罗河选矿厂磨矿分级数字化产线技术的应用
采矿业的数字化转型与智能化技术应用
采矿业的数字化转型与智能化技术应用随着科技的不断进步和应用，各行各业都在深度融合数字化和智能化技术。
采矿业作为传统的重工业之一，同样不能逃避数字化转型和智能化应用的浪潮。
本文将探讨采矿业的数字化转型现状，并分析智能化技术如何应用于采矿业，为其带来哪些好处。
一、数字化转型现状随着信息技术的迅猛发展，采矿业开始向数字化转型迈进。
数字化转型不仅改变了采矿业的生产与管理方式，还提高了效率，降低了成本。
在数字化转型的过程中，关键的数字技术包括云计算、大数据、人工智能等等。
1. 云计算在采矿业中的应用云计算技术使得采矿企业能够将数据存储在云端，提供强大的计算和存储能力。
采矿企业可以通过云计算技术来管理和处理多种类型和规模的数据，从而实现数据的整合和共享。
此外，云计算还可以提供数据安全保障和高可用性的支持，便于多点同时访问和协同操作。
2. 大数据在采矿业中的应用采矿过程中产生的庞大数据量需要进行收集、存储、管理和分析。
大数据技术提供了解决方案，它能够从数据中提取有价值的信息和洞察力。
通过大数据分析，采矿企业可以实现生产流程的优化，提高矿石开采效率，并对资源的利用情况进行更好的评估。
3. 人工智能在采矿业中的应用人工智能技术的发展为采矿业带来了巨大的机遇。
例如，机器学习和深度学习可以帮助采矿企业进行矿石的识别和分类，从而提高开采效率。
智能化的机器和无人驾驶技术也可以使得矿山的安全生产更加可靠和高效。
二、智能化技术在采矿业中的应用除了数字化转型，采矿业还积极应用智能化技术，实现全面的智能化管理和生产。
1. 智能化设备在矿山中的应用现代化的矿山往往配备各种智能化设备。
例如，使用传感器和控制系统技术的智能化挖掘机器能够实现智能化的矿石开采，并提高开采效率。
智能化的运输车辆可以准确无误地将矿石运送到指定地点，提高物流效率。
2. 智能化监控系统在采矿业中的应用采矿业需要严格监控矿山的生产环境和工艺参数。
智能化监控系统通过传感器网络和数据分析技术，可以实时监测和预测矿石开采过程中的各种参数，如温度、湿度、振动等，并根据数据分析结果进行调整和优化。
选矿自动化——磨矿分级控制
立志当早，存高远
选矿自动化——磨矿分级控制
1 磨矿分级控制现状及发展磨矿作业是整个选矿厂生产工艺流程中最关键的环节，它起着承上启下的作用。
磨矿作业在选矿厂的基建投资和生产费用中占有很大的比例，同时磨矿作业是整个选矿厂的瓶颈作业，直接关系到选矿生产的处理能力、磨矿产品的质量(粒度特性、单体解离度、磨矿产品的浓度等)，对后续作业的指标乃至整个选矿厂的经济技术指标有很大的影响。
随着先进控制理论和检测手段以及计算机技术的发展，选矿过程中的磨矿作业的控制水平有了大幅度的提高，并取得了一些理论和应用方面的研究成果。
一批以多变量控制理论、模糊控制理论及自适应优化理论为基础，在充分考虑了磨矿作业特点的基础上，针对不同被控过程的具体特性，基于不同控制理论的实用控制策略己被提出。
为磨矿系统的自动控制和优化运行起到了积极的作用。
总的来说，磨矿作业自动控制虽然取得较为显著的效果，但一些关键参数(如磨机负荷量等)的精确检测和高效控制没有取得突破性进展，控制主要还是以稳定控制为主。
2 磨矿分级控制内容
由于磨矿作业的重要性和关键性，磨矿作业自动化在选矿自动化中居于首位。
磨矿分级自动化控制系统采用先进的控制方式，通过对磨机负荷和给矿性质等因素的综合分析判断，实现对磨机给矿量、磨矿浓度、分级溢流浓度和粒度的优化控制，磨机球荷球比的分析和调整，磨机油路润滑系统的安全保护等。
同时，系统还实现磨矿分级作业参数的自动检测、显示和各种故障报警，最终使磨矿分级作业始终在最优的状态下运行。
目前磨矿作业自动化的技术关键和难点主要有：
⑴如何精确检测磨机的负荷量并根据负荷量状况优化控制磨矿作业多参数;。
磨矿分级控制系统的开发与应用
保证溢流产 品质量， 以获 得更高 的经济效益。
磨 矿分级 系统 有４ 主要 技术 指标 ： 磨机 台 时处 个 球 理 量 、 矿 粒 度 、 矿 浓 度 和溢 流浓 度 。 响这 些 技 术 磨 磨 影
网络进行 数据通 信 。 磨机 给矿量 控 制变频器 采 用 球
Ａｌ —ｒ ｌ 公司的Ｐ ｗ ｒｌ 系列的２Ｄ — ００ ０， ｌｎＢａ ｅ ｅ ｄｙ ｏｅ ｅ Ｆｘ ２ ＰＤ １Ｎ１３ 与 Ｃ Ｕ 行数 据 交互 控 制 。 Ｐ 进 返砂 水调 节 采用 川仪 Ｚ Ｋ Ｊ Ｖ系 列 电动 调 节 阀， Ｃ Ｕ进行 数 据 交互 控 制 。 与 Ｐ
分 级 过 程 的智 能控 制 技 术 。
关键词： 矿： 选 磨矿 分 级 ：自动 控 制
Ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｎ ｐｉａｉｎｏ ｅＧｒ ｄｎ －ｌｓ ｉ ｔ ｎ Ｃｏ ｔ ｌ ｙ ｔ ｍ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｄＡｐ ｌ ｔ ｆ ｈ ｉ ｉｇ ｃａ ｓｆ ｉ ｎｒ ｓｅ ａ ｃ ｏ ｔ ｎ ｉ ｏ ａ ｃ ｏＳ
分 级 系统 原 理 （ 以磨 矿 浓度 为例 ） 图 １ 如 所示 。
１ 矿 工 艺 磨
哈密选 厂破 碎 产物粒 度控 制在 ０ ｒｍ， ～１ ａ 经地 坑及 ５
上 料 皮带 卸入 粉 矿仓 储 存 （ 个 仓 容 积 ６ ０ 储 矿 每 ０ ｍ ， １ ０ ｔ储矿 时 问８ ）粉 矿经２ 电磁 振 动给矿 机 ，—＃ ０ ０， ｈ。 台 ３１ 、 ３２ 皮带运 输机 ， 别给入 ＭＱＧ ０ 子型球 磨机 进 －＃ 分 ３６格 ６ 行 磨矿 。 产物 经Ｆ ３ ０ 螺旋 分 级机 分级 ， 级返 砂 其 Ｇ一 ０ ０ 分
Байду номын сангаас
指标的因素除了原矿性质 以外， 还包括排矿水量、 返砂
选矿厂生产中智能化技术的功能及作用分析
81C omputer automation计算机自动化选矿厂生产中智能化技术的功能及作用分析郑 怿（鹤壁市福源精煤有限公司，河南 鹤壁 458020）摘 要：新形势下，选矿技术的突破，促进了能源加工行业的长远发展，并极大程度上增强选矿企业的市场竞争力。
而如何将选矿厂与智能化技术相结合，充分发挥大数据技术的作用，满足智能化控制生产过程的要求，以达到生产经营模式再升级及再改造的目标，进一步加快选矿厂资产管理模式的变革进程，是目前从业人员需关注及重视的要点。
因此，本文以选矿厂融合智能化技术的功能及作用为切入点，进一步提出具体的融入要点，旨在为选矿厂智能生产效益的提升提供有效价值建议。
关键词：选矿厂；智能化技术；功能；作用；融入要点中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2021）16-0081-2收稿日期：2021-08作者简介：郑怿，男，生于1997年，汉族，河南鹤壁人，本科，工程师，研究方向：电气工程及其自动化。
我国工业历经多年演变发展，已走过机械化、电气化、自动化及信息化的阶段，深受以人工智能、物联网、云计算机大数据为典型代表的新型技术进步的影响，工业生产模式逐步迈进智能化时代。
值得注意的是，为了主动迎合智能化的发展趋势及发展潮流，我国相继提出“中国制造2025”等概念，强调充分发挥智能化技术的作用，使其成为工业发展及经济增长的源泉及动力[1]。
当下我国矿山智能化早已取得阶段性的发展成果，逐一形成及制定相应的技术规范，由数字矿山及感知矿山逐步向智慧矿山转变，侧面说明我国选矿工业基本实现清洁生产的跨越及升级，迈向管理高效化、生产自动化及设备大型化。
由此可见，为了提升选矿厂的智能生产效益水平，本文针对“ 选矿厂的智能化技术”进行分析研究具有重要的价值意义。
1 选矿厂融入智能化技术的功能及作用分析1.1 打造智能生产线传统选矿工艺和设备在能耗、成本、环保、效率等方面有局限性，一些新型的选矿工艺和选矿设备正在逐步改进或替代原有的生产方式。
矿业行业中的数字化矿山技术使用方法
矿业行业中的数字化矿山技术使用方法随着科技的不断发展，数字化矿山技术在矿业行业中的应用越来越广泛。
数字化矿山技术通过利用现代信息技术手段，对矿山生产过程中的各个环节进行数据采集、传输、处理和分析，以提高矿山生产效率、安全性和可持续发展能力。
本文将重点介绍矿业行业中的数字化矿山技术的使用方法。
首先，在数字化矿山技术的应用中，数据采集是至关重要的一环。
矿山中的各类设备、传感器、监测系统等都可以通过网络连接，实时采集和传输大量的数据。
这些数据包括设备运行状态、矿石品质、环境参数等。
通过数据采集，可以实时监测和控制矿山生产过程，提高生产效率和资源利用率。
在数据采集过程中，需要注意数据的准确性和完整性，以保证后续数据处理和分析的可靠性。
其次，在数字化矿山技术的应用中，数据处理和分析是关键环节。
通过对采集到的数据进行处理和分析，可以得到有价值的信息和见解，指导矿山生产决策。
数据处理可以包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等。
数据分析可以通过统计分析、模型建立等方法，对数据进行深入挖掘和分析。
例如，通过对矿石品质数据的分析，可以确定最佳的选矿工艺，提高选矿效率；通过对设备运行数据的分析，可以预测设备故障，提前进行维护和保养。
数据处理和分析过程需要借助专业的数据分析软件和算法，以提高分析效率和精度。
再次，在数字化矿山技术的应用中，智能化控制是一个重要的方向。
通过将数字化矿山技术与控制技术相结合，可以实现对矿山生产过程的智能化控制。
智能化控制可以通过自动化设备、控制算法和人机界面等手段来实现。
例如，通过自动化装置控制矿石的输送和处理过程，可以降低人工介入，减少人为误差，提高生产效率；通过智能监测系统实时监测矿山岩体变形和地下水位等，可以预测潜在的灾害风险，保障矿山安全。
在智能化控制过程中，需要注意设备的可靠性和稳定性，以及与其他系统的协调和配合。
最后，在数字化矿山技术的应用中，信息化管理是必不可少的。
通过将数字化矿山技术与管理信息系统相结合，可以实现对矿山生产过程的全面、科学的管理。
选矿厂磨矿分级优化组合研究与应用
选矿厂磨矿分级优化组合研究与应用姚凯【摘要】磨矿分级作业中,分级效率是极重要的一环,效率高低直接决定了磨机处理能力和选矿工艺指标及生产成本,本文提出了磨矿分级新的优化方案,应用效果十分显著.【期刊名称】《内蒙古石油化工》【年(卷),期】2011(037)021【总页数】2页(P11-12)【关键词】磨矿分级优化研究;应用【作者】姚凯【作者单位】招金矿业股份有限公司夏甸金矿,山东,招远,265418【正文语种】中文【中图分类】TD92磨矿分级是选矿工艺必须的作业之一,在选矿生产中,磨矿作业占据了选矿作业相当大的成本。
由于磨矿过程参数众多,错综复杂,长期以来,科技工作者对各项工艺参数自动控制进行了大量研究,并取得不少成就。
磨矿分级作业中,分级效率是极重要的一环,效率高低直接决定了磨机处理能力和选矿工艺指标及生产成本。
磨矿分级作业主要影响因素如下:①给矿粒度、②磨矿浓度、③磨机结构参数、④返砂量、⑤磨矿介质、⑥分级效率。
以上因素中,①、②、③目前已在设备制作和磨矿作业的自动控制得到较好解决的同时得到控制,其中磨矿介质在冶金和材质得到较好发展的今天已得到最大的改善,但4、6因素在磨矿作业中是最大的变量,各项变量分析如下:A.返砂量影响因素:分级效率、介质充填率、介质配比(其中有含碎球影响)B.分级效率:分级浓度、分级设备选型、分级物料粒度级别组成1.1 磨矿分级流程目前工业中常用的湿式磨矿分级设备为螺旋分级机,分级效率一般在40%～60%,水力旋流器分级效率一般在65%～85%,直线筛分级效率一般在85%～90%不等。
由于分级效率的差别,人们已从应用螺旋分级机趋向于应用水力旋流器(国外应用普遍)。
采用旋流器分级工艺代替螺旋分级机分级工艺后,分级效果和磨矿能力大幅度提高。
同时,旋流器分级可减少过磨问题,浮选条件要优于螺旋分级机,利于提高和稳定浮选指标。
但由于格子型球磨机排矿粒度较大,粒级范围宽,在应用旋流器中,对其材料和泵的材质要求严格,目前已应用的沉砂咀磨损严重,砂泵叶轮易损,造成磨损的主要因素是碎球和大粒矿,而由于溢流型球磨机磨矿效率偏低,一般比格子型球磨机低10～25%,所以阻滞了其在国内的发展速度,直线筛由于返砂输送,细粒级及杂质堵塞以及筛网的磨损近几年也发展缓慢。
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》范文
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，选矿厂的自动化、智能化水平逐渐提高。
磨矿分级作为选矿过程中的重要环节，其控制系统的优化对于提高生产效率、降低能耗和保证产品质量具有重要意义。
本文旨在研究选矿厂磨矿分级控制系统的现状、问题及优化策略，以期为选矿厂的现代化改造提供理论支持和实践指导。
二、选矿厂磨矿分级控制系统的现状目前，选矿厂磨矿分级控制系统主要采用传统的PID控制算法。
这种算法在稳定状态下具有较好的控制效果，但在实际生产过程中，由于原料性质、设备磨损、环境变化等因素的影响，磨矿分级过程往往呈现出非线性和时变性的特点，导致PID控制算法难以达到理想的控制效果。
此外，现有的控制系统缺乏智能优化和自适应调整的能力，难以应对生产过程中的各种变化。
三、选矿厂磨矿分级控制系统的问题1. 控制精度不足：由于磨矿分级过程的非线性和时变性，传统的PID控制算法难以保证控制精度。
2. 适应能力差：现有控制系统缺乏智能优化和自适应调整的能力，难以应对原料性质、设备磨损、环境变化等因素的影响。
3. 能源消耗高：选矿过程中能耗较高，而现有的控制系统缺乏对能源消耗的有效控制。
四、选矿厂磨矿分级控制系统的优化策略1. 引入智能控制算法：采用先进的智能控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，以提高控制系统的精度和适应能力。
2. 建立自适应调整机制：通过实时监测生产过程中的各种参数，自动调整控制系统的参数，以适应原料性质、设备磨损、环境变化等因素的影响。
3. 能源管理优化：通过优化控制策略和引入能源管理系统，实现对选矿过程中能源消耗的有效控制，降低能耗。
4. 系统集成与协同优化：将磨矿分级控制系统与其他选矿设备及系统进行集成，实现协同优化，提高整体生产效率。
五、实例分析以某选矿厂为例，通过引入智能控制算法和建立自适应调整机制，对磨矿分级控制系统进行优化。
优化后的控制系统能够更好地适应原料性质、设备磨损、环境变化等因素的影响，提高了控制精度和生产效率，同时降低了能耗。
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》范文
《选矿厂磨矿分级控制系统的研究》篇一摘要：本文针对选矿厂磨矿分级控制系统进行深入研究，分析其关键技术、系统架构、运行策略以及优化方法。
通过对磨矿过程的理论基础与实际应用进行剖析，为提高选矿效率、降低成本及保护环境提出改进建议，以期望在实践层面促进选矿工业的可持续发展。
一、引言选矿厂作为矿产资源开发的重要环节，其磨矿分级控制系统的性能直接关系到生产效率和产品质量。
随着科技进步和工业自动化水平的提高，磨矿分级控制系统的研究成为选矿工业领域的重要课题。
本文旨在深入探讨该系统的运行原理、技术进步及优化策略。
二、磨矿分级控制系统的理论基础1. 磨矿过程理论：磨矿过程涉及矿石的破碎、研磨和分级等多个环节，通过理论分析，明确各环节的相互关系及影响因素。
2. 分级控制原理：通过控制系统对磨矿过程中的粒度、浓度等参数进行实时监测与控制，以实现磨矿产品的优化。
三、磨矿分级控制系统的技术进步1. 自动化技术：现代选矿厂广泛采用自动化技术，通过智能传感器和控制系统实现磨矿过程的自动监控与调节。
2. 智能控制算法：采用先进的控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，提高磨矿分级的精度和效率。
3. 物联网与大数据技术：通过物联网技术实现设备间的信息交互，利用大数据分析优化生产策略。
四、系统架构与运行策略1. 系统架构：磨矿分级控制系统通常由数据采集层、控制层和决策层组成，各层级之间通过数据传输实现信息共享和协同工作。
2. 运行策略：系统通过实时监测磨矿过程中的各项参数，如粒度、浓度、流量等，根据预设的控制策略进行调整，以达到最佳的磨矿效果。
五、系统优化与改进建议1. 优化设备选型与配置：根据矿石特性和生产需求，合理选择和配置磨矿设备，提高设备利用率和生产效率。
2. 引入先进控制算法：采用先进的控制算法，提高系统的自适应能力和抗干扰能力，确保磨矿分级的稳定性和精度。
3. 加强系统维护与管理：定期对系统进行维护和检修，确保设备的正常运行和数据的准确性。
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王小玉 丁开振等：罗河选矿厂磨矿分级数字化产线技术的应用 ２０１９年 ９月第 ９期
０．７３１；当新生成 －０．０７６ｍｍ粒级为 ７５％时，其相 对可磨度系数为 ０．８５２。
１ 矿石性质
矿石中的金属矿物主要是铁矿物，其中磁铁矿、 假象赤铁矿 所 占 比 例 较 大，还 有 少 量 赤 铁 矿、褐 铁 矿、黄铁矿，脉石矿物主要是透辉石、长石、石英、硬 石膏等。矿石结构以致密块状为主，其次为浸染状 构造、网状、网脉状构造和班杂状构造。矿石硬度为 １２～１６，围岩硬度为 １４～１８，矿石密度为 ３．６９ｔ／ｍ３， 这些嵌布特征决定了矿物的单体解离性能较差，对 磨矿分级不利。
２ 生产现状及试验
２．１ 一段磨矿分级 罗河选矿厂一段磨机设计台时能力 为 １８９．４
ｔ／ｈ，磨矿分级由 ４．０ｍ×６．０ｍ溢流型球磨机与水 力旋流器组成闭路循环，由于原矿硬度较大，矿石难 磨，分级返砂比大，溢流细度难以控制，为保证后续 选别指标只能降低台时处理量，单系列最高台时为 １６６ｔ／ｈ，离设计目标相差甚远，磨机利用率过低，磨 矿分级效果较差。一段磨矿分级数据见表 １。 ２．２ 相对可磨度试验
（３）信号输出。智能黑匣子系统输出控制信号 有圆盘给料机（４台）变频器频率、入磨水电动阀开 度、泵池水电动阀开度、渣浆泵（２台）变频器频率， 共计 ８个控制信号；通过布线放线，将智能黑匣子控 制柜中的自动继电器串接入原控制系统的输出控制
回路中，实现“手、自”两档控制，手档为原系统输出 控制，自档为智能黑匣子输出控制。
为了查明罗河选矿厂一段球磨机台时达不到设
王小玉（１９８７—），男，工程师，２３１５６２安徽省合肥市庐江县。
２６０
表 １ 一段磨矿分级数据
％
产品名称 浓度 细度（－０．０７６ｍｍ） 返砂比 分级效率
溢流
３９．６０
５６．８６
返砂
８３．８６
１３．２２
５１３．２２ ３８．８２
排矿
７３．２８
２０．８８
计能力的原 因，进 行 了 相 对 可 磨 度 试 验［１］，标 准 样
采用龙桥铁矿一段球磨给矿，以测定罗河选矿厂一
段球磨给矿的磨矿难易程度。
将罗河、龙 桥 一 段 球 磨 给 矿 分 别 破 碎 至 －２
ｍｍ，筛去 －０．１５ｍｍ部分，进行不同时间的磨矿试
验，并测定各产品的 －０．０７６ｍｍ粒级含量。测定结
果见表 ２，相对可磨度曲ห้องสมุดไป่ตู้见图 １。
表 ２ 不同磨矿时间 －０．０７６ｍｍ粒级含量 ％
矿石种类
不同磨矿时间 －０．０７６ｍｍ粒级含量 ３ｍｉｎ ５ｍｉｎ ８ｍｉｎ １３ｍｉｎ ２０ｍｉｎ
龙桥一段球磨 １９．９１ ３０．２８ ４８．７７ ６８．６８ ９０．３８
给矿（标准样）
罗河一段球磨给矿 １６．３０ ２３．００ ３６．００ ５４．８０ ８６．００
图 １ 罗河铁矿相对可磨度曲线
◆—龙桥一段球磨给矿；■—罗河一段球磨给矿
３ 磨矿分级数字化方案
为了探索数字化产线技术调控罗河选矿厂一段 磨矿分级系统的可能性，罗河矿与山西暖洋洋科技 公司进行技术合作，通过在原自动化控制系统的基 础上增加智能黑匣子、冲击波检测、智能控制软件， 采集所需的运行数据，即磨机电流、渣浆泵电流、磨 机给矿皮带 启 停 信 号、皮 带 秤 计 量、球 磨 给 矿 水 流 量、球磨排矿水流量、旋流器压力、泵池液位、磨机负 荷等，结合外部给定数据，通过自学习能力与云计算 实现动态平衡，设定最终产品即溢流细度与浓度，然 后根据各采集数据综合分析，自动调节给矿给量、给 矿水等各参数，实现智能化控制 。 ［２４］
（１）柜体安 装。 智 能 化 黑 匣 子 控 制 柜，安 装 位 置选择在选 矿 厂 中 央 控 制 室 ＰＬＣ机 房 内，靠 墙 摆 放，制作、焊接支架，柜体下方开孔以便于走线。
（２）信号输入。采集黑匣子控制所需的生产运 行数据，即磨机电流、渣浆泵（两台）电流、磨机给矿 皮带启停信号、皮带秤流量、入磨水流量、泵池补加 水流量、旋流器压力、泵池液位，共计 ９个输入信号； 选择中控室机房 ＭＦ６柜 Ａ面，安装导轨及信号分配 器，通过信号分配器，将原控制系统的“现场ＰＬＣ”１ 段分为“现场分配器”、“分配器ＰＬＣ柜”、“分配器 黑匣子”３段，黑匣子与原控制系统可同时接收到相 同的输入信号，而不会对原控制系统有影响，给调试 工作提供安全保障。
综上所述，罗河铁矿一段球磨给矿比龙桥铁矿 一段球磨给矿难磨。龙桥铁矿一段球磨机 ｑ值为 １．５ｔ／（ｍ３·ｈ），由相对可磨度系数计算罗河矿一段 球磨机 ｑ值为 １．０９７ｔ／（ｍ３·ｈ），高于流程考察测定 的 罗 河 选 矿 厂 一 段 球 磨 机 的 ｑ 值 （１．０４ ｔ／（ｍ３·ｈ）），说明罗河选矿厂一段球磨台时能力尚 有提升空间。
关键词 磨矿分级 台时能力 自动化 智能控制 ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４６０８２．２０１９．０９．０８２
安徽马钢罗河铁矿铁矿石资源储量 ３．４亿 ｔ，黄 铁矿 ４０８３万 ｔ，选矿厂设计一期规模为 ３００万 ｔ／ａ。 矿山于 ２０１０年建设，２０１２年正式投产，但因矿石性 质复杂，硬度大，导致一段球磨机台时能力低，溢流 细度粗，远没有达到设计要求。为此，通过对磨矿分 级研究及增加智能控制，较大程度地提升了磨机的 台时处理能力，为罗河矿达产奠定了基础。
ＳｅｒｉａｌＮｏ．６０５ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ．２０１９
现 代 矿 业
ＭＯＤＥＲＮＭＩＮＩＮＧ
总 第 ６０５期 ２０１９年 ９月第 ９期
罗河选矿厂磨矿分级数字化产线技术的应用
王小玉 丁开振 胡炳胜
（安徽马钢罗河矿业有限责任公司）
摘 要 罗河选矿厂为了提高一段球磨机台时能力，达到设计要求，对原矿性质及一段磨矿分 级进行了研究分析。通过与山西暖洋洋科技公司进行技术合作，在原有磨矿自动化系统的基础上 增加控制软件，实现了智能磨矿，一段磨机台时能力从 １６６ｔ／ｈ提高至 １９０ｔ／ｈ，达到了设计要求。