Modélisation et simulation du système de réactifs de flottation dans la flottation inverse anionique d'oxyde de fer à différentes températures

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 8117 (2023) Citer cet article

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L'élimination du quartz du minerai de fer a été réalisée industriellement via une technique de flottation inverse anionique. Cependant, dans ce type de flottation, l'interaction des réactifs de flottation avec les composants de l'échantillon d'alimentation fait de la flottation un système compliqué. Ainsi, la sélection et l'optimisation des dosages de régents à différentes températures ont été effectuées en utilisant une conception expérimentale uniforme pour estimer l'efficacité de séparation optimale. En outre, les données produites ainsi que le système de réactifs ont été modélisés mathématiquement à différentes températures de flottation, et l'interface utilisateur graphique GUI de MATLAB a été réalisée. L'avantage de cette procédure est que l'interface utilisateur affichée en temps réel peut être réalisée en ajustant la température à différentes valeurs pour contrôler automatiquement le système de réactifs, en plus de prédire le rendement du concentré, la teneur totale en fer et la récupération totale du fer.

Les minerais de fer sont la principale source de fer essentielle aux industries sidérurgiques mondiales et constituent l'épine dorsale de l'amélioration des infrastructures de base du pays. Les minerais de fer sont constitués d'oxydes de fer principalement de magnétite (Fe3O4) et d'hématite (Fe2O3). Cependant, la teneur moyenne de ces minerais en Chine est inférieure à la teneur de coupure de 45 %1. Ainsi, le développement de processus de valorisation était nécessaire pour augmenter la teneur des minerais afin de répondre à la demande des industries sidérurgiques. L'enrichissement a fait l'objet d'études approfondies2,3,4 qui consistent en plusieurs étapes, et la flottation inverse anionique était la voie courante dans les usines de traitement pour produire le concentré final5,6,7,8,9. D'autre part, la flottation directe comme voie alternative a conduit à une flottation partielle du quartz et a par conséquent réduit la teneur du concentré final10. Cependant, la flottation inverse anionique est établie à une valeur de pH de 11,5 pour maximiser la force électrostatique répulsive entre l'oxyde de fer chargé négativement (précieux) et les particules de quartz (gangue). En outre, un dépresseur tel que l'amidon de maïs est utilisé pour inhiber la flottabilité des particules d'oxyde de fer en plus d'agréger les fines particules d'oxyde de fer pour qu'elles ne soient pas transportées vers la zone de mousse11. De plus, un activateur tel que l'oxyde de calcium est utilisé pour activer sélectivement le quartz en changeant sa charge de surface en positif. Ensuite, un collecteur anionique comme le TD-II commercial est adsorbé sur le quartz chargé positivement pour augmenter son hydrophobicité et par conséquent sa flottabilité12,13,14. Ainsi, le système de réactifs approprié dans la flottation inverse anionique est très critique et compliqué, en particulier lorsqu'il s'agit de minerais de fer à faible teneur en raison de l'interaction des différents réactifs de flottation avec les divers composants de la boue d'alimentation. Ainsi, la sélection et l'optimisation du système de réactifs sont une étape d'investigation vitale qui nécessite beaucoup d'efforts et prend du temps, ainsi une conception expérimentale uniforme a été menée par les auteurs1. Certains des avantages de la conception de test uniforme sont une méthode de conception expérimentale très rapide, très efficace et économique qui réduit les temps de test, raccourcit les cycles de test et est capable de trouver rapidement des schémas d'optimisation multifactorielle15,16.

La flottation inverse anionique de l'oxyde de fer est généralement réalisée avec un contrôle automatique de la température de la suspension à 35 °C12,14 ou 30 °C1. Dans cet article, les expériences de flottation de l'alimentation en oxyde de fer ont été réalisées en utilisant la méthode de conception de test uniforme à différentes températures de flottation de 20 ° C à 45 ° C pour étudier et optimiser les influences des réactifs de flottation en fonction de la température de flottation. .

Dans ce type de recherche, divers diagrammes peuvent être rapidement générés à l'aide d'une interface utilisateur graphique basée sur MATLAB. C'est l'un des logiciels les plus rapides et les plus couramment utilisés pour l'analyse et la visualisation de données, le calcul d'algorithmes et la conception numérique17.

Les échantillons expérimentaux représentatifs ont été prélevés à partir de l'alimentation du circuit de flottation de l'usine de traitement d'Anqian située à Anshan, Liaoning. L'usine industrielle exploite un circuit de flottation avec des échantillons ayant respectivement 90 %, 50 % et 10 % de finesse supérieure à 104 μm, 35 μm et 6 μm ; et une teneur moyenne totale en fer d'environ 48 %. Les caractérisations complètes des échantillons ont été illustrées dans des travaux antérieurs utilisant la diffraction des rayons X (XRD), la fluorescence des rayons X et l'analyseur de libération minérale (MLA)1,12,14. Les principaux minéraux sont l'oxyde de fer (hématite/magnétite) et le quartz avec d'autres impuretés comme la pyrite et l'apatite1,12,14.

Le circuit de flottation est réalisé sur la base des conditions typiques de l'usine en utilisant les réactifs chimiques de l'usine, notamment l'amidon comme dépresseur d'oxyde de fer, la chaux (CaO) comme activateur de quartz et le TD-II anionique commercial comme collecteur de quartz. En outre, du NaOH et du HCL de qualité analytique (15 % p/p) ont été utilisés comme modificateurs de pH.

Les études ont été menées à l'aide du schéma de traitement de l'usine illustré à la figure 1, mais à différentes températures de flottation de 20 ° C à 45 ° C. Le circuit fermé comprend le dégrossissage, le nettoyage et trois étapes de flottation par balayage à une valeur de pH de 11,51. Lors de l'étape de dégrossissage, un dépresseur, un activateur et un collecteur sont ajoutés, tandis qu'un tiers du collecteur est ajouté lors de l'étape de nettoyage. Les résidus du nettoyeur sont combinés avec le concentré du premier épurateur et renvoyés vers l'alimentation plus grossière, le concentré du deuxième épurateur est recyclé vers l'alimentation du premier épurateur et le concentré du troisième épurateur est renvoyé vers le deuxième alimentation du charognard (Fig. 1). Les produits du circuit de flottation ont été essorés, séchés, homogénéisés, pesés et les teneurs totales en fer ont été analysées.

Organigramme de la flottation anionique inverse de l'oxyde de fer.

Pour le circuit de flottation de l'oxyde de fer, une conception de test uniforme a été réalisée pour estimer les systèmes de réactifs de flottation optimaux à différentes températures de flottation de 20 °C à 45 °C. La méthodologie détaillée d'optimisation de la conception uniforme a été donnée dans des travaux antérieurs1. La conception de test uniforme est une simulation informatique réalisée dans de nombreuses applications industrielles pour produire un modèle présentant les performances réelles du processus. Ainsi, des expériences de conception de test uniforme U10 (103) de 10 essais pour 10 niveaux de 3 facteurs pour chaque température de flottation ont été réalisées dans un ordre aléatoire pour obtenir le système de réactif de flottation optimal donnant la meilleure efficacité de séparation. La plage de dosage de chaque facteur a été identifiée par les tests préliminaires comme étant de 0,4–2,2, 0,1–1,0 et 0,3–1,2 kg/t pour le dépresseur, l'activateur et le collecteur respectivement. Les interactions entre les facteurs en termes d'efficacité de séparation ont été élucidées à l'aide de la modélisation de surface de réponse.

L'interface graphique de MATLAB a été réalisée pour simuler le système de réactif de flottation optimal à différentes températures de flottation sur la base des données optimales estimées à l'aide d'une conception de test uniforme. La conception du contenu de l'interface du programme de calcul du système de réactif de flottation est illustrée à la Fig. 2.

L'interface de fonctionnement et de contenu du programme de calcul MATLAB du système de réactif de flottation.

La disposition montre la température de flottation comme valeur d'entrée, tandis que les valeurs de dosage de dépresseur, de dosage d'activateur, de dosage de collecteur, de rendement de concentré, de grade et de récupération sont sorties après avoir cliqué sur le bouton de calcul qui est le bouton de commande d'exécution.

La procédure de calcul dans Code View était la suivante :

Fonction pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles).

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

% Obtenir la température de flottation :

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

% Calculer le dosage de dépresseur :

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

% Calculez la quantité d'activateur utilisée :

bushouji = 1000 × (0,4602 × (str2double(a)) + 3,807)/((str2double(a)) − 9,204);

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

% Calculer le taux de concentré.

pinwei = − 4,3e−005*(str2double(a))^4 + 0,005893*(str2double(a))^3–0,3015 × (str2double(a))^2 + 6,828*(str2double(a)) + 10,96 ;

% Calculer les teneurs en concentré :

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

% Calculer le taux de récupération du concentré :

b = num2str(pinwei); % Convertit les nombres en chaînes ;

c = num2str(huishoulv); % Convertit les nombres en chaînes ;

d = num2str(dianfen); % Convertit les nombres en chaînes ;

e = num2str(yanghuagai); % Convertit les nombres en chaînes ;

f = num2str(bushouji); % Convertit les nombres en chaînes ;

g = num2str(canlv); % Convertit les nombres en chaînes ;

set(handles.edit2, 'string',b) % affiche la chaîne dans la zone de texte ;

set(handles.edit3, 'string',c) % affiche la chaîne dans la zone de texte ;

set(handles.edit4, 'string', d) % affiche la chaîne dans la zone de texte ;

set(handles.edit5, 'string',e) % affiche la chaîne dans la zone de texte ;

set(handles.edit6, 'string',f) % affiche la chaîne dans la zone de texte ;

set(handles.edit9, 'string',g) % affiche la chaîne dans la zone de texte.

En outre, selon les procédures ci-dessus, sur le site, la température de flottation du circuit de flottation peut être saisie dans la plage de 20 à 45 °C, et le système de réactif de flottation peut être obtenu pour guider la pratique de production sur site.

La complexité du processus de flottation en circuit fermé a nécessité l'utilisation d'une conception de test uniforme pour examiner l'interaction entre les facteurs indépendants et pour trouver l'efficacité de séparation optimale. La figure 3 montre la modélisation de la surface de réponse de chacun des deux facteurs affectant l'efficacité de séparation tout en maintenant les autres facteurs à leurs valeurs optimales à chaque température de flottation. CaO est essentiel pour activer les particules de quartz afin d'accueillir sélectivement l'adsorption du collecteur tout en déprimant les particules d'oxyde de fer par l'amidon. Par exemple, à 20 ° C, le changement des dosages de CaO ou de collecteur a eu un impact négligeable sur l'efficacité de la séparation, en particulier à un dosage d'amidon inférieur, mais l'augmentation du dosage d'amidon a nécessité des dosages plus élevés de CaO et de collecteur pour maintenir la valeur élevée de l'efficacité de séparation. Alors que pour l'interaction entre CaO et le collecteur, l'efficacité de séparation est minimale lorsque l'un d'eux est au niveau le plus élevé et l'autre au niveau le plus bas, augmente légèrement lorsque les deux sont au niveau le plus bas et est maximale lorsque les deux sont au niveau le plus élevé . L'augmentation de la température de flottation renforce les effets significatifs de ces facteurs. Par exemple, à 45 °C, pour obtenir l'efficacité de séparation maximale, le CaO doit augmenter jusqu'à la valeur maximale de 1 kg/t en augmentant la dose d'amidon à 1,8 kg/t à une dose de collecteur intermédiaire d'environ 0,7 kg/t. À partir de la figure 3, les systèmes de réactifs optimaux donnant l'efficacité de séparation maximale (qualité et récupération maximales) à chaque température de flottation ont été identifiés (tableau 1). Dans cette étude et une étude précédente1 à 30 °C, et dans les conditions optimales de dosage de dépresseur de 1,6 kg/t, de dosage d'activateur de 1,0 kg/t et de dosage de collecteur de 0,8 kg/t, la teneur maximale en Fe et la récupération de 68,90 % et 92,62% respectivement ont été accomplis. Dans le cas où la conception d'essai uniforme n'est pas utilisée, les conditions typiques de l'usine sont respectivement de 1,2 kg/t, 0,5 kg/t et 0,8 kg/t de dépresseur, d'activateur et de collecteur ; et l'usine produit un rendement de concentré de 62,49 % contenant 68,28 % de fer total avec 89,07 % de récupération de fer1.

Surface de réponse du système de réactif de flottation à différentes températures de flottation.

Compte tenu des systèmes de réactifs optimaux des circuits de flottation fermés à différentes valeurs de température indiquées dans le tableau 1, les modèles mathématiques ont été générés pour prédire le rendement, la qualité et la récupération du concentré ainsi que les systèmes de réactifs de flottation optimaux à différentes températures de flottation.

Les courbes d'ajustement du modèle mathématique du système de réactif de flottation optimal (c'est-à-dire les dosages de dépresseur, d'activateur et de collecteur) en fonction de la température de flottation sont illustrées à la Fig. 4. Cela indique que l'augmentation de la température de flottation de 20 à 45 ° C a augmenté les valeurs optimales des dosages de dépresseur et d'activateur de 1,0 kg/t et 0,7 kg/t à 1,8 kg/t et 1,0 kg/t respectivement, mais ont réduit le dosage optimal du collecteur de 1,2 kg/t à 0,7 kg/t.

Courbes d'ajustement de la température de flottation par rapport au système de réactif de flottation.

La structure des modèles mathématiques de la température de flottation (x) et des dosages de dépresseur, d'activateur et de collecteur (f(x)) est illustrée dans les équations. (1)–(3) respectivement :

Les trois modèles d'ajustement des paramètres d'effet sont des erreurs relatives de 0,005022, 0,0004614 et 0,0004639 ; R2 de 0,9907, 0,9937 et 0,976 ; ajustement R2 de 0,9767, 0,9843 et 0,96 ; et erreur quadratique moyenne (RMS) de 0,05011, 0,01519 et 0,03932 respectivement.

Aux systèmes de réactifs de flottation optimaux à différentes conditions de température de flottation, les courbes d'ajustement du modèle mathématique du rendement en concentré, de la teneur totale en fer et de la récupération totale du fer en fonction de la température de flottation sont illustrées à la Fig. 5.

Le rendement, la qualité et la récupération du concentré par rapport à la température de flottation dans les systèmes de réactifs de flottation optimaux.

Les paramètres d'effet d'ajustement des trois équations. (4)–(6) sont des erreurs relatives de 0,2245, 0,05171 et 0,002071 ; R2 de 0,8418, 0,9734 et 0,9998 ; ajustement R2 de 0,6045, 0,8668 et 0,9995 ; et erreur RMS de 0,335, 0,2274 et 0,03218 respectivement.

Selon les modèles générés, la variation de la température de flottation sur le site nécessitait d'ajuster le système de réactif de flottation en prédisant les performances optimales. Ainsi, la température de flottation dans le circuit de flottation peut être entrée dans la plage de 20 à 45 ° C, et le système de réactif de flottation peut être obtenu pour guider la pratique de production sur site en donnant les indices de flottation attendus comme indiqué sur la Fig. 6 .

Résultats de la procédure de calcul du système réactif de flottation.

Le système de réactifs obtenu par la procédure de calcul a été comparé aux valeurs d'essai dans différentes conditions de température de flottation, comme indiqué dans le tableau 2. En outre, les résultats de flottation obtenus expérimentalement ont été comparés aux valeurs prédites par la procédure de calcul, comme indiqué dans le tableau 3, et le les valeurs d'erreur relatives entre les valeurs de test et les données obtenues par la procédure de calcul sont présentées dans le tableau 4. Les erreurs relatives sont calculées selon l'Eq. (7)

On peut voir d'après le tableau 4 que les valeurs d'erreur relative sont petites et que l'effet de prédiction du programme de calcul est bon. En outre, l'ajustement du système de réactifs peut être guidé rapidement en fonction des résultats de la procédure de calcul, et les indices de flottation en circuit fermé peuvent être obtenus.

Dans cette étude, l'interface graphique basée sur MATLAB a été utilisée pour simuler l'effet de la température de flottation sur le système de réactif de flottation optimal du circuit de flottation inverse d'oxyde de fer. Les données optimales ont d'abord été générées en réalisant une conception de test uniforme qui est une simulation informatique utilisée dans de nombreuses applications industrielles pour produire des modèles présentant les performances réelles du processus. L'augmentation de la température de flottation de 20 à 45 °C a augmenté les valeurs optimales des dosages de dépresseur et d'activateur de 1,0 kg/t et 0,7 kg/t à 1,8 kg/t et 1,0 kg/t respectivement, mais a réduit le dosage optimal du collecteur de 1,2 à 0,7 kg/t. Dans ces conditions optimales, le rendement du produit, la teneur en Fe et la récupération du Fe étaient respectivement de l'ordre de 62,27 à 63,87 %, 67,21 à 68,90 % et 88,83 à 92,62 %. Ensuite, l'interface graphique basée sur MATLAB a généré les modèles mathématiques des systèmes de réactifs optimaux à différentes températures, de sorte qu'en faisant varier la température de flottation sur le site, le système de réactifs de flottation peut être efficacement ajusté en prédisant les performances optimales. En résumé, l'interface graphique est extrêmement approuvée par les chercheurs en traitement des minéraux, et elle peut également guider l'ajout de réactifs de flottation sur site à différentes températures de flottation en plus de prédire les indices de flottation tels que le rendement, la teneur et la récupération du concentré.

Les ensembles de données générés et/ou analysés au cours de l'étude en cours sont disponibles pour l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

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Ying Hou

École d'ingénierie des ressources et de l'environnement, Université de technologie du Shandong, Zibo, 255049, Chine

Ahmed Soby

Département de la technologie des minéraux, Institut central de recherche et de développement métallurgique, Helwan, 11421, Le Caire, Égypte

Ahmed Soby

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Correspondance à Ahmed Sobhy.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Réimpressions et autorisations

Hou, Y., Sobhy, A. Modélisation et simulation du système de réactifs de flottation dans la flottation anionique inverse de l'oxyde de fer à différentes températures. Sci Rep 13, 8117 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-35187-4

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Reçu : 13 mars 2023

Accepté : 14 mai 2023

Publié: 19 mai 2023

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

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