摘要：最近几年，我国很多大的矿山企业都开始注重技术改造。通过对这些技术进行整合，可以使矿山生产实现智能化、信息化和数字化，进而提高矿山企业的综合实力。基于此，本文就新形势下选矿自动化技术的运用进行分析，以供参考。

关键词：选矿；技术；应用

前言：目前，世界上已有很多矿山企业将自动化系统引入矿山开采活动之中。但由于工艺不够成熟，在选矿自动化的应用中，还存在着很多的问题。我国的矿山大部分仍然使用传统的人工选矿厂，其工作效率低、劳动强度大、工作环境差、产品质量难以保证等一系列缺点严重制约着矿山企业的发展，所以需要加强自动选矿技术的有关研究。

1 选矿自动化技术应用状况研究

1.1破碎

破碎一般采用粗碎和细碎两种方法，将井下开采出来的大面积矿石进行分解，筛分后运输到球磨去磨矿。通过对矿石的分解，容易产生大量粉尘和噪音，这时候就需要自动化设备对粉尘及噪音进行检测，以防对生态环境进行污染。井下开采的矿石往往过于巨大，不易破碎，多次破碎会给破碎机带来压力。在这种情况下，如果破碎机工作不正常或者过载，则会造成停机或者事故发生。于是出现了案例，也出现了警示。采用自动化技术通过对破碎状态进行实时监测，准确判断出设备故障。在对破碎机的负载进行捕获与分析的时候，能够对破碎机进行高效优化的控制。

1.2磨矿

通过研磨和筛分将各种不同粒径的颗粒从物料中分离出来。研磨过程及分类性能及产品质量的好坏，直接关系到选矿过程中的指标，关系到整个工厂效率的高低。磨机是一种典型的流程型设备。采用了先进控制方法，从磨机负荷，供水两方面进行了全面的分析与评估，通过计算机自动控制和管理，可以大大提高设备运行效率，降低生产成本[1]。

1.3浮选操作

浮选过程在选矿过程中处于中位。为了达到更好的浮选效果，需要对其加以优化和完善。必须对浮选工艺进行创新，将人工管理变为自动控制。传统浮选操作多是工作人员凭自身经验操控，一般是下跌或者是最终指标之后做适当的调整。目前，随着工业的不断发展，人们对于选矿产品要求越来越高，系统可将浮选数据通过网络传输至计算机端，便于管理人员及时了解浮选状况和掌握设备运行状况，为优化选矿生产提供参考依据。浮选可以采用自动给药的自动化设备，通过加药时间和用量的控制，对矿浆进行多次化验，收集数据，从而减少误差，得到更加稳定和高回收率的矿物。还可以引用在线品味分析系统，通过多个通道的取样，对几个点的品味数据实现自动化统计、检测。操作人员发现波动比较大的选矿指标时，及时通过自动化控制，调控加药数据，大大提高了全体选矿指标。

2矿业新形势下选矿自动化的应用重点

2.1对矿石粒度进行测试和分析

矿石粒度是一个重要的参数，它的特定探测对象有粗矿，细矿。为了实现对不同粒径范围内的矿石颗粒大小及分布情况进行准确地测量，提出了基于数字图像处理技术的带式输送机矿石粒度自动检测系统。利用图像分割技术，得到图像对象，并且完成了带式输送机矿石颗粒大小的测定。通过计算得到矿粒在传送带上运动速度以及各位置处所需时间来实现对矿石颗粒粒径范围的划分。测量结束时自动分析部分把矿石颗粒具体大小同设计及标准对比，为了判断是否达到目标破碎与研磨水平，降低矿石颗粒大小不合格品带来的不利影响，保证了过程整体质量[2]。

2.2对浓缩机负荷进行测量与分析

针对浓缩机基本现状，进行负荷检查时，对浓缩机进行特定情况试验。通常需要对浓缩机进行在线监测。具体增稠器准许进行探测、超声波液位计，侵入式红外浊度计等，能够完成增稠器状态基本参数的采集，以及自动分析的依据等内容。通过对测试数据进行处理，可得到不同工况下的沉降时间曲线以及沉积率等重要信息，从而确定沉积物层深度。但这两种方法费时费力，人工成本高，这就需要测试人员付出高昂的劳动强度，且容易造成很多失误。通过引入一种基于深度学习的算法来实现数据驱动模型，利用传感器获取监测区域内不同位置处的压力值，结合神经网络建立起一个数学模型，从而计算出沉积物层中各测点的高度变化。基于此可将软测量技术运用其中，对物料的输入输出，压实信号进行自动补料，完成了沉积物层厚度的探测。在污泥层的厚度超过标准的时候，实现污泥层厚度的自动调节，以及发出污泥层厚度的报警信号，以达到提高效率的目的。

2.3浮选过程电自动化的应用及新发展

在实际应用中，浮选泡沫是一种复杂而多变的物理形态特征，因此需要采用先进技术对其进行识别与监控。浮选泡沫形态特征包括形状、密度等物理参数以及表面张力、黏度等化学参数。由于这些参数无法准确地反映浮选泡沫的真实状态，导致分析结果不稳定。但效果却显而易见，并受到观察者主观因素微小影响，所以，分析结果并不完善，这就说明后续过程校正并不明显，在浮选过程中，回收率受到严重影响[3]。

另外，由于人工操作存在很多不确定的因素，所以很难实现对浮选泡沫的有效监控。在这样的环境中，基于机器视觉可对浮选泡沫表面进行检测分析。机器视觉方法能够有效地应用于浮选过程中的质量控制和故障诊断，从而提高生产效率和产品质量。通过对所获数据进行计算，得到了浮选泡沫表面张力、密度、表面积及颗粒尺寸等物理参量和化学指标。使用这些技术参数，自动分析系统能够产生合适的特征曲线及工艺参数曲线，并且完成了对浮选过程的基本评价。通过与计算机连接，还能够对浮选过程进行远程监控和管理。有关现场操作员可依据这些具体影像及分析结果，完成浮选过程的调配与控制，从而保证浮选过程整体品质。

2.4磨矿分级流程自动控制

为了确保自动化系统的可靠性和安全性，必须对其进行严格的监控和管理。所以，强化磨矿控制水平与操作质量，对选矿厂进行自动控制是至关重要的。在选矿流程中，磨选工艺是一种将两种或多种矿物进行分离加工并得到最终产品的方法，也称为磨浮-浮选工艺。磨矿分级的工艺比较复杂，主要技术指标有球磨机的加工能力，磨矿分级、磨矿浓度与溢流浓度之间的关系等等。这些参数在很大程度上决定了最终产品粒度的组成和品位。影响因素有：原矿类型、矿石排放量、砂回收量及磨机填充率等。为了保证最终产品中有用矿物含量在要求范围内，需要通过优化工艺参数来满足生产需求，而这些参数又与磨机填充率密切相关。研磨系统控制与分类系统自动扩展的目的是改善分选流入尺寸稳定性，提高磨机操作效率，从而保证了后续分选操作顺利。本文以某选矿厂为背景，针对其磨矿分级系统存在的问题进行研究并提出解决方案，设计出基于模糊控制器的自动控制方案。

因研磨与分选操作指标耦合强烈，单输入，单输出模式PID控制方式达不到理想自动化效果。所以，模糊控制模式可被引入，对不同的控制回路实施不同的控制策略，即：简单回路由智能PID进行控制，在复杂回路中，模糊控制与串级控制相结合，按矿石的硬度，粒度、负荷及球磨机中心动态变化，达到动态调节。同时在磨矿过程自动控制方面还可利用传感器技术来进行矿浆质量在线监测和实时分析，以便及时调整工艺参数。如为改善粉磨过程指标控制，南京银茂铅锌矿业有限公司新增矿石电源检测，电流检测、电磨机的耳值，溢流浓度及报警信号，有效地改善磨机自动测试及状态控制，显著提高控制系统运行可靠性。本文在介绍了模糊控制器设计原理之后，给出了系统硬件组成框图和软件设计流程图以及主要程序模块代码。模糊控制与智能PID控制的结合，方便在手动操作系统下对设备进行监测，极大地增强了自动控制系统功能。

3选矿自动化技术发展动向

在信息与智能化飞速发展的今天，新设备，新仪器在不断出现，一大批传感器仪器，智能仪器应运而生，这样就使得采矿技术与装备不断得到改进。同时也促进了自动化控制技术的进步。选矿自动化技术有很多发展趋势，涌现出一大批新的动向

3.1研发自动控制技术及功能强大的软件系统

针对目前我国大型矿山生产中存在的问题，提出了一种基于专家系统的自动化控制系统设计方法。系统自动给出解决方案，在现代采矿过程中，由于计算机软硬件技术不断发展，使得采矿生产逐渐向智能化方向迈进。结合自动控制技术和专门的矿山控制软件，可循序渐进地进行人工智能控制，所以今后选矿自动化技术发展的趋势就是要实现人工智能化系统。

3.2以数据为基础，实现矿山、人机交互和智能控制

伴随着大数据技术在近几年的蓬勃发展，集中器制作采用大数据统计，不断整合并运用数据规则。在集中器上采用了一些先进的控制算法，使得系统具有更好的性能和稳定性能，使管理人员的工作效率得到了提高，并有精确可靠的数据支撑。在此背景下，集中器生产过程控制逐渐从传统的经验式人工操作向自动化、智能化转变。

3.3资源、生产、经营等方面的集成

矿山自动化在今后的发展中会不断地进行资源整合、生产指标的量化配置、流程优化管理与企业管理。其中，资源整合是基础，生产指标量化配置是关键，过程控制和信息化是保障。资源整合条件、生产流程、选矿设备及管理，提升选矿生产效率。今后选矿自动化技术的方向将是智能化和信息化技术的发展，建设以智能，高效传感器设备为目标，精确、迅速地监控自动化系统是其核心，数据采集和监控系统效率高，整合智能化，综合化企业管理模式[4]。

结论：简而言之，采矿业在我国经济发展中占据着举足轻重的地位。随着科学技术水平和采矿技术水平的不断提升，选矿自动化技术也取得了一定程度上的进步。新形势下选矿自动化技术的应用给我国矿产资源开发和利用带来诸多便利。自动化采矿设备的使用使矿山工作人员能够更有效地对矿石进行采集。自动化技术使成都某大型企业生产成本下降。通过对采矿设备进行改进与优化，使得矿山生产能力得到提升，并有效减少了工人劳动强度。改变人工开采不充分的状况，为落实生产指标，提高效益打下稳定基础，这是现代矿业公司取得经济效益的必经之路。

参考文献：

[1]张涛.矿业新形势下选矿自动化技术应用及建议[J].世界有色金属，2018（14）：21-22.

[2]陈军，卫亚儒，王宇斌.矿业新形势下选矿自动化技术应用及建议[J].中国矿山工程，2018，47（03）：66-69.

[3]李国贺.选矿自动化技术在山东黄金昌邑矿业的应用[J].数字技术与应用，2014（01）：104.

[4]孙云东，杨金艳.国内选矿自动化技术应用及进展[J].黄金，2010，31（04）：35-38.