falcon离心重力分选脱硫试验方案的评价

falcon离心重力分选脱硫试验方案的评价

重力由于低利率、污染小，广泛应用于金属矿和煤炭的开采。随着水流理论、两相流和矿物分类的发展，重力分离设备从简单的重力和水流阻力开始发展为利用重力、离心力、水流阻力、机械振动等复合力场对其进行分类，大大提高了重力分离设备对细粒甚至微粒的适应性。faclon离心分离器被称为当前最有效的细粒重复式设备之一。该装置利用离心分离器加强了细粒材料的密度。试验采用faclon离心分离器对0.5mm级高硫醇煤炭进行脱硅试验，采用sult-6.0设计和优化试验方案。Design-Expert6.0是由美国Stat-Ease公司开发的、应用广泛的试验设计软件系统,利用它可以对试验数据进行统计分析,拟合曲线、建立数学模型,利用其提供的不同因素的二维等高线图形,还可以预测试验结果,也可以利用其提供的三维立体图形,观察响应曲面,进一步求得试验的最佳化,目前该软件已广泛地应用于各类多因素试验设计和分析.1测试1.1煤中灰的石及硫铁矿分选试验煤样为山东新汶<0.5mm级原煤,表1和表2分别为分选入料小筛分和小浮沉结果.由小筛分结果可以看出:<0.5mm级原煤平均硫分达4.28%,其中有机硫含量为1.21%,灰分为34.84%(质量分数,下同),属高灰、高硫煤,其中<0.074mm级细泥含量占41.87%,灰分为26.95%,硫分达3.82%,低于入料的平均值,而>0.25mm级煤灰分和硫分分别达41.87%和5.35%,为最高值,可见其矸石和硫铁矿解离并不十分充分,采用常规泡沫浮选将难以有效脱除其中的硫分.从小浮沉组成来看:>1.8g/cm3密度级含量达37.19%,灰分和硫分分别为83.10%和7.19%,而1.4～1.8g/cm3中间密度物含量为9.78%,若按密度分选应属于易选,有利于Falcon离心分选.1.2心向料管和高速旋转的碗状选择试验选用了加拿大FalconConcentrator公司生产的Falcon离心分选机.该设备主要由中心给料管和高速旋转的碗状分选转子构成.物料由中心入料管给到旋转的锥体中,矿浆在旋转锥体的带动下作旋转运动,转子的离心加速度可高达300g(g为重力加速度).物料在离心力的作用下在分选锥体壁上沉降和分层,大颗粒高密度沉降到锥壁,并沿锥体壁向上移动,从上端截口排出.低密度轻产物在离心力作用下从锥体上部随溢流排出.1.3box-behnkenfalcon响应面试验设计Falcon离心分选脱硫试验过程的主要影响因素包括:分选机的给料量、入料浓度、反水压力和离心力(或转动频率).在探索性试验的基础上,确定了各影响因素合适的条件范围,按4因素3水平,采用Design-Expert6.0软件设计正交试验,由于对Falcon分选试验的产品要分别做灰分和硫分测定,如果采用4因素3水平的全正交试验,试验量很大,因此,试验采用Design-Expert6.0系统提供的Box-Behnken正交试验,即4因素3水平部分正交试验.表3为正交试验条件及水平.2试验结果及分析2.1脱硫效果的评价评价Falcon离心重力分选脱硫效果,可以确定最佳脱硫试验条件,但是,到目前为止,国内外还没有一个统一的脱硫效果评价指标.目前国内外通常采用脱硫率和精煤中硫分分布率这两个指标,更多的是采用脱硫率进行评价.然而,在评价分选设备的脱硫效果时,显然不能单从脱硫率的角度来评价分离效果的好坏,太低的精煤产率,精煤硫分再低也没有意义,因此,必须通过一个合理的综合评定指标进行评价.这里采用我国学者借鉴浮选完善度指标的概念提出的一个煤的综合脱硫效率指标ηs进行计算ηs=γj⋅(Sy−Sj)Sy⋅(100−Ay−Sy)×100%ηs=γj⋅(Sy-Sj)Sy⋅(100-Ay-Sy)×100%,(1)式中:Sy为原煤硫分,%;Sj为精煤硫分,%;γj为精煤产率,%;Ay为原煤灰分,%.ηs可以很好地表示脱硫效果随精煤硫分降低及精煤产率提高而提高,Falcon分选试验计算结果见表4,从中可以看出:脱硫率和可燃体回收率呈相反趋势,因此不能由其中某一指标来评价,而综合脱硫效率ηs可以较合理地评价试验的分选及脱硫效果.2.2全硫近分散过程响应面模型的建立及分析表5和表6分别为Design-Expert6.0给出的脱硫效率与不同操作参数之间关系多种拟合模型的方差分析比较,表7为确定的二次方模型的置信度分析结果.从表5的不同模型方差分析中的均方及检验结果综合来看,二次方程模型的拟合效果要好于其它模型,Design-Expert系统在这里推荐了两个模型,即平均模型和二次方程模型,这里应选择相对高次多项式,即二次方程式模型.表6对能够拟合数据的各种多项式模型的复相关系数及均方差和偏差平方和的结果进行了比较,从比较结果来看,二次多项式模型为最优.表7给出了Design-Expert对二次多项式模型及模型中的各影响因素的置信度分析,结果表明,二次多项式模型拟合试验数据的效果是显著的,而且其操作参数中给料量和入料浓度的交互作用的影响对综合脱硫效率的影响最大.由表5～7的一系列试验数据的方差分析可以看出:<0.5mm级原煤经Falcon离心重力分选后,其综合脱硫效率与各操作因素之间关系符合二次方程模型.而且由表7可以看出:在四因素交互作用下,它们对综合脱硫效率的影响顺序是:(给料量*入料浓度)>(入料浓度*转动频率)>(给料量*水压)>(给料量*转动频率)>(入料浓度*水压)>(水压*转动频率).从单个因素影响来看,离心机分选过程中的反水压力对综合脱硫效率影响较大.式(2)和式(3)分别为采用因素代码形式和实际因素值形式表示的全硫综合脱硫效率与各操作因素之间关系的二次方程模型.即:采用因素代码形式表示为:St,drej.efficient=+51.00+0.66*A+0.29*B+2.45*C+1.10*D-2.90*A2-1.41*B2+1.80*C2-4.21*D2-9.83*A*B-1.78*A*C-1.58*A*D-1.56*B*C-2.47*B*D+0.97*C*D.(2)以实际因素值表示为:St,deffi=-2016.61+207.03A+22.23B-11.15C+42.90D-11.59A2-0.057B2+1.795C2-0.263D2-3.93A*B-3.56A*C-3.79A*D-0.312B*C-0.124B*D+0.243C*D.(3)图2为拟合模型的学生化残差分布情况,从中可以看出,其残差各点的分布几乎在一直线上,模型拟合效果较好.图3和图4分别为不同操作因素之间关系的等高线.从图3可以看出:当入料浓度和转动频率为中间水平,在综合脱硫效率为53.39%时,随着给料速度的增加,反水压力的控制应逐渐减小,当给料速度超过2.5L/min时,其反水压力又要逐渐加大;在综合脱硫效率为49.89%时,随着给料速度的增加,在初始阶段,反水压力在逐步降低,而且其变化速度大于给料速度的变化;而在给料速度超过2.75L/min时,随反水压力的增加,给料速度可逐步降低,然后再增大.从4图中可以看出:当入料浓度和离心机转动频率为中间水平,在综合脱硫效率为53.39%时,随着转速的增加,反水压力的控制应该由大到小,再逐步增大的过程;而在综合脱硫效率为49.89%时,随着反水压力的增大,离心机转动频率在低于74Hz水平时的控制变化为由低稍有增高然后逐步降低,而在高于74Hz的转速水平时,其控制变化正好相反.图5为反水压力在3.0psi、入料浓度为20%的中间水平时,其它二因素与综合脱硫效率之间的三维关系图,从图中可以看出:在入料浓度和离心机转动频率为中间水平时,随着给料速度的增加全硫综合脱硫效率也在增加,当给料速度超过2.5L/min后,全硫脱硫效率又出现下降趋势;随着反水压力的加大全硫综合脱硫效率也呈逐步上升趋势,但由该试验的单因素试验已表明,当反水压力继续增加时,全硫综合脱硫效率将会降低.2.3脱硫效率的测试结果在试验结果分析及模型拟合的基础上,可利用Design-Expert6.0对试验参数进一步进行优化,即在获得最佳的全硫脱硫效率情况下,各操作参数取值的最优方案.表8为获得最佳脱硫效率时的优化方案,从优化结果可以看出:在给料量为2.95L/min,入料浓度为15.46%,反水压力为3.98psi,离心机转动频率为74.43Hz时,可获得60.02%的最佳的综合脱硫效率.图6和图7分别为优化方案1试验中给料量与反水压力之间关系的优化等高线和三维关系的响应曲面.3脱硫效率的测试1)采用Design-Expert6.0对Falcon试验进行设计、结果分析和优化.Falcon离心重力分选机对<0.5mm级高硫煤的分选取得了很好的脱硫效果,其全硫综合脱硫效率达到50%以上.2)综合脱硫效率与各操作变量之间的关系的数学模型可表示为:St,deffi=-2016.61+2