Falcon Santrifüjlü Gravite Ayırıcısında Zenginleştirmenin Modellenmesi

Abstract

Bu çalışmada, cevher hazırlama endüstrisinde yeni sayılan geliştirilmiş gravite ayırıcılarından Falcon ayırıcısı ile kil ve kömür zenginleştirme deneyleri yapılmış ve bağımsız değişkenlerin hem birbirleri ile olan etkileşimleri hem de zenginleştirmeye etkileri analiz edilerek zenginleştirmenin modellemesi ve optimizasyonunun yapılması amaç edinilmiştir. Deneysel çalışmalar istatistiksel deney tasarım yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deney tasarımı, merkezi kompozit tasarımı ile yapılmıştır. Kil zenginleştirme deneylerinde bağımsız değişkenler olarak oransal santrifüj kuvvet (G değeri), pülpte katı oranı (PKO), besleme hızı ve besleme miktarı seçilmiştir. Yanıt değişkenlerinin elde edilen ürünlerin d90 ve katyon değiştirme kapasiteleri (KDK) olmasına karar verilmiştir. Kömür zenginleştirme deneylerinde ise G, PKO, tane boyutu, besleme hızı ve içerik (kül uzaklaştırma deneyleri için kül içeriği, kükürt uzaklaştırma deneyleri için kükürt içeriği) bağımsız değişkenler olarak seçilmiştir. Kül uzaklaştırma deneyleri için seçilen yanıt değişkenleri, ısıl değer, yanabilir verim, temiz kömür verimi, kül uzaklaştırma oranı iken kükürt uzaklaştırma deneyleri için yanabilir verim, ayırma verimi, kükürt uzaklaştırma oranı seçilmiştir. Deneyler sonucu elde edilen verilerle zenginleştirmeleri tanımlayan modeller üretilmiştir. Bu modeller yanıt yüzeyi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiş ve optimizasyonu yanıt yüzeyi ve kontur grafikleri ile yapılmıştır. Oluşturulan modellerin deneysel verileri ne ölçüde karşıladığı varyans analizi (ANOVA) ile belirlenmiştir. Bu yöntemle her bir faktörün yanıtlar üzerindeki istatistiksel önemlilikleri %95 güvenlik seviyesinde Fischer (F) testi uygulanarak bulunmuştur. Model değerleri ile gerçek değerler karşılaştırılarak regresyon (R2) ve korelasyon (R) katsayılarına bakılmıştır. Deney tasarımı, yanıtların analizi, modelleme ve grafiklerin çizimi Minitab® 15 bilgisayar programı ile yapılmıştır. Kil zenginleştirme deneylerinde yanıt yüzeyi yöntemi kullanılarak d90 boyutu ve KDK için model denklemler geliştirilmiştir. Model denklemlerle elde edilen tahmini d90 ve KDK değerleri ile deneysel değerlerin uyumlu olduğu görülmüştür. Varyans analizi sonuçları; d90 boyutu için, F değeri 3,14, Prob>F değeri 0,016, R2 0,73, korelasyon katsayısı 0,856, KDK için, F değeri 5,05, Prob>F değeri 0,001, R2 0,82, korelasyon katsayısı 0,903 olarak bulunmuştur. Model optimizasyon sonuçları, 300 G, % 6 PKO, 1 litre/dakika besleme hızı ve 3,5 litre besleme miktarı olarak bulunmuştur. Ayrıca Falcon ayırıcısının, mineraller arası özgül ağırlık farkı varsa, özgül ağırlığa göre, yoksa tane boyutuna göre ayırma yaptığı, aynı yoğunluklardaki minerallerin ayrılmasında, boyuta göre sınıflandırma cihazı gibi çalıştığı yapılan deneylerle anlaşılmıştır. Yüksek kül içeren kömürün zenginleştirilmesi deneylerinde yanıt yüzeyi yöntemi kullanılarak ısıl değer, yanabilir verim, temiz kömür verimi, kül uzaklaştırma oranı için model denklemler geliştirilmiştir. Model denklemlerle elde edilen tahmini değerler ile deneysel değerlerin uyumlu olduğu görülmüştür. Varyans analizi sonuçları ısıl değer için, F değeri 39,23, Prob>F değeri <0,001, R2 0,986, korelasyon katsayısı 0,993, yanabilir verim için, F değeri 14,13, Prob>F değeri <0,001, R2 0,963, korelasyon katsayısı 0,981, temiz kömür verimi için, F değeri 23,07, Prob>F değeri <0,001, R2 0,977, korelasyon katsayısı 0,988, kül uzaklaştırma oranı için, F değeri 5,01, Prob>F değeri <0,001, R2 0,903, korelasyon katsayısı 0,950 olarak bulunmuştur. Yüksek kül içeren kömürün zenginleştirilmesi deneyleri modellerinin optimizasyonu sonucu 100 G, % 10 PKO, -0,300 mikron tane boyutu, 0,5 litre/dakika besleme hızı ve %10 kül miktarı ve 300 G, % 30 PKO, -106 mikron tane boyutu, 3,5 litre/dakika besleme hızı ve %10 kül miktarı olarak yüksek ve düşük G değerleri için iki optimum koşul bulunmuştur. Yüksek kükürt içeren kömürün zenginleştirilmesi deneylerinde yanıt yüzeyi yöntemi ile kullanılarak yanabilir verim, ayırma verimi, kükürt uzaklaştırma oranı için model denklemler geliştirilmiştir. Model denklemlerle elde edilen tahmini değerler ile deneysel değerlerin uyumlu olduğu görülmüştür. Varyans analizi sonuçları yanabilir verim için, F değeri 3,75, Prob>F değeri 0,014, R2 0,872, korelasyon katsayısı 0,934, ayırma verimi için, F değeri 4,95, Prob>F değeri 0,005, R2 0,90, korelasyon katsayısı 0,95, kükürt uzaklaştırma oranı için, F değeri 9,41, Prob>F değeri <0,001, R2 0,945, korelasyon katsayısı 0,972 olarak bulunmuştur. Yüksek kükürt içeren kömürün zenginleştirilmesi deneyleri modellerinin optimizasyonu sonucu 300 G, % 35 PKO, -0,038 mikron tane boyutu, 2,0 litre/dakika besleme hızı ve %3,0 kükürt miktarı ve 300 G, % 30 PKO, -106 mikron tane boyutu, 3,5 litre/dakika besleme hızı ve %10 kül miktarı olarak bulunmuştur.

In this study, clay and coal concentration experiments have been accomplished by using Falcon gravity concentrator which is considered a new enhanced gravity separator in mineral processing industry. Thereafter, the interaction of independent variables with each other and the effects of them on concentration were analyzed, the modeling and optimization studies were done by using experimental data’s. The experimental studies are realized by using statistical experiment design methods. Central composite design was used as for experiment design. G value, solid in pulp, feed amount and feed rate were chosen as independent variables in clay concentration experiments. d90 sizes and cations exchange capacities (CEC) of products are chosen as respond variables. In coal concentration experiments, G, solid in pulp, particle size, feed rate and content (ash content for ash removal experiments, sulfur content for sulfur removal experiments) were chosen as independent variables. While respond variables which are chosen for ash removal experiments are calorific value, combustible recovery, clean coal recovery and ash removal recovery, combustible recovery, separation recovery and sulfur removal recovery were chosen as respond variables in sulfur removal experiments. At the end of experiments, by using test data’s some models which describe concentration are produced. These models were analyzed with response surface methods and optimization was realized by response surface and contour graphics. Variance analyze (ANOVA) was used to detect harmony of generated models with experimental data’s. By using Fischer (F) test, statistical momentousness of each factor on responses is found about 95% safety level. R2 and correlation factors were examined by comparing model values and real values. Experimental design, response analyze, modeling and graphics are done with Minitab® 15 computer program. In clay concentration experiments response surface method was used and model equations were produced for d90 and CEC. It was proved that estimated d90 and CEC values which are generated by model equations are compatible with experimental values. For d90, F value 3.14, Prob>F value 0.016, R2 0.73, correlation factor 0.856 and for CEC, F value 5.05, Prob>F value 0.001, R2 0.82, correlation factor 0.903 were found in variance analyze results. Model optimization results are 300 G, 6% solid in pulp, 1 L/min. feed rate and 3.5 L feed amount. At the end of the experiments, it was inferred that Falcon works as gravity concentrator while there is a specific gravity difference between separated minerals. Also, it separates minerals according to their particle size if there is not a specific gravity difference. In experiments where high ash content coal were concentrated different model equations were generated for calorific value, combustible recovery, clean coal recovery, ash removal recovery by using surface respond method. It was seen that estimated values from model equations are compatible with experimental values. For calorific value, F value 39.23, Prob>F value <0,001, R2 0.986, correlation factor 0.993, for combustible recovery, F value 14.13, Prob>F value <0.001, R2 0.963, correlation factor 0.981, for clean coal recovery, F value 23.07, Prob>F value <0.001, R2 0.977, correlation factor 0.988, for ash removal recovery, F value 5.01, Prob>F value <0.001, R2 0.903, correlation factor 0.950 were found in variance analyze results. At the end of the optimization of models for high ash content coals two different optimum experiment conditions were found as G values. These are 100 G, 10% solid in pulp, - 300 microns particle size, 0.5 L/min. feed rate and 10% ash amount for low G value , 300 G, 30% solid in pulp, - 106 microns particle size, 3.5 L/min. feed rate and 10% ash amount for high G value. In experiments where high sulfur content coal were concentrated different model equations were generated for combustible recovery, concentration recovery and ash removal recovery by using surface respond method. It was seen that estimated values from model equations are compatible with experimental values. For combustible recovery, F value 3.75, Prob>F value 0.014, R2 0.872, correlation factor 0.934, for concentration recovey, F value 4.95, Prob>F value <0.005, R2 0.90, correlation factor 0.95, ash removal recovery, F value 9.41, Prob>F value <0.001, R2 0.945, correlation factor 0.972 were found in variance analyze results. At the end of the optimization of models for high sulfur content coals two different optimum experiment conditions were found. First of them is 300 G, 35% solid in pulp, - 38 microns particle size, 2.0 L/min. feed rate and 3% sulfur amount and the second is 300 G, 30% solid in pulp, - 106 microns particle size, 3.5 L/min. feed rate and 10% sulfur amount.