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期刊文章详细信息

基于动态浓密试验的深锥浓密机底流浓度预测模型    

Prediction Model for Underflow Concentration of Deep Cone Thickener Based on Dynamic Thickening Experimentation

  

文献类型:期刊文章

作  者:周旭[1,2] 金晓刚[3] 刘培正[4] 吴和平[2] 李宏伟[2]

机构地区:[1]北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083 [2]鑫达金银开发中心,北京100038 [3]五矿矿业(安徽)工程设计有限公司,安徽合肥230000 [4]中钢集团马鞍山矿山研究院有限责任公司,安徽马鞍山243000

出  处:《金属矿山》

年  份:2017

卷  号:46

期  号:12

起止页码:39-43

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CAS、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:深锥浓密机制备高浓度尾砂料浆普遍用于膏体充填,通常依据静态沉降和动态浓密理论预测深锥浓密机运行规律,进行底流浓度的调控,然而模型精度难以达到要求。通过开展某铜矿全尾砂絮凝动态沉降试验研究,揭示了底流浓度随停留时间延长而上升的变化趋势,探明了网络化泥床压缩屈服应力增长随底流浓度上升的规律,解释了泥床高度随停留时间延长而逐渐压缩的现象。在考虑网络化泥床压缩屈服应力对脱水速度影响的基础上,建立了泥床高度、停留时间和底流浓度的预测模型。通过与试验数据对比,模型预测值误差为3%~5%,浓密机预测模型具有较高的准确度,可作为深锥浓密机底流预测计算依据。

关 键 词:压缩屈服应力  泥床高度  停留时间  底流浓度预测  

分 类 号:TD853.34]

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同被引文献:

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