基于智能优化控制的磨矿过程综合自动化系统

摘要：选矿行业的磨矿过程存在大惯性、参数时变、非线性等特点，特别是边界条件波动，工艺指标磨矿粒度难以在线测量，难以实现磨矿粒度的优化控制，因而导致磨矿生产过程不稳定，难以保证磨矿质量和磨矿效率。提出了基于磨矿粒度优化控制的磨矿过程综合自动化系统，该系统由智能优化过程控制系统和运行过程管理系统组成。讨论了系统的结构、功能和智能优化控制策略。智能优化过程控制系统由智能优化设定和底层控制回路两级组成，通过软测量模型对磨矿粒度等工艺指标进行预报，通过回路设定模型给出底层回路控制的优化设定值。该系统成功应用于某大型选矿厂磨矿过程，稳定了生产流程，提高了磨矿效率，实现了优化控制、优化管理和优化运行。
关键词：磨矿；综合自动化；优化控制
中图分类号：TP18 文献标识码：A

Integrated automation system of grinding process based on intelligent optimizing control
ZHAO Dayong, YUE Heng, ZHOU Ping, CHAI Tianyou
(Research Center of Automation, Northeastern University, Shenyang 110004, China)

Abstract：The grinding processes in mineral processing plants are characterized by non-linearity, time-variability, with large inertia. Furthermore, their boundary conditions often change during operation, and technical indexes such as grinding particle size are difficult to measure online, and optimizing control is difficult to achieve. These often result in unstable operation, so the product quality and grinding efficiency cannot be guaranteed. This paper develops a hierarchical integrated automation system for this complex process, consisting of an intelligent optimizing process control layer and a process management layer. The structure, functions of the system and the intelligent optimizing control strategy are discussed. The intelligent optimizing process control layer includes an intelligent optimal setting system and a loop control system. Technical indexes are predicted by the soft-sensors, and the basic loop setpoints are optimized by the optimal setting models based on the prediction. This system has been successfully applied in a large mineral processing plant. The grinding processes have been stabilized, and key technical indexes have been evidently improved.
Key words：grinding； integrated automation system；optimizing control
0 引言
磨矿过程是选矿厂的中间工序。矿石经过物理的研磨、分级作用，颗粒由大变小到一定的程度，才能达到矿石的单体解离或近于单体解离，有利于选别工序的金属回收和金属富集。因此磨矿过程是影响选矿生产的关键环节，直接制约着选矿产品质量和金属回收率。此外，磨矿作业能耗占选矿厂整个选矿过程的40%～60%。因此磨矿过程实现自动控制具有重要意义。国外对磨矿过程的建模与控制的研究已经相当深入，控制方法包括优化控制[1]，多变量控制[2] ，预测控制[3]，但是国外的磨矿流程和设备与我国不尽相同，国外一般都用棒磨机为一段开路磨矿，或以新给矿配水力旋流器构成磨矿闭路，并普遍使用粒度计等高精密在线检测仪表，因此其研究成果难以适用于实现我国磨矿过程的自动控制。国外对于磨矿粒度的软测量的研究，仅限于用来代替常规仪表实现回路控制[4]。我国的磨矿过程具有自身特点，广泛使用螺旋分级机。磨矿过程本身的大惯性、参数时变、非线性、边界条件波动大等复杂特性，以及关键工艺指标磨矿粒度难以在线测量，导致在我国磨矿过程自动化水平低，目前只在部分厂矿实现了给矿、给水等基础回路的自动控制。欧洲钢铁工业技术发展指南指出：“对于降低生产成本、提高产品质量、减少环境污染和资源消耗只能通过全流程自动控制系统的优化设计来实现[5]”。文献[6]针对选矿过程提出了过程稳定化、过程优化、过程管理三层结构的自动化系统。文献[7]提出了企业资源计划（ERP）/制造执行系统（MES）/过程控制系统（PCS）三层结构的金矿企业综合自动化系统，成功应用于辽宁省排山楼金矿，且成效显著。结合磨矿的生产技术要求及工艺特点，从稳定产品质量、提高磨矿效率、降低能耗的总体控制目标出发，基于优化关键生产工艺指标的实际出发，结合专家系统、案例推理等人工智能技术，提出了过程管理系统和过程控制系统组成的二层结构的磨矿过程综合自动化系统。
1 磨矿过程描述
磨矿过程主要是将矿石经过磨矿过程，处理成细粒度级的颗粒，提供给选别作业。其工艺流程图如图1所示。圆筒矿仓内的粉矿经由电振排料机、给矿皮带，送入一段球磨机内，经过球磨机、双螺旋分级机组成的一段闭路磨矿系统细磨后，再经过细筛的筛分作用，大颗粒的矿石被送入由二段球磨机、水力旋流器组成的二段闭路磨矿系统继续再磨，水力旋流器的溢流和经筛分作用后的小颗粒被送入选别工序。为了保证磨矿分级效果，必须在一段磨机入口、一段磨机出口和二段泵池处分别加入一定流量的清水。
磨矿过程最关键的工艺指标是二段磨矿的旋流器溢流粒度指标。从控制的角度看，影响磨矿作业的主要因素有一段球磨机给矿量、一段球磨机磨矿质量浓度、螺旋分级机溢流质量浓度、水力旋流器给矿压力、水力旋流器给矿质量浓度等。保持球磨机给矿量稳定，使其不波动或波动范围很小，对稳定产品质量、稳定球磨机磨矿过程都是很重要的因素，同时从经济效益的角度考虑应保证球磨机的最大处理能力。对于格子型球磨机来说，一个比较合适的磨矿质量浓度是实现球磨机磨矿效率高低的前提，磨矿质量浓度的过高或过低都会产生负面的影响，比如球磨机涨肚等事故。螺旋分级机溢流质量浓度在某种程度上与一次分级溢流粒度有一定的关系，并且溢流质量浓度的高低将会影响分级机返砂的多少和返砂的质量浓度，从而影响球磨机的磨矿效率和球磨机的处理量，因此控制分级机溢流质量浓度是控制产品质量好坏、磨矿效率的重要环节。为了保证水力旋流器在生产上的稳定及其产品质量的稳定，必须控制旋流器的给矿压力，保证旋流器的工作状况最佳（沉砂呈伞装，角度不能过大或过小），防止产品质量的波动，同时也防止旋流器给矿泵池被打空或打冒。旋流器的溢流粒度与旋流器的给矿质量浓度有一定的关系，此参数配合旋流器的给矿压力将是控制旋流器分级效率的重要工作参数。以上各种因素的相互影响，共同作用，决定了磨矿作业的好坏。正是从该工艺的生产技术要求及工艺特点设计了磨矿过程综合自动化系统。