给料机在选矿过程得作用不能小觑

给料机在选矿过程得作用不能小觑

      选矿过程的综合生产指标是金属回收率、精矿品位和精矿产量。优化控制系统通过基于案例推理的关键工艺参数设定模型，产生磁选管回收率、磨矿粒度的优化设定值，通过回路反馈控制使选矿生产过程的温度、压力、流量、给矿量、矿浆浓度等稳定跟随优化设定值。利用选矿过程的输入、输出量，通过回收率、矿浆粒度的预报模型，产生磁选管回收率预报值、负荷预报值和矿浆粒度预报值，并与磁选管回收率、和矿浆粒度的优化值进行比较，产生的误差经过前馈补偿来校正回路优化设定值，并通过取样检测的磁选管回收率和矿浆粒度值与磁选管回收率和矿浆粒度的优化值进行反馈校正回路设定值，通过回路控制使选矿过程实现优化。
      个输入变量变化都会引起几个输出变量变化，过程机理复杂，如矿石的进出、热量的传递、化学反应，而且不确定因素多，如矿石的特性变化，加热煤气成分的波动，并且衡量焙烧作业优劣的指标磁选管回收率无法。在线连续测量。磨机磨矿过程具有大滞后，多变量强耦合，严重的非线性，磨矿粒度也不能连续在线精确测量。因此，焙烧过程和磨矿过程难以采用基于精确数学模型的优化控制方法。为了解决这个问题，采用的智能优化控制技术，通过两层结构：回路控制层和回路优化设定层来实现选矿过程的优化控制。
      水化膜受矿物表面的键能作用，它的黏度比普通水大，稳定性高，具有同固体相似的弹性，所以水化膜虽然外观是液相，但其性质却近似固相，溶解能力降低。水化作用是一个放热过程，放出的热量越多，水化作用越强，水化膜越厚，且与矿物表面结合得越牢固。由此可以看出，当极性矿物与水作用时，水分子定向排列在极性矿物表面，矿物表面发生水作用，形成一层水化膜，宏观上表现为矿物被水润湿。因此润湿现象的实质是极性水分子定向吸附在矿物表面，并形成一层水化膜的结果。润湿是通过在矿物表面形成一层水化膜而实现的。