Badania rozdrobnienia urobku skalnego transportowanego przenośnikami taśmowymi

• Autorzy: Ozdoba M. , Król R. , Zaliński R.

Warianty tytułu

EN

Inwestigations of the crushed rock minerals transported by belt conveyors

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Informacja o granulacji transportowanego przenośnikami taśmowymi materiału może być skutecznie wykorzystana w optymalizowania układów produkcyjnych w różnych dziedzinach przemysłu. W niektórych sytuacjach ocena fragmentacji (rozdrobnienia) urobku skalnego może być stosowana do weryfikacji jakości prowadzonych robót strzałowych lub też do oceny przydatności materiału do dalszej przeróbki. Rozwój techniki wspomagany odpowiednim oprogramowaniem stwarza szerokie możliwości aplikacyjne takiej oceny. Skuteczność dostępnych metod pośrednich określania składu ziarnowego, bazujących na technikach analizy obrazu, skłoniła do podjęcia prac pilotażowych. Przedmiotem badań jest ruda miedzi, wydobywana z użyciem materiałów wybuchowych i dostarczana z oddziałów wydobywczych kopalni do zakładów przeróbczych. Opisanie strumienia urobku docierającego na miejsce przeróbki, z uwzględnieniem zarówno granulacji, jak i zróżnicowania litologicznego (zróżnicowania makroskopowego) może wesprzeć i usprawnić energochłonne procesy przeróbcze. Przedstawiono wyniki badań wstępnych, których celem było sprawdzenie korelacji pomiędzy granulacją urobku a jego składem litologicznym. Przedstawiono wyniki badań fragmentacji rudy miedzi transportowanej przenośnikami taśmowymi z dwóch wybranych oddziałów górniczych, charakteryzujących się odmienną litologią. Do badań wykorzystano techniki fotogrametryczne zintegrowane z oprogramowaniem komputerowym Split Desktop 4.0. Zaletą proponowanej metody jest nie tylko wykorzystanie ogólnie dostępnego sprzętu, ale także możliwość wykonywania pomiarów w dowolnym miejscu w kopalni. W analizach wykorzystano autorską dokumentację fotograficzną urobku wykonaną in situ. Do analiz wykorzystano również dane jakościowe rudy miedzi, określone na podstawie pobranych w kopalni prób bruzdowych.

EN

Information about the grain size distribution of a materiał plays an important role in optimizing production systems in various branches of industry. Analysis of particie size d istribution in the run-of-mine materiał is frequently employed to verify the quality of drilling and blasting operations. Adequate software and improved grain size identification technologies not only help to monitor and evaluate the results of blasting operations, but also inform the selection of blasting methods which best correspond to particular geological and mining conditions both in surface mining and in underground mining. The accuracy of indirect, image-analysis methods used in the identification of grain size distribution motivated some pilot works aimed at using the grain size to evaluate the quality of a lithologically complex copper ore deposit. This paper presents the results of preliminary research aimed at verifying whether grain size distribution of the run-of-mine materiał correlates with its lithological composition. The examinations covered grain size distribution in copper ore transported on belt conveyors in two mines in which the extracted ore has different lithology. The research was performed with the use of photogrammetric techniques and the Split Desktop 4.0 Computer application. The advantage of the proposed technique is that it can be used at any location in the mine. This materiał was supplemented with qualitative data stored in the Run-Of-Mine Ore Monitoring system as defined on the basis of channel samples collected on the day of tests.

Słowa kluczowe

PL

urobek skalny; przenośnik taśmowy; transport

EN

rock minerals; belt conveyor; transport

• Wydawca: Wydawnictwo HMR-TRANS Sp. z o.o.
• Czasopismo: Transport Przemysłowy i Maszyny Robocze
• Rocznik: 2018
• Tom: Nr 3
• Strony: 37--40
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., rys.

Twórcy

autor

Ozdoba M.

• Politechnika Wrocławska

autor

Król R.

• Politechnika Wrocławska

autor

Zaliński R.

Bibliografia

• [1] Saramak D.: Gospodarka Surowcami Mineralnymi, tom 22, zeszyt 1, 2006.
• [2] Jurdziak L., Kaszuba D., Kawalec W., Król R.: Idea of identification of copper ore with the use of process analyser technology sensors, IOP Conference Series: Earth I and Environmental Science, 44(4) doi:10.1088/1755-\ 1315/44/4/042037, 2016.
• [3] Kawalec W., Kroi R., Zimroz R., Jurdziak L., Jach M., Pi lut R.: Project DISIRE (H2020) - an idea of annotating of ore with sensors in KGHM Polska Miedz S.A. underground copper ore mines, Paper presented at the E3S Web of Conferences, 8 doi: 10.1051 Ie3sconf/20160801058, 2016.
• [4] Konieczny A., Bazan B.: Challenges and difficulties of comminution processes in KGHM PM S.A. Division of Con-1 centrators (MEI Conference Comminution 2012).
• [5] Jurdziak L., Kawalec W., Król R.: Application of flexsim in the disire project; Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management, nr 84, 2017.
• [6] Bardziński P.J., Król R.: Ilościowa ocena urobku na potrzeby symulacji procesu jego rozpływu kopalnianą siecią transportową, Transport Przemysłowy i Maszyny Robocze, nr 1/2018.
• [7 ] Pactwa K., Malewski J.: Opis koncentracji miedzii w profilu złoża i propozycja jego wykorzystania w planowaniu produkcji, Przegląd Górniczy 69.7, 2013, s. 75-82.
• [8] Kulbacki A., System MOPRONA - Monitoring Produkcji Nadawy - ważny element w strategii realizacji zadań produkcyjnych w kopalniach rud miedzi, Szkoła Eksploatacji Podziemnej, Szczyrk 2007.
• [9] Maerz N.H.: Optical sizing analysis of blasted rock: lesson learned, Materiały konferencyjne 4th EFEE World Conference of Explosives and Blasting in Vienna, 2007, s. 75-83.
• [10] Katterfeld A., Wensrich C.: Understanding granularl media: from fundamentals and simulations to industrial application, Granular Matter (2017) 19: 83. https://doi. \ org/10.1007.
• [11] Maerz N. H.: Automated Online Optical Sizing Analysis, SAG, 2001, s. 250-269.
• [12] Batko P, Sottys A.: O sposobach określania składu ziarnowego po strzelaniu, Magazyn WUG: Bezpieczeństwo Pracy i Ochrona Środowiska w Górnictwie, nr 9/1, 2007, s. 125-139.
• [13] Bessikirski A., Bessikirski R.: Wpływ warunków geologiczno- górniczych na fragmentację urobku w kopalniach wapienia, Magazyn WUG: Bezpieczeństwo Pracy i Ochrona Środowiska w Górnictwie, nr 12, 2012, s. 18-27.
• [14] Bessikirski A., Dworzak M., Pyra, J.: Pośrednia analiza fragmentacji urobku otrzymanego w wyniku robót strzałowych wykonywanych w kopalni dolomitu, Przegląd Górniczy, nr 7, 2016.
• [15] Sanchidrian J.A., Segarra P, Ouchterlony F., Lopez L.M.: On the accuracy of fragment size measurement by image analysis in combination with some distribution functions, Rock Mech Rock Engng, 2009, 42, s. 95-116.
• [16] Maerz N.H., Zhou W.: Optical digital fragmentation measuring systems - inherent sources of error, FRAGBLAST, The Int. Journ. for Blasting and Fragmentation, 1998, 2, s. 415-431.
• [17] Boujila A., Bartolacci G., Koch N., Cayouette J., Cote C.: Toward the lmprovement of Primary Grinding Productivity and Energy lnvestigation Consumption Efficiency, Mine to Mili, 2000, Finland 5.
• [18] Siddiqui F i, AU Shah S.M., Behan M.Y.: Measurement of Size Distribution of Blasted Rock Using Digital Image Processing; Eng. Sc i., vol. 20, no. 2, 2009, s. 81-93.
• [19] Butra J.: Metoda doboru systemu eksploatacji złóż rud miedzi w polach o jednorodnej charakterystyce geologicznej, Kraków, IGSMiE PAN, Studia, Rozprawy i Monografie, nr 89, 2001,
• [20] Krzemińska M., Malewski J.: Energochłonność operacji przygotowania rud do wzbogacania w kopalniach LGOM, Przegląd Górniczy, nr 7-8, 2011, s. 143-147.
• [21] Spalińska B., Stec R., Sztaba K.: Miejsce i rola przeróbki rudy w kompleksie technologicznym KGHM Polska Miedź S.A., Monografia KGHM Polska Miedź S.A. Lubin, 2. 2007, 14, s. 142-144.
• [22] Aleksie !., Crossed D., Signuriś J., Ibrić S., Par oj ić J. An investigation into the usefulness of different empirical model ing techniques for better control ofspray-on fluidized bed melt granulation. International Journal of Pharmaceutics, 496(2), 2015, s. 627-635.
• [23] Koszela K., Weres J.: Neuronowa klasyfikacja obrazów suszu warzywnego, Inżynieria Rolnicza, nr 8(117), 2009.
• [24] Ojha V.K., Schiano S., Wu C., Snaśel V., Abraham A.:. Predictive modeling of die filling of the pharmaceutical granules using the flexible neural tree, Neural Computing and Applications, 29(7), 2018, s. 467-481.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).