Русская версия English version
Главная / 2018 г. выпуск 6 / Обоснование выбора зависимости, используемой для аппроксимации кривой разделения Тромпа

Обоснование выбора зависимости, используемой для аппроксимации кривой разделения Тромпа

С.И. Шувалов, С.С. Новосельцева, В.П. Жуков

Вестник ИГЭУ, 2018 г. выпуск 6, сс. 15—23

Скачать PDF

Аннотация на русском языке: 

Состояние вопроса. Для расчета процесса классификации порошковых материалов по крупности используется кривая разделения Тромпа, представляющая собой зависимость вероятности выделения частицы в мелкий или крупный продукты разделения от размера частицы. Значения этих вероятностей определяются экспериментально по результатам дисперсного анализа продуктов разделения. Для прогностических расчетов используются различные аналитические зависимости, аппроксимирующие зависимости, в которых согласование между расчетными и опытными данными производится соответствующим подбором значений численных коэффициентов, входящих в эти зависимости. Разнообразие аналитических зависимостей, используемых для аппроксимации экспериментальных данных, затрудняет сопоставление результатов, полученных в результате исследования различных типов классификаторов. В связи с этим необходимо провести анализ используемых зависимостей и выбрать оптимальные варианты.

Материалы и методы. Анализ проведен на основании имеющихся экспериментальных данных об эффективности разделения пыли в классификаторах разных конструкций с использованием методов статистической обработки.

Результаты. Рассмотрены девять вариантов аналитических зависимостей, наиболее часто используемых для описания кривых разделения. По результатам разделения нескольких материалов в различных типах классификаторов статистическими методами по критерию Фишера оценена адекватность аппроксимации кривой разделения каждой из этих зависимостей и проведено ранжирование по соответствию расчетных значений экспериментальным результатам. Показано, что в большинстве случаев при соответствующей эффективности разделения классификаторов все формулы адекватно описывают результаты экспериментов. Это объясняет многообразие используемых зависимостей. Однако при изменении эффективности классификации наиболее теоретически обоснованные формулы, предложенные О. Молерусом, приводят к принципиальному расхождению между опытными и расчетными данными, что сужает область их использования.

Выводы. Для практического применения рекомендованы формула Плитта и интегральная функция логарифмически нормального распределения Гаусса, обеспечивающие наилучшее согласование экспериментальных и расчетных значений во всем представляющем практический интерес диапазоне эффективности разделения.

Список литературы на русском языке: 

  1. Tromp K.F. Neue Wege für die Beurteilung der Aufbereitung von Steinkohlen // Glükauf. – 1937. – Bd 73, № 6. S. 125–131.

  2. Ушаков С.Г., Зверев Н.И. Инерционная сепарация пыли. – М.: Энергия, 1974. – 169 с.

  3. Барский М.Д. Фракционирование порошков. – М.: Недра, 1980. – 327 с.

  4. Molerus O. Stochastisches Modell der Gleich-gewichtisichterung // Chem.-Ing.-Techn. – 1967. – Bd. 39, № 13. – S. 792–796.

  5. Molerus O., Hoffmann H. Darstellung von Wind-sichterkurven durch ein Stochastisches Modell // Chem.-Ing.-Techn. – 1969. – Bd. 41, № 5–6. – S. 340–344.

  6. Огава А. Коэффициент частичного улавливания циклонным сепаратором // Рютай когаку. – 1976. – Т.12, № 4. – С. 229–237.

  7. Непомнящий Е.Н. Стохастическая модель сепарации частиц // Теоретические вопросы химической технологии. – 1973. – Т. 7, вып. 11. – С. 754–763.

  8. Мизонов В.Е., Ушаков С.Г. К расчету центробежных классификаторов порошковых материалов // Теоретические вопросы химической технологии. – 1980. – Т.14, вып. 5. – С. 784–786.

  9. Линч А. Дж. Циклы дробления и измельчения. Моделирование, оптимизация, проектирование и управление. – М.: Недра, 1981. – 343 с.

  10. Hodouin D. Modelling Industrial Grinding Circuits and Application in Design // Bulletin Canadien Mining and Metallurgical. – 1978. – Vol. 71. – Р. 138–141.

  11. Gardner R.P., Verghese K. Tanks-in-series Transient Models for the Determinations Modell Simulation Parameters in Continuous, Closed-Circuit Comminution Processes // Dehema-Monographien, Verlag Chemie GmbH. – 1976. – № 1549–1575. – Bd. 79. – Р. 489–504.

  12. Мизонов В.Е., Ушаков С.Г., Барочкин Е.В. Аэродинамическая классификация порошков. – Иваново, 2014. – 260 с.

  13. Дубовский И.Е., Климов И.И. Метод расчета пылеуловителей и сепараторов пыли пылеприготовительных установок // Энергомашиностроение. – 1960. – № 6. – С. 21–25.

  14. Lynch A.J. Lecture notes on comminution and classification. – Brisbane: University of Queensland Australia, 1970. – S. 110.

  15.  Johansson R. and Evertsson M. CFD simulation of a gravitational air classifier // Minerals Engineering. – 2012. – № 33(0). – Р. 20–26.

  16.  Johansson R. and Evertsson M. An empirical study of a gravitational air classifier // Minerals Engineering. – 2012. – № 31(0). – Р. 10–16.

  17. Plitt L.R. The analysis of solid-solid separations in classifiers // The Canadien Mining and Metallurgical Bulletin. – 1971. – № 4. – Р. 42–47/

  18. Говоров А.В., Барский М.Д. Аффинные свойства кривых разделения, аппроксимации и комбинированные разделительные каскады. – Свердловск, 1983. – 55 с.

  19. Шишкин С.Ф., Техов С.М. Расчет процесса измельчения в замкнутом цикле // Известия вузов. Химия и химическая технология. – 1991. – Т. 34, № 5. – С. 117–119.

  20. Luckie P.T., Austin L.G. Technique for derivation of selectivity functions from experimental data // Tenth international mineral processing congress 1973. – London: IMM, 1975. – Р. 773–790.

  21. Шувалов С.И. Получение тонкодисперсных порошков в системах пылеприготовления с аэродинамическими классификаторами // Химическая промышленность. – 1992. – № 8. – С. 499–503.

  22. Муромкин Ю.Н., Ушаков С.Г. Алгоритмы построения кривой разделения процессов классификации // Известия вузов. Химия и химическая технология. – 1977. – Т. 20, № 4. – С. 604–605.

  23. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных. – М.: Мир, 1980. – 510 с.

Ключевые слова на русском языке: 
кривая разделения Тромпа, аппроксимация кривых разделения, дисперсный анализ пыли, параметры идентификации
Ключевые слова на английском языке: 
Tromp separation curve, approximation of separation curves, dispersion analysis, identification parameters
Индекс DOI: 
10.17588/2072-2672.2018.6.015-023
Количество скачиваний: 
18