【摘要】：生產(chǎn)中一直將磨礦細度作為考核磨礦的主要指標,往往卻忽略了磨礦產(chǎn)品粒度均勻性對選礦指標的影響,許多選廠磨礦分級產(chǎn)品的粒度分布存在“兩頭多、中間少”的現(xiàn)象,磨礦產(chǎn)品粒度不均勻性逐漸成為制約選廠選礦指標穩(wěn)定和提升的瓶頸。如何有效提高磨礦產(chǎn)品的粒度均勻性始終是選礦工作者研究的主要課題之一,近年來取得了一系列重要成果,如選擇高效的磨礦分級設備、改進磨礦分級工藝流程、合理調整磨礦分級工藝參數(shù)等措施。本文根據(jù)德興銅礦大山選廠礦石的力學性質和磨機給料的粒度特性,通過合理調整補加球荷來提高磨礦產(chǎn)品粒度均勻性。在大量浮選試驗的基礎上,利用統(tǒng)計回歸分析法建立了浮選回收率與磨礦產(chǎn)品粒度均勻性的多元線性回歸模型。在實驗室針對選廠5.5×8.5m溢流型球磨機的初裝球荷和補加球荷進行研究。通過對各初裝球荷的磨礦產(chǎn)品中間易選級別-0.2+0.01Omm產(chǎn)率、磨機-0.074mm利用系數(shù)、磨礦技術效率等指標的綜合分析,得到最佳的初裝球荷為：Φ70：Φ60：Φ40：Φ30=20：30：20：30,并在最佳初裝球荷的基礎上得到最佳的補加球荷為：Φ70：Φ60：Φ40=35：35：30。鑒于選廠生產(chǎn)條件和球倉實際情況的限制,在只能添加Φ80mm和Φ50mm兩種鋼球的情況下,通過試驗確定在生產(chǎn)中可適當增加Φ50mm鋼球的比例來實現(xiàn)較為理想的磨礦效果。在實驗室試驗研究的基礎上,選擇選廠一臺5.5×8.5m溢流型球磨機進行補加球荷的工業(yè)試驗,工業(yè)試驗結果表明：通過增加Φ50mm小鋼球的比例能有效有效改善磨礦指標,并確定最終的補加球荷為Φ80：Φ50=55：45。合理調整補加球荷后,一方面有效提高了磨礦分級產(chǎn)品的粒度均勻性,工業(yè)試驗后,旋流器溢流中-0.2+0.038mmm可選粒級、-0.074mm含量分別增加5.86和3.83個百分點,+0.2mm過粗粒級含量減少了3.75個百分點。二是有效提高了磨機工作效率和旋流器分級效率,主要表現(xiàn)在工業(yè)試驗穩(wěn)定期內試驗磨機比對比磨機的臺時處理能力提高了3.61 t·h-1,試驗前后磨機的-0.074mm利用效率、-0.2+0.038mm利用效率分別提高了7.00%、11.56%；旋流器分級效率提高6.00個百分點。此外,銅的選礦指標也得到明顯提高,試驗磨機的銅精礦的產(chǎn)率和回收率分別比對比磨機的分別提高了0.51和1.24個百分點,同時降低了尾礦品位,減少了金屬的流失,達到了優(yōu)化磨礦粒度均勻性從而提高銅浮選指標的目的。將大山選廠銅粗選回收率、原礦品位、銅粗精品位、磨礦產(chǎn)品中-0.2+0.038mm易選粒級含量作為樣本考查值進行多元線性回歸分析,利用EViews軟件根據(jù)最小二乘法估計模型參數(shù),經(jīng)各種檢驗最終得到銅粗選回收率與原礦品位、銅粗精品位、磨礦產(chǎn)品中-0.2+0.038mm易選粒級含量的多元線性回歸模型：ε=36.28871+33.22137α-1.279861β+0.916851γ,回歸模型表示的實際含義與大山選廠生產(chǎn)情況相吻合,對選廠生產(chǎn)管理具有一定的指導意義。
[Abstract]:In production, grinding fineness is always regarded as the main index of checking grinding, but the influence of grain size uniformity of grinding product on mineral dressing index is neglected. The particle size distribution of many grinding and classification products in many dressing plants has the phenomenon of "more two ends and less middle". The grain size inhomogeneity of grinding products has gradually become the bottleneck restricting the stability and promotion of ore dressing index in concentrator. How to effectively improve the particle size uniformity of grinding products has always been one of the main topics studied by concentrators. In recent years, a series of important achievements have been obtained, such as the selection of efficient grinding and classification equipment and the improvement of grinding and classifying process flow. Reasonable adjustment of grinding classification process parameters and other measures. According to the mechanical properties of ore in Dashan dressing Plant of Dexing Copper Mine and the particle size characteristics of mill feed, the grain size uniformity of grinding products is improved by reasonable adjustment of adding ball load. Based on a large number of flotation tests, a multivariate linear regression model between flotation recovery and particle size uniformity of grinding products was established by statistical regression analysis. The initial loading and adding ball load of 5.5 脳 8.5 m overflow ball mill were studied in laboratory. Based on the comprehensive analysis of the intermediate grade -0.2 0.01Omm yield, the mill utilization coefficient of -0.074 mm, and the grinding technical efficiency, etc. The best initial charge is 桅 70: 桅 60: 桅 40: 桅 30: 30: 20: 20: 20: 30, and on the basis of the best initial load, the best ball charge is 桅 70: 桅 60: 桅 4035: 35: 30. In view of the limitation of the production conditions and the actual conditions of the ball bunker in the separation plant, under the condition that 桅 80mm and 桅 50mm steel balls can only be added, it is determined by experiments that the proportion of 桅 50mm steel balls can be appropriately increased in production to achieve a more ideal grinding effect. On the basis of laboratory test, a 5.5 脳 8.5m overflow ball mill was selected to carry out the industrial test of adding ball load. The industrial test results show that the grinding index can be improved effectively by increasing the proportion of 桅 50mm small steel ball. The final addition charge is determined to be 桅 80: 桅 50: 55: 45. After reasonable adjustment of ball load, on the one hand, the particle size uniformity of grinding and classifying products is effectively improved, and after industrial test, In the overflow of hydrocyclone, the content of -0.2 0.038mmm optional grain-grade (-0.074mm) increased by 5.86% and 3.83%, and the content of too coarse grain of 0.2mm decreased by 3.75%. Second, the efficiency of mill and cyclone classification is improved effectively. The main results are as follows: in the stable period of industrial test, the processing capacity of the test mill is increased by 3.61t / h compared with that of the contrast mill, the utilization efficiency of the mill is increased by -0.074mm and the utilization efficiency of -0.2 0.038mm is increased by 7.007.56% and the classifying efficiency of the hydrocyclone is increased by 6.00% before and after the test. In addition, the mineral processing index of copper has been improved obviously. The yield and recovery rate of copper concentrate in the test mill have been increased by 0.51 and 1.24 percentage points, respectively, compared with the contrast mill, and the tailing grade has been reduced, and the loss of metal has been reduced. The aim of optimizing the homogeneity of grinding granularity and improving the flotation index of copper is achieved. The recovery rate of copper crude separation, the grade of raw ore, the quality of copper and the content of -0.2 0.038mm in grinding products were used as sample checking values for multivariate linear regression analysis. The model parameters were estimated by EViews software according to the least square method. After various tests, the multivariate linear regression model of copper recovery rate and grade of raw ore, fine copper position and -0.2 0.038mm easy to be grained grain content in grinding products is obtained. The regression model is 蔚 36.28871 33.22137 偽 -1.279861 尾 0.916851 緯. The actual meaning of the regression model is in agreement with the production situation of Dashan concentrator. It has certain guiding significance to the production management of the separation plant.
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TD923

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本文編號：2168336