多金属硫化矿浮选分选智能化控制研究展望

刘代才，李朝辉，王永红，罗建彪，田茂波

（云南华联锌铟股份有限公司，云南 文山 663701）

1 背景

云南华联锌铟股份有限公司新田选矿车间是全球单系列最大的锌锡多金属选厂，其中浮选分选作业作为车间生产效益最直接体现的关键工序，承担了车间主要产品锌、铜、硫及细粒锡石的生产任务，约占车间总产能的70%。近年来，通过对流程中关键性产品引入在线品位分析仪器以及粒度仪，实现关键指标的在线检测，并与浮选机设定的液位、充气量等参数和控制系统相结合，基本实现了由传统手工操作转为远程自动控制的目标，但因各控制模块相互独立，缺乏对整体工艺参数的分析及流程的集中控制，因此实施选矿智能控制系统的建设，对提高生产效率，降低员工的劳动强度，稳定产品产量及质量有较大的研究意义。

2 工艺流程简介

浮选作业流程采用优先浮选铜，再浮选锌，选锌尾矿磁选铁，磁选尾矿经过旋流器分级后，+0.037mm粗粒级经过粗粒脱硫除铁系统后进入粗粒重选系统，-0.037mm细粒级经过脱泥、脱硫、除铁后进入锡石浮选系统。

3 智能控制系统思路

考虑浮选分选流程本身的复杂性，由自动化转为智能化的控制难度较大，所需的人力、物力投入占比较高，建设周期长，因此智能控制系统需分步进行实施，按照先实现单作业流程的智能控制，而后逐步实施选锌、分级控制等较为复杂作业的智能控制。

结合目前较为成熟的控制技术，浮选智能控制系统主要是考虑引入泡沫成像分析和专家控制系统等新技术，依托现有的粒度仪、在线品位仪，升级现有的供气阀门，通过实现液位、气量及药剂的智能调整达到产品回收率、品位的质量稳定及提升。

图1 铜锌浮选工艺流程

3.1 泡沫图像分析仪

泡沫的优化及控制是浮选作业中尤其重要的参数指标，泡沫图像分析仪可以实时对泡沫的大小、数量、泡沫流速、颜色及稳定性进行测量并量化为数据，并在相应操作站上显示实时趋势，将测量数据作为浮选专家系统的优化控制依据，由于现场采用大型的浮选设备，按照优先浮选流程的计算思路，仅需在粗选、混精及精选段几个关键的作业点安装泡沫图像分析仪。

结合荧光在线分析、浮选过程控制系统泡沫厚度等数据，即可对整体流程的矿浆走向实现关键参数检测，并反馈给专家控制系统，实现根据现场岗位操作经验实现智能控制。

3.2 浮选专家控制系统

浮选专家控制系统通过泡沫图像分析仪测量泡沫的生成速度、稳定性、大小等数据，对浮选过程进行量化，量化后的信息用于对浮选起泡剂、浮选进气量、刮泡速率进行控制，稳定浮选槽液位、流量，通过系统控制所有阀门，防止各级浮选矿浆流的累积效应影响，在较短的时间内，平稳的达到新的稳定状态。

通过浮选入料品位、精矿品位、回收率信息，依据现场控制经验建立合理有效的浮选过程控制模型，并根据现场生产情况实时调整控制模型，实现对浮选流程的智能控制，在保证精矿品位的前提下，最大程度的提高回收率，从而达到提高回收率、节约药剂消耗的目的。

3.3 浮选机 （柱）液位的协同控制

通过监控矿浆流波动情况及各个浮选槽液位数据，通过数据分析了解矿浆流变化幅度，针对性的调整各个浮选槽阀门。使得液面波动由第一槽到最后一槽的液位波动逐渐变小。目前现场采用的是传统的PID控制逻辑，该流程针对的只是单段浮选作业流程，没有对整个作业流程进行协同控制，导致下一级的液位波动越来越大，专家系统可实现对全流程浮选槽的液位及矿浆流量进行全面综合控制，在上一槽的阀门打开进行液位控制的时候，下游的浮选槽提前开启阀门，以“容纳“新增矿浆流。达到全流程的阀门的统一，预先控制，实现全流程的液位稳定和全流程的泡沫层厚度的同步调整，进而促进浮选槽的生产工艺指标的稳步提高。

3.4 药剂优化控制

专家控制系统根据在线品位分析仪测量的给矿量品位、浓度计与流量计计算的给矿量、泡沫图像分析仪泡沫图像信息、浮选精矿品位、回收率等现场参数的变化情况，依照设定好的药剂控制模型，智能调整加药量，并根据调整药剂后的浮选效果自动优化药剂调整直至现场浮选工艺处于最佳状态，并可以预设不同给矿品位，药剂添加量的上下限，对给矿药剂调节进行限制。

3.5 品位、回收率控制

品位、回收率控制策略将综合液位控制、浮选速率控制、药剂优化控制等模块，综合对浮选流程进行控制。在保证产品合格品位的基础上，通过现场调整获得较高回收率、较高产量的控制逻辑，以保证现场的经济收益达到最大值，品位回收率专家控制系统整体控制策略为：优先控制浮选机（柱）液位、进气量、泡沫层厚度，在以上调整效果较小的情况下，再调整浮选药剂。

4 结语

通过浮选分选智能控制系统的研究应用，可实现多金属矿产资源的综合开发流程的自动、智能控制，减轻现场操作工及技术人员的劳动强度，有效的提高劳动生产率和经济效益，并可进一步提高操作人员和管理人员的工作效率，促使车间的管理水平上升到一个新的台阶。此外，智能化控制技术的实施，将大幅度的提升车间及公司的自动化、智能化控制水平，对矿山行业推进智能化选厂建设具有较好的引领和示范作用。