论文白云鄂博铁矿边界品位优化应用是适合白云鄂博论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关白云鄂博天气开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要:本文通过对当前的铁矿石生产技术水平、铁矿石市场价格、生产成本等因素的分析研究,对多年未变的边界品位指标进行优化,可以保证在取得良好经济效益的前提下,充分利用矿产资源,达到延长矿山的开采年限的目的.
关键词:白云鄂博 铁矿石矿石边界品位优化
１. 前言
开展矿山矿石边界品位指标的优化研究,利用研究结果指导矿山的具体生产实践,是提高矿产资源开发的经济效益,以及使资源得到充分利用、资金充分发挥其作用、使矿山获得较高的经济效益和社会效益的有力措施.世界上技术先进的矿山,对包括矿床工业指标在内的矿山生产技术指标的优化都非常重视,每当矿产品价格有较大变化,或生产技术有较大进步时,都要对其关键技术指标进行及时的优化,以便取得更佳的效益.
2. 白云鄂博铁矿边界品位优化及应用现状
白云鄂博铁是国内特大型露天矿山,主要分主采场和东采场两大露天采坑.经过五十多年的开采,东主两采场均进入深深部开采,矿石资源量迅速衰减.随着包钢钢铁产量的增加,铁矿石资源成了制约公司发展的主要问题之一.为了缓解包钢对铁矿石资源的需求,根据当前铁精矿市场价格和选矿能力,优化矿石边界品位,有效利用白云鄂博铁矿矿石资源.
2.1 矿山地质概况
白云鄂博铁矿一个大型铌、稀土、铁矿床,东西长18km,南北宽2—3km,面积48km2,产于震旦系上部的白云岩或白云岩和矽质板岩的接触处.矿区内铁、稀土及铌的矿化规模很大,自西向东分布有5个矿体.其中主矿体、东矿体矿化程度最高、规模大.矿石的特点是：贫矿多、富矿少,平均品位低；矿石类型复杂,氧化矿、多金属共生矿石及难选矿石多,且嵌布粒度细.
主东矿矿体上盘围岩主要由含铌和稀土的板岩、白云岩、云母片岩、变质砂岩和石英岩组成,下盘围岩除少数的萤石带,褐铁矿带等外,其余均为含稀土的白云岩.
白云鄂博矿床已探明铁矿石储量约13.8亿吨,铁含量31—35%.其中主、东矿为5.7亿吨,铁矿石主要是贫铁矿,富矿只占不到10%,贫矿中磁矿比例占55%.
2.2 矿石品位指标优化客观要求
白云鄂博铁矿作为包头钢铁公司的主要矿山基地,其所采用的工业指标是20世纪60年代上级主管部门下达的,铁矿石边界品位指标按照类比法定为20%.近几年,矿山所处的市场环境,特别是资源状况、选矿技术等生产技术条件和当时相比都已发生了很大的变化,再加上包钢对矿石需求量的增加,客观要求我们应针对变化了的情况,对现行的指标进行相关的技术经济论证,重新制订和确立其合理的生产技术指标,优化矿石边界品位,以便充分利用白云鄂博铁矿矿石资源.
3. 优化矿石边界品位指标的方法
白云鄂博铁矿从2005年开始和北京科技大学合作,利用其雄厚的科研资源,运用专家系统工具,对东主矿磁铁矿的边界品位指标进行了深入的优化研究.
3.1 建立以边界品位为自变量求储量和平均品位的数学模型
矿床工业指标是圈定矿体和计算储量的基础,该指标确定的合理和否将直接影响着矿山经营效果的好坏.因此,建立矿床计划开采境界范围内矿体储量（包括平均品位）和矿床工业指标之间的动态关系模型就显得非常重要.
3.2 建立损失率和贫化率之间的相关关系模型
矿石开采的损失率和贫化率之间存在着一定的关联,贫化率大,损失率相应地就会变小.因此,如有可能,应当尽可能建立起贫化率和损失率之间的这种关系模型,这样就可以将不同边界品位和工业品位方案下的矿石储量和平均品位动态地转化为采出矿量和采出品位.当然,若难以收集到可行的资料,则只能选取适当的损失率、贫化率平均值.
3.3 建立以原矿品位为自变量求选矿比及精矿品位的数学模型
对选厂生产而言,基于稳定的生产工艺流程,其选矿比及精矿品位和原矿品位之间一般有着比较密切的关系,原矿品位提高,精矿品位也将提高,而其选矿比会有所降低,因此,应该尽可能建立起反映此种相关关系的数学模型.
3.4 建立综合技术经济模型
基于系统优化的复杂性,应建立将技术参数和经济参数密切地结合起来的“综合技术经济模型”以进行分析.这种模型不仅可反映系统复杂的技术参数间的动态联系,而且可反映经济参数和技术因素间的密切联系.通过这种联系,可根据多个决策变量来求解多个决策目标函数.同时,还可利用此模型进行大量方案的对 析计算.
3.5 进行多目标优化决策
矿石边界品位指标优化的目标,就是确定能使企业获得经济效益和资源回收效益最佳的边界品位等矿山经营参数,其本质上就是一个多目标决策问题.
在进行多方案的对比时,不同的决策目标,其峰值（理想值）往往可能出现在不同的方案中.即有可能出现这样的情况：总利润最高的方案,却不是资源回收效益最好的方案,这时对于决策就会出现无所适从的情况.
4. 优化过程及结果
4.1 基于系统论的思想和矿山技术指标整体动态优化的基本原理,以采选经济效益和资源综合回收效益为决策目标,在对各生产环节信息流进行系统调研的基础上,通过系统分析、系统设计,开发了可对白云鄂博铁矿矿石边界品位指标进行实时动态优化的软件系统.
4.2 在建立白云鄂博铁矿主、东矿边界品位指标和磁铁矿矿体储量、平均品位、磁铁矿综合入选品位和精矿品位、选比间动态变化关系模型和综合技术经济分析模型的基础上,采用模糊综合评判的多目标决策方法,对白云鄂博铁矿主、东矿磁铁矿矿石的边界品位指标进行了系统优化.
4.3 按目前较为合理的铁精矿平均价格进行测算,当边界品位为15%,采选的综合效益最佳.露采境界内613万吨贫磁铁矿全部可以利用.和现行20%的边界品位指标方案相比,预计可增产铁精矿91.55万吨.
4.4 国内外技术现状及发展趋势
（1）干式预选抛尾技术,对贫磁铁矿在原矿入磨前采用.发展方向：超细碎—湿式磁选抛尾技术.
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参考文献：
1、 一种ＰＳＯ和ＡＮＮ集成品位优化模型 摘要：利用粒子群算法(PSO)与神经网络(ANN)嵌套的技术(PSO－ANN)模拟矿山这个高度复杂和高度非线性的系统，来优化截止品位及入选品位。。
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