Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ теории и практики опробования 9
1.1. Основы теории и практики опробования 9
1.2. Законы распределения массовой доли компонента в рудах и продуктах обогащения 14
1.3. Формирование погрешности опробования 18
1.4. Влияние погрешностей на результаты товарного баланса 23
1.5. Методы и техника опробования руд и продуктов обогащения 27
1.6. Постановка задач исследования 36
Глава 2. Погрешности опробования продуктов обогащения, связанные с асимметрией распределений 40
2.1. Распределения массовой доли полезного компонента в точечных пробах 40
2.2. Вероятная систематическая погрешность 46
2.3. Связь вероятной систематической погрешности со случайной 53
2.4. Методическая погрешность опробования 56
2.4.1. Возникновение методической погрешности опробования 56
2.4.2. Исследование влияния распределения массовой доли ценного компонента на число параллельных проб для анализа 58
2.5 Выводы 67
Глава 3. Исследование формирования невязки товарного баланса для продуктов с асимметричным распределением ценного компонента 69
3.1. Погрешность определения массы ценного компонента 69
3.2. Случайная погрешность невязки 70
3.3. Вероятная систематическая погрешность невязки 74
3.4. Общие закономерности изменения допустимой невязки 77
3.5. Выводы 79
Глава 4. Разработка и внедрение технических решений опробования продуктов с асимметричным распределением ценных компонентов 81
4.1. Разработка и испытания сократителя-пробоотбирателя 81
4.2. Испытания измельчительной установки 92
4.3. Методика опробования продуктов, содержащих благородные металлы 96
4.4. Технологическая линия механизированного отбора проб от крупнотоннажных продуктов 106
4.5. Выводы 107
Заключение 109
Список литературы 112
Приложения 132
- Законы распределения массовой доли компонента в рудах и продуктах обогащения
- Вероятная систематическая погрешность
- Случайная погрешность невязки
- Испытания измельчительной установки
Введение к работе
Основой планирования производственной деятельности горнообогатительных предприятий, взаимных расчётов между их технологическими подразделениями, а также внешними потребителями является информация о качественных и количественных показателях руд и продуктов обогащения. Это определяет важность результатов опробования в производственной деятельности горно-обогатительных предприятий.
Достоверный контроль технологического процесса является необходимым условием для составления основных документов, характеризующих эффективность работы предприятия - технологического и товарного балансов. Погрешности составленных балансов зависят от погрешностей отбора и подготовки проб, погрешностей анализа проб.
Большой вклад в развитие теории опробования внесли М.Н. Альбов, Н.В. Барышев, С.А. Батугин, Е.С. Грумель, П. Жи, П.Л. Каллистов, Ш.Ш. Кипчис, Н.В. Карпенко, Ж.Г. Кинг, Козин В.З., Ю.А. Кудрявцев, А.А. Куликов, М.Ф. Локонов, К.Л. Пожарицкий, Г.И. Прейгерзон, Ю.А. Ткачёв, Г.А. Хан, Г.О. Чечотт, Е.Д. Чёрный, А.А. Шеин и другие учёные. В частности, получены выражения для определения минимальной массы пробы, необходимого числа проб. Также проведены исследования в области распределений массовой доли полезного компонента в массиве, определены составляющие результирующей погрешности опробования, разработаны методики расчётов технологического и товарного балансов и др. К настоящему времени предложены различные конструкции аппаратов для отбора и сокращения проб.
Тем не менее до настоящего времени остаются недостаточно изученными закономерности формирования погрешности определения массовой доли ценного компонента с учётом влияния асимметрии распределения этого компонента в продуктах обогащения, хотя основная масса опробуемых продуктов отличается асимметричным распределением мас-
совой доли ценного компонента в них. Для большинства предприятий актуальны проблемы сведения баланса, несовершенства технических средств и методик опробования. В связи с этим направление исследований в области формирования погрешностей опробования руд и продуктов обогащения с асимметричным распределением ценных компонентов является актуальным и заслуживает внимания.
Объектом исследования являются продукты с асимметричным распределением ценных компонентов, а закономерности формирования погрешностей при опробовании таких продуктов составляют предмет исследования.
Цель диссертационной работы заключается в методическом и аппаратурном обеспечении опробования продуктов с асимметричным распределением ценных компонентов.
Идея работы заключается в устранении и учёте влияния асимметричности распределения ценных компонентов на качество опробования.
Основные задачи исследования:
Изучение влияния распределения массовой доли ценного компонента в точечных пробах на величину погрешностей опробования.
Исследование влияния асимметричности распределения массовой доли полезного компонента в опробуемых продуктах на невязку товарного баланса.
Разработка методики и аппаратуры для опробования продуктов с асимметричным распределением ценных компонентов.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались следующие методы исследований: методы технологических, лабораторных и опытно-промышленных испытаний, методы прикладной математики, математической статистики и анализа, теории вероятностей, имитационного и физического моделирования.
Основные научные положения, выносимые на защиту:
Закономерности влияния распределения массовой доли ценного компонента на величину погрешностей опробования.
Особенности формирования невязки товарного баланса при опробовании продуктов с асимметричным распределением массовой доли ценного компонента.
Методика опробования продуктов с асимметричным распределением ценных компонентов.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций диссертации подтверждаются результатами экспериментов, значительным объёмом экспериментального материала, удовлетворительной сходимостью результатов теоретических и экспериментальных исследований, положительными результатами использования разработок в практике опробования. Относительная погрешность опробования по предложенной методике не превышает 1,4 %.
Научная новизна работы заключается в следующем:
Выявлены закономерности и количественные зависимости влияния распределения массовой доли ценного компонента на формирование вероятной систематической и методической погрешности опробования.
Установлен факт и условия существования положительной невязки товарного баланса при опробовании продуктов с асимметричным распределением ценных компонентов.
Научно обоснованы и разработаны новая методика и аппараты опробования продуктов с асимметричным распределением массовой доли ценного компонента.
Практическая значимость работы состоит в разработке технологической схемы и методики опробования отходов, содержащих благородные металлы, типоразмерного ряда сократителей-пробоотбирателей для опробования руд и продуктов обогащения.
Реализация результатов работы. Разработанные в диссертации технические решения использованы на Екатеринбургском заводе обработки цветных металлов (ЕзОЦМ) ПРИ опробовании отходов, содержащих благородные металлы. Внедрение разработок позволило ЕзОЦМ повысить достоверность определения качественных и количественных показателей, на основе чего стало возможным осуществлять взаимовыгодные расчёты с поставщиками и заказчиками.
Апробация работы. Основные положения и результаты
диссертационной работы докладывались и обсуждались:
на Международном совещании «Проблемы комплексной переработки минерального сырья и охраны окружающей среды» (Плаксинские чтения), (г. Петрозаводск в 1998 г.); Международной научно-технической конференции «Проблемы извлечения благородных металлов из руд, отходов обогащения и металлургии» (г. Екатеринбург, 1998 г.); VII Международной научно-технической конференции «Производство и эксплуатация изделий из сплавов благородных металлов» (г. Екатеринбург, 1999 г.); Международной научно-технической конференции «Проблемы геологии и разведки месторождений золота, извлечения благородных металлов из руд, отходов производства» (г. Екатеринбург, 1999 г.); Международной научно-технической конференции «Проблемы разведки, добычи и обогащения руд благородных металлов и техногенного сырья» ( г. Екатеринбург, 2000 г.) ; Международном совещании «Научные основы и прогрессивные технологии переработки труднообогатимых руд и техногенного сырья благородных металлов» (Плаксинские чтения), (г. Екатеринбург, 2001 г.); Международной научно-технической конференции «Уралэкология. Техноген -2002» (г. Екатеринбург, 2002 г.); Международной научно-технической конференции «Научные основы и практика разведки и переработки руд и
техногенного сырья с извлечением благородных металлов» (г. Екатеринбург, 2002 г.).
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 14 печатных работах.
Вклад автора в проведённые исследования и разработки, выполненные в соавторстве, состоял в постановке задач, разработке методик исследований, организации и непосредственном участии в выполнении исследований, математической обработке, анализе и обобщении полученных результатов.
Объём и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, четырёх приложений, списка литературы из 135 источников и содержит 146 страниц машинописного текста, 20 таблиц, 17 рисунков.
Автор выражает признательность за помощь и ценные советы при формировании и обсуждении диссертации д-ру техн. наук профессору Козину В.З., д-ру техн. наук профессору Цыпину Е.Ф., д-ру техн. наук профессору Афанасьеву А.И., канд. техн. наук доценту Пелевину А.Е., доценту Ком леву С.Г.
Законы распределения массовой доли компонента в рудах и продуктах обогащения
Изучением закономерностей распределений массовых долей компонентов в массивах занимались многие учёные [6, 9, 12, 15, 22, 28, 32, 33, 35,36, 43, 44, 45, 55, 57, 61 и др.]. Принципиально законы распределения можно классифицировать по виду кривой плотности распределения вероятностей. Они могут быть симметричными и асимметричными. Среди симметричных законов наиболее распространённым является нормальный закон. При этом модальное и среднее значение массовой доли компонента совпадают. Правая (положительная) асимметрия имеет место, если среднее значение массовой доли компонента превышает её модальное значение. Если же среднее значение массовой доли компонента меньше модального, то наблюдается левая (отрицательная асимметрия). Авторы [43, 45, 48, 76 - 84] приводят примеры как правоасимметричных, так и левоасимметричных распределений, полученные при обработке экспериментальных данных.
В [43, 45] приведены характерные законы распределения для различных продуктов обогащения. Кривая распределения содержания железа в руде для одного из рудников Кривого Рога, а также содержания пятиокиси фосфора в апатитовых рудах хорошо аппроксимируются нормальным законом. В качестве характерного левоасимметричного распределения приведены распределения железа в богатых железных рудах. В [130] Цыпин Е.Ф. приводит различные по характеру покусковые распределения меди, цинка и серы в рудах различных месторождений. Характерным примером правоасимметричного распределения являются руды и продукты обогащения благородных металлов, асбестовые руды. Газалеева Г.И. в своей статье [17] представила кривую плотности распределения вероятности длины хризотил-асбеста, которая имеет асимметричный характер. Исследования асбестовых проб, осуществляемые на рудах Баженовского месторождения [87], показали наличие выраженной правосторонней асимметрии в распределении массовой доли хризотил-асбеста. При этом наблюдалась зависимость изменения вида распределения от номера сортов асбеста. Чем выше номер сорта, тем меньше асбеста содержится в руде и тем более асимметричным становится распределение массовой доли. В [43, 45] показана правая резкая асимметрия распределения золота и олова в пробах, а также эволюция законов распределения с изменением массы точечных проб - чем больше масса пробы, тем меньше асимметрия распределения. Н.В. Карпенко [32, 33] на основании многочисленных экспериментальных работ, проводимых в особенности с продуктами, содержащими благородные металлы, доказывает наличие, как правило, положительной правосторонней асимметрии: длинная часть кривой распределения массовой доли золота и серебра по результатам анализа декадных проб руд и продуктов обогащения на медных обогатительных фабриках расположена справа от выборочного среднего.
Характер кривых распределения массовой доли золота изучали многие учёные, среди них И.Н. Плаксин, В.П. Бородоносов и Л.В. Ли [15], Л.И. Четвериков [131], Д.А. Зенков [23], В.М. Аристов, В.В. Аристов [5] и другие. Резкую правоасимметричную кривую распределения содержаний золота получил Ю.А. Кудрявцев [76 ]. П.Л. Каллистов [28] изучал неоднородность распределения содержаний золота в россыпях, он показал, что распределение частиц золота и массы металла по крупности золотин также правоасимметрично, как и распределение его массовой доли. В [77] представлены кривые распределения массовой доли золота в конгломератах, а также кривые распределения числа частиц и массы металла по крупности золотин. Все кривые правоасимметричны.
С неоднородностью распределения золота связана проблема определения действительного содержания металла в продуктах, которая включает вопросы представительности пробоотбора, достоверности результатов опробования, «ураганных» и «пустых» проб, техники и методики опробования, точности и контроля качества, [77, 78],
Характер распределения определяется многими факторами. Так, вид покусковых распределений массовой доли компонента зависит от величины массовой доли компонента в продукте, гранулометрической характеристики продукта и других факторов [47 - 49].
На наличие и характер асимметрии распределения оказывает влияние массовая доля компонента в продукте. Правосторонняя асимметрия характерна для бедных руд и продуктов обогащения. Левоасимметричными законами распределения массовой доли компонента описываются богатые продукты обогащения.
При рассмотрении совокупностей отдельных кусков в качестве точечных проб принципиальным становится число кусков в пробе, при объединении точечных проб в объединённую - число точечных проб.
Переход от распределения массовой доли полезного компонента в отдельных кусках к распределению в точечных и объединённых пробах приводит к эволюции законов распределения, в пределе при бесконечном увеличении числа отдельных кусков и точечных проб стремящихся к нормальному закону. Такая эволюция характерна и для продуктов обогащения руд коренных месторождений и для россыпей. Для последних, кроме того, закон распределения из первоначально дискретного становится непрерывным и нормальным.
Анализируя видоизменения распределений массовой доли компонента в продуктах обогащения по классам крупности, можно видеть, что для крупных классов характерно распределение близкое к нормальному закону, а по мере уменьшения крупности распределение видоизменяется до антимодального (в пределе до дискретного). Распределение массовой доли определяемого компонента для продуктов, содержащих куски разных размеров, формируется как взвешенный по массе закон распределения массовой доли в классах [48].
Исходя из анализа научных исследований в области распределений, могут быть сделаны выводы, что нормальный закон распределения массовой доли компонента в массиве является лишь частным случаем. В основном же имеют место асимметричные законы распределения. Этот факт вызывает необходимость разработки принципиально новых подходов к опробованию, учитывающих законы распределения массовой доли и их эволюцию.
Вероятная систематическая погрешность
Руды и продукты обогащения описываются асимметричными законами распределения вероятностей массовой доли ценного компонента. Во многих случаях асимметрия закона распределения такова, что должна учитываться при опробовании обязательно. В частности для золотосодержащих продуктов и руд редких металлов асимметрия распределения ценного компонента - закономерный факт.
Как же проявляется асимметрия законов распределения массовой доли компонентов в продуктах обогащения при опробовании этих продуктов? Чтобы достоверно опробовать продукт с асимметричным распределением компонента необходимо, в идеале, проанализировать весь опробуемый массив, но в реальных условиях это неосуществимо и приходится ограничиваться некоторым приемлемым числом проб. Влияние асимметрии при ограниченном числе проб приводит к смещённой оценке средней массовой доли ценного компонента. Это проявляется в том, что полученные при опробовании результаты будут близки к модальному значению массовой доли ценного компонента, вероятность появления которого наиболее велика (соответствует пику на кривой плотности распределения). Для бедных продуктов (распределения с вытянутой вправо ветвью) модальное значение массовой доли определяемого компонента всегда будет меньше среднего, а для богатых (распределения с вытянутой влево ветвью) -больше среднего. Соответственно при опробовании бедных продуктов ограниченным числом точечных проб произойдёт занижение истинной массовой доли компонента, а при опробовании бедных - её завышение.
Осовецкий [88] сообщают, что только отказ от обработки «представительных» навесок шлихов (концентратов) и переход на выделение золота из всей массы шлиха (или концентрата) на высоком проценте извлечения (99 % и выше) увеличивает содержание золота в пробе в 2 раза.
Наличие вероятной систематической погрешности объясняет и позволяет предсказать специфические эффекты опробования. Такие как занижение массовой доли ценного компонента в бедных продуктах и завышение в богатых, непредвиденного обнаружения какого-либо элемента опробуемой массы, расхождения между результатами опробования на руднике и фабрике, положительную невязку товарного баланса. Также с учётом величины вероятной систематической погрешности допустимые расхождения при анализах должны устанавливаться индивидуально для каждого опробуемого массива.
Вывод о вероятной систематической погрешности не имеет 100 % вероятность, а меньшую. Вероятная систематическая погрешность возникает с определённой вероятностью рвсп[126] , которую можно рассчитать по формуле Рвсп=\Р--Р+\, (2.13) где р. - вероятность появления событий с массовой долей ценного компонента в порции меньшим, чем средняя массовая доля (ап а); р+ - вероятность появления событий с массовой долей ценного компонента в порции большим, чем средняя массовая доля (осп а). Применим формулу (2.13) для рассмотренных результатов ранее проведённых исследований (параграф 2.1.2, табл. 2.1, рисунки 2.2 и 2.3). При массе исходной пробы 1500 г и массовой доле ценного компонента а = 160 г/т Рвсп =\Р--Р+\ = 70,5 - 29,5 = 41%. При массе исходной пробы 1500 г и массовой доле ценного компонента а = 240 г/т Рвсп = \Р- Р+\ = 68,24-31,76 = 36,48% . При массе исходной пробы 1500 г и массовой доле ценного компонента а = 320 г/т: Рвсп = \Р- - Р+1 = 64 - З6 = 28 0/ На рисунке 2.3. представлены зависимости вероятности появления вероятной систематической погрешности от массовой доли компонента и от массы точечной пробы. Ранее [43] были установлены качественные зависимости изменения вероятной систематической погрешности определяемого компонента и вероятности её появления от числа точечных проб.
В связи с тем, что вероятная систематическая погрешность оказывает большое влияние на результаты опробования, особенно бедных продуктов, необходимо изучить «поведение» вероятной систематической погрешности для различных видов распределений ценных компонентов в зависимости от массы точечных проб. Также для облегчения решения многих проблем, связанных с появлением вероятной систематической погрешности, необходимо разработать методику нахождения количественных зависимостей этой величины от массы пробы для различных видов распределений.
Исследование влияния вида распределения [125, 126] и массы отбираемой пробы ценного компонента в опробуемом продукте на вероятную систематическую погрешность можно выполнить с помощью метода имитационного моделирования. При данном методе с помощью генератора случайных чисел и алгоритма моделируется ряд (N-штук) массовых долей ценного компонента в отбираемых частицах руды, подчинённых заданному закону распределения. Полученные значения массовых долей группируются в пробу исследуемого продукта, масса которой соответствует числу частиц, объединённых в пробу. Затем рассчитываются средние массовые доли ценного компонента в пробах руды, по которым по формулам (2.12) и (2.13) определяется вероятная систематическая погрешность и вероятность ее появления. Вероятная систематическая погрешность опробования зависит от массы точечной пробы. Масса точечной пробы при моделировании задается числом кусков в пробе. С целью исследования влияния вида распределения ценного компонента на появление вероятной систематической погрешности и её величину, моделирование выполнено для распределений ценного компонента с различной асимметрией, при этом средняя массовая доля ценного компонента в исходной пробе составила а - 0,0001 % (таблица 2.2). Число кусков в точечной пробе варьировалось от 1 до 500, число определений для каждого случая составило 15000. В результате моделирования получены зависимости вероятной систематической погрешности определения массовой доли, а также вероятности появления вероятной систематической погрешности от числа кусков в пробе для различных видов распределений. Наряду с зависимостями, получены количественные характеристики исследуемых параметров опробования.
Случайная погрешность невязки
Карпенко Н.В. [32] приводит общую зависимость относительных допустимых расхождений между параллельными определениями Ла от массовой доли ценного компонента в руде а, из которой следует, что Р(а) сильно изменяется для малых а, и практически неизменна для а 5%.
Случайная погрешность невязки может быть с равной вероятностью как отрицательной, так и положительной. Однако, в практике расчётов невязки существуют случаи, когда невязка положительная всегда. Например, опубликованные в [132] данные показывают, что на Сорской обогатительной фабрике невязка по вольфраму была положительной на протяжении 12-ти месяцев и составляла 5,49 %. Установлено систематическое отклонение массы металла, определённой опробованием и массы металла, фактически извлечённой при обработке золоторудных россыпей. При этом положительная невязка может составлять сотни процентов. Соответствующий эффект возможен и на асбестообогатительных фабриках.
Положительная невязка при правильном опробовании возникает в связи с асимметричностью распределений массовой доли ценного компонента в продуктах обогащения.
С учётом того, что вероятная систематическая погрешность определения массы продукта Авспм = 0 и вероятная систематическая погрешность определения влажности Лвсп (],w) = 0, формула (3.1) содержит только одну величину а , имеющую вероятную систематическую погрешность. Вероятная систематическая погрешность вычисляется по формуле (2.15).
По формуле (3.25) для заданных значений массовой доли ценного компонента в руде а проведены расчёты коэффициентов вариации массовой доли ценного компонента Va и относительной вероятной систематической погрешности невязки Лотнвсп. Результаты расчётов представлены в таблице 3.2. Зависимость относительной вероятной систематической погрешности невязки от массовой доли ценного компонента в руде построена на рисунке 3.2.
Объединив полученные ранее зависимости относительной случайной погрешности невязки Рл и относительной вероятной систематической погрешности невязки Лотнвсп от массовой доли ценного компонента в руде а построены суммарные кривые, площадь между которыми будет представлять зону существования итоговой невязки [59].
Проанализировав полученный график, можно выделить три зоны существования невязки: / зона - невязка всегда положительна. Эта зона простирается до массовой доли ценного компонента 0,0002 %. II зона - невязка в основном положительна, но возможно появление знака «минус». При этом содержание ценного компонента находится в пределах от 0,0002 % до 0,01 %. III зона - здесь невязка с равной долей вероятности может иметь как положительное, так и отрицательное значение, которое приближается к величине случайной погрешности невязки РА и практически перестаёт зависеть от величины вероятной систематической погрешности невязки. Предельные ситуации наблюдаются при очень малых значениях массовой доли ценного компонента {а — 0) - здесь итоговая невязка целиком предопределяется вероятной систематической погрешностью; при относительно больших значениях массовой доли ценного компонента {а -» о), итоговая невязка полностью предопределяется случайной погрешностью невязки.
Влияние вероятной систематической погрешности на невязку товарного баланса приводит к выделению зоны изменения а и, соответственно, группы фабрик, для которых допустимой является положительная Массовая доля компонента, а, % Рисунок 3.3. Зависимости относительной случайной погрешности невязки Рд (1), относительной вероятной систематической погрешности невязки Дшя.вея (2) от массовой доли компонента в руде а V///J - зона существования допустимой невязки товарного баланса невязка, то есть, устанавливается закономерный факт, что фабрика может выдавать металла больше, чем зафиксировано его во входных массах. Такое явление наблюдается на фабриках, обогащающих молибден и вольфрам, то есть для руд с малой массовой долей ценного компонента [132]. Такое явление должно наблюдаться для всех обогатительных фабрик, обогащающих руды с массовой долей ценного компонента менее 0,0002 %. Это - золотообогатительные фабрики, фабрики для обогащения драгоценных камней, длинноволокнистого асбеста, крупноразмерной слюды. Таким образом, допустимая невязка товарного баланса на обогатительных фабриках зависит от массовой доли ценного компонента в руде и в определённых условиях объективно может быть положительной. Вышерассмотренный метод расчёта позволяет прогнозировать и оценивать величину допустимой невязки товарного баланса.
1. Квадрат относительной погрешности определения массы ценного компонента равняется сумме квадратов относительных погрешностей определения массы, влажности руды и массовой доли ценного компонента в руде.
2. Относительная случайная погрешность невязки зависит от относительных погрешностей масс ценных компонентов в руде, концентрате, хвостах и других учтённых выходах, а также находящихся в ёмкостях, от величин извлечений в соответствующие продукты и относительных величин масс ёмкостей. Относительная случайная погрешность невязки товарного баланса возрастает с уменьшением массовой доли компонента в руде. 3. Вероятная систематическая погрешность невязки положительна для любых значений массовой доли ценного компонента и резко возрастает при уменьшении массовой доли ниже 0,01 %.
4. Совместное влияние случайной и вероятной систематической погрешностей приводят к появлению зоны преобладания положительной невязки для продуктов с массовой долей ценного компонента менее 0,01 % и зоны только положительной невязки для продуктов с массовой долей ценного компонента менее 0,0002 %. При значении массовой доли ценного компонента выше 0,01 % появление положительной и отрицательной невязок равновероятно.
Испытания измельчительной установки
Для повышения эффективности измельчения проб-в процессе опробования продуктов обогащения был использован валковый измельчитель, разработанный в УГГГА [135] (рисунок 4.6). Валковый измельчитель состоит из конического ведущего валка 1 и конического ведомого валка 2, смонтированных в подшипниковых узлах соответственно 3 и 4. Подшипниковые узлы 3 ведущего валка 1 жестко закреплены на раме 5, а подшипниковые узлы 4 ведомого валка 2 установлены с возможностью перемещения относительно рамы 5 за счет деформации пружин 6. На валу ведомого валка 2 на подшипниках установлены два шкива - эксцентрика 7, приводимые во вращение с помощью клиноременной передачи 8 от двигателя 9. Ведущий валок 1 приводится во вращение от двигателя 10 с помощью клиноременной передачи 11. Измельчаемый материал подается к валкам 1 и 2 из бункера 12. Валки 1 и 2 установлены таким образом, что вершины их конусов направлены в противоположные стороны. Валковый измельчитель работает следующим образом.
Двигатель 10 приводит во вращение ведущий валок 1, который, соприкасаясь с валком 2, приводит его во вращение. Вследствие конусности валков 1 и 2 качение наблюдается только в одном сечении, а в остальных сечениях происходит проскальзывание с различной скоростью. Двигатель 9 при помощи клиноременной передачи 8 приводит во вращение шкивы-эксцентрики 7. Возникающая при этом центробежная сила вызывает колебания ведомого валка 2 с подшипниковыми узлами 4 и шкивами - эксцентриками 7.
Жесткость пружин 6 и их деформация подбираются таким образом, чтобы частота собственных колебаний системы была на 30 % больше частоты вращения шкивов-эксцентриков 7, что позволит работать установке в дорезонансном режиме и регулировать частоту ударов.
Величина центробежной силы должна быть больше предварительного усилия сжатия пружины 6, что обеспечит кратковременное расхождение валков 1 и 2 и последующее соударение. Частота вращения шкивов-эксцентриков 7 должна быть больше частоты вращения ведущего валка 1, благодаря чему за один оборот валков 1 и 2 последний произведет несколько ударов. Перечисленная совокупность признаков позволяет повысить эффективность процесса измельчения за счет того, что измельчение материала происходит истиранием, раздавливанием и ударом.
Для измельчения материала различной крупности разработаны валковые измельчители двух типоразмеров - РІВ - 100 х 200 с диаметром рабочих валков 100 мм и длиной 200 мм и ИВ - 150 х 300, соответственно с диаметром рабочих валков 150 мм и длиной 300 мм. Технические характеристики предложенных аппаратов приведены в таблице 4.6.
Валковый измельчитель ИВ - 100 х 200 испытан нами в лабораторных условиях при подготовке пробы к анализу. Материалом для испытаний служил кварц и магнетит. Измельчению подвергали классы крупности + 1,4 - 3 мм и +0,5-1,4 мм. За одну стадию измельчения в первом случае получили материал с максимальной крупностью 0,5 мм. При этом содержание класса минус 0,2 мм составило 75 %, класса минус 0,071 мм - 50 %. Во втором случае получили материал с максимальной крупностью 0,4 мм, при этом содержание класса минус 0,2 мм составило 90 %, класса минус 0,071 мм - 70 %. Степень измельчения для первого класса крупности і= б; для второго і = 3,5.
Таблиц Для опробования бедных продуктов, содержащих благородные металлы, обычно используется стандартная методика, которая отличается длительностью и трудоёмкостью, использованием ручного труда при перемешивании, сокращении и отборе проб.
Нами с целью повышения точности разработана методика опробования бедных продуктов, предусматривающая использование принципиально новых аппаратов для сокращения и измельчения проб.
Методика распространяется на сыпучие продукты, содержащие благородные металлы и устанавливает процедуру отбора и подготовки проб для количественного анализа и определения влажности.
Методика основана на дроблении, удалении в отдельную пробу посторонних предметов, механическом сокращении всей пробы на дисковом сократителе и последующем измельчении и сокращении на лабораторном измельчительно-сократительном аппарате до получения проб на анализ. При разработке методики учтены «Положения о порядке приемки и переработки лома и отходов драгоценных металлов, а также о порядке расчета со сдатчиками за принятые от них драгоценные металлы в виде лома и отходов», утвержденные министром цветной металлургии СССР 11 марта 1969 г.; Постановление Правительства Российской Федерации «О порядке сбора, приемки и переработки лома и отходов драгоценных металлов и драгоценных камней от 25 июня 1992 г.; «Инструкция о порядке получения, расходования, учета и хранения драгоценных металлов и драгоценных камней на предприятиях, в учреждениях и организациях» № 67, утвержденная Министерством финансов Российской Федерации 4 августа 1992 г..
