Modelado y simulación de sistema de reactivos de flotación en flotación inversa aniónica de óxido de hierro a diferentes temperaturas

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 8117 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

La eliminación de cuarzo del mineral de hierro se logró industrialmente a través de una técnica de flotación inversa aniónica. Sin embargo, en ese tipo de flotación, la interacción de los reactivos de flotación con los componentes de la muestra de alimentación hace que la flotación sea un sistema complicado. Por lo tanto, la selección y optimización de las dosis de reactivo a varias temperaturas se realizó utilizando un diseño experimental uniforme para estimar la eficiencia de separación óptima. Además, los datos producidos, así como el sistema de reactivos, se modelaron matemáticamente a diferentes temperaturas de flotación y se realizó la interfaz gráfica de usuario gráfica de MATLAB. La ventaja de este procedimiento es que la interfaz de usuario que se muestra en tiempo real se puede realizar ajustando la temperatura a diferentes valores para controlar automáticamente el sistema de reactivos, además de predecir el rendimiento de concentrado, el grado total de hierro y la recuperación total de hierro.

Los minerales de hierro son la principal fuente de hierro, que es esencial para las industrias siderúrgicas del mundo y sirven como columna vertebral para la mejora de la infraestructura básica del país. Los minerales de hierro consisten en óxidos de hierro principalmente de magnetita (Fe3O4) y hematita (Fe2O3). Sin embargo, la ley promedio de estos minerales en China es menor que la ley de corte de 45%1. Por lo tanto, se requirió el desarrollo del proceso de mejora para aumentar la ley de los minerales para satisfacer la demanda de las industrias del hierro y el acero. El beneficio se estudió extensamente2,3,4 y consta de varias etapas, y la flotación inversa aniónica fue la ruta común en las plantas de procesamiento para producir el concentrado final5,6,7,8,9. Por otro lado, la flotación directa como ruta alternativa llevó a una flotación parcial del cuarzo y en consecuencia redujo la ley del concentrado final10. Sin embargo, la flotación inversa aniónica se establece a un valor de pH de 11,5 para maximizar la fuerza electrostática repulsiva entre el óxido de hierro cargado negativamente (valioso) y las partículas de cuarzo (ganga). Además, se utiliza un depresor como el almidón de maíz para inhibir la flotabilidad de las partículas de óxido de hierro además de agregar partículas finas de óxido de hierro para que no sean transportadas a la zona de espuma11. Además, se utiliza un activador como el óxido de calcio para activar selectivamente el cuarzo cambiando su carga superficial a positiva. Luego, un colector aniónico como el TD-II comercial se adsorbe sobre el cuarzo cargado positivamente para aumentar su hidrofobicidad y, en consecuencia, su flotabilidad12,13,14. Por lo tanto, el sistema de reactivos apropiado en la flotación inversa aniónica es muy crítico y complicado, especialmente cuando se trata de minerales de hierro de baja ley como resultado de la interacción de los diferentes reactivos de flotación con los diversos componentes de la suspensión de alimentación. Por lo tanto, la selección y la optimización del sistema de reactivos son etapas de investigación vitales que requieren mucho esfuerzo y consumen mucho tiempo, por lo que los autores1 han realizado un diseño experimental uniforme. Algunas de las ventajas del diseño de pruebas uniformes son un método de diseño experimental muy rápido, altamente eficiente y económico que reduce los tiempos de prueba, acorta los ciclos de prueba y es capaz de encontrar rápidamente esquemas de optimización multifactorial15,16.

La flotación inversa aniónica del óxido de hierro se suele realizar con control automático de la temperatura de la suspensión a 35 °C12,14 o 30 °C1. En este artículo, los experimentos de flotación de la alimentación de óxido de hierro se llevaron a cabo utilizando el método de diseño de prueba uniforme a diferentes temperaturas de flotación desde 20 °C hasta 45 °C para investigar y optimizar las influencias de los reactivos de flotación en función de la temperatura de flotación. .

En este tipo de investigación, se pueden generar rápidamente varios diagramas utilizando una GUI de interfaz gráfica de usuario basada en MATLAB. Es uno de los software más rápidos y comunes utilizados para el análisis y la visualización de datos, el cálculo de algoritmos y el diseño numérico17.

Las muestras experimentales representativas se recolectaron de la alimentación del circuito de flotación de la planta de procesamiento de Anqian ubicada en Anshan, Liaoning. La planta industrial opera un circuito de flotación con muestras que tienen un 90%, 50% y 10% más fino que 104 μm, 35 μm y 6 μm respectivamente; y un contenido de hierro promedio total de alrededor del 48%. Las caracterizaciones completas de las muestras se ilustraron en trabajos anteriores utilizando difracción de rayos X (XRD), fluorescencia de rayos X y el analizador de liberación mineral (MLA)1,12,14. Los principales minerales son el óxido de hierro (hematita/magnetita) y el cuarzo con otras impurezas como la pirita y la apatita1,12,14.

El circuito de flotación se lleva a cabo según las condiciones típicas de la planta utilizando los reactivos químicos de la planta, incluido el almidón como depresor de óxido de hierro, la cal (CaO) como activador de cuarzo y el TD-II aniónico comercial como colector de cuarzo. Además, se utilizaron NaOH grado analítico y HCL (15% p/p) como modificadores de pH.

Los estudios se realizaron utilizando el diagrama de flujo de la planta que se muestra en la Fig. 1 pero a diferentes temperaturas de flotación desde 20 °C hasta 45 °C. El circuito cerrado consta de desbaste, limpieza y tres etapas de flotación de barrido a un valor de pH de 11,51. En la etapa de desbaste se agrega depresor, activador y colector, mientras que en la etapa de limpieza se agrega un tercio del colector. El relave del limpiador se combina con el concentrado del primer depurador y se envía de vuelta a la alimentación más gruesa, el concentrado del segundo depurador se recicla de nuevo a la alimentación del primer depurador y el concentrado del tercer depurador se envía de vuelta al segundo alimentación carroñera (Fig. 1). Los productos del circuito de flotación fueron deshidratados, secados, homogeneizados, pesados y analizados las leyes de hierro total.

Diagrama de flujo de flotación aniónica inversa de óxido de hierro.

Para el circuito de flotación de óxido de hierro, se realizó un diseño de prueba uniforme para estimar los sistemas reactivos de flotación óptimos a diferentes temperaturas de flotación desde 20 °C hasta 45 °C. La metodología detallada de optimización del diseño uniforme se proporcionó en trabajos anteriores1. El diseño de prueba uniforme es una simulación por computadora realizada en muchas aplicaciones industriales para producir un modelo que presenta el rendimiento real del proceso. Por lo tanto, se realizaron experimentos de diseño de prueba uniforme U10(103) de 10 corridas para 10 niveles de 3 factores para cada temperatura de flotación en un orden aleatorio para obtener el sistema reactivo de flotación óptimo que brinda la mejor eficiencia de separación. El rango de dosificación de cada factor se identificó a través de las pruebas preliminares en 0,4 a 2,2, 0,1 a 1,0 y 0,3 a 1,2 kg/t para el depresor, el activador y el colector, respectivamente. Las interacciones entre los factores en términos de eficiencia de separación se dilucidaron utilizando modelos de superficie de respuesta.

La GUI de MATLAB se llevó a cabo para simular el sistema reactivo de flotación óptimo a varias temperaturas de flotación en función de los datos óptimos estimados utilizando un diseño de prueba uniforme. El diseño del contenido de la interfaz del programa de cálculo del sistema de reactivos de flotación se muestra en la Fig. 2.

La interfaz de operación y contenido del programa de cálculo MATLAB del sistema de reactivos de flotación.

El diseño muestra la temperatura de flotación como un valor de entrada, mientras que los valores de dosificación depresor, dosificación de activador, dosificación de colector, rendimiento de concentrado, grado y recuperación se emiten después de hacer clic en el botón de cálculo, que es el botón de comando de ejecución.

El procedimiento de cálculo en Code View fue el siguiente:

Función pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles).

a = get(handles.edit1,'cadena');

% Obtener la temperatura de flotación:

dianfen = 1000 × (48,1 × (str2double(a)) + 79,88)/((str2double(a))^2–57,17*(str2double(a)) + 1798);

% Calcular la dosis de depresor:

yanghuagai = 1000 × (126,6 × (str2double(a)) − 1870)/((str2double(a))^2 + 51,19 × (str2double(a)) − 476,8);

% Calcular la cantidad de activador utilizado:

bushouji = 1000 × (0,4602 × (str2doble(a)) + 3,807)/((str2doble(a)) − 9,204);

chanlv = − 0,0002637 × (str2double(a))^3 + 0,0002637 × (str2double(a))^2 – 0,4094*(str2double(a)) + 65,45;

% Calcular la tasa de concentrado.

pinwei = − 4.3e−005*(str2double(a))^4 + 0.005893*(str2double(a))^3–0.3015 × (str2double(a))^2 + 6.828*(str2double(a)) + 10.96;

% Calcular leyes de concentrado:

huishoulv = 0,0008 × (str2double(a))^3 – 0,09687 × (str2double(a))^2 + 3,705 × (str2double(a)) + 47,08;

% Calcular la tasa de recuperación de concentrado:

b = num2str(pinwei); % Convierte números en cadenas;

c = num2str(huishoulv); % Convierte números en cadenas;

d = num2str(dianfen); % Convierte números en cadenas;

e = num2str(yanghuagai); % Convierte números en cadenas;

f = num2str(bushouji); % Convierte números en cadenas;

g = num2str(canallv); % Convierte números en cadenas;

set(handles.edit2, 'string',b) % envía la cadena al cuadro de texto;

set(handles.edit3, 'string',c) % envía la cadena al cuadro de texto;

set(handles.edit4, 'string', d) % envía la cadena al cuadro de texto;

set(handles.edit5, 'string',e) % envía la cadena al cuadro de texto;

set(handles.edit6, 'string',f) % envía la cadena al cuadro de texto;

set(handles.edit9, 'string',g) % envía la cadena al cuadro de texto.

Además, de acuerdo con los procedimientos anteriores, en el sitio, la temperatura de flotación del circuito de flotación se puede ingresar en el rango de 20 a 45 °C, y el sistema de reactivos de flotación se puede obtener para guiar la práctica de producción en el sitio.

La complejidad del proceso de flotación en circuito cerrado requería utilizar un diseño de prueba uniforme para examinar la interacción entre los factores independientes y encontrar la eficiencia de separación óptima. La Figura 3 muestra el modelado de la superficie de respuesta de cada dos factores que afectan la eficiencia de separación mientras se mantienen los otros factores en sus valores óptimos en cada temperatura de flotación. El CaO es esencial para activar las partículas de cuarzo para acomodar la adsorción del colector de forma selectiva mientras se deprimen las partículas de óxido de hierro por el almidón. Por ejemplo, a 20 °C, el cambio en las dosis de CaO o colector impactó de manera insignificante en la eficiencia de separación, especialmente en dosis más bajas de almidón, pero aumentar la dosis de almidón requirió dosis más altas de CaO y colector para mantener el alto valor de eficiencia de separación. Mientras que para la interacción entre CaO y colector, la eficiencia de separación es mínima cuando uno de ellos está en el nivel más alto y el otro en el nivel más bajo, aumenta ligeramente cuando ambos están en los niveles más bajos y es máxima cuando ambos están en los niveles más altos. . El aumento de la temperatura de flotación mejora los efectos significativos de estos factores. Por ejemplo, a 45 °C, para lograr la máxima eficiencia de separación, el CaO debe aumentar al valor máximo de 1 kg/t al aumentar la dosis de almidón a 1,8 kg/t con una dosis de colector intermedio de aproximadamente 0,7 kg/t. A partir de la Fig. 3, se identificaron los sistemas de reactivos óptimos que brindan la máxima eficiencia de separación (grado máximo y recuperación) en cada temperatura de flotación (Tabla 1). En este estudio y en un estudio previo1 a 30 °C, y en las condiciones óptimas de dosis depresor de 1,6 kg/t, dosis de activador de 1,0 kg/t y dosis de colector de 0,8 kg/t, la ley máxima de Fe y la recuperación de 68,90% y Se cumplió el 92,62% respectivamente. En caso de que no se emplee el diseño de prueba uniforme, las condiciones típicas de la planta son 1,2 kg/t, 0,5 kg/t y 0,8 kg/t de depresor, activador y colector, respectivamente; y la planta produce un rendimiento de concentrado del 62,49 % que contiene un 68,28 % de hierro total con una recuperación de hierro del 89,07 %1.

Superficie de respuesta del sistema de reactivos de flotación a diferentes temperaturas de flotación.

Dados los sistemas reactivos óptimos de circuitos cerrados de flotación a diferentes valores de temperatura que se muestran en la Tabla 1, se generaron modelos matemáticos para predecir el rendimiento, la ley y la recuperación del concentrado, así como los sistemas reactivos de flotación óptimos a diferentes temperaturas de flotación.

Las curvas de ajuste del modelo matemático del sistema óptimo de reactivos de flotación (es decir, dosis de depresor, activador y colector) frente a la temperatura de flotación se muestran en la Fig. 4. Indica que el aumento en la temperatura de flotación de 20 a 45 °C aumentó los valores óptimos de las dosis tanto depresor como activador de 1,0 kg/t y 0,7 kg/t a 1,8 kg/t y 1,0 kg/t respectivamente, pero redujo la dosis óptima del colector de 1,2 kg/t a 0,7 kg/t.

Ajuste de curvas de temperatura de flotación vs sistema reactivo de flotación.

La estructura de los modelos matemáticos de la temperatura de flotación (x) y las dosis de depresor, activador y colector (f(x)) se muestran en las Ecs. (1)–(3) respectivamente:

Los parámetros del efecto de ajuste de los tres modelos son errores relativos de 0,005022, 0,0004614 y 0,0004639; R2 de 0,9907, 0,9937 y 0,976; ajuste R2 de 0,9767, 0,9843 y 0,96; y error cuadrático medio (RMS) de 0,05011, 0,01519 y 0,03932 respectivamente.

En los sistemas de reactivos de flotación óptimos en diferentes condiciones de temperatura de flotación, las curvas de ajuste del modelo matemático de rendimiento de concentrado, ley de hierro total y recuperación de hierro total versus temperatura de flotación se muestran en la Fig. 5.

El rendimiento, la ley y la recuperación del concentrado frente a la temperatura de flotación en los sistemas óptimos de reactivos de flotación.

Los parámetros del efecto de ajuste de las tres ecuaciones. (4)–(6) son errores relativos de 0,2245, 0,05171 y 0,002071; R2 de 0,8418, 0,9734 y 0,9998; ajuste R2 de 0,6045, 0,8668 y 0,9995; y error RMS de 0.335, 0.2274 y 0.03218 respectivamente.

Según los modelos generados, variar la temperatura de flotación en el sitio requería ajustar el sistema de reactivos de flotación para predecir el rendimiento óptimo. Por lo tanto, la temperatura de flotación en el circuito de flotación se puede ingresar en el rango de 20 a 45 °C, y el sistema de reactivos de flotación se puede obtener para guiar la práctica de producción en el sitio proporcionando los índices de flotación esperados como se muestra en la Fig. 6 .

Resultados del procedimiento de cálculo del sistema de reactivos de flotación.

El sistema de reactivos obtenido por el procedimiento de cálculo se comparó con los valores de prueba en diferentes condiciones de temperatura de flotación como se muestra en la Tabla 2. Además, los resultados de flotación obtenidos experimentalmente se compararon con los valores predichos por el procedimiento de cálculo como se muestra en la Tabla 3, y el los valores de error relativo entre los valores de prueba y los datos obtenidos por el procedimiento de cálculo se muestran en la Tabla 4. Los errores relativos se calculan de acuerdo con la ecuación. (7)

Se puede ver en la Tabla 4 que los valores de error relativos son pequeños y el efecto de predicción del programa de cálculo es bueno. Además, el ajuste del sistema de reactivos se puede guiar rápidamente de acuerdo con los resultados del procedimiento de cálculo y se pueden obtener los índices de flotación de circuito cerrado.

En este estudio, se utilizó una GUI basada en MATLAB para simular el efecto de la temperatura de flotación en el sistema reactivo de flotación óptimo del circuito de flotación inversa de óxido de hierro. Los datos óptimos se generaron primero mediante la realización de un diseño de prueba uniforme, que es una simulación por computadora utilizada en muchas aplicaciones industriales para producir modelos para presentar el rendimiento real del proceso. El aumento de la temperatura de flotación de 20 a 45 °C aumentó los valores óptimos de las dosis de depresor y activador de 1,0 kg/t y 0,7 kg/t a 1,8 kg/t y 1,0 kg/t respectivamente, pero redujo la dosis óptima del colector de 1,2 a 0,7 kg/t. En estas condiciones óptimas, el rendimiento del producto, la ley de Fe y la recuperación de Fe estuvieron en el rango de 62,27 a 63,87 %, 67,21 a 68,90 % y 88,83 a 92,62 %, respectivamente. Luego, la GUI basada en MATLAB generó los modelos matemáticos de los sistemas de reactivos óptimos a diferentes temperaturas, de modo que al variar la temperatura de flotación en el sitio, el sistema de reactivos de flotación se puede ajustar de manera efectiva para predecir el rendimiento óptimo. En resumen, GUI cuenta con el respaldo de los investigadores de procesamiento de minerales y también puede guiar la adición de reactivos de flotación en el sitio a diferentes temperaturas de flotación, además de predecir los índices de flotación, como el rendimiento, la ley y la recuperación del concentrado.

Los conjuntos de datos generados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles para el autor correspondiente a pedido razonable.

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Descargar referencias

Escuela de Ingeniería de Minas, Universidad de Ciencia y Tecnología de Liaoning, Anshan, 114051, China

Ying Hou

Escuela de Recursos e Ingeniería Ambiental, Universidad Tecnológica de Shandong, Zibo, 255049, China

Ahmed Sobhy

Departamento de Tecnología de Minerales, Instituto Central de Investigación y Desarrollo Metalúrgico, Helwan, 11421, El Cairo, Egipto

Ahmed Sobhy

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YH: Conceptualización, Pruebas de laboratorio; AS: Redacción, Metodología; Análisis de los datos; Edición.

Correspondencia a Ahmed Sobhy.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Hou, Y., Sobhy, A. Modelado y simulación del sistema de reactivos de flotación en flotación aniónica inversa de óxido de hierro a diferentes temperaturas. Informe científico 13, 8117 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-35187-4

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Recibido: 13 de marzo de 2023

Aceptado: 14 de mayo de 2023

Publicado: 19 mayo 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35187-4

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