7.1 Постановка задачи
Рост потребления промышленностью металлов, угля и других полезных ископаемых ставят задачи поисков и освоения новых видов минерального сырья (в том числе труднообогатимых руд), разработки новой эффективной технологии обогащения полезных ископаемых.
Сложность технологического процесса, недостаточный уровень развития теории и необходимость учёта большого количества факторов не позволяют систематизировать разнообразную информацию об обогатимости различных типов полезных ископаемых и предложить способ априорной оценки обогатимости на основе минералого-петрографического описания. Как правило, существует несколько приемлемых режимов обогащения, между которых трудно выбрать оптимальный [4, 5,11-14].Необходимость постановки большого количества экспериментов, множество методик исследований, плохая воспроизводимость экспериментов и существенное влияние на их результаты большого количества параметров, которые не регистрируются, вносит элемент случайности в результаты оценки обогатимости полезного ископаемого. Опыт и квалификация исследователя, набор использованных аппаратуры и реагентов, продолжительность исследований и даже время года могут повлиять на оценку обогатимости и выбор технологической схемы переработки полезных ископаемых.
Главными задачами при исследовании полезных ископаемых на обогатимость являются:
- исследование свойств сырья;
- разработка схемы обогащения с учётом комплексного использования сырья;
- отработка технологической режимной карты процессов;
- усовершенствование технологической схемы на действующей фабрике;
- проверка разработанных режимов обогащения на действующей фабрике;
- исследования действия на технологический процесс новых реагентов;
- выяснение механизмов действия и влияния основных факторов на результаты обогащения и работу машин;
- получение исходных данных для технико-экономического обоснования строительства новой фабрики (цеха) или модернизации действующей для обогащения исследуемой сырья.
Из всех методов оценки обогатимости, применяемых в теоретических, технологических и проектных исследованиях, эксперимент считается наиболее достоверным и распространённым. Но даже прямой лабораторный метод определения обогатимости позволяет установить только качественную оценку влияния различных параметров на технологические показатели, так как опыты, как правило, имеют плохую воспроизводимость. Аналогичные трудности возникают в исследованиях на полупромышленных установках и фабриках. Здесь также нет стандартной методики сравнения различных режимов и оценки получаемых результатов, а субъективные факторы и оценки, хотя и в меньшей степени, играют существенную роль. Кроме того, на результаты исследований оказывают значительное влияние различные неконтролируемые воздействия и причины, трудно поддающиеся учёту (например, износ оборудования, мелкие аварии, ненадёжность усреднения проб, точность химических анализов и т.д.).
Таким образом, создание количественных зависимостей и математических моделей невозможно при детерминистском подходе к процессу и определяет необходимость использования методов математической статистики как при исследованиях на обогатимость, так и при создании систем автоматического управления на действующих обогатительных фабриках. Внедрение экспериментально-статистических методов в практику исследований даёт возможность объективно оценивать качество исследовательской работы (качество постановки, проведения и конечных результатов эксперимента).
Последовательность статистического исследования обогатимости полезного ископаемого может быть сформулирована следующим образом:
- постановка цели исследования, выбор параметров оптимизации процесса, анализ их взаимосвязи и областей применения тех или иных параметров;
- выбор методики экспериментов, анализ воспроизводимости и оценка количества параллельных измерений для получения результатов с необходимой достоверностью;
- выделение факторов, влияющих на исследуемый процесс;
- составление плана экспериментов, его реализация и получение статистической модели процесса и рациональных режимов его ведения;
- получение кинетической или динамической модели процесса (при необходимости).