Shvets D. Automated control of ferruginous quartzites grinding process with determination of its properties using nuclear-physical and magnetometric methods

Українська версія

Thesis for the degree of Candidate of Sciences (CSc)

State registration number

0424U000123

Thesis Registration Form

0424U000123.pdf

Applicant for

Specialization

  • 05.13.07 - Автоматизація процесів керування

20-06-2024

Specialized Academic Board

Д 09.052.03

Kryvyi Rih National University

Essay

The dissertation presents completed scientific research that addresses the pressing task of developing methods to automate the technological process of grinding iron ore raw materials. This was achieved by determining the chemical and mineralogical properties of the materials through methods of operational control. For the first time, the synergy between nuclear physics and magnetometric methods for controlling iron content in the initial iron ore raw material is proposed. This approach allows for the acquisition of data on both the magnetic and total iron content in the ore, thereby increasing the informational value of the grinding process. The object of the dissertation is the process of automated control at the first stage of the grinding process of iron ore raw materials at an ore dressing plant. The purpose of the dissertation is to enhance the efficiency of iron ore processing during the initial grinding stage. This is achieved by developing an automated control system that manages the processing of iron ore raw materials through operational control of their chemical and mineralogical properties, considering their stochastic nature using nuclear physics and magnetometric methods. To address these tasks, the following approaches were employed: analysis of domestic and foreign experiences; systematization of existing approaches and optimization methods for the grinding process to substantiate the relevance, purpose, and objectives of the study; use of mathematical statistics methods for processing experimental results; application of system analysis and optimal control methods in the development of control algorithms for the grinding process; and the use of computer information technologies for modeling the grinding process using fuzzy logic. A mathematical model of the first stage of the technological process of iron ore raw materials grinding has been developed, taking into account the properties of iron ore, i.e., the content of a useful component and its strength. The proposed mathematical model accommodates the state of the technological process of iron ore raw materials grinding and makes it possible to take into account the time of transportation delay of the processed ore. The multiplicative structure of the model ensures its structural stability under random perturbations of variables and also makes it possible to add new variables when using new sensors and devices for monitoring the grinding process state. Modeling of the first stage technological process of iron ore raw materials grinding using a theoretical and probabilistic approach made it possible to estimate the probabilistic properties of the output variables of the first stage technological process of iron ore raw materials grinding, linking them to the stochasticity of the properties of iron ore raw materials fed for processing. Information and measuring system for operational control of chemical and mineralogical properties of iron ore raw materials and control of the first stage of the grinding process at the ore dressing plant of PJSC ArcelorMittal Kryvyi Rih was developed, which allows stabilizing the density characteristics of the classifier drain, reducing iron losses in the tailings at the first stage of magnetic separation by up to 2.7%, and reducing fluctuations in the iron content in the concentrate by up to 3.5%, which makes it possible to improve the quality of the concentrate by 1%. The developed set of scientific and technical solutions makes it possible to meet the requirements set for the end product of ore processing plants - iron ore concentrate - by improving its quality by stabilizing the density of the classifier drain and reducing fluctuations in the iron content of the middlings.

Read more

Research papers

1. Azaryan A., Gritsenko A., Trachuk A., Shvets D. Development of the method to operatively control quality of iron ore raw materials at open and underground extraction. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 5, № 5(95). P. 13–19. URL: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.144003. (SCOPUS)

2. Azaryan A., Gritsenko A., Trachuk A., Serebrenikov V., Shvets D. Using the intensity of absorbed gamma radiation to control the content of iron in ore. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2019. Vol. 3, № 5(99). P. 29–35. URL: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.170341. (SCOPUS)

3. Швець Д. В. Синтез математичної моделі технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини з урахуванням її хіміко-мінералогічних характеристик на рудозбагачувальних фабриках. Гірничий вісник. 2020. № 107. С. 83–90. URL: https://doi.org/10.31721/2306-5435-2020-1-107-83-90.

4. Shvets D. V. Theoretical-probability approach to analyse the iron ore grinding process. Гірничий вісник. 2021. № 109. С. 111–117. URL: https://doi.org/10.31721/2306-5435-2021-1-109-111-117.

5. Shvets D. V. Iron ore grinding process at the concentrating plant under fuzzy and incomplete parameters. Вісник Криворізького національного університету. 2021. № 53. С. 163–169. URL: https://doi.org/10.31721/2306- 5451-2022-1-53-163-169.

6. Швець Д. В. Автоматизоване керування процесами подрібнення і класифікації залізорудної сировини на основі визначення її міцності. Гірничий вісник. 2022. № 110. С. 146–150. URL: https://doi.org/10.31721/2306-5435-2022- 1-110-146-150.

7. Shvets D. V. Mathematical model for controlling the classification process of crushed iron raw materials using fuzzy logic. Вісник Криворізького національного університету. 2022. № 55. С. 156–163. URL: https://doi.org/10.31721/2306-5451- 2022-1-55-156-163.

8. Азарян А. А., Швець Д. В., Карабут Н. О. Шляхи підвищення точності контролю якості мінеральної сировини гамма-гамма методом. Розвиток промисловості та суспільства : матеріали міжнар. наук.-техн. конф., м. Кривий Ріг. 2020. С. 256.

9. Азарян A. А., Швець Д. В., Карабут Н. О. Розробка математичної моделі технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини на рудозбагачувальних фабриках. Science, society, education: topical issues and development prospects : Abstracts of the 5th International scientific and practical conference. Харків, 2020. С. 21–27.

10. Азарян А. А., Швець Д. В., Карабут Н. О., Крапивний Н. С. Підвищення точності гамма-методу для визначення хіміко-мінералогічних характеристик залізорудної сировини. Modern Science And Practice : Abstracts of XV International Scientific and Practical Conference, Varna. 2020. С. 274–276.

11. Швець Д. В., Карабут Н. О., Крапивний Н. С., Азарян А. А. Розробка математичної моделі взаємодії гамма-випромінювання з залізорудною сировиною для визначення її хіміко-мінералогічних характеристик. Наука, освіта, суспільство очима молодих : ХІІI Міжнар. науково-практ. конф. здобувачів вищої освіти і молодих науковців, м. Рівне, 26 трав. 2020 р. С. 299–300.

12. Швець Д. В. Формалізація структури математичної моделі першої стадії технологічного процесу переробки залізної руди з урахуванням нечітких параметрів. Комп’ютерні інтелектуальні системи та мережі (КІСМ) : XVI Всеукр. науково-практ. конф., м. Кривий Ріг, 2023. С. 240–241.

13. Shvets D. V. Analysis of operational control methods of iron ore chemical and mineralogical characteristics. Розвиток промисловості та суспільства : матеріали міжнар. наук.-техн. конф., м. Кривий Ріг, 24–26 трав. 2023 р. С. 250.

14. Azaryan A., Pikilnyak A., Shvets D. Complex automation system of iron ore preparation for beneficiation. Metallurgical and Mining Industry. 2015. № 8. P. 64–66. URL: https://www.metaljournal.com.ua/assets/Journal/english- edition/MMI_2015_8/ 011Azaryan.pdf. (SCOPUS)

15. Швець Д. В. Розробка системи стабілізації масової долі заліза магнітного у зливі класифікатора та дослідження можливості автоматизації процесу подрібнення залізної руди та підготовки її до збагачення. Якість мінеральної сировини. Кривий Ріг, 2014. С. 252–264.

16. Azaryan A. A., Gritsenko A. N., Trachuk A. A., Serebrenikov V. M., Shvets D. V. Model of absorbed gamma radiation in the interaction with rock formation. IAES International Journal of Robotics and Automation (IJRA). 2019. Vol. 8. №. 4. P. 269. URL: https://doi.org/10.11591/ijra.v8i4.pp269-276.

Read more

Similar theses

0424U000121

Dmytro Slavinskyi

Automation of the control process for the motorized respirator based on the regulation of cyclic flows

0423U100160

Olexiy Sytnikov

Modeling and automatic control of the thermal regime of a bath-type glass furnace

0523U100075

Yukhymchuk Mariia S.

Decentralized coordinated control of distributed cyber-physical systems with multi-zone thermal objects

0522U100118

Kozlov Oleksii V.

Methods and models of optimization-oriented synthesis for the improvement of intelligent control systems of nonlinear dynamic objects.

0522U100053

Igor A. Kotov

Automation of emergency dispatch control processes for power systems of the mining and metallurgical complex on the basis of evolutionary incorporation of professional ontologies