Швець Д. В. Автоматизоване керування процесом подрібнення залізистих кварцитів з визначенням їх властивостей ядернофізичними та магнітометричними методами

English version

Дисертація на здобуття ступеня кандидата наук

Державний реєстраційний номер

0424U000123

Облікова картка дисертації

0424U000123.pdf

Здобувач

Спеціальність

  • 05.13.07 - Автоматизація процесів керування

20-06-2024

Спеціалізована вчена рада

Д 09.052.03

Криворізький національний університет

Анотація

У дисертаційній роботі, яка є завершеною науково-дослідною роботою, вирішено актуальне наукове завдання дослідження та розробки методів автоматизації технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини на основі визначення її хіміко-мінералогічних властивостей з використанням методів оперативного контролю. Вперше запропоновано синергію ядернофізичних та магнітометричних методів контролю вмісту заліза у вхідній залізорудній сировині, що дозволяє отримувати дані про вміст як магнітного, так і загального заліза в руді, та підвищує інформативність технологічного процесу подрібнення. Об'єкт дослідження – процес автоматизованого керування першою стадією технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини рудозбагачувальної фабрики. Мета дисертаційної роботи – підвищенні ефективності переробки залізорудної сировини на першій стадії технологічного процесу подрібнення на основі побудови системи автоматизованого керування процесом переробки залізорудної сировини шляхом оперативного контролю хіміко-мінералогічних властивостей залізорудної сировини в умовах їх стохастичності з використанням ядернофізичних та магнітометричних методів. Для вирішення поставлених завдань у праці використані: аналіз вітчизняного та зарубіжного досвіду; систематизація наявних підходів та методів оптимізації технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини для обґрунтування актуальності, мети та завдань дослідження; методи математичної статистики для опрацювання результатів експериментів; методи системного аналізу та методи оптимального керування при розробленні алгоритмів керування технологічним процесом подрібнення залізорудної сировини; комп'ютерні інформаційні технології для моделювання технологічного процесу подрібнення з використанням апарату нечіткої логіки. Розроблено математичну модель І стадії технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини з урахуванням властивостей залізної руди – вмісту корисного компоненту і її міцності. Запропонована математична модель дозволяє враховувати стан протікання технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини та дає можливість враховувати час транспортного запізнення перероблюваної руди. Мультиплікативна структура моделі дозволяє забезпечити її структурну стійкість при випадкових збуреннях змінних, а також дає можливість додавання нових змінних при використанні нових датчиків та пристроїв контролю технологічного процесу подрібнення. Проведено моделювання І стадії технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини із застосуванням теоретико-імовірнісного підходу, що дало можливість оцінити імовірнісні властивості вихідних змінних І стадії технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини, пов'язавши їх із стохастичністю властивостей ЗРС, що надходить на переробку. Розроблено інформаційно-вимірювальну систему оперативного контролю хіміко-мінералогічних властивостей залізорудної сировини та керування І стадією технологічного процесу подрібнення рудозбагачувальної фабрики ПАТ «АрселорМіттал Кривий Ріг», яка дозволяє стабілізувати щільнісні характеристики зливу класифікатора, зменшити до 2,7% втрати заліза у хвости збагачення на першій стадії магнітної сепарації, зменшити коливання вмісту заліза в концентраті до 3,5%, що дає можливість підвищити якість концентрату на 1%/ Розроблений комплекс науково-технічних рішень дозволяє забезпечити виконання вимог, що встановлюються до кінцевого продукту рудозбагачувальних фабрик – залізорудного концентрату – підвищення його якості за рахунок стабілізації щільності зливу класифікатора і зменшення коливання вмісту заліза в промпродукті.

Читати повністю

Публікації

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.

Читати повністю

Схожі дисертації

0424U000121

Славінський Дмитро В'ячеславович

Автоматизація процесу керування моторизованим респіратором на основі регулювання циклічних потоків

0423U100160

Ситніков Олексій Володимирович

Моделювання та автоматичне керування тепловим режимом скловарної печі ванного типу

0523U100075

Юхимчук Марія Сергіївна

Децентралізоване координаційне керування розподіленими кібер-фізичними системами з багатозональними тепловими об’єктами

0522U100118

Козлов Олексій Валерійович

Методи та моделі оптимізаційно-орієнтованого синтезу для удосконалення інтелектуальних систем керування нелінійними динамічними об’єктами.

0522U100053

Котов Ігор Анатолійович

Автоматизація процесів антикризового диспетчерського керування енергосистемами гірничо-металургійного комплексу на основі еволюційної інкорпорації професійних онтологій