автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Математическое моделирование количественных характеристик и повышение эффективности переработки каменных углей

На правах рукописи

РТ6 он

7 / '

' УДОВИЦКИИ Владимир Иванович

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК И ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕРАБОТКИ КАМЕННЫХ УГЛЕЙ

Специальности: 05.13.16 - «Применение вычислительной техники,

математического моделирования и математических методов

в научных исследованиях (до отраслям наук)»,

05.15.11 - «Физические процессы горного производства»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Кемерово 1998

Работа выполнена в Кузбасском государственном техническом университете Научный консультант докг. техн. наук, проф. Егоров П. В. Официальные оппоненты:

докт. техн. наук, проф. Казаков С. П. докт. техн. наук, проф. Бирюков А. В. докт. техн. наук, проф. Школлер М. Б.

Ведущая организация:

ОАО ХК «Кузбассразрезуголь»

Защита состоится 29 июня 1998 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 003.57.01 Института угля и углехимии СО РАН (650025, г. Кемерово, ул. Рукавишникова, 21)

С диссертаций можно ознакомиться в библиотеке Института угля и углехимии СО РАН

Автореферат разослан 29 мая 1998 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, докт. техн. наук., проф.

Б.В.Власенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Увеличение зольности добываемого угля, повышение выхода мелких классов связано с широким внедрением, механизации добычи и транспортирования. В постоянно меняющихся условиях экономического хозяйствования задачей горного производства является существенное повышение эффективности добычи и переработки полезных ископаемых. Современные угледобывающие и перерабатывающие предприятия представляют собой сложные технологические комплексы, функции которых все более усложняются из-за роста объемов производства, ухудшения горногеологических условий, дальнейшего развития техники, повышения требований к максимальному использованию недр и охране окружающей среды. По статистическим данным компании «Росуголь» в 1995 г. для улучшения качества отгружаемых потребителю углей в России использовано 133 предприятия с различной глубиной переработки.

Перестройка экономики, распад СССР, переход к рыночным отношениям значительно изменили подходы и приоритеты в вопросах переработки угля, ее места и значимости в угольной промышленности.

В сложившихся условиях для повышения качества угольных продуктов перед их использованием в коксохимическом и металлургическом производствах, энергетике особая роль отводится моделированию первичных процессов переработки каменных углей по следующим причинам:

- количественный состав сырья, поступающего на переработку, часто не соответствует запроектированным и применяющимся аппаратам и технологиям; многие перерабатывающие предприятия лишились своих традиционных поставщиков угля из-за закрытия некоторых добывающих предприятий и снижения уровня добычи на действующих разрезах и шахтах;

- для оценки сортового качества углепродуктов определение гранулометрического и фракционного составов углей физическими методами являются необходимыми, но трудоемкими и продолжительными экспериментальными исследованиями. Поэтому производственники идут по пути сокращения числа анализов, что ускоряет процесс получения результатов, но вместе с тем значительно повышает погрешность прогноза;

- меняющийся состав шихты, поступающей на первичную переработку, рациональное и комплексное использование природных ресурсов, возрастаю-

щий спрос рынка к качественным угольным продуктам и меняющиеся условия их реализации требуют оперативного изменения плотностей разделения сред в поле действия гравитационных сил..

Применение средств вычислительной техники, методов математического моделирования и имитационного проектирования состава сырья и технологий переработки по сравнению с физическим моделированием позволяют быстрее, с большей точностью и меньшими затратами определять оптимальные технологические параметры процессов для повышения эффективности добычи и переработки каменных углей.

В этой связи решение проблем автоматизации научных исследований в процессах горного производства; повышения эффективности экспериментальных исследований при изучении распределения минеральных частиц по крупности и плотности в гравитационных аппаратах при ограниченном количестве исходных данных; получения более точных и надежных моделей схем переработки каменных углей для определения оптимальных параметров разделения в гравитационных и магнитных полях; повышения эффективности переработки и качества минерального сырья с целью рационального и комплексного использования природных ресурсов является актуальным и имеет большое народнохозяйственное значение.

Связь темы диссертации с государственными научными программами. Исследования выполнялись в рамках: программы АН СССР по фундаментальным проблемам геологических и горных наук: 6.2.2.4. «Комплексное использование региональных и глобальных геологических процессов и создание научных основ разработки месторождений полезных ископаемых» и программы СО АН СССР 12.9.1.2.3. «Разработка месторождений и обогащение полезных ископаемых»; программы РАН по приоритетным направлениям научных исследований в области геологических, геохимических, геофизических и горных наук по изучению, освоению и сбережению недр России: ГН.12.2.13. «Методы и критерии оптимизации полноты использования запасов угля в новых условиях хозяйствования и глубины комплексности освоения природных угольных месторождений», ГН 12.3.6. «Развитие информационных технологий и создание автоматизированных средств поддержки решений в области освоения недр, их сохранения и экологической безопасности».

Цель работы - создание методов имитационного моделирования на ЭВМ состава шихты и технологий гравитационного разделения с использованием автоматизированных баз данных для повышения эффективности добычи и переработки каменных углей.

Идея работы заключается в использовании закономерностей распределения минеральных частиц по крупности и плотности с качественными и количественными показателями продуктов переработки для прогнозирования оптимального материального баланса добывающих и перерабатывающих предприятий с учетом динамики процессов и подсистем обеспечения горного производства.

Задачи исследований:

- средствами вычислительной техники, математического моделирования и математических методов разработать научные основы, принципы, структуры и эксплуатацию систем автоматизированных баз данных (АБД) для хранения и обработки на ЭВМ информации по количественному и качественному составам шахтопластов угольных месторождений для решения вопросов автоматизации имитационного моделирования подготовительных и основных процессов переработки каменных углей;

- разработать математическую модель, алгоритм и программное обеспечение выбора на ЭВМ математических функций, описывающих по результатам эксплуатационных проб с наименьшей погрешностью количественный состав каменных углей с целью автоматизации экспериментальных исследований при прогнозировании гранулометрического и фракционного составов суммарных классов крупности;

- разработать методы практического использования полученных закономерностей распределения минеральных зерен по крупности и плотности для повышения эффективности селективной и валовой выемки маломощных пластов сложноструктурных месторождений и первичной переработки минерального сырья;

- разработать математические методы построения моделей исследуемых гравитационных аппаратов (отсадочных машин, тяжелосредных установок, крутонаклонных, шнековых и винтовых сепараторов); алгоритмы, программное обеспечение методов планирования многофакторных экспериментов и принятия решений для повышения качества минерального сырья, полноты раскрытия и разделения минеральных частиц в гравитационных полях, а также в

результате изменений физико-химических состояний минералов при их переработке;

- разработать метод контроля изменений физико-химического состояния поверхности минералов с учетом статики и динамики природных фазовых систем (твердое тело, жидкость, газ); модели и алгоритмы автоматизированной оценки средствами вычислительной техники экологического воздействия добывающих и' перерабатывающих предприятий на окружающую среду с целью снижения твердых выбросов и концентрации поверхностно-активных веществ в сточных водах;

- разработать метод повышения полноты раскрытия и разделения минеральных зерен различных машинных классов крупности в гравитационных полях при первичной переработке для получения максимального выхода суммарного угольного продукта планируемой зольности с целью снижения потерь горючей массы с твердыми отходами;

- разработать метод автоматизации научных исследований при экспрессной оценке полноты раскрытия и разделения углей месторождений гравитационными методами на основе АБД для выдачи прогнозной технологии первичной переработки углей в целях рационального и комплексного использования недр.

Методы исследований:

- обобщение и анализ экспериментального материала по эксплуатационным и пластовым пробам за 1971-1997 г.г. о количественных и качественных характеристиках каменных углей, влияющих на выбор технологии первичной переработки минерального сырья;

- имитационное и физическое моделирование процессов разубоживания, гравитационного и физико-химического разделения углей на базе факторного планирования экспериментов средствами вычислительной техники для достижения оптимального результата методом Бокса-Уилсона;

- статистическая обработка лабораторных экспериментов, результатов имитационного моделирования и натурных наблюдений;

- программные расчеты вероятностного распределения фракций различной плотности по продуктам переработки в зависимости от эффективности разделения минеральных частиц в гравитационном поле;

- технико-экономический анализ структурной пропорциональности распределения затрат в себестоимости продукции при оценке вариантов реализа-

дии угольных продуктов с учетом экологического ущерба от выбросов вредных веществ;

Научные положения, защищаемые автором:

- разработанные научные основы построения и эксплуатации систем АБД предназначены для решения вопросов автоматизации имитационного проектирования количественного состава угольной шихты и моделирования схем первичной переработки минерального сырья;

- выбор лучших аппроксимаций при описании распределений минеральных частиц по крупности и плотности, полученных в результате взрывных, механических и др. видов разрушения горных пород при их бурении, резании, скалывании, дроблении и измельчении, основан применением 38 математических функций с использованием средств вычислительной техники;

- эффективность добычи с последующей первичной переработкой (или без нее) разубоженных углей определяется величиной прибыли, моделируемой на ЭВМ с учетом закономерностей распределения механически разрушенных пород по крупности и плотности, дальности перевозки разубоженного угля, схем гравитационной переработки, условий ценообразования и вариантов реализации угольных продуктов;

- математические модели аппаратов с водной и суспензионной средами, в которых минеральные частицы разделяются в гравитационном поле, учитывают найденные закономерности вероятностного распределения фракций в зависимости от плотностей разделения сред и эффективности работы машин;

- повышение качества минерального сырья, полнота раскрытия и разделения минеральных зерен в результате изменений физико-химических состояний поверхности минералов достигаются планированием на ЭВМ эффектов взаимодействия факторов (до 20); матрицами проведения экспериментальных исследований и достижением оптимальной области;

- метод контроля состояния поверхности минеральных частиц на границе раздела фаз (твердое, жидкое, газ) учитывает влияние концентрации реагентов в статических и динамических условиях при управлении процессами выделения шламов в целях обеспечения санитарно-гигиенических норм состава сточных вод добывающих и перерабатывающих предприятий;

- получение максимального выхода суммарного концентрата планируемой зольности в результате разделения рядового угля по различным машинным классам в гравитационных полях достигается использованием разработанного

метода повышения полноты раскрытия минеральных зерен, отличающегося от известных тем, что учитывает величину разубоживания угля при добыче, схему первичной гравитационной переработки, исключает расчет теоретического баланса продуктов переработки;

- разработанные научные основы математического моделирования и оптимизации программного обеспечения систем автоматизации научных исследований процессов гравитационного, магнитного и физико-химического разделения минеральных частиц устанавливают выбор стратегии комплексной технологии добычи и переработки углей с учетом содержания в углепродуктах микрохимических элементов, количества твердых выбросов и концентрации поверхностно-активных веществ в стоках;

- экспрессная оценка полноты раскрытия и разделения углей различных месторождений основана на прогнозе количества и качества угольной продукции по существующим или проектируемым технологиям переработки минеральных комплексов с использованием информации по шахтопластам в АБД.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается:

- математической обработкой статистической информации по ситовым и фракционным составам 500 шахтопластов 16 угольных районов Кузнецкого бассейна;

- сопоставимостью результатов имитационного моделирования с независимыми результатами других исследователей, а также с данными лабораторных экспериментов и промышленных испытаний;

- достаточной сходимостью результатов имитационного моделирования развития подсистем и реальных процессов воспроизводства фактическими данными 14 действующих угледобывающих и перерабатывающих предприятий Кузбасса;

- использованием при создании математической модели гравитационной переработки каменных углей закономерностей распределения обрушаемых пород по классам крупности и фракциям; дробления и истирания угля в процессе его транспортирования от места добычи; эффективности процессов разделения, что обеспечивает качественное совпадение модели и объекта исследования;

- положительными результатами апробации имитационного моделирования технологий переработки каменных углей на шахтах «Долинская» ПО

«Сахалинуголь», «Полысаевская», «им. С.М.Кирова»; разрезах «им. 50-летия Октября», «Черниговский»; ЦОФ «Сибирь», «Беловская», «Кузбасская», «Березовская»; Кемеровская ГРЭС.

Научная новизна работы заключается в том, что в ней:

- впервые созданы автоматизированные базы данных для хранения и обработки на ЭВМ количественных и качественных характеристик шахтопластов угольных месторождений Кузнецкого бассейна;

- на основе использования АБД разработан метод компьютерного моделирования ситового и фракционного составов шихты с учетом долей участия шахтопластов и крупности машинных классов для автоматизации имитационного моделирования подготовительных процессов переработки;

- аналитически обоснован и впервые разработан метод глобального описания суммарных гранулометрических и фракционных составов каменных углей 38 приближающими функциями;

- разработан новый аналитический метод прогнозирования ситового состава по результатам рассева на трех и более ситах, позволяющий более точно, чем ГОСТ 2093-82 рассчитывать полный гранулометрический состав минеральных частиц крупностью более 0.1 мм

- разработаны методы использования полученных закономерностей распределения минеральных зерен по фракциям различной плотности при прогнозировании целесообразности добычи и переработки углей (в том числе и разу-боженных) с учетом влияния основных техногенных факторов на состав угольной шихты при разубоживании, дроблении, грохочении, истирании, классификации угля и эффективностей разделения в различных гравитационных аппаратах;

- разработано программное обеспечение метода планирования многофакторных экспериментов для повышения качества минерального сырья в гравитационных полях и в результате изменения физико-химического состояния минералов;

- установление статики и динамики природных фазовых систем (минерал, жидкость, газ) при различных концентрациях реагентов осуществлено разработанным контактно-инерционном прибором КИП-1, позволяющим с большей точностью контролировать и управлять процессами очистки сточных вод от твердых взвесей и токсичных реагентов;

- впервые разработаны критерии эффективности для оптимизации первичной переработки минерального сырья в гравитационных полях по нескольким машинным классам, реализованные в программном комплексе многовариантной оптимизации технологических процессов переработки угля для повышения выхода концентрата и снижения потерь горючей массы с отходами переработки;

- впервые разработана и реализована комплексная методика оценки качества и количества углепродуктов, получаемых из любых шахтопластов (или их смесей) на основе АБД с различными способами выемки для решения вопросов автоматизации проектирования типовых схем первичной переработки углей.

Личный вклад автора состоит в:

- разработке принципов и методов проектирования структур систем АБД для хранения и обработки информации на ЭВМ по количественным и качественным характеристикам шахтопластов, разработке пакетов программ в СУБД FoxBase-¡- (Karatjn) и «Clipper 5.01» управления базами данных Sito.dbf, Frakci.dbf, Sito_100.dbf, Frakl80D.dbf, Qality.dbf различных уровней обобщения при моделировании состава сырья, поступающего на переработку;

- разработке алгоритмов и программного комплекса "Granula" описания суммарных гранулометрических и фракционных составов углей 38 математическими функциями;

- разработке алгоритма и программы «Sit» моделирования ситового и фракционного составов шихты с использованием информации, хранящейся в АБД «Sito.dbf» и «Frakci.dbf»;

- разработке методов использования полученных закономерностей распределения минеральных частиц по классам различной крупности и плотности для прогнозирования выхода и зольности суммарных классов в ситовом и фракционном составах, а также при оценке эффективности разделения угля в гравитационных аппаратах с тяжелой и водной средами;

- обосновании и выборе критерия оптимизации, разработке алгоритма и программы «Razrez» прогнозирования результатов разделения разубоженных углей в гравитационных полях с учетом вероятностного характера распределения фракций по продуктам переработки;

- разработке алгоритма и программы «Faktor» планирования многофакторных экспериментов, проверке адекватности математической модели и рас-

чета рабочих шагов методом Бокса-Уилсона для достижения оптимальной области проведения экспериментов;

- разработке конструкции электронного контактно-инерционного прибора КИП-1, предназначенного для оценки изменений физико-химического состояния поверхности минералов на границе раздела фаз (минерал, жидкость, газ);

- разработке математической модели, алгоритма и программного комплекса «Igel», позволяющего для различных технологических схем переработки углей определять оптимальные плотности разделения сред в гравитационных аппаратах, при которых повышается эффективность переработки минерального сырья;

Практическая ценность работы заключается в том, что ее результаты позволяют:

- учитывать неравномерный и случайный характер поступления сырья на углеперерабатывающие предприятия при моделировании количестве иной характеристики шихты на ЭВМ с использованием АБД;

- повысить точность прогнозирования гранулометрического и фракционного составов полезных ископаемых и сократить время проведения анализов;

- разрабатывать перспективные планы развития горных работ в проектах новых угледобывающих и перерабатывающих предприятий;

- управлять качеством получаемых углепродуктов при реализации комплексной программы добычи и переработки угля, снижающей выбросы вредных веществ в окружающую среду;

- оперативно изменять технологию переработки при колебаниях качества поступающего сырья;

- в зависимости от требований потребителя планировать качественно-количественные показатели угольных продуктов и варианты их реализации.

Реализация результатов.

- пакет программ «Granula», в котором реализован метод прогнозирования гранулометрического состава каменных углей, внедрен на ш.«Краснокаменская» и АО «Сибкон»:

- программный комплекс «Razrez» прогнозирования вариантов реализации угольных продуктов при первичной переработке разубоженных углей с учетом экологического ущерба применен в КузГТУ для определения целесообразности отработки маломощных пластов сложноструктурных месторождений;

- метод оптимизации технологии переработки редкоземельных руд (а. с. № 1390864) и технология очистки промстоков от неионогенных ПАВ внедрены на Киргизском горно-металлургическом комбинате;

- программный комплекс «Igel» (различных версий), определяющий оптимальные плотности разделения в гравитационных полях отсадочных машин и тяжелосредных сепараторов, внедрен на ЦОФ «Кузбасская»;

- метод оптимизации нагрузки на участки, позволяющий снизить зольность отгружаемых углей на 0.3 %, внедрен на ш. «Полысаевская»;

- алгоритмы и программы «Granula», «Razrez», «Sit», «Razub», «Igel_Kp», «Faktor» внедрены в учебный процесс КузГТУ для выполнения лабораторных работ, курсовых и дипломных проектов.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы обсуждались на Зональной конференции «Активные методы обучения на базе ПЭВМ» (г. Красноярск, 21-26 апреля 1990 г.), на научно-практической конференции «Эколого-экономические проблемы разработки угольных месторождений Кузбасса» (г. Кемерово, 12-15 апреля 1991 г.), на Международной конференции по экологии Сибири (г. Иркутск, 1993 г.), на Международной научно-практической конференции «Методы оптимального развития и эффективного использования трубопроводных систем энергетики применительно к современным условиям» (г. Иркутск, 1994 г.), на Международной конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы охраны окружающей среды -ПООС-95» (г. Томск, 12-16 сентября 1995 г.), на 1-й научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» (г. Кемерово, 1995 г.), на II Международной конференции «Реформирование экономики региона» (г. Кемерово, 17-18 сентября 1996 г), на региональной научно-технической конференции (г. Красноярск, 21-25 апреля 1997 г.), на XX Всемирном конгрессе по переработке минерального сырья (г. Аахен, Германия, 21-26 сентября 1997 г.), на II региональном симпозиуме АРСОМ-97 «Применение компьютеров и исследование операций в горной промышленности» (г. Москва, 24-28 августа 1997 г.), на Всероссийской научно-практической

конференции «Экология и экономика: региональные проблемы перехода к устойчивому развитию» (г. Кемерово, 1997 г.), на Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» (г. Кемерово, 11-14 ноября 1997 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 49 работ, включая 2 монографии, 2 учебных пособия, 1 авторское свидетельство, 25 научных статей, 3 доклада и 16 тезисов докладов на конференциях, симпозиуме и всемирном конгрессе.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, восьми разделов, заключения и 11 приложений, изложенных на 346 страницах машинописного текста, содержит 27 рисунков, 70 таблиц, список литературы из 302 наименований.

Работа выполнена в Кузбасском государственном техническом университете на кафедрах; обогащения полезных ископаемых, вычислительной техники и разработки месторождений полезных ископаемых.

Автор считает своим долгом выразить глубокую благодарность сотрудникам названных кафедр, особенно канд. техн. наук, доценту Б.А.Денискину; докт. техн. наук, профессору Е.К.Ещину; канд. физ.-матем. наук, профессору М.А.Тынкевичу; канд. техн. наук, доценту В.Г.Левину за консультации при разработке компьютерных программ; докт. техн. наук, профессору А.В.Бирюкову; докт. техн. наук, профессору В.Н.Вылегжанину; докт. техн. наук, профессору И.А.Паначеву; канд. техн. наук, доценту И.И.Цепилову за советы и критические замечания, а также научному консультанту докт. техн. наук, профессору П.В.Егорову за постоянное внимание к работе на всех ее этапах и творческое обсуждение результатов

Особая благодарность студентам Кузбасского политехнического института и Кузбасского государственного технического университета Л.А.Ерошкиной, Е.В.Гулидовой, А.А.Якушко, А.Л.Ильюченко, И.Е.Щербину, Е.Ю.Глазуновой, Н.В.Жмуровской, О.Л.Иваниной, М.М.Марковцеву, О.В.Марковцевой, И.П.Трофимову, С.А.Кондратцеву, М.Н.Кабановой, А.И.Хаустову, принимавшим активное участие в научных исследованиях и лабораторных экспериментах, вводе информации в базы данных.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

' 1. ОБЩАЯ ОЦЕНКА ПРОБЛЕМЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК И ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕРАБОТКИ КАМЕННЫХ УГЛЕЙ

Актуальность проблемы разработки научных основ, принципов, методов и анализа структур систем автоматизации научных исследований в процессах горного производства требует решения вопросов имитационного проектирования типовых схем добычи и переработки каменных углей с целью практического использования найденных закономерностей для повышения эффективности добычи и первичной переработки минерального сырья.

Важнейшими количественными характеристиками углей, обусловливающими выбор технологических схем добычи и переработки, являются гранулометрический и фракционный составы углей, необходимые для моделирования состава угольной шихты; сортового состава топлива; оценки эффективности разделения минеральных частиц в поле действия гравитационных сил; выбора технологического и транспортного оборудования.

Кузнецким научно-исследовательским и проеюгао-конструкторским институтом «СибНИИуглеобогащение» собраны и опубликованы материалы по ситовому, фракционному и качественному составам углей Кузнецкого бассейна, Восточной Сибири и Южной Якутии.

Материалы являются результатом систематизации и обработки исследовательских работ, выполненных инженерами Л.П.Карташовой, Л.П.Икрамовой, Г.А.Ефимовой под общим руководством канд. техн. наук Ю.М.Головина.

Экспериментальные работы выполнены в 1961-1990 гг. сотрудниками института В.А.Бородулиным, Л.П.Карташовой, Л.П.Икрамовой, Г.А.Ефимовой, М.ПКоротких, ЕЛ.Петровской, Е.В.Волчковой, О.В.Будриной, М.М.Дергачевой, Т.Н.Стекленевой, Е.К.Сай, Р.З.Мухаметовым, Т.А.Вертиковой, Т.П.Сидоренко, В.И.Дзех, Т.Н.Кирякиной, Э.П.Балагаевой и сотрудниками института «Сибгипрошахт» Л.И.Голяком, В.С,Аврутиным, Э.В.Капустиной, Е.М.Саратцевым при участии отделов технического контроля шахт, карьеров и представителей инспекции по качеству угля.

К сожалению, пользоваться материалами при моделировании на ЭВМ количественного состава угольной шихты, которая может состоять из 2-х и более шахтошистоЕ с различными долями участия, весьма затруднительно, т. к.

данные по ситовому и фракционному составам необходимо вводить с клавиатуры ПЭВМ.

Опыт проектирования, строительства и эксплуатации добывающих и перерабатывающих предприятий за последние 15 лет показывает, что за время создания и освоения новостроек могут происходить существенные изменения в количественных характеристиках минерального сырья и качестве отгружаемой продукции по следующим причинам: изменение технологий добычи, переработки и применяемого технологического оборудования; перераспределение ранее запланированных запасов угля между действующими предприятиями; расхождение между данными разведки месторождения и эксплуатационной характеристикой вскрытых запасов; отсутствие полных данных об особых свойствах углей, пород, сточных и оборотных вод и т. д.; меняющийся спрос к качеству и удельному весу угольной продукции на внутреннем и мировом рынках энергоносителей.

Это указывает на необходимость совершенствования создания систем экспериментальных исследований объектов и физических процессов горного производства на базе средств вычислительной техники, математического моделирования и математических методов.

Методы прогнозной оценки эффективности переработки каменных углей имеют значение для практики первичной переработки угля и подразделяются на три группы: экспериментальные методы, позволяющие непосредственно определять фракционный состав угля; расчетные методы, основанные на использовании устойчивых зависимостей между петрографическим и минеральным составами частиц угля и их изменением в процессе переработки; методы аналогии, заключающиеся в экстраполяции характеристик углей одних месторождений (пластов, участков, разведочных уклонов) на угли других месторождений, сходные по основным параметрам.

Наиболее достоверно прогнозирование эффективности переработки, полученное при применении экспериментальных методов. Наибольший вклад в развитие этого направления исследований внесли работы Анри, Рейнгардта, В.И.Павловича, Т.Г.Фоменко, Е.М.Погарцевой, Гайденрайха, Бэрда, Я.И.Фомина, Ханкока, Луйкена, С.И.Панченко, В.Я.Топоркова, Прейгерзона, Ф.Майера, М.Ю.Григорьева, Г.Н.Подбельского, Л.И.Улицкого, В.Н.Утца, И.И.Аммосова, ШМВерховского, В.Г.Соколова, В.П.Курбатова, В.В.Беловолова, Л.С.Зарубина, М.Б.Иофа.

Общим недостатком исследований на современном этапе является то, что в качестве исходного положения приняты не свойства углей и их способность к разделению, а заранее заданная постоянная плотность разделения для всех углей; оценку эффективности переработки предложено характеризовать эмпирическими зависимостями.

Продолжающееся уже в течение многих лет обсуждение методов оценки эффективности переработки углей и анализ этих методов показали, что они не отражают в достаточной степени свойства и особенности угля как объекта первичной переработки и не могут быть рекомендованы для широкого использования.

Многие исследователи рекомендуют в качестве критерия оптимальности принимать техническую эффективность переработки полезных ископаемых. В этом направлении наибольшего успеха достигли Ханкок, Луйкен, И.М.Верховский, О.Зоммер, Г.С.Бергер, Г.О.Чечотт, Г.Мадель, П.П.Землянский, Г.В.Ньютон и В.Г.Ньюгон, П.В.Лященко, Ф.А.Барышников, Я.И.Фомин, Е.Дуглас, Г.А.Осолодков, Дрейкли, Флеминг, Стивене, Коллинз, Даймонд, Тарян, Деламитер, Фрезер, Янси, Гамильтона, Линкольн, Чепман, Мотт, И.Г.Кураков, Макларен, Стейметцер, Малаховский, Кирхберг, Циперо-вич, Н.А.Самылин, К.Тромп, А. Терра

Большинство методов не совсем точно отражают техническую эффективность переработки из-за неизбежных погрешностей при переходе от прогнозирования технологических показателей в теоретическом балансе к практическому. С теоретической точки зрения методы не вызывают сомнений, однако практическое применение весьма затруднительно. Если построение теоретических кривых разделения по данным расслоения в тяжелых жидкостях осуществляется достаточно легко, то получение опытных кривых весьма сложно и неточно. Кроме того, количество посторонних фракций, засоряющих продукты, полностью не может характеризовать эффективность разделения, т. к. посторонние фракции могут быть близкими к плотности разделения и иметь зольность, близкую к зольности продукта; контрольные плотности, по которым определяется количество посторонних фракций в продуктах переработки, могут не соответствовать, фактическим плотностям разделения в гравитационных полях сепараторов и отсадочных машин. При этом засорение продуктов переработки может значительно отличаться от реального.

В.А.Немировский, ПЯ.Гайдаренко, А.Р.Бурштейн, И.А.Буровой,

В.З.Козин, А.В.Троп предлагают в качестве целевой функции использовать экономическую эффективность, являющуюся наиболее универсальным- показателем. Она определяет компромисс между качеством продукта, степенью извлечения полезного компонента, производительностью установки и затратами на переработку минерального сырья. Экономическая эффективность не всегда эквивалентна технической.

Экономические критерии построены по принципу максимизации прибыли или цены за тонну полученной продукции; максимизации выручки от реализации угольной продукции с учетом показателей качества. Другие минимизируют 'себестоимость единицы готовой продукции. В более общих случаях при сравнении проектов предприятий минимизируются приведенные затраты на единицу готовой продукции.

Ученые Пенсильванского университета, УкрНИИуглеобогащения, а также О.Радек, С.Смирнов, И.Х.Абзиль, В.Кенинг и П.Г.Меерман предлагают аппроксимировать кривые обогатимости при прогнозировании теоретического баланса продуктов переработки.

Широкому распространению методов прогнозирования эффективности переработки, технологических и экономических показателей препятствует отсутствие обоснованных методик, позволяющих комплексно охватить решение проблемы автоматизации экспериментальных исследований количественных характеристик угля.

В связи с изложенным выше представляется важной научной проблемой разработка научных основ и принципов построения, проектирования и эксплуатации автоматизированных баз данных количественных характеристик углей, математических методов описания суммарных характеристик гранулометрического и фракционного составов при моделировании и оптимизации процессов гравитационной переработки каменных углей, обеспечивающих повышение эффективности добычи и первичной переработки минерального сырья.

2. СОЗДАНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ

ИССЛЕДОВАНИЙ ШАХТОПЛАСТОВ КУЗНЕЦКОГО БАССЕЙНА

Эффективное владение информацией зависит от степени оснащенности компьютерной техникой. Компьютерная обработка информации в несколько тысяч раз позволяет увеличить скорость и точность моделирования технологического процесса переработки каменных углей.

Для оперативного использования количественной и качественной характеристик шахтопласгов, подготовленных сотрудниками института КузНИИуг-леобогащение, созданы автоматизированные базы данных.

База БИоЛЬ/, созданная в СУБД РохВаяе, предназначена для хранения информации цо гранулометрическому составу угольных пластов.

При проектировании структуры базы данных БИо.с1Ь/ учтено, что каждая запись базы должна хранить следующую информацию: наименование шахты (разреза), наименование пласта, значения выходов и зольностей для 14 классов крупности: >300, 200-300, 100-200, 50-100, 25-50, 13-25, 6-13, 3-6, 1-3, 0.5-1, 0.2-0.5,0.1-0.2, 0.05-0.1 и 0-0.05 мм, зольность пласта. Структура записей базы данных показана в табл. 1.

Таблица 1

Структура записей базы данных to.dЬf

Характе - Наименование Классы крупности, мм

ристика >300 0-0.05 Исходный

показателей шахты пласта г, % Ad,% 7, % А\ % А", %

Имена полей SH PLAST S1 S2 S27 S28 S29

Поля записей базы данных Frakci.dbf предназначены для хранения коли-' чественной характеристики пластов, представленной выходом и зольностью фракций плотностями: <1300, 1300-1400, 1400-1500, 1500-1600, 1600-1800, 1800-2000 и >2000 кг/м3 для классов крупности: >100, 50-100, 25-50, 13-25, 6-13,3-6, 1-3 и 0.5-1 мм.

Каждая запись базы данных Frakci.dbf состоит из 112 полей F1-F112 (табл. 2). Для фракции <1300 кг/м3 значения выхода и зольности каждого из 8 названных классов крупности хранятся в полях F1-F16.

Аналогично записана информация для всех остальных фракций.

Таблица 2

Структура записей базы данных Frakci.dbf

Фракции,

Классы крупности, мм

кг/м3 >100 50-100 0.5-1

Г, % А", % Г, к А", % г. % Ad, %

<1300 Fl F2 F3 F4 F15 F16

1300-1400 FI 7 F18 F19 F2Q F31 F32

>2000 F97 F98 F99 F1Q0 Fill Fl 12

Программирование системы управления базами данных Sito.dbf и Frakci.dbf осуществлено программой Wwod.prg, включающей следующий набор функций: добавление новой записи и ввод данных по ситовому и фракционному составам; корректировку данных при визуальном обнаружении ошибок ввода.

Идентификация информации по ситовому и фракционному составам угольных пластов проверена с помощью специально разработанной в СУБД Clipper V. 5.01 компьютерной программой «Kontr».

Абсолютная ошибка для суммарного выхода фракций для каждого класса выбрана в пределах ±0.001 %, для среднединамической зольности фракций -±0.8 %.

Качественная характеристика угля по пластовой пробе представлена значениями влаги аналитической пробы (W), общей влагой (W), зольностью (AJ), выходом летучих содержаниями серы (5) и фосфора (Р), плотностью (р), удельной теплотой сгорания {(¿f^), пластометрической усадкой (X), толщиной пластического слоя (F), маркой и др.

Показатели качественной характеристики шахтопластов введены с помощью программы «WwodjQ» в поля Р1+Р12 (табл. 3) базы данных Qality.dbf,

Таблица 3

Структура записей базы данных Qality.dbf

w°, % w, % Ad, % V^, % S, % Р, % X, мм Y,mm Марка

PI Р2 РЗ Р4 Р5 Рб Р10 Р11 Р12

Для увеличения скорости вычисления на ЭВМ из баз данных Sito.dbf и Frakci.dbf в СУБД ClipperS V. 5.01 созданы дополнительные базы Sito lOO.dbf и Fra.kl800.dbf

В полях каждой записи базы данных Sito_100.dbf хранятся выходы и зольности для 9 классов крупности: >100, 50-100,25-50, 13-25, 6-13,3-6,1-3, 0.5-1 и 0-0.5 мм.

В полях каждой записи базы данных Frakl800.dbf находятся значения выхода и зольности фракций: <1300, 1300-1400, 1400-1500, 1500-1600, 16001800 и >1800 кг/м3 для 8 классов крупности: >100, 50-100,25-50, 13-25, 6-13, 3-6, 1-3 и 0.5-1 мм.

В связи с тем, что пакеты программ прогнозирования результатов переработки углей юазоэботянм r систем»» ппиглолп^птоимо T'.'^bo т/ 5 5.

которая не совместима с СУБД Clipper V.5.01, из вышеуказанных баз данных созданы текстовые файлы с расширением *.рт, совместимые с Turbo Pascal.

Текстовые файлы datl.prn-dat500.prn получены из баз данных Sito_100.dbf и FraklSOO.dbf с помощью вспомогательной программы Clip_Pas.

Все преобразования баз данных и схемы получения из них текстовых файлов показаны на рис. 1.

Рис. 1. Преобразование и назначение баз данных

Файлы с именем Dat хранят значения выходов и зольностей по ситовому составу пластов для 9 классов крупности: >100, 50-100, 25-50, 13-25, 6-13, 3-6, 1-3, 0.5-1 и 0-0.5 мм. В них также помещены выходы и зольности фракций: <1300, 1300-1400, 1400-1500, 1500-1600, 1600-1800 и >1800 кг/м3 по 8 классам крупности: >100, 50-100,25-50,13-25,6-13,3-6,1-3 и 0.5-1 мм.

_ Для прогнозирования ситового состава каменных углей созданы текстовые файлы S300_I.prn - S300_500.prn из базы данных Sito.dbf. В этих файлах хранится информация по гранулометрическому составу для 500 шахтопластов

Кузбасса по 14 классам крупности: >300, 200-300, 100-200, 50-100, 25-50, 1325,6-13,3-6, 1-3,0.5-1,0.2-0.5,0.1-0.2,0.05-0.1 и 0-0.05 мм.

Вся информация по количественной и качественной характеристикам шахтопластов Кузнецкого бассейна, хранящаяся в базах данных Sito.dbf, Frakci.dbf, Sito_100.dbf, Frakl800.dbf, Qality.dbf, занимает на магнитном диске в неархивированном виде объем 334562 byte.

Созданные автоматизированные базы данных для хранения и обработки ситового и фракционного составов шахтопластов Кузнецкого бассейна и преобразованные в текстовые файлы S300_l.pm-fS300_500.prn и datl.prn-Hiat500.pm позволяют моделировать на ЭВМ в системе программирования Turbo Pascal сырьевую базу угледобывающих и перерабатывающих предприятий 16 районов: Анжерского (32 шахтопласта), Кемеровского (23), Ленинского (23), Беловского (16), Прокопьевско-Киселевского (162), Ускатско-го (2), Ерунаковского (48), Терсинского (17), Байдаевского (31), Осинниковско-го (27), Бунгуро-Чумышского (3), Араличевского (10), Кондомского (12), Мрасского (5), Томь-Усинского (31) и разрезов Кузбасса (59).

3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СУММАРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК КРУПНОСТИ МИНЕРАЛЬНЫХ ЧАСТИЦ С ПРИМЕНЕНИЕМ СРЕДСТВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Гранулометрические характеристики крупности полезных ископаемых могут быть представлены в графической и аналитической формах. Аналитическая форма более предпочтительна, т. к. позволяет точнее прогнозировать выход и зольность промежуточных классов крупности.

Первые попытки установления аналитической зависимости между крупностью зерен продукта и их выходом принадлежат А.О.Гейтсу (1916 г.), который обнаружил, что кумулятивные характеристики продуктов, построенные в прямоугольной системе координат, имеют вид гипербол, а в логарифмических координатах - прямые линии.

Дальнейшее развитие метода аналитического представления суммарных характеристик крупности нашло в работах А.М.Годена, С.Е.Андреева, П.Розина и Е.Раммлера, П.Роллера, Н.К.Белоглазова, Б.А.Землякова, А.М.Погосова, Г. Мартина, А.Андреасена, Хейвуда, Р.Шухмана, А.Вейнинга, Гриффитса, Ромашева, Л.П.Шупова, А.В.Бирюкова и др.

Формулы прогнозирования характеристик крупности полезных ископаемых должны удовлетворять следующим требованиям: возможно более точно отражать распределение частиц продукта по классам крупности на всем диапазоне крупности от 0.05 мм до размера максимальных кусков (300+500) мм; быть, по возможности, более простыми с математической точки зрения для того, чтобы все расчеты, связанные с их использованием, были точны, просты и не занимали много времени; должны выражаться такой общей аналитической формой, чтобы быть пригодными для определения гранулометрического состава возможно большего числа продуктов.

Для аппроксимации суммарных гранулометрических характеристик каменных углей рассмотрено применение математических функций при следующих условиях: выход классов у изменяется от 0.001 до 100 %, крупность классов х колеблется от 0.05 до 300 мм.

Функции первого порядка

у = 1/(а0 + д/ х); у = ао + а[ 1пх; у = аа + а//х;

у- 2 а0-ха>/(1+ апха!); у = (х/ао)"1';

у = аох + а;/х; у = х/(ао х + а^ ; у = а0 + а, х;

у = ехр(ао + а/ х); у = аа^>ъкхр(а]/х);

уа0 = а, х; у-аох

у = а0ха1/(1 + а0ха1); у = аох/(1+ а!Х2);

у = 100 /ехр(а0х"1).

Функции второго порядка у = а0 + а; х + а2х 2;

Функции третьего порядка у - ао + а; х + а2 х2 + а$с3;

у = ао + а; 1пх + а21п2х; у = ао + а/ 1/х + а21/х2; у = 1/(а0 + а/ х + а2х2); у = ехр(ад + а/Х + а?х2).

у — ао + (211пх + а2 1пх + а31п3х; у = а0 + а/ 1/х + а2 1/х2 + а31/х3; у ~ 1/(ао + а; х + а2х2 + а3х3); у = ехр (а0 + а) х + а2 х 2 + а3х3).

Параметры а0, а/, . . ., а„ указанных 26 функций найдены методом наименьших квадратов. Линеаризация функций 1-й степени показана в табл. 4.

Таблица 4

Вид функции

исходной линеаризованной

7 = 1/(а0 + а1 х) 100/y ^ao + a/X

у = ехр(ао + a¡ х) Iny = ao + a¡ x;

у = aox05/exp(a¡/x) Iny =¡nao + 0.5 Inx ¡ -a¡/x,

у = х/(апх + a¡) 100/y = aQ + a/x

у=2а0ха'/(1 +a0xaí) y/(200-y) = a„x°', ln(yí(200-y)) = In a0 r a. In x

Iny - a¡lnx -a¡ In a0

yM = a¡x Iny ~ (Iti a¡)/ao + (In x)/ao

у^а„ха> Iny = In ao+ a¡ Inx

y=xa0 + alx Iny - aolnx + a¡ x Inx

y = 100/exp(anxa') 100/y = exp(a„xal), ln(ln(100/y)) = !na0 + aj Inx

Поиск параметров приближающих функций осуществлен из системы ли-

нейных уравнении

an

Р Р 2

i=1

1=1 р

р р V п V

= Lvi-

Qq

Sfr+«¡Eíi +а2%П

M /=1 »=1

г=1

/7+1

и

lim,

ао

ж-2 , <*/ +

• +

г=1

2л

У" ¿ií/v'"

И ¡=1 (=1

Для вычисления сумм, входящих в состав уравнений, разработана программа «Polinom», блок-схема алгоритма которой показана на рис. 2.

Решение систем линейных уравнений в программе осуществлено методом Гаусса (подпрограмма «GAUSS»).

На IBM PC с помощью разработанной программы «Granula» по наименьшим значениям среднего квадратического отклонения между экспериментальными и расчетными величинами суммарных выходов классов крупности угля определены те приближающие функции из 26 рассмотренных, которые «попали» более десяти раз в лучшие пять аппроксимаций (графа 2 табл. 5) при прогнозировании каждого из 500 гранулометрических составов шахтопластов Кузбасса, хранящихся в АБД. Таких функций оказалось двенадцать.

(ОМ уй]=у[|] /03=юо/у0] 1и]=1п(х0]) (100-у И) 1Ш=1п(хО]) уЦ]=1п1п(100/ уИ)

/=1,2«;

где р - число пар наблюдений, п - степень функции.

Рис. 2. Блок-схема алгоритма программы «РоИпот»

Тем же пакетом рассчитано число «попаданий» приближающих функций в лучшую аппроксимацию (графа 3).

Таблица 5

Сравнение точности описания гранулометрического состава шахтопластов

Число «попаданий» Число «попаданий»

Вид приближающей функции в лучшие пять в лучшую

аппроксимаций аппроксимацию

1 2 3

1. у=а0 + ajln х 26 0

2. у~1ОО/(а0 + а,х) 84 8

3. у=ехр(ао + ajx) 23 2

4.у=100 а0ха'/(1+а0ха1) 139 15

5. у=Ю0/ехр(аоха1) 64 2

6. у— ао + Д/ In х + а2 1п2х 245 0

7. у=ЮО/(а0 + а, х + а2х2) 161 24

8. у=ехр(ао + а1х + а2 х2) 168 10

9. у=ао + а\х + а2х2 + азх3 278 19

10. у=ао + ai In х + а21п2х ■+ аз 1п3х 428 195

11. у=1ОО/(а0 + а, х + а2х2 + а2 х ) 401 126

12. у=ехр (а0+ я/ х + а2 х2 + а3х3) 483 99

Итого 2500 500

Результаты, представленные в табл. 5, позволяют предположить, что степень приближающих функций прямо влияет на точность прогнозирования суммарных характеристик крупности.

Для проверки данного предположения рассмотрены следующие функции y = a0 + aix + ... + апхп, (1)

y = a0 + ailnx + ...+а„1пях, (2)

у = 100/(00 + а, х +... +а„ х "), (3)

y=exp(ao + ajx + ... +апх"). (4)

При увеличении степени многочленов точность описания суммарных характеристик крупности повышалась. Однако, степень п=7 оказалась предельной для функций вида (1), (3) и (4) из-за больших значений чисел, которые система программирования Turbo Pascal V. 5.5 не смогла обработать.

Коэффициенты логарифмического многочлена вида (2) оказалось возможным рассчитывать до степени п=17.

Таким образом, установлены 38 функций, которые можно использовать для описания 500 суммарных характеристик крупности шахтопластов Кузнецкого бассейна. Кроме 12 аппроксимаций, представленных в табл. 5, в их состав вошли:

13. у - а0 + a¡x + ...+ 04х

14. у=ап+ a¡lnx+... +а41п4х

15. у=100/(а0 + а^+.-.+щх4)

16. у-ехр(ао+ a¡x+...+ а^х4)

17. у - «о +"сцх + ... +■ a¡xs;

18. у — a<¡ + a¡lnx + ... + a¡ ln5x;

19.у = 100/(ао + ajx + +a, xs);

20. у = ехр(ао + a¡x + ... a¡ х5);

21. у = а0 + a¡x + ... + а6х6; 22у - ао + ai Inx + ... + a¿ln6x;

23. у = 100/(а0 + а ,х + ... + а6 х6);

24. у = ехр(ао + a¡x + ... + а6х);

25. у = а0 + a¡x + ... + а7х7;

26.y = a0+ailm +-... + а; 1п7х;

27. у = 100/(а0 +• aix + ... + а7х7);

28. у - ехр(ао + a¡x + ... + а?х7);

29. у = а0+ a¡ Inx + ... + а$ lnBx;

30. у - üq + a¡lnx + ... + а91п9х;

31. у = а0 + а/Inx +

32. у = ао + a¡ Inx +

33. у + a¡¡n;с +

34. у = üq + a¡lnx +

35. у = а0+ а/Inx +

36. у = ао+ a¡lnx +

37. у = а0+ a¡lnx +

38. у = а0+ a¡lnx + ... + a¡7ln"x;

+ a10ln>0x;

+ ац1п"х;

+ a¡2 ln,2x;

~ ai¡ln,3x;

+ a¡4ln,4x;

+ a¡¡ln>5x;

+ a¡6 ln'6x; п..

Для определения рациональной степени полиномов при описании суммарных характеристик крупности 500 гранулометрических составов шахтопластов Кузнецкого бассейна использована информация из файлов S300_l.prn-S300_500.prn (рис. 1).

Для каждой характеристики на ПЭВМ с помощью программы "Granula" выбраны лучшие функции сначала из 12 аппроксимаций (функции №1-№12, табл. 5), и рассчитана сумма средних квадратических отклонений

500

Sigmasum = £ Sigmak. (5)

к=1

По данному варианту Sigrnasum =1076.4.

Далее вычисления проведены для №1-№1б аппроксимаций. Суммарная погрешность Sigmas¡tm - 703.7.

Аналогичные расчеты выполнены для функций №1-№20; №1-№24; №1-№28; №1-№29 и т.д. с шагом 1 до №1-№38. Результаты представлены на рис. 3.

♦

♦о

10 15 20 25 30

Количество аппроксимирующих функций

35

40

Рис. 3. Влияние степени аппроксимирующих функций на точность описания суммарных гранулометрических характеристик 500 шахто-пластов Кузнецкого бассейна

Проведенные исследования показывают, что достаточную точность описания суммарных характеристик дают функции № 1 -№30.

4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ УГОЛЬНЫХ ЧАСТИЦ ПО ПЛОТНОСТИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФРАКЦИОННОГО СОСТАВА

Работами Н.К.Белоглазова, Б.А.Землякова, В.В.Зверевича, М.Н.Кель, В.А.Перова, А.М.Погосова О.Н.Тихонова и других исследователей установлено, что распределение частиц каменного угля и продуктов его переработки по фракциям различных плотностей подчиняется вполне определенным закономерностям.

Результаты исследований Л. К. Алексеевой, К.Г.Казариновой, А.Ш.Кипниса, М.Н.Ямпольского явились основой для разработки государственного стандарта, который устанавливает метод фракционного анализа бурых и каменных углей, антрацитов, горючих сланцев и продуктов их переработки.

Сущность метода заключается в расслоении исследуемого топлива на фракции в жидкостях различной плотности, определении выходов и показателей качества полученных фракций. Количество опытных расслоений может быть 2, 3, 4, 5 и 6. Исходной информацией для расчета фракционного состава угля требуемой степени дробности являются данные фракционных анализов: плотности тяжелых жидкостей, выход и зольность фракций.

Зольность всплывших фракций вычисляют по формуле

v Ad.

А

d -1=L

£ А" У

v

+ -

V v-t-1

s/v £/v

v=l V=1

А*-1 Рт ~PV

Рус Pv+1 ~Pv

f

v jd

I АЧУ,

Ad v+1

A+1 -

\YV

V=1

(6)

где pv0 - наибольшая из требуемых плотностей, которая меньше первой заданной плотности опытного расслоения. Если первая плотность опытного расслоения совпадает с первой требуемой, го рю - наибольшая в ряду требуемых плотностей, которая меньше второй заданной плотности; v - индекс принятой в соответствии с указанным выше условием плотности опытного расслоения.

Выход всплывших фракций по плотности рю вычисляют из равенства

у =-v=!-2=1--(7)

Ad - Ad

Луо-v sivo

где ^ ^ - зольность фракции плотностью р о _ р^ .

Согласно алгоритму, представленному М .Н ~Я м п о л ьски м, А.А.Якушко разработала для IBM PC программу "Rfsu" моделирования фракционного состава угля.

Для проверки адекватности математической модели использован реальный фракционный состав угля марки Г класса 0.5-100 мм ш. "Распадская". При этом выбраны следующие диапазоны плотностей тяжелых жидкостей, г/см3: для двух - 1.3,1.8; 1.4,1.8 и 1.5, 1.8; для трех - 1.3, 1.5, 1.8; 1.3, 1.6, 1.9; 1.4,1.6, 1.8 и 1.4, 1.5, 1.8; для четырех-1.3, 1.5, 1.7, 1.9 и 1.3, 1.5, 1.8, 2.0; для пяти - 1.3, 1.5, 1.7, 1.9, 2.0 и 1.3, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0; для шести - 1.3, 1.4, 1.5, 1.7, 1.8, 2.0 и 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.8,2.0.

Прогнозируемый фракционный состав угля, рассчитанный по двум плотностям 1.3 и 1.Е г/см3, оказался неверным, т. к. для фракции 1.3-1.4 г/см3 выход отрицательный, а зольность составляет 55.24 %.

Для всех других синтезированных фракционных составов при моделировании полного фракционного состава подобных ошибок не встречалось.

Выполненное по программе "Rf.su" прогнозирование фракционного состава для указанных диапазонов плотностей тяжелых жидкостей использовано для построения диаграмм зависимости абсолютных отклонений расчетных вы-

Рис. 4. Отклонения прогнозируемых выходов фракций в зависимости от диапазона плотностей 3-х тяжелых жидкостей

ходов и зольностей фракций от реальных (рис. 4).

1.8

Проведена технологическая оценка точности прогнозирования фракционного состава по результатам расслоения в трех и более тяжелых жидкостях программой "I§е1_Кр" (табл. 6).

Таблица 6

Сравнительная оценка сходимости технологических показателей

Для синтезированного фракционного состава, Для реаль-

Показатели рассчитанного по данным расслоения в ного фрак-

3-х жидко- 4-х жидко- 5-и жидко- 6-и жидко- ционного

стях стях стях стях состава

Оптималь-

ные плотно-

сти разделения, г/см3

для классов:

13-100 мм 1.56 1.54 1.56 1.54 1.54

0.5-13 мм 1.66 1.66 1.64 1.64 1.64

Суммарный

концентрат: выход, % 80.99 80.99 80.91 81.00 81.00

зольность, % 7.05 7.04 7.04 7.05 7.05

. С помощью программы на ПЭВМ рассчитаны оптимальные плотности разделения сред в гравитационных полях тяжелосредных сепараторов (класс +13 мм) и отсадочных машин (класс 0.5-13 мм). Блок-схема алгоритма программы представлена на рис. 7.

Проведенными исследованиями установлено: несмотря на рекомендации ГОСТ 4790-80, прогнозировать полный фракционный состав по результатам расслоения угля в двух тяжелых жидкостях не представляется возможным; при большем числе опытных расслоений необходимо равномерное распределение плотностей тяжелых жидкостей, г/см3: для трех жидкостей - 1.3, 1.6 и 1.9; для четырех -1.3,1.5,1.7 и 1.9; пяти -1.3,1.4,1.6, 1.8 и 2.0; шести -1.3,1.4,1.5,1.6, 1.8 и 2.0; проведенная оценка сходимости технологических показателей суммарного концентрата и оптимальных плотностей разделения доказывает, что достаточную точность прогнозирования фракционного состава дают расслоения уже в трех тяжелых жидкостях с диапазоном плотностей 1.3,1.6 и 1.9 г/см3.

Разработана математическая модель прогнозирования фракционного состава по машинным классам в зависимости от величины разубоживания угля боковыми породами при валовых способах выемки маломощных пластов сложноструктурных месторождений.

Доля участия пласта в шихте

Грш = ЮО-гРог, (8)

где УрОГ - количество обрушенной породы, %.

Выход породы, попадающей в i - машинный класс

V.por = Ц ■ rpariЮО, %; (9)

где Д - часть обрушенной породы от ее общего количества уроп попадающей от в i -машинный класс.

Выход и зольность класса с учетом попавшей в него породы

7/ = 7iSit ■ урш/Ю0 + ViPor , %; (10)

Ad, = (/¡sit ■ урШ -Л", sit + V, рог -А", рог)/ (11)

где у, sit, Adt sit - выход и зольность i - машинного класса по ситовому составу, Adipor-92+96 % -зольность обрушенной породы.

Проведенные натурные эксперименты по моделированию фракционного состава разубоженных углей ш. «Долинская» ПО «Сахалинуголь» при величинах коэффициента засорения 0, 0.079, 0.228, 0.257 устанавливают следующее: зольность разубоженного угля меняется в пределах: 37.9, 42.7, 51.6 53.3 %; ра-зубоженносгь принимает значения: 0, 7.7, 22.1 и 24.8 %; показатель эффективности переработки остается практически неизменным: 40.8, 40.9, 40.9 и 40.6%.

5. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ РАЗДЕЛЕНИЯ УГОЛЬНЫХ ЧАСТИЦ В ГРАВИТАЦИОННЫХ ПОЛЯХ

ОТСАДОЧНЫХ МАШИН И ТЯЖЕЛОСРЕДНЫХ СЕПАРАТОРОВ

Для оценки технологической эффективности гравитационного разделения минеральных комплексов применяются различные аналитические, графические или графоаналитические критерии, основанные на характеристике качества продуктов переработки или их фракционном составе.

Для установления зависимости коэффициента несовершенства от плотности' разделения 1=/(Рр) с углями шахты «Распадская» проведены промышленные эксперименты. Согласно нормативным документам при разделении машинного класса 0.5-13 мм в отсадочных машинах, следует принимать погрешность разделения 1=0.16 при низких плотностях разделения (рр<1.85 г/см3), при высоких -1=0.18. Характер отклонения средней плотности фракций от плотности разделения х для средних плотностей фракций 1.25, 1.35, 1.45, 1.55, 1.70 и 2.20 г/см3 и плотностей разделения, изменяющихся от 1.820 до 1.905 г/см3 с шагом 0.005 г/см3, показан на рис. 5.

Рис. 5. Характер отклонений средней плотности фракций от плотности разделения в гравитационном поле отсадочной машины при переходе от низкой плотности разделения к высокой

Оказалось, что на границе перехода от низкой плотности, разделения к высокой (рр=1.850 г/см3) при изменении погрешности с 1=0.16 на 1=0.18, наблюдается резкое изменение х для всех шести значений средних плотностей фракций.

В свою очередь, изменения х исказили расчетную величину интеграла Гаусса, по которому прогнозируется извлечение фракций Е1=100 в отходы отсадочной машины.

85 84,8 84,6 84,4 84,2 64 63,8 83,6

'ШР-'Г

Рис. 6. Влияние плотности разделения среды в гравитационном поле отсадочной машины на прогнозируемую зольность породы

Плотность разделения, [УсмЗ

На границе перехода от низкой плотности разделения к высокой очевидно снижение зольности породы с 84.6 % (рр=1.850 г/см3) до 84.2 % (рр=1.855 г/см3) (рис. 6.). Для исключения указанных противоречий следует выражать погрешность разделения как линейную функцию от плотностей разделения

для крупности 13 - 100(150)мм: / = 0.0342857 + 0.0571429-рр; для крупности 0.5 - 13 мм: 1 = 0.0742857 + 0.0571429-рр; для крупности 0.5 - 100(150) мм: I = 0.1071429 + 0.0285714-рр. При выборе численного метода вычисления интеграла вероятностей с точностью ±0.00003 учитывалась скорость'расчета на ЭВМ.

Пределы интегрирования уменьшены в связи с тем, что вероятностные методы прогнозирования ожидаемых результатов гравитационной переработки углей допускают при х <-3.60, ¥(х)= 0; при х > + 3.60; Р(х) = 1, следовательно

! Ц V2 = ^ \ ехр(-±^)сЫ = \; (12)

Площади, лежащие по обе стороны от оси ординат и ограниченные подынтегральной кривой и осью абсцисс, равны и составляют 0.5, поэтому для положительных х

, х 2

F(x) = 0.5 + -rr ГехрС-^-)^; (13)

о 2

для отрицательных

1 abs(/J v2

Ff х) = 05 —= J exp(-Z-)dx; (14)

^ 0 2

На практике чаще всего применяются следующие методы численного интегрирования: прямоугольников, трапеций, Симпсона, Гаусса (для 2-х и более точек), Монте-Карло (при вычислении кратных интегралов) и из степенного ряда.

Таблица 7

Сравнительная характеристика методов вычисления интеграла abs(x) 2

1 j- Y

F(x) = + J exp(-— )dx с шагом Ax=0.01 на IBM PC с процессором

Intel-80386 и сопроцессором Intel-80387).

№/пп Метод расчета Время расчета, с Среднее квадратическое отклонение

1 Прямоугольников 9.73 0.1216052

2 Трапеций 7.19 0.0992364

3 Симпсона 4.12 0.1023039

4 Гаусса (по 2 точкам) 10.76 0.0992384

5 Гаусса (по 3 точкам) 16.80 0.0991564

6 Гаусса (по 4 точкам) 20.14 0.0991064

7 Гаусса (по 5 точкам 23.89 0.0990092

8 Гаусса (по 6 точкам) 28.00 0.0992380

9 Мак-Крахена 3.39 0.1040230

10 Монте-Карло более 6 ч. не вычислялось

Для нахождения оптимального метода расчета значений интеграла вероятностей в разработанных программах для каждого из перечисленных методов

включены процедуры определения времени расчета F(xJ на интервале изменения Xi [0; 3.6] и сравнения результатов работы программ с табличными значениями интеграла. В процедурах определения времени расчета использованы возможности модуля DOS'из библиотеки языка Turbo Pascal V 5.5:

Проведенными исследованиями установлено, что для принятых условий и допущений, целесообразно применение метода вычисления интеграла вероятностей из степенного ряда (табл. 7).

В современных условиях в мировой и отечественной практике первичной переработки углей (в том числе и разубоженных) применяются гравитационные аппараты: тяжелосредные сепараторы и гидроциклоны (в комбинации с центробежным полем), отсадочные машины, винтовые сепараторы, крутонаклонные и шнековые сепараторы.

Для прогнозирования результатов разделения в гравитационных полях названных аппаратов разработаны математическая модель, алгоритм и компьютерная программа «Razrez» в системе программирования Turbo Pascal.

Исходными данными для расчета являются: производительность перерабатывающего комплекса; количественная характеристика угля, представленная ситовым и фракционным составами; эффективность разделения в аппаратах; условия ценообразования и реализации получаемых угольных продуктов.

Программа позволяет установить, как от плотностей разделения изменяются показатели, характеризующие концентрат (выход, зольность, отпускная цена, выручка от реализации) и породу (выход, зольность); какой из рассматриваемых гравитационных аппаратов целесообразнее применять для первичной переработки разубоженного угля.

6. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ПЕРЕРАБОТКИ МИНЕРАЛЬНОГО СЫРЬЯ ДЛЯ СНИЖЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО УЩЕРБА

Для повышения эффективности добычи и первичной переработки минерального сырья, снижения выбросов вредных веществ в атмосферу и сточные воды используются закономерности, полученные автоматизацией экспериментальных, научных исследований и математическим моделированием процессов добычи и переработки.

В Кузбасском государственном техническом университете совместно с Сибирской геолого-геофизической лабораторией проведены эксперименталь-

ные исследования по выявлению малых химических элементов (МХЭ), содержащихся в минеральном материале проб угля и отходов, полученных после его сжигания на Кемеровской ГРЭС.

Исследованиям подвергнуты отобранные на электростанции пробы: 1060 (бункер сырого угля); 1062 (шлак, котел № 12); 1061 (пыль циклона); 1063 (зола электрофильтров первого ряда); 1064 (зола электрофильтров второго ряда).

Каждая проба анализировалась полуколичественным и количественным методами спектрального анализа в ПГО "Запсибгеология". Результаты анализов пбзволяют установить: существенного изменения концентраций Ве, Бп, 57, Ей в угле и продуктах сгорания не происходит; содержание элементов: М>, Мо, О', 1а, Се, Бт, УЬ, Ре, Ей, Бс, 'П, V, Сг, Мп, М, Си, У в золе и шлаках электрофильтров первого и второго рядов увеличивается от 2 до 8 раз по сравнению со сжигаемым углем; следов Р, Аъ, ЛЬ, Та, V в рядовом угле не обнаружено, а в продуктах сгорания концентрация этих элементов возросла, соответственно, до 1000,100, 115,7, 8.5 г/т.

Экспериментально изучена полнота раскрытия и разделения МХЭ, содержащихся в шлаке, по продуктам переработки в электрическом, гравитационном и магнитном полях.

Первые два способа разделения оказались неэффективными. Существенного изменения концентрации МХЭ в продуктах переработки, по сравнению с исходным материалом, не отмечено.

Разделение шлака в магнитном поле индукционно-роликового сепаратора 138Т-СЭ при токах намагничивания системы 0.5, 1, 2, 4, 8 и 10 А оказалось эффективным: содержания Mg, А1, 57, Ре в магнитной фракции увеличиваются, соответственно, до 10000, 100000, 10000, 100000 г/т; Мп, 2п, Бп, РЪ ив меньшей степени Ве - преимущественно распределяются в магнитную фракцию при токе намагничивания 0.5 а; заметно некоторое увеличение содержание Ы, № в магнитном продукте при минимальном токе намагничивания; преобладающее распределение в немагнитную фракцию; преимущественное распределение Сг в магнитную фракцию при малых токах намагничивания 0.5 и 1 а; увеличение концентрации V и 77 в немагнитном продукте; возрастание концентрации и отмечено в магнитных фракциях при токах от 2 до 10 а.

Полученные результаты свидетельствуют, что МХЭ, содержащиеся в угле и продуктах сгорания, необходимо учитывать в математических моделях

схем переработки каменных углей.

Одной из специфических особенностей угольных месторождений Центрального Кузбасса является свитовое залегание пластов наклонного и крутого падения (45+90°) различной мощности. Наряду с мощными пластами (6+25 и более метров) встречается большое количество пластов так называемой малой мощности (менее 5 м), в которых содержится около 35 % всех запасов, пригодных для их отработки открытым способом.

Из-за большой нарушенности пластов и принятой транспортной технологии маломощные пласты отрабатываются со значительными потерями (до 60 %). Теряемые запасы маломощных угольных пластов увеличивают потери по разрезам в целом до 13+16 %, что приводит к значительному экономическому ущербу. В 80-е годы делались попытки разработок математических моделей для оценки различных способов отработки таких пластов с целью снижения уровня потерь, но рассматривался селективный способ выемки с использованием различного выемочно-погрузочного и транспортного оборудования. Не давалась детальная оценка валовому способу выемки с последующей первичной переработкой угля.

В данной работе разработаны математическая модель, алгоритм и программа прогнозирования результатов переработки разубоженных коксующихся и энергетических углей на обогатительных установках при разрезах и на ЦОФ.

Модель учитывает: мощность пласта; угол падения; высоту уступа; для валового способа выемки пласта - количество породы, попадающей в каждый машинный класс; зольность породы; дальность транспортирования разубожен-ного угля до первичной переработки; технологическую схему, по которой осуществляется получение угольных продуктов планируемого качества; эффективность разделения минеральных комплексов в гравитационных аппаратах; ценообразование и условия реализации углепродуктов; экологический ущерб от складирования твердых отходов; себестоимость переработки.

Экономическая целесообразность валовой выемки и переработки слож-ноструктурных угольных пластов оценивается по расчетному значению прибыли от реализации произведенной продукции.

Методы планирования экспериментов основаны на одновременном изменении многих факторов, причем эти планы допускают такую последующую обработку данных, которая позволяет выделить влияние каждого отдельного фактора и их взаимодействий на изменение выходных параметров процесса, т. е. получить математическую модель в заданной области экспериментирования. Применение этих методов возможно при следующих условиях: существует выходной параметр процесса, количественно определяющий его эффективность; функция отклика непрерывна и одноэкстремальна; известны все факторы, влияющие на процесс; результаты опытов воспроизводимы.

Разработано программное обеспечение методов полного и дробного факторного планирования экспериментальных исследований. Количество учитываемых программой факторов, влияющих на процессы, достигает 20.

Для определения оптимальных параметров опыта по заданной модели полного (ПФЭ) или дробного факторного эксперимента (ДФЭ) разработан алгоритм и программа "Faktor", предусматривающая выполнение следующих операций: ввод количества факторов, влияющих на процесс, числа опытов, значений функций отклика для каждого опыта, значений факторов на основном уровне, интервалов варьирования, элементов матрицы, количества нулевых опытов, функций отклика для нулевых опытов; определение коэффициентов; расчет среднего значения нулевых опытов; вычисление ошибок опытов и коэффициентов; для доверительной вероятности р=0.95 - расчет предельной величины значимого коэффициента; определение значимости коэффициентов; расчет предсказанного значения функции отклика для каждого опыта; вычисление остаточной дисперсии; проверка адекватности модели по критерию Фишера; при адекватной модели методом Бокса-Уилсона рассчитываются значения всех факторов для опытов крутого восхождения по рабочим шагам, при которых достигается максимальное значение функции отклика.

Установление статики и динамики природных фазовых систем (минерал, жидкость, газ) при различных концентрациях реагентов осуществляется на известных электромагнитных контактных приборах И.Свен-Нильсона, М.А.Эйгелеса и В.А.Глембоцкого. Приборы можно применять для решения обратной задачи, т.е. прогнозировать остаточную концентрацию реагентов по «времени индукции» или частоте отрыва частиц от пузырька.

Учитывая достоинства и недостатки ранее созданных конструкций, разработан контактно-инерционный прибор КИП-1, позволяющий с большей

точностью контролировать и управлять процессами изменения физико-химического состояния минеральных зерен узких классов крупности и очистки сточных вод от твердых взвесей и токсичных реагентов.

В режиме определения времени индукции прибор обеспечивает время контакта от 10 до 0.001 с. и в режиме определения частоты отрыва - частоту от 0.1 до 200 Гц.

Относительная погрешность измерений частоты отрыва мономинеральных частиц крупностью 0.1 - 0.14 мм от пузырька, подсчитанной из 100 измерений, составляет: при времени контакта до 0.1 с. - менее 0.1 %; при времени контакта до 0.01 с. - менее 1 %; при времени контакта до 0.003 с. менее - 3 %.

7. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАТЕРИАЛЬНОГО БАЛАНСА ПРОДУКТОВ ПЕРЕРАБОТКИ КАМЕННЫХ УГЛЕЙ

Достоверность прогнозирования качественно-количественных показателей разделения минерального сырья в гравитационном поле влияет на правильность выбора оборудования по операциям и определения его параметров. Основой моделирования является принятая в проекте технологическая схема первичного разделения минеральных комплексов.

Известные методы прогнозирования баланса продуктов переработки, рассмотренные в работах О.Н.Тихонова, С.П.Артюшина, Н.Н.Виноградова, Г.М.Гурвича, А.С.Жидко, А.И.Лазорина, Минуглепромома СССР, Ю.Б.Рубинштейна, ЦНИЭИуголь, Л.Ф.Истомина, В.Л.Краевого, В.И.Хайдакина, М.Н.Ямпольского, Л.М.Трайнина, не учитывают технологию комплексной переработки коксующихся углей. По этой причине разработаны математическая модель, алгоритм и программный комплекс «Igel», позволяющие моделировать на ЭВМ технологию переработки каменных углей в зависимости от количественного состава шихты и прогнозировать оптимальные плотности разделения среды в гравитационных установках.

Для прогнозирования максимального выхода суммарного концентрата планируемой зольности, получаемого из 2-х машинных классов, предложена формула

тах

¡,j т

abs(A?~AdR)<E

VYy

(15)

где М - множество индексов; А- планируемая зольность суммарного гравитационного концентрата; Е= ±0.05 % (величина абсолютного отклонения расчетной зольности от планируемой), А<1д - расчетная зольность суммарного концентрата, определяемая из выражения

А\ =(1угА< -¥(хГГъ-Л^ -Е(х;)/аГг Р(х^1уг (16)

где /„ Ас,ь Ур А^ - соответственно выход и зольность концентратов, получаемых в двух гравитационных аппаратах, например, тяжелосредном сепараторе и отсадочной машине с учетом среднего вероятного отклонения и коэффициента несовершенства для намечаемых плотностей разделения.

Блок-схема алгоритма метода прогнозирования максимального выхода суммарного гравитационного концентрата планируемой зольности и определения плотностей разделения, при которых это возможно, представлена на рис. 7.

Описание блок-схемы алгоритма

1. Расчет сигового и фракционного составов шихты с учетом дробления крупного класса и истирания.

2.Определение выхода и зольности продуктов подготовительного грохочения.

3. Ввод значения требуемой зольности суммарного концентрата АЛ(.. Расчет операции разделения в тяжелых средах, начиная с плотности среды 1.24 г/см3 и шагом 0.02 г/см3.

4. Расчет операции обезвоживания крупного концентрата.

5. Проверка условия АЛк(в.10!)) + 2.5, где Аак(1;_,0о) - зольность обезвоженного на грохоте крупного концентрата.

6. Печать результатов расчета.

7. Определение минимально возможной зольности концентрата класса 13-100 мм.

8. Расчет выхода и зольности концентрата отсадки, начиная с плотности разделения 1.30 г/см3 и шагом 0.02 г/см3 с учетом эффективности разделения.

9. Расчет обезвоживания концентрата в багерзумпфе и центрифуге.

10. Проверка условия .п> + 2.5,где Л^.з./^- зольность обезвоженного концентрата отсадки.

11. Печать результатов расчета.

12. Определение минимально возможной зольности концентрата отсадки после обезвоживания.

13. Расчет минимально возможной зольности суммарного кон-

3

4

5

6 7

9

10

центрата А'

Аа

14. Проверка условия А , < если "Да", конец расчета,

(получение концентрата такой зольности невозможно).

15. Если "Нет", внешний цикл. 1=1, N. где N - количество вариантов получения концентратов тяжелой среды.

16. Внутренний цикл. М, где М- количество вариантов получения концентратов отсадки.

17. Расчет возможных вариантов получения суммарного концентрата зольностью, отличающейся от заданной на ± Е.

18. Печать результатов.

19. Определение величины максимального выхода суммарного гравитационного концентрата намечаемой зольности Ал, ± Е.

20. Проверка возможности выделения двух продуктов (без пром-продукта), если расчетное значение зольности породы будет больше или равно заданному/Если это условие не

выполняется, вычисления ведутся до тех пор, пока расчетная зольность не превысит планируемую, или плотность разделения не станет равной 2.00 г/см3. 21. Печать результатов расчета.

Рис. 7. Блок-схема алгоритма прогнозирования максимального выхода суммарного гравитационного концентрата

Метод позволяет без предварительного расчета теоретического баланса прогнозировать в гравитационных аппаратах плотности разделения среды, при которых достигается максимальный выход суммарного угольного концентрата планируемой зольности в случае раздельной первичной переработки по 2-м и более машинным классам крупности.

8. НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ СХЕМ ПЕРВИЧНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ КАМЕННЫХ УГЛЕЙ НА ОСНОВЕ АБД

Разработан моделирующий алгоритм прогнозирования технологических и экономических показателей первичной переработки каменных углей (в зависимости от разубоживания) с использованием автоматизированных баз данных ситового и фракционного составов шахтопластов; технологической схемы переработки; размера экологического ущерба от складирования твердых отходов и содержания вредных веществ в сточных водах; условиями реализации

Укрупненная блок-схема моделирующего алгоритма представлена на рис. 8.

Исходная информация по ситовому и фракционному составам шахтопластов, хранящаяся в автоматизированных базах данных Sito.dbf, Frakci.dbf и текстовых файлах datl.prn-Hiat500.pm, с учетом разубоживания угля пакетом программ «Wwod» используется для моделирования средствами вычислительной техники количественной характеристики шихты, поступающей на переработку. При отсутствии информации по шах-топласту в АБД программой «Granula» на ЭВМ прогнозируется суммарный ситовый (по результатам рассева на 5-и ситах размером 100,13,1, 0.45 и 0.05 мм) и программой «Rfsu» - фракционный состав (по результатам расслоения в 3-х тяжелых жидкостях плотностями 1.3, 1.6 и 1.9 г/см3).

Технологические показатели переработки и плотности разделения в гравитационных полях отсадочных машин и сепараторов в зависимости от крите-

угольных продуктов.

Рис. 8. Укрупненная блок-схема алгоритма оптимизации технологии переработки углей

рия оптимальности рассчитываются различными версиями программы «Igel».

Пакет «Ekolog» прогнозирует ущерб, наносимый процессами переработки окружающей среде за счет выбросов (если они есть) золы угля и пыли угольной, сварочной аэрозоли, окислов марганца, окиси углерода, сернистого ангидрида, окислов азота, бензопирена, фтористого водорода, бензола, бутилового и гексилового спиртов, этилбугерага, бугилбутерата и др.

Эффективность технологии переработки с учетом количества и качества продукции, себестоимости ее получения моделируется программой «Effekt».

Основные результаты работы нашли применение в учебном процессе Кузбасского государственного технического университета, практике угольных предприятий Кузнецкого бассейна и рудных предприятий Киргизии. Методы имитационного проектирования на ЭВМ сырьевой базы и схем гравитационной переработки каменных углей широко используются при выполнении курсовых и дипломных проектов по дисциплинам «Гравитационные процессы переработки», «Информатика и вычислительная техника», «Решение горных задач на ПЭВМ», «Моделирование обогатительных процессов и схем»

Разработанный метод оптимизации технологии переработки углей внедрен на ЦОФ «Кузбасская». Внедрение метода позволило определить оптимальные плотности разделения в тяжелых средах и отсадочных машинах, при которых достигнуто увеличение выхода концентрата на 0.5 % при зольности 7.05 %.

Созданная математическая модель оптимизации нагрузки на участки, внедренная ш. «Полысаевская», снизила зольность добываемого шахтой угля на 0.3 %

Разработанные метод прогнозирования гранулометрического состава каменных углей и пакет прикладных программ «Granula», внедренные на АО «Сибкон» и ш. «Краснокаменская», позволяют определять суммарные выход и зольность классов по результатам рассева на 3-х контрольных ситах вместо 9, что сокращает время проведения ситового анализа на 20 %.

Разработан способ обогащения редкоземельных руд и очистки сточных вод, подтвержденный авторским свидетельством (№ 1390864 ) и внедренный на Киргизском горно-металлургическом комбинате. Новый способ, основанный на применении моноалкил-этилового эфира полиэтиленгликоля на основе вторичных жирных спиртов с числом оксиэтилирования 12, вместо токсичного неионогенного ПАВ ОП-Ю, позволяет повысить эффективность процессов переработки редкоземельных руд.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации на основании выполненных исследований распределения минеральных комплексов по крупности и плотности в гравитационных аппаратах с учетом изменений физико-химического состояния поверхности частиц разработаны теоретические положения имитационного моделирования процессов переработки углей с использованием автоматизированных баз данных, совокупность которых можно квалифицировать как новое крупное научное достижение в применении вычислительной техники и математического моделирования физических процессов горного производства для повышения эффективности использования минерального сырья и экологической безопасности.

Выполненные исследования позволяют сформулировать следующие основные научные выводы и рекомендации:

1. В СУБД FoxBase+ (Karat_ т) созданы автоматизированные базы данных различных уровней обобщения для хранения и обработки информации по количественному и качественному составам 500 угольных шахтопластов месторождений Кузнецкого бассейна: АБД Sito.dbf (74.0 Kbyte) хранит значения выходов и зольностей по 14 классам крупности: >300, 200-300, 100-200, 50-100, 25-50, 13-25, 6-13, 3-6, 1-3, 0.5-1, 0.2-0.5, 0.1-0.2, 0.05-0.1 и 0.0.5 мм; АБД Frakci.dbf (223.0 Kbyte) содержит информацию по выходам и зольностям фракций плотностью: <1300, 1300-1400, 1400-1500, 1500-1600, 1600-1800, 1800-2000 и >2000 кг/м3 для классов крупности: >100, 50-100, 25-50, 13-25, 6-13, 3-6, 1-3 и 0.5-1 мм; АБД Qality.dbf (30.1 Kbyte) предназначена для информации качественного состава шахтопластов: влага аналитической пробы (W°), общая влага (W1), зольность (Ad), выход летучих (У/вг), содержание серы (S) и фосфора (Р), плотность (/>), удельная теплота сгорания {Çfai), пластометриче-ская усадка (X), толщина пластического слоя (У), марка и др.

2. Разработан пакет программ в СУБД «Clipper 5.01» для идентификации количественных характеристик шахтопластов в АБД с ситовыми и фракционными составами углей Кузнецкого бассейна и преобразования информации в текстовые файлы S300_l.pm-fS300_500.prn и datl.prn-fdat500.prn, позволяющие моделировать на ЭВМ в системе программирования Turbo Pascal состав шихты угледобывающих и перерабатывающих предприятий 16 районов: Ан-жерского (32 пласта), Кемеровского (23 пласта), Ленинского (23), Беловского (16), Прокопьевско-Киселевского (162), Ускатского (2), Ерунаковского (48),

Терсинского (17), Байдаевского (31), Осинниковского (27), Бунгуро-Чумышского (3), Араличевского (10), Кондомского (12), Мрасского (5), Томь-Усинского (31) и разрезов Кузбасса (59).

3. С учетом опыта проектирования, строительства и эксплуатации угле-приемных и усреднительных устройств и схем перерабатывающих предприятий развита методология, разработаны алгоритм и пакет программ «Sit» моделирования количественного и качественного состава угольной шихты с использованием информации из АБД, необходимой для прогнозирования результатов переработки каменных углей с учетом неравномерности и случайного характера поступления сырья.

4. Разработаны математическая модель, алгоритм и пакет программ «Granula» определения на ЭВМ параметров приближающих линейных и линеаризованных функций, имеющих степени п=1+7, а для логарифмических п=1+17. Определены 38 функций, которые с наименьшей погрешностью описывают распределение частиц продукта из АБД по классам крупности в диапазоне от 0.05 до 300 мм.

Рекомендации по применению пакета «Granula»:

- прогнозирование суммарных ситового и фракционного составов промежуточных" классов крупности при прогнозировании результатов гравитационного разделения каменных углей по различным машинным классам с использованием информации из АБД или при вводе количественного состава с клавиатуры ЭВМ;

- аналитическое определение на ЭВМ гранулометрического состава каменных углей крупностью более 0.1 мм по данным рассева на трех и более ситах. Точность прогнозирования выше, чем при использовании ГОСТ 2093-82.

5. Прогнозировать фракционный состав по результатам расслоения проб угля в двух тяжелых жидкостях не представляется возможным из-за высоких погрешностей метода, рекомендуемого ГОСТ 4790-80. При опытных расслоениях необходимо равномерное распределение плотностей тяжелых жидкостей, г/см3: для трех жидкостей - 1.3, 1.6 и 1.9; для четырех - 1.3, 1.5, 1.7 и 1.9; пяти -1.3, 1.4, 1.6, 1.8 и 2.0; шести - 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.8 и 2.0. Оценка сходимости технологических показателей суммарного концентрата и оптимальных плотностей разделения, проведенная по разработанной компьютерной программе «Igel_Kp»,доказывает, что достаточную точность прогнозирования фракцион-

ного состава дают расслоения в трех тяжелых жидкостях с диапазоном плотностей 1.3,1.6 и 1.9 г/см3.

6. Разработанные математическая модель, алгоритм и компьютерная программа прогнозирования фракционного состава углей в зависимости от коэффициента засорения учитывают распределение породы по фракциям различных плотностей разрабатываемого угольного пласта. Моделирование фракционного состава разубоженных углей устанавливает, что при возрастании коэффициента засорения показатель эффективности переработки, определяемый согласно ГОСТ 10100-84, остается практически неизменным.

1. При экспериментальных исследованиях установлены математические зависимости отклонения средней плотности фракций углей различных машинных классов крупности от плотности разделения в гравитационном поле отсадочной машины с водной средой при переходе от низкой плотности разделения к высокой, не вызывающие искажений при прогнозировании зольности породы. Выведены формулы прогнозирования значения коэффициентов погрешности разделения в зависимости от принимаемых плотностей разделения в отсадочных машинах.

8. Разработаны модель, алгоритм и программное обеспечение выбора метода прогнозирования извлечения фракций угля в продукты переработки с ис-

для заданной погрешности вычисления Е=±0.00003 и шагом изменения отклонения плотности разделения от средней плотности фракций Дх~0.01, значения которого из числа рассмотренных методов численного интегрирования: прямоугольников, трапеций, Симпсона, из степенного ряда, Гаусса для 2-х, 3-х, 4-х, 5-ти и 6-ти точек, Монте-Карло, Вылегжанина целесообразно рассчитывать из степенного ряда методом Д.Мак-Кракена и У.Дорна как наиболее быстрым 3.39 с для 1ВМ РС с процессором Ые1-80386 и сопроцессором Ые1-80387) и точным (<т=0.1040230).

9. Экспериментальными исследованиями, проведенными на Кемеровской ГРЭС, доказано, что комплексный критерий оптимальности при имитационном моделировании технологий переработки энергетических углей должен учитывать содержание вредных микрохимических элементов (Р; Аб) и ценных МХЭ

х) 2

пользованием интеграла

(Rb, Та, U, Nb, Mo, Cs, La, Ce, Sm, Yb, Fe, Eu, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Ni, Си, Y), преимущественно концентрирующихся в продуктах сгорания.

10. В результате разделения продуктов сгорания в магнитном поле сепаратора 138Т-СЭ установлено: Fe, Mn, Zn, Sn, Pb ив меньшей степени Ве преимущественно распределяются в магнитную фракцию при токе намагничивания 0.5 А; заметно некоторое увеличение содержание Li, Ni в магнитном продукте при минимальном токе намагничивания и немагнитной фракции; преобладающее распределение Na в немагнитную фракцию; преимущественное распределение Cr в магнитную фракцию при токах намагничивания 0.5 и 1 А; увеличение концентрации V и Ti в немагнитном продукте; при малых токах U не обнаруживается в магнитном концентрате и немагнитном продукте, увеличение концентрации заметно в магнитных фракциях при токах от 2 до 10 А.

11. Для оценки полноты разделения углей в гравитационных полях тяже-лосредных сепараторов, отсадочных машин, крутонаклонных, шнековых и винтовых сепараторах и гидроциклонах (с учетом центробежных сил) разработаны математическая модель, алгоритм и программа «Razrez», позволяющие устанавливать, какой из гравитационных аппаратов целесообразнее использовать для первичной переработки разубоженных углей в зависимости от количества обрушенных боковых пород; гранулометрического и фракционного составов; плотностей разделения среды, изменяющихся от 1.30 до 2.00 г/см3 и шагом 0.02 с учетом вероятностного распределения фракций по плотности.

12. Разработаны алгоритм и программа "Faktor" факторного планирования лабораторных и промышленных экспериментов, позволяющие после ввода исходных данных (количества факторов, влияющих на процесс; числа опытов; значений функций отклика для каждого опыта; значений факторов на основном уровне; интервалов варьирования; элементов матрицы; количества нулевых опытов; функций отклика нулевых опытов) прогнозировать ошибки опытов и коэффициентов; для доверительной вероятности р=0.95 рассчитывать предельную величину значимого коэффициента; определять значимость коэффициентов; предсказывать значения функций отклика для каждого опыта; вычислять остаточную и дисперсию воспроизводимости; проверять адекватность математической модели по критерию Фишера. При адекватной модели прогнозировать значения всех факторов для опытов крутого восхождения по рабочим

шагам, при которых возможно достижение максимального значения функции отклика.

13. Разработан алгоритм прогнозирования экологического воздействия процессов переработки углей на окружающую среду. Созданная по алгоритму программа определяет размер выплат за размещение твердых и жидких отходов переработки угля на основе норм предельно допустимых (ПДВ) и временно согласованных выбросов (ВСВ) следующих вредных веществ: золы и пыли угольной, пыли древесной, сварочной аэрозоли, окислов марганца, окиси углерода, сернистого ангидрида, окислов азота, бензопирена, фтористого водорода, бензола, бутилового спирта, гексилового спирта, этилбутерата, бутилбутерата. Программа позволяет также дополнять и корректировать базу данных, в которой хранится информация по ценам и количествам ПДВ и ВСВ соответствующих экологически вредных отходов.

14. Создан новый контактно-инерционной прибор КИП-1 с электронной системой управления переключениями электромагнитов, позволяющий с большей точностью, чем известные приборы И. Свен-Нильсона, М.Эйгелеса и В.Глембоцкого, оценивать изменения физико-химического состояния поверхности минералов на границе раздела трех фаз (твердое, жидкость, газ). Прибор имеет ряд преимуществ в сравнении с подобными аналогичными приборами: компактность; универсальность (в одном приборе совмещено измерение времени индукции и частоты отрыва); отсутствие механических пружинящих элементов позволяет получить широкий диапазон изменения времени контакта частицы минерала с пузырьком воздуха и частоты перемещения якоря с более высокой точностью. '

15. Разработаны математическая модель, алгоритм и пакеты программ прогнозирования максимальных значений целевых функций при моделировании получения угольного концентрата планируемой зольности по реальной или проектируемой технологическим схемам. В качестве функций цели используются: выход суммарного концентрата, получаемого из двух и более машинных классов, без предварительного расчета теоретического баланса продуктов переработки: выручка или прибыль от реализации произведенной продукции.

Выявлены долевые участия отдельных непрерывных и дискретных взаимозависимых подготовительных и основных технологических процессов переработки, позволяющие управлять эффективностью производства через оптимальные плотности разделения сред в гравитационных аппаратах.

Рекомендации к применению пакетов программ:

- пакет "Igel" применяется для прогнозирования оптимальных плотностей разделения в гравитационных аппаратах, при которых достигается максимальный выход (выручка или прибыль от реализации) суммарного угольного концентрата планируемой зольности с заданной погрешностью ±Е;

- пакет "IgelJCp" - прогнозирование выхода суммарного концентрата планируемой зольности с погрешностью ±Е для заданных плотностей разделения в гравитационных аппаратах.

16. На основе математического моделирования технологических показателей повышения качества минерального сырья разработаны основные принципы оптимизации процессов переработки каменных углей, основанные на непрерывной оценке полноты раскрытия и эффективности разделения минеральных зерен в гравитационных, магнитных и центробежных полях. Принципы использованы в алгоритмах и программных комплексах в ходе имитационных, лабораторных и натурных экспериментов, а также в производственных условиях перерабатывающих предприятий для прогнозирования эффективности переработки рядового угля как объекта, зависящего от гранулометрического и фракционного составов, КПД грохочения и классификации, эффективностей разделения в гравитационных аппаратах.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

Монографии, авторские свидетельства, учебные пособия

\.Удовицкий В.И. Моделирование подготовительных и основных процессов переработки каменных углей. -Кемерово, Кузбассвузиздат,1998. -500 с.

2.Паначев И.А., Нецветаев А.Г., Цепилов И.И., Удовицкий В.И. Особенности открытой добычи и переработки углей сложноструктурных месторождений Кузбасса. -Кемерово, Кузбассвузиздат,1997. -220 с.

3.А.с. 1390864, СССР. Способ обогащения редкоземельных руд /В.И.Удовицкий, В.И.Кочкин, В.В.Ворончихина и др.; Кузбас.политехн.ин-т,-№4051870; Заявл.07.04.86.

А.Удовицкий В.И., Левин В.Г., Тынкевич М.А., Кандинская И.В. Прогнозирование количественных характеристик полезных ископаемых на ПЭВМ :Учеб. пособие. -Кемерово, Кузбас. гос. техн. ун-т., 1997. -168 с.

5.Удовицкий В.И. Основы имитационного проектирования на ПЭВМ сырьевой базы и схем гравитационной переработки каменных углей. :Учеб. пособие. -Кемерово, Кузбас. гос. техн. ун-т.,1997. -215 с.

Научные статьи:

6.К оценке активности аполярных реагентов /В.И.Мелик-Гайказян,

B.В.Ворончихина, В.Ф.Тептин, З.И.Глазунова, В.И.Удовицкий //Обогащение неметаллических полезных ископаемых -.Сб.науч.тр. /Свердловский горный институт. -Свердловск, 1974. С.56-62.

1.Кочкин В.И., Удовицкий В.И. Очистка промышленных стоков при обогащении комплексной руды //Интенсификация процессов обогащения полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /ИГД СО АН СССР. -Новосибирск, 1982. С.93-97.

8.Удовицкий В.И., Кочкин В.К, Ефимова Г.А., Ворончихина В. В. Очистка промышленных стоков от ОП-Ю пенной флотацией //Интенсификация процессов обогащения полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /ИГД СО АН СССР. -Новосибирск, 1982. С. 101-106.

9.Удовицкий В.И. Математическое моделирование схем гравитационного обогащения углей //Интенсификация процессов обогащения минерального сырья :Сб.науч.тр. /ИГД СО АН СССР. -Новосибирск, 1990. С.65-74.

10. Удовицкий В.И., Якушко A.A. Моделирование технологических схем как средство повышения эффективности переработки угля //Новые технологические решение открытой разработки угольных месторождений :Сб.науч.тр. /Кузбас. полит, ин-т. -Кемерово, 1992. С.63-69.

11 .Удовицкий В.И, Центов И.И., Палехов Е.М. О возможности переработки разубоженных углей разрезов Кузбасса //Совершенствование технологических процессов при разработке месторождений полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /Ассоциация "Кузассуглетехнология". -Кемерово, 1993. вып.7.

C.39-43.

\2.Удовицкий В.И., Юрьев Ю.Г. Расчет теоретического баланса аппроксимацией кривых обогатимости интерполяционным полиномом Лагранжа на основе теоремы Рейнгардта //Совершенствование технологических процессов при разработке месторождений полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /Ассоциация "Кузассуглетехнология". -Кемерово, 1993. вып.7. С.47-51.

\Ъ.Удовицкий В.И., Юрьев Ю.Г. Совершенствование технологии переработки угольных шламов шахты им. С.М.Кирова //Совершенствование технологических процессов при разработке месторождений полезных ископаемых: Сб.науч.тр. /Ассоциация "Кузбассуглетехнология". -Кемерово, 1994. вып.8. С.48-51.

14.Удовщкий В.И. К оценке эффективности обогащения угля в отсадочных машинах //Информационно-математические модели горных предприятий •.Сб.науч.тр. /Кузбас. гос. техн. ун-т. -Кемерово, 1994. С.88-91.

15.Удовщкий В.И. Прогнозирование гранулометрического состава каменных углей Кузнецкого бассейна //Совершенствование технологических процессов при разработке месторождений полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /Ассоциация "Кузбассуглетехнология". -Кемерово, 1995. вып.9. С.75-78.

16.0ценка содержания химических элементов в угле и продуктах его сгорания /Т.И.Кургузкина, В.В.Ворончихина, Л.Н.Меркушева, В.И.Удовицкий, Б.Ф.Нифантов //Химия и химическая технология :Сб.науч.тр. /Кузбас. гос. техн. ун-т. -Кемерово, 1995. С.94-96

17.Исследование возможности выделения малых химических элементов из угля и продуктов его сгорания. /Л.Н.Меркушева, В.В.Ворончихина, Т.И.Кургузкина, В.И.Удовицкий, Б.Ф.Нифантов //Химия и химическая технология. :Сб.науч.тр. /Кузбас. гос. техн. ун-т. -Кемерово, 1995. С.97-103.

18.Удовщкий В.И., Троцевский А.Г., Ладыгин А.Г. Определение времени прилипания * частиц к пузырькам на электромагнитном контактном приборе КИП-1 //Химия и химическая технология. :Сб.науч.тр. /Кузбас.гос.техн.ун-т. -Кемерово, 1995.С.91-94

19.Удовщкий В.И., Ермолина Н.В., Кандинская И.В. Выбор аппроксимирующих функций для прогнозирования ситового состава каменных углей //Проблемы подземной разработки полезных ископаемых: Сб.науч.тр. /Кузбас. гос. техн. ун-т. -Кемерово, 1996. С. 129-134.

20.Удовщкий В.И. Совершенствование технологии переработки разубо-женных углей //Проблемы подземной разработки полезных ископаемых: Сб.науч.трУКузбас. гос. техн. ун-т. -Кемерово, 1996.С. 134-138.

21 .Удовщкий В.И., Кабиков С.М. Повышение глубины обогащения шламов и очистки промышленных стоков //Совершенствование технологических процессов при разработке месторождений полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /Ассоциация "Кузбассуглетехнология". -Кемерово, 1996. Вып. 10. С.85-88.

22.Удовщкий В.И. Определение оптимальных вариантов реализации уг-лепродуктов при гравитационных процессах переработки разубоженных углей. //Информационные технологии в горной промышленности :Сб.науч.тр. /Кузбас. гос. техн. ун-т.-Кемерово,1996.С.113-120.

23.Удовгщкий В.И. Аналитическое представление суммарных характеристик крупности полезных ископаемых //Информационные технологии в горной промышленности. :Сб.науч.тр. /Кузбас. гос. техн. ун-т.. -Кемерово, 1996. С.120-134.

24.Удовицкий В.И. Имитационное моделирование технологии гравитационной переработки углей //Проблемы подземной разработки полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /Кузбас. гос. техн. ун-т. -Кемерово, 1997. С.98-104.

25.Удовицкий В.И, Сорокина Н.В. Зарубежный опыт флотации шламов для снижения загрязнений сточных вод //Совершенствование технологических процессов при разработке месторождений полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /Науч.-техн.центр "Кузбассуглетехнология. -Кемерово, 1997. Вып.11. С.138-144.

26.Удовицкий В.И. Разработка автоматизированных баз данных для хранения и проектирования количественных характеристик каменных углей Кузбасса //Проблемы подземной разработки полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /Кузбас. гос. техн. ун-т. -Кемерово, 1997.С. 91-98.

27.Удовицкий В.И. Имитационное моделирование технологии гравитационной переработки углей //Проблемы подземной разработки полезных ископаемых :Сб.науч.тр. /Кузбас. гос. техн. ун-т. -Кемерово, 1997. С.98-104.

29.Кухарь B.C., Удовицкий В.И. Технико-экономическое обоснование выбора схем обогащения каменных углей//Весгн. КузГТУ. -1998. -Nl. -С.71-76.

10.Удовицкий В.И. Определение оптимального диапазона плотностей тяжелых жидкостей при прогнозировании фракционного состава //Вестн. КузГТУ. -1998. -N1. -С.20-26.

Тезисы докладов и доклады на конференциях, конгрессах, симпозиумах:

31. Удовицкий В.И. О моделировании схем гравитационного обогащения //Активные методы обучения на базе ПЭВМ: Тез. докл. Зональной конф.,-Красноярск, 1990.

32.Удовицкий В.И., Клейн М.С. Получение моделей эксперимента по результатам воздействия на процесс //Активные методы обучения на базе ПЭВМ: Тез. докл. Зональной конф.,-Красноярск, 1990.

ЗЪ.Удоеицкий В.И. Эколого-экономические резервы углеобогатительных фабрик //Эколого-экономические проблемы разработки угольных месторождений Кузбасса: Тез.докл.науч.-практич.конф., -Кемерово, 1991.

34.Удовицкий В.И. Снижение потерь горючей массы при обогащении угля //СибЭко' 93. Междунар.конф. по экологии Сибири: Тез.докл. 4.2, Иркутск,1993.

35.Удовицкий В.И., Троцевский А.Г., Ладыгин А.Г. Определение остаточной концентрации ПАВ //СибЭко' 93. Между нар. конф. по экологии Сибири: Тез.докл. 4.2, -Иркутск,1993.

ЪЬ.Удовицкий В.И. Определение остаточной концентрации ПАВ в производственных сточных водах //Методы оптимального развития и эффективного использования трубопроводных систем энергетики применительно к современным условиям: Тез.докл. Междунар. науч.-практич.школы-семинар, Иркутск, 1994.

37.Удовицкий В.И. Проектирование технологий обогащения полезных ископаемых, снижающих техногенные загрязнения //Фундаментальные и прикладные . проблемы охраны окружающей среды - ПООС-95: Тез.докл.Междунар.конф., -Томск, 12-16 сентября 1995 г. -Томск, 1995.

38. Удовицкий В.И. Технологии переработки угля для защиты окружающей среды// Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири: Тез.докл.первой науч.-практич.конф., -Кемерово, 1995.

39.Удовицкий В.И, Кабиков С.М., Сывороткин А.Н. Рациональное использование угольных шламов и гидроотвалов шахт и обогатительных фабрик// Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири: Тез.докл.первой науч.-практич.конф., Кемерово, 1995 г.-Кемерово,1995.

40.Моделирование схем добычи и переработки для повышения использования угля /В.И.Удовицкий, В.В. Ворончихина, Л.Н.Меркушева и др. // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири: Тез.докл.первой науч.-практич.конф., Кемерово, 1995 г. -Кемерово, 1995.

41. Удовицкий В.И., Цепилов И.И. Совершенствование технологий добычи и переработки углей для рационального использования природных ресурсов Кузбасса //Реформирование экономики региона: опыт, проблемы, перспективы. 4.2. Секция 2, 3: Тез.докл.И междунар.конф., Кемерово, 17-18 сентября 1996 г. -Кемерово, 1996.

42.Удовщкий Б.И., миркивцек ivl.lvl. Использование автоматизированных баз данных для хранения качественных и количественных характеристик углей Кузнецкого бассейна //Совершенствование технологий производства цветных металлов: Тез.докл.региональной науч.-технич.конф., Красноярск, 21-25 апреля 1997 г. -Красноярск, 1997.

43.Удовицкий В.И., Кондратцев С.А. Моделирование обогатительных процессов и схем //Совершенствование технологий производства цветных металлов: Тез.докл.региональной науч.-технич.конф., Красноярск, 21-25 апреля 1997 г. -Красноярск, 1997.

44.Удовицкий В.И., Кабанова М.Н., Кандинская И.В. Прогнозирование суммарных гранулометрических характеристик полезных ископаемых //Совершенствование технологий производства цветных металлов: Тез.докл.региональной науч.-технич.конф., Красноярск, 21-25 апреля 1997 г. -Красноярск,1997.

AS.Chudovitsky V.I. Modelling of gravitional coal preparation processes //Proceedings of the XX International Mineral Processing Congress. Material Análisis, Plant Design, Operating Practice, Control and Simulation. V.I., Aachen, Germany, September 21 -26,1997, -P.371 -3 80.

AS.Chudovitsky V.I. Modelling of preliminary and basic coal preparation processes in gravitional apparatus //Computer Applications and Operations Research in the Mineral Industries (second Regional APCOM'97 Symposium): The Moscow State Mining University Publishing Center Moscov, Russia. -1997. -P.281-284.

47. Удовицкий В.И., Хаустов А.И. Методология оценки обогатимости углей Кузнецкого бассейна //Экология и экономика: региональные проблемы перехода к устойчивому развитию...: Докл.всерос.науч.-практич.конф.Т.2, Кемерово, 1997. - С.234-237.

48.Паначев И.А., Цепилов И.И., Удовицкий В.И., Хаустов А.И. Технико-экономическая оценка выемки маломощных пластов селективным и валовым способами //Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири: Тез.докл.междунар.науч.-практич.конф.ЧЛ, Кемерово, 11-14 ноября 1997 г. -Кемерово,1997.

А9.Удовицкий В.И., Кухарь B.C., Хаустов А.И., Щербин И.Е. Проектирование рациональной технологии обогащения углей шахты "Капитальная" //Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири: Тез.докл.междунар. науч.-практич.конф. Ч. 2, Кемерово, 11-14 ноября 1997 г. -Кемерово, 1997.

добавь. от5'0*

»! Ts

9 Дпрбаэ <5q ' âi/f9

- - -Ld

_is

Кузбасский государственный технический университет

На правах рукописи

УДОВИЦКИЙ Владимир Иванович

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК И ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕРАБОТКИ КАМЕННЫХ УГЛЕЙ

Специальности: 05.13.16 - «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», 05.15.11 - «Физические процессы горного производства»

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук

Научный консультант докт. техн. наук, профессор Егоров П. В.

Кемерово 1998

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ ........................................................................................ 8

1 ОБЩАЯ ОЦЕНКА ПРОБЛЕМЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК

И ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕРАБОТКИ

КАМЕННЫХ УГЛЕЙ ....................................................................... 21

1.1 Современные направления в проектировании комплексных технологий переработки каменных углей ...................................... 21

1.2 Гранулометрический и фракционный составы каменных углей как основные количественные характеристики при моделировании технологий переработки в гравитационных аппаратах ............................................................................................ 24

1.3 Предварительная оценка эффективности разделения углей по плотности и крупности для выбора технологий переработки ..... 29

1.4 Критерии технической эффективности переработки

полезных ископаемых ....................................................................... 37

1.5 Экономическая критерии оптимальности при моделировании технологических схем переработки углей ..................................... 45

1.6 Сравнительная характеристика методов оценки полноты раскрытия и разделения минеральных зерен в гравитационных полях ................................................................................................... 48

1.7 Выводы ............................................................................................... 53

2 СОЗДАНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ШАХТОПЛАСТОВ КУЗНЕЦКОГО БАССЕЙНА........................... 56

2.1 Информация как объект обработки ................................................. 56

2.2 Проектирование и создание базы данных БкоЛЬ/ ......................... 57

2.3 Проектирование и создание базы данных Frakci.dbf .................... 58

2.4 Программирование системы управления базами данных

Sito.dbf и Frakci.dbf ............................................................................ 59

2.5 Идентификация количественных характеристик

угольных шахтопластов .................................................................... 60

2.6 Проектирование и создание базы данных Qality.dbf ..................... 64

2.7 Реализация соединения компьютерных программ, разработанных в Turbo Pascal V. 5.5, с базами данных, созданными в СУБД Foxbase ........................................................... 64

2.8 Выводы ............................................................................................... 70

3 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СУММАРНЫХ

ХАРАКТЕРИСТИК КРУПНОСТИ МИНЕРАЛЬНЫХ ЧАСТИЦ

С ПРИМЕНЕНИЕМ СРЕДСТВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ

ТЕХНИКИ ........................................................................................... 71

3.1 Графическое и аналитическое представление суммарных характеристик крупности ................................................................. 71

3.2 Вероятностные модели гранулометрии .......................................... 75

3.3 Применение математических функций для аппроксимации суммарных гранулометрических характеристик

каменных углей ....................................................................................................................................................................77

3.3.1 Поиск параметров приближающих функций первой степени ..........79

3.3.2 Поиск параметров приближающих функций третьей степени .... 86

3.3.3 Поиск параметров приближающих функций второй степени ..........87

3.4 Сравнительная оценка сходимости экспериментального и расчетного материалов ..................................................................... 90

3.5 Влияние степени полиномов на точность описания гранулометрического состава .......................................................... 94

3.6 Выводы ............................................................................................... 101

4 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ УГОЛЬНЫХ ЧАСТИЦ ПО ПЛОТНОСТИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

ФРАКЦИОННОГО СОСТАВА ...................................................... 102

4.1 Фракционный состав каменных углей, его влияние

на технологию переработки ............................................................. 102

4.2 Методы прогнозирования фракционного состава углей .............. 105

4.3 Определение оптимального диапазона плотностей тяжелых жидкостей при прогнозировании полного фракционного состава 110

4.4 Технологическая оценка точности прогнозирования фракционного состава по результатам расслоения в

трех и более тяжелых жидкостях .................................................... 117

4.5 Прогнозирование фракционного состава разубоженных углей

в зависимости от технологии ведения горных работ .................... 126

4.6 Выводы ............................................................................................... 133

5 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ РАЗДЕЛЕНИЯ УГОЛЬНЫХ ЧАСТИЦ В ГРАВИТАЦИОННЫХ ПОЛЯХ ОТСАДОЧНЫХ МАШИН И

ТЯЖЕЛОСРЕДНЫХ СЕПАРАТОРОВ ........................................... 134

5.1 Технологическая эффективность гравитационных аппаратов ..... 134

5.2 Зависимость коэффициента погрешности разделения в отсадочных машинах от плотности разделения ............................ 141

5.3 Численные методы определения извлечения фракций угля в продукты переработки гравитационных аппаратов ...................... 145

5.4 Прогнозирование результатов разделения угля в гравитационных полях ..................................................................... 157

5.5 Выводы ............................................................................................... 162

6 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ПЕРЕРАБОТКИ МИНЕРАЛЬНОГО СЫРЬЯ

ДЛЯ СНИЖЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО УЩЕРБА ..................... 163

6.1 Оценка содержания малых химических элементов в углях и продуктах сгорания ........................................................................... 163

6.2 Распределение МХЭ по продуктам разделения, полученным в магнитных, электрических и гравитационных полях ................... 166

6.3 Технико - экономическая целесообразность переработки разубоженных углей ......................................................................... 169

6.4 Повышение качества минерального сырья в результате изменений физико-химического состояния поверхности минеральных частиц ......................................................................... 174

6.5 Установление динамики природных фазовых систем (твердое тело, жидкость, газ) для прогнозирования концентрации поверхностно-активных веществ в сточных водах ....................... 182

6.6 Прогнозирование выплат за размещение отходов переработки .. 190

6.7 Выводы ............................................................................................... 193

7 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАТЕРИАЛЬНОГО БАЛАНСА ПРОДУКТОВ ПЕРЕРАБОТКИ КАМЕННЫХ УГЛЕЙ ................. 196

7.1 Методы расчета теоретического и практического балансов

продуктов переработки ..................................................................... 196

7.2. Повышение полноты разделения минеральных частиц в

гравитационных полях сепараторов и отсадочных машин .......... 203

7.3 Комплексное прогнозирование технологических показателей физико-химического разделения углей .......................................... 207

7.4 Прогнозирование практического баланса для технико-экономического обоснования выбора схем переработки

каменных углей .................................................................................. 212

7.5 Выводы ............................................................................................... 221

8 НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ АВТОМАТИЗАЦИИ

ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ СХЕМ ПЕРВИЧНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ КАМЕННЫХ УГЛЕЙ НА ОСНОВЕ АБД ........ 222

8.1 Моделирующий алгоритм многовариантной оптимизации технологии переработки ................................................................... 222

8.2 Моделирование количественного состава

угольной шихты ................................................................................. 223

8.3 Моделирование основных процессов переработки ....................... 228

8.4 Реализация метода прогнозирования максимального выхода суммарного концентрата планируемой зольности при глубине переработки до 0 мм ......................................................................... 229

8.5 Прогнозирование результатов переработки 4-х и

более машинных классов .................................................................. 236

8.6 Внедрение результатов работы ................................................................................................................240

8.7 Выводы ..............................................................................................................................................................................................242

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ..................................................................................................................................................................243

ЛИТЕРАТУРА ......................................................................................................................................................................249

Приложение 1. Программа прогнозирования результатов обогащения в гравитационных аппаратах ...................................... 278

Приложение 2. Извлечение фракций в концентрат

тяжелосредного сепаратора .............................................................. 284

Приложение 3. Извлечение фракций в отходы

тяжелосредного сепаратора .............................................................. 285

Приложение 4. Извлечение фракций в концентрат

отсадочной машины .......................................................................... 286

Приложение 5. Извлечение фракций в отходы

отсадочной машины .......................................................................... 287

Приложение 6. Подпрограмма ввода ситового и фракционного составов угольных пластов из текстовых файлов dat*.prn ........... 288

Приложение 7. Программа «Granula» определения параметров функций, аппроксимирующих

суммарные характеристики крупности ........................................... 289

Приложение 8. Программа «Sit» расчета количественной характеристики шихты, состоящей из к пластов, по машинным классам с учетом дробления и истирания угля .............................. 304

Приложение 9. Подпрограмма расчета ситового и фракционного составов разубоженных углей ......................................................... 313

Приложение 10. Программа «Igel» прогнозирования результатов переработки углей для заданных плотностей разделения ............ 315

Приложение 11. Программа «Faktor» факторного планирования экспериментов ................................................................................... 330

Приложение 12. Акты внедрения .................................................... 336

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Увеличение зольности добываемого угля, повышение выхода мелких классов связано с широким внедрением механизации добычи и транспортирования. В постоянно меняющихся условиях экономического хозяйствования задачей горного производства является существенное повышение эффективности добычи и переработки полезных ископаемых. Современные угледобывающие и перерабатывающие предприятия представляют собой сложные технологические комплексы, функции которых все более усложняются из-за роста объемов производства, ухудшения горно-геологических условий, дальнейшего развития техники, повышения требований к максимальному использованию недр и охране окружающей среды. По статистическим данным компании «Росуголь» в 1995 г. для улучшения качества отгружаемых потребителю углей в России использовано 133 предприятий и установок с различной глубиной переработки.

Перестройка экономики, распад СССР, переход к рыночным отношениям значительно изменили подходы и приоритеты в вопросах переработки угля, ее места и значимости в угольной промышленности.

В сложившихся условиях для повышения качества угольных продуктов перед их использованием в коксохимическом и металлургическом производствах, энергетике особая роль отводится моделированию первичных процессов переработки каменных углей по следующим причинам:

- количественный состав сырья, поступающего на переработку, часто не соответствует запроектированным и применяющимся аппаратам и технологиям; многие перерабатывающие предприятия лишились своих традиционных поставщиков угля из-за закрытия некоторых добывающих предприятий и снижения уровня добычи на действующих разрезах и шахтах;

- для оценки сортового качества углепродуктов определение гранулометрического и фракционного составов углей физическими методами

являются необходимыми, но трудоемкими и продолжительными экспериментальными исследованиями. Поэтому производственники идут по пути сокращения числа анализов, что ускоряет процесс получения результатов, но вместе с тем значительно повышает погрешность прогноза;

- меняющийся состав шихты, поступающей на первичную переработку, рациональное и комплексное использование природных ресурсов, возрастающий спрос рынка к качественным угольным продуктам и меняющиеся условия их реализации требуют оперативного изменения плотностей разделения сред в поле действия гравитационных сил..

Применение средств вычислительной техники, методов математического моделирования и имитационного проектирования состава сырья и технологий переработки по сравнению с физическим моделированием позволяют быстрее, с большей точностью и меньшими затратами определять оптимальные технологические параметры процессов для повышения эффективности добычи и переработки каменных углей.

В этой связи решение проблем автоматизации научных исследований в процессах горного производства; повышения эффективности экспериментальных исследований при изучении распределения минеральных частиц по крупности и плотности в гравитационных аппаратах при ограниченном количестве исходных данных; получения более точных и надежных моделей схем переработки каменных углей для определения оптимальных параметров разделения в гравитационных и магнитных полях; повышения эффективности переработки и качества минерального сырья с целью рационального и комплексного использования природных ресурсов является актуальным и имеет большое народно-хозяйственное значение.

Связь темы диссертации с государственными научными программами. Исследования выполнялись в рамках: программы АН СССР по фундаментальным проблемам геологических и горных наук: 6.2.2.4. «Комплексное использование региональных и глобальных геологических процессов и создание научных основ разработки месторождений полезных ископаемых» и программы СО АН СССР 12.9.1.2.3. «Разработка месторо-

ждений и обогащение полезных ископаемых»; программы РАН по приоритетным направлениям научных исследований в области геологических, геохимических, геофизических и горных наук по изучению, освоению и сбережению недр России: ГН. 12.2.13. «Методы и критерии оптимизации полноты использования запасов угля в новых условиях хозяйствования и глубины комплексности освоения природных угольных месторождений», ГН 12.3.6. «Развитие информационных технологий и создание автоматизированных средств поддержки решений в области освоения недр, их сохранения и экологической безопасности».

Цель работы - создание методов имитационного моделирования на ЭВМ состава шихты и технологий гравитационного разделения с использованием автоматизированных баз данных для повышения эффективности добычи и переработки каменных углей.

Идея работы заключается в использовании закономерностей распределения минеральных частиц по крупности и плотности с качественными и количественными показателями продуктов переработки для прогнозирования оптимального материального баланса добывающих и перерабатывающих предприятий с учетом динамики процессов и подсистем обеспечения горного производства.

Задачи исследований;

- средствами вычислительной техники, математического моделирования и математических методов разработать научные основы, принципы, структуры и эксплуатацию систем автоматизированных баз данных (АБД) для хранения и обработки на ЭВМ информации по количественному и качественному составам шахтопластов угольных месторождений для решения вопросов автоматизации имитационного моделирования подготовительных и основных процессов переработки каменных углей;

- разработать математическую модель, алгоритм и программное обеспечение выбора на ЭВМ математических функций, описывающих по результатам эксплуатационных проб с наименьшей погрешностью количественный состав каменных углей, с целью автоматизации эксперимен-

тальных исследований при прогнозировании гранулометрического и фракционного составов суммарных классов крупности;

- разработать методы практического использования полученных закономерностей распределения минеральных зерен по крупности и плотности для повышения эффективности селективной и валовой выемки маломощных пластов сложноструктуктурных месторождений и первичной переработки минерального сырья;

- разработать математические методы построения моделей исследуемых гравитационных аппаратов (отсадочных машин, тяжелосредных установок, крутонаклонных, шнековых и винтовых сепараторов); алгоритмы, программное обеспечение методов планирования многофакторных экспериментов и принятия решений для повышения качества минерального сырья, полноты раскрытия и разделения минеральных частиц в гравитационных полях, а также в результате изменений физико-химических состояний минералов при их переработке;

- разработать метод контроля изменений физико-химического состояния поверхности минералов с учетом статики и динамики природных фазовых систем (твердое тело, жидкость, газ); модели и алгоритмы автоматизированной оценки средствами вычислительной техники экологического воздействия добывающ�