تعیین برخط ساختار کف در سلول فلوتاسیون صنعتی مس سونگون

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد فرآوری مواد معدنی، دانشگاه تربیت مدرس تهران

2 استادیار فرآوری مواد معدنی، دانشگاه تربیت مدرس تهران

3 دانشیار نانومواد، دانشگاه تربیت مدرس تهران

چکیده

شناخت ناحیه کف به عنوان خروجی فرآیند فلوتاسیون می‌تواند در کنترل هرچه بهتر این فرآیند مؤثر واقع شود. ازآنجایی‌که ساختار فیزیکی کف نشان‌دهنده شرایط کارکردی سلول فلوتاسیون است لذا می‌توان با توجه به ویژگی‌های آن، کیفیت عملیات جدایش را تخمین زد. با پیشرفت فناوری عملیات پایش و کنترل با استفاده از سیستم‌های برخط انجام می‌پذیرد. روش مبتنی بر آنالیز تصویر یکی از روش‌های رو به رشد در این زمینه است. استفاده از دستگاهی که بتواند به صورت برخط وضعیت و کیفیت کف را سنجیده و مرتباً آن را گزارش دهد می‌تواند علاوه بر کنترل تغییرات ساختاری کنسانتره، میزان مواد شیمیایی مصرفی در سلول را در سطوح بهینه نگه داشته و عملاً ثبات در کارایی جدایش واحد فلوتاسیون را فراهم آورد. در این مقاله تغییرات ساختار کف در سلول کلینر کارخانه فرآوری مس سونگون مورد بررسی قرار گرفت. مساحت، محیط، کشیدگی و قطر فرت حباب‌ها و توزیع آن‌ها که از ویژگی‌های ساختاری کف محسوب می‌شوند جهت کنترل تغییرات سلول فلوتاسیون به صورت برخط محاسبه و به منظور کلاس‌بندی کف استفاده شد. تصاویر کف با استفاده از الگوریتم کامینز و دو ویژگی‌ مساحت و قطر فرت حباب در سه کلاس کف خشک، کف تر و کف سخت خوشه‌بندی شد. نتایج نشان داد در کف خشک، حباب‌های سطح کف در بازه ابعادی وسیع‌تری قرار دارند. این نوع کف ازنظر بار، تحرک، پایداری و ساختار در حالت ایده‌آل قرار دارد، همچنین عیار این نوع کف در بازه 25 تا 29 قرار می‌گیرد؛ اما کف تر و کف سخت برخلاف کف خشک به دلیل استفاده کم و یا بیش‌ازحد برخی از افزودنی‌های شیمیایی ازنظر بار، تحرک، پایداری و ساختار کف در حالت بهینه قرار ندارند؛ همچنین عیار کف تر و سخت به ترتیب در بازه 22 تا 27 و 20 تا 24 است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Online determination of froth structure in industrial flotation cell of Sungun copper processing plant

نویسندگان [English]

  • Soroush Namdari 1
  • Mahdi Mohseni 2
  • Reza Poursalehi 3
1 Department of Mineral Processing, Faculty of Engineering Faculty of Engineering & Technology, Tarbiat Modares University
3 هیات علمی
چکیده [English]

Froth recognizing as the output of the flotation process can be efficient in better control of this process. Since the physical structure of the froth indicates the operational conditions of the flotation cell, the quality of the separation can be estimated according to its characteristics. Technological advances have led to monitoring and control operations using online systems. Image analysis method is one of the growing methods in this field. In addition to control the structural changes of the concentrate, using a device that can measure the quality of the froth online and report it regularly can keep the amount of chemicals consumed in the cell at optimal levels, and provide stability in the separation efficiency of the flotation unit. In this paper, changes in the froth structure of cleaner cell of Sungun copper processing plant were investigated. The area, circumference, elongation and diameter of the bubbles and their distribution, which are structural features of the froth, were calculated online to control flotation cell changes and used to classify the froth. Froth images were clustered in three classes of dry, wet and stiff froth using K-means algorithm and two characteristics of bubble fret area and diameter. The results showed that in dry froth, bubbles of froth surface are in a wider range of dimensions. This type of froth is in optimal condition in terms of load, mobility, stability and structure, also the grade of this type of froth is in the range of 25 to 29. Though, unlike dry froth, wet and hard froths are not in optimal condition in terms of bubble load, mobility, stability and structure due to the use of more or less excessive chemical additives. Also, the grades of wet and hard froths are in the range of 22 to 27 and 20 to 24, respectively.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Flotation
  • Image analysis
  • Froth structure
  • Feature extraction
  • Classification
منابع Fuerstenau, M. C., Jameson, G. J., & Yoon, R. H.; 2007, “Froth flotation: a century of innovation” ، SME.## Kordek, J. and Lenczowski, S.; 1988, “The Evaluation of flotation froth images by the optical method” ،In Proc. Of XVJ International Mineraiprocessing Congress, Stockholm, Vol. 86, pp. 481-486.## Kaartinen, J., Haavisto, O. and Hyotyniemi, H.; 2006, “On-line colour measurement of flotation froth” ،Spectrum, 400, p.1000nm.## Wang, J. S., Han, S. and Shen, N. N.; 2014, “Improved GSO optimized ESN soft-sensor model of flotation process based on multisource heterogeneous information fusion” ،The Scientific World Journal.## Massinaei, M.; 2015, “Estimation of metallurgical parameters of flotation process from froth visual features” ،International Journal of Mining and Geo-Engineering, 49(1), pp.75-81.## Zhang, J., Tang, Z., Liu, J., Tan, Z. and Xu, P.; 2016, “Recognition of flotation working conditions through froth image statistical modeling for performance monitoring” ،Minerals Engineering, 86, pp.116-129.## Romachev, A., Kuznetsov, V., Ivanov, E. and Jorg, B.; 2020, “Flotation froth feature analysis using computer vision technology” ،In E3S Web of Conferences, Vol. 192, p. 02022. EDP Sciences.## Bezuidenhout, M., Van Deventer, J.S.J. and Moolman, D.W.; 1997, “The identification of perturbations in a base metal flotation plant using computer vision of the froth surface” ،Minerals engineering, 10(10), pp.1057-1073.## Wang, W., Bergholm, F. and Yang, B.; 2003, “Froth delineation based on image classification” ،Minerals Engineering, 16(11), pp.1183-1192.## Zhao, J., Wang, H., Zhang, L. and Wang, C.; 2015, “The method of flotation froth image segmentation based on threshold level set” ،Advances in Molecular Imaging, 5(02), p.38.## Horn, Z.C., Auret, L., McCoy, J.T., Aldrich, C. and Herbst, B.M.; 2017, “Performance of convolutional neural networks for feature extraction in froth flotation sensing” ،IFAC-PapersOnLine, 50(2), pp.13-18.## Liang, X.M., Tian, T., Liu, W.T. and Niu, F.S.; 2020, “Flotation Froth Image Segmentation Based on Highlight Correction and Parameter Adaptation” ،Mining, Metallurgy & Exploration, 37(2), pp.467-474.## Jian, H., Lihui, C. and Yongfang, X.; 2020, August, “Design of Soft Sensor for Industrial Antimony Flotation Based on Deep CNN” ،In 2020 Chinese Control And Decision Conference (CCDC), pp. 2492-2496.## Image J software, Documents, available from: http://rsbweb.nih.gov/ij, 2021.##