基于数据建模的旋流器分级效率优化研究与应用

桑锦国 张进强 杨云鹏 陆宇超 张 龙 姚 凯 肖益盖

（1.山东金软科技股份有限公司；2.招金矿业股份有限公司大尹格庄金矿；3.北京智矿磐石数据科技有限公司；4.中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司）

水力旋流器具有结构简单、生产能力大、操作弹性大、占地面积小等优点，被广泛应用于化工、矿山、环保、石油等多个行业［1-11］，几乎涉及所有分离领域，是一种利用离心力按粒度、密度分选的通用设备。揭示旋流器的动力学机理，调整影响旋流器分离效果的结构和操作参数［12-14］，才能发挥其高效、节能等特性，达到较好的分离效果。

国外早在20 世纪初便开始研究水力旋流器，早期主要研究方向是其设计优化和性能预测。近年来，随着计算机等先进技术的不断发展，水力旋流器的运行机理、内部流场特性、分级效率逐渐成为国内外研究的重点。例如，季安坤等［4］在斜板浓密机处增加水力旋流器，配合浮选工艺，达到充分回收溢流中磷灰石的效果。沈远海等［15］对选厂一、二段分级进行水力旋流器改造，大大提高了磨矿效率，稳定提升了精矿品位。王磊等［16］将水力旋流器运用于工业蒸发结晶工艺中，提高了整套工艺的处理能力和效率。胡自强等［17］采用Fluent数值模拟软件，基于雷诺应力模型对旋流器处理能力及流场进行仿真模拟，结果表明，旋流器内部空气柱稳定，内部压力梯度连续性好，轴向及切向速度场数值与实际相符合。Kyriakidis［18］使用差分进化算法（DE）进行优化研究，以找到最佳水力旋流器配置。Rocha 等［19］使用单相下的3D CFD模拟，来评估水力旋流器进料管道横截面从圆形到方形和矩形的改变，模拟表明，非圆形进料管能提供欧拉数的微小变化，表明分级效率也有所提高。

本研究将应用大数据、人工智能、边缘计算等新技术［20-21］，基于数据建模、数据分析，提供智慧决策工具，以数字化为平台，自动化为手段，提升矿山生产管理水平，实现矿山旋流分级生产质量和经济效益的大幅提高。要提高分级系统效率，既要考虑原矿泵池中的矿浆特性，又要对现场工况进行实时测控，以便总结提炼出用于指导优化生产相应的特征数据进行分析。需要分别对旋流器分级压力、产品浓度、细度等参数指标的生产数据进行分析研究，查找影响旋流器分级效率的因素。通过建立旋流器分级数据模型［22］，更好地挖掘生产效能，提高分级效率，改善生产指标。

1 现状和问题

大尹格庄金矿选矿厂已经具备相对成熟的基础自动化控制水平，由于给矿泵池液位波动频繁，会出现诸如渣浆泵频率、给矿流量与压力等参数时常性波动的情况，影响旋流器的分级效率。

大尹格庄金矿2020 年8—9 月球磨机处理量为216.69 t/h、旋流器分级效率为57%、旋流器溢流-400目和+100 目含量分别为41% 和25%、旋流器沉砂-200目含量为12.5%。

通过分析系统运行数据，发现系统稳定度较低，在球磨机给矿量基本稳定的条件下，24 h给矿压力变化频繁，且幅度较大。

2 研究目标和方法

2.1 研究目标

由于现场生产系统工况一直不稳定，难以系统性地提升分级效率。通过对磨矿后旋流器分级系统生产过程数据的分析，进行分级模型研究，为现场调整设备参数提供理论依据和数据支持，最终达到优化生产流程，提高物料分级效率，改善生产指标的目的。

2.2 研究方法

（1）研究旋流器给矿浓度、流量、溢流浓度、溢流细度、溢流流量间的关系。

（2）根据历史数据，在旋流器机理模型的指导下，通过历史数据分析，建立分级渣浆泵、旋流器以及分级泵池的仿真模型。

（3）根据仿真模型，指导实际生产作业下原矿泵池给水及渣浆泵运行参数的控制，使整个系统工作在较优的状态。

3 研究过程

3.1 通过修改控制逻辑稳定工况

通过对系统数据以及自动化控制逻辑的系统性分析，发现的问题：①分级泵池给水阀门保证了自身给泵池供水的稳定，但由于浓密机回水、事故泵回水以及一些无法计量的水流入分级泵池，即使生产矿浆稳定，分级泵池流入量也不稳定。②原有控制逻辑是根据分级泵池的液位，自动调节渣浆泵频率，由于分级泵池流入量不稳定，导致分级泵池液位持续波动，进而导致渣浆泵频繁变频，引起泵池矿浆浓度、给矿流量与给矿压力的频繁变化。③分级泵池液位的持续变化，导致整个系统始终工作在不稳定状态，无法保证旋流器的稳定运行，给矿压力与泵池矿浆浓度的持续变化，不利于旋流器分级工作，进而影响分级效率。

针对上述问题，通过多次试验，最终设计了新的控制方案：①在球磨机原矿给矿量不变的情况下，尽量保持渣浆泵频率的稳定，只有在泵池液位上升或者下降到偏离液位设定值较大时，才通过变频调整给矿流量，避免分级泵池液位超出上下限范围。②通过调整分级泵池给水阀门开度，控制分级泵池给水量，使得原矿泵池的液位保持相对稳定。

在新的控制逻辑下，分级泵池液位会有一定波动，但基本能够保持分级泵池进出物料的平衡，同时旋流器的给矿流量、给矿压力也可以基本保持稳定，在球磨机稳定工作下，整个系统的稳定程度大大提升，促使系统的分级效率保持稳定，有利于下一步的寻优工作。

经过此次控制逻辑修改，2022 年3 月24—27 日旋流器流量99%的时间运行在835～870 m3/h，波动率控制在5%以内，给矿压力99%的时间分布在82～90 MPa，波动率小于10%。

3.2 数据采样

在工况稳定的情况下，理论上可通过对现场数据的分析，建立数据模型，进行寻优。但通过对现场流量、浓度、细度测量点位的分析，发现由于工艺与仪表自身的原因，现场的浓度表、细度仪普遍存在不准确问题，并且变化率也不准确。

为此制定了部分点位数据现场取样分析，再与自动采集的数据进行关联的工作方案。从2021年12月13日开始，按照以下规则持续取样：①取样覆盖分级过程的主要工况，为了不干扰工序正常运转，数据多采自同时开启的2 台球磨机与西组渣浆泵系统。②上、下午各取样1 次，间隔时间不超过24 h，采样时系统需处于稳定状态。③分别获取旋流器给矿、溢流、沉砂的浓度和细度，但是经过数据拟合，发现数据不平衡，改为主要测量溢流、沉砂的浓度与细度，再根据大数据关联计算给矿浓度与细度。

3.3 确定优化目标

为了寻找优化的运行工况，首先需要定义如何评价运行工况的好坏，旋流器分级优化的第一重要目标是提升系统分级效率，而业界评价分级效率时一般常用分级质效率与分级量效率指标，计算方法略有差异。

针对大尹格庄金矿磨矿分级系统，通过对测量数据进行计算与对比，发现分级量效率与分级质效率的变化趋势一致，分级量效率的变化中枢为64%，而分级质效率的变化中枢为49%。

分级量效率可以较好地体现出系统的分级能力，但还应关注溢流和沉砂细度、溢流浓度及返砂比等指标。溢流细度是重要的产品质量指标，必须满足后续生产的基本要求；沉砂细度决定了系统的磨矿效率，沉砂细度过大可导致过磨、原矿处理量减少、溢流粒级分布不合理等一系列问题。

根据现场数据的分析，可以得到图1所示的数据相关关系。

由于系统存在总流量平衡、矿石平衡、水平衡、-200 目矿砂量平衡4种平衡关系。其中：

（1）总流量平衡：

式中，Qiv为给矿流量，m3/h；Qdv为溢流流量，m3/h；Qsv为沉沙流量，m3/h。

（2）矿石平衡：

式中，Civ为给矿体积浓度，%；Cdv为溢流体积浓度，%；Csv为沉沙体积浓度，%。

（3）水平衡：

（4）-200目矿砂平衡：

式中，a为按-200 目计的给矿细度，%；b为按-200 目计的溢流细度，%；c为按-200目计的沉砂细度，%。

所以这些指标并非完全独立，从中挑选给矿流量、给矿浓度、沉砂细度、溢流细度、溢流浓度与返砂比、分级效率7 个指标进行相关分析，即可以完整了解整个系统的运行情况。

根据分析，分级量效率与溢流细度呈正相关关系，返砂比与给矿流量呈正相关关系，分级量效率与溢流浓度呈负相关关系，指标相互关系见图2～图4。

从系统的优化目标看，分级量效率越高越好，溢流目标细度也是越接近越好，而溢流细度和分级量效率正相关，所以可不单独考虑溢流细度。溢流浓度应稳定在合理区间，且偏低一些较好，而溢流浓度和分级量效率负相关，分级量效率越高，溢流浓度越低，所以也可不将溢流浓度作为优化目标，只需考虑溢流浓度稳定在合理区间（一般为33%～39%）即可。同样返砂比与给矿流量正相关，但不是明确的系统优化目标，只需考虑返砂比稳定运行在合理区间（一般为2.3～3.5）即可。

综上所述，系统优化只需分析给矿流量、给矿浓度、分级量效率以及沉砂细度的关联关系，并以分级量效率及沉砂细度为后续主要指标进行优化。

3.4 建立渣浆泵给矿流量与泵池矿浆浓度的关系模型

通过采集的多组数据的比对分析，发现泵池矿浆浓度与分级效率之间存在较为明确反向相关度，即泵池矿浆浓度越低，分级效率越高。所以，在实际工况环境下，需要适当降低给矿浓度，为旋流器分级创造更佳的条件［23］。

在稳定原矿给矿的条件下，影响泵池矿浆浓度的因素较多，包括泵池的液位（体现泵池出、入矿浆的平衡与否）、沉砂流量与浓度以及渣浆泵流量，其中返砂量与浓度是泵池矿浆浓度影响的最大因素。当渣浆泵流量稳定时，即使泵池矿浆浓度波动，溢流与沉砂流量也可以相对稳定，从而削弱泵池矿浆浓度变化的影响，提高泵池矿浆浓度的稳定性。

然而，由于泵池矿浆浓度依然存在一定的波动，找到泵池矿浆浓度与渣浆泵给矿流量间的数量关系并不容易。根据查阅资料及数据分析［24］，通过开发2个模型，构建了一套物料平衡计算方法，在球磨机给矿稳定的情况下，建立泵池给矿流量与给矿浓度、沉砂浓度、溢流浓度理论值的计算关系。

3.4.1 给矿流量与沉砂流量的关系模型

根据庞学诗［25］介绍的方法，发现给矿压力与给矿流量的平方成正比关系，据此猜想沉砂流量与给矿流量平方存在线性关系，经过数据拟合，得到近似计算公式

3.4.2 给矿水量与溢流水量的关系模型

根据文献［26］，溢流和沉砂的水质量流量与给矿浆的水质量流量基本成正比关系，经过数据分析拟合，可得近似计算公式

式中，Wof为溢流中的水质量流量，m3/h；Wf为给矿矿浆中的水质量流量，m3/h。

3.4.3 根据给矿流量关联分级泵池矿浆浓度

按照上述模型，项目组开发了计算程序，可得到理想情况下给矿浓度与给矿流量的关系，根据实际测量情况，给矿流量过大极易引起跑粗等情况发生，流量一般应控制在不超过950 m3/h。比较实测结果，在给矿流量为880～950 m3/h情况下拟合结果较好。

3.5 寻找渣浆泵给矿流量与沉砂细度、溢流细度的关联关系

沉砂细度同样是衡量分级效率的一项重要指标［27］。实测发现，给矿流量与沉砂细度存在明显的负相关关系。流量越小，意味着更多比例的合格粒级返回球磨机，不利于球磨机产量的提升。

由于沉砂细度与给矿细度有明显关系，给矿细度又在很大程度上取决于磨矿的控制，在本项目中属于不受控指标，所以项目组只给出了近似的拟合结果，旨在建立一个给矿流量与沉砂细度趋势上的关联关系，即

式中，C为沉砂细度（-200 目），%；t为泵池的矿浆细度（-200目），%。

同样，可得到给矿流量与溢流细度的相关关系，即

式中，b为溢流细度（-200目），%。

3.6 通过寻优确定合适的渣浆泵给矿流量

优化旋流器分级效率其实是一个多目标问题，如果单纯提升分级效率，会引起沉砂细度的提高，而降低沉砂细度又会影响分级效率。为此，经过分析现场数据（表1），最终确定给矿流量控制在920 m3/h附近时，可在分级效率、沉砂细度之间找到一个较为平衡的状态。

3.7 确定合适的渣浆泵频率

渣浆泵的流量与频率存在明显的线性相关关系，但当渣浆泵长期运行后，其运行效率会逐步降低，同样的给定频率，流量呈逐步下降趋势，直至对渣浆泵进行大修或者更换。图5 给出了在频率为35 Hz时随累计给矿量增大的渣浆泵流量变化情况。

因此，为了稳定渣浆泵的流量，采用线性回归［28］的方法，不断对渣浆泵频率与流量的关联关系进行拟合，并根据球磨机开启状态，给出合适的建议频率，便于现场使用。图6最底部靠右侧方框内为现场操作人员建议的渣浆泵调控频率。

4 现场应用和调试

通过对现场测量仪表进行数据分析及关联，发现由于给矿浓度表安装位置的原因，难以校对，无法正常测定浓度值；溢流浓度通过细度仪读取，时间间隔长，故障率高，维护成本也高。浓度值的缺失又导致现场返砂比计算不准确，生产数据难以给现场技术人员以有意义的操作指导，因此，将开展选优工作。

首先，经过大数据关联以及与渣浆泵给矿频率变化的对比分析，西组渣浆泵给矿流量表相对准确，可靠性也较高，故将西组渣浆泵给矿流量表定为旋流器分级系统的基准仪表，用以矫正东组渣浆泵给矿流量表与溢流流量表。

校验思路：根据溢流流量表与溢流浓度计算溢流矿量，从物料平衡看，一段时间内，溢流矿量与球磨机处理量应趋于平衡，再通过大数据进行关联，确定溢流流量实际数应为测量数减55 m3/h。同时，虽然旋流器构造有所不同，当分别开动东组与西组渣浆泵，溢流流量相等时，东组、西组旋流器给矿也应大致相等，以此关联东组渣浆泵给矿流量实际数应为测量数减85 m3/h。以此逻辑为基础，开发程序持续修正流量计数据。数据修正前后结果见图7。

其次，通过数据分析，发现即使渣浆泵给矿流量保持不变，溢流流量也会有所波动。这种波动实际上就是分级泵池浓度的微小变化导致的，这也引发了一个思路，可以根据渣浆泵给矿流量以及溢流流 量，推算出分级泵池的矿浆浓度、溢流浓度以及返砂比。

根据此思路，开发了回归模型，用以模拟现场各项浓度分析，并根据现场录入数据，不断进行修正，提升现场技术与管理人员对工况的掌握。

5 实施效果

2022 年2 月，持续开展测试工作，渣浆泵给矿量保持在920 m3/h附近，测试结果见表2，目标与完成情况见表3，对应的溢流、沉砂粒度见表4。

从表4 可以看出，旋流器溢流-325 目占42.06%、+100目占25.54%，这与立项前数据并未发生明显变化，粗、细粒级产率较高问题有待对球磨机磨矿作业进行优化。

从经济效益的角度，项目组就立项前后磨矿分级作业成本进行了分析，仅就分级效率提高导致球磨机处理量提高3 t/h，单位能耗、钢耗下降年可增加经济效益69万元。

6 总结

（1）依托数据分析平台，实现了旋流器分级系统多维度数据模型支持下的现场参数优化，建立了旋流器分级系统现场设备和工艺的数字化映射，能更加真实反映现场工况。

（2）挑选给矿流量、给矿浓度、沉砂细度、溢流细度、溢流浓度、返砂比、分级效率等7个指标进行相关分析，研究表明，系统优化只需分析给矿流量、给矿浓度、分级量效率以及沉砂细度的关联关系，并以分级量效率及沉砂细度为后续主要指标进行优化。基于数据建模的旋流器分级效率优化研究与应用，不仅是针对磨选工序的一个关键环节进行的基于数据建模、优化控制、自动寻优的创新探索，更是与现场专业人员、工艺专家、自动化控制工程师、数据工程师、系统开发工程师等多个专业合作，突破传统方法，利用新理念、新工具、新方法，解决现场顽固难题的一次有益尝试。

（3）通过查阅资料及数据分析，开发了2个模型，构建了一套物料平衡试算方法，在球磨机给矿稳定的情况下，建立了给矿流量与给矿浓度、沉砂浓度、溢流浓度理论值的计算关系。通过拟合分析现场数据，最终确定给矿流量宜控制在920 m3/h 左右，可在分级效率、沉砂细度找到一个较为平衡的状态。大尹格庄金矿大数据平台是智慧矿山建设的基础和核心，系统秉承“数据资源化”的理念和方法，将散落的生产数据与设备运行参数同生产计划、设备物资使用等信息融合，打破数据孤岛壁垒，不断对数据进行变形加工，提升数据的价值密度，创造并输出对实际生产有积极意义的数据，释放数据价值。

（4）根据模型模拟，给出现场浓度和返砂比目标，由系统运行数据进行二次修正，从而提升仿真模型的精确度，能有效运用于工程实际，不仅提高了球磨机的工作效率、节约了投入，而且为公司的数字化转型，建设智慧矿山打造了数据基座。