másico total de los sólidos en residuos corriente kg / s. caudal de masa total de sólidos en la corriente de de concentrado concentrado en en su su caso, caso, kg / s. 114
volumen
TMS3
velocidad de flujo de masa total de sólidos en harinillas corriente si si la hubiera, kg / s.
OUT1 (I, J, K) velocidad de flujo de sólido en D-clase I, de clase G J, y S-clase K en las colas, kg / s. OUT2 (I, J, K) velocidad de flujo de sólido en D-clase I, de clase G J y S-clase K en el concentrado, kg / s. OUT3 (I, J, K) velocidad de flujo de sólido en D-clase I, de clase G J y S-clase en el medio pelo kg / s. DER1 (I, J, K) derivada parcial de OUT1 (I, J, K) con respecto a FEED (I, J, K). DER2 (I, J, K) derivada parcial de OUT2 (I, J, K) con respecto de FEED (I, J, K). DER3 (I, J, K) derivada parcial de OUT3 (I, J, K) con respecto a FEED (I, J, K). WTR1 caudal de agua en tailing, kg / s. WTR2 caudal de agua en el concentrado en su caso, kg / s. WTR3 caudal de agua en medio pelo en su caso, kg / s. código de salida = 1 si se calculan las derivadas parciales; = 2 no definida; = 3 error fatal en la Florida subrutina, la simulación debe terminar; = 4 la unidad está sobrecargado.
NOTAS: El simulador siempre suministra cantidades en unidades del SI y subrutinas modelo unidad debe estar escrito de manera apropiada. No todas las unidades tienen concentrado o corrientes de medio pelo pero cada unidad debe tener una corriente de colas. ii. yo.
iii.
El cálculo de las derivadas parciales no es esencial, pero la convergencia se ve facilitada si lo son.
Los cinco entradas en común son suministrados por el simulador y se definen por NPLNT nUnit ITER IW
Actualmente se está simulando el número de la planta. Actualmente se calcula el número de la unidad. el número de la iteración actual. el número de unidad lógica del dispositivo de salida asociado con el archivo de salida.
IFLAG
una bandera que tiene valor 0 antes de la convergencia y se establece igual a 1 para la última pasada a través de la subrutina del modelo en la convergencia. Esto es útil para la salida de información con respecto a la unidad cuando el balance de materiales se ha alcanzado.
Estos elementos de datos están disponibles para su uso en la subrutina si es necesario.
La estructura de la subrutina debe proporcionar los caudales de salida calculados utilizando la entrada de caudales en cada clase de partículas como se especifica. A condición de que las salidas necesarias se especifican completamente no hay ninguna restricción en la estructura de los modelos de unidad. Pueden ser tan simple o tan complejo como es requerido por la naturaleza del problema en la mano. 115
Las subrutinas modelo unidad deben mantenerse por el usuario en un archivo separado. El código objeto compilado debe estar disponible para ligarse a programar pho2.
8.2 Datos sistema Acceso en el modelo de subrutinas Los datos que son relevantes para el sistema en su conjunto, tales como la tasa y la composición de la alimentación a una unidad o las propiedades físicas de la mena están disponibles para su uso dentro del modelo subrutina de tres fuentes: los argumentos de la llamada a subrutina, el común las áreas de datos de la subrutina y en la lista de propiedades físicas. Los argumentos de subrutina se explican en la sección anterior y que se pueden usar directamente dentro de la subrutina. Estas variables son comunes a todas las subrutinas y cada subrutina utilizarán parte o la totalidad de ellos. Las variables en los bloques comunes se utilizan de vez en cuando desde dentro de la subrutina. Por ejemplo, algunos resultados de dentro de la subrutina se pueden enviar al archivo de salida en la última pasada a través de la subrutina. Esto se detecta cuando IFLAG = 1. El número de unidad lógica para el archivo de salida es IW.
Las propiedades físicas del mineral están disponibles para su uso dentro de las subrutinas modelo. ModSim establece una lista indexada de las propiedades físicas de la argumentación pProp como se define en la Sección 10.1. El índice se estableció en la variable INPPP. El orden en que las propiedades físicas específicas se insertan en la lista se define en la siguiente tabla.
Tabla 4 Lista de propiedades físicas que están disponibles en subrutinas modelo.
Propiedad fisica
Número de Propiedad
La gravedad específica de clase G textura
12
mineralógica parámetro Φ UN
34
susceptibilidad magnética de Clase G
56
Cualquier otra propiedad que está asociado con una clase G. Ver Figura constantes de
78
velocidad 8. flotación asociados con S-clases. susceptibilidad magnética de S-clases.
9 10
Cualquier otra propiedad que se asocia con S-clases. Véase la Figura 10. valor calorífico que se asocia con una capacidad de lavado (G-clases) clase. de azufre total que está asociado con una clase de capacidad de lavado. azufre de piritas que se asocia con una clase de capacidad de lavado.
Por ejemplo, la densidad de material en G de clase 3 se calcularía en una subrutina modelo de la unidad como
116
Densidad = pProp (3) * 1000,0 La constante de velocidad de flotación específico predeterminado para S-clase 2 se calcula como
RateConstant = pProp (INDPP (5,1) 1)
8.3 Acceso a los parámetros Unidad Modelo 8.3.1 Uso de la forma de entrada de parámetros estandarizados
Los modelos de unidad requieren parámetros operativos que generalmente pueden variar de una simulación a la siguiente. Parámetros de la unidad se especifican desde la pantalla de la unidad de parametrización (Figura 16) que se puede acceder desde el menú principal. Obviamente especificación parámetro es específico de los modelos individuales y cada modelo subrutina debe tener su lista de entrada de parámetros asociada. Esta lista se inserta en MODQUES.DAT archivo y tiene el siguiente formato (cada registro en una línea separada).
nombre de la subrutina del modelo.
Número de parámetros para esta subrutina. Texto para identificar primer parámetro, el valor predeterminado para este parámetro, el código de conversión. Texto para identificar segundo parámetro, el valor predeterminado para este parámetro, el código de conversión. Repite para cada parámetro.
El código de conversión puede tomar cualquiera de los tres valores: NINGUNO, tamaño o guaridas. Estos valores especifican que una elección de las unidades será proporcionado si el código es el tamaño o DENS en la que se proporcionan unidades de caso para el tamaño o la densidad respectivamente. Un ejemplo del uso de esta característica se da en la sección 8.8 y el formulario de entrada de datos resultante se muestra como la forma en la Figura 22.
8.3.2 Adición de formularios de entrada de parámetros nuevo
Alternativamente una nueva forma especificación parámetro para el nuevo modelo puede ser creado. Esto sería necesario, por ejemplo, si los parámetros necesarios para su personalización para el simple formato de preguntas y respuestas de la forma estándar que se describe en la sección 8.3.1 y modelo en particular.
Son necesarios dos pasos: en primer lugar crear el formulario de entrada de parámetros utilizando TEMPLATE.FRM como plantilla, y
a subrutina
en segundo lugar hacer y la declaración de la caja adicional
ShowModelParameter en UnitMods.frm archivo. PLANT.DAT archivo también debe ser modificado como se describe en la Sección 8.9.
117
8.4 Manejo de Agua Feeds en la unidad de subrutinas Cada vez que un modelo debe dar cabida a un agua separada alimentar directamente a la unidad, el modelo subrutina debe ser capaz de detectar esto y tomar la acción apropiada que refleje el destino de esta agua en la unidad. Para hacer esto, los datos de uso en el bloque llamado COMMON WATERFEED.
ModSim envía datos en este bloque común a la unidad de subrutina. Si se añade agua directamente a la unidad, la variable lógica UNITFEED se establecerá cierto. La variable SOLIDCONT contendrá el contenido requerido sólida en la corriente de producto (% en masa) o la variable WATERADD contendrá la velocidad de adición de agua deseado en kg / s.
8.5 Manipulación Pseudo corrientes en la unidad de subrutinas Si una unidad tiene un flujo de pseudo dibujado en el diagrama de flujo, la información que esta corriente debe transmitir se coloca en la primera variable disponible OUTn (NDC, NGC, NSC). Añadir 10 al valor de la variable FLORIDA.
8.6 Configuración del archivo de informe
Cada modelo subrutina debe generar los datos y la información que debe aparecer en el archivo de informe. La manera más conveniente para crear esta es clonar el modelo de unidad de subrutina en el UNITREPS.FOR archivo y añadir cualquier salida con formato que debe ir al archivo de informe.
8.7 Un ejemplo de una subrutina Unidad Modelo Considere una operación de separación a ser definido para su uso en una planta donde solamente la composición mineralógica de las partículas individuales es significativa. Tal modelo sería apropiado para una simple separación magnética o gravedad tratamiento de una carga bien de tamaño. Las recuperaciones de cada tipo de mineral y del agua se presumen proporcionado como parámetros. La subrutina FORTRAN es:
SUBRUTINA SEPR (TMSF, TMS1, TMS2, TMS3, FEED, OUT1, OUT2, OUT3, DER1, DER2, DER3, NDC, NGC, NSC, WTR, WTR1, WTR2, WTR3, tamaño, PARAM, pProp, INDPP, FL, NPP , GRDM, GRDV, nMin NGCM) Canal Real (NDC, NGC, NSC) OUT1 real (NDC, NGC, NSC), OUT2 (NDC, NGC, NSC), OUT3 (NDC, NGC, NSC) venta de DER1 (NDC, NGC, NSC), DER2 (NDC, NGC, NSC), DER3 (NDC, NGC, NSC) GRDM real (NGCM, NMIN), GRDV (NGCM, NMIN) TAMAÑO REAL (NDC), PARAM (*), pProp (*) INTEGER INDPP (PNP, 2), FL
118
COMÚN NPLNT, nUnit, ITER, IW, IFLAG TMS2 = 0,0 DO K = 1, NSC DO J = 1, NGC DO I = 1, NDC OUT2 (I, L, K) = PARAM (J) * FEED (I, J, K) OUT1 (I, J, K) = FEED (I, J, K) - OUT2 (I, J, K) DER2 ( I, J, K) = PARAM (J) DER1 (I, J, K) = 1,0 - PARAM (J) TMS2 = TMS2 + OUT2 (I, J, K) END DO END DO END DO
TMS1 = TMSF - TMS2 FL = 1 WTR2 = PARAM (NGC + 1) * WTR WTR1 = WTR - WTR2 RETURN END
La manera más conveniente para escribir un nuevo modelo de subrutina es copiar el archivo de plantilla en blanco TEMPLATE.FOR y colocar el código necesario en las posiciones indicadas.
8.8 Un ejemplo de una entrada Parámetro de entrada en MODQUES.DAT File CRSH 5-lado cerrado conjunto, 0,0254, TAMAÑO Proporción de finos producidos durante un evento de rotura K, 0,2, NINGUNO índice de trabajo al impacto del material kWh / tonelada, 12, NINGUNO constante entre CSS o OSS y d1 proporcionalidad - alfa1, 0.653, NINGUNO
constante de proporcionalidad entre el CSS o OSS y d2 - alfa 2, 1.6, NINGUNO
8.9 Inserción de nuevos modelos para las Unidades
El nuevo código modelo debe ser programado como subrutinas FORTRAN de acuerdo con las reglas definidas en la Sección 8.1.
El modelo subrutina debe ser compilado y enlazado. Si el nuevo modelo no encaja en ninguno de los archivos existentes FORTRAN se debe colocar en los archivos UNITS.FOR.
119
Se requiere una pequeña entrada en PLANT.DAT archivo. Cada icono de la unidad tiene una entrada en el archivo que está estructurado de la siguiente manera: aBCDeF
NOMBRE
Donde a = el número icono de referencia. b, c, d y e definen la región de influencia de la unidad en el diagrama de flujo. Esta región se define como un rectángulo con lados a la izquierda, derecha, arriba y abajo del punto de ubicación de la unidad.
f = número de modelos disponibles para esta unidad. NAME = el nombre de cuatro caracteres del modelo de subrutina (un nombre por línea) Sólo f y NAME son relevantes a los nuevos modelos que han de ser unido a iconos existentes. Para insertar un nuevo modelo, f se incrementa en 1 para la unidad apropiada y se añade el nombre de la subrutina a la lista. Tenga en cuenta que el formato fijo que se requiere y el valor de f debe ser justificado a la derecha en la columna 2.
El PARSET programa debe ejecutarse después de modificar PLANT.DAT archivo. Esto produce PPHI5.FOR programa que debe ser compilado y enlazado en MODSIM.DLL
8,10 Adición de nuevos iconos para ModSim Los siguientes pasos se deben seguir para añadir un nuevo icono para ModSim: 1. Añadir una subrutina para presentar Plant1.bas que dibuja el icono. Utilice un icono subrutina existente como plantilla para esto. Utilice la rutina MGPOLY polígono Metgraph siempre que sea posible para asegurar que el icono está sombreada correctamente cuando se dibuja
2. Añadir el nuevo icono con su modelo mnemónico / s para presentar PLANT.DAT y para USERPLANT.TXT. Aquí es donde se establece el número de identificación para el nuevo icono. Recuerde actualizar la primera línea en cada uno de estos archivos para reflejar el nuevo número total de iconos. 3. Añadir una nueva declaración de la caja a la subrutina DrawUnit en MdlFlwsheet.bas.
4. Añadir entradas apropiadas en el menú de selección de FLSheet.frm. 5. Agregar controladores de eventos correspondientes a estos elementos de menú a la sección de código de FLSheet.frm.
120
6. Si es necesario, agregar una declaración de caso y escribir algo de código para identificar concentrado y afrechillo de corrientes en FindStreamType subrutina en MdlFlwsheet.bas.
121
9 SOLUCIÓN DE PROBLEMAS Los mensajes de error se muestran cada vez ModSim encuentra un problema con una simulación en particular. Con mucho, la fuente más común de dificultad es un archivo de datos incorrectos o incompatible que se envía al simulador. El archivo de datos puede ser examinado por clic Ver eco de datos de archivos desde el correr e l menú desplegable de la ventana principal. Esto mostrará establecen sus datos como el simulador ha interpretado. Asegúrese de que el conjunto de datos es exactamente compatible con el diagrama de flujo que ha dibujado. Compruebe la conexión de corriente lista para asegurarse de que todas las corrientes no se conectan a las unidades como se pretendía. Los parámetros para cada modelo de unidad también deben ser cuidadosamente controlados. Es posible especificar parámetros de las unidades que son incompatibles con su arreglo diagrama de flujo de manera que ninguna simulación válida es posible. Cuanto más complejo es el diagrama de flujo, mayor es la probabilidad de una especificación de parámetro incompatible. Siempre es mejor y casi siempre más rápida de construir la unidad de diagramas de flujo por unidad y ejecutar una simulación después de añadir cada unidad. De esta forma cualquier problema de cálculo se pueden atribuir a la última unidad añadió y remedios apropiados tomadas.
La herramienta de diagnóstico final es el archivo DLL de diagnóstico que se produce durante cada ejecución de la simulación. Este archivo de seguimiento del cálculo de simulación a través de cada etapa y debe producirse un fallo, la causa por lo general se puede establecer claramente a partir de la salida de archivo de diagnóstico. El archivo DLL de diagnóstico puede ser vista desde la correr menú de la ventana principal.
El algoritmo de ordenación produce un archivo que muestra el orden en el que se calculan las unidades. Esto a veces puede ser útil en el diagnóstico de errores en el diagrama de flujo. Esto se puede ver haciendo clic Ver orden de cálculo desde el correr e l menú desplegable en la ventana principal.
Cuando el diagrama de flujo contiene una o más corrientes de reciclaje, el cálculo de simulación es de naturaleza iterativa. Esto puede llevar mucho tiempo y el punto de partida para la iteración puede tener un efecto significativo en el tiempo de cálculo. ModSim valores predeterminados para iniciar cada cálculo del último punto final para el trabajo en cuestión. El cálculo se realiza secuencial mediante la asignación de caudales para cada clase de partícula en un conjunto de flujos de las corrientes llamadas de lágrimas. Estas corrientes de lágrimas se rompen de manera efectiva abierta de modo que hay un camino de cálculo secuencial de cada lágrima de nuevo a sí mismo. La convergencia se logra cuando cada lágrima calcula de nuevo a sí mismo con los valores de los flujos de clase de partículas que están dentro de la tolerancia requerida. a partir de ahí el siguiente cálculo a partir de los valores de las corrientes de lágrimas que se calculan en el punto de convergencia del cálculo anterior se suele dar lugar a una convergencia más rápida. Es posible desactivar esta función y forzar el cálculo a partir de una condición predeterminada para cada flujo de lágrima de la forma de convergencia, la Figura 11. Esto es especialmente importante si el cálculo termina anormalmente dejando una especificación incompleta de las corrientes de lágrimas en el expediente. Los valores actuales de los flujos de clase lágrima de partículas corriente pueden ser vistos por clic Esto es especialmente importante si el cálculo termina anormalmente dejando una especificación incompleta de las corrientes de lágrimas en el expediente. Los valores actuales de los flujos de clase lágrima de partículas corriente pueden ser vistos por clic Esto es especialmente importante si el cálculo termina anormalmente dejando una especificación incompleta de las corrientes de lágrimas en el expediente. Los valores actuales de los flujos de clase lágrima de partículas corriente pueden ser vistos por clic
Ver corrientes de lágrimas desde el correr e l menú desplegable en la ventana principal. 122
123
10 ÍNDICE pantalla, 71, 72 DREW, 10 de dos pisos, 100 Drewboy arandela de carbón, 100 TAMBOR, 10, 102 DSC1, 10, 71, 72 DSC2, 10, 72, 73 DWSC, 10, 80 operaciones dinámicas, 2 elementos, 12, 106, 118 ELUT, 10, 73 elutriador, 10, 73 EMJC, 33, 34 FAGM, 10, 38, 39, 41, 42 Fagt, las corrientes 41 de alimentación, 7, 15, 23 FILT, 10, 80, 81 de filtro, 10 , 80 fijas de carbono, 115 de flotación, 10, 20, 84, constante de velocidad de 120 flotación, 16, 121 FLTK, 10, 84, 85 FLTN, 10, 85, 86 flotante, 105
% de volátiles, 116
Andrews-Mika exponente límite, 19 Andrews-Mika sensibilidad límite, 19 diagrama, 17, 18, 19, 55, 60, 65 Andrews-Mika modelo, 49, 55, 57, 59, contenido de ceniza 63, 1, 115 factor de asimetría, 19 Andrews-Mika molino, 10, 50, 52, 59, 61, molino 65 de bola con escala-up, 56, 62 Banco de celdas de flotación, 10, 84, 85 Batac plantilla, 10, 101 BATJ, 10, 100, 101 Bauj, 10 de bola , 100, 101 jig Baum, 10, 101 valor calorífico, 1, 116 valor calorífico, 120 CHAN, 10, 100
Probabilidad arandela carbón arena, 100 plantas de lavado de carbón, 115 de conminución, 18, 31, 39, 40, 49, 55, 59,
61, 63, 70 criba vibratoria Compuesto, 67 mesa para concentrarse, 101 CONO, 10, 88
Totalmente molino autógeno, 38, 41 g-clases, 117, 120 GMI1, 10, 61, 62 GMIL, 10, 59, 60, 111 GMSU, 10, 62, 63
método de convergencia, 22 propiedades de convergencia, 21 transportadoras, 7, 99 CRS1, 10, 36, 37 CRSH, 10, 35, 36, 123 Trituradoras, 31, 33 CSCN, 10, 67
Gottfried-Jacobsen, 90, 99, 101, 102, 103 distribuciones de grado, 24, 26 GYRA, 10, 32, 33 trituradora giratoria, 32 Ayuda, 30
punto de corte, 70, 89, 90, 91, 92, 96, 99, 103 cambio de punto de corte, 99, 100, 101 CYCA, 10, 11, 70, 71 CYCL, 10, 68, 69 D-clases, 117
Herbst-Fuerstenau modelo, 53, 56 HFMI, 10, 53, 54 HFML, 10, 55 HFSU, 10, 56, 57 abrasivo de alta presión Rolls, 44
medio denso grueso tambor de lavado de carbón, 102
HPGR, 44, 45, 46, 47 Hidrociclón, 10, corrientes 70 de flujo interno, 27 trituradora de mandíbula, 31, 32 JAW1, 10, 31 JAW2, 10, 32
ciclón medio denso, 10, 89 rejilla de drenaje, 10, 80 de distribución de más de S-clases, 25 DLL de diagnóstico, 126 DMCY, 10, 89 124
Kell, 11, 92 modelo cinético, 74 KLIM, 10, 87 Concentrador Knelson, 92 KSCN, 11, 74 KYNC, 11, 81, 82
Simulaciones repetitivos, 113 archivo de informe, 4, 12, 67, 74, 78, 105, 110, 111 molino de barras, 10, 47, 49 Rödl, 10,
mayor tamaño de partícula, 16, 118
Colofonia-Rammler, 24, 25, 41, 44, 58, 64, 70, 71, 97 SAGM, 10, 41, 42, 44 Sagt, 44 Escala-up, 54, 59
49, 50 RODM, 10, 47, 48, 49 rodillo de presión, 44
liberación, 2, 4, 12, 16, 17, 18, 19, 25, 28, 49, 50, 51, 55, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 109, 110, 111 tamaño de liberación, 19 Liberación Spectra, 109 LISP, 11, 91
S-clases, 16, 20, 21, 24, 25, 95, 118, 120 SCR1, 11, 76, 77 SCR2, 11, 72, 77, 78 molino Semi autógena, 42, 44 SHAK, 11, 101 poco profunda carbón baño arandela, 101 SHHD, 10, 37, 38 trituradora Short-cabeza, tamiz vibratorio 37 de un piso, 76, 77 SJIG, 93
la susceptibilidad magnética, 17, 20, 120 menú principal, 3, 14, 29, 107, 108, 121 Metales, 106
MILL, 10, 50, 51, 52 Mineral, 14, 15, 18, 33, 35, 37, 38, 39, 42, 49, 52, 53, 54, 55, 58, 59, 60, 61, 63, 67, 68, 70, 74, 76, 84, 86, 89, 92, 94, 95, 99, 111 textura mineralógica, 120 de humedad, 76, 80, 116 componente no flotable, 20, 87 NORUEGA, 10, 99, 100 Norwalt arandela de carbón, 99 Número de clases de grado, 16 Número de minerales, 15 Número de S-clases, 16 Número de clases de tamaño, 15 características del mineral, de datos 15 de salida , 106
gravedad específica, 16, 58, 120 SPIR, 11, 90, 91 concentrador de espiral, 90 SPL1, 11, 83, 84 SPLT, 11, 83 hojas de cálculo, 3, 106 Estructura de subrutina, 117 contenido de azufre, 116 Symons trituradora de cono estándar, 35 datos, 4, 9, 14, 16, 17, 20, 21, 22 del sistema,
23, 25, 27, 85, 87, 97, 105, 108 objetivo gravedad específica, de 99 corrientes de lágrimas, 22, 126 TESK, 10, 11, 100, 102 Teska Drum, 102 Thic, 11, 82, 83 Espesante, 11, 81, 82 de azufre total, 120 PROBLEMAS, 126 UMIL, 10, los parámetros del modelo 65 de la unidad, 121 modelos de unidad, 29, 31, 117 varianza, 19 VJIG, 94 WASH, 10, 100, 102 washabilty, 115
archivo, 4, 107, 109, 119, 120 gráficas PSD de salida, 107, distribuciones de tamaño de 108 partículas, 108 función de partición, 73, 74, 97, 99, 103 por ciento de sólidos, 24, 27, 88 parámetro PHIA, 18 de salida
propiedades físicas, 15, 118, 120 de rendimiento de la planta, 113 rotura preferencial, 19 Impresión del Diagrama de flujo, 13 pantalla de Probabilidad, 75 PSCN, 75, 76 seudo arroyos, 12 Pirítica azufre, 120
Reichert cono, 10, 88, 89 125
