吴 靖，金玉芬，2，刘 健

（1.金川集团股份有限公司选矿厂，甘肃 金昌 737100；2.金川集团股份有限公司镍钴研究设计院，甘肃 金昌 737100；3.山东黄金矿业（莱州）有限公司焦家金矿，山东 莱州 261441）

该选厂尾矿车间承担着一、二、三选矿车间尾矿的输送及回水供给任务，各车间尾矿经管道或地沟进入尾矿车间两台Φ50m、Φ70m高效浓密机进行浓缩。针对尾矿输送作业存在：上下游耦合性强，需要人工频繁操作和调整，劳动强度大、手段单一；部分设备信号未被集成及部分工艺测点缺失等问题，以致难以实现精细化操作与管理的现状。在完善自动化系统的基础上，采用尾矿浓缩输送过程智能控制，以适应选矿车间上游工序生产特点，结合浓密沉降过程及尾矿输送过程特征，实现浓密机底流的放矿和絮凝剂添加的自动控制。

1 浓密脱水研究现状

浓密机是浓缩矿浆的主要设备，广泛应用于选矿、冶金、污水处理等行业。浓密机创立于1905年，后经多年的研究和改造，发展出了周边传动、中心传动、高效浓密机、深锥浓密机、膏体浓密机等型号。Bürger对浓密机数学模型的数值解法进行了大量的研究，从而建立了浓密过程现代数学模型[1]；Tan C.K.采用MPC对浓密机底流浓度进行控制，建立了考虑耙架约束的底流浓度预测控制模型[2]。王旭针对浓缩生产过程的非线性、大滞后、过程扰动变化范围宽、自动化程度低的难题，提出了将物料平衡模型作为过程控制的中心原则，以浓密机的综合生产经济指标作为优化目标的浓缩生产过程智能优化控制方法[3-5]。目前，我国的浓密机在传统浓密机的基础上，向高效浓密机方向不断发展，其性能、结构不断优化，自动化、智能化水平程度不断提高。

2 尾矿浓缩智能控制关键技术

尾矿浓缩输送过程智能控制适应选矿车间上游工序生产特点，结合浓密沉降过程及尾矿输送过程特征，在基础自动化功能的基础上，实现浓密机底流的放矿和絮凝剂添加的自动控制。尾矿浓缩输送过程智能控制基本实现框架如图1所示。

图1 尾矿浓缩输送过程智能控制基本框架

本项目关键技术包括浓密机生产过程关键变量软测量技术和浓密过程底流放矿和絮凝剂添加智能控制技术。

2.1 浓密机生产过程软测量技术

基于物料平衡和浓密沉降机理，利用过程变量软测量技术，通过浓密机泥水界面、底流浓度离线检测值等数据建立浓密机过程模型，建立浓密机底流浓度、泥层高度、内部矿量软测量，实时在线预测底流浓度、泥层高度、内部矿量等变量，实现对浓密机内部状态进行监测和预测，并采用泥层高度、底流浓度等实时测量值对模型进行校正。

2.2 浓密过程智能控制技术

根据浓密过程生产特点，以底流浓度和絮凝剂添加量为控制对象，以浓密过程生产过程建模及软测量为手段，在对浓密机工作状态的智能识别的基础上，实现浓密机底流及絮凝剂添加的智能控制。通过泥层界面测量系统对泥层厚度测量，实现与浓密机底流泵自动连锁，控制浓密机泥层高度在设定区间，进而稳定控制底流浓度；由浓密机入料测量模型，计算出进入浓密机的固含总量、从而实现絮凝剂自动添加，其尾矿浓缩输送过程智能控制系统如图2所示。

图2 尾矿浓缩输送过程智能控制系统

3 系统工业应用

3.1 浓密压滤过程关键变量软测量

通过安装浓密机压力监测系统，建立浓密过程模型，采用软测量技术对浓密机的底流浓度、内部矿量、泥层高度等变量进行在线软测量，浓密机变量软测量功能软件界面如图3所示，在左侧设置浓密机变量软测量算法，可对浓密机底流浓度、内部矿量、泥层高度等变量进行软测量计算，并在中部图像区显示变量变化趋势。

图3 浓密压滤过程变量软测量

在线软测量底流浓度和离线检测底流浓度（浓度壶法）数据变化趋势一致，平均绝对误差在2.6%左右，满足现场生产需求，如图3所示。

图4 在线软测量底流浓度和离线检测底流浓度

3.2 浓密底流放矿浓度和絮凝剂添加智能控制技术

为了验证尾矿浓缩智能控制系统的可信性，分别对浓密机放矿和絮凝剂添加采用人工控制和智能控制的方式，每隔2小时检测记录浓密机底流浓度和统计小时内絮凝剂用量，连续检测48小时。浓密机底流浓度及絮凝剂用量变化如图5和图6所示。

图5 浓密底流浓度随时间变化趋势

图6 絮凝剂用量随时间变化趋势

如图5所示，在尾矿浓缩智能系统控制下，浓密底流放矿浓度大致维持在长距离管线输送浓度的±2%附近，而人工控制的底流放矿浓度变化较大，故相较于人工控制，智能控制系统取得了比较好的控制效果，稳定了尾矿浓密机的生产运行。

如图6所示，智能控制絮凝剂的单位吨用量基本上维持在设定的10g/t上，而人工控制的单位吨絮凝剂用量变化幅度加大，这主要是现场工作人员根据浓密机运行情况，凭经验调整絮凝剂的添加量，相较于智能控制，这无疑增大了工作人员的工作量，同时对工作人员的技术水平提出了更高的要求。尾矿浓缩输送过程智能控制系统的投入使用，使选厂每年多产出近100万m3回水，为选厂节省了节约了成本，产生了巨大的经济效益。

4 总结

本文针对该选厂所设计的尾矿浓缩输送过程智能控制系统采用关键变量软测量技术实现对浓密机内部状态进行监测和预测，控制浓密底流浓度和絮凝剂添加量在设定的范围内，减少了现场工作人员的工作量，创造了巨大的经济效益。