Граничная крупность классификации

Граница, по которой происходит разделение зерен минералов на крупные и мелкие, называется граничной крупностью классификации (о р, мм). Крупный продукт классификации принято называть песком, мелкий — сливом. [c.146]

Основные параметры классификаторов конструкции ВНИИГС приведены в табл. 111.26. Производительность и расход дополнительной воды указаны применительно к граничной крупности классификации —1,2 мм. [c.179]

На рис. 3 представлена схема известного сепаратора с восходящим потоком. Материал подается в восходящий поток настолько медленно, что поперечная скорость является несущественной Затем происходит уравновешивающая классификация. Для частицы граничной крупности сопротивление воздуха равно ее весу. Легкие частицы уносятся вверх, а тяжелые падают вниз. [c.554]

Чаще всего фракционирование осуществляется методами грохочения. При этом переделы классификации разрастаются в развитые технологические линии с многочисленными бункерами, питателями и конвейерами, и все, же в большинстве случаев не обеспечивают ожидаемой эффективности процесса. Главный недостаток грохочения заключается в том, что его разделительная способность резко падает при приближении граничной крупности разделения к 1 мм и практически приближается к нулю в областях разделения по классам крупности менее 0,5 мм, которые в наибольшей степени характерны для современной промышленной технологии. Материалы такой крупности наиболее целесообразно фракционировать в подвижных потоках. [c.4]

Он имеет диапазон разделения от 15 до 100 мкм. Граничную крупность разделения можно регулировать путем изменения угловой скорости вращающегося сепарирующего ротора, а также изменением расхода разделяющей среды. При производительности 1 т/ч (диаметр аппарата > = 1000 мм) достигается эффективность сепарации не менее 0,7 [120]. Это дает основание считать рассматриваемый классификатор лучшим среди всех существующих центробежных разделителей. Он применяется для классификации известняков, пластмасс и других целей, где требуется значительная производительность и необходимо разделение в области тонких классов. [c.24]

Диапазон фракционирования составляет 50—10000 мкм. Граничную крупность разделения можно варьировать изменением скорости потока и числа ступеней аппарата. Эффективность разделения по граничной крупности 400 мкм достигает 0,77 при десяти ступенях разделения и при расходной концентрации твердой фазы ц=3 кг/м [120]. На классификаторе типа Зигзаг можно достичь гораздо большей производительности, чем на равновесных аппаратах при одинаковых определяющих размерах, поскольку оптимальная скорость классификации на нем, соответствующая определенной граничной крупности разделения, в гораздо большей степени превышает скорость витания упомянутого класса. [c.37]

Все это свидетельствует о том, что нахождение скоростей витания частиц граничной крупности в условиях гравитационной классификации весьма затруднено из-за неопределенности, накладываемой на процесс всеми этими многочисленными случайными факторами. [c.72]

До последнего времени одним из определяющих факторов высокоэффективного разделения считается всемерная гомогенизация и ламинаризация условий классификации. На первый взгляд это представление кажется принципиально верным, однако практика свидетельствует, что аппараты, в которых реализуется специальным образом организованное торможение или ускорение дисперсного потока, увеличивают эффективность разделения в широком диапазоне граничных крупностей, по крайней мере в режимах развитой турбулентности. [c.74]

Рис. 43. Зависимость эффективности классификации гипсового щебня (2=4, =45°) от скорости потока воздуха и граничной крупности разделения

При переводе пересыпных полок из положения а=0° в положение а=22,5° происходит падение оптимальной эффективности практически для всех величин граничной крупности разделения [12]. При переводе пересыпных полок в положение а=45° оптимальная эффективность классификации для всех величин граничной крупности разделения достигает максимального значения. [c.85]

Результаты этих исследований свидетельствуют о том, что пневматическое разделение даже по повышенной граничной крупности в аппаратах ограниченной высоты способно обеспечить достаточно высокую эффективность классификации. Полученные результаты являются следствием совокупного действия следующих эффектов отвода материала от стенок в ядро потока, перевода процесса на неустановившиеся режимы движения и, что самое главное, одинакового силового воздействия потока на всех ступенях разделения. Не последнюю роль при этом играет поперечный ввод материала в восходящий поток воздуха на каждой ступени, что обеспечивает наиболее благоприятные условия для разделения твердых частиц по крупности. [c.87]

Для каждого класса имеет место определенная концентрация, превышение которой незначительно сказывается на изменении указанного параметра. Следует отметить, что все эти опыты проводились при постоянной скорости воздушного потока. При этом, как следует из рис. 51, с ростом концентрации наблюдалось падение граничной крупности разделения. Это свидетельствует о том, что во всем рассмотренном диапазоне концентраций имеет место классификация сыпучего материала. Однако при этом эффективность разделения несколько снижается, а также падает граничная крупность. Отсюда можно заключить, что при отсутствии жестких требований к качеству порошков разделение необходимо организовывать при повышенных концентрациях, что позволяет резко уменьшить габариты классифицирующего устройства. С целью сохранения значений граничной крупности нужно увеличивать скорость потока. При повышенных требованиях к качеству продуктов разделения работать следует при концентрациях материала, не превышающих 2,5 кг/м . [c.99]

Несовершенство методов количественной оценки завершенности процесса разделения явилось, очевидно, причиной возникновения способов непосредственного определения качества процесса без расчета его показателей. В связи с ограниченными возможностями такого рода определений они не позволяют фиксировать произвольные параметры процесса, а предназначены для нахождения условий наибольшей эффективности, позволяющих получить в обоих продуктах классификации фракционную разницу относительно некоторой граничной крупности разделения, максимально возможную для данного аппарата. [c.123]

Таким образом, по А. И. Поварову, частицы граничной крупности в оптимальном режиме делятся пропорционально выходам классификации, т. е. [c.124]

Рис. 59. Зависимость эффективности классификации от скорости потока воздуха для различных граничных крупностей разделения (2=4, =1)

Найденная зависимость позволяет сделать вывод о необходимой исчерпывающей информации о процессе. Такую предельную информацию можно получить, в принципе из одного опыта. Из результатов ситового анализа продуктов разделения опыта можно, восстановить весь график и по нему определить оптимальные и любые другие параметры классификации для произвольной граничной крупности разделения, рассчитать эффективность класси- [c.159]

Во-первых, при постоянном значении г]), т. е. для одного аппарата, зависимость (111) представляет собой константу. Это значит, что для одного аппарата соотнощение между площадью Тромпа и граничной крупностью разделения для различных классов крупности и различных режимов классификации есть величина постоянная. Соотношение (111) является наиболее общим параметром, отражающим разделительную способность конструкций, так как он инвариантен не только граничной крупности, но и составу исходного продукта. Задача получения такого параметра была сформулирована в предыдущей главе. Этот параметр не связан со способом реализации разделения, поэтому можно ожидать его справедливость не только для гравитационных, но и для других процессов разделения порошков, организуемых в режимах развитой турбулентности. [c.176]

Оптимальная скорость Шо не является скоростью витания частиц граничной крупности в аппарате, а является скоростью, обеспечивающей равномерное распределение этого класса в оба продукта классификации в зависимости от формы и протяженности канала, а также места подачи материала в аппарат. Значит, скорость витания или осаждения не определяет оптимальные условия разделения. Все это убедительно показывает, что оптимальная скорость разделения определяется не только свойствами твердых частиц и потока, но и конструкцией аппарата, что не всегда правильно понимается исследователями. [c.182]

Для материалов с плотностью, например, около 3000 кг/м , для которых в воздушном потоке граничной крупностью разделения является класс 45 мкм, в водной среде будет класс порядка 52 мм. Отсюда следует, что в водном потоке процесс идет в основном аналогично разделению особо мелких порошков в воздушной среде. Это значит, что все ранее выявленные закономерности для пневматической классификации являются непригодными для гидравлического разделения. Поэтому выявление расчетных методов и для этого случая представляет особый интерес. [c.212]

Термин особо тонкая классификация не подразумевает каких-либо общепринятых значений граничной крупности разделения. Однако по мере развития технологии классификации все чаще это понятие связывается с разделением по границе меныпе 10 мкм. [c.70]

Из неподвижных грохотов для мокрого грохочения можно выделить дуговые (рис. 7.35 г), где из пульпы, содержащей воду и исходный для классификации продукт, выделяются мелкие частицы через дугообразное сито под действием центробежных сил. Размер щели а в этих грохотах принимается в 1,5...2 раза большим номинальной граничной крупности разделения. Ориентировочная формула для расчета объемной производительности имеет вид [c.102]

В классификаторах гравитационного противоточного проходного типа (рис. 7.37 а, б) исходный материал в концентрированном состоянии подается в загрузочный патрубок и разделяется под действием противоположных сил веса и аэродинамического сопротивления. Классификатор на рис. 7.37 б позволяет повысить эффективность процесса за счет установки в зоне классификации местных сопротивлений, в частности пересыпных полок до уровня виброгрохотов при граничной крупности 0,1...3 мм [22] [c.103]

Пневмоклассификаторы имеют более широкие возможности регулирования параметров процесса, чем грохоты, где граничный размер идеальной классификации равен размеру ячеек сита и может только уменьшаться при одновременном снижении эффективности. В общем случае параметры пневмоклассификации регулируются изменением уровня сил тяжести и сил аэродинамического сопротивления, а также их взаимной ориентации (последнее сопряжено с потерей эффективности и применяется редко). В этом смысле наиболее эффективны центробежные классификаторы, поскольку в гравитационных аппаратах ускорение (плотность) сил равно ускорению свободного падения, т.е. постоянно. В центробежных аппаратах уровень массовых сил изменяют, меняя крутку потока, в первую очередь, за счет изменения угла установки закручивающих лопаток. Регулирование граничной крупности в проходных классификаторах за счет расхода несущего газа, как правило, имеет ограниченные пределы, так как этот расход обычно связан с установленным последовательно с классификатором другим технологическим оборудованием (вентилируемые мельницы, системы пылеулавливания). В циркуляционных классифи- [c.104]

Количественные характеристики процесса. Независимо от того, в какой технологической линии работает классификатор, предназначение его остается неизменным — разделять исходный продукт в соответствии с заданной граничной крупностью таким образом, чтобы получить максимально возможную фракционную разницу в продуктах классификации. [c.14]

Рпс. 11. Зависимость эффективности классификации от скорости потока воздуха и граничной крупности разделения для каскадного [c.74]

Рис. 23. Зависимость эффективности классификации (по новому методу) от содержания крупного материала в исходной смеси и различной граничной крупности разделения, полученная на каскадном классификаторе при г — 1

Центрифуги ОГШ предназначены для разделения суспензий с концентрацией твердой фазы от 1 до 40 объемн.%, крупностью частиц свыше 5 мкм и разностью плотностей твердой и жидкой фаз более 0,2 кг/дм , а также для гидравлической классификации суспензий по крупности твердых частиц. Классифицировать тяжелые материалы (различие плотности более 2 кг/дм ) можно по граничному размеру частиц, равному 2 мкм. [c.173]

Далстром (1949) был первым который провел детальное экспериментальное исследование эффективности работы гидроциклона. Для представления эффективности отделения твердого в гидроциклоне он использовал показатель с 5о — граничная крупность классификации. Несмотря на то что 5о, несомненно, является полезны.м показателем, представление полной эффективности классификации числом, характеризующим единственный размер частиц, не является в общем случае удовлетворительным, поскольку такое представление не описывает полный диапазон [c.95]

После введения необходимых изменении в заданные значения массового расхода и разгрузки мельницы были отобраны пробы слива гидроци.клона, в которых определили процентное содержание класса - -0,208 мм. Опробование показало, что граничная крупность классификации меньше обычной, это свидетельствует о необходимости увеличения заданной степени измельчения. [c.294]

До сего времени общепринятыми являются представления о том, что пневматическая классификация не дает приемлемой эффективности процесса, а аппараты для его осуществления должны иметь слишкохМ большие габариты [16, 37, 48, 60]. Этн предположения подтверждаются в основном только при реализации обычных методов организации процесса, основой которых является принцип уравновешивания потоками газа частиц граничной крупности разделения. Вместе с тем возможности пневматической классификации не исчерпываются лишь этим прпрщнпом. Прп изучении механизма разделения сыпучих материалов в потоках выявилась возможность высокоэффективного применения этого метода не только для тонкоизмельченных порошков, цо даже для более крупных материалов (до 5—7 мм) [И, 12, 43, 120]. [c.5]

Рис. 53. Зависимость эффективност классификации (по Ханкоку) от содержания крупнь Х фракций относительно различной граничной крупности разделения для каскадного классификатора при О) = 7,15 м/с

Для этого вернемся к рис. 53, где изображена зависимость эффективности, определенная по методу Хапкока, от состава исходного питания. По этой зависимости невозможно сделать какой-либо вывод о характере влияния состава на показатель разделения. Естественно, что при помощи такого критерия не представляется возможным и управление процессом. Причина такой не-формализацпи заключается в том, что, применяя критерий Ханкока для анализа результатов разделения относительной заданной граничной крупности, априори, хотим мы этого или нет, накладываем предварительные условия одинаковости поведения каждого из продуктов (мелкого и крупного) при классификации. [c.141]

Кривая разделения соверщенно однозначно показывает, что это далеко не так. Классы, дальще отстоящие от граничной крупности разделения, распределяются в продуктах классификации соверщенно в других пропорциях, чем прилежащие к пей. Поэтому изменение содержания крупного в исходной смеси за счет варьирования различными узкими классами, даже при условии Янсх— =сопз1, приводит к картине процесса, представленной на рис. 53. [c.141]

Результаты этого вывода весьма интересны. Онп показывают, что между новым критерием и кривыми фракционного разделения имеется жесткая функциональная связь, близкая той связи, которая была выявлена между кривыми разделеиия и критерием Ханкока. Однако здесь имеется и принципиальное различие. Для определения истинных оптимальных параметров с помощью нового критерия корректировка его производится в зависимости от граничной крупности разделения. Этот параметр является более. стабильным, чем параметр исходного состава, или вообще неизменным, поэтому новым критерием можно надежно оптимизировать процессы классификации. [c.148]

При дальнейшем увеличении скорости потока скорость частиц граничной крупности разделения, двигающихся вверх, увеличивается. Это приводит к уменьшению времени их пребывания в зоне классификации и падению эффективности процесса. Чем меньще граничная крупность разделения, тем при меньших скоростях потока в условиях классификации частицы граничной крупностп приобретают равновесную скорость. По мере возрастания граничной крупности разделения оптимумы смещаются в область повышенных скоростей. [c.194]

Уравнение, полученное Бредли и Пуллингом (см. табл. 1.2), учитывает особенности гидродинамики напорных гидроциклонов, влияющие на его сепарирующую способность затухание тангенциальных скоростей, наличие короткозамкнутого вихря в верхней части аппарата, а также влияние расхода шлама. Недостатком этого уравнения, как и многих других, выведенных для описания процесса классификации частиц ГДП, является то, что оно решено относительно граничной крупности частиц, в то время как при оценке эффективности осветления сточных вод необходимо определение их гидравли- [c.40]

На воздушном гравитационном каскадном классификаторе проводились опыты с изменением состава исходного питания. Исходный материал был предварительно разделен на узкие классы на наборе сит с ячейками 7, 5, 3, 2, 1, 0,5,0,25 мм. Из этих классов шихтовалась исходная смесь для опытов. Содержание каждого класса при этом изменялось в широких пределах, % 3,3, 6,7, 10, 12,5, 30, 50, 76,7, 100. Содержание остальных классов в каждом опыте принималось равномерно распределенным. Во всех опытах строго фиксировались и принимались постоянными как производительность питающего устройства, так и д ругие технологические и конструктивные параметры. На рис. 6 показана зависимость эффективности классификации (по Ханкоку) от содержания крупного материала в исходной смеси. Видно, что влияние состава на эффективность, выраженную по Ханкоку, довольно сложно и носит случайный характер. Последнее связано, очевидно, с тем, что эффективность, рассчитанная по одной граничной крупности, зависит не только от содержания зерен граничной крупности в смеси, но и от количества и соотношения зерен других классов. Таким образом, мы приходим к выводу, что формула Ханкока также не пригодна для оптимизации разделения в общем случае. Эта формула недостаточна, так как на результаты [c.39]

Выразить эффективность в функции величины крупности частиц возможно из следующих соображений. Пусть некоторое количество сыпучего материала, фракционная характеристика которого представлена на рис. 9 кривой АВС необходимо разделить на два продукта по граничной крупности х мм. При классификации исходного продукта на каком-либо разделительном устройстве можно предположить, что в общем случае состав мелкого продукта охарактеризуется некоторой кривой АРВу а состав крупного — кривой ЬМС. При этом часть мелких частиц может полностью попасть в мелкий продукт, а часть наиболее крупных — в крупный. Частицы промежуточных классов крупности от хх до Хо разделяются между двумя этими продуктами [c.58]

Ханкока и способу сопоставления кривых разделения и в то же время он дает количественную оценку процесса, инвариантную исходному составу сырья и граничной крупности. Таким образом, при помощи параметра полноты разделения удается объективно и количественно оценить разделительную способность аппарата для классификации полидисперсных материалов. [c.93]

Попробуем разобраться в причинах такой неформализации. Рассмотрим еще раз для этого конкретный акт разделения с фиксированным исходным составом (см. рис. 10, а). Применяя критерий Ханкока для оценки результатов разделения исходной смеси на два продукта относительно заданной граничной крупности, мы априори, хотим этого или нет, накладываем предварительные условия, что каждый из продуктов (и мелкий и крупный) ведет себя в условиях разделения одинаково. Кривая разделения показывает, что это далеко не так. Продукты классов , дальше отстоящих от границы разделения, извлекаются совершенно в других пропорциях, чем прилежащие к этой границе. Поэтому изменение содержания крупного в исходной смеси в результате изменения различных узких классов, даже при условии = = onst, приводит к зависимости, представленной на рис. 6. Разрешить это противоречие можно, очевидно, в том случае, если эффективность оценивать не по составам продуктов классификации, а по кривым разделения. [c.98]

В литературе можно встретить другие фадации месторождений. Это связано с тем, что до 1983 г. в СССР классификация месторождений проводилась по величине геологических запасов и граничные значения месторождений в той или иной категории были другими средние 10-50, крупные 50-100, крупнейшие 100-500, гигантские 500—1000, уникальные более 1000 (нефти в млн т, газа в млрд м ). В США выделяются другие категории по крупности месторождений А, В, С, D, Е, F, причем граничные значения их несравненно ниже. Например, к категории D относятся месторождения с извлекаемыми запасами нефти 0,135-1,35 млн т, газа 0,17—1,7 млрд м гигантскими считаются месторождения нефти с извлекаемыми запасами свыше 13,5 млн т (100 млн баррелей), газа — свыше 1,7 млрд м (60 млрд фут ). [c.322]

Получить в один прием тонкий слив при крупном питании с характеристикой, близкой к прямолинейной, очень трудно 1ребу ся неречистка слива первого приема классификации или применение схем с частичной циркуляцией слива. Когда содержание в питании частиц, близких по крупности к граничной ( трудные зерна ), мало, тонкий слив может быть получен в гидроциклонах больших размеров. [c.54]

Анализ показал, что это выражение, хотя и более точно характеризует понятие граничное зерно по сравнению с формулами (82) и (83), справедливо лишь в частном случае. Для доказательства этого попытаемся подойти к нахождению величины граничного зерна, исходя из анализа существа классификации в наиболее общем виде. Известно, что условие оптимальности можно получить, приравняв нулю первую производную от выражения эффективности по величине крупности разделения. В предыдущей главе было определено, что наиболее полно смыслу задач классификации соответствует критерий Ханкока. Поэтому проведем анализ с использованием выражений (21) и (22). И хотя трудно ожидать при этом получения универсальной зависимости для условий оптимальности (вследствие выявленных недостатков [c.57]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология