Горный институт КНЦ РАН, г. Апатиты, РФ:

Никитин Р. М., cтарший научный сотрудник, канд. техн. наук, remnik@yandex.ru

Лукичев С. В., директор, д-р техн. наук

Опалев А. С., ведущий научный сотрудник, канд. техн. наук, доцент

Бирюков В. В., научный сотрудник, канд. техн. наук, доцент

Разработана и реализована в виде компьютерного приложения имитационная модель сегмента секции обогащения железистых кварцитов. Исходными данными для разработки модели стали результаты опробования схемы обогащения секции № 9 ДОФ «Олкон». Решалась задача выявления прогнозных характеристик распределения расчетного класса крупности (–0,071 мм) по переделам технологической схемы получения магнетитового концентрата. Приведены установленные зависимости между технологическими показателями распределенных массопотоков в условиях циклической нагрузки. Представлены результаты статистической обработки данных опробования и их сравнение с результатами моделирования. На примере моделирования процессов классификации и грохочения показана возможность оперативной оценки прогноза эффективности технологических процессов с использованием критерия Ханкока–Луйкена.

1. Тихонов О. Н. Теоретические основы сепарационных процессов обогащения полезных ископаемых. Л.: ЛГИ, 1978. 98 с.
2. Тихонов О. Н. Автоматизация производственных процессов на обогатительных фабриках. М.: Недра, 1985. 272 с.
3. Шупов Л. П. Моделирование и расчет на ЭВМ схем обогащения. М.: Недра, 1980. 288 с.
4. Леонов С. Б., Петров А. В. Имитационное моделирование технологических процессов обогащения полезных ископаемых. Иркутск: ИрГТУ, 1996. 242 с.
6. Вайсберг Л. А., Рубисов Д. Г. Вибрационное грохочение сыпучих материалов. Моделирование процесса и технологический расчет грохотов. СПб.: «Механобр-техника», 1994. 45 с.
7. Liu J., Wang F., Chen J., Xu L., Cao Q. Insights into the effect of magnetic interactions on the magnetization process of matrices in high gradient magnetic separation // Minerals Engineering. 2021. Vol. 174. DOI: 10.1016/j.mineng.2021.107269.
8. Осипова Н. В. Модель стабилизации качества железорудного концентрата в процессе магнитной сепарации с использованием экстремального регулирования // Металлург. 2018. № 4. С. 11–16.

9. Просвирин В. И., Масюткин Е. П., Масюткин Д. Е. Уточненная математическая модель коагуляции магнитных частиц при криволинейном движении // Современные наукоемкие технологии. 2017. № 9. С. 58–63.
10. Yamashita A. S., Thivierge A., Euzebio T. A. M. A review of modeling and control strategies for cone crushers in the mineral processing and quarrying industries // Minerals Engineering. 2021. Vol. 170. DOI: 10.1016/j.mineng.2021.107036.
11. Mandakini Padhi, Narasimha Mangadoddy, Aubrey N. Mainza, Mohan Anand. Study on the particle interaction in a hydrocyclone classifier with multi-component feed blend at a high solids content // Powder Technology. 2021. Vol. 393. P. 380–396.
12. Li Zh., Tong X., Zhou B., Wang X. Modeling and parameter optimization for the design of vibrating screens // Minerals Engineering. 2015. Vol. 83. P. 149–155.
13. Markauskas D., Kruggel-Emden H. Coupled DEMSPH simulations of wet continuous screening // Advanced Powder Technology. 2019. Vol. 30, Iss. 12. P. 2997–3009.
14. Shen G., Chen Zh., Wu X., Li Zh., Tong X. Stepwise shape optimization of the surface of a vibrating screen // Particuology. 2021. Vol. 58. P. 26–34.
14. Никитин Р. М., Бирюков В. В., Каменева Ю. С., Вишнякова И. Н. Применение имитационной модели сокращения крупности минеральных частиц при моделировании процессов дробления и измельчения // Обогащение руд. 2020. № 2. С. 3–8. DOI: 10.17580/or.2020.02.01.
15. Lukichev S., Nikitin R., Birukov V., Oleinik A. Simulation modeling concept of disintegration of minerals based on Gauss–Laplace and B (beta) distributions // Proc. of the 20th International multidisciplinary scientific geoconference SGEM. 2020. Vol. 20, Iss. 1.1. P. 847–854.
16. Lee D., Je J., Kim K., Kwon J, Cho H. Prediction of iron ore mineral liberation behavior using the Andrews–Mika diagram and beta distribution // Advanced Powder Technology. 2022. Vol. 33, Iss. 5. DOI: 10.1016/j.apt.2022.103558