摘要：介绍KYZ-B浮选柱捕收区基于"浮选柱元"理论的设计思路和基于该思路稳流栅板和分区板的结构特点。稳流栅板为锥形多孔板可强化浮选柱内气相弥散;分区板将捕收区分为若干个独立单元。通过CFD方法研究了引入分区板区及稳流栅板后各独立分区内的气液两相流的流动特征。仿真结果表明,分区内回旋流大幅减弱,柱塞流特征明显。稳流栅板对气相有导向作用,使气相在整个截面内均匀分散。基于"浮选柱元"理论设计的三种规格的KYZ-B型浮选柱在德兴铜矿工业应用取得了良好的选矿指标。

摘要：高纯石英砂作为一种极具战略意义的非金属材料，广泛应用于多个领域。浮选法是高纯石英砂除杂的常用方法，但较粗的给矿粒度给浮选工艺造成了较大难度。本文基于实验室小试的探索并对石英砂矿石性质的分析，提出了一种石英砂除杂浮选机的设计思路，并且试制了一台试验样机，该机具有叶轮中置、槽体底部安装循环桶和假底的结构特点，以减少矿化气泡的上升距离并加强底部矿浆循环。动力学测试结果表明，这台工业样机空气分散度较高，底部循环能力强，可以满足石英砂除杂提纯的动力学环境要求。

摘要：闪速浮选工艺应用于磨矿分级回路，主要用于回收产品粒度达到要求或已单体解离的有用矿物。当前国内应用较多的主要为SkimAir型闪速浮选机和YX型浮选机，其工作基本原理相同，但具体设计形式不尽相同。本文通过CFD仿真的方法，揭示了闪速浮选机内的流体运动规律和湍动能分布特征。闪速浮选机整体流线与常规浮选机类似，均形成上、下循环的流场结构。叶轮搅拌产生的最大流体速度约为7．4m／s，这与常规浮选机最大流体速度类似，说明闪速浮选机和常规浮选机的搅拌能力没有明显的差别。闪速浮选机叶轮区的湍动能远大于其它区域，叶轮区最大湍动能可以达到约3．2m^2／s^2。

摘要：着重研究了泥层承受的压力对压缩浓度的影响,指出影响泥层浓度的两个主要压力特征,一是沉降过程总的液面高度产生的压力,一是内部泥层高度产生的压力。分别对200、250、300 mm不同液位高度产生的压力和矿浆浓度为13%、19%、22%时沉降后泥层高度不同产生的压力效应进行了研究。结果表明,两种不同压力特征对压缩过程泥层浓度的影响显著,当压力增大时,泥层浓度会随之增大。这对浓密机的设计及工艺过程控制具有积极的指导意义。

摘要：低品位矿产资源高效开发对大型浮选装备技术有强烈需求。几十年来,世界范围内浮选装备的研究主要致力于设备的大型化。浮选机放大方法是浮选装备大型化的关键问题。简要分析了世界上主要浮选装备的大型化历程及其放大方法。阐述了我国BGRIMM系列浮选机的放大方法。BGRIMM系列浮选机的放大方法从相似放大理论、计算流体力学仿真优化和工业试验验证三个方面实现浮选装备的大型化。提出了以平均叶轮搅拌雷诺数相等、以几何相似及悬浮相似为核心的浮选设备放大方法。通过动力学准数分析论证了系列浮选机一致的动力学特性。建立了准确的浮选机CFD仿真优化模型,通过CFD辅助放大设计实现了大型浮选机细节优化。工业试验研究作为浮选机放大研究的关键环节,验证了大型浮选机优良的动力学性能。放大方法指导了BGRIMM系列浮选机的大型化,推动了低品位矿产资源的高效开发。

摘要：为考察自吸气浮选机设计参数对浮选行为的影响,设计了0.2 m3自吸气浮选机,在清水条件下考察浮选机叶轮转数、浸没深度、插入深度对浮选机吸气量和功耗的影响。结果表明:自吸气浮选机吸气量随叶轮转速的增加而增加,增加幅度逐渐变小,功耗随叶轮转速的增加逐渐增加;随着叶轮浸没深度的增加,吸气量逐渐减小,功耗逐渐增加;插入深度对吸气量的影响不大,低转速条件下,随着插入深度的增加,功耗变化不明显,转速达到556 r/min后,随着插入深度的增加,功耗小幅降低。试验结果可以为自吸气浮选机的参数设计提供参考。

摘要：全球矿产资源禀赋持续变差,对低品位矿产资源的高效开发和综合利用日益受到重视,这持续推动了大型浮选机的发展。本文介绍了世界上单槽容积最大的680m^3大型浮选机的创新设计及其关键技术特点。工业试验表明,680m^3大型浮选机各项流体动力学指标符合设计预期,这充分验证了放大设计方法的可靠性。在尾矿再选工业试验中,680m^3大型浮选机能连续稳定运行,并提高浮选系统综合回收率达1.48个百分点,这一指标处于国际领先水平,充分体现了该机型的工业应用价值和潜力。

摘要：针对目前浮选机操作方式单一、智能化和信息化程度低的现状,设计了一种用于浮选机智能巡检的可移动终端。该终端集成了PLC无线数据访问技术、RFID标签远程定位和设备信息管理技术、主轴关键参数无线监测技术。最终实现浮选机操作人员仅持有一个终端就可以在浮选机区间进行便携式、数字化、无纸化巡检工作。它不仅降低了现场岗位工的劳动强度,而且极大提升了我国浮选机智能化和信息化水平。

摘要：浮选机沉槽会堵塞矿浆循环通道,进而导致设备停机,是选矿工艺面临的首要难题。通过浮选机沉槽诱发机理和动态沉降机理的研究,沉槽诱发因子与可观测表象因子的耦合规律的研究,基于数据挖掘的沉槽主特征选取的研究,最终开发出基于BP神经网络模型的浮选机沉槽自预警技术。该研究有助于提升浮选机运转效率、改进结构形式、优化设计参数、降低设备维护成本和操作强度。

摘要：通过建立高速摄像试验系统,在标准设计的30L容积CLF型浮选机内对矿物颗粒运动状态进行了追踪,初步确定了单颗粒矿物颗粒运输轨迹,明确了粗颗粒矿物与细粒级矿物的分布差异,得出了单体颗粒运输路径和粗颗粒群分布特点。结果表明:粗颗粒单体运动速度小于细颗粒,粗颗粒运输轨迹主要集中在叶轮定子附近,且叶轮底部汇聚较多;细颗粒有更大的活动空间,遍布于槽体内部的各个角落,体现出了良好的跟随性。