ТЕХНІЧНА МЕХАНІКА
ISSN 1561-9184 (друкована версія), ISSN 2616-6380 (електронна версія)

ГОЛОВНА    ПРО ЖУРНАЛ    РЕДКОЛЕГІЯ    АВТОРАМ    ПОТОЧНИЙ ВИПУСК    АРХІВ    КОНТАКТИ

УДК 622.73

Технічна механіка, 2024, 1, 83 - 92

ВИЗНАЧЕННЯ КРУПНОСТІ ПРОДУКТІВ ПОДРІБНЕННЯ

DOI: https://doi.org/10.15407/itm2024.01.083

Тернова К. В., Прядко О. В., Музика Л. В.

Тернова К. В.,
Інститут технічної механіки Національної академії наук України і Державного космічного агентства України,
Україна

Прядко О. В.
Інститут технічної механіки Національної академії наук України і Державного космічного агентства України,
Україна

Музика Л. В.
Інститут технічної механіки Національної академії наук України і Державного космічного агентства України,
Україна

      Розглянуто математичні підходи до визначення величини крупності частинок при замкнутих циклах подрібнення корисних копалин. Показано особливості обчислення середніх розмірів частинок різних класів крупності з урахуванням кінетики подрібнення. Запропоновано алгоритми обчислення крупності частинок одержаних продуктів у всьому діапазоні класів крупності матеріалу. Особливу увагу приділено визначенню виходу класів скільки завгодно малих частинок. Показано спосіб визначення крупності частинок на основі використання функції розподілу, що виражена за допомогою логнормального закону. Вибір математичного підходу здійснюється з урахуванням технологічних вимог виробництва.
      Основою безконтактного контролю дисперсності матеріалу в потоці є акустичний моніторинг процесу та встановлені зв'язки розміру частинок з акустичними характеристиками. Встановлено залежності амплітуди сигналів від технологічних режимів подрібнення та розмірів частинок при транспортуванні матеріалу в потоці енергоносія та струминному подрібненні. В роботі для визначення фракційного складу суміші розглянуто частотні характеристики акустичних сигналів та їх зміни при транспортуванні вузьких фракцій і сумішей матеріалів. Аналіз амплітудно-частотних характеристик сигналів акустичного моніторингу процесу пневмотранспортування вузьких фракцій матеріалів у потоці стисненого повітря в каналах струминного млина підтвердив наявність сигналів із частотами, характерними для кожної фракції. Експериментально встановлена залежність дисперсії цих частот від крупності частинок та розміру фракції у суміші. Ці дослідження створюють основу безконтактного методу визначення гранулометричного складу матеріалу у потоці повітря, зокрема, при струминному подрібненні. Результати можуть бути використані для інженерних та технологічних розрахунків при підготовчих процесах збагачення корисних копалин, розробці технологічного обладнання хімічної, будівельної, гірничо-металургійної промисловості.
     

закон розподілу, клас подрібнення, акустичний сигнал, частота, дисперсія

1. Купін А. І. Інтелектуальна ідентифікація та керування в умовах процесів збагачувальної технології. Кривий Ріг: Видавництво КТУ, 2008. 204 с.

2. Maruf Hasan, Sam Palaniandy, Marko Hilden, Malcolm Powell Simulating product size distribution of an industrial scale VertiMill using a time-based population balance model Minerals Engineering. 2018. Vol. 127, October. P. 312– 317 https://doi.org/10.1016/j.mineng.2017.11.007

3. Danielle Campos RochaPredicting the product particle size distribution from a laboratory vertical stirred mill// Minerals Engineering. 2018. Vol. 129, December. P. 85–92. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2018.09.016

4. Dotto F. R. L., Aguiar P. R., Alexandre F. A. et al. Acoustic image-based damage identification of oxide aluminum grinding wheel during the dressing operation. Procedia CIRP. 2019. V. 79. Pp. 298–302. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.02.070

5. Thurley M. and Andersson T. An industrial 3d vision system for size measurement of iron ore green pellets using morphological image segmentation. Minerals Engineering. 2007. 21(5). P. 405–415. http://dx.doi.org/10.1016/j.mineng.2007.10.020

6. Zhiyong Gao Fan Ruiying, Ralston John, Sun Wei, Hu Yuehua. Surface broken bonds: An efficient way to assess the surface behaviour of fluorite. Minerals Engineering. 2019. V. 130. Рp. 15-23. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2018.09.024

7. Campbell A., Thurley M. Application of laser scanning to measure fragmentation in underground mines. Mining Technology. 2017. V. 126. No. 4. Pp. 240–247. https://doi.org/10.1080/14749009.2017.1296668

8. Pryadko N. S., Ternova K. V. Acoustic monitoring of jet grinding. Kyiv: Akadem periodyka, 2020. 192 pp. (in Ukrainian). https://doi.org/10.15407/akademperiodyka.409.192

9. Pryadko N. S. Determination on the control characteristics of mineral processing technology indicators: an update. In: Advances and Challenges in Science and Technology. Vol. 6. 9 October 2023. Pp. 1–15. https://doi.org/10.9734/bpi/acst/v6/11147F

10. Prуadko N., Mladetsky I., Dziuba S., Ternova K.V. Investigation of the control characteristics of mineral processing technology indicators. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. V. 970. No. 1. 012001. 9 pp. https://doi.org/10.1088/1755-1315/970/1/012001

11. Терновая Е. В. Анализ частот сигналов при транспортировании и измельчении сыпучих материалов в потоке. Збагачення користних копалин. 2016. № 63 (104). С. 59–65.

Copyright (©) 2024 Тернова К. В., Прядко О. В., Музика Л. В.

Copyright © 2014-2024 Технічна механіка