Способ рентгенофлуоресцентной сортировки руд сложного вещественного состава Российский патент 2021 года по МПК B03B13/06 B07C5/346 

Изобретение относится к способам для рентгенофлуоресцентной покусковой сортировки минерального сырья и может быть использовано для сортировки по качеству руд черных, цветных, редких и благородных металлов, горнохимического сырья и твердого топлива.

Известен способ сортировки минерального сырья (патент РФ 2164830, м.кл. В07С 5/346, В07В 15/00, В03В13/06, опубл. 10.04.2001), включающий вычисление отношения спектральных интенсивностей характеристического (от определяемого химического элемента или полезного компонента) и рассеянного излучения. Использование интенсивности рассеянного излучения в качестве базовой величины, а отношение интенсивностей характеристического и рассеянного излучения - в качестве разделительного параметра, позволяет исключить влияние нестационарных геометрических условий облучения-регистрации, характерных для покусковой сепарации. При этом использование интенсивности рассеянного излучения в расчетном алгоритме имеет и негативный эффект, ввиду того, что интенсивность рассеянного излучения существенно зависит от того, в какой минеральной форме представлен полезный компонент и каков состав горной породы, вмещающих минерал с этим полезным компонентом. В радиометрии это явление обычно называют «матричным эффектом». Вносимые погрешности от, «матричного эффекта», особенно существенны при сортировке руд сложного вещественного и минералогического состава и в случаях, когда в процесс покусковой сортировки подается смесь различных литологических типов руд, называемых иначе - геотехнологическими.

Известен способ обогащения минерализованной горной массы (патент РФ 2151643, м.кл. В03В 13/06, В07С 5/346, опубл. 27.06.2000). Известный способ, далее принятый за прототип, позволяет в значительной мере исключить влияние вариации свойств «матрицы» на результаты покусковых измерений. Способ заключается в предварительном разделении потока руды на сортировочно-технологические типы на стадии мелкопорционного обогащения, выполняемого одним из известных способов. Например, с этой целью, возможно использование, так называемых, «математических аппаратов распознавания образов» и «математической статистики». После определения сортировочно-технологического типа каждой порции на стадии мелкопорционной сортировки, проводится покусковая сепарация каждой из этих порций. При этом алгоритм обработки спектров выбирают, исходя из того, какой сортировочно-технологический тип подлежит покусковой сортировке. Этот алгоритм формируют на этапе настройки аппаратуры сортировочной машины для покусковой сепарации.

В данном случае, идентификация сортировочно-технологического типа каждой порции руды, по сути, обеспечивает сокращение динамического диапазона на последующем этапе покусковой сортировки (определения массового содержания полезного компонента в каждом рудном куске) этой порции.

Таким образом, покусковая рентгенофлуоресцентная сортировка, выполняемая с предварительной мелкопорционной сортировкой на сортировочно-технологические типы, позволяет повысить точность разделения вследствие исключения вариативности по вещественному и минералогическому составу и существенного снижения влияния «матричного эффекта» на результаты анализа.

Недостаток данного способа заключается в отсутствии возможности эффективной сортировки руд сложного состава, поступающих в процесс в виде шихты, образовавшейся при интенсивном перемешивании руд различных сортировочно-технологических типов. В условиях реального горного производства, перемешивание руд, встречается очень часто, и обуславливается одновременной совместной добычей различных типов руд, их перемещением по горнотранспортной системе, бункерованием, первичным дроблением и классификацией по крупности перед операциями сортировки. В этом случае, выделить сколь-нибудь значительный объем отдельных сортировочно-технологических типов руд на этапе мелкопорционной сортировки не представляется возможным, а покусковая сортировка сортировочно-технологических типов по селективным алгоритмам невозможна по определению.

Недостатки описанных выше способов, в части эффективности рентгенофлуоресцентной сортировки руд сложного вещественного и минералогического состава и в виде интенсивно перемешанной смеси кусков, представленных различными сортировочно-технологическими типами, устраняются предлагаемым способом.

Технический результат заявляемого способа заключается в повышении точности разделения за счет использования единого набора исходных данных в виде спектра, как для определения сортировочно-технологического типа, так и для последующего определения массового содержания полезного компонента.

Технический результат достигается тем, что в способе рентгенофлуоресцентной сортировки руд сложного вещественного состава, включающем облучение потока кусков рентгеновскими или гамма-квантами, регистрации спектра вторичного рассеянного и характеристического излучения от куска и обработку спектра по алгоритму, определение сортировочно-технологического типа каждого рудного куска в сортируемом сырье путем выполнения их анализа, и покусковую рентгенофлуоресцентную сепарацию, согласно заявляемому решению, определение сортировочно-технологического типа каждого рудного куска в сортируемом сырье осуществляют на стадии покусковой рентгенофлуоресцентной сепарации, при этом вначале устанавливается соответствие спектра конкретному сортировочно-технологическому типу, выбирается соответствующий алгоритм разделения, и далее, обработкой спектра по соответствующему алгоритму вычисляется разделительный параметр, по величине которого определяют принадлежность куска к одному из продуктов сортировки, и присоединяют к соответствующему продукту, причем алгоритм определения принадлежности куска к конкретному сортировочно-технологическому типу формируют методами нечеткой логики.

Способ включает поочередное облучение кусков потоком рентгеновских либо гамма-квантов, регистрацию вторичных квантов -характеристических и обратно рассеянных материалом куска. Решение о соответствии качества куска заданным критериям, для присоединения его к тому или иному продукту сортировки, принимается на основе вычисления параметров по спектру вторичного излучения, выполненного одним из известных способов.

Предлагаемый способ отличается от известных тем, что определение сортировочно-технологического типа и покусковую сортировку на продукты по содержанию полезного компонента с использованием селективных алгоритмов для каждого сортировочно-технологического типа, производят в один прием - за одну технологическую операцию.

В предлагаемом способе, источником информации является спектр вторичного излучения, зарегистрированный от конкретного куска (не от порции руды). В предлагаемом способе, в две стадии производится лишь обработка спектра, в отличие «способа-прототипа», описанного выше и использующего две раздельные операции сортировки, выполняемые последовательно: «мелкопорционную сортировку» с определением сортировочно-технологический типа порции руды (первая операция), и покусковую сортировку по алгоритмам разделения, соответствующим сортировочно-технологическому типу (вторая операция). Необходимым условием реализации «способа-прототипа» является наличие порций, отличающихся по качеству, а также, обязательно, двух отдельных комплектов измерителей (сортировочных машин) для раздельной реализации операций измерения и сортировки. Тогда как, в предлагаемом способе, не существует понятия «порция руды», а сортировка ведется в одну операцию -с определением сортировочно-технологического типа каждого рудного куска, и, собственно, сортировки (принятием решения о принадлежности куска к тому или другому продукту сортировки и переводе его в этот продукт).

Для этого, в предлагаемом способе, известными методами выполняют облучение потока, из следующих один за одним кусков, рентгеновским излучением или гамма-квантами, регистрируют спектр вторичного излучения от каждого куска и выполняют обработку спектра. При этом обработку спектра выполняют в два этапа. Вначале, по характеру спектра определяют сортировочно-технологический тип, к которому относится данный кусок.

Далее, выбирают алгоритм определения содержания полезного компонента в данном куске, соответствующий сортировочно-технологическому типу, к которому этот кусок принадлежит. Заключительная операция - вычисление содержания полезного компонента по выбранному алгоритму и сравнение его с пороговым значением. По результатам сравнения с пороговым значением принимается решение о физическом присоединении данного куска к одному из продуктов сортировки, которое выполняется известными способами.

Алгоритм определения сортировочно-технологического типа руды формируют на этапе настройки сортировочной машины - экспертным путем, с использованием данных элементного и минералогического анализа.

Таким образом, существенным отличием заявляемого способа от прототипа является то, что разделение потока минерального сырья выполняется за одну технологическую операцию покусковой сортировки, при этом, предварительное определение сортировочно-технологического типа, для повышения точности разделения, осуществляют соответствующей обработкой спектра вторичного излучения, единого, как для определения сортировочно-технологического типа, так и для последующего разделения по содержанию полезного компонента.

Например, в одном из крупных месторождений полиметаллических медно-никелевых руд, различные исследователи выделяют до 19-ти геотехнологических типов. В источнике (Подготовка минерального сырья к обогащению и переработке / В.И. Ревнивцев, Е.И. Азбель, Е.Г. Баранов и др. Под ред. В.И. Ревнивцева - М.: Недра, 1987, 307 с: ил. УДК 622.7.05:622.34). приведены диаграммы условного выделения различных геотехнологических типов в координатах массового содержания железа, никеля и меди, а также, вмещающих пород сульфидного и силикатного состава. Принимая во внимание то обстоятельство, что интенсивности характеристических линий рентгеновского излучения железа, никеля и меди, а также интенсивность рассеянного излучения от вмещающих компонентов, в первом приближении, пропорциональны массовым содержаниям, алгоритм определения сортировочно-технологического типа может быть сформирован на базе упомянутых диаграмм - путем замены массовых содержаний на соответствующие спектральные интенсивности.

Приведенный прием, в полной мере справедлив для оценки сортировочно-технологического типа иных руд сложного вещественного и минералогического состава, например, вольфрам-молибденовых (Подготовка минерального сырья к обогащению и переработке / В.И. Ревнивцев, Е.И. Азбель, Е.Г. Баранов и др. Под ред. В.И. Ревнивцева - М.: Недра, 1987, 307 с: ил. УДК 622.7.05:622.34), медно-цинковых и свинцово-цинковых руд (С.И. Полькин, Э.В. Адамов. Обогащение руд цветных металлов. М.: Недра 1983, 400 с. УДК622.7:622.342/349075.8).

В предлагаемом способе, идентификация сортировочно-технологического типа каждого куска руды производится посредством, так называемого, «аппарата нечеткой логики» (Математические принципы нечеткой логики. Новск Вилем, Перфильева Ирина, Мочкорж Иржи / Физматлит, 2006, 352 с. ISBN 5922103997, 0792385950). «Аппараты нечеткой логики» используют в случаях, когда невозможно или нецелесообразно точно математически описать процессы в их взаимосвязи, когда необходимо регулировать процесс, допускающий ошибки в разумных (иногда весьма широких) пределах, но исключающий принципиальные ошибки математического аппарата и его программной реализации микропроцессорными средствами. Для этого, «аппарат нечеткой логики», к примеру, оперирует такими терминами как: «много - мало», «если параметр «А» в пределах «АА», параметр «В» в пределах «ВВ», при этом нет «С», то q устанавливается в значение QQ».

Формирование алгоритмов на основе «аппаратов нечеткой логики» предполагает ключевую роль эксперта, который определяет номенклатуру параметров в процессе, подлежащих регистрации, устанавливает границы этих параметров и описывает логику состояния процесса и логику управляющих воздействий. Использование процедур нечеткой логики является предпочтительным для реализации представленного способа, поскольку, обеспечивают достаточно точную идентификацию объектов, для которых невозможно привести точное и строгое математическое описание. Минеральное и рудное сырье, является таким объектом, поэтому методы «нечеткой логики» в полной мере соответствуют задачам формирования алгоритма для определения сортировочно-технологического типа руды (или каждого отдельного рудного куска) в процессе рентгенофлуоресцентной сортировки и его реализации аппаратными вычислительными средствами.

В качестве селективных алгоритмов определения содержания полезного компонента в кусках, заданных отдельно для каждого сортировочно-технологического типа, могут быть использованы известные алгоритмы, как в форме одного универсального алгоритма с изменяемыми соответственно сортировочно-технологическому типу параметрами, так и комбинация различных алгоритмов. Например, известный алгоритм по способу аналогу:

где N_η - интенсивность (число импульсов) по характеристической линии полезного компонента;

N_s - интенсивность (число импульсов) в диапазоне рассеянного излучения;

N_Fe - интенсивность (число импульсов) по характеристической линии железа;

k - спектральный коэффициент;

η - параметр спектрального отношения;

η_n - порог разделения.

Переменными параметрами в данном алгоритме является спектральный коэффициент k и порог разделения η_n, по величине спектрального отношения.

В простой реализации нового предлагаемого способа, после установления соответствия куска одному из сортировочно-технологических типов, по характеру спектральной характеристики, в алгоритме используются параметры из таблицы вида:

Алгоритм реализации представленного способа для каждого имеющего вида рудного или минерального сырья, реализуется следующим образом. Сначала, эксперт-методист, с использованием приемов нечеткой логики, а также, с привлечением широкого круга экспериментальных данных, ранее выполненных или целенаправленно полученных для этих целей, формирует критерии для выделения сортировочно-технологических типов по спектральным характеристикам. Затем, также, на основе собранных экспериментальных данных, определяются селективные алгоритмы определения содержания полезного компонента, адаптированные для кусков каждого отдельного сортировочно-технологического типа. После этого, эксперт-методист, производит ввод необходимых параметров в вычислительное устройство сортировочной машины, в качестве исходных данных и задает значение пороговых значений разделения кусков на продукты сортировки.

Ввиду того, что данные для определения сортировочно-технологического типа обладают большой размерностью, не поддаются детерминированному математическому описанию, а собственно, сортировочно-технологические типы имеют размытые границы по вещественно-минералогическому составу и структурно-текстурным особенностям, формирование алгоритма и его реализацию выполняют методами нечеткой логики (fuzzy logic) известными в управлении процессами, имеющими описательный характер.

Например, руды одного из крупных сульфидных медно-никелевых месторождений классифицируют, как вкрапленные, медистые, богатые-пирротиновые, богатые-кубанитовые, богатые-халькопиритовые.

Задача эксперта-методиста заключается в сокращении размерности данных, характеризующих конкретные сортировочно-технологические типы, известными методами, например, методом главных компонент, выделить главные компоненты, которые могут быть оценены по вторичному спектру, установить границы измеряемых компонент и их логическую комбинацию, инструментально оцениваемую, как сортировочно-технологический тип.

Например, в качестве главных компонент и, соответственно, их интенсивностей (количество квантов за фиксированный интервал времени) в спектре могут быть выбраны:

Nf_e - интенсивность характеристической линии железа;

N_Ni - интенсивность характеристической линии никеля;

N_Cu - интенсивность характеристической линии меди;

N_S - интенсивность рассеянного излучения.

Вспомогательные компоненты:

- оценка содержания в куске железа, никеля, меди, соответственно;

- оценка суммарного содержания сульфидов в куске;

- оценка соотношения «медь-никель»;

- оценка соотношения рудных сульфидов и нерудных.

Признаком принадлежности куска к сортировочно-технологическому типу - «вкрапленные руды» может являться:

Признаком принадлежности куска к сортировочно-технологическому типу - «богатая руда» может являться:

Если при этом:

- то сортировочно-технологический тип - «богатая-пирротиновая»;

- то сортировочно-технологический тип - «богатая-халькопиритовая»;

- то сортировочно-технологический тип - «богатая-кубанитовая»;

Признаком принадлежности куска к сортировочно-технологическому типу - «медистая руда» может являться:

если при этом:

Может быть выделен дополнительный сортировочно-технологический тип, который может быть интерпретирован, как «иные» или «сростки», при этом:

и

Технологически и технически, предлагаемый способ, осуществляется следующим образом. В сортировочной машине, минеральное сырье, в покусковом режиме, подается в зону измерения и разделения, где каждый кусок облучается рентгеновскими или гамма-квантами. С помощью специальных детекторов регистрируется спектр вторичного излучения от каждого куска. Аппаратно-программный комплекс машины сортировочной, по, заранее сформированным и заданным экспертом-методистом, методам нечеткой логики и критериям, выполняет идентификацию принадлежности каждого куска к определенному сортировочно-технологическому типу.

Затем, для каждого куска, проводится вычисление разделительного параметра по алгоритму, адаптированному к данному сортировочно-технологическому типу. Далее производится сравнение определенного параметра с заданным пороговым значением разделения, и в зависимости от результата этого сравнения, принимается решение о присоединении данного куска к одному из продуктов сортировки. Наконец, исполнительным механизмом машины сортировочной кусок переводится в соответствующий продуктовый приемник.

Таким образом, эффект от применения предлагаемого способа заключается в повышении точности разделения за счет использования единого набора исходных данных в виде спектра, как для определения сортировочно-технологического типа, так и для последующего определения массового содержания полезного компонента.

При этом способ обеспечивает эффективную сортировку руд сложного вещественного и минералогического состава, подаваемых на сортировку в виде смеси кусков, представленными различными сортировочно-технологическими типами, в том числе, в виде интенсивно перемешанных геотехнологических типов и разностей.

Предложенное изобретение относится к способам для рентгенофлуоресцентной покусковой сортировки минерального сырья и может быть использовано для сортировки по качеству руд черных, цветных, редких и благородных металлов, горнохимического сырья и твердого топлива. Способ рентгенофлуоресцентной сортировки руд сложного вещественного состава включает облучение потока кусков рентгеновскими или гамма-квантами, регистрацию спектра вторичного рассеянного и характеристического излучения от куска и обработку спектра по алгоритму, определение сортировочно-технологического типа каждого рудного куска в сортируемом сырье путем выполнения их анализа и покусковую рентгенофлуоресцентную сепарацию. Определение сортировочно-технологического типа каждого рудного куска в сортируемом сырье осуществляют на стадии покусковой рентгенофлуоресцентной сепарации. Вначале устанавливается соответствие спектра конкретному сортировочно-технологическому типу, выбирается соответствующий алгоритм разделения и далее обработкой спектра по соответствующему алгоритму вычисляется разделительный параметр, по величине которого определяют принадлежность куска к одному из продуктов сортировки, и присоединяют к соответствующему продукту. Алгоритм определения принадлежности куска к конкретному сортировочно-технологическому типу формируют методами нечеткой логики. Технический результат - повышение эффективности, точности и качества разделения. 1 табл.

Способ рентгенофлуоресцентной сортировки руд сложного вещественного состава, включающий облучение потока кусков рентгеновскими или гамма-квантами, регистрацию спектра вторичного рассеянного и характеристического излучения от куска и обработку спектра по алгоритму, определение сортировочно-технологического типа каждого рудного куска в сортируемом сырье путем выполнения их анализа и покусковую рентгенофлуоресцентную сепарацию, отличающийся тем, что определение сортировочно-технологического типа каждого рудного куска в сортируемом сырье осуществляют на стадии покусковой рентгенофлуоресцентной сепарации, при этом вначале устанавливается соответствие спектра конкретному сортировочно-технологическому типу, выбирается соответствующий алгоритм разделения и далее обработкой спектра по соответствующему алгоритму вычисляется разделительный параметр, по величине которого определяют принадлежность куска к одному из продуктов сортировки, и присоединяют к соответствующему продукту, причем алгоритм определения принадлежности куска к конкретному сортировочно-технологическому типу формируют методами нечеткой логики.