ZASTOSOWANIE SYSTEMU WIZUALIZACJI DO STEROWANIA PARAMETRAMI PRACY MASZYN FLOTACYJNYCH W KGHM POLSKA MIEDŹ S.A. ODDZIAŁ ZAKŁADY WZBOGACANIA RUD

Podobne dokumenty
Optymalizacja sterowania procesami flotacji przy zmiennych parametrach nadawy z zastosowaniem systemu FloVis w KGHM PM O/ZWR Rejon Rudna

Wizyjny system optymalizacji sterowania procesami flotacji miedzi

SYMULACJA EFEKTÓW PRACY UKŁADÓW TECHNOLOGICZNYCH PRZERÓBKI RUD MIEDZI Z WYKORZYSTANIEM KRYTERIÓW TECHNOLOGICZNYCH I EKONOMICZNYCH**

ZASTOSOWANIA SYSTEMÓW WIZYJNYCH I TERMOWIZYJNYCH DO STEROWANIA PROCESAMI TECHNOLOGICZNYMI W KGHM POLSKA MIEDŹ S.A.

Bezodpadowe technologie przeróbki rud metali nieżelaznych

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2018 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

BADANIA PROCESU FLOTACJI WIELOSTRUMIENIOWEJ WĘGLA** 1. Wprowadzenie. Jolanta Marciniak-Kowalska*, Edyta Wójcik-Osip*

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2019 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

OCENA EFEKTYWNOŚCI WZBOGACANIA WĘGLA ENERGETYCZNEGO W CYKLONACH WZBOGACAJĄCYCH Z RECYRKULACJĄ PRODUKTU PRZEJŚCIOWEGO

Ocena możliwości wydzielania łupka miedzionośnego z odpadów flotacyjnych z bieżącej produkcji KGHM

WYKORZYSTANIE MODELI SIECI NEURONOWYCH DO IDENTYFIKACJI SKŁADU LITOLOGICZNEGO RUDY MIEDZI**

Najnowsze rozwiązania stosowane w konstrukcji wirówek odwadniających flotokoncentrat i ich wpływ na osiągane parametry technologiczne

Wdrożenia innowacyjnych projektów AMEplus w celu poprawy efektywności energetycznej procesów technologicznych

KINETYKA FLOTACJI ŁUPKA MIEDZIONOŚNEGO ZA POMOCĄ ETERU BUTYLO- TRÓJPROPYLENOGLIKOLOWEGO (C 4 P 3 )

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

ZIARNA HYDROFILOWE W PRZEMYSŁOWYM PROCESIE FLOTACJI WĘGLI O RÓŻNYM STOPNIU UWĘGLENIA

Pokłady możliwości. Innowacje jako Strategia Wspierająca KGHM Polska Miedź S.A. Piotr Spaliński Departament Badań i Innowacji KGHM Polska Miedź S.A.

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2017 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2017 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

Wpływ wybranych spieniaczy na proces wzbogacania łupka miedzionośnego metodą flotacji

Instytut Metali NieŜelaznych GLIWICE, PAŹDZIERNIK

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2016 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

BADANIA PROCESÓW WZBOGACANIA RUD MIEDZI

WPŁYW ZAKŁÓCEŃ PROCESU WZBOGACANIA WĘGLA W OSADZARCE NA ZMIANY GĘSTOŚCI ROZDZIAŁU BADANIA LABORATORYJNE

Badania wpływu gęstości zawiesiny flotacyjnej oraz prędkości obrotowej wirnika na wzbogacalność urobku w KGHM Polska Miedź S.A.

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki, Politechnika Częstochowska, Częstochowa **

ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G

OPTYMALIZACJA PARAMETRÓW PRACY PNEUMATYCZNEGO SEPARATORA KASKADOWEGO

EFEKTY WZBOGACANIA WĘGLA ENERGETYCZNEGO W DWÓCH RÓWNOLEGŁYCH OSADZARKACH**

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

Załącznik 6 Efekty kształcenia dla specjalności Minerals Engineering (Przeróbka Kopalin) na kierunku górnictwo i geologia

ANALIZA MOŻLIWOŚCI PROGNOZOWANIA WYNIKÓW WZBOGACANIA POLSKICH RUD MIEDZI UWZGLĘDNIAJĄCEGO STOSOWANĄ TECHNOLOGIĘ

Flotacja łupka miedzionośnego w obecności metyloizobutylokarbinolu jako spieniacza i olejów jako zbieraczy

ANALIZA PRACY UKŁADU TECHNOLOGICZNEGO MIELENIA I FLOTACJI Z WYKORZYSTANIEM MODELI BLOKOWYCH, TRANSMITANCYJNYCH ORAZ PROGRAMU SIMULINK MATLAB***

WPŁYW TECHNICZNEGO UZBROJENIA PROCESU PRACY NA NADWYŻKĘ BEZPOŚREDNIĄ W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH

Próba wzbogacenia łupka miedziowego za pomocą separatora elektrycznego

CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków

APLIKACJA NAPISANA W ŚRODOWISKU LABVIEW SŁUŻĄCA DO WYZNACZANIA WSPÓŁCZYNNIKA UZWOJENIA MASZYNY INDUKCYJNEJ

1. Wprowadzenie. Ewa Kisielowska*, Ewelina Kasińska-Pilut*, Justyna Jaśkiewicz* Górnictwo i Geoinżynieria Rok 31 Zeszyt 3/1 2007

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2018 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

I. Technologie przeróbki surowców mineralnych

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2018 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

Automatyka przemysłowa na wybranych obiektach. mgr inż. Artur Jurneczko PROCOM SYSTEM S.A., ul. Stargardzka 8a, Wrocław

Wpływ temperatury na flotację łupka w obecności wybranych spieniaczy

OPTYMALIZACJA STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PIECZARKARNI

1\:r.o:cpnięcie Metali i Stopów, Nr 33, 1997 PAN- Oddzial Katowice l' L ISSN

Analiza wydajności oraz kosztów eksploatacji przepływomierzy

(54) Układ automatycznej kontroli procesu wzbogacania węgla

Flotacja ziarn łupka miedzionośnego i kwarcu w obecności amin

Numeryczna symulacja rozpływu płynu w węźle

BADANIA LABORATORYJNE FLOTACJI WĘGLA W OBECNOŚCI ODCZYNNIKA RFK X. 1. Wprowadzenie. Marek Lenartowicz*, Beata Grynkiewicz-Bylina*

WPŁYW GĘSTOŚCI SUROWCA NA BILANSOWANIE PRODUKTÓW KLASYFIKACJI HYDRAULICZNEJ W HYDROCYKLONACH W OPARCIU O WYNIKI LASEROWYCH ANALIZ UZIARNIENIA**

Badania biegłości laboratorium poprzez porównania międzylaboratoryjne

Flotacja łupka miedzionośnego w obecności wybranych środków spożywczych

MODUŁ 3. WYMAGANIA EGZAMINACYJNE Z PRZYKŁADAMI ZADAŃ

Analiza porównawcza metod pomiarowych badań skuteczności układów hamulcowych tramwajów

Inżynieria Rolnicza 5(93)/2007

BADANIA SYMULACYJNE PROCESU HAMOWANIA SAMOCHODU OSOBOWEGO W PROGRAMIE PC-CRASH

(12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) (13) B1

(54)Sposób flotacji rud cynku i ołowiu

EKONOMIKA PRODUKCJI MIEDZI ZE ZŁÓŻ LGOM W PRACACH NAUKOWO-BADAWCZYCH I PUBLIKACJACH KRAJOWYCH

ANALIZA MOŻLIWOŚCI STEROWANIA PROCESEM WZBOGACANIA WĘGLA

Problem emisji zanieczyszczeń z ogrzewnictwa indywidualnego. Ocena przyczyn i propozycja rozwiązania

Sierra Gorda. Uruchomienie produkcji

WŁAŚCIWOŚCI TRANSPORTOWO-TECHNOLOGICZNE JAKO WYRÓŻNIKI JAKOŚCI STAŁYCH ŁADUNKÓW MASOWYCH

Akademia Morska w Szczecinie. Wydział Mechaniczny

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2016 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

Wielowymiarowa analiza statystyczna wyników wzbogacania rudy miedzi w ZWR Polkowice

WPŁYW ODZYSKU CIEPŁA NA DZIAŁANIE URZĄDZENIA CHŁODNICZEGO

IZOTOPOWA OCENA WZBOGACALNOŚCI ZŁOTA W Z.G. POLKOWICE

Process Analytical Technology (PAT),

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2018 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

MODELOWANIE SIECI DYSTRYBUCYJNEJ DO OBLICZEŃ STRAT ENERGII WSPOMAGANE SYSTEMEM ZARZĄDZANIA MAJĄTKIEM SIECIOWYM

Instalacji odmagnezowania blendy flotacyjnej w Dziale Przeróbki Mechanicznej Olkusz Pomorzany ZGH Bolesław S.A.

TRANZYSTOR UNIPOLARNY MOS

Porównanie wyników symulacji wpływu kształtu i amplitudy zakłóceń na jakość sterowania piecem oporowym w układzie z regulatorem PID lub rozmytym

OCENA FUNKCJONOWANIA PRZEDSIĘBIORSTWA W OBSZARZE BEZPIECZEŃSTWA I HIGIENY PRACY Z WYKORZYSTANIEM WSKAŹNIKÓW WYNIKOWYCH I WIODĄCYCH

WYMIANA CIEPŁA W PROCESIE TERMICZNEGO EKSPANDOWANIA NASION PROSA W STRUMIENIU GORĄCEGO POWIETRZA

PROGRAM OSZCZĘDNOŚCI ENERGII CIĄGU TECHNOLOGICZNEGO KGHM Polska Miedź S.A. VIII KONFERENCJA NAUKOWO TECHNICZNA ODBIORCY NA RYNKU ENERGII

XII International PhD Workshop OWD 2010, October Metodyka pozyskiwania i analizy wyników badań symulacyjnych ścieżek klinicznych

STEROWNIKI PROGRAMOWALNE OBSŁUGA AWARII ZA POMOCĄ STEROWNIKA SIEMENS SIMATIC S7

Akademia Ekonomiczna w Krakowie WPROWADZENIE

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM ROZDZIAŁ I. Postanowienia ogólne

Temat ćwiczenia. Wyznaczanie mocy akustycznej

Knowledge Based Services by Diversey - usługi pozwalające przenieść wydajność i bezpieczeństwo produkcji na najwyższy poziom

POMIAR GRANULACJI SUROWCÓW W MINERALURGII PRZY UŻYCIU NOWOCZESNYCH ELEKTRONICZNYCH URZĄDZEŃ POMIAROWYCH

WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH

NOWE PODEJŚCIE DO OPTYMALIZACJI PRACY KRUSZAREK STOŻKOWYCH

OCENA WYBRANYCH CECH JAKOŚCI MROŻONEK ZA POMOCĄ AKWIZYCJI OBRAZU

Wstępne wyniki produkcyjne i sprzedażowe Grupy KGHM Polska Miedź S.A. za maj 2019 r.

Problematyka wyznaczania i aktualizacji ORCS oraz obszarów nawaniania z wykorzystaniem urządzeń do zdalnego pomiaru parametrów jakościowych

CZAS WYKONANIA BUDOWLANYCH ELEMENTÓW KONSTRUKCJI STALOWYCH OBRABIANYCH METODĄ SKRAWANIA A PARAMETRY SKRAWANIA

KOSZTY JAKOŚCI NARZĘDZIEM OCENY FUNKCJONOWANIA SYSTEMU ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

System monitorowania i sterowania produkcją

I. Technologie przeróbki surowców mineralnych

Mgr inż. Marta DROSIŃSKA Politechnika Gdańska, Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa

System wizyjny OMRON Xpectia FZx

KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK

WYZNACZANIE WARTOŚCI PODSTAWOWYCH PARAMETRÓW TECHNICZNYCH NOWOCZESNYCH KOMBAJNÓW ZBOŻOWYCH PRZY UŻYCIU SSN

WARUNKI OPTYMALIZACJI TECHNOLOGII ROBÓT STRZAŁOWYCH W ODKRYWKOWYCH ZAKŁADACH GÓRNICZYCH

Transkrypt:

GÓRNICTWO I GEOLOGIA 2011 Tom 6 Zeszyt 2 Andrzej KONIECZNY, Witold PAWLOS, Marek JACH, Rafał PĘPKOWSKI, Małgorzata KRZEMIŃSKA, Rafał KALETA KGHM Polska Miedź S.A., Oddział Zakłady Wzbogacania Rud Dariusz FOSZCZ Akademia Górniczo-Hutnicza ZASTOSOWANIE SYSTEMU WIZUALIZACJI DO STEROWANIA PARAMETRAMI PRACY MASZYN FLOTACYJNYCH W KGHM POLSKA MIEDŹ S.A. ODDZIAŁ ZAKŁADY WZBOGACANIA RUD Streszczenie. W referacie przedstawiono analizę pracy systemu sterowania procesem flotacji FloVis opracowanego w KGHM Polska Miedź S.A. Oddział Zakłady Wzbogacania Rud w ramach realizacji pracy badawczo-rozwojowej. Omówiono działania ukierunkowane na realizację zadania, w efekcie których opracowano algorytmy przetwarzania obrazów pozyskiwanych przez kamery, dostarczające informacje o parametrach charakteryzujących pianę flotacyjną, oraz wyznaczono wizyjne parametry pozwalające oceniać i korygować wielkości sterujące przebiegiem procesu flotacji, poziomami i natężeniami przepływu powietrza oraz chemicznych odczynników pianotwórczych. Ponadto, dokonano technologicznej oceny efektywności pracy systemu wizyjnego FloVis, na podstawie której stwierdzono, że zastosowanie systemu jest uzasadnione pod względem poprawy wskaźników technologicznych, a także ekonomicznych w O/ZWR. APPLICATION OF VISUALIZATION SYSTEM FOR CONTROLLING OPERATING PARAMETERS OF FLOTATION MACHINES IN KGHM POLSKA MIEDŹ S.A. DIVISION OF CONCENTRATORS Summary. The subject of the paper was the analysis of developed and then implemented in the KGHM Polska Miedź S.A. Division of Concentrators flotation process control system "FloVis." Said control system was created as a result of a two phased research and development work uder the title "Control flotation process by analyzing the image quality of the foam flotation," and his task is to optimize the operating parameters and control of flotation machines. The paper discusses the actions to implement the task and the technology has been evaluating the effectiveness of the vision system "FloVis."

62 A. Konieczny i inni 1. Wstęp Unikalny w skali światowej charakter złóż eksploatowanych w KGHM Polska Miedź S.A. charakteryzujący się skomplikowanym składem litologicznym oraz złożoną budową mineralogiczną bezpośrednio przekłada się na niełatwą możliwość odzysku z nich minerałów miedzi. Problemy, pojawiające się podczas przerobu krajowych rud miedzi, wymuszają stałe podejmowanie działań w kierunku doskonalenia wskaźników procesu wzbogacania na wszystkich etapach produkcji. Rozwój technologii flotacji jest procesem trwającym od momentu uruchomienia Zakładów Wzbogacania Rud, a jego podstawowym celem jest niedopuszczenie do pogorszenia, a wręcz dążenie do poprawy wskaźników wzbogacania rudy. Jest on realizowany ciągle i nieprzerwanie, przede wszystkim przez technologów i pracowników ZWR-ów, odpowiedzialnych za codzienny ruch zakładu oraz pracowników jednostek naukowo-badawczych. Jednym z rezultatów prac i wysiłków w okresie minionych kilku lat jest system sterowania maszynami flotacyjnymi przy zastosowaniu systemu wizyjnego FloVis, który powstał w wyniku realizacji dwuetapowej pracy badawczo-rozwojowej pt.: Sterowanie procesem flotacji poprzez analizę obrazu jakości piany flotacyjnej. Z uwagi na to, że proces flotacji w O/ZWR jest jedną z najważniejszych operacji technologicznych w całym procesie przetwarzania rud miedzi, a stabilność pracy maszyn flotacyjnych wpływa w decydującym stopniu na efekty technologiczne oraz na koszt przerobu rudy, systemy sterowania w tym zakresie są niezbędne do optymalizacji i sterowania parametrami pracy maszyn flotacyjnych. Bez nich obsługujący flotację są bardziej "artystami" niż operatorami układu. Przeszkolenie nowego pracownika trwa nierzadko dłużej niż pół roku. Świadczy to o poziomie komplikacji zagadnienia. Teoretyczne podejście do problemu wskazuje na to, że skuteczność procesu mierzona minimalizacją strat materiału w odpadach jest nieliniową funkcją trzech parametrów: głębokości piany, ilości dozowanego powietrza oraz ilości odczynnika. Wiele innych parametrów, takich jak ilość nadawy, rozkład ziaren oraz zawartość metalu w nadawie mogą się różnić, ale są one rezultatem procesów poprzedzających i nie steruje się nimi w układzie flotacji. Ilość dozowanego odczynnika jest wartością krytyczną dla zapewnienia odpowiedniego przebiegu procesu. Wpływ zmiany ilości dodawanego odczynnika jest trudny do określenia, dopóki nie jest widoczna znacząca zmiana w osiągach flotacji. W stosunkowo stabilnych operacjach nie występuje znacząca różnica w ilości dodawanych odczynników. Operatorzy starają się prowadzić ruch tak, aby w procesie flotacji był zapewniony niewielki nadmiar

Zastosowanie systemu wizualizacji 63 odczynnika. Zbyt duża ilość odczynnika skutkuje zwiększoną zawartością Cu w odpadach i ekonomicznymi stratami, natomiast jego niedobór skutkuje zmniejszeniem jakości koncentratu lub uzysku Cu, stąd również stratami ekonomicznymi. Istotnym parametrem w sterowaniu jest także właściwe ustawienie poziomu zawiesiny, a poprzez to regulacja głębokości piany, która jest podstawowym parametrem kontroli jakości koncentratu. Kolejnym czynnikiem stwarzającym możliwość dokładniejszego sterowania komorami flotacyjnymi jest ilość dodawanego powietrza [1]. W związku z tym, że flotacja jest skomplikowanym procesem, na co wskazuje wymieniona wyżej ilość wpływających na ten proces czynników, zastosowanie układów regulacji automatycznej znajduje głębokie uzasadnienie. Wdrożony system sterowania nadrzędnego zapewnia optymalizację wielkości sterujących procesu flotacji: poziomu i natężenia przepływu powietrza oraz chemicznych odczynników flotacyjnych w zależności od wybranego celu sterowania i uzależnia je od bieżących właściwości przerabianej rudy. W efekcie, przez kontrolę parametrów wizyjnych piany, system zapewnia poprawę podstawowych wskaźników technologicznych. 2. Założenia i przebieg eksperymentów Brak nadrzędnego systemu sterowania oznacza, że proces flotacji w dużej mierze opiera się na doświadczeniu i intuicji operatora. Mając na uwadze przyspieszenie reakcji na wahania parametrów ilościowych i jakościowych, w obiegu procesu na maszynach flotacji głównej i czyszczącej w O/ZWR Rejon Rudna przeprowadzono badania w zakresie możliwości poprawy efektywności przebiegu procesu flotacji z użyciem systemu wizyjnego. Wynikiem tych badań były modele zależności prędkości i parametrów struktury piany od wielkości sterujących. Wykonano identyfikację zależności wskaźników operacyjnych (uzysk koncentratu, jakość koncentratu, zawartość miedzi w odpadach) od wielkości wejściowych oraz od parametrów charakterystycznych obrazu piany flotacyjnej. Uzyskane wyniki identyfikacji połączone z analizą chemiczną wykazały, że istnieje możliwość monitorowania przebiegu procesu przez system wizyjny i wykrywania jego zakłóceń, co wprost przekłada się na możliwość kontroli i regulacji operacyjnych wskaźników efektywności opartych na analizie piany flotacyjnej. Istotę działania tego systemu przedstawiono schematycznie na rys. 1. Zgodnie z nim wartości wizyjne piany flota-

64 A. Konieczny i inni cyjnej (wielkość, kształt i kolor pęcherzyków piany, prędkość spływania) są przetwarzane za pomocą algorytmów analogowego obrazu piany i decydują o wielkościach sterujących parametrami procesu flotacji (poziomem mętów i natężeniem przepływu powietrza oraz odczynników flotacyjnych), co ma bezpośrednie odzwierciedlenie na parametry technologiczne (uzysk Cu, zawartość miedzi w koncentracie i odpadzie) [2]. SYSTEM WIZYJNY MODELE ZALEŻNOŚCI ε α β θ WIELKOŚCI ZADANE uzysk operacyjny zawartość Cu w nadawie zawartość Cu w koncentracie zawartość Cu w odpadach V*pow V*ksa V*kor H WIELKOŚCI STERUJĄCE przepływ objętościowy powietrza przepływ kolektora przepływ spieniacza poziom pulpy w komorze ALGORYTMY PRZETWARZANIA OBRAZU PIANY PARAMETRY odcień barwy piany struktura piany prędkość piany Rys. 1. Ogólny model działania systemu FloVis (na podstawie [2]) Fig. 1. A general model of the system FloVis (based on [2]) Rys. 2. Etapy przetwarzania obrazu piany [6] Fig. 2. Stages of foam image processing [6]

Zastosowanie systemu wizualizacji 65 Uzyskane wyniki stanowiły punkt odniesienia do dalszych działań, mających na celu poszerzenie funkcjonalności systemu. Identyfikacja zależności pomiędzy parametrami wizyjnymi piany a wielkościami sterującymi procesem flotacji oraz wynikami technologicznymi umożliwiła opracowanie algorytmów sterujących pracą maszyny flotacyjnej na podstawie analizy wizyjnej i w powiązaniu z oczekiwanymi wynikami technologicznymi. Opracowany na tym etapie system sterowania zapewniał kontrolę przebiegu procesu flotacji i dostosowywanie nastaw maszyny do bieżących właściwości flotacyjnych rudy. Nastawy są wyznaczane na podstawie uzyskanych wyników optymalizacji procesu flotacji dla wybranego celu sterowania [3]. Rys. 3. Panel kontrolny systemu FloVis [6] Fig. 3. Control panel of FloVis system [6] 3. Testy przemysłowe Opracowany w KGHM Polska Miedź S.A. Oddział Zakłady Wzbogacania Rud w ramach pracy badawczo-rozwojowej system nadrzędnego sterowania procesem flotacji przed zastosowaniem wymagał dodatkowej optymalizacji. W tym celu przeprowadzono

66 A. Konieczny i inni długotrwałe testy w O/ZWR Rejon Rudna, na podstawie których dokonano oceny zachowania się systemu w warunkach przemysłowych. Wyniki przeprowadzonych testów świadczyły o prawidłowej pracy układów sterowania, a głównym wnioskiem z przeprowadzonych testów było stwierdzenie, że istnieje możliwość monitorowania przebiegu procesu z wykorzystaniem FloVis. W celu określenia efektywności pracy systemu w warunkach przemysłowych dodatkowo przeprowadzono próby porównawcze pracy maszyn pracujących w oryginalnym układzie sterowania (dostarczonym przez producenta maszyn flotacyjnych) z pracą maszyn w układzie sterowania systemem FloVis. System ten może pracować w różnych trybach, co przedstawia rys. 4. TRYB PRACY SYSTEMU ZDALNE STB ZDALNE CuK ZDALNE CuO STABILIZACJA POZIOMÓW W MASZYNIE MAKSYMALIZACJA ZAWARTOŚCI Cu W KONCENTRACIE MINIMALIZACJA Cu W ODPADZIE Rys. 4. Tryby pracy systemu wizyjnego FloVis (na podstawie [4]) Fig. 4. Modes of System FloVis (based on [4]) Rys. 5. Pomiary analizatora rentgenowskiego Courier oraz możliwość trybu sterowania [6] Fig. 5. Courier x - ray analyzer measurements and a modes of control [6]

Zastosowanie systemu wizualizacji 67 Opróbowanie przeprowadzono w O/ZWR Rejon Rudna zgodnie ze schematem przedstawionym na rys. 6. Wylew młyna Przelew nadawa na układ wzbogacania piasków Klasyfikator Wylew nadawa na układ wzbogacania węglanów Wzbogacanie piasków Wzbogacanie węglanów Nadawa na flotację główną Flotacja główna Odpad z sekcji Flotacja główna Flotacja czyszcząca Flotacja czyszcząca I II III zawroty do procesu zawrót do procesu koncentrat I, II i III sekcji zawroty do procesu Odpad końcowy piasków koncentrat końcowy piasków koncentrat końcowy węglanów Odpad końcowy węglanów Odpad III, V Odpad I koncentrat końcowy wspólny strona A Punkt pomiaru Rys. 6. Uproszczony schemat opróbowania [4] Fig. 6. Simplified diagram of sampling [4] Z uwagi na fakt zabudowy systemu FloVis na maszynach flotacji głównej na stronie A przerabiającej frakcję węglanową (wylew klasyfikatora) opróbowanie obejmowało ustalenie strumienia masy kierowanej do wzbogacania i zawartość Cu w frakcji węglanowej oraz szczegółowe wskaźniki technologiczne poszczególnych sekcji maszyny flotacji głównej. Rozliczenie każdej z sekcji maszyny flotacji głównej wynikało z faktu kierowania każdego z trzech koncentratów z sekcji w różne punkty schematu technologicznego.

68 A. Konieczny i inni 4. Wyniki opróbowania i ich analiza Wyniki z przeprowadzonych opróbowań w postaci średnich wartości wskaźników technologicznych dla poszczególnych trybów sterowania zestawiono z wynikami pracy maszyn w oryginalnym układzie. Do oceny efektywności pracy systemu FloVis posłużono się oznaczeniem zawartości miedzi w nadawie (α [%]), koncentracie (β [%]) i odpadzie ( [%]). Dla końcowego i obiektywnego porównania poprawy wskaźników technologicznych pod działaniem systemu FloVis, skorygowano wartość uzysku technologicznego (ε) o zawartość miedzi w nadawie, oraz o zawartość miedzi w koncentracie, z uwagi na konieczność uniezależnienia otrzymanych wyników od zmienności parametrów nadawy i koncentratu w trakcie prowadzonych pomiarów. Korektę tę wykonano na podstawie wyprowadzonego równania pomiędzy zawartością miedzi w koncentracie a uzyskiem oraz zawartością miedzi w nadawie i uzyskiem. Do obliczeń wykorzystano wyniki technologiczne za okres kwiecień-maj 2010 r. [5]. Dodatkowo, do oceny efektywności procesu flotacji posłużono się współczynnikiem rozdziału (a), który charakteryzuje sposób rozdziału materiału w przypadku idealnym wynosiłby 100 i wzrasta przy pogarszaniu jakości przebiegu procesu separacji w analizowanym przypadku na drodze flotacji [4]. Wyniki zawarte w tab. 1 wskazują na to, że w czasie pracy systemu FloVis w trybie stabilizacji poziomu uzyskano wzrost uzysku Cu, skorygowanego o zawartość miedzi w nadawie o 0,239%, a dla uzysku skorygowanego o zawartość miedzi w koncentracie o 0,424% [5]. Tabela 1 Tryb stabilizacji ZDALNE STB [6] Sterowanie γ ε a skor. skor. FloVis STB 2,663 27,410 0,240 8,918 91,791 100,641 91,704 91,981 Producent 2,648 36,385 0,248 9,299 91,477 100,710 91,465 91,557 Podczas pracy systemu FloVis w trybie maksymalizacji zawartości Cu w koncentracie (tab. 2) odnotowano wzrost uzysku Cu skorygowanego o zawartość miedzi w nadawie o 0,373%, a dla uzysku skorygowanego o zawartość miedzi w koncentracie o 0,705%.

Zastosowanie systemu wizualizacji 69 Tryb ZDALNE CuK [6] Tabela 2 Sterowanie γ ε a skor. skor. FloVis CuK 2,836 28,230 0,225 9,323 92,806 100,577 91,838 92,262 Producent 2,648 36,385 0,248 9,299 91,477 100,710 91,465 91,557 W tabeli 3 można zauważyć, że praca systemu FloVis w trybie minimalizacji zawartości Cu w odpadzie końcowym wpływa na wzrost uzysku Cu skorygowanego o zawartość miedzi w nadawie o 1,232%, a dla uzysku skorygowanego o zawartość miedzi w koncentracie o 1,214% [5]. Tabela 3 Tryb ZDALNE CuO [6] Sterowanie γ ε a skor. skor. FloVis CuO 2,586 26,044 0,197 9,413 93,099 100,583 93,158 93,138 Producent 2,623 26,049 0,232 9,360 91,972 100,671 91,926 91,924 Wyniki przeprowadzonych badań wskazują, że zastosowanie systemu wizyjnego zapewnia stabilny przebieg procesu flotacji głównej, co bezpośrednio przekłada się na poprawę kluczowych wskaźników technologicznych. Najważniejszym punktem porównywania pracy maszyn z systemem w różnych trybach sterowania i bez systemu była ocena wartości uzysku oraz informacja o zawartości miedzi w odpadzie. Na podstawie uzyskanych podczas opróbowania wyników można powiedzieć, że włączenie do pracy systemu FloVis w trybie zarówno minimalizacji % Cu w odpadzie końcowym (FloVis CuO), czy maksymalizacji % Cu w koncentracie (FloVis CuK), jak również włączenie stabilizacji, zdecydowanie wpływało na poprawę podstawowych wskaźników technologicznych w stosunku do pracy bez nadrzędnego systemu sterowania maszynami flotacyjnymi [4]. Uzyskane wyniki opróbowania układu dla pracy maszyn z wykorzystaniem systemu wizyjnego i bez tego systemu pozwoliły na stwierdzenie, że zastosowanie systemu FloVis w O/ZWR jest uzasadnione pod względem poprawy zarówno wskaźników technologicznych, jak i ekonomicznych.

70 A. Konieczny i inni 5. Podsumowanie Zastosowanie systemu wizualizacji procesu flotacji ma szczególne znaczenie z uwagi na to, że to proces flotacji jest sercem stosowanej w O/ZWR technologii, a praca maszyn flotacyjnych wpływa w znacznym stopniu zarówno na efekty technologiczne, jak i na koszt przerobu rudy. Warto zaznaczyć, że w całym O/ZWR pracuje około 153 sztuk maszyn flotacyjnych różnego typu i na różnych etapach flotacji. Do tej pory sterowanie parametrami pracy maszyny flotacyjnej odbywało się poprzez utrzymywanie wartości (poziom w maszynie, przepływ powietrza i ilość odczynnika) przez sterownik, na poziomach zadanych przez operatora maszyny. Zatem, dostosowywanie parametrów pracy maszyn i parametrów flotacji do aktualnych właściwości flotacyjnych było uzależnione od doświadczenia operatora w tym zakresie. W przypadku systemu wizyjnego dostajemy informację w postaci obiektywnych danych, dotyczących piany flotacyjnej (pozbawioną subiektywnych odczuć ludzkich), oraz mamy możliwość ciągłego dostosowywania tych parametrów do wielkości optymalnych, a nie tylko w okresie, gdy operator kontroluje pracę komór flotacyjnych. Kolejnym atutem systemu jest możliwość kontrolowania wszystkich sekcji wszystkich maszyn jednocześnie i dostosowanie wszystkich ustawień do wypracowanego przez operatorów optimum [5]. Opracowane tryby pracy systemu FloVis sterowania maszynami flotacji głównej mają za zadanie ułatwienie obsłudze technologicznej uzyskiwania optymalnych końcowych wyników technologicznych w zależności od przyjętych założeń maksymalizacji uzysku, czy też zawartości Cu w koncentracie końcowym. Należy podkreślić, że duża zmienność zarówno właściwości wzbogacalności (wynikająca w głównej mierze ze zmiennego składu litologicznego), jak i przebiegu procesu wzbogacania wymaga stosowania nowoczesnych układów optymalizacji opartych na kontroli i stabilizacji jednostkowych procesów przeróbki. Wykorzystanie systemu wizyjnego dla maszyn flotacji głównej potwierdza możliwości w zakresie poprawy uzysku Cu poprzez optymalizację pracy maszyn flotacji głównej. Pozytywne wyniki z zastosowania systemu dla maszyn flotacji głównej ukierunkowały dalsze, obecnie prowadzone, badania nad rozwojem systemu sterowania dla flotacji I stopnia czyszczenia w O/ZWR Rejon Rudna.

Zastosowanie systemu wizualizacji 71 BIBLIOGRAFIA 1. Grotowski A., Bladzi M.: Opracowanie nowej technologii przerobu piaskowcowowęglanowych rud miedzi w KGHM Polska Miedź S.A. Analiza wskaźników wzbogacania O/ZWR Rejon Polkowice i Rudna oraz ocena możliwości zastosowania najnowszych rozwiązań technicznych i technologicznych, 2007. 2. Pawlos W., Wróbel M., Legierski T., Zamora A., Rdest M., Legierski W., Wróbel M., Moszumański J., Garłowski S.: Sprawozdanie z pracy badawczo-rozwojowej pt.: Sterowanie procesem flotacji poprzez analizę obrazu jakości piany flotacyjnej. Projekt Nr: 108/2006, 2006. 3. Pawlos W., Legierski T., Foszcz D., Zamora A., Wróbel M., Legierski W., Moszumański J., Garłowski S.: Sprawozdanie z pracy badawczo-rozwojowej pt.: Sterowanie procesem flotacji poprzez analizę obrazu jakości piany flotacyjnej. Projekt Nr: 10806/2007, 2007. 4. Foszcz D., Zamora A.: Sprawozdanie z prób przemysłowych wizyjnego systemu optymalizacji sterowania procesem flotacji FloVis (nr 19609), 2010. 5. Raport końcowy z wdrożenia wyników pracy badawczo-rozwojowej pt.: Sterowanie procesem flotacji poprzez analizę obrazu jakości piany flotacyjnej FloVis, 2010 (opracowanie własne O/ZWR). 6. http://www.ameplus.pl/_pdf/ameplus_flovis.pdf Recenzent: Prof. dr hab. inż. Aleksander Lutyński Abstarct The paper presents an analysis of the flotation control system "FloVis" elaborated as a part of the scientific research project and tests conducted in Divisions of Concentrators (O/ZWR). The activities aimed at task accomplishment were discussed in the paper, which were the source of elaborating the algorithms of transformation of images collected by cameras providing information of parameters characterizing flotation froth. Furthermore, the visual parameters were elaborated which allows evaluation and adjustment of main factors controlling the course of flotation, as well levels and intensity of air flows and chemical foam agents. Additionally, the technological evaluation of work efficiency of visual system FloVis was performed, which proved that application of the system is justified taking into consideration the improvement of both technological and economical factors in O/ZWR.