Modellierung und Simulation des Flotationsreagenziensystems in der anionischen umgekehrten Eisenoxidflotation bei verschiedenen Temperaturen

May 09, 2023

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 8117 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Die Entfernung von Quarz aus Eisenerz wurde industriell durch eine anionische Umkehrflotationstechnik erreicht. Bei dieser Art der Flotation wird die Flotation jedoch durch die Wechselwirkung der Flotationsreagenzien mit den Bestandteilen der Futterprobe zu einem komplizierten System. Daher wurde die Auswahl und Optimierung der Regenerativdosierung bei verschiedenen Temperaturen unter Verwendung eines einheitlichen Versuchsdesigns durchgeführt, um die optimale Trenneffizienz abzuschätzen. Darüber hinaus wurden die erzeugten Daten sowie das Reagenzsystem bei verschiedenen Flotationstemperaturen mathematisch modelliert und die grafische Benutzeroberfläche von MATLAB erstellt. Der Vorteil dieses Verfahrens besteht darin, dass die in Echtzeit angezeigte Benutzeroberfläche durch Anpassen der Temperatur auf verschiedene Werte zur automatischen Steuerung des Reagenzsystems sowie zur Vorhersage der Konzentratausbeute, des Gesamteisengehalts und der Gesamteisenausbeute gesteuert werden kann.

Eisenerze sind die wichtigste Eisenquelle, die für die Eisen- und Stahlindustrie der Welt von entscheidender Bedeutung ist und als Rückgrat für die grundlegende Verbesserung der Infrastruktur des Landes dient. Die Eisenerze bestehen aus Eisenoxiden, hauptsächlich aus Magnetit (Fe3O4) und Hämatit (Fe2O3). Allerdings liegt der durchschnittliche Gehalt dieser Erze in China unter dem Grenzwert von 45 %1. Daher war eine verbesserte Prozessentwicklung erforderlich, um den Erzgehalt zu erhöhen und den Bedarf der Eisen- und Stahlindustrie zu decken. Die Aufbereitung wurde eingehend untersucht2,3,4 und besteht aus mehreren Stufen. In den Verarbeitungsanlagen war die anionische Umkehrflotation der übliche Weg zur Herstellung des Endkonzentrats5,6,7,8,9. Andererseits führte die direkte Flotation als alternative Route zu einer teilweisen Flotation des Quarzes und verringerte infolgedessen den Gehalt des Endkonzentrats10. Allerdings wird die anionische Umkehrflotation auf einen pH-Wert von 11,5 eingestellt, um die abstoßende elektrostatische Kraft zwischen negativ geladenem Eisenoxid (wertvoll) und den Quarzpartikeln (Gangart) zu maximieren. Außerdem wird ein Dämpfungsmittel wie Maisstärke verwendet, um die Schwebefähigkeit von Eisenoxidpartikeln zu verhindern und außerdem feine Eisenoxidpartikel zu aggregieren, sodass sie nicht in die Schaumzone transportiert werden11. Zusätzlich wird ein Aktivator wie Kalziumoxid verwendet, um den Quarz selektiv zu aktivieren, indem er seine Oberflächenladung ins Positive ändert. Dann wird ein anionischer Kollektor wie handelsübliches TD-II auf dem positiv geladenen Quarz adsorbiert, um dessen Hydrophobie und damit seine Schwimmfähigkeit zu erhöhen12,13,14. Daher ist das geeignete Reagenzsystem bei der anionischen Umkehrflotation aufgrund der Wechselwirkung der verschiedenen Flotationsreagenzien mit den verschiedenen Komponenten der Zufuhraufschlämmung sehr kritisch und kompliziert, insbesondere beim Umgang mit minderwertigen Eisenerzen. Daher ist die Auswahl und Optimierung des Reagenzsystems ein wichtiger Untersuchungsschritt, der viel Aufwand erfordert und zeitaufwändig ist, weshalb von den Autoren ein einheitliches Versuchsdesign durchgeführt wurde1. Zu den Vorteilen des einheitlichen Testdesigns gehört eine sehr schnelle, hocheffiziente und wirtschaftliche Methode zum experimentellen Design, die Testzeiten verkürzt, Testzyklen verkürzt und in der Lage ist, schnell Multi-Faktor-Optimierungsschemata zu finden15,16.

Die anionische Umkehrflotation von Eisenoxid wird üblicherweise mit automatischer Schlammtemperaturregelung auf 35 °C12,14 oder 30 °C1 durchgeführt. In dieser Arbeit wurden die Flotationsexperimente der Eisenoxidbeschickung unter Verwendung der einheitlichen Testdesignmethode bei verschiedenen Flotationstemperaturen von 20 °C bis 45 °C durchgeführt, um die Einflüsse der Flotationsreagenzien als Funktion der Flotationstemperatur zu untersuchen und zu optimieren .

Bei dieser Art von Forschung können mithilfe einer MATLAB-basierten grafischen Benutzeroberfläche (GUI) schnell verschiedene Diagramme erstellt werden. Es handelt sich um eine der schnellsten und am häufigsten verwendeten Software für Datenanalyse und -visualisierung, Algorithmusberechnung und numerisches Design17.

Die repräsentativen Versuchsproben wurden aus dem Flotationskreislauf der Anqian-Verarbeitungsanlage in Anshan, Liaoning, entnommen. Die Industrieanlage betreibt einen Flotationskreislauf mit Proben, bei denen 90 %, 50 % und 10 % feiner als 104 μm, 35 μm bzw. 6 μm sind; und insgesamt durchschnittlicher Eisengehalt von etwa 48 %. Die vollständigen Probencharakterisierungen wurden in früheren Arbeiten mithilfe von Röntgenbeugung (XRD), Röntgenfluoreszenz und Mineral Liberation Analyzer (MLA)1,12,14 veranschaulicht. Die wichtigsten Mineralien sind Eisenoxid (Hämatit/Magnetit) und Quarz mit anderen Verunreinigungen wie Pyrit und Apatit1,12,14.

Der Flotationskreislauf wird auf der Grundlage typischer Anlagenbedingungen unter Verwendung der chemischen Anlagenreagenzien durchgeführt, darunter Stärke als Eisenoxiddämpfer, Kalk (CaO) als Quarzaktivator und kommerzielles anionisches TD-II als Quarzsammler. Außerdem wurden NaOH und HCL (15 % w/w) in analytischer Qualität als pH-Modifikatoren verwendet.

Die Studien wurden unter Verwendung des in Abb. 1 gezeigten Anlagenfließschemas durchgeführt, jedoch bei unterschiedlichen Flotationstemperaturen von 20 °C bis 45 °C. Der geschlossene Kreislauf besteht aus Aufrauung, Reinigung und drei Spülflotationsstufen bei einem pH-Wert von 11,51. In der Grobstufe werden Beruhigungsmittel, Aktivator und Kollektor hinzugefügt, während in der Reinigungsstufe ein Drittel des Kollektors hinzugefügt wird. Der Rückstand des Reinigers wird mit dem Konzentrat des ersten Scavengers kombiniert und zur groberen Beschickung zurückgeführt, das Konzentrat des zweiten Scavengers wird zur ersten Scavenger-Beschickung zurückgeführt und das Konzentrat des dritten Scavengers wird zur zweiten zurückgeleitet Scavenger-Feed (Abb. 1). Die Produkte des Flotationskreislaufs wurden entwässert, getrocknet, homogenisiert, gewogen und der Gesamteisengehalt analysiert.

Fließschema der umgekehrten anionischen Flotation von Eisenoxid.

Für den Flotationskreislauf von Eisenoxid wurde ein einheitliches Testdesign durchgeführt, um die optimalen Flotationsreagenziensysteme bei verschiedenen Flotationstemperaturen von 20 °C bis 45 °C abzuschätzen. Die detaillierte einheitliche Designoptimierungsmethodik wurde in früheren Arbeiten1 beschrieben. Beim einheitlichen Testdesign handelt es sich um eine Computersimulation, die in vielen industriellen Anwendungen durchgeführt wird, um ein Modell zu erstellen, das die tatsächliche Prozessleistung darstellt. Daher wurden U10(103)-Experimente mit einheitlichem Testdesign mit 10 Durchgängen für 10 Stufen mit 3 Faktoren für jede Flotationstemperatur in zufälliger Reihenfolge durchgeführt, um das optimale Flotationsreagenzsystem mit der besten Trenneffizienz zu erhalten. Der Dosierungsbereich jedes Faktors wurde durch die Vorversuche mit 0,4–2,2, 0,1–1,0 bzw. 0,3–1,2 kg/t für das Depressivum, den Aktivator und den Sammler ermittelt. Die Wechselwirkungen zwischen den Faktoren im Hinblick auf die Abscheideeffizienz wurden mittels Response-Surface-Modelling aufgeklärt.

Die GUI von MATLAB wurde durchgeführt, um das optimale Flotationsreagenzsystem bei verschiedenen Flotationstemperaturen basierend auf den geschätzten optimalen Daten unter Verwendung eines einheitlichen Testdesigns zu simulieren. Das Schnittstelleninhaltsdesign des Berechnungsprogramms für das Flotationsreagenzsystem ist in Abb. 2 dargestellt.

Die Bedien- und Inhaltsschnittstelle des MATLAB-Berechnungsprogramms des Flotationsreagenzsystems.

Das Layout zeigt die Flotationstemperatur als Eingabewert an, während die Werte für Dämpfmitteldosierung, Aktivatordosierung, Kollektordosierung, Konzentratausbeute, Gehalt und Rückgewinnung nach Klicken auf die Berechnungsschaltfläche, die die Ausführungsbefehlsschaltfläche darstellt, ausgegeben werden.

Das Berechnungsverfahren in der Codeansicht war wie folgt:

Funktion pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles).

a = get(handles.edit1,'string');

% Ermitteln Sie die Flotationstemperatur:

dianfen = 1000 × (48,1 × (str2double(a)) + 79,88)/((str2double(a))^2–57,17*(str2double(a)) + 1798);

% Berechnen Sie die Dosierung des Depressivums:

yanghuagai = 1000 × (126,6 × (str2double(a)) − 1870)/((str2double(a))^2 + 51,19 × (str2double(a)) − 476,8);

% Berechnen Sie die Menge des verwendeten Aktivators:

bushouji = 1000 × (0,4602 × (str2double(a)) + 3,807)/((str2double(a)) − 9,204);

chanlv = − 0,0002637 × (str2double(a))^3 + 0,0002637 × (str2double(a))^2 – 0,4094*(str2double(a)) + 65,45;

% Berechnen Sie die Konzentratmenge.

pinwei = − 4.3e−005*(str2double(a))^4 + 0.005893*(str2double(a))^3–0.3015 × (str2double(a))^2 + 6.828*(str2double(a)) + 10.96;

% Konzentratgehalte berechnen:

huishoulv = 0,0008 × (str2double(a))^3 – 0,09687 × (str2double(a))^2 + 3,705 × (str2double(a)) + 47,08;

% Berechnen Sie die Konzentratrückgewinnungsrate:

b = num2str(pinwei); % Wandelt Zahlen in Zeichenfolgen um;

c = num2str(huishoulv); % Wandelt Zahlen in Zeichenfolgen um;

d = num2str(dianfen); % Wandelt Zahlen in Zeichenfolgen um;

e = num2str(yanghuagai); % Wandelt Zahlen in Zeichenfolgen um;

f = num2str(bushouji); % Wandelt Zahlen in Zeichenfolgen um;

g = num2str(chanlv); % Wandelt Zahlen in Zeichenfolgen um;

set(handles.edit2, 'string',b) % gibt den String in das Textfeld aus;

set(handles.edit3, 'string',c) % gibt den String in das Textfeld aus;

set(handles.edit4, 'string', d) % gibt den String in das Textfeld aus;

set(handles.edit5, 'string',e) % gibt den String in das Textfeld aus;

set(handles.edit6, 'string',f) % gibt den String in das Textfeld aus;

set(handles.edit9, 'string',g) % gibt den String in das Textfeld aus.

Darüber hinaus kann gemäß den oben genannten Verfahren vor Ort die Flotationstemperatur des Flotationskreislaufs im Bereich von 20 bis 45 °C eingegeben und das Flotationsreagenzsystem zur Steuerung der Produktionspraxis vor Ort erhalten werden.

Die Komplexität des Flotationsprozesses im geschlossenen Kreislauf erforderte die Verwendung eines einheitlichen Testdesigns, um die Wechselwirkung zwischen den unabhängigen Faktoren zu untersuchen und die optimale Trenneffizienz zu ermitteln. Abbildung 3 zeigt die Reaktionsoberflächenmodellierung von jeweils zwei Faktoren, die die Trenneffizienz beeinflussen, während die anderen Faktoren bei jeder Flotationstemperatur auf ihren optimalen Werten gehalten werden. CaO ist für die Aktivierung von Quarzpartikeln unerlässlich, um die Kollektoradsorption selektiv zu ermöglichen und gleichzeitig die Eisenoxidpartikel durch Stärke zu unterdrücken. Beispielsweise wirkte sich die Änderung der CaO- oder Kollektordosierung bei 20 °C nur unwesentlich auf die Trenneffizienz aus, insbesondere bei niedrigerer Stärkedosierung, aber eine Erhöhung der Stärkedosis erforderte höhere Dosierungen von CaO und Kollektor, um den hohen Wert der Trenneffizienz aufrechtzuerhalten. Bei der Wechselwirkung zwischen CaO und Kollektor hingegen ist die Trenneffizienz minimal, wenn sich einer von ihnen auf dem höchsten und der andere auf dem niedrigsten Stand befindet, steigt leicht an, wenn beide auf dem niedrigsten Stand sind, und ist maximal, wenn beide auf dem höchsten Stand sind . Eine Erhöhung der Flotationstemperatur verstärkt die signifikanten Auswirkungen dieser Faktoren. Um beispielsweise bei 45 °C die maximale Trenneffizienz zu erreichen, sollte der CaO-Gehalt auf den Maximalwert von 1 kg/t ansteigen, wobei die Stärkedosierung auf 1,8 kg/t bei einer Zwischenkollektordosierung von etwa 0,7 kg/t erhöht wird. Anhand von Abb. 3 wurden die optimalen Reagenzsysteme identifiziert, die bei jeder Flotationstemperatur die maximale Trenneffizienz (maximaler Grad und maximale Rückgewinnung) bieten (Tabelle 1). In dieser Studie und einer früheren Studie1 bei 30 °C und unter den optimalen Bedingungen von 1,6 kg/t Depressivum-Dosierung, 1,0 kg/t Aktivator-Dosierung und 0,8 kg/t Kollektor-Dosierung betrug der maximale Fe-Gehalt und die maximale Ausbeute 68,90 % 92,62 % wurden jeweils erreicht. Falls das einheitliche Testdesign nicht verwendet wird, betragen die typischen Anlagenbedingungen 1,2 kg/t, 0,5 kg/t bzw. 0,8 kg/t Dämpfungsmittel, Aktivator und Sammler; und die Anlage produziert eine Konzentratausbeute von 62,49 % mit einem Gesamteisengehalt von 68,28 % und einer Eisenrückgewinnung von 89,07 %1.

Reaktionsoberfläche des Flotationsreagenzsystems bei verschiedenen Flotationstemperaturen.

Unter Berücksichtigung der in Tabelle 1 dargestellten optimalen Reagenziensysteme geschlossener Flotationskreisläufe bei verschiedenen Temperaturwerten wurden mathematische Modelle zur Vorhersage der Konzentratausbeute, des Gehalts und der Rückgewinnung sowie der optimalen Flotationsreagenssysteme bei verschiedenen Flotationstemperaturen erstellt.

Die Anpassungskurven des mathematischen Modells des optimalen Flotationsreagenzsystems (d. h. Dämpfmittel-, Aktivator- und Kollektordosierungen) gegenüber der Flotationstemperatur sind in Abb. 4 dargestellt. Sie zeigen, dass der Anstieg der Flotationstemperatur von 20 auf 45 °C zunahm Die optimalen Werte sowohl der Dämpfmittel- als auch der Aktivatordosierung gingen von 1,0 kg/t bzw. 0,7 kg/t auf 1,8 kg/t bzw. 1,0 kg/t zurück, reduzierten jedoch die optimale Kollektordosierung von 1,2 kg/t auf 0,7 kg/t.

Anpassungskurven der Flotationstemperatur gegenüber dem Flotationsreagenzsystem.

Die Struktur der mathematischen Modelle der Flotationstemperatur (x) und der Dämpfmittel-, Aktivator- und Kollektordosierungen (f(x)) ist in den Gleichungen dargestellt. (1)–(3) jeweils:

Die Anpassungseffektparameter der drei Modelle sind relative Fehler von 0,005022, 0,0004614 und 0,0004639; R2 von 0,9907, 0,9937 und 0,976; Anpassung R2 von 0,9767, 0,9843 und 0,96; und der quadratische Mittelwert (RMS) beträgt jeweils 0,05011, 0,01519 und 0,03932.

Bei optimalen Flotationsreagenzsystemen bei verschiedenen Flotationstemperaturbedingungen sind die passenden Kurven des mathematischen Modells aus Konzentratausbeute, Gesamteisengehalt und Gesamteisenausbeute im Verhältnis zur Flotationstemperatur in Abb. 5 dargestellt.

Die Konzentratausbeute, der Gehalt und die Ausbeute im Vergleich zur Flotationstemperatur bei den optimalen Flotationsreagenzsystemen.

Die Anpassungseffektparameter der drei Gleichungen. (4)–(6) sind relative Fehler von 0,2245, 0,05171 und 0,002071; R2 von 0,8418, 0,9734 und 0,9998; Anpassung R2 von 0,6045, 0,8668 und 0,9995; und RMS-Fehler von 0,335, 0,2274 bzw. 0,03218.

Den generierten Modellen zufolge erforderte die Variation der Flotationstemperatur am Standort eine Anpassung des Flotationsreagenzsystems mit Vorhersage der optimalen Leistung. Somit kann die Flotationstemperatur im Flotationskreislauf im Bereich von 20 bis 45 °C eingegeben werden, und das Flotationsreagenzsystem kann erhalten werden, um die Produktionspraxis vor Ort zu steuern, indem die erwarteten Flotationsindizes angegeben werden, wie in Abb. 6 dargestellt .

Ergebnisse des Berechnungsverfahrens des Flotationsreagenzsystems.

Das durch das Berechnungsverfahren erhaltene Reagenzsystem wurde mit den Testwerten unter verschiedenen Flotationstemperaturbedingungen verglichen, wie in Tabelle 2 gezeigt. Außerdem wurden die experimentell erhaltenen Flotationsergebnisse mit den Werten verglichen, die durch das Berechnungsverfahren, wie in Tabelle 3 gezeigt, vorhergesagt wurden Die relativen Fehlerwerte zwischen den Testwerten und den durch das Berechnungsverfahren erhaltenen Daten sind in Tabelle 4 aufgeführt. Die relativen Fehler werden gemäß Gl. berechnet. (7)

Aus Tabelle 4 ist ersichtlich, dass die relativen Fehlerwerte gering sind und der Vorhersageeffekt des Berechnungsprogramms gut ist. Darüber hinaus kann die Anpassung des Reagenzsystems entsprechend den Ergebnissen des Berechnungsverfahrens schnell gesteuert und die Flotationsindizes für den geschlossenen Kreislauf ermittelt werden.

In dieser Studie wurde eine MATLAB-basierte GUI verwendet, um die Auswirkung der Flotationstemperatur auf das optimale Flotationsreagenzsystem des Eisenoxid-Umkehrflotationskreislaufs zu simulieren. Die optimalen Daten wurden zunächst durch die Durchführung eines einheitlichen Testdesigns generiert, bei dem es sich um eine Computersimulation handelt, die in vielen industriellen Anwendungen zur Erstellung von Modellen zur Darstellung der tatsächlichen Prozessleistung eingesetzt wird. Durch die Erhöhung der Flotationstemperatur von 20 auf 45 °C erhöhten sich die optimalen Werte sowohl der Dämpfmittel- als auch der Aktivatordosierung von 1,0 kg/t bzw. 0,7 kg/t auf 1,8 kg/t bzw. 1,0 kg/t, verringerten jedoch die optimale Kollektordosierung von 1,2 bis 0,7 kg/t. Unter diesen optimalen Bedingungen lagen die Produktausbeute, der Fe-Gehalt und die Fe-Ausbeute im Bereich von 62,27–63,87 %, 67,21–68,90 % bzw. 88,83–92,62 %. Anschließend generierte die MATLAB-basierte GUI die mathematischen Modelle der optimalen Reagenziensysteme bei verschiedenen Temperaturen, sodass durch Variation der Flotationstemperatur am Standort das Flotationsreagenzsystem effektiv angepasst und die optimale Leistung vorhergesagt werden kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GUI von Forschern im Bereich der Mineralverarbeitung äußerst geschätzt wird und neben der Vorhersage der Flotationsindizes wie Konzentratausbeute, Gehalt und Gewinnung auch die Zugabe von Flotationsreagenzien vor Ort bei verschiedenen Flotationstemperaturen steuern kann.

Die während der aktuellen Studie generierten und/oder analysierten Datensätze stehen dem entsprechenden Autor auf begründete Anfrage zur Verfügung.

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Ying Hou

School of Resources and Environmental Engineering, Shandong University of Technology, Zibo, 255049, China

Ahmed Sobhy

Abteilung für Mineraltechnologie, Zentrales Institut für metallurgische Forschung und Entwicklung, Helwan, 11421, Kairo, Ägypten

Ahmed Sobhy

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YH: Konzeptualisierung, Labortests; AS: Schreiben, Methodik; Datenanalyse; Bearbeitung.

Korrespondenz mit Ahmed Sobhy.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Hou, Y., Sobhy, A. Modellierung und Simulation des Flotationsreagenziensystems in der anionischen umgekehrten Eisenoxidflotation bei verschiedenen Temperaturen. Sci Rep 13, 8117 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-35187-4

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Eingegangen: 13. März 2023

Angenommen: 14. Mai 2023

Veröffentlicht: 19. Mai 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35187-4

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