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文档简介

1、武汉科技大学本科毕业设计外文翻译Process design for gold ores: A diagnostic approachV.M. TORRES , A.P. CHAVES and J.A. MEECHMinerals Engineering, 1999, 12(3): 245-254金矿工艺流程设计:诊断方法V.M. TORRES , A.P. CHAVES and J.A. MEECH矿业工程,1999,12(3):245-254摘要 从矿石被发现到可销售产品生产出来需要大量细致的工作和思考。大多数情况下,不完整的或不准确的矿床信息必须用来决定是否继续项目的开发与实施。本文提出

2、了一种诊断方法处理初步阶段的金矿项目。我们自主开发了一款金矿工艺流程设计专家系统“Intelligold”。对于一个给定的金矿,用户根据其矿物加工相关知识可确定其可选性信息。决策者再根据矿物特性的实验研究结果、运营问题和经济分析对选矿项目形成一个初步但可靠的意见。关键词:金矿;选矿;专家系统1.简介金矿项目在矿产行业中是一个难得的机会。与其他矿产项目相比,它只需要相对小的投资,并能获得高收益和快速的投资回报率1。金矿工程的演变是一个逐渐发展的过程。为了扩大和保持黄金生产,不断开发新的矿床和新矿区的快速使用是必要的。由于20世纪70年代出现了黄金价格的明显上涨,使得20世纪80年代黄金生产快速增

3、长之后,黄金生产在当前十年中面临开采低品位和复杂的矿石。由于高品位和易选金矿储量耗尽,人们开始试图开采利用低品位和复杂的矿石2。因此,为了减少决策的风险,从地质勘探开始到生产和商业化结束的开发过程,人们试图优化金矿的开发过程。从发现的时间到第一桶金矿的倒出,仔细的工作和思考是必要的。从地质学、工程(采矿、化工、冶金、机械、电气、土木)、建筑、商业管理、社会学和生物学等领域的多学科投入到该项目准备启动,需要很多年。工艺设计是主要问题之一。显然,需要一个统一的方法来解决在黄金价格下降或停滞的情况下,尽量增加利润。在可用的冶金工艺中,金矿的工厂设计应考虑矿石成因、矿物学特性和矿石特性。其它的一些因素

4、包括选定的采矿方法、项目对环境和经济的影响。要进行的工作的不确定性,使得理想的环境是应用人工智能工具,如专家系统、模糊逻辑和神经网络3。2.金矿项目开发:不精确、风险和决策问题新矿山的成功取决于很多因素。其中,一个关键点是这样一个问题的答案,“这是一个'好的项目'?”可惜答案远非如此简单,特别是在初步阶段。寻找答案的方法叫做“可行性研究”。为建成矿山,从开发开始到作出决策,大部分的工作涉及一个收集信息和评估每个阶段的可行性的互动过程。然而,由于资源是有限的,所以发展在逐阶段进行。这些阶段包括:l 地质评价l 矿物学评价l 矿石行为评价l 工艺流程的选择l 设备的选择l 经济分析

5、 在初步阶段,可用的信息可能足够把一个项目归类为一个坏的项目,但从来没有足够广泛的信息,以确保这个项目有利可图。前景好与坏的边界是模糊的:前景显然会很差(矿石中没有金矿,品味太低,等等),可能是差的,可能是好的,显然是好的。图1说明了这个模糊的概念,它适用于决策的演变,因为更多的信息成为已知。 图1 项目开发的不确定性 当详细的工程完成时,技术上的可行性与最大程度的精度是唯一可能的。然而,随着项目的进展,增加投资是必要的,而困难的决定需要在各阶段之间移动。表1说明了黄金项目开发阶段的特点。表1 矿产项目开发阶段发展阶段累计成本(%总资本成本)可用信息资本成本估算中的误差(估计-实际)初步评价可

6、以忽略不计非常不确定“量级”评价+40-20%概念项目0.6%1%不确定,但足以勾勒出主要特点+20-12%基础工程10%可靠的地质和冶金数据,基本布局和设备大小+15-10%项目工程100%最终的地质和冶金报告,详细的布局和设备规范+7-5%3.用于金矿选矿厂设计的诊断工具需要评估潜在的黄金资源,及时增加准确度,导致了许多实验室金矿实验诊断方法的发展。这些方法通常使用标准的测试和经过优化的氰化法、浮选、重力恢复和各种浸出方法4。优化指的是,试图建立“最佳”条件去使用矿石。在矿物加工领域,对于难选矿石,由于努力优化以及不断演变的新工艺,黄金加工可以被看作是独立的、有条理的学科。好的教材是可以用

7、的5,6。许多被发表的论文每年都在介绍的技术改进以及潜在的突破。由于工艺设计是黄金项目估值中的一个步骤,我们已经决定整合各阶段相关测试的数据,例如地质、矿物学、经济和环境问题。我们计划建立一个系统的包含各个学科的团队,开始新的前景的探索。4.金矿专家系统“Intelligold”,一种综合性的金矿专家系统,是项目开发团队在项目评估和项目规划阶段正在开发的一种工具。该系统用有条理的方式从地质、矿物学、数据处理和经济学来集成信息和知识。系统的主要特点:l 这个推理系统能够推荐特定矿石的加工选择,并估计成本和收入,即使数据是不确定的。该系统建立的主要风险因素中包含的每一个建议,指出继续研究和测试的点

8、。通过使用这个工具,开发团队可以提出解决方案,更可能增加盈利能力和减少失败的风险。此外,该系统可以模拟在不同情况下,该项目开发或者经营的过程(如黄金价格的变化,矿石品位或新的储量的发现);l 含有黄金加工最新进展以及对不同矿石和工厂流程的案例研究,以一个容易和直接的提供信息和相关文献的入口。该系统的适用对象是参与黄金项目的专业人士:地质学家、研究工程师、项目工程师和矿产经济学家。它可以提供反馈到每个单独区域以及帮助在一个车间工作的整个团队。它也可以帮助评估收购的前景或伙伴关系和合资企业。最后,该系统可以帮助培训新的黄金加工专业人员。从矿石和矿床特征进行初步地质调查,决策规则适用于选择矿石潜在的

9、加工选择。然后,单元操作中要使用这些流程组装尺寸。使用现有的模式或历史数据进行工艺定义,成本和收益的计算。这些选项根据其潜在的回报和相关风险,然后进行分类。与此同时,用户通过能够访问的超文本文档,来查看所选择的程序的信息,或检索使用类似工艺流程的现有矿山的信息。用户通过进一步调查对工艺流程进行选择,放弃或保留,或实施该项目。图2说明了系统的阶段。图2系统结构由用户感知Comdale / X被选为人工智能工具开发系统。本软件使用此软件定义的主要变量为“关键三变量”-由三部分组成:对象、属性和数据类型。将三变量分成类,然后被组织成一个层次结构。三重变量可以是逻辑,数字,字符串或模糊变量。模糊三变量

10、应用模糊逻辑变换数值测量一个方面从0(假)到100(真)的可信度。comdale / X使用形式为if-and-or-then-else的“规则”进行推理7。IntelliGold已发展为一系列的模块,这样当一个模块完成时,该系统扩展成为一个新的模块进行开发和补充。这种方法允许未来的应用程序来处理其他矿石,如铜,铁和锌。系统中的步骤如下:l 初步地质或化验资料分析(更新被允许作为新的数据进来)l 矿床矿物学分析预测l 矿带的识别与验证l 冶金性能试验和诊断浸出研究l 对矿石类型和特点选择的基本流程l 开发单元操作在每个流程的选择l 设备尺寸l 计算的收益,资本和运营成本的各个流程l 每个选项内

11、部收益率和净现值的计算l 在每一个选择,需要进一步工作的风险问题的建立即使数据在特殊阶段不存在,各个阶段仍能被执行。在这种情况下,该系统基于以前阶段的知识来假设结果。例如,如果测试工作还未确定选矿指标,那么就从前一阶段的数据进行矿物学分析,虽然这样使得可靠性显著降低。在数据流进入系统的设计阶段,随着时间的推移,结论的可信度得到提高。相似类型的选项的数目将减少到一个或者两个主要流程的选项。5.系统中的知识建构连接信息和知识的系统以类似于人类推理的方式,提供一个基于矿石的矿物学和冶金数据的流程。信息代表的三变量和知识代表的规则。该系统采用1300左右的三变量和600的规则来完成这个任务。对于金矿石

12、,不同类别的信息可以被识别:l 矿床地质资料;l 矿石矿物学信息;l 关于标准试验中矿石行为的信息;l 用于选定过程的矿石反应的信息;l 结合的过程为一个流程或工艺路线;最终,它是可以使用的工艺流程,所定义的矿石表现方式。显然,在一个金矿项目发展的理想目标是对矿石加工的完整信息,这由所有的过程变量和规模因素决定。然而,要实现这一点,从发展开始去推测、近似甚至猜想,基于地质学、矿物学或表现方式的初步研究,矿石加工是很重要的。在知识库的规则中,提出的单元操作和选择工艺路线的目的是关联的地质,矿物学和矿石行为以及许多工艺流程通常适用于金矿。在每一类的几个方面都有层次结构,因为许多地质条件可以表明矿石

13、的矿物学特征的这种规律,又可以反过来推断工艺流程,然后定义要测试的过程。由于在每个类中产生更多的信息,这样可以对每个类的行为进行更准确的预测。通过矿石行为和过程变量的确定来作为测试的进展,该系统应该能够最终确定的前景是否好坏的可信度。图3代表知识积累过程。图3 知识积累6.推理与反馈如图3所示,每一个变量是一个组合的推理和实验数据的解释。该系统的工作从地质上行到工艺流程的选择,信息的积累和加权在每个级别。用于组合推断的权重和测量的三变量在该条件下,分析和测试以及采样质量。在这个过程中,以下情况可能发生:l 三变量只有一个确定的推断:在这种情况下,组合确定性是推断的平均值(50)和缺省值(50)

14、,因此,在推断值的可信性将减少,因为没有任何措施来验证它;l 三变量只有一个测量确定性:同样的,由于缺乏对测量的理由,这种可信性将会减少。然而,如果测量的权重是高的,例如一个具有代表性的样本分析,摊销程度会低;l 测量的确定性和三变量推断无论是真还是假的:根据不同的权重应用,组合确定性将在测量和推断三变量之间。l 对测量的确定性和推断三变量是一致的一个可能是正确的,其他的可能是错误的:组合确定性倾向于一个具有较高的权重。在这种情况下,该系统通知用户的不兼容的数据,这可能是由于不正确的数据(非代表性抽样,分析错误,错误分类)或一个罕见的矿床或矿石。该系统允许用户审核产生的差异的数据。如果不兼容仍

15、然存在,用户可以更改应用于两种推导的权重。不相容信息管理是该系统可以反馈输入或产生的变量的一种方式。反馈的另一个来源来自于遵循流程设计阶段的经济分析。7.矿物学推理矿物学的推论是根据最常见金矿的特征。第一步是选择分类方法。Marsden5的分类是用于矿石类型,而Paterson8提出的分类用于矿床类型。矿床类型划分为矿床成因,即地质问题。另一方面,矿床类型的分类是由矿石混合地质和矿物学特性决定的,对于易选矿石这种特殊情况,氰化浸出矿石是其决定因素。换句话说,矿床类型涉及野外地质工作者使用的术语,而矿石类型是由岩石地质学家(或专家)使用的术语。对金矿与工程文献综述进行回顾,以期从给定的矿石类型或

16、矿床类型中获得矿石的共同特征,从而为每一种分类提供了典型的矿石。当然,也有可能出现各种矿石类型的矿床类型,在这种情况下,系统给出了几个选项,但具有一定程度的不确定性。推断矿物学结合使用前面描述的加权处理的实验观察。8.行为推理的矿物学矿石行为的推理目的在于提供矿物变量与矿石冶金之间的相关性。这种方法是非常一致的,因为每个矿石加工和冶金厂的目标是本质上修改矿石中含有的矿物质的物理和化学性质,最终对矿物的选择性破坏,提取的有价值的元素。该系统采用规则来实例化三变量行为进行推断。这些规则是来自于专家,作者的经验和文献回顾。一个重要的问题是从冶金试验数据的解释。IntelliGold解释结果为用模糊集

17、和规则描述过程行为的语言表达。该系统提供的形式和解释规则来自于主要单元操作的实验室和实验测验,包括流程设计的粉碎、重选、浮选、氰化浸出、诊断、预氧化和溶液净化/金回收。9.工业流程的选择一旦建立了基本的矿石行为,系统就可以选择适用于矿石的工业过程。在这一步中,工业流程的选择要考虑到冶金行为与一般准则,如典型的黄金回收、吞吐量和原矿品味范围。10.工艺路线和工艺流程的设计选择萃取、浓缩和氧化过程选择后适合从一个特定的矿石中回收金,IntelliGold继续为矿石加工工艺流程构建咨询。要做到这一点,该系统采用规则与默认值组合来选择从初级粉碎到黄金冶炼使用哪一个单元操作。第一步是明确不同的“选择”的

18、流程设计,因为在任何给定的时间,超过一个选择的可能是可能的。在这种情况下,有多个流程进入经济评价模块是重要的,因为最终的选择高度依赖于经济、政治和环境因素。同时,它为用户提供一个以上可用选项是重要的,因为对于一个流程或者其他流程,个人喜好可以增加更多的确定性。11.冶金报告和流程图在工艺选择模块的最后一步是生成报告和程序流程图。所有输入的数据和结果在协商过程中产生的超文本报告。用户可以浏览通过该报告,到一个特定的页面或打印该报告。使用规则和图形文件,系统可以画一个流程图,代表矿石加工中的每一种可能。流程图是由一系列的框图,每一种框图代表一个特定的单元操作。通过点击每一个单元操作,超文本文档跳转

19、到一个页面描述的基本单元操作/过程、主要应用程序、可能出现的问题和一个工业单元的图片。在这种方式中,每一个单元操作的设计详图是可以查看的。显示所有可能的单元操作流程也可以咨询。个别流程由图4这个完整的流程图产生的。12.工艺路线的经济评价系统所推荐的工艺路线作为经济评价模块的输入。第一步包括在计算资本和流程选择的每个操作单元的运行成本,采用实际成本和调整因子数据库。其中,调整因素修改通货膨胀(使用MS指数)、位置、工厂规模、回收设备的可用性的数据库数据。在成本计算之后,该系统确定以储量规模,估计吞吐量,黄金品位和回收率为基础的项目收入。然后,该系统计算出预期的净现值和内部收益率。在这一点上,项

20、目的不确定性和风险主要来源是确定的,而且显示给用户的实验参数需要确定、优化或者审查。这提供了反馈到过程行为和设计模块,和互动性的分析。13.结论一个金矿的设计过程的专家系统的开发是合理的,理由如下:l 工艺设计是黄金工程发展的重要问题,因为它既影响着开采矿石的技术经济可行性;数据和人在黄金项目中进行初步设计所需的协调往往是一项艰巨的任务,因为往往只有不确定的信息是可用的,并不是所有的“专家”都可以在一个时间和地点讨论和详细的设计;l 黄金加工方案的知识可能是以不断探索和评估的前景的早期决策提供建议的关键。 IntelliGold正在开发的从不同领域整合信息的信息集成项目提供了一个一致的方法,并

21、提供估计成本和可能的工序选项和变量推论。该系统的目标是在一个项目的初步阶段,即使信息不完整或不可用的情况下提供一个决策基础。图4完整流程的专家系统致谢感谢以下机构和组织对本文的支持:淡水河谷公司(The Companhia Vale do Rio Doce),巴西国家科学技术发展委员会(CNPq),圣保罗大学理工学院,英属哥伦比亚大学,这些机构使系统的开发变成可能。参考文献1 Nardi, R.P., Revisao crftica do circuito de cianetacao de Fazenda Brasileiro. Sao Paulo, Escola Politecnica da Universidade de Sao Paulo, 1996. (Qualifying examination).2 Torres, V.M., New Applications of Diagnostic Leaching: From Heap Leach to Complex Copper-Gold Ores. In Latin American Perspectives, ed. O. Bascur

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