矿物加工工程矿业集团矿业技术实习生实习报告

矿物加工工程矿业集团矿业技术实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在矿业集团担任矿业技术实习生。核心工作成果包括参与3套破碎筛分系统工艺优化，将球磨机入料粒度控制精度从±5mm提升至±2mm，使系统效率提升12%；完成2项矿石可选性试验，确定最佳浮选药剂组合，使铅精矿品位从52%提高至58%，回收率增加5个百分点。专业技能应用包括运用Python编写自动化数据处理脚本，处理每日200余组实验数据，误差率低于1%；采用EDEM软件模拟矿粒运动轨迹，验证改进破碎机排料口设计，模拟显示破碎效率提升15%。提炼出的可复用方法论包括建立“粒度效率”关联模型，用于指导生产参数调整；形成药剂筛选的“正交实验响应面”分析流程，缩短试验周期30%。二、实习内容及过程2023年7月1日到8月31日，我在矿业集团实习，岗位是矿业技术实习生。公司主要处理中硬矿石，有球磨、浮选、磁选等生产线。实习目标是了解选矿全流程，掌握工艺参数优化方法。第12周，跟着工程师熟悉现场，记录破碎筛分环节数据。发现一段破碎机排料口磨损严重，影响筛分效率。用筛分曲线分析，原始粒度分布d50为25mm，筛分后筛下物d50降到18mm，过粗物料占比超20%。第34周，参与优化项目。尝试调整破碎机腔型，用EDEM模拟矿块破碎过程，发现增加中碎腔长度能让骨料粒形更均匀。7月18日实施后，筛分系统处理能力从180t/h提升到200t/h，筛分效率稳定在88%以上，比原来提高7个百分点。第56周，负责浮选药剂试验。某批次硫化铅矿石浮游性差，通过正交试验确定最佳制度：调整collectors用量从200kg/t到250kg/t，抑制剂SNA添加浓度从30g/t降至25g/t，铅精矿品位从53%提高到59%，回收率从72%增至78%。期间遇到药剂消耗量大的问题，请教工程师后学会用在线分析仪监测矿浆pH，避免盲目加药。第78周，参与磁选系统升级。旧磁选机磁感应强度只有0.15T，改造后提升至0.35T。测试显示，铁精矿TFe含量从62%提高到67%，但铁粉流失增加3%。跟班师傅说这是磁选固有的平衡问题，后续得靠智能控制优化。遇到的困难有2个。一是初期看懂生产报表慢，数据多，指标密，后来每天整理前夜数据，把粒度、浓度、回收率关联起来画趋势图才好转。二是EDEM模拟结果跟实际有偏差，后来发现没设置好矿石硬度参数，重新校准后误差缩小到5%以内。实习最大的收获是学会了用“粒度效率”模型指导生产。比如调整球磨分级机频率，让入磨粒度更均匀，我的方案让磨机单耗下降5kWh/t。职业规划上，现在更想往选矿过程自动化方向发展，希望学校多开PLC控制和数据分析课。公司管理上，感觉新员工培训偏重理论，建议增加更多跟班实践时间，比如让实习生独立负责1小时班次的小指标调整。岗位匹配度上，希望能接触更多选矿药剂试验，现在接触的相对较少。三、总结与体会这8周，从7月1日到8月31日，在矿业集团的经历让我对矿物加工的理解不再是书本上的概念。实习的价值在于把“理论”二字从墙上抠下来，放进实际的工况里反复摩挲。参与优化的那段破碎筛分系统，我设计的排料口调整方案最终让筛分效率稳定在88%以上，比原来高7个点，这不再是纸上谈兵的数字。每天面对的报表、设备、数据，都成了检验知识的标尺。职业规划上，这次经历像给我按了快进键。原来现场工程师说的“控制好粒度分布比追求数据完美更重要”，现在才懂是啥意思。比如我总结的“粒度效率”关联模型，本来觉得是小事，但师傅说能帮新员工快速上手。这让我更想往选矿过程控制方向发展。下一步打算补PLC和工业数据分析这块短板，10月份的自动化证书考试不能拖了。行业趋势上，智能化改造确实是箭在弦上。我参与的磁选机升级，虽然铁精矿品位提升了，但铁粉流失的问题暴露了传统控制方式的局限。现在看，工业互联网平台、智能传感器的应用是必然方向。这8周让我明白，学采矿不能只盯着设备本身，还得懂数据、懂系统。心态上最大的变化是抗压能力。以前做实验失败了最多重做，现在调整生产线参数，后果直接跟产量挂钩，凌晨3点为了核对数据跟师傅争论2小时，现在想想挺值。从学生到职场人的感觉，就是责任沉甸甸地压在肩上，但解决一个实际问题的成就感也实实在在。这些经历，不管是处理200组实验数据的耐心，还是面对模拟结果跟实际偏差时的韧性，都会变成以后求职的底气。致谢感谢矿业集团给我这次实习机会，让我看到理论如何落地。感谢导师带我熟悉现场，耐心解答我的问题，特别是教我如何看懂那些密密麻麻的生产报表。感谢