Горный журнал УГГУ - Результаты поиска для: Козин В. З.

Все автоматические анализаторы массовой доли в потоке выделяют и анализируют часть материала потока, эквивалентную пробе, отбираемой способом продольных сечений. Такой отбор проб эквивалентен отбору проб от тщательно перемешанного массива, для которого погрешность зависит от массы пробы. Анализируемая масса зависит от условий анализа и может составить для пульп сотни граммов, а для кусковых продуктов – килограммы. Точечной пробой является масса материала, анализируемая за установленное время анализа, а число точечных проб является функцией продолжительности перерыва между измерениями (анализами). Случайная погрешность пульповых анализаторов, зависящая от массы анализируемого материала, сопоставима с погрешностями, достижимыми при отборе проб способом поперечных сечений. При анализе большого числа точечных проб случайная погрешность может быть существенно снижена. Случайная погрешность анализаторов потоков руды на конвейерах, зависящая от массы анализируемого материала, высока и становится приемлемой только при усреднении большого числа точечных проб. При использовании способа продольных сечений может быть полностью исключена вероятная систематическая погрешность.

Неравномерное распределение благородных металлов в объеме сокращаемой пробы при ее подготовке к анализу приводит к расхождению результатов параллельных анализов. Добавление в схему пробоподготовки операции обогащения, анализ отдельно концентрата и хвостов и расчет массовой доли благородных металлов по уравнению баланса дает при проведении параллельного анализа проб, содержащих благородные металлы, удовлетворительную сходимость. Для проверки данного факта произведен расчет теоретической погрешности сокращения, проведен опыт по сокращению пробы искусственной смеси кварца с получением аналитических навесок и определена массовая доля свинца в навесках. В качестве метода анализа применена отмывка свинца в лотке и взвешивание тяжелой фракции. Полученные данные позволяют говорить о сходимости теоретически рассчитанной и экспериментально полученной относительной погрешности сокращения. В результате обогащения искусственной смеси на самоочищающемся центробежном сепараторе при невысокой интенсивности гравитационного поля определена массовая доля в концентрате и хвостах сепаратора. Определено, что применение модельного материала при оценке погрешности сокращения пробы позволяет получить результат, близкий к теоретически определяемому. Введение в схему пробоподготовки операции обогащения приводит к снижению относительной погрешности подготовки пробы, это свидетельствует о высокой эффективности использования операций обогащения при подготовке пробы.

Показатели технологического баланса рассчитывают по результатам опробования. Опробование выполняется с погрешностями, что обуславливает погрешности показателей баланса. Показано, что на погрешности расчета выходов, извлечений и масс компонентов влияют также контрастности разделения продуктов в технологических операциях. При низких контрастностях расчеты технологического баланса выполняются с большой погрешностью, что приводит к недостоверным оценкам ситуации на фабрике. Приведены реальные контрастности разделения на медно-цинковой фабрике. Для большинства операций контрастности разделения находятся в пределах 1,1–2, но для фабрики в целом контрастности по меди равны 7,0 и 7,4, по цинку – 16,0 и 5,4. Даны графики определения погрешности расчета в зависимости от контрастностей. При контрастностях меньше двух зависимости резко возрастают, что приводит к необходимости повышать качество опробования входных продуктов в отдельных операциях и на фабриках в целом.

При опробовании продуктов с малой массовой долей определяемых компонентов относительная случайная погрешность определения может быть большой. При малом числе зерен в пробе, содержащих определяемый компонент, вероятная систематическая погрешность может составить 100 %. Так, в навесках для анализа могут не оказаться крупные золотины, длинноволокнистый асбест и т. п. Общее решение снижения случайной и вероятной систематической погрешностей связано с включением в схемы подготовки пробы операции обогащения. Это позволяет выполнить анализ большой по массе пробы. Операция обогащения при подготовке пробы становится эффективной при извлечении определяемого компонента в концентрат выше значения, зависящего от погрешностей анализа, как руды, так и хвостов. Переход к анализу больших по массе проб позволяет снизить вероятную систематическую погрешность до приемлемых малых значений.

В работе рассмотрены вопросы предельной обогатимости минерального сырья в разных стадиях рудоподготовки и обогащения. Выявлено, что мерами раскрытия минерального сырья могут являться плотность распределения покусковых содержаний, вид кривых контрастности (предельной обогатимости), а также эффективность разделения, оцениваемая критерием Ханкока–Луйкена. На гипотетических примерах исследовано влияние изменения характера раскрытия фаз на потенциальные показатели предельной обогатимости при сокращении крупности в стадиях рудоподготовки и обогащения относительно бедных и богатых руд. Для этих руд в различной степени раскрытия – исходная руда, руда после дробления и первой стадии измельчения и руда в стадиях глубокого обогащения – получены плотность распределения покусковых содержаний, кривые контрастности, а также зависимости критерия эффективности Ханкока–Луйкена от относительного содержания компонента. Анализ полученных результатов доказывает, что в качестве меры раскрытия компонентов могут быть использованы такие количественные характеристики, как плотность распределения покусковых содержаний компонента при среднем содержании компонента в руде; соответствующее ему значение критерия Ханкока–Луйкена; вид и крутизна кривой контрастности.

Характер раскрытия минералов в руде и продуктах переработки минерального сырья важен при обосновании схем обогащения и оценке обогатимости сырья. Раскрытие минеральных фаз предложено оценивать по покусковым распределениям содержания компонента или по кривым контрастности. В работе на примере хромовых руд Рай-Изского и Курмановского месторождения приведены плотности распределения классов крупности –80+50 и –50+20 мм. По виду плотности распределения в отдельных классах крупности можно сделать вывод о степени раскрытия минеральных фаз и о готовности сырья к обогащению. Кривые контрастности позволяют конкретизировать задачу разделения для каждого вида сырья и определить потенциальные технологические показатели обогащения при выделении отвальных хвостов или получении готовых концентратов.

Вероятная систематическая погрешность (ВСП) обусловлена асимметрией распределения массовой доли контролируемого компонента по опробуемому массиву. Влияние ВСП на результат опробования продуктов обогащения доказано теоретически. Существующие нормативные документы не учитывают влияние ВСП на результат опробования. Экспериментальное определение величины и знака ВСП не выполнялось до внедрения на обогатительных фабриках комбинированного способа отбора проб, исключающего влияние ВСП на результат опробования. Определение величины и знака ВСП возможно путем отбора проб из одного и того же технологического потока способом поперечного пересечения и комбинированным способом в течение продолжительного контрольного периода. Представлены результаты определения ВСП на обогатительных фабриках и аффинажных заводах. При определении массовой доли в хвостах ВСП составила +5,30 % для золота, +8,28 % для меди и цинка. При определении гранулометрического состава ВСП составила –3,1 % для дробленой руды и –3,6 % для пульпы. По результатам исследований сделан вывод о значимом влиянии ВСП на результат опробования и необходимости ее устранения путем применения способа комбинированного отбора проб.

Минимальная масса, до которой можно сокращать тщательно перемешанную пробу, зависит от крупности материала пробы. Крупность входит в расчет с показателем степени, который можно определить только экспериментально для конкретной руды. Известные методики определения трудоемки, а результат получается с большой погрешностью. С использованием фундаментальной величины – покусковой дисперсии – показана менее трудоемкая методика определения показателя степени. Предложено находить массовые доли компонентов в отдельных кусках в двух классах крупности, анализируя по 200-800 кусков в каждом классе. Современное аналитическое оборудование, в частности сканирующие электронные микроскопы, позволяет выполнять анализ на кусках малых размеров с изготовлением искусственных аншлифов. Представлена формула определения показателя степени.

Экспериментальные работы по оценке случайных погрешностей опробования на рудах черных и цветных металлов показали, что погрешность анализа составляет большую часть погрешности опробования. Рассмотрены две составляющие погрешности анализа: погрешность отбора навески и погрешность метода анализа. Расчет погрешности отбора навески показал, что основной является погрешность метода анализа. Противоположная картина наблюдается при анализе проб с малой массовой долей определяемого компонента. Дисперсионный анализ погрешностей на золотых рудах показал, что в этом случае основной вклад вносит погрешность отбора навески. При отборе навесок на анализ могут возникать причины, вызывающие систематическую погрешность из-за нарушения фундаментальных принципов правильного опробования. Сделан вывод, что при анализе руд цветных металлов при принятых массах навесок следует повышать качество методик анализа, а при анализе золотых руд – увеличивать массу навески.

Методика опробования, используемая на объектах без учета их особенностей, может приводить к появлению новых погрешностей. Эти погрешности связаны с исключением в соответствии с методикой некоторых результатов опробования из дальнейших расчетов. Такие погрешности названы методическими. Методические погрешности при отборе проб связаны с исключением «ураганных» проб, при подготовке проб с использованием неоцененных количественно методик перемешивания и сокращения проб, при анализе навесок с расчетом медианы. Предложены варианты снижения методических погрешностей и формулы их расчета. Методические погрешности могут быть снижены или исключены полностью при отборе проб с предельно высокой частотой. Это обеспечивают разработанные в Уральском государственном горном университете станции отбора проб от кусковых продуктов и пульп. Следует также исключать из методик отбрасывание результатов анализа.

Страница 1 из 4