金川二矿区矿山智能化采矿的研究与探索

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随着金川二矿区采矿深度的不断扩大,不利的采矿因素逐渐增加,生产条件越来越复杂.同时,矿区的整体利润下降,随之而来的是深部开采带来的风险和问题,而智能化及无人化是未来矿山发展的大方向.为此,通过分析目前金川集团二矿区开采现状及将来深部开采所面临的地质条件,结合目前国内智能化矿山发展进程,进一步思考金川矿山智能采矿的可行性思路和基本结构,充分利用5G及物联网技术,实现井下各种大型器械的地面操控,减少生产方面的各种安全隐患.
其他文献
某钼选厂入选矿石为高滑石高蛇纹石矿,因富含滑石及蛇纹石等矿物造成矿石在破磨系统中产生大量次生矿泥,矿泥的存在致使浮选过程中的泡沫发黏严重,浮选指标极度恶化.为解决该问题,该选厂在不改变现有工艺的条件下,将旋流器和搅拌桶进行了优化改造,加入了浆面液位控制系统.改造结果表明,通过优化改造并配合使用MIBC作为辅助起泡剂,预先脱泥能够减少滑石总含量约10%,钼损失率约5%,使下一步的浮选工艺指标得到了有效改善.
为了提高梅山尾矿综合利用生产率,实现尾矿综合利用处理能力最大化,针对生产过程中超细粒级尾矿量大,絮凝浓缩沉降、尾矿压滤等关键生产环节存在的瓶颈问题,使用不同絮凝剂进行了超细粒级尾矿絮凝浓缩沉降工业试验,对比了不同絮凝剂在生产过程中的HRC-25型高效深锥浓缩大井清水层深度及大井耙架压力、底流浓度等技术指标,研究了不同絮凝剂对尾矿压滤生产效率、压滤产品质量等的影响.研究得出:K絮凝剂的工业试验指标优于现用A絮凝剂的生产指标,K絮凝剂可有效提高压滤生产效率,改善压滤产品质量.
井下采空区精确测量与分析是保障矿山高效安全开采的重要措施之一.湖北三鑫金铜矿以往主要采用VS150三维激光扫描仪测量采空区,存在测量效率差、精度低、作业条件危险等问题.为提高采空区测量的精确度与效率,引进井下无人机三维激光扫描技术,对井下采空区进行扫描探测,并将无人机探测设备与传统的测量设备的探测数据进行对比.结果表明,无人机三维激光扫描设备能够更安全、更高效、更精确地测量井下采空区.无人机三维激光扫描技术可为地下矿山安全探测提供一种新手段.
为了提高马钢矿业张庄矿选矿厂粗砂捞砂效率,针对如何进一步提高直线振动筛筛上粗砂产率问题进行了讨论分析,在已有最佳运行参数下,开展了试用新型高频直线筛增加筛上粗砂产品产率的试验研究.试验结果表明:使用新型高频振动筛后,其台时处理量增大,捞砂产率明显提升,同时脱水效果较之前有所改善,延长了皮带使用寿命,综合效益显著.
为探索尾矿回收再选工艺流程,对南芬选矿厂尾矿进行了预富集探索研究,试验先后进行了尾矿预富集磁场强度试验、精矿筛析、化学多元素及铁物相分析试验.试验结果表明:尾矿随着预富集磁场强度的增加,精矿产率和金属回收率得到了显著提高,精矿品位和尾矿品位都有明显下降.预富集后的精矿多元素分析和铁物相分析结果表明,主要可回收的铁矿物为磁铁矿和赤(褐)铁矿,同时尾矿中的铁矿物单体解离度低,需进行细磨.
为稳定铜精矿品位,针对冬瓜山铜矿铜精选作业处理能力难以满足矿石性质和处理量波动、精选富集比低的生产实际,在半工业试验的基础上进行了精选技术改造.采用CCF浮选柱+浮选机联合工艺代替原浮选机工艺,技改后大大提高了铜精矿的精选效率及精矿品位,试验获得了累计铜精矿品位17.11%的铜精矿,较技改前铜精矿品位15.16%提高了1.95个百分点,且柱机联合工艺对矿石含铜量变化和处理量波动的适应性明显增强.
为分析不同煤矸图像识别方法的适用性及发展趋势,从图像预处理方法、特征参数提取和图像识别算法3个方面,论述了基于图像处理的煤矸识别技术的研究进展,揭示了特征参数提取方法对参数区分度的影响,总结了常用特征参数提取方法和参数组合选择中存在的不足,介绍了现有智能分选系统的应用概况,指出数据集的建立将提高智能分选系统的研发和识别精度;提出从图像预处理、优化图像采集设备入手,降低环境噪声,提高煤矸识别准确率的新思路.图像处理数据具有复杂性、大数据集的性质,而深度学习理论在处理大数据方面有较强的自我学习和特征提取能力,
针对金属矿山规模化开采中遇到的水—气复合充填型采空区精准探测技术难题,选取华北克拉通北缘鞍本地区BIF型铁矿成矿带内的矿山为研究对象,结合前期的地质、地球物理和钻探验证成果,利用钻孔式三维激光和水下声呐探测技术对狭窄作业空间中的不明水—气复合充填型采空区进行探测应用研究.探测成果显示,水—气复合充填型采空区厚度为17.20 m,地表投影面积为2007.70 m2,整体体积为30568.0 m3,而其中的水—气过渡界面约在-6.0 m水平处.利用三维激光和水下声呐获取的采空区表面点云坐标构建了采空区三维虚拟
为了探究湖北某地石英矿制备光伏玻璃用超白石英砂的可行性,对该地石英矿进行了X射线衍射分析和化学分析,针对其较高的铁含量进行了系统的选矿工艺试验研究,最终确定采用预先筛分(0.6 mm)—磨矿(粗粒级)—合并磁选(3道)—分级—擦洗(酸)工艺流程.试验研究确定了最佳工艺参数,获得了SiO2含量99.77%、Al2O3含量0.040%、Fe2O3含量0.0064%、+0.71 mm粒级含量0%、-0.1 mm粒级含量3.26%的精砂,最终精砂满足光伏玻璃用超白石英砂指标要求.
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