研究磨矿过程的稳态检测与优化

贺 驰

（辽宁省核工业地质二四一大队有限责任公司，辽宁 丹东 118100）

选矿本身是一个相对比较复杂的工业生产过程，所有来自于采矿场的矿石，需要经过选矿过程当中涉及到的各个作业，最后才能够得到符合标准要求的情况。在选矿作业具体展开中，主要涉及到的环节包括破碎筛分以及磨矿分级等。每一个环节都具有一定的复杂性特点，不仅会涉及到动力学过程，而且还会涉及到物理以及化学过程，尤其是碎矿筛分以及磨矿分级可以被看作是其中必不可少的重要工序。磨矿作业在选矿场的建设和发展中，需要投入的资金比例相对比较大，同时磨矿产品自身的质量将会对整个选别环节指标产生一系列影响。

1 磨矿过程的稳态检测与优化意义

系统的动态优化可以被看作是针对各种不同类型控制变量的一种控制方式，与干扰变量进行结合，实现不可测变量有针对性的估计。针对各种不同类型的系统设定值进行有效的计算，促使系统可以实现安全稳定的运行，同时能够达到控制要求。稳态优化主要是与系统现阶段的操作特性进行结合，在保证可以满足约束条件的基础上，能够促使系统在运行时满足新时期背景下提出的个性化要求，保证可以将目标函数要求落实到实处。

稳态优化在实践中主要是针对扰动影响进行分析，对系统自身的最优设定值进行深入探寻，大多数情况下与经济效益之间具有一定关联性的优化，可以被看作是稳态优化的主要范围。在系统连续过程当中，将过程操作作为基本约束条件，利用某种经济指标实现对目标的优化[1]。将寻优计算得出的最优生产工艺参数直接提供给相对应的操作人员进行有效落实，整个过程可以被看作是离线优化的过程，如果在实践中可以直接将最优工艺参数直接看作是控制器的设定值，由控制系统进行操作，那么整个过程可以被看作是在线优化。

磨矿过程的优化可以被看作是在线稳态优化，在这个磨矿过程当中，最为重要的任务之一是要促使磨矿原料粉碎到合适的粒度，促使有用的矿物成分能够直接从脉石当中进行解离，或者不同有用成分相互之间可以实现有效解离，这样能够为后续的选别过程提供可靠的原料作为支持。由于各种不同类型的选矿方法以及工艺流程，根据现实情况的不同粒度组成的物料，其自身对应的选矿效率具有非常明显的差异性。同时不同物料分选力度的下限也大不相同，因此要针对给定的矿石以及选矿流程，与磨矿产生最适合的粒度进行结合。粒度组合给料具有非常重要的影响和作用，磨矿过程稳态优化可以被看作是在整个生产技术经济指标的出发点，针对整个磨矿过程的最优工作状态操作参数进行找寻和利用[2]。在实践中要保证磨矿产品质量的提升，从中获取到最优粒度组成的磨矿产物。通常情况下可以表现成为解离充分以及过粉碎碎轻等，磨矿作业在具体展开中会涉及到的影响因素相对比较多，同时影响因素大多数比较复杂，磨矿过程稳态优化涉及到的内容相对比较广泛。要想从根本上保证磨矿过程两个目标的稳态优化相对比较困难，过去在优化研究方面主要是针对矿石对象以及流程特点等展开有针对性的分析。将其中涉及到的重点内容作为主攻方向，但是在实际生产中，两个目标是需要同时进行综合考虑。优化的最终结果可以直接被看作是磨矿过程可控变量的一种给定值，磨矿过程的整个优化和完善在某种程度上可以被看作是在线稳态多目标的优化。

2 磨矿过程的系统分析与稳态检测

2.1 磨矿过程的系统分析

在磨矿过程中，磨机的粉磨将会对磨矿过程产品自身的质量以及产量产生直接性的影响。分级过程主要是针对合格或者不合格磨矿产品有针对性的分离处理，促使合格产品可以直接进入到下一系列的工作当中，不合格的产品会直接被送入到磨机当中进行妥善处理。针对磨矿系统的整个状态进行客观分析，同时对数学模型进行科学合理的构建和利用，在正常生产中返砂量以及皮带机给料量相互之间可以被看作是循环负荷，其自身的变化范围大概控制在2～5左右[3]。

2.1.1 系统的稳定

在动态平衡状态下的磨矿过程工作状态相对比较稳定，在此状态下的磨矿过程可以被看作是典型平稳随机过程。除了各种不同类型随机干扰会产生的一系列波动影响之外，各变量的均值并不会受到时间影响而发生一系列的变化。介质通常情况下会直接沿着磨机的长度方向进行有效分布，以此为基础，保持均匀状态。物料力度的分布梯度会呈现出普遍状态，因此在整个输入的条件下，其自身的稳定性能够保证系统的稳定输出。

2.1.2 系统的失稳与漂移

对于任何不稳定的外部输出而言，势必都会导致系统状态受到影响而发生一系列变化。系统在受到波动影响之后，外部输入会小于处理能力，系统自身的状态波动会导致输出波动受到影响，系统自身可以达到一种新动态平衡点。系统在受到波动之后，其自身的外部输入与系统处理能力相比要更大一些的时候，介质无法及时将物料进行有效排放[4]。物料的积累导致介质的粉磨作用会受到严重的削弱影响，导致物料在整个磨机内越来越多。

2.2 磨矿过程的稳态检测

针对磨矿过程模型进行稳态优化之前，为了从根本上保证优化结果的有效性和针对性，需要针对整个磨矿过程是否处于稳定状态进行合理的判断。只有处于稳态状态下，系统优化结果才能够给予正确的引导和支持。

2.2.1 稳态检测变量的选择

磨矿过程的稳态优化结果可以被看作是被磨矿控制提供有效设定值的基础，磨矿过程的稳定控制会涉及到给矿过程以及磨矿浓度等各方面的有效控制。磨矿过程多变量稳定控制对应的控制变量可以分为给水量以及分级机补加水等，由于受到控变量的影响，必须要保证磨矿过程能够达到的稳态状态才能够实现优化。也就是在实践中只要保证给矿量以及给水量等可以处于稳态状态下，这样才能够保证整个磨矿过程的稳定状态。

2.2.2 稳态的基本概念

工业过程的稳态形式具有非常明显的广义性特点，会涉及到的内容包括周期、稳态以及常值稳态等，由于工况的不断变化，设定点的调整等因素带来的一系列影响，过程稳态也会在各种不同类型的稳态形式中发生一系列变化。也就是在一段时间范围内，过程变量会逐渐呈现出一种相对比较稳态的形式。在另一时间段内则可以以其他的形式表现出来，在整个时间段范围内，过程当中的各变量也会呈现出不同的稳态形式。

3 磨矿过程的多目标模型分析与优化仿真

3.1 磨矿过程的多目标模型分析

3.1.1 决策变量

决策变量是指针对目标有决定性影响的变量，与现阶段的研究结果进行结合，决策变量主要是在磨矿过程数学模型开始建设的基础上，利用决定性准数对其进行合理的判断。其中包括给料力度分布因子、给料因子、介质填充因子、介质冲击作用因子以及介质研磨作用因子和磨矿浓度、磨机转速率。这些都可以被看作是整个磨矿工艺操作当中直接或者间接变量的影响参数。在实际生产中，这些变量要与目前的实际生产条件进行结合，这样才能够保证整个生产过程的有效性和针对性。

3.1.2 目标函数

目标函数可以被看作是在正确优化思想影响下的一种选定，由决策变量来表达，将其直接看作是指标函数的一种评价方式。与目前现有的数学模型进行结合，对选中的产品转化率模型以及产品粒度分布模型等进行合理分析，这样可以将其看作是优化目标函数。通过这种方式在实践中的合理利用，由于产品转化率模型以及磨矿产品自身力度分布模型能够对整个磨矿产品自身的质量以及产量进行有针对性的描述，会直接影响到整个选矿厂的经济效益。在现实操作中，促使其能够达到一种相对比较理想的水平，由此可以看出，磨矿过程的优化可以被看作是一个多目标优化的问题。与目前磨矿过程数学模型当中的推导结果进行结合分析时，发现产品转化率方面，如果从量的角度出发，可以对磨机自身的粉磨能力进行有效反馈，数值越大就意味着和磨矿产品的产量越大，系统自身的粉磨能力越强。产品粒度分布因子如果从质的角度出发对其进行分析，可以对磨矿粉磨能力进行有效反馈，意味着整个磨机产品当中过粗或者过细的颗粒相对比较少，对于后续一系列作业的开展而言可以提前打下良好基础。

3.1.3 约束条件

现阶段多目标优化当中主要的问题是带约束条件的优化问题相对比较多，约束条件形式包括由等式约束以及不等式约束。在整个优化过程当中，决策变量需要在整个决策空间当中对其自身的取值进行有效的变化，促使目标函数能够获取到对应比较理想的数值，但是对于系统操作而言，其自身的决策变量会受到各种不同类型因素的影响。为了从根本上保证整个系统在运行时的稳定性，促使各约束条件在形式上都能够给出更加具体的工艺要求，对上下界约束进行合理的选择和利用。与磨矿机械设备、生产时的基本操作条件进行结合，最终可以得到的决策变量约束集如表1所示。

表1 决策变量约束集

4 结语

磨矿过程的稳态优化对于磨矿产品自身产量和质量提升而言，具有非常重要的影响和作用。磨矿过程的稳态检测可以被看作是磨矿过程稳态优化的必要前提条件，只有处于相对比较稳态的状态下，才能够保证优化的效果。工业过程的稳态本身具有一定的广义性特点，因此在整个磨矿中，需要对整个过程是否处于稳态状态进行有效的检测。正态分布法是目前比较常见的一种方式，在实践中的整体应用效果普遍比较良好，有利于为磨矿过程的稳态优化效果提供保障[5]。