一种全自动物料粒度检测方法技术

技术编号:27214138 阅读:33 留言:0更新日期:2021-02-04 11:30
本发明专利技术涉及一种全自动物料粒度检测方法,包括:料流检测,取样,选取筛分模式,筛分,称重,计算等步骤。本发明专利技术提供的全自动物料粒度检测方法,所使用设备结构简单,易实现,制造成本较低,使用效果好。同时,该系统制造参照国标要求,料流全截面取样、代表性好,筛分效果、称量精准、计算方法合理、检测数据准确,不仅可以用于钢铁企业生产过程样品的粒度检测,还可用于进厂物料(粒度数据)的结算;同时也可用于其它行业的物料粒度检测。它行业的物料粒度检测。它行业的物料粒度检测。

【技术实现步骤摘要】
一种全自动物料粒度检测方法


[0001]本专利技术涉及一种全自动物料粒度检测方法,属于冶金铁矿石检测


技术介绍

[0002]铁矿石、烧结矿、球团矿是高炉冶炼铁水的主要原料,除成分外,其物理性能指标如转鼓指数、粒度等也是重要的指标之一。这些指标的好坏会直接影响高炉透气性,从而对高炉的稳定生产和炉况影响较大。通常情况下,铁矿石块矿、球团矿、烧结矿加入高炉前都必须经过筛分(一般铁矿石块矿>5mm,球团矿>6.3mm),才可使用;对于外购进厂含铁物料的筛分地点往往在码头(水运)或料场附近(车运),其物料水分特性、筛分设备条件对筛分作业影响较大,因此许多企业对工业筛分后的物料进行粒度检测,以确保入炉含铁物料的粒度质量。以铁矿石块矿(5mm筛分)为例,由于含铁物料先经过8mm工业筛分,然后再对筛分后铁矿石进行粒度检测(正常情况下,其实际<5mm的粒级试料比例集中在 2-5%,两粒级试料质量相差很大),因此粒度检测时对称量、筛分两个环节要求很高。根据GB/T 10322.7-2016铁矿石和直接还原铁粒度分布的筛分测定要求,“任何一个筛子装载的样品质量,受筛上残留质量有关条件的限制并避免不应有的破碎。必要时,可将一份样品分几次进行筛分,结果应综合计算”。
[0003]现有技术存在取样量大、筛分效率不高、水分含量的影响未能去除,从而导致粒度数据偏差的问题,这与国标的要求相去甚远,使用效果很难完全达到检测要求。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决技术问题是:克服上述技术的缺点,提供一种采用了干湿料两种粒度计算方法、控制单次筛分试料量及科学的称量计算方式的全自动物料粒度检测方法。
[0005]为了解决上述技术问题,本专利技术提出的技术方案是:采用一种大粒级比试料全自动在线粒度检测装置,该装置包括:采样机、承接所述采样机取样的试样总量斗称、布置在所述试样总量斗称的阀门下方的可逆皮带机、布置在所述可逆皮带机两端的干筛筛分器和湿筛筛分器;所述干筛筛分器包括布置在所述可逆皮带机一端下方的干筛筛分装置、分别布置在所述干筛筛分装置两端下方的干筛大粒级斗称和干筛小粒级斗称,以及连接所述干筛大粒级斗称和干筛小粒级斗称的卸料管道;所述湿筛筛分器包括布置在所述可逆皮带机另一端下方的湿筛筛分装置、分别布置在所述湿筛筛分装置两端下方的湿筛大粒级斗称和湿筛小粒级通道,以及连接所述湿筛大粒级斗称和湿筛小粒级通道的卸料管道;所述可逆皮带机的两端均装有皮带机称重传感器;所述采样机布置在上料主皮带的前端,并能够在上料主皮带所运载的物料中进行取样,该方法包括如下步骤:
[0006](1)所述上料主皮带机开展生产作业,运输工业筛分后块矿;
[0007](2)所述上料主皮带将所述块矿运至所述采样机,所述采样机取样作业采取试料,并投入所述试样总量斗称,所述试样总量斗称测量试料的质量;测量完成后,通过阀门将试料投放至所述可逆皮带机;
[0008](3)根据试料含水情况采用干筛模式或湿筛模式;
[0009]干筛模式时,所述可逆皮带机正转,将试料送至干筛模式筛分器;所述干筛模式筛分器运行,对试料进行筛分,并分别通过干筛大粒级斗称和干筛小粒级斗称测量大粒级试料质量和小料级试料质量;
[0010]湿筛模式时,所述可逆皮带机反转,将试料送至湿筛模式筛分器;所述湿筛模式筛分器运行,对试料进行筛分,大粒级试料通过湿筛大粒级斗称测量大粒级试料质量,小粒级试料通过湿筛小粒级通道以及卸料管道卸料;
[0011](4)当斗称上物料质量达到称的称量上限时,干筛大粒级斗称、干筛小粒级斗称,湿筛大粒级斗称均通过卸料管道卸载其中所容纳的试料;
[0012](5)将试料筛分、称量完成后,计算小粒级物料粒度;
[0013]其中干筛模式采用计算公式为:
[0014]小粒级试料粒度=小粒级试料质量/(小粒级试料质量+大粒级试料质量);
[0015]湿筛模式采用计算公式为:
[0016]小粒级试料粒度=(试料质量-大粒级试料质量)/试料质量。
[0017]上述方案进一步的改进在于:所述小粒级试料粒度是颗粒小于5mm粒级试料粒度;所述大粒级试料粒度是颗粒大于5mm粒级试料粒度。
[0018]上述方案进一步的改进在于:所述试样总量斗称、小粒级斗称和筛分装置上均装有振动器。
[0019]上述方案进一步的改进在于:所述可逆皮带机上,在所述试样总量斗称对应位置两旁具有整形装置。
[0020]上述方案进一步的改进在于:所述采样机实施料流全截面采样作业。
[0021]上述方案进一步的改进在于:所述试料的含水量大于4%或物料表面有明水现象,采用湿筛模式;否则采用干筛模式。
[0022]上述方案进一步的改进在于:称量和计算的详细步骤和方法包括:
[0023](1)所述的称量筛分后试样质量时采用尽少次数称量方式和合量称量法,即每次筛分后分别称量本次筛分的大、小粒级试样质量,试样质量为本次筛分和前n次筛分试样的总质量。当试样质量接近称的有效量程范围上限时,需将称上的试样卸掉,再进行下一次筛分后试样的称量;
[0024](2)所述的计算试样粒度时采用差减法分别计算单次筛分的各粒级的重量、累计总重量、单次粒级百分比和累计粒级质量百分比(即该次取样试料的粒级百分比)。第一次筛分的试样粒级为:W
1小
/(W
1小
+W
1大

);第二次筛分的试样粒级为: (W
2小-W
1小
)/[(W
2小
+W
2大

)-(W
1小
+W
1大

)]′
),2次筛分累计的试样粒级为:W
2小
/(W
2小
+W
2大

);依此类推最后一次筛分(n次)的试样粒级为(W
n小-W
n-1小
)/[(W
n小
+W
n大

)
ꢀ-
(W
n-1小
+W
n-1大

)],第n次筛分累计的试样粒级为:W
n小
/(W
n小
+W
n大

);倘若中间有卸料,计算时需将同粒级卸料前的总质量和再次接料后的质量相加。
[0025]本专利技术提供的全自动物料粒度检测方法,所使用设备结构简单,易实现,制造成本较低,使用效果好。同时,该系统制造参照国标要求,料流全截面取样、代表性好,筛分效果、称量精准、检测数据准确,不仅可以用于钢铁企业生产过程样品的粒度检测,还可用于进厂物料(粒度数据)的结算。本专利技术提供的全自动物料粒度检测方法可适用于其它行业的相关
物料的粒度检测,如矿石、耐火材料、合金等,具有很好的实用价值和推广价值。
附图说明
[0026]下面结合附图对本专利技术作进一步说明。本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种全自动物料粒度检测方法,其特征在于,采用一种大粒级比试料全自动在线粒度检测装置,该装置包括:采样机、承接所述采样机取样的试样总量斗称、布置在所述试样总量斗称的阀门下方的可逆皮带机、布置在所述可逆皮带机两端的干筛筛分器和湿筛筛分器;所述干筛筛分器包括布置在所述可逆皮带机一端下方的干筛筛分装置、分别布置在所述干筛筛分装置两端下方的干筛大粒级斗称和干筛小粒级斗称,以及连接所述干筛大粒级斗称和干筛小粒级斗称的卸料管道;所述湿筛筛分器包括布置在所述可逆皮带机另一端下方的湿筛筛分装置、分别布置在所述湿筛筛分装置两端下方的湿筛大粒级斗称和湿筛小粒级通道,以及连接所述湿筛大粒级斗称和湿筛小粒级通道的卸料管道;所述可逆皮带机的两端均装有皮带机称重传感器;所述采样机布置在上料主皮带的前端,并能够在上料主皮带所运载的物料中进行取样,该方法包括如下步骤:(1)所述上料主皮带机开展生产作业,运输工业筛分后的块矿;(2)所述上料主皮带将所述块矿运至所述采样机,所述采样机取样作业采取试料,并投入所述试样总量斗称,所述试样总量斗称测量试料的质量;测量完成后,通过阀门将试料投放至所述可逆皮带机;(3)根据试料含水情况采用干筛模式或湿筛模式;干筛模式时,所述可逆皮带机正转,将试料送至干筛模式筛分器;所述干筛模式筛分器运行,对试料进行筛分,并分别通过干筛大粒级斗称和干筛小粒级斗称测量大粒级试料质量和小料级试料质量;湿筛模式时,所述可逆皮带机反转,将试料送至湿筛模式筛分器;所述湿筛模式筛分器运行,对试料进行筛分,大粒级试料通过湿筛大粒级斗称测量大粒级试料质量,小粒级试料通过湿筛小粒级通道以及卸料管道卸料;(4)当斗称上物料质量达到称的称量上限时,干筛大粒级斗称、干筛小粒级斗称,湿筛大粒级斗称均通过卸料管道卸载其中所容纳的试料;(5)将试料筛分、称量完成后,计算小粒级试料粒度;其中干筛模式采用计算公式为:小粒级试料粒度=小粒级试料质量/(小粒级试料质量+大粒级试料质量);湿筛模式采用计算公式为:小粒级试料粒度=(试料质量-大粒级试料质量)/试料质量。2.根据权利要求1所述的全自动物料粒度检测方法,其特征在于:所述小粒级试料粒度是颗粒小于5mm粒级试料质量百分比;所述大粒级试料粒度是颗粒大于5mm粒级试料质量百分比。3.根据权利要求1所述的全自动物料粒度检测方法,其特征在于:所述试样总量斗称、小粒级斗称和筛分装置上均...

【专利技术属性】
技术研发人员:林学武戴红薛莹霍一君贺萍石开华申健
申请(专利权)人:上海梅山钢铁股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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