Содержание к диссертации
Введение
1 ГЛАВА I. Проблемы оценки состояний и управления технологическими процессами горно-обогатительных предприятий 10
1.1 Пути повышения эффективности производства на горно-обогатителыіых предприятиях 10
1.2 Проблемы и подходы к решению задачи эффективного управлені ія технологическим процессом измельчения 13
1.2.1 Технология мокрого измельчения в агрегате непрерывного действии с замкнутым циклом 13
1.2.2 Задачи автоматизации технологического процесса измельчения и пути их решения 15
1.3 Проблема оценки состояний технологического процесса измельчения 21
1.4 Математические модели, используемые в задачах оценки состояний технологического процесса измельчения.'. : 27
1.4.1 Матричная модель измельчения 28
1.4.2 Кинетическая модель процесса сокращения крупности материала при периодическом измельчении 32
1.4.3 Виды функций отбора и дроблении 35
1.5 Проблемы принятия решений в управлении сложным динамическим объектом в условиях неопределенности 39
1.5.1 Принятие решений при нечеткой исходной информации 39
1.5.1.1 Задача достижения нечетко определенной цели. Формулировка и определение решения задачи 40
1.5.1.2 Многоэтапные процессы принятия решения при нечетких исходных условиях 44
1.5.1.3 Классификация задач нечеткого математического программирования 46
1.5.2 Принятие решений при нечетком отношении предпочтения на множестве альтернатив 49
1.5.2.1 Нечеткие отношения предпочтения 51 "
1.5.2.2 Отношение предпочтения на нечетком множестве альтернатив 54
1.5.3 Недоминируемые альтернативы в общей задаче нечеткого математического программировать5
1.5.3.1 Нечеткое множество недоминируемых альтернатив 56
1.5.3.2 Выбор альтернатив в случае числовых оценок альтернатив 59
1.6 Постановка задачи исследований .- 59
2 ГЛАВА II. Ситуационное управление технологическим процессом с использованием индекса безопасности 61
2.1 Центр технологической безопасности 61
2.1.1 Понятие области технологической безопасности 61
2.1.2 Методика определения области технологической безопасности 62
2.1.3 Центр технологической безопасности 65
2.2 Индекс безопасности 67
2.3 Постановка задачи управления 69
2.4 Итеративный метод ситуационного управления технологическим процессом 70
2.5 Модель ситуационного управления технологическим процессом 71
заключение 73
3 Глава III. Имитационное моделирование технологического процесса измельчения в агрегате непрерывного действия с замкнутым циклом 74
3.1 Постановка задачи моделирования технологического процесса измельчения 74
3.2 Закономерности дробления и измельчения апатитонефелиновых руд 76
3.2.1 Влияние минералогического состава апатитонефелиновой руды на показатели процессов рудоподготовки 76
3.2.2 Технологическая типизация апатитонефелиновых руд 88
3.2.3 Влияние пульпового наполнения мельницы на эффективность процесса измельчения 91
3.2.4 Расход воды в мельницу 93
3.2.5 Шаровое заполнение мельниц 93
3.2.6 Влияние износа защитной футеровки мельниц 96
3.3 Комбинированная кинетическая модель процесса измельчені ія материала в агрегате непрерывного действия с замкнутым циклом 98
3.3.1 Комбинированная кинетическая модель процесса измельчения в шаровой барабанной мельнице с
открытым циклом 98
3.3.2 ' Численный предиктор-корректорный метод решения кинетического уравнения процесса
измельчения 102
3.3.3 Идентификация модели процесса измельчения в шаровой барабанной мельнице с открытым
циклом Ill
3.3.3.1 Постановка задачи 111
3.3.3.2 Итеративный градиентный алгоритм идентификации модели : 112
3.3.3.3 Коррекция нарушений ограничений в процессе идентификации модели 117
3.3.4 Система оценки параметров модели процесса измельчения в шаровой барабанной мельнице. 119
3.3.4.1 Постановка задачи 119
3.3.4.2 Нейро-фаззи сетевой метод оценки параметров модели 120
3.3.5 Математическое моделирование технологического процесса классификации измельченного
материала. 136
3.3.5.1 Постановка задачи 136
3.3.5.2 Подходы к моделированию процесса классификации 137
3.3.5.3 Матричная модель процесса классификации 139
3.3.5.4 Идентификация модели процесса классификации 140
3.3.5.5 Система оценки матрицы классификации 141
3.3.6 Модель технологического процесса измельчения в шаровой барабанной мельнице с замкнутым
циклом 143
4 ГЛАВА IV. Разработка системы ситуационного управления технологическим процессом измельчения апатитонефелиновых руд 148
4.1 Технология измельчения на апатитонефелиновой обогатительной фабрике № з (аноф-3) оао «апатит» 148
4.2 Технологический процесс измельчения как объект управления 150
4.3 Оценка состояния процесса измельчения апатитонефелиновых руд 152
4.4 Определение центра технологической безопасности процесса измельчения апатитонефелиновых руд 156
4.4.1 Расчет центра безопасности технологического параметра удельная производительность по определяющему классу крупности 156
4.4.2 Расчет центра безопасности технологического параметра коэффициент качества процесса измельчения 158
4.4.3 Расчет центра безопасности технологического параметра объемное заполнение мельницы шарами 163
4.5 Алгоритм управления технологическим процессом измельчения апатитонефелиновых руд. 165
4.6 Элементная база системы управления технологическим процессом измельчения 169
4.6.1 Технологический контроллер ткм-52 169
4.6.2 Датчик гранулометрического состава пульпы 174
Заключение v 177
Основные результаты работы 178
Список литературы 179
- Пути повышения эффективности производства на горно-обогатителыіых предприятиях
- Методика определения области технологической безопасности
- Постановка задачи моделирования технологического процесса измельчения
- Технология измельчения на апатитонефелиновой обогатительной фабрике № з (аноф-3) оао «апатит»
Введение к работе
Актуальность темы. Одной из важнейших отраслей экономики всех ведущих мировых держав является горнодобывающая и горно-перерабатывающая промышленность. Производство любого товара и продукции в той или иной степени зависит от того, какое количество, и какого качества добыто полезных ископаемых. В настоящее время во всем мире наблюдается тенденция снижения уровня мировых запасов полезных ископаемых наряду с все более возрастающими потребностями населения в продукции металлургии, электро- и теплоэнергетики, химической промышленности. В то же время естественное истощение месторождений, эксплуатирующихся многие десятилетия, приводит к тому, что в переработку вовлекаются руды с более низким содержанием ценного компонента, обогащение которых требует гораздо больших эксплуатационных затрат, что в свою очередь приводит к увеличению себестоимости готовой продукции [109]. В таких условиях повышение эффективности и рентабельности производства, увеличение прибыли предприятий и сохранение конкурентоспособности выпускаемой продукции можно добиться только путем совершенствования производства.
Для горно-обогатительных предприятий, как и для любых предприятий промышленности, можно выделить три основных направления совершенствования производства. Первое направление - эксплуатационно-технологическое, которое включает изыскание новых методов рудоподгот'овки и обогащения полезных ископаемых, совершенствование регламентов технологических процессов, и совершенствование технологического оборудования. Второе направление — проектно-конструкторское, которое предполагает модернизацию и реконструкцию производства, создание нового более мощного и прогрессивного оборудования. И, наконец, третье направление - автоматизация производства, которое решает задачи управления как предприятием в целом, так и задачи управления отдельными технологическими процессами.
Создание систем управления технологическими процессами, отвечающих высоким требованиям к качеству управления, надежности функционирования, отличающихся научной обоснованностью принимаемых решений, невозможно без развития теоретической базы и использования современного приборного парка [93].
Существенной особенностью большого класса современных технологических процессов является наличие неопределенности параметров их функционирования как статистической, так и не статистической природы, которая объясняется отсутствием или неполнотой знаний о физико-химических параметрах процесса, широким спектром различных возмущающих и управляющих воздействий, присутствующих в реальных производственных системах и сложным характером их влияния [93]. Для эффективного функционирования систем управления такими технологическими процессами необходимо разрабатывать стратегию, математические модели, методы.и алгоритмы оценки состояний процесса, методы и алгоритмы принятия
решений в целях обеспечения безопасной работы промышленных систем в различных производственно-технологических ситуациях [99].
Наиболее прогрессивным является основанный на методах системного анализа информационно-управляющий подход к построению систем ситуационного управления технологической безопасностью процесса, предложенный в трудах академика Кафарова В.В. и развитый в работах его учеников Перова В.Л., Дорохова И.Н., Мешалкина В.П., Палюха Б.В., Егорова А.Ф. Данный подход позволяет предложить теоретические основы создания систем управления технологическими процессами.
Для решения задачи анализа производственных ситуаций, идентификации состояний и управления технологической безопасностью перспективно использование методов искусственного интеллекта (нейронных сетей, нечеткого логического вывода), которые позволяют за счет заложенных в них алгоритмов обучения и адаптации уменьшить погрешности существующих моделей, связанные с отсутствием и неполнотой информации, и применимы для управления технологическими процессами в режиме реального времени.
В этой связи для учета неопределенности различной природы решение проблемы управления технологической безопасностью процесса предложено осуществлять на качественно новом уровне с использованием новых информационных технологий на основе создания интеллектуальных систем ситуационного управления [101]. Данные системы позволяют формировать решения на основе данных оперативных наблюдений и с использованием методов и моделей искусственного интеллекта, заложенных в экспертных системах, включающих в себя знания специалистов.
Цель работы и задачи исследования. Целью работы является исследование и развитие основных теоретических и прикладных подходов к построению адаптивной системы ситуационного управления технологическим процессом в условиях неопределенности на основе индекса безопасности с использованием нейро-фаззи сетевых методов в оценке состояний.
Для реализации выше поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:
анализ современных подходов в принятии решений при управлении сложным динамическим объектом в условиях неопределенности;
анализ математических моделей, используемых в задачах оценки состояний технологических процессов;
обоснование применения нечетко-логических моделей для оценки состояний объектов управления в условиях неопределенности процессов принятия решений;
разработка комбинированной кинетической модели процесса измельчения с использованием методов нечеткой логики и нейро-фаззи сетей;
обоснование применения нейро-фаззи сетевых методов оценки параметров комбинированной кинетической модели;
разработка алгоритмов анализа состояния технологического процесса в условиях неопределенности знаний о его параметрах на основе индекса безопасности;
разработка алгоритмов принятия решений системы управления технологической безопасностью на основе индекса безопасности;
разработка комплекса программ для управления технологической безопасностью процесса измельчения апатитонефелиновых руд;
апробация разработанной системы управления на примере адаптивной системы ситуационного управления технологическим процессом измельчения апатитонефелиновых руд.
Научная новизна работы заключается в следующем:
разработана методика построения нечетко-определенных моделей, включающих идентифицирующую, прогнозную и нечеткую составляющие;
предложено в качестве критерия управления технологическим процессом использовать индекс безопасности;
разработана методика определения эволюционирующего центра технологической безопасности процесса;
разработаны модели, алгоритмы и функциональная структура адаптивной системы ситуационного управления технологическим процессом в условиях неопределенности;
разработаны алгоритмы и программы управления, учитывающие неопределенность информации о параметрах технологического процесса.
Обоснованность научных результатов. Достоверность и новизна основных научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена с помощью методов системного анализа.
В работе использовались и развиты различные разделы системного анализа, теории исследования операций и искусственного интеллекта, современной теории управления, методов математического моделирования и теории измельчения.
Практическая ценность работы. Проведенные в работе теоретические исследования представляют собой методические основы для построения автоматизированных систем управления безопасностью технологических процессов.
Разработана и экспериментально проверена методика построения модели ситуационного управления безопасностью технологического процесса на примере процесса измельчения апатитонефелиновых руд. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы оценки состояний и принятия решений по управлению технологической безопасностью. Ре-
шены задачи построения программных модулей, реализующих механизмы определения состояний технологического процесса.
Разработанная система ситуационного управления позволяет повысить эффективность и безопасность функционирования технологического процесса измельчения за счет своевременного принятия управляющих решений, выводящих процесс в область технологической безопасности. Система ситуационного управления адаптивна к изменению физико-механических свойств и гранулометрической характеристике перерабатываемой руды; адаптация заключается в смещении центра технологической безопасности (ЦТБ) процесса. Методика определения эволюционирующего ЦТБ позволяет определять для данного типа руды максимальную производительность мельницы по определяющему классу крупности, что позволяет вести процесс в режиме максимальной производительности по определяющему классу крупности с заданным показателем качества. Такой режим функционирования процесса измельчения способствует увеличению ресурса защитной футеровки барабана мельницы, снижению эксплуатационных затрат на ремонт оборудования. Также разработанная система управления контролирует состояние шаровой загрузки мельницы и сигнализирует о необходимости и количестве догрузки шаров.
Правильность построенных моделей подтверждена экспериментальными данными. Разработанные алгоритмы могут быть рекомендованы к внедрению в производство.
Научные положения и выводы диссертационной работы имеют практическую реализацию и апробацию в виде приложений разработанных для систем управления технологической безопасностью процесса измельчения апатитонефелиновых руд.
Основные положения, выносимые на защиту, перечислены в разделе основных результатов диссертационной работы.
Апробация работы. Основные результаты диссертации были доложены и обсуждены на следующих конференциях: П-ой Всероссийской научной конференции «Теория и практика системной динамики» (Апатиты, 2007); XV Международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 2007); VII Всероссийская школа-семинар «Прикладные проблемы управления макросистемами» (Апатиты, 2008) а также на научных семинарах профессорско-преподавательского состава кафедры ИС, КФПетрГУ, и секциях ученых советов Института информатики и математического моделирования технологических процессов (ИИММТП) КНЦ РАН.
Публикации. Результаты, отражающие основное содержание диссертационной работы, изложены в 15 публикациях. Доля вклада, внесенная автором в печатные работы, написанные в соавторстве, составляет не менее 50%.
Структура и объем работы. Структура диссертации определена поставленными целями и последовательностью решения поставленных задач. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы (ПО наименований). Работа изложена на 185 страницах машинописного текста с 73 рисунками и 36 таблицами.
Во введении обоснована актуальность тематики, сформулированы задачи диссертационной работы, а также приведены основные результаты, определяющие её научную новизну и практическую значимость.
В первой главе проведен анализ возможности использования традиционных и современных интеллектуальных моделей и методов принятия решений для создания системы ситуационного управления технологическим процессом; представлен литературный обзор о современном состоянии проблемы эффективного управления технологическим процессом измельчения и основных направлениях ее решения, на основании которого обоснована необходимость создания качественно новых систем управления технологической безопасностью процесса с использованием современных информационных технологий.
Проведен аналитический обзор математических моделей, используемых в задачах оценки состояний технологических процессов, в результате которого обоснована необходимость использования нечетко-определенных . моделей, включающих идентифицирующую, прогнозную и нечеткую составляющие, для оценки состояний объекта управления в условиях неопределенности процесса принятия решеня с использованием нейро-фаззи сетевых методов в идентифицирующей составляющей модели.
Проведен анализ современных подходов в принятии решений при управлении сложным динамическим объектом в условиях неопределенности.
В результате проведенного системного анализа технологического процесса измельчения как объекта управления, существующих подходов, методов, моделей оценки состояний и принятия решений обоснована необходимость использования новых информационных технологий при создании адаптивной системы ситуационного управления технологическим процессом.
Вторая глава посвящена разработке функциональной структуры, моделей, методов и алгоритмов системы ситуационного управления технологическим процессом в условиях неопределенности. Дано определение области и центра технологической безопасности функционирования процесса. Для количественной оценки безопасности процесса предложено использовать индекс технологической безопасности как степень нечеткого равенства текущей ситуации и ситуации, соответствующей центру технологической безопасности процесса. Сформулирована задача управления технологическим процессом, где в качестве критерия управления
предложено использовать индекс безопасности. Разработан итеративный алгоритм и модель ситуационного управления технологическим процессом.
В третьей главе сформулирована задача моделирования технологического процесса измельчения и выявлены закономерности измельчения апатитонефелиновых руд. Модель процесса измельчения представлена ячеечной, состоящей из каскада трех смесителей идеального смешивания. Для решения кинетического уравнения процесса предложен численный предиктор-корректорный метод Адамса с повышением порядка до четвертого. Разработаны алгоритмы идентификации модели. Задачей, решаемой системой оценки параметров модели процесса измельчения, является прогнозирование функций отбора и разрушения измельчаемого рудного материала. Для аппроксимации зависимости функций отбора и разрушения материала от его минералогического состава и от состояния шаровой загрузки предлагается использовать аппарат нейро-фаззи сетей, в котором выводы делаются на основе аппарата нечеткой логики, но соответствующие функции принадлежности подстраиваются с использованием алгоритмов обучения нейронных сетей. Для прогнозирования матрицы классификации предлагается также использовать нейро-фаззи сеть с архитектурой ANFIS. Разработана структура и алгоритмы модели технологического процесса измельчения в шаровой барабанной мельнице с замкнутым циклом. Проведена проверка адекватности модели по статистическим данным работы мельницы №18 мельнично-флотационного отделения апатитонефелиновой обогатительной фабрики №2 (МФО АНОФ-2) ОАО «Апатит».
В четвертой главе представлены результаты практического использования системы ситуационного управления технологическим процессом на примере измельчения апатитонефелиновых руд. Проведено исследование технологического процесса измельчения как объекта управления, определены входные и выходные параметры, управляющие и основные возмущающие воздействия. Дано обоснование использования трех технологических параметров в оценке состояния процесса измельчения: удельная производительность мельницы (производительность единицы объема мельницы) по определяющему классу крупности (-0,16+0 мм), т/ч-м3; коэффициент качества процесса измельчения; объемное заполнение мельницы шарами, %. Представлены алгоритмы расчета центра технологической безопасности процесса. Разработана модель и алгоритмы управления технологическим процессом измельчения апатитонефелиновых руд.
Пути повышения эффективности производства на горно-обогатителыіых предприятиях
Горнодобывающая и обогатительная промышленности являются основой хозяйственной деятельности всех развитых мировых стран. От того, какое количество и какого качества будет добыто полезных ископаемых, зависит производство в металлургии, химии, энергетики и т.д. [109].
Наша страна богата самыми разнообразными полезными ископаемыми, но трудности развития сырьевой базы неизбежно возрастают с каждым годом. Прежде всего, происходит естественное истощение запасов месторождений, эксплуатируемых уже десятки лет, в наиболее населенных и удобных районах. Поэтому сырьевая база смещается на восток в более отдаленные и менее обжитые места. В традиционных районах добычи вовлекаются в оборот более бедные источники сырья [1, ПО]. Так, например, с каждым годом в рудах, перерабатываемых на обогатительных фабриках ОАО «АПАТИТ», содержание минерала апатита снижается в связи с естественным обеднением месторождений. В начале эксплуатации месторождений содержание ценного компонента (Р2О5) в рудах составляло 25-30%, в 1991-1997 гг. перерабатывались руды с содержанием Р2О5 в среднем 13-14% с колебаниями в течение года от 11 до 17% (табл. 1.1) [2].
В таких условиях добиться высокой эффективности горно-обогатительной промышленности можно только совершенствованием производства. Совершенствование производства может вестись по трем основным направлениям. 1. Эксплуатационно-технологическое направление. Изыскание новых методов добычи, рудоподготовки и обогащения полезных ископаемых. Сюда можно отнести совершенствование регламентов технологических процессов и совершенствование технологического оборудования. 2. Проектно-конструкторское направление. Создание нового более мощного и прогрессивного оборудования. Модернизация и реконструкция производства; повышение качества изготовления деталей и узлов установленного оборудования. 3. Автоматизация производства.
Современное горно-обогатительное производство представляет собой сложный комплекс целенаправленно организованных технологических процессов, обеспечивающих выполнение пяти основных стадий (рис. 1.1): транспортировки и складирования добытой руды; рудоподготовки; обогащения; обезвоживания и сушки; складирования и отгрузки готовой продукции.
Особое место в общей структуре горно-обогатительного производства занимают процессы рудоподготовки как наиболее энергоемкие и трудоемкие процессы, включающие в себя несколько стадий дробления и грохочения, а также стадию измельчения. Распределение удельных (на 1 тонну перерабатываемой руды) энергозатрат по стадиям рудоподготовки представлено в табл. 1.2 [2] и на рис. 1.2.
К качеству продуктов рудоподготовки (исходному материалу процессов обогащения) предъявляются все более высокие требования. Поэтому от эффективности процесса измельчения зависит работа всей технологической цепи обогатительной фабрики.
Одно из главных требований, предъявляемых к процессу измельчения,- максимальная производительность измельчительных агрегатов [3].
По опубликованным данным [3], 90-95% всех расходов на измельчение зависят от производительности мельниц. Эти расходы изменяются обратно пропорционально изменению производительности мельниц.
Повышение эффективности функционирования технологических процессов формирует новые требования к системам управления, превращая их в многоцелевую структуру с широкими возможностями, обеспечивающими прогнозирование и принятие научно обоснованных решений.
Системы управления горно-обогатительными предприятиями являются многоуровневыми. На верхнем уровне решаются задачи организационно-экономического управления предприятием в целом. На среднем уровне - диспетчерское управление группой цехов и оперативное управление основной производственной деятельностью предприятия. Создание автоматизированных систем оперативного управления (АСОУ) основным производством пред-приятия на современном этапе рассматривается как средство повышения качества и эффективности производственной деятельности предприятия благодаря своевременному оперативному решению возникающих задач управления [4]. На нижнем уровне решаются задачи управления технологическими процессами.
В связи с тем, что современные горно-обогатительные производства отличаются сложностью технологии, соподчиненностью и взаимосвязью составляющих процессов, решение задачи повышения эффективности работы технологических процессов требует качественно нового подхода, базирующегося на широком использовании методов математического моделирования и средств вычислительной техники.
Методика определения области технологической безопасности
Функционирование любого технологического процесса можно рассматривать как некоторую последовательность состояний, полученных в результате действия на процесс как возмущающих, так и управляющих воздействий [93]. Рассмотрим задачу управления технологическим процессом как динамической системой. Пусть Х- конечное множество возможных состояний этой системы; U— конечное множество возможных значений управляющего параметра. Состояние системы характеризуется набором параметров X = Рх, Р2,..., Рп . Изменение значений технологических параметров pt, i = l,n приводит к изменению состояния системы х.
Состояния системы и значение управления в момент времени t, {t = 0,1,..., ), будем обозначать х, и и, соответственно. Функционирование системы, т.е. ее переходы из состояния в состояние, описывается системой уравнений состояния
Как правило, функционирование технологического процесса протекает в определенных режимах, характеризующихся определенным диапазоном изменения параметров процесса Ар, ,/ = 1,/7. То есть на состояние технологического процесса накладываются ограничения. Выход за рамки этих ограничений означает появление внештатной ситуации или нарушение технологического регламента. Таким образом, данные ограничения выделяют в пространство возможных состояний подмножество регламентных (безопасных) состояний процесса G,G X.
Во множестве регламентных состояний процесса G можно выделить некоторую область О, в которой функционирование технологического процесса является наиболее благоприятным, т.е. достигается наибольшая эффективность протекания процесса, оборудование подвергается наименьшему износу, ущерб, наносимый окружающей среде - минимален. Такую область функционирования технологического процесса будем называть областью технологической безопасности процесса. На рис. 2.1 представлена геометрическая интерпретация выделения области технологической безопасности, для процесса, состояние которого описывается значениями двух параметров р{ и р2.
В результате действия не компенсируемых возмущений (например, изменение качества сырья) диапазон значений параметров у а, і = 1, п, определяющий область технологической безопасности может измениться, образуя тем самым новую область технологической безопасности (области 0\02,03 нарис. 2.1).
2.1.2 Методика определения области технологической безопасности
Данная методика основывается на том, что информация о состояниях технологического процесса, на основе которой принимается решение о выборе области безопасности, представляется в виде нечеткого отношения предпочтения во множестве альтернатив.
На первом шаге определяется конечное множество альтернатив, на котором строится нечеткое отношение предпочтения (н.о.п.). Для этого, для каждого из технологических параметров процесса в области его регламентных значений Ар/ " , / = 1, и выделяются интервалы -диапазоны значений параметров, которые характеризуют определенные режимы работы технологии, то есть соответствуют определенным состояниям технологического процесса. Таким образом, получаем ограниченное множество непересекающихся интервалов \у/р], здесь Тр индекс технологического параметра, Кр — индекс интервала данного технологического параметра.
Далее на множестве непересекающихся интервалов значений технологического параметра Р, задается нечеткое отношение нестрогого предпочтения Я.(/лп), с функцией принадлежности /JR(y ,y2) показывающее какой из двух интервалов более предпочтителен с точки зрения безопасности у\ или уі. Это отношение, выявляется с помощью знаний экспертов (технологов, операторов), которые проводят попарно нечеткое сравнение на множестве интервалов значений параметра, и определяют степень принадлежности juR (у, ,у2), интерпретируемое следующим образом: «интервал у\ значений параметра Р не хуже интервала значений параметра Р».
Равенство {іц(у\,У2)= может означать, либо то что с положительной степенью выполнено обратное предпочтение, т.е. jult \у2 , ",) 0, либо то, что альтернативные состояния х\ и %г не сравнимы между собой ни с какой положительной степенью, т.е. что и /лк (у,, уг) = 0. Н.о.п. является рефлексивным, в данном случае это отражает тот факт, что любой интервал не опаснее самого себя. Таким образом, в силу рефлективности имеем /лн [ух, у2) = 0.
Для того чтобы выделить те интервалы параметров, которые считаются недоминируемыми, выделим соответствующее отношению предпочтения R, отношение строгого предпочтения RD. Будем говорить, что интервалу строго безопаснее интервала , если одновременно (yl,y2)eR и (у2, ,) .Я. Совокупность таких пар назовем отношением строгого предпочтения на Y, и будем использовать его для определения и анализа свойств множества недоминируемых альтернатив, то есть таких альтернатив, выбор которых является наилучшим в заданном множестве; пару (У, R(/JI{)) назовем моделью выбора. Этот выбор представляет подмножество наиболее безопасных интервалов для некоторого технологического параметра. Отношение строгого предпочтения получаем как разность отношения нестрогого предпочтения R и обратного к нему отношения R 1, таким образом, функция принадлежности отношения RD вычисляется через разность нечетких множеств [96].
Постановка задачи моделирования технологического процесса измельчения
Измельчением называется процесс сокращения крупности частиц измельчаемого материала. Измельчение представляет собой типовой технологический процесс и относится к механическим процессам.
Исходный (рудный) материал, поступающий в процесс измельчения, характеризуется физико-механическими свойствами и гранулометрическим составом. Физико-механические свойства рудного материала определяются его минералогическим составом. Под гранулометрическим составом понимают распределение массы, объема или числа частиц по диаметру частицы [I]. Поскольку частица неправильной формы не имеет единственного измерения, ее размер (диаметр) обычно выражается через диаметр сферы, эквивалентной по какому-либо заданному свойству частице. К таким свойствам в [1] отнесены площадь поверхности, периметр проекции, скорость падения в среде, размер минимального квадратного отверстия, в которое проходит частица и др.
Представим себе кумулятивное распределение по некоторой крупности (грансостав) так, как изображено на рис. 3.1.
Здесь R - некоторая нормированная количественная характеристика (масса, объем, концентрация и т.д.) крупности х (под которой понимают размер, массу, удельную поверхность и т.д.). й)х - доля (массовая и т.п.) материала в 1-ом классе крупности к рассматриваемому моменту времени.
Технологический процесс измельчения представляет собой процесс убывания содержания крупных классов измельчаемого материала и увеличения содержания мелких классов внутри аппарата для измельчения, например мельницы [5].
Задачей моделирования технологического процесса измельчения является прогнозирование гранулометрического состава измельченного материала по гранулометрическому составу питания с учетом изменений физико-механических свойств перерабатываемого материала, а также состояния измельчительной среды для целей управления данным процессом.
Минералогический состав руды
Изучение влияния минералогического состава апатитонефелиновых руд на технологические показатели переделов рудоподготовки и флотации является важнейшим направлением интенсификации производства апатитового концентрата.
Вовлечение в переработку руд новых месторождений и углубление отрабатываемых горизонтов действующих рудников обусловило значительное изменение соотношения между главными и второстепенными минералами в апатитонефелиновых рудах, поступающих на фабрику.
Оперативный контроль, осуществляемый с помощью экспресс-минералогического анализа качества и состава поступающей в переработку на апатитонефелиновую обогатительную фабрику (АНОФ) руды выявил тенденцию снижения в ней окисленных разностей и роста негативного влияния на показатели обогащения пироксенов, полевого шпата [107]. Анализ минерального состав апатитонефелиновых руд показывает, что при снижении содержания апатита (Ар) наряду с увеличением содержания нефелина (Ne) возрастает доля второстепенных минералов (100 - Ар + Ne) - пироксенов, полевых шпатов, сфена и др. (см. рис. 3.2), причем, чем меньше доля апатита в руде, тем шире диапазон изменения содержания нефелина, а, следовательно, второстепенных минералов.
Многочисленными исследованиями (лабораторными, опытно-промышленными, промышленными), проводимыми Центральной технологической лабораторией ОАО «АПАТИТ», установлено, что оценка качества руд по основному компоненту (содержанию Р2О5) не может являться критерием управления процессами рудоподготовки и флотации. Сложные комбинации минералов апатита, нефелина, пироксенов и др. в перерабатываемых рудах приводит к резким изменениям их технологических показателей: дробимости, измельчаемости и обогати-мости, тем самым, оказывая существенное влияние на технико-экономические показатели работы фабрики. Физико-механические свойства основных минералов
Технология измельчения на апатитонефелиновой обогатительной фабрике № з (аноф-3) оао «апатит»
Апатитонефелиновая руда после трехстадийного сухого дробления из бункера дроблёной руды ёмкостью 48000 тонн через челюстные затворы (800x800 мм) с пневмоприводом подается на ленточные конвейеры-питатели типа 1КП-24КП. Далее руда поступает на сборные горизонтальные ленточные конвейера типа 1КГ-8КГ, с которых - в шаровые барабанные мельницы с центральной разгрузкой типа МШЦ 5500x6500. Технические характеристики мельницы представлены в таблице 4.1.
Содержание ценного компонента в мелкодробленой руде (Р2О5) составляет 8-18% и крупность по классу +25 мм не более 3,5%. Для обеспечения стабильности технологического процесса необходимо поддерживать наполнение бункера дроблёной руды не менее чем на 30%. Боковая футеровка мельниц имеет волнистую поверхность. Коэффициент заполнения мельниц шарами - 42%. Для шаровых мельниц установлена первоначальная загрузка шаров по количеству и гранулометрическому составу 275 т. Кроме того, регламентирован ассортимент шаров, загружаемых для компенсации износа шаровой загрузки (табл. 4.2). Догрузка шаров с целью компенсации их износа производится ежедневно из расчёта утвержденной годовой нормы расхода на 1 тонну переработанной руды. По мере износа футеровки производится добавочная загрузка шаров на увеличение объёма мельницы.
Мельницы МШЦ 5500x6500 работают в замкнутом цикле с гидроциклонами ГЦ-140 и ГЦ-100, установленными последовательно. Технические характеристики гидроциклонов представлены в таблице 4.3.
Сливы мельниц насосами ГрТ1600/50 или ГрАТІ800/67 подаются в гидроциклоны ГЦ-1400. Содержание твёрдого в сливе мельниц - 75-80%.
Пески гидроциклонов ГЦ-1400 и ГЦ-1000 объединяются и самотёком возвращаются в мельницы МШЦ 5500x6500. Общая циркуляционная нагрузка мельницы по пескам составляет 200-300%.
Слив гидроциклона ГЦ-140 является питанием гидроциклона ГЦ-100, а слив гидроциклона ГЦ-100 крупностью 22-28% по классу +0,16 мм подаётся на четырёхструйный пульподелитель, являясь исходным питанием флотации.
Измельчение руды ведётся до крупности 22 - 28% класса +0,16 мм, что обеспечивает раскрытие зёрен апатита и крупность получаемого апатитового концентрата не более 13,5% класса +0,16 мм. Содержание твёрдого в сливе гидроциклона ГЦ-1000 40-48% (вес 1 литра пульпы 1350-1420 г/л). Примерная гранулометрическая характеристика слива гидроциклона ГЦ-1000 представлена в таблице 4.4.
Технологический процесс измельчения как объект управления
Рассмотрим технологический процесс измельчения с замкнутым циклом с точки зрения управления. К входным параметрам рассматриваемого объекта управления относятся: производительность конвейера-питателя по руде Q ; гранулометрическая характеристика исходной руды R ; технологические свойства перерабатываемой руды F ; расход воды в мельницу Wu ; расход воды в классифицирующий аппарат W .
Процесс измельчения с замкнутым циклом с технологической точки зрения можно разбить на два взаимосвязанных процесса: непосредственно процесс сокращения крупности материала (измельчение) и процесс классификации измельченного продукта.
Процесс сокращения крупности материала (измельчение) характеризуется переменными состояния, к которым относятся: запас материала в мельнице М ; заполнение мельницы измельчающей средой (шарами) рш ; внутренний объем мельницы V\ 150 техническое состояние оборудования (мельницы) SM . К внутренним переменным процесса можно отнести: циркуляционная нагрузка мельницы ОМСк; гранулометрическая характеристика циркуляционной нагрузки RneLk; выход пром. продукта мельницы Ои ; гранулометрическая характеристика пром. продукта SM .
Процесс классификации измельченного материала также характеризуется переменными состояния, к которым относятся: техническое состояние оборудования (гидроциклоны, спиральный классифи катор и гидроциклонные насосы) S/ol.
Возмущающими воздействиями для данного технологического процесса будут являться: изменение гранулометрической характеристики исходной руды AR ; изменение технологических свойств перерабатываемой руды AFp; изменение заполнения мельницы шарами в результате их износа и выноса мелких шаров из процесса Асрш ; изменение внутреннего объема мельницы в результате износа защитной футеровки AV; изменение технического состояния классифицирующего оборудования ASKll и технического состояния мельницы ASM .
Выходными параметрами объекта управления будут являться: производительность агрегата по готовому продукту измельчения Q,lim ; гранулометрическая характеристика готового продукта измельчения R,iim; мощность, потребляемая мельницей N .
Вектор управления технологическим процессом измельчения представлен следующими воздействиями: изменение производительности конвейера-питателя по руде AQp ; изменение расхода воды в мельницу AWU ; изменение расхода воды в классифицирующий аппарат А\Ю1; догрузка измельчающей среды А р п;
