采用主动传感的矿物加工新技术

Josiah01

　　《国际采矿与矿物工程杂志》发表的研究介绍了一种使用主动传感来控制矿物加工的新方法。该方法将智能嵌入传感器系统，大大减少了过程中对人为干预的需求，从而提高了矿物分离过程的效率和精度。
　　即使效率上微小的提高也会对含铜、铅和锌的矿石的加工产生重大的经济影响，对于贵金属的加工来说更是如此。
　　主动传感涉及智能传感器系统的集成，通过优化测量过程最大限度地减少人为干预。这些系统使用不同测量的组合将详细信息放入更广泛的背景中。主要测量精确但范围有限，而辅助测量提供更广泛但更分散的数据，可用于引导主要传感器到达需要详细测量的特定关注区域。
　　芬兰坦佩雷大学的 Mikko Salo、Teijo Juntunen 和 Risto Ritala 研究了泡沫浮选法，这是矿物加工中的一个重要工艺。泡沫浮选法根据矿物与水的相互作用、其疏水性或疏水性来分离矿物。混合矿物和水的浆液用试剂处理，使某些颗粒具有疏水性。这使它们积聚在气泡上，然后以泡沫的形式浮到表面。
　　这种含有大量目标矿物的泡沫可从矿浆中舀出作为精矿，以进行进一步净化和加工。剩余的矿浆被称为尾矿，从系统中流出。
　　在大多数情况下，X 射线荧光 (XRF) 分析用于测量泡沫浮选的矿物浓度。虽然 XRF 很精确，但速度慢且成本高昂。它只能按顺序工作，通常要依次测量多条矿浆线，这也会降低效率。
　　作为一种经济高效的替代方案，可以使用可见光和近红外 (VNIR) 光谱测量。VNIR 测量速度更快，每 3 秒测量一次，而 XRF 则每 5 分钟测量一次。但 VNIR 数据不如 XRF 准确，需要根据 XRF 数据进行持续校准。
　　为了克服这些限制，研究人员开发了一种控制架构，使用具有异常处理功能的线性二次高斯 (LQG) 控制器。他们使用来自泡沫浮选工艺的工厂数据的模拟环境来测试这种方法。
　　他们证明，该架构优化了测量顺序，并在 VNIR 数据检测到异常时进行中断。这确保了对过程干扰的及时和准确响应。