книги / Управление качеством руд при добыче

практики за рубежом определяют его методологию по принципу

TQM (total quality management) – всеобщего (всеохватывающего,

тотального) менеджмента качества. Конкретное представление об управлении качеством продукции стандартизировано следующим образом: управление качеством продукции – действия, осуществляемые при создании, эксплуатации и (или) потреблении продукции в целях установления, обеспечения и поддержания необходимого уровня ее качества (ГОСТ 15467–79).

Управление качеством руды – действия, осуществляемые при проектировании, строительстве и эксплуатации рудника в целях установления, обеспечения и поддержания качества руды. Это технологические решения по обеспечению стабильности добычи сырья в требуемых объемах, качестве, стабильности.

Шихта – усредненный поток руды, отвечающий регламентируемым покупателем требованиям по качеству.

Квалиметрия – наука о способах измерения и количественной оценке качества продукции и услуг:

–изучение закономерностей формирования и взаимозависимости отдельных свойств, характеризующих качество продукции;

–исследование методов количественного изменения уровня качества продукции;

–изучение способов контроля за качеством сырья.

11

3.ВЛИЯНИЕ КАЧЕСТВА РУД НА ОБОГАЩЕНИЕ

ИМЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЙ ПЕРЕДЕЛ

3.1.Взаимосвязь основных стадий производства горно-металлургической продукции

Разработка и выполнение директивных требований по качеству руды только в интересах рудника или обогатительной фабрики, как правило, не обеспечивает минимальных затрат на производство общей продукции. Поэтому в условиях рынка неизбежен поиск оптимального качества, отражающего совместное функционирование всех этапов производства горно-металлурги- ческой продукции (добычи, обогащения, металлургического передела). Необходимо, чтобы собственные экономические интересы каждого индивидуального производства были подчинены оптимальным объединенным интересам.

Объединенность, замкнутость и взаимовлияние, прямая и обратная связь основных стадий производства горно-метал- лургической продукции показаны на рис. 3.1.

Рис. 3.1. Общая схема управления качеством продукции

Выполнение условий по качеству руд, поступающих на обогащение, может быть достигнуто на основе взаимодействия геологов, горняков и обогатителей. Сущность такого взаимодействия – изучение технологических свойств руды еще в недрах, формирование технологических потоков руды, однородных по составу, выделение в поточном, порционном режимах и на сепарационном комплексе (операциями предконцентрации) отвальных крупнокусковых хвостов, обеспечение оптимальной схемы дезинтеграции с минимизацией энергозатрат в системе взрывание – дробление – измельчение

12

(самоизмельчение) в получении заданного гранулометрического состава минерала навыходе измельчения.

Геологи передают эксплуатационникам «природные качества» месторождения:

характеристики, определяющие будущие рыночные показатели: содержание полезных компонентов в рудных телах, количество и содержание вредных примесей и др.;

характеристики, от которых зависят технология и экономика добычи руды: крепость, устойчивость, абразивность, физи- ко-механические, теплофизические свойства и др.

От эксплуатационников обогатители получают «технологические качества» рудопотока – содержание полезных компонентов, гранулометрический состав, количество вредных примесей и др., металлурги от обогатителей – «качества концентрата», а потребители (покупатели) от металлургов – «качества конечной продукции». На этом пути преемственности и трансформации качеств некоторые стадии(например, металлургияилиобогащение) могутотсутствовать.

Весьма существенна обратная связь, т.е. директивное или ограничивающеевоздействиепоследующих стадийна предыдущие.

3.2. Основные характеристики качества руды, регламентируемые потребителем

Качество продукции горнорудного производства, в зависимости от его назначения и других условий, может выражаться многими показателями, среди которых:

содержание полезных и вредных компонентов в руде (химический состав, содержание второстепенных компонентов и вредных примесей);

минеральный состав рудопотока;

распределение полезных компонентов в рудопотоке (во времени и объемах) – степень стабильности вещественного и минерального состава;

физико-механические свойства руд и пород;

гранулометрический состав рудопотока.

13

В настоящее время главным регламентом, предъявляемым работающей обогатительной фабрикой к руднику, является содержание полезных и вредных компонентов в руде, от которого зависят выбор режима обогащения и экономические показатели процесса. По содержанию полезных компонентов (ПК) выделяют весьма бедные руды, бедные руды, руды среднего содержания, богатые и весьма богатые руды.

Минеральный состав рудопотока играет решающую роль при выборе схем обогащения и оборудования на стадии проектирования и строительства фабрики. Например, при обогащении золота для богатых руд применяют гравитационный метод, а при обогащении бедных – цианирование.

Распределение полезных компонентов в рудопотоке базируется на текстурно-структурной характеристике руд и пород месторождения. Пространственно полезные компоненты в рудных телах могут распределяться в виде сплошного массива (магнетит), слоистых структур (уголь, марганец, калийные соли), гнезд (касситерит, вольфрамит), вкраплений (золото, сфалерит, галенит), тонкодисперсных структур.

Физико-механические свойства руд и пород могут служить генеральным качеством рудотока (например, твердость для бокситов, теплопроводность для асбеста, электропроводность для слюды) или косвенно определять качества рудопотока (например, крепость, трещиноватость, абразивность).

Гранулометрический состав рудопотока в настоящее время регулируется в основном только по верхнему пределу – максимальному размеру куска и выходу негабарита. Однако в интересах обогатительной фабрики (в целях экономии энергозатрат) получать в поступающей руде кондиционный кусок минимального размера. Пример: при металлургическом обогащении рудная мелочь размером меньше 10 мм спекается в камень, а при крупности кусков более 70 мм происходит низкоеизвлечение металлаиз руды.

Подытожив все выше перечисленное, сформируем требования потребителей к качеству рудно-минерального сырья:

14

–обеспечение определенного среднего содержания полезных и вредных компонентов, что на практике выражается в том, чтобы средние значения содержания компонентов в руде за определенные календарные сроки максимально соответствовали регламентируемому условию;

–минимизация отклонений содержаний компонентов в рудопотоке от среднего значения за календарные сроки и между отдельными партиями руды;

–достижение максимальной однородности состава рудной массы внутри каждой партии или за отрезки времени; за критерий неоднородности принимают критерий изменчивости качества (среднеквадратичное отклонение);

–ограничение размера кусков;

–ограничение влажности рудой массы;

–исключение попадания в рудную массу металлических предметов, дерева, закладочногоипрочего, засоряющегоруду, материалов.

3.3. Закономерности влияния содержания полезных компонентов на обогатительный и металлургический процессы

Основная тенденция процесса обогащения состоит в следующем: увеличение содержания полезных компонентов в руде ведет к повышению извлечения их в концентрат (рис. 3.2).

Рис. 3.2. Генеральная закономерность извлечения ПК в концентрат от их содержания в руде

15

4. ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРИ УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ РУДЫ

Переход от ранее используемых пассивных функций контроля качества руды, выполняемого зачастую по принципу ее годности или негодности, к управлению качеством, включающему активные функции установления, обеспечения и поддержания оптимального его уровня, возможен только на базе вероятностностатистических методов работы с исходной, текущей и планируемой информацией. Можно выделить следующие задачи математического характера:

–статистический анализ природных условий;

–вероятностная оценка объемов опробования;

–статистическое регулирование (оперативное и долгосрочное планирование) качества;

–вероятностная оценка достоверности контроля качества;

–вероятностное обоснование нормативов по допустимым отклонениям качества.

Математические методы многие десятилетия успешно применяются в физике, механике, астрономии и других науках. Они широко распространены, в частности, в геологии, горном деле и обогащении, где приходится иметь дело с гигантскими потоками информации. Однако использование этих методов сдерживалось отсутствием эффективных средств их реализации. Появление ЭВМ и персональных компьютеров обеспечило широкие возможности применения вероятностно-статистических методов при управлении качеством руды. На этой базе определились перспективы основных направлений использования математических методов при переходе от функций контроля к функциям управления качеством руды:

–накопление, хранение и систематизация обширной геологической, технологической, организационно-технической, экономической, экологической и другой информации;

17

–анализ, обработка, классификация и свертывание информационных массивов, с представлением их в виде компактных и воспринимаемых таблиц, графиков, уравнений регрессии и др.;

–математическое и экономико-математическое моделирование процессовформированиякачества руды с целью разработки тактики

истратегии оперативного управления, планирования и прогнозирования горных работ вусловияхрыночнойконъюнктуры.

4.1. Распределение случайных величин

При оценке качества продукции принимается, что вся информация состоит из случайных событий либо случайных величин. Для использования этой информации применяются вероятностные модели (элементы теории вероятностей) и статистическая обработка данных (предмет математической статистики).

Событие – это результат наблюдения или эксперимента. Каждый полученный факт – элементарное событие. Если событие А обязательно происходит, то оно называется достоверным, если никогда не происходит, – невозможным, а если может произойти или не произойти, – случайным.

Вероятность – это число n (A) элементарных событий, соответствующих требованиям события А, отнесенное к числу всех возможных элементарных событий n. Вероятность определяется по выражению

P(A) = n (A) / n.

Вероятность характеризует возможность появления события А и удовлетворяет условию

0 Р А 1.

Достоверное событие – это событие А, вероятность появления которого Р(А) = 1. Невозможное событие – это событие А, вероятность появления которого Р(А) = 0. Случайными событиями именуются всякие факты, которые имеют определенную веро-

18

ятность появления. Они могут произойти с какой-то частотой, а могут и не произойти, т.е. характеризоваться только качественным признаком с оценкой «Да» или «Нет». Если А – случайное событие, то вероятность его появления 0 < P(A) < 1.

Случайная величина – переменная величина X, принимающая различные значения xi при наблюдениях или экспериментах. Она отражает количественные результаты измерений. При прерывных значениях случайной величины xi (x1, x2, x3, ..., xn) она именуется дискретной. Множество возможных значений дискретной случайной величины конечно, так как эти значения можно подсчитать (например, число проб, отбираемых ежедневно; количество блоков на горизонте, работающих в течение смены на выпуск руды; число зависаний руды в дучке за смену выпуска и др.). Дискретные случайные величины обычно представлены целыми числами.

В отличие от дискретной непрерывная случайная величина может принимать любое значение в одном, двух или более интервалах. Таковы, например, сменная производительность доставки руды в блоке; содержание полезных компонентов при опробовании руды и др.

Генеральная совокупность – это множество значений xi слу-

чайной величины, объединенных любым признаком.

Выборка – это определенное количество (часть) значений случайной величины, взятых из генеральной совокупности в заданном порядке. Выборка предназначена для получения информации о всей генеральной совокупности при условии ее однородности. Выборку, достоверно и полно отражающую характеристики генеральной совокупности, называют представительной или репрезентативной. Каждое из значений случайных величин, входящих в выборку, именуют ее элементами, а количество этих элементов – объемом выборки.

Статистический закон распределения вероятностей слу-

чайной величины, или распределение, – это зависимость между возможными значениями xi случайной величины X и вероятностями их появления Р(xi). Распределение дискретной случайной

19

величины Х можно представить как ряд распределения. Например, для данных о количестве отбираемых проб можно получить возможные значения дискретной случайной величины xi и соответствующие им частоты mi, частости pi (или вероятности).

Частота – это число появления событий в серии (группе) наблюдений, экспериментов или распределение числовых значений случайной величины по группам (классам), на которые раз-

бит весь ее диапазон от xmin до xmax.

Частость – это отношение частоты m к общему количеству событий в выборке n:

pm = m/n.

Накопленная частость – это сумма частостей предыдущих и рассматриваемой серии (групп). Согласно теореме Бернулли, при неограниченном увеличении количества событий n, частость их pm бесконечно мало отличается от их вероятности.

Наглядно распределение случайных величин можно представить в виде графиков:

–для дискретных случайных величин – многоугольника распределений;

–для непрерывных случайных величин – гистограммы, функции плотности вероятностей и кумуляты.

Многоугольник распределения – это график распределения дискретной случайной величины в прямоугольной системе коор-

динат, где xi – возможные значения X, а p – соответствующие им вероятности (частости). На рис. 4.1 показано, как распределяется количество отбираемых в течение суток проб.

Гистограмма – это график закона распределения случайной величины, устанавливающего связь между возможными ее значениями и соответствующими им вероятностями, в основном при большом числе исходных данных n. Их предварительно группируют, разбивая весь диапазон на равные интервалы (классы) и подсчитывают количество данных, попавших в каждый класс, – частоту и частость. По оси абсцисс откладывают классы,

20