Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Обзор литературы 10
1.1 Теорегические основы фракционирования сыпучих материалов 11
1.2 Каскадный принцип организации процесса пневматической классификации 18
1.3 Расчетные зависимости процесса каскадной пневмоклассификации . 25
1.4 Оптимизация технологических параметров процесса фракционирования сыпучих материалов 34
1.5 Цель и задачи работы 37
1.6 Выводы 37
ГЛАВА 2. Расчетно-теоретические исследования процесса каскадной пневмоклассификации 39
2.1 Математическое описание процесса последовательной каскадной классификации с учетом влияния расходной концентрации материала... 39
2.2 Определение оптимальной границы разделения в условиях непостоянства ранулометрического состава исходного материала 55
2.3 Выводы 62
ГЛАВА 3. Экспериментальные исследования каскадных пневмоклассификаторов 63
3.1 Влияние расходной концентрации на границу разделения 68
3.2 Влияния расходной концентрации на эффективность разделения 76
3.3 Оценка адекватности математических зависимостей, полученных для описания процесса последовательной каскадной классификации 81
3.4 Выводы 88
ГЛАВА 4. Разработка новых конструкций каскадных классификаторов и их промышленная апробация 89
4.1 Новые конструкции каскадных классификаторов 89
4.2 Результати промышленных испытаний последовательных каскадных 108
классификаторов
4.2.1 Разделения шпата на ОАО «Вишневогорский ГОК» 108
4.2.2 Фракционирование серпентинита на ОАО «Русский магний»... 113
4.3 Выводы 117
Основные результаты и выводы 118
Список использованных источников 120
Приложение А 134
Приложение Б 137
Приложение В 142
- Расчетные зависимости процесса каскадной пневмоклассификации
- Определение оптимальной границы разделения в условиях непостоянства ранулометрического состава исходного материала
- Влияния расходной концентрации на эффективность разделения
- Фракционирование серпентинита на ОАО «Русский магний»...
Введение к работе
Актуальность темы. При переработке сыпучих материалов в строительной индустрии и других отраслях промышленности важное место занимает процесс пневматической классификации. От качества разделения во многом зависят конечные свойства готовых продуктов. Прогрессивным решением задачи фракционирования дисперсных материалов является применение пневматических каскадных классификаторов. Повышение эффективности каскадных аппаратов осуществляется совершенствованием конструкций и оптимальной настройкой технологических режимов оборудования.
Разработка высокоэффективных конструкций каскадных пневмокласси-фикаторов и эффективная настройка технологических параметров процесса фракционирования является актуальной задачей научного исследования, имеющей важное прикладное значение.
Цель и задачи исследования. Цель работы - разработка методов расчета и конструкций эффективных каскадных пневмоклассификаторов.
Для достижения поставленной цели, решались следующие задачи:
разработка математического описания процесса пневмоклассификации с учетом влияния расходной концентрации материала по отдельным элементам каскада;
разработка алгоритма оптимизации границы разделения в условиях непостоянства гранулометрического состава исходного материала;
экспериментальные исследования влияния расходной концентрации для различных элементов каскада на эффективность и границу разделения;
разработка конструкций каскадных классификаторов и их промышленная апробация.
Научная новизна:
Получены математические выражения, описывающие процесс последовательной каскадной классификации с учетом влияния расходной концентрации дисперсного материала на эффективность и границу разделения;
Разработан алгоритм оптимизации границы разделения для получения максимального выхода готового продукта при непостоянстве гранулометриче-
4 ского состава исходного материала;
3. Экспериментально установлены математические зависимости эффективности и границы разделения от расходной концентрации материала.
Практическая значимость заключается в использовании полученных в работе экспериментальных и математических зависимостей при проектировании и наладке промышленных аппаратов. Разработаны новые конструкции каскадных классификаторов и осуществлено их внедрение в промышленности. В результате внедрения пневмоклассификатора производительностью 25 т/ч на ОАО «Вишневогорский ГОК» получен крупнодисперсный шпат для стекольной промышленности с содержанием пылевых классов размером менее 125 мкм не более 20 %. На ОАО «Русский магний» (г. Асбест) испытания промышленного классификатора производительностью 2,5 т/ч показали возможность получения из отходов асбестового производства фракции серпентинита 0,2 - 0,5 мм, пригодной для извлечения из нее металлического магния.
Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на VII научной технической конференции «Переработка промышленных отходов в стройматериалы» (Свердловск, 1984); Всероссийской конференции «Пути дальнейшей интенсификации и повышения эффективности производства калийных удобрений» (Пермь, 1985); Всесоюзной конференции «Технология сыпучих материалов» (Ярославль, 1989); научно-технической Всесоюзной конференции «Фундаментальные исследования и новые технологии в строительном материаловедении» (Белгород, 1989); на Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Конверсия вузов - защите окружающей среды» (Свердловск, 1994); XVI Уральской международной конференции молодых ученых по приоритетным направлениям науки и техники (Екатеринбург, 2009), Всероссийской научно-практической конференции «Энерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии» (Екатеринбург, 2010).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 24 работы, из них 12 работ в изданиях, рекомендованных ВАК РФ; получено 6 авторских
5 свидетельств СССР на изобретение и одна заявка на патент Великобритании.
Структура и объем. Работа диссертации изложена на 145 страницах, состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (125 наименований) и трех приложений, содержит 12 таблиц и 65 рисунков.
Расчетные зависимости процесса каскадной пневмоклассификации
В горной, зерно перерабатывающей и других отраслях промышленности иногда применяются равновесные, то есть работающие по принципу уравновешивания частиц граничной крупности, классификаторы непрерывного действия [67] (рис. 1.2 а). В них наблюдается значительное засорение верхнего и нижнего выходов инородными фракциями. Кроме того, на результаты работы решающее влияние оказывает концентрация материала в зоне сепарации, по-этому такие аппараты характеризуются низкой производительностью. Отрицательным факторами являются также неравномерность концентрации твердой фазы вблизи места ввода и образование агломератов в условиях повышенной производительности.
Этот недостаток в большой степени ослаблен в конструкциях аппаратов с торможением восходящего потока. Одним из них является воздушный классификатор типа «Зигзаг» [57, 68] (рис. 1.2 б).
За счет зигзагообразных изгибов канала увеличивается азиянис действия соударений частиц о стенки канала на их траекторию движения. Частицы, двигающиеся вниз в пристенной зоне, за счет изгибов стенок возвращаются в осевую часть канала, в зону максимального аэродинамического восходящего воздушного потока. Уменьшается величина засорения крупного и мелкого продуктов противоположными классами, повышается эффективность сепарации материала.
Основным недостатком, снижающим эффективность разделения, является неравномерность силового воздействия на частицы воздушным потоком. Если в секциях, ниже загрузочной эпюра силового воздействия выпрямлена за счет опускающихся крупных частиц, в верхних секциях эпюра этого воздействия имеет треугольный характер. Граница разделения в верхних секциях все более размывается, и в мелкий продукт забрасываются крупные частицы.
Аналогично «Зигзагу» работает разработанный в Уральском политехническом институте М.Д. Барским [1] (рис. 1.2 в) классификатор с пересыпными полками. Образующиеся над и иод полками центробежные вихри с горизонтальной осью (рис. 1.3), способствуют расслаиванию и диспергированию материала, увеличивают время пребывания частиц в аппарате.
Отличие данного аппарата от «Зигзага» заключается в большей гурбули-зации воздушного потока, улучшающей расслоение и разделение частиц. На базе этой конструкции разработано множество модификаций различных полочных классификаторов, существенным недостатком которых является то, что в пространстве между нижней кромкой полки и противоположной ей стенкой шахты образуется вихреобразное движение материала только вокруг одной горизонтальной оси. Интенсивность вихреобразования вдоль оси неравномерна. Вихри около стенок, перпендикулярных полкам, вследствие вязкого трения затухают и материал в пристенных областях не диспергируется. Поэтому- мелкие частицы вместе с крупными осаждаются у стенок вниз, «загрязняя» крупный продукт. В центральной части аппарата, в пространстве над полкой -вихреобразование интенсивное и крупные частицы уносятся воздушным потоком вверх вместе с мелким продуктом.
В какой-то мере этих недостатков лишены классификаторы с круглым сечением шахты [69, 70, 71], например, поликаскадный классификатор, в котором пересыпные элементы выполнены в виде перфорированных воронок из отдельных колец [69]. В кольцевых элементах материал отводится в ядро потока по всему периметру и, при движении по внутренним стенкам воронки, провеивается воздухом в зазорах между кольцами. Аппарат работает эффективно только в узком диапазоне іраницьі разделения (0,8-1,2 мм). С уменьшением границы разделения эффективность резко надает в связи с тем, что крупные и мелкие частицы не отводятся к стенке шахты и сплошным потоком движутся вниз. Воздух при этом проходит через зазоры между кольцами, не затрагивая материала [47].
В гравитационно-центробежном классификаторе [72 J (рис. 1.2 г) между поликаскадными воронками установлены вставки, выполненные в виде винтовой поверхности. При прохождении двухфазного потока через винтовые вставки создаются центробежные силы, отводящие крупные инерционные частицы к стенке шахты. Мелкие, менее инерционные фракции уносятся вверх. Разделение производится во всем объеме шахты, что благоприятно сказывается на качестве фракционирования. Граница разделения устанавливается не только скоростью воздушного потока, но и изменением шага винтовой поверхности.
Объединяя по определенной схеме, одиошахтные каскадные классификаторы, можно получить различные типы комбинированных сепараторов, отличающихся высокой эффективностью и производительностью при сравнительно небольших габаритах. Существует несколько способов объединения шахтных классификаторов (1, 12, 13, 14, 15].
Наиболее распространен способ (рис. 1.2 д, рис. 1.4), в котором материал подается на расположенную под каскадными шахтами газораспределительную решетку и двигается по ней в псевдоожиженном состоянии [1, 3, 46]. Разделение осуществляется как на решетке, так и в каждой шахте. Эти классификаторы отличаются относительно небольшими габаритами по высоте и высокой производительностью по исходному питанию. Однако в данной конструкции отсутствует перечистка мелкого продукта на завершающей стадии разделения. Так, например, крупные частицы, попавшие в любую сепарационную шахту, могут выноситься потоком и загрязнять мелкий продукт, а так как у подобных аппаратов имеется несколько шахт, то вероятность загрязнения мелкого продукта крупными частицами через все каналы возрастает.
Определение оптимальной границы разделения в условиях непостоянства ранулометрического состава исходного материала
Задача расчета продуктов разделения гк\х1 ),ru{xi) и выбора оптимальной границы разделения х , в случае колебаний гранулометрического состава исходного материала решена на примере задачи получения формовочных кварцевых несков [96J. В соответствие с ГОСТ 2138-91 и техническими условиями на гранулометрический состав формовочных песков налагаются определенные требования. Для хорошей газопроницаемости обогащенные кварцевые пески должны иметь сосредоточенную зерновую структуру. Так. например, суммарное содержание трех основных фракций на сетках 200, 315 и 400 мкм для песков марки О6К0315 должно быть не менее 80 %, а содержание пылевых фракций размером менее 100 мкм не должно превышать 0,5 %.
Если пневмоклассификатор настроен на определенную фиксированную границу разделения, то содержание полезных и пылевых фракций в продукте разделения будет зависеть от іранулометрического состава исходного материала. В частности содержание произвольного /-го класса в крупном (готовом) продукте разделения можно определить но формуле (2.31), а выход готового продукта по зависимости (2.32).
Содержание основных (полезных) Ro и пылевых Rp классов в готовом продукте определится соответственно но формулам: где к, m- номера основных классов, 1,е - номера пылевых фракций; Как следует из этих зависимостей, изменение фанулометрического состава исходного материала может влиять на содержание основных и пылевых классов в готовом продукте. В тоже время, из практики известно, что гранулометрический состав различных сыпучих материалов не бывает постоянным. Поэтому, производители кварцевых песков приводят в своих каталогах гранулометрический состав с указанием пределов колебаний содержания узких классов крупности. При определенной величине колебаний исходного состава можно не удовлетворить требованиям ГОСТ 2138-91, т.е. получить брак. С другой стороны вероятность такого исхода можно уменьшить, если правильно выбрать границу разделения при заданных пределах колебаний гранулометрического состава. Рассмотрим решение данной задачи. Функцию степени фракционного извлечения будем описывать с помощью двухпараметрической функции Плитта(1.7). Гранулометрический состав исходного материала r(xt) является случайной величиной, и колеблется в некоторых пределах: В качестве целевой функции выбирается выход готового (в нашем случае крупного) продукта разделения. Необходимо получить максимальный выход у, готового продукта, управляя границей разделения xw. Для решения поставленной задачи используется пневмоклассификатор с заданным параметром р эффективности разделения. При этом необходимо, чтобы вероятность отсутствия брака была максимальной, т.е. чтобы содержание основных фракций было больше заданного предела Л, а содержание пылевых фракций было меньше заданного предела В: Известно, что эффективность разделения зависит от границы разделения и концентрации материала. Такую зависимость можно определить экспериментально в виде аппроксимирующей функции p(xw,n). Поэтому, к полученным уравнениям надо добавить эту экспериментальную связь. Если вид данной функции неизвестен, то в первом приближении, д;ц автомодельной области можно принять значение эффективности постоянным параметром р(ха,у)= const. Таким образом, целевая функция (2.44) и системы неравенств (2.42), (2.43) представляют собой математическую модель задачи. Поскольку целевая функция нелинейная, то задача представляет собой задачу нелинейного программирования. Необходимо найти максимум двухпараметрической функции, при наличии ограничений. Ситуация осложняется тем, что целевая функция входит неявно в систему ограничений, т.е. мы имеем дело с так называемой вырожденной задачей. Известно, что даже в случае детерминированного состава надежных алгоритмов решения данной задачи не существует. В случае недетерминированного состава решение носит вероятностный характер. Поскольку размерность задачи небольшая и из физического смысла известен диапазон границ разделения, то она решалась методом имитационного моделирования [97]. Алгоритм решения представлен на рис. 2.9. Метод заключается в следующем. Скорость воздушного потока меняем с некоторым шагом, поэтому и граница разделения так же будет меняться с некоторым шагом. Для нахождения решения можно подобрать диапазон изменения скорости таким образом, чтобы іраница разделения менялась, например, в диапазоне от 10 до 600 мкм. Генерируется, например 100 случайных исходных составов в соответствие с неравенством (2.42) и затем, для конкретной границы разделения (из заданного диапазона) вычисляются составы продуктов разделения и выход готового материала. Проводят проверку условий (R0 2 А) и (Rp S В). Если условие выполняется, то включается счетчик количества решения задач при фиксированной границе разделения L= L I I. Определяется вероятность решения задачи по числу удачных генераций. Для каждой границы разделения вычисляется математическое ожидание и среднеквадратичное отклонение расчетных величин. Таким образом, получаем зависимость от границы разделения вероятности решения задачи Р ), выхода готового продукта Y.(xw)- содержание полезных /?e(xw) и пылевых клас-сов Яр(х$0У Из полученного массива данных выбирается граница разделения дг50, которой соответствует максимальный выход готового продукта и необходимый уровень вероятности решения задачи. Листинг программы, написанный на языке Visual Basic приведен в приложении А. В качестве примера, рассмотрим задачу получения формовочного песка марки О6К0315. В табл. 2.2 представлены пределы колебаний частных остатков узких классов крупности в исходном материале. Для данной марки номера основных классов: к =6, /я-8. Содержание основных фракций в готовом продукте не должно быть менее А = 80%. Номера пылевых классов: / = 1, е = 3. Содержание пылевых фракций в готовом продукте не должно быть более В = 0,5%.
Влияния расходной концентрации на эффективность разделения
Скорость воздушного потока в нижнем сечении сепарирующей части на 20-40 % выше требуемой для разделения по заданной границе, благодаря чему большая часть мелких частиц выносится воздушным потоком в верхнюю часть колонны, где происходит их отделение от крупных. Крупные частицы и не разрушившиеся агрегаты через перепускной патрубок 4 направляются в диспергирующую часть второй ступени классификации для повторного диспергирования и разделения. Крупный продукт подвергается последовательной обработке во всех колоннах классификатора. Регулировка границы разделения производится путем изменения скорости воздушного потока в шахтах.
Оптимальная величина сужения 20-40 % определена при лабораторных исследованиях. При меньших ее значениях диспергирующее воздействие не достаточно для эффективного отделения мелких частиц, что приводит к «засорению» крупного продукта пылевыми фракциями. При больших значениях сужения крупные частицы не могут преодолеть сопротивление восходящего воздушного потока, и мелкий продукт «засоряется» крупными зернами. По результатам лабораторных испытаний на периклазовом порошке и окиси хрома эффективность данного сепаратора к1ъ ,s составила 76-80 % при границе разделения 70-100 мкм.
Известен ряд комбинированных классификаторов, в которых материал подается на расположенную под шахтами газораспределительную решетку и двигается по ней в псевдоожиженном состоянии. Опыт работы данного классификатора достаточно полно описан в работах [1, 115, 116, 117, 118, 119J. Разделение осуществляется как на решетке, так и в каждой отдельной шахте. Недостатком таких конструкций является нижняя подача материала в классификатор, что не позволяет достаточно эффективно перечищать крупные частицы.
Исключить этот недостаток удалось в каскадном классификаторе сыпучих материалов [120] (рис. 4.13). Исходный материал подается на перфорированный желоб 2, проходящий в центральной по высоте части корпуса классификатора 1. Мелкие фракции перечищаются в верхней части сепарационных шахт и выносятся в пылеуловитель 5, а крупные частицы попадают на нижнюю газораспределительную решетку 3 и в псевдоожиженном состоянии движутся к бункеру 4 выгрузки крупного продукта, освобождаясь одновременно от мелких пылевых частиц. Конструкция перфорированного желоба предусматривает регулирование живого сечения за счет поворотных пластин 6. Эффективность классификатора по критерию Эдера-Майера на периклазовом порошке при концентрации 2 кг/м3 и границе разделения от 70 до 150 мкм составляет 78-82 %.
Применение данного классификатора для обеспыливания литейных шлаков по границе 80-100 мкм [121] позволило получить концентрат, содержащий до 7 % свободного алюминия, при этом в «хвостах» осталось около 70 % пустой породы. Комбинированные классификаторы отлично работают на сухих порошках, однако не приспособлены для разделения влажных и слипающихся материалов. Даже незначительное содержание влаги (до 3 %) способствует забиванию перфораций решетки и прекращению работы классификатора. Менее чувствительны к влажным и склонным к агломерации порошкам аппараты с потоком воздуха, направленным под углом к горизонту [122]. Основной недостаток таких аппаратов - снижения эффективности разделения из-за «провала» в крупный продукт конгломератов слипшихся мелких частиц. В классификаторе [123] (рис. 4.14) качественное разделение обеспечивается за счет организации перечистки мелкого продукта и устранения налипания материала на вибрирующие рабочие поверхности аппарата. В этом аппарате жалюзийиая решетка 1 крепится к корпусу 2 на пружинных опорах 3. К внутренней стороне решетки 1 под углом к горизонту присое 104 динены осадительные пластины 4, на которых установлены вибраторы 5, сообщающие решетке колебательное движение. Исходный материал подастся на верхнюю часть решетки 2 и, пересыпаясь по ее полкам вниз, продувается горизонтальным потоком воздуха. Мелкие и некоторая часть крупных частиц увлекаются воздушным потоком в осадительную камеру 6, где крупные частицы осаждаются на пластины 4 и возвращаются на внешнюю рабочую поверхность решетки 1, а мелкие попадают в сборный бункер 7, или транспортируются потоком в пылеуловитель. Вибраторы 5 препятствуют налипанию влажного материала на решетку 1 и пластины 4. Эффективность разделения къпз достигает 65 % мри влажности исходного сырья около 3 %. При обеспыливании дробленого известняка из отвалов фракции минус 20 мм для получения строительного щебня и песка естественная влажность сырья на карьере от составляла от 3 до 9 %. Основным требованием сепарации являлось оіраничение содержания фракций минус 0,14 мм в готовом песке не более 5 %. Характеристики получаемых песков и щебней даны в табл. 4.1. Содержание пыли в исходной массе 12-15 %. Гранулометрический состав продуктов определялся путем механического рассева высушенных проб на стандартном наборе сит. Как видно из таблицы, содержание пыли в песке удовлетворяет требованием ГОСТ 8736-93 (допуск - не более 5 %). Пыль, получаемая в процессе фракционирования отвалов, применяется для изготовления безолифной поли-меркарбонатной шпатлевки. В ходе испытаний выявлено, что максимально допустимая влажность исходной массы, подаваемой в классификатор - 7 %. При большей влажности материал воздушным потоком не разделяется даже при интенсивной вибрации жалюзийной решетки. Для надежной работы установки необходимо эксплуатировать ее при влажности исходной массы не более 5 %.
Фракционирование серпентинита на ОАО «Русский магний»...
В лабораторных условиях экспериментальные исследования но пневмо-классификации серпентинита были проведены на каскадных аппаратах двух различных типов гравитационном каскадном (рис. 4.18. а) и поперечно-поточном (рис. 4.18 в).
Эффективность разделения гравитационного комбинированного классификатора при фракционировании серпентинита в диапазоне границ разделения 150 - 200 мкм и расходной концентрации 0,8 кг/м составляет 48 %, при этом выход готового продукта достигает 37 %. Несколько эффективнее по границе 200 мкм работает поперечно-поточный классификатор. На расходной концентрации 1,1 кг/м3 удалось получить готовый продукт с выходом 42 %, но визуально в нем имеется повышенное содержание волокон свободного асбеста, а также не выполняется требование табл. 4.5 по содержанию фракции 0,1-0,2 мм. превышающее значение 0,5 %. Таким образом, единственным для решения поставленной задачи является гравитационный каскадный классификатор. Рекомендуемые режимные параметры процесса разделения серпентинита для промышленного классификатора: скорость воздушного потока с учетом подсосов и регулировки и = 1,2—1,4м/с; расходная концентрация материала ц = 0,5-1,0 кг/м3. Используя математическое описание процесса пневмоклассификации серпентинита в последовательных каскадах [94, 95]. была рассчитана оптимальная граница разделения 230 мкм, позволяющая при наложенных ограничениях получить максимальный выход готового продукта.
Па основании проведенных расчетов для промышленной линии разработан гравитационный каскадный классификатор производительностью по исходному сырью до 2,5 т/ч, содержащий 5 сепарационных шахт, расположенных в ряд. Шахты разделены по высоте на 5 секций, в каждой из которых установлены пересыпные полки в виде треугольных пластин. Общий расход воздуха через аппарат составляет 2300 мэ/ч при площади поперечного сечения аппарата 0,4 м2.
Исходный материал (рис. 4.23) из бункера 1 подается через шиберную задвижку 2 в гравитационный каскадный классификатор 3, в котором разделяется воздушным потоком на два продукта - крупный и мелкий. Установка содержит осадительную камеру 4, циклон 5 типа ЦН-15 диаметром 0,5 м, а также рукавный фильтр и вентилятор (на рис. 2 не показаны). Разгрузка продуктов классификатора, осадительной камеры и циклонов осуществляется из бункеров 9, 10, 11 через герметичные разгрузители 6, которые препятствуют подсосам воздуха. Так как установка находится под разрежением, то пылевыделение отсутствует. Регулировка расхода воздуха и границы разделения осуществляются изменением расхода воздуха с помощью задвижки 8 по показаниям расхода воздуха на сегментной диафрагме 7. точно эффективно. Содержание фракции -0,5 + 0,2 в готовом продукте при скорости воздушного потока нг= 1,4 м/с составляет 90 %, выход готового продукта - 53,74 %. Следует отметить, что эффективность разделения промышленного классификатора (klsni =53,74%) оказалась выше, чем лабораторного, несмотря на его большие габариты.
За счет увеличения выхода готового продукта до 53 % по сравнению с регламентированным 37,5 %, ожидаемый экономический эффект от внедрения данного иневмоклассификатора составляег 1,74 млн. рублей (Приложение С). 1. Разработаны новые конструкции пересыпных вставок одноколонных пневмоклассификаторов, позволяющие более рационально использовать сепа-рационное пространство; регулировать направление и скорость движения пы-левоздушного потока в подполочных вихрях; выравнивать эпюры двухфазного потока в верхних секциях классификатора, обеспечивать закрутку двухфазного потока специальной конструкцией конусообразных элементов. 2. Разработаны конструкции многорядных пневмоклассификаторов, от-личающиеся новой компоновкой каскадных элементов. Эффективность разделения сыпучих материалов на разработанных аппаратах составляег 78-82 % по критерию Эдера-Майера. 3. На конструкции классификаторов получены 6 свидетельств на изобретения и одна заявка на патент Великобритании. 4. В результате внедрения многорядного каскадного классификатора на ОАО «Вишневогорский ГОК» удалось получить крупнодисперсный шпат для стекольной промышленности с содержанием фракции менее 125 мкм не более 20 % и выходом более 80 % . 5. На ОАО «Русский магний» (г. Асбест) разработана и внедрена промышленная установка получения из отходов асбестового производства фракции серпентинита 0,2-0,5мм, пригодная для извлечения из нее металлического магния. 1. Анализ литературных данных показывает, что известные методы расчета каскадных классификаторов не учитывают изменение расходной концентрации материала по отдельным элементам каскада, а также при расчете параметров процесса разделения, как правило, не учитывается случайный характер гранулометрического состава исходного материала. Отмеченные недостатки оіранмчинают возможности повышения эффективности разделения в ЭТИХ аппаратах. 2. Получены математические выражения для расчета параметров процесса разделения сыпучих материалов в последовательном каскадном классификаторе, их особенностью является учет влияния расходной концентрации в отдельных элементах каскада на эффективность и границу разделения. 3. Для адаптации полученных математических выражений использованы установленные экспериментальные зависимости эффективности и границы разделения от расходной концентрации для различных конструкций каскадных пневмоклассификаторов. Полученные уравнения удовлетворительно согласуются с экспериментальными данными. Показано, что средняя погрешность расчета гранулометрического состава готового продукта, полученного на промышленной установке ОАО «Русский магний», не превышает 10 %. А. Разработан алгоритм оптимизации границы разделения при изменениях гранулометрического состава исходного материала. Его применение позволяет рассчитать границу разделения, при которой в условиях недетерминированного исходного состава обеспечивается максимальный выход готового продукта с учетом ограничений на содержание в нем основных и загрязняющих фракций.
Похожие диссертации на Повышение эффективности процесса пневмоклассификации сыпучих материалов в каскадных аппаратах
