首页期刊导航|中南大学学报（自然科学版）
期刊信息/Journal information
中南大学学报（自然科学版）
中南大学
中南大学学报（自然科学版）

中南大学

黄伯云

月刊

1672-7207

zngdxb@csu.edu.cn

0731-88879765

410083

湖南省长沙市中南大学校内

中南大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Central South University（Science and Technology)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中南大学主办的一本以有色金属和稀有金属为主的综合性学术刊物，主要刊登地质采矿、矿物工程、有色冶金、材料科学与工程、机械工程、自动控制工程、计算机科学、应用数理化等方面的学术论文和科研成果，可供有关高等院校师生，研究院研究人员、厂矿企业及地质队工程技术人员在教学、科研和生产工作中参考。
正式出版
收录年代

    半自磨机筒体衬板磨损对矿磨介质运动特性影响的DEM研究

    黄守向肖庆飞高志勇周强...
    4021-4029页
    查看更多>>摘要：为了研究半自磨机筒体衬板在全寿命周期(0～2800 h)内矿磨介质的运动特性，基于离散元素法(DEM)对半自磨机筒体衬板进行数值模拟。首先，根据衬板磨损速率曲线计算衬板磨损后剩余高度，得到衬板二维轮廓;其次，通过Solidworks软件绘制不同阶段半自磨机筒体模型;最后，采用DEM软件进行离散元仿真试验，量化分析磨机运行功率、能量耗散分布、颗粒运动关键位置的角度、惰性区面积、颗粒碰撞能谱变化趋势。研究结果表明:在衬板全寿命周期内，磨机内颗粒运动状态会随着衬板使用时间而变化，磨矿介质和矿石被提升的最大高度和抛落距离会随着衬板使用时间增加而降低;有效碰撞累计功率(矿石-矿石、矿石-钢球)占主要部分，有效碰撞累计功率在衬板2800 h达到最大的52140 kW，无效碰撞累计功率(钢球-钢球、钢球-衬板)在衬板未磨损时(0 h)为最大值6976 kW;衬板使用前期(0～700 h)钢球和矿石冲击衬板的情况最严重，但随着衬板使用时间增加，钢球和矿石砸击衬板情况得到缓解;半自磨机衬板会影响磨矿效果，可在不同磨损阶段调控半自磨机参数使磨矿效果达到最佳。

    半自磨机离散元衬板磨损磨机运动状态

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    助磨剂对磨矿的影响及其应用进展

    丁亚蓉杨聪仁范佳志王旭...
    4030-4042页
    查看更多>>摘要：磨矿是一个高能耗作业，其能耗占矿物加工总能耗的30％～70％，因此，降低磨矿过程中的能耗、提高磨矿效率是增大矿物加工效益的关键，而添加助磨剂是解决该问题的有效手段之一。介质填充率、磨矿浓度、矿浆黏度及矿石本身性质等因素影响磨矿效率，可以使用能量消耗评价磨矿效率。磨矿过程分2个阶段:第一阶段，磨矿效率高但下降快，矿石颗粒上裂纹数逐渐减少;第二阶段，磨矿效率平稳但低，且粒度越小，表面晶格缺陷越少，越难磨剥。助磨剂通过物理化学作用吸附于矿物颗粒表面，即通过静电力等发生物理吸附，通过助磨剂分子与矿石颗粒表面形成氢键、配位键等发生化学吸附，影响矿物颗粒的表面性质，改变矿浆黏度，影响磨矿动力学参数。在助磨剂吸附作用下，矿物颗粒表面类似于存在润滑介质，使结构层间容易滑移，减少了磨矿过程中颗粒的"团聚"，增加了颗粒分散性，降低了表面自由能，改善了矿浆流变性，缩短了达到合适选别矿物粒度的磨矿作业时间，从而显著提高了磨矿效率，减少了能耗和钢球消耗，降低了生产成本。本文总结国内外有关助磨剂对磨矿影响的最新研究成果、不同种类助磨剂的助磨原理，对比分析助磨剂对磨矿效率的影响机制，探讨助磨剂对磨矿动力学的影响特点，以期为助磨剂在磨矿中的使用提供参考。

    助磨剂磨矿动力学作用机理磨矿效率

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    磨矿对矿物表面性质和矿浆溶液化学性质的影响研究进展

    毛勇刘文刚刘文宝王泽红...
    4043-4055页
    查看更多>>摘要：磨矿是一个高能耗的过程，提高磨矿效率、降低磨矿能耗是当前的研究热点。磨矿也是一个复杂的物理、化学过程，会改变矿物的表面性质和矿浆溶液化学性质，进而会对矿物的浮选行为产生显著影响。首先，分析了磨机类型、介质、方式对矿物表面性质的影响;其次，总结了常见助磨剂在磨矿过程中的应用，分析了助磨剂分子结构与其助磨性能的关系;最后，总结了磨矿过程对矿浆溶液化学环境及流变性的影响。研究结果表明:改变磨矿条件及环境(磨矿方式、磨矿介质材质及形状、添加助磨剂等)可以强化矿物表面活性位点、粗糙度、疏水性等性质的差异，并且优化矿浆溶解组分，调节矿浆流变性，实现选择性磨矿。在磨矿阶段添加适宜助磨剂，可以优化磨矿产品粒级分布，提升磨矿效率，同时，助磨剂可以与浮选药剂形成协同作用，改善矿物的可浮性。目前，助磨剂的作用机制及对后续矿物浮选体系的影响还有待深入研究。未来应从调控磨矿过程中矿物表面性质的差异、改变矿浆溶解组分、提升矿浆的分散性与流动性入手，开发高选择性的助磨剂，强化矿物浮选分离。

    磨矿过程浮选行为矿物表面性质矿浆溶液化学性质调控机制

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于磨矿动力学方程的磨矿技术效率模型及试验研究

    郭旺李艳军邢耀文桂夏辉...
    4056-4065页
    查看更多>>摘要：为了提高磨矿过程中粗粒级粉碎生成合格粒级的效率，本文基于磨矿动力学方程构建了磨矿技术效率新模型，并进行了试验验证。首先，根据磨矿动力学模型，建立磨矿过程中各个粒级质量分数随时间变化的数学表达式;然后，将各粒级的磨矿动力学数学表达式与磨矿技术效率方程相结合，构建出新的磨矿技术效率模型;最后，通过不同磨矿介质尺寸和搅拌器转速的磨矿动力学试验，验证新建模型的有效性。研究结果表明:磨矿技术效率与粗粒级、过粉碎粒级的磨矿速率k有关，并随时间变化而变化;在某一时间点处，磨矿技术效率达到峰值，将该时间点作为物料在磨机内的停留时间时，可以实现粗粒级破碎生成合格粒级效率的最大化;>0。015 mm和>0。074 mm粒级质量分数随磨矿时间的变化符合一阶磨矿动力学方程，当磨矿介质尺寸为8 mm时，磨机的磨矿技术效率最大，提高搅拌器转速会减小峰值所对应的磨矿技术效率，增大介质尺寸和提高搅拌器转速均可以缩短峰值所对应的磨矿时间。

    磨矿技术效率磨矿动力学峰值点磨矿速率

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    实际矿石过筛粒度的磨矿动力学特征

    袁程方吴彩斌凌莉谢峰...
    4066-4079页
    查看更多>>摘要：以实际磁铁矿石为研究对象，首先采用钢球、瓷球和二元介质3种介质环境进行批次磨矿实验;然后，使用标准套筛对各磨矿产品筛析，获得粒度特性曲线;最后，对过筛粒度进行统计学分析和线性回归计算，得到实际磁铁矿石在不同磨矿介质环境下的过筛粒度磨矿动力学特征。研究结果表明:宽粒级实际矿石过筛粒度变化速率受磨矿时间影响，不符合一阶动力学，但具备n阶动力学特征，线性回归计算的精度较高;磨矿介质环境虽然会对过筛粒度动力学参数产生影响，但不会改变过筛粒度的动力学变化行为，仍符合n阶动力学特征;细粒级磁铁矿石的过筛粒度与磨矿时间的线性相关性不显著(R2<0。90)，不具备零阶产出特征，而具备显著的幂函数特征(R2>0。99);实际磁铁矿石过筛粒度动力学预测模型展开式为指数函数嵌套的二元复合函数，其中参数函数s(x)和m(x)没有特定函数特征，均为四阶多项式函数，符合n阶磨矿动力学变化规律，可以准确预测过筛粒度的变化趋势，弥补常规累积产率动力学对磨矿特征表征的不足。

    磨矿动力学过筛粒度零阶产出特征批次磨矿

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    新型离心干式磁选机预选细粒磁铁矿石粉料的分选机理与试验

    刘瀟倩任祥君易凡曾剑武...
    4080-4089页
    查看更多>>摘要：针对现有干式磁选法无法有效分选细粒铁矿石粉料的难题，基于磁场-离心场协同作用原理开发了一种新型离心干式磁选机。首先，介绍该磁选机的工作原理，分析矿粒在离心干式磁选过程中的受力情况;然后，进行分选0～2。0 mm粒级占74。97％的细粒磁铁矿石粉料试验;最后，分析磁选精矿产品并评估该磁选机的分选效果。研究结果表明:磁偶极子力的主导性随矿粒直径减小而增加;当矿粒直径小于0。096 mm时，磁偶极子力成为离心干式磁选的第一主导力，易引起脉石夹带;该磁选机在工作过程中，分选锥旋转产生的切向摩擦力持续有效分散矿石粉料，以螺旋运动形式延长了运动路径，可以降低分选粒度下限;提高分选锥转速和降低磁感应强度，精矿产率和回收率减少，精矿和尾矿铁品位上升;该磁选机能高度选择性分选细粒磁铁矿，在分选锥转速为60 r/min、磁感应强度为0。21 T条件下一次分选，将试样全铁(TFe)和磁性铁(MFe)品位由33。60％和28。57％分别提升至44。53％和40。73％，TFe和MFe回收率分别达到90。38％和97。23％，尾矿TFe和MFe品位分别仅为10。16％和2。49％;该磁选机对该磁铁矿的分选粒度下限达到0。045 mm以下。

    离心干式磁选机细粒磁铁矿干式预选分选机理

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    磁流体强化复杂弱磁性矿高梯度磁选机理:竞争捕集向机械夹杂转化

    杜力刘妞李双佳王毓华...
    4090-4099页
    查看更多>>摘要：高梯度磁选是最为常用的处理弱磁性矿物的方式，但高梯度磁选中弱磁性有用矿物与弱磁性脉石之间因竞争捕集难以分离，精矿品位受到限制。为此，利用磁流体耦合高梯度磁选中产生的磁排斥力与弱磁性脉石矿物在磁场中受到的磁力相互抵消，将弱磁性矿物之间的竞争捕集转化为机械夹杂。研究结果表明:在磁感应强度为0。5 T、矿浆流速为0。06 m/s、脉动频率为2 r/s、磁流体质量分数为40％的条件下，与常规高梯度磁选磁性产物相比，TiO2品位从33。07％提升至44。64％，且在高质量分数磁流体环境下，钛铁矿+辉石矿样与钛铁矿+石英矿样品位和捕集量变化规律相同，表明钛铁矿与辉石之间的竞争捕集已消除，解决了传统高梯度磁选中因竞争捕集导致磁选精矿品位较低的问题，具有广阔的应用前景。

    高梯度磁选磁流体钛铁矿竞争捕集

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    距径比调整时螺旋溜槽中二次环流演变过程及颗粒分离效率预测

    高淑玲周孝洪王乾刘春雨...
    4100-4110页
    查看更多>>摘要：为研究距径比对螺旋溜槽中流场及颗粒分离过程的影响，本文基于计算流体力学方法进行数值试验。首先，系统考察距径比调整时螺旋溜槽中二次环流的纵向演变过程;其次，考察赤铁矿和石英颗粒的迁移行为，探讨颗粒运动随流体演变的变化及距径比的影响;最后，预测分离效率并查明距径比对颗粒分离过程及结果的影响机制。研究结果表明:增大距径比能更快形成整体连续的二次环流空间分布，增大中部区域的内环流速度，削弱外缘区域的内、外环流平衡速度，降低外环流径向通量的相对稳定值和波动性;距径比越大，赤铁矿向外迁移量越多，但在r=100 mm处，迁移趋向平衡，在中部形成富集，石英在r=100 mm以外区域的向外迁移量不断升高，石英和赤铁矿富集区的位置差异扩大;分离效率预测值与距径比呈正相关，当距径比为0。8时在第3。0圈末最大分离效率可达75。03％，最佳截矿器位置在94 mm处，预测结果与二次环流演变特性及颗粒迁移规律相吻合。

    距径比二次环流连续性纵向行程颗粒径向通量最大分离效率

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    强化重力分选机物料群粒度效应及迁移规律

    张学彬陶有俊张岭杨露...
    4111-4123页
    查看更多>>摘要：首先，以主要脉石矿物石英和代表性煤样为试验材料，分析了强化重力分选机中单物料群迁移对粒度属性的响应规律，探究了其粒度效应和分级效应;其次，阐明了物料群迁移过程和稳定-失稳机制;最后，明晰了分选过程中各粒级在精煤产品中空间分布与迁移规律，并探讨了强化重力场中双向介质耦合作用。研究结果表明:不同粒级物料群在强化重力场中对转动频率和反冲水压具有特定的响应规律，细粒级易富集于溢流，粗粒级易富集于底流，且粒度效应对粒径小于0。045 mm的颗粒空间分布影响更显著;强化重力场中分级效应明显，分离粒度为60～95μm，分级粒度为142。44～350。62μm;随转动频率和反冲水压增加，分级粒度逐渐降低;不同分级粒度下的分级效率对转动频率和反冲水压响应规律相似，但随分级粒度增加，分级效率逐渐降低;物料迁移过程包括沉积、分选和滞留3个阶段。物料在分选区内的迁移存在稳定-失稳现象，这归结于入料粒度及分选过程的不连续性;细粒煤各窄粒级精煤产率和灰分都随转动频率增加而降低，随反冲水压增加而升高，且中间粒级分选效果明显，细粒煤各粒级分选特性与单物料群分选中粒度效应和迁移规律相符合;强化重力分选机中存在明显的双向介质耦合作用，可以用来制备不同要求的精煤产品如超低灰煤等。

    强化重力分选机粒度效应分级效应迁移规律耦合作用

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于XRT感应特性及BP神经网络的某钨矿石品位预测模型

    李思佑李丽匣张宏亮徐阳...
    4124-4134页
    查看更多>>摘要：为了实现对某钨矿石的XRT(X射线透射)高效预选，建立XRT图像与矿石品位的相关模型。首先，以某钨矿石作为试验样本进行X射线透视成像，并基于MATLAB软件获得XRT灰度图像，建立灰度直方图，统计图像的灰度分布;其次，分别建立基于BP、GA-BP神经网络的WO3品位预测模型，并对钨矿石样本的模型进行训练和测试，比较2种预测模型的预测效果;最后，基于模型的精度与泛化能力，确定合适的钨矿石品位预测模型及优化方法。研究结果表明:不同品位矿石XRT灰度图像的灰度分布存在明显差异，图像的灰度分布与矿石品位之间具有高度相关性;钨矿石品位越高，像素灰度级在低灰度区间的占比越大，可通过XRT图像灰度分布建立矿石品位的预测模型;使用遗传算法对BP神经网络进行优化可以取得显著效果，基于GA-BP神经网络的预测模型能够获得更大的决定系数和更小的误差，具有更高的预测精度和更强的泛化能力，可以更好地预测矿石WO3品位;在小样本情况下，GA-BP神经网络预测模型对于WO3品位预测具有可行性与有效性。

    品位预测模型XRT灰度图像BP神经网络遗传算法

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普