基于响应曲面法的低阶煤浮选药剂条件优化.pdf

Series No.568October 2023 金 属 矿 山METAL MINE 总 第568 期2023 年第 10 期收稿日期 2023-02-28基金项目 国家自然科学基金项目(编号:52174265,52274278,51920105007)。作者简介 成宇龙(2000),男,硕士研究生。通信作者 邢耀文(1989),男,教授,博士研究生导师。基于响应曲面法的低阶煤浮选药剂条件优化成宇龙1,2 史文庆1,2 邢耀文1 桂夏辉1 赵庆民3 李太友4 梁兴国4(1.炼焦煤资源绿色开发全国重点实验室,江苏 徐州 221116;2.中国矿业大学化工学院,江苏 徐州 221116;3.枣庄矿业集团有限责任公司,山东 枣庄 277000;4.天津美腾科技有限公司,天津 300380)摘 要 随着优质煤炭资源的枯竭,低阶煤因其储量大、开采成本低等特点,在能源供应和工业生产中越来越受重视。目前采用高效浮选药剂强化低阶煤回收已被广泛报道,但普遍局限于单一药剂种类对低阶煤浮选效果的研究,未考虑捕收剂与起泡剂的交互作用对煤泥浮选过程的影响。为探究浮选药剂间交互作用,实现最佳的浮选药剂调控,应用 Box-Behnken 响应曲面设计对转龙湾低阶煤泥浮选试验进行了方案设计和条件优化,分析了捕收剂中极性组分占比、捕收剂用量及起泡剂用量等因素对浮选精煤产率和浮选完善指标的影响规律,最后通过模型优化得到了最佳浮选用药条件。结果表明:捕收剂用量、起泡剂用量对精煤产率及浮选完善指标的影响极为显著,捕收剂中极性组分占比对精煤产率的影响有统计学差异,捕收剂与起泡剂间的交互作用对浮选完善指标的影响有统计学差异。各因素对精煤产率和浮选完善指标的影响大小顺序为:起泡剂用量捕收剂用量捕收剂中极性组分占比。最佳药剂条件为起泡剂用量 501.87 g/t、捕收剂用量 1 500 g/t 及捕收剂中极性组分占比 42.88%,在该条件下精煤产率和浮选完善指标分别为 88.72%、56.27%,与预测值 92.03%、58.25%基本吻合。同时该方法可进行捕收剂减量药剂条件优化,实现技术指标与经济效益的精准把控。关键词 响应曲面 低阶煤 浮选 药剂制度 交互作用 中图分类号TD923,TD94 文献标志码A 文章编号1001-1250(2023)-10-119-08DOI 10.19614/ki.jsks.202310017Optimization of Flotation Reagents Condition for Low-rank Coal by Response Surface Methodology CHENG Yulong1,2 SHI Wenqing1,2 XING Yaowen1 GUI Xiahui1 ZHAO Qingmin3LI Taiyou4 LIANG Xingguo4(1.State Key Laboratory of Coking Coal Resources Green Exploitation,Xuzhou 221116,China;2.School of Chemical Engineering and Technology,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China;3.Zaozhuang Mining Group Co.,Ltd.,Zaozhuang 277000,China;4.Tianjin Meiteng Technology Co.,Ltd.,Tianjin 300380,China)Abstract With the exhaustion of high quality coal resources,low-rank coal plays more essential role in energy supply and industrial production due to its large reserves and low mining cost.At present,the application of high-efficiency flotation reagents to enhance the recovery of low-rank coal has been widely reported,but it is generally limited to the intensification of the flotation effect of low-rank coal by a single type of reagent,and the effect of the interaction between collector and frother on the flotation process is not considered.In order to explore the interaction between flotation reagents and achieve precise modula-tion of flotation reagents,the Box-Behnken response surface methodology was used to design and optimize the flotation test of Zhuanlongwan low-rank coal slime.The effects of the proportion of polar components in the collector,the dosage of the collec-tor,the dosage of the frother and the interactions on the yield of flotation concentrate and the flotation efficiency index were an-alyzed.The optimal flotation conditions were obtained through model optimization.The results show that the dosage of collector and frother reagent has an extremely significant effect on the yield of concentrate and the flotation efficiency index.The propor-tion of polar components in the collector has a statistical difference on the yield of concentrate.The interaction between collec-tor and frother has a statistical difference on the flotation perfection index.The effect of various factors on the yield of concen-trate and flotation efficiency index is:frother dosage collector dosage proportion of polar components in collector.The opti-mum reagent conditions were as follows:the dosage of frother was 501.87 g/t,the dosage of collector was 1 500 g/t,and the proportion of polar components in collector was 42.88%.Under these conditions,the yield of concentrate and flotation efficien-911cy index were 88.72%and 56.27%,respectively,which were basically consistent with the predicted values of 92.03%and 58.25%.The method can optimize the reagents conditions when collector decreases to achieve accurate control of technical in-dicators and economic benefits.Keywords response surface methodology,low-rank coal,flotation,reagent system,interaction effect 煤炭是我国的主体能源,2022 年全国煤炭产量45.6 亿 t,在一次能源消费中占比高达 56%1,是我国的基础能源和重要工业原料,是确保我国能源安全的坚实基础。随着优质炼焦煤资源的日益枯竭,占我国煤炭储量 40%的低阶煤的分选加工受到越来越多的关注2,由于综合机械化采煤技术的发展及选煤厂破碎设备、重介旋流器的应用,低阶煤分选过程中不可避免地带入大量原生、次生煤泥。浮选作为目前工业生产中分选细粒煤泥最广泛、最有效的方法,在低阶煤泥处理过程中存在着效率低、药耗量大、可浮性差的问题3。低阶煤难浮一方面是因为亲水性含氧官能团的存在使煤粒表面易与水分子形成氢键,在部分表面形成间歇水化膜,传统烃油类药剂难以突破吸附至煤粒亲水表面,无法实现油膜在表面的铺展4-6,疏水程度不足,难以被气泡捕捉上浮。另一方面,低阶煤表面发达的裂缝孔隙结构会导致水分子渗透其中,进一步加剧煤粒表面亲水性7-8,且孔隙易吸附药剂并渗入煤粒内9-10,显著增加低阶煤浮选药耗。学者针对适配低阶煤表面特性的浮选药剂做了大量工作,如进行极性-非极性药剂的复配、选用含极性基团的高效浮选药剂等。刘泽晨11研究了不同种类烃油-羧酸复配捕收剂对低阶煤的浮选强化机理,安茂燕12探明了脂肪酸与烃油对低阶煤浮选的协同作用,郝烨生13对比了不同酯基位置及不同饱和度酯类捕收剂对低阶煤泥的浮选效果并揭示了其作用机理。适用于低阶煤的复配药剂通常由非极性烃类油与极性药剂组成。具有含氧官能团的极性药剂能与低阶煤表面水化膜以氢键键合,其外侧烃链使低阶煤亲水表面疏水化14,极性药剂与烃类油复配使用时,两种捕收剂分子协同作用,形成强的分子间作用力12,同时可促进烃类油在煤粒表面的铺展扩散15。然而由于表面发达的裂缝孔隙,即使使用极性-非极性复配药剂,低阶煤泥浮选药耗仍显著高于炼焦用煤10。有学者提出孔隙填充16、孔隙压缩17等表面预处理方法改变低阶煤孔隙结构以避免浮选药剂的渗透,但在实际工业现场的应用仍存在较大的局限性。因此,着眼于浮选药剂间的交互作用,通过调节浮选药剂配比与用量,优化低阶煤浮选药剂条件,实现浮选过程强化更具有现实意义。本研究采用响应曲面法的 Box-Behnken 试验设计对低阶煤浮选用药进行方案设计与优化,探究适配转龙湾长焰煤的最佳浮选药剂条件。1 试验材料与试验方法1.1 试验材料试验所用的煤样取自兖州煤业股份有限公司转龙湾煤矿的低阶煤。将煤样自然晾干、破碎并检查筛分制备得到-0.5 mm 煤泥。按照 GB/T 2122008煤的工业分析方法和 GB/T 313912015煤的元素分析,对煤样的组成进行分析,结果见表 1。由表1 可知,该煤样的空气干燥基灰分为 19.18%,氧元素的含量为 14.84%。表 1 煤样工业分析和元素分析结果Table 1 Result of proximate and elementary analysis%工业分析MadAadVdafFCdaf6.0519.18 35.4064.60元素分析St,adCadHadOadNad0.4879.014.6814.840.99 使用 Quanta TM250 扫描电子显微镜(SEM)观测煤样表面形貌,通过高能电子束在煤样表面扫描获取形貌图像,如图 1 所示。煤样表面存在明显的孔隙和裂缝,含水孔隙、裂缝显著增加表面亲水性,且浮选过程中,浮选药剂会渗透于煤粒的孔隙、裂缝中。煤样面扫及单元素分布见图2。煤样表面存在着 C、O、Si、Al 等元素,且 Si、Al 元素在煤样表面的分布高度吻合,且在 O 元素分布图中有所对应,这主要是以无机矿物质形式存在的氧元素;而 O 元素的分布与 C 元素的分布也有一定的相关度,说明 O 元素也以含氧官能团的形式存在于煤样表面。为进一步获取煤样的表面官能团分布,对煤样进行了傅立叶红外光谱分析(FTIR),结果如图 3 所示。1 009 cm-1峰附近归属为煤中矿物质 SiOSi 的振动;1 033 cm-1峰归属为 ArOAr 或 ArOC 中COC 的伸缩振动,1 033 1 373 cm-1峰归属为醇、酚、醚、苯氧基、酸、酯中 CO 伸缩振动18,1 589 cm-1峰归属为羧酸中的COOH 伸缩振动;2 843、2 919 cm-1峰分别归属为烷烃中甲基的对称伸缩振动和亚甲基的不对称伸缩振动;3 342 cm-1峰归属为煤中自缔合羟基,3 3423 694 cm-1峰段对应游离羟基(OH)的吸收峰范围19。该煤样表面存在多种021总第 568 期 金 属 矿 山 2023 年第 10 期图 1 煤样的表面形貌Fig.1 The surface morphology of coal sample亲水性含氧官能团,这些官能团的存在使煤粒部分表面被水化膜覆盖,影响着浮选药剂的吸附与气泡的黏附。1.2 试验方法浮选试验采用 XFD-1.0 L 型实验室用单槽浮选机进行,浮选机叶轮转速为 1 800 r/min,充气量为0.2 m3/(m2min)。浮选试验操作按 GB/T 47572013煤粉(泥)实验室单元浮选试验方法中的 6.2试验步骤进行。浮选试验采用自制复配捕收剂与仲辛醇起泡剂进行。复配捕收剂由非极性烃类油柴油及极性药剂1030 按比例混合而成,其中 1030 组分是碳分子数在16 25 的饱和及不饱和脂肪酸酯混合物,包括40.88%的油酸甲酯、8.83%的花生酸甲酯、6.93%的二十碳烯酸甲酯、5.25%的二十四酸甲酯、3.83%的图 2 煤样表面面扫元素分布及各元素分布Fig.2 The distribution of the whole and each element of coal sample图 3 煤样的红外光谱Fig.3 Infrared spectrogram of coal sample硬脂酸甲酯等。相比单一柴油捕收剂,该柴油-酯类复配捕收剂对低阶煤泥浮选有显著优势,经实验室单元浮选试验,在捕收剂用量为 1 000 g/t,仲辛醇起泡剂用量为 500 g/t 条件下,使用柴油与 1030 药剂质量配比为 1 1 的复配捕收剂可获得 81.54%的精煤产率,比单一柴油条件下,精煤产率提高了 58.26 百分点。试验采用浮选完善指标用于评定不同药剂制度下的浮选完善程度,浮选完善指标是精煤产率、精煤灰分及计算入料灰分的函数。wf=j(100-Ay)Ay-AjAy 100%,(1)式中,wf为浮选完善指标,%;Ay为计算入料灰分,%;Aj为浮选精煤灰分,%;j为实际浮选精煤产率,%。1.3 Box-Behnken 响应曲面法优化试验设计根据前期单因素试验结果(图 4),捕收剂中极性组分占比、捕收剂用量和起泡剂用量是对浮选试验结果影响显著的 3 个因素,由于单因素试验无法对连续121 成宇龙等:基于响应曲面法的低阶煤浮选药剂条件优化 2023 年第 10 期点进行分析,且无法观察因素间交互作用对试验结果产生的影响,本文采取了广泛应用于工艺优化的响应曲面法进行试验方案设计,其具有加速、简化试验流程及结果精度高等优势,可为低阶煤浮选药剂条件优化提供合理可行的优化方案。选取捕收剂中极性组分占比、捕收剂用量和起泡剂用量作为自变量,分别记为 X1、X2、X3;以精煤产率和浮选完善指标作为响应值,记为 Y1、Y2;采用 De-sign-Expert 13 中的 Box-Behnken 方法设计 3 因素 3水平试验,采用响应曲面法对两个响应变量同时进行优化。根据单因素试验结果,捕收剂中极性组分占比为 50%时,浮选效果最好(精煤产率最高,浮选完善指标最高);起泡剂用量为 400 g/t 时,精煤产率最高,用量在 600 g/t 时,浮选完善指标最高;而随着捕收剂用量的增加,精煤产率与浮选完善指标先增加而后趋于稳定。因此,对于捕收剂中极性组分占比,以50%作为 0 水平,-1 水平与 1 水平分别为 25%、75%;对于起泡剂用量,以 400 g/t 作为 0 水平,-1 水平与 1 水平分别为 200、600 g/t;而对于捕收剂用量,考虑响应曲面的绘制及试验结果的分析,其 0 水平设置为 1 000 g/t,-1 水平与 1 水平分别为 500 g/t 和1 500 g/t,试验因素编码及水平见表 2。图 4 单因素试验结果Fig.4 The results of single factor test表 2 试验影响因素水平编码Table 2 Test impact factor level coding因素捕收剂中极性组分占比/%捕收剂用量/(g/t)起泡剂用量/(g/t)编码X1X2X3编码水平-1255002000501 0004001751 500600 以下通过 17 次浮选试验,对试验数据进行分析,建立拟合回归模型,对所建立的回归模型进行方差分析,检验其显著性,揭示这 3 个因素及交互作用对响应值的影响,最终预测并验证最佳浮选条件。2 试验结果与讨论2.1 模型方程的建立不同药剂制度条件下,浮选精煤产率及浮选完善指标数据如表 3 所示。由表 3 可知,不同药剂制度下,响应值精煤产率的范围为 20.18%86.82%,浮选完善指标的范围为 10.73%54.74%。2.2 模型显著性检验采用 Design-Expert 13 软件对数据进行分析,得到精煤产率和浮选完善指标的二阶回归模型,如下:Y1=-106.745 67+0.761 448X1+0.526 78X2+0.553 372 4X3+0.000 129X1X2+0.000 224X1X3-9.548 64 10-6X2X3-0.007 767X21-0.000 011X22-0.000 51X23,(2)表 3 BBD 试验设计方案与结果Table 3 Design scheme and test results of BBD编号变量编码值X1X2X3响应值Y1精煤产率/%Y2浮选完善指标/%1501 00040076.0347.282501 00040078.5150.003501 50060086.8252.254751 00060074.9249.7855050020020.1810.736751 50040079.3252.707501 00040078.1850.508251 00020032.0119.079251 00060077.1751.5210251 50040083.5654.7411501 00040078.1849.10122550040058.2936.1913501 00040079.2051.30145050060069.8749.1515751 00020025.2813.32167550040060.5239.9817501 50020040.9526.77Y2=-79.206 20+0.410 757X1+0.410 79X2+0.379 256X3-0.000 117X1X2+0.000 201X1X3-0.000 032X2X3-0.004 030X12-4.854 30 10-6X22-0.000 342X23,(3)221总第 568 期 金 属 矿 山 2023 年第 10 期式中,Y1为精煤产率,%;Y2为浮选完善指标,%;X1为捕收剂中极性组分占比,%;X2为捕收剂用量,g/t;X3为起泡剂用量,g/t。响应值 Y1的二次模型的调整回归系数和预测回归系数分别为 0.994 8 和 0.974 9,表明该模型可以解释响应值 Y1(精煤产率)变化的 97.49%;响应值 Y2(浮选完善指标)的二次模型的调整回归系数和预测回归系数分别为 0.972 6 和 0.847 8,相比 Y1模型较差,但该模型的精准度满足试验要求。所建立的模型可以用于计算和预测不同捕收剂极性组分占比、捕收剂用量和起泡剂用量下的浮选精煤产率及浮选完善指标。表 4 和表 5 分别为响应值精煤产率 Y1与浮选完善指标 Y2的方差分析结果。Y1和 Y2模型的 F 值分别为 344.25 和 64.19,P 值均小于 0.001,进一步说明模型的显著性。对于 Y1模型,X1的 P 值小于0.05,说明捕收剂中极性组分占比对精煤产率的影响有统计学差异;X2(捕收剂用量)和 X3(起泡剂用量)的 P 值均小于 0.001,说明捕收剂用量和起泡剂用量对精煤产率的影响极为显著;此外,二次项 X21、X23对Y1模型影响极显著、X22对 Y1模型影响显著。对于 Y2模型,X2(捕收剂用量)和 X3(起泡剂用量)的 P 值均小于 0.001,说明捕收剂用量和起泡剂用量对浮选完善指标的影响极为显著;此外,交互项 X2X3对 Y2模型影响有统计学差异,二次项 X23对 Y2模型影响极显著。表 4 响应值 Y1精煤产率的方差分析结果Table 4 Variance analyses of response value Y1拟合项平方和自由度均方F 值P 值显著性模型7 448.569827.62344.250.000 1极显著X115.1115.16.280.040 6有统计学差异X2836.51836.5347.950.000 1极显著X34 529.4714 529.471 884.070.000 1极显著X1X210.45110.454.350.075 5X1X35.0315.032.090.191 4X2X33.6513.651.520.257 8X2199.23199.2341.280.000 4极显著X2231.67131.6713.170.008 4显著X231 825.2511 825.25759.230.000 1极显著残差16.8372.4失拟误差11.1833.732.640.185 9纯误差5.6541.41总离差7 465.3916表 5 响应值 Y2浮选完善指标的方差分析结果Table 5 Variance analyses of response value Y2拟合项平方和自由度均方F 值P 值显著性模型3 434.039381.5664.190.000 1极显著X14.1314.130.694 10.432 3X2317.621317.6253.440.000 2极显著X32 204.6812 204.68370.910.000 1极显著X1X28.5218.521.430.270 3X1X34.0314.030.67730.437 7X2X341.81141.817.030.032 8有统计学差异X2126.71126.714.490.071 7X226.216.21.040.341 1X23790.011790.01132.910.000 1极显著残差41.6175.94失拟误差32.14310.714.530.089 3纯误差9.4642.37总离差3 475.6416321 成宇龙等:基于响应曲面法的低阶煤浮选药剂条件优化 2023 年第 10 期2.3 响应面分析为了研究各变量之间的交互作用及其对响应值的影响,根据所建立的二次模型绘制了精煤产率和浮选完善指标的响应曲面图,如图 5 和图 6 所示。曲面上点的高度对应响应值的大小,即响应曲面上点的高度越高,则响应值越大。等高线是曲面上响应值相同的点所连成的闭合曲线在 Y=0 平面上的投影。此外,等高线的形状越接近圆形,表明两因素间的交互作用越弱,等高线的形状越接近椭圆,各因素对响应值的交互作用越强19。从图 5(a)可以看出,随着捕收剂用量的增加,精煤产率上升;随着捕收剂中极性组分占比的增加,精煤产率总体呈先上升后下降的趋势。在捕收剂用量分别为 500、750、1 000、1 250、1 500 g/t 时,精煤产率取得极大值时的极性组分占比分别为 50.74%、48.67%、47.27%、44.92%、42.29%,说明在低药量的情况下,较高的极性组分占比有利于药剂与煤粒表面水化膜键合,在低阶煤表面形成连续油膜增强疏水性,但随着捕收剂用量的增加,过量的极性药剂会在煤粒表面形成反向吸附层,使已经疏水的煤粒表面重新变得亲水20。油膜在煤粒表面的铺展程度影响着煤粒的疏水性(可浮性),因此存在最佳的极性/非极性药剂比例。从图 5(b)可以看出,随着起泡剂用量的增加,精煤产率呈先上升后下降的趋势。在捕收剂极性组分占比分别为 25.0%、37.5%、50.0%、62.5%、75.0%时,精煤产率取得极大值时的起泡剂用量分别为510.22、515.41、516.19、516.91、520.78 g/t。当捕收剂中含较高极性组分时,可能会导致异极性起泡剂分子与极性药剂结合,从而使所需起泡剂的用量升高。从如图 5(c)可以看出,沿 X2(捕收剂用量)轴方向的等高线稀疏,而沿 X3(起泡剂用量)轴方向的等高线密集,可以看出精煤产率受起泡剂用量的影响极其显著,这与方差分析结果对应。在捕收剂与煤粒表面接触后,载矿气泡的数量是影响煤粒上浮的重要因素,充分的起泡剂用量能显著增加精煤产率,但起泡剂用量过高会导致起泡剂分子在煤粒表面疏水油膜反向吸附,从而导致精煤产率的下降20。因此,可以采取降低油比的措施,在保证精煤产率的前提下降低药耗。图 5 精煤产率的响应曲面Fig.5 Response surface for the yield of the concentrate图 6 浮选完善指标的响应曲面Fig.6 Response surface for the flotation efficiency index 从图 6(a)可以看出,在捕收剂用量分别为 500、750、1 000、1 250、1 500 g/t 时,浮选完善指标取得极大值时的极性组分占比分别为 53.46%、49.61%、45.86%、42.95%、39.57%,极性组分占比的左移意味着极性药剂在一定程度上会导致脉石矿物的上浮,捕收剂中极性组分的增加会导致浮选完善程度的降低。421总第 568 期 金 属 矿 山 2023 年第 10 期从图 6(b)可以看出,随着起泡剂用量的增加,浮选完善指标呈先上升后下降的趋势;随着捕收剂极性组分的增加,浮选完善指标同样呈先上升后下降的趋势,捕收剂中极性药剂分子与起泡剂异极性分子在实际浮选过程中有交互作用,通过响应曲面可获得最佳浮选效果下对应的捕收剂极性组分占比及起泡剂用量。从如图 6(c)可以看出,等高线形状为偏心率很大的椭圆,说明 X2、X3的交互作用很强,这与方差分析结果对应。在低起泡剂用量下(200 g/t),浮选完善指标受捕收剂用量影响较大,而在高起泡剂用量下(600 g/t),浮选完善指标受捕收剂用量影响变小,说明浮选完善程度受捕收剂与起泡剂用量协同影响,捕收剂与起泡剂间存在交互作用。起泡剂(仲辛醇)的用量适量增加时,其极性基可覆盖煤粒部分亲水表面20,与捕收剂中极性组分 1030 在煤粒亲水表面形成长短烃链协同吸附,在低捕收剂用量的情况下,协同效果更为显著。因此可以在较高起泡剂用量条件下,适当降低捕收剂用量,在低药耗下可以达到较高的浮选效率。2.4 浮选药剂条件优化根据试验结果和所拟合二次模型,利用 Design-Expert 13 对试验条件进行优化。以响应值精煤产率Y1和浮选完善指标 Y2获得最佳值,各因素取值的最优方案见表 6 方案 1,理论上在捕收剂中极性组分占比为 42.88%、捕收剂用量为 1 500.00 g/t,起泡剂用量为501.87 g/t 时,精煤产率可达92.03%,浮选完善指标可达 58.25%。考虑到低阶煤浮选的经济性,结合上文所得结论:采取降低油比的措施,在保证精煤产率的前提下降低药耗。因此,分别将捕收剂用量降低至 1 000、750 g/t,其他两个因素仍在表 2 的范围内设置,得到捕收剂减量后的优化方案,见表 6 方案 2、方案 3,结果表明,捕收剂用量分别减少 33.33%、50%,其他两个因素通过优化取得最佳值,理论精煤产率仅降低 7.19、12.78 百分点,理论浮选完善指标分别降低 3.59、6.01 百分点。为验证优化方案的可靠性,按照表中的方案条件,进行相应的浮选试验,获得实际精煤产率与浮选完善指标。方案 1 的实际精煤产率为 88.72%、实际浮选完善指标为 56.27%,预测精度分别为 96.26%、96.47%;方案 2 的实际精煤产率为 82.20%、实际浮选完善指标为 52.77%,预测精度分别为 96.79%、96.42%;方案 3 的实际精煤产率为 77.23%、实际浮选完善指标为 53.72%,预测精度分别为 97.39%、97.27%。各优化方案的实际结果与预测值十分接近,说明该模型在本试验的研究范围内具有良好的预测性和可靠性。表 6 优化试验结果Table 6 Optimization results of tests方案捕收剂中极性组分占比/%捕收剂用量/(g/t)起泡剂用量/(g/t)预测精煤产率/%预测浮选完善指标/%实际精煤产率/%实际浮选完善指标/%142.881 500501.8792.0358.2588.7256.27248.681 000517.3084.8454.6682.2052.77351.54750524.8979.2552.2477.2353.723 结 论(1)本研究采用 Design-Expert 13 中的 Box-Be-hnken 设计对低阶煤浮选药剂条件进行优化,得到了浮选精煤产率与浮选完善指标响应的回归模型。方差分析结果显示捕收剂用量、起泡剂用量对精煤产率及浮选完善指标的影响极为显著,捕收剂中极性组分占比对精煤产率的影响有统计学差异,捕收剂与起泡剂用量的交互作用对浮选完善指标的影响有统计学差异。(2)通过响应曲面法探讨试验因素及交互作用,获得最优浮选药剂条件:起泡剂用量为 501.87 g/t、捕收剂用量为 1 500.00 g/t,捕收剂中极性组分占比为 42.87%,此条件下 进 行 验 证 试 验,精 煤 产 率88.72%、浮选完善指标 56.27%,与预测结果接近,说明响应曲面法对低阶煤浮选药剂条件进行优化的可行性和可靠性。进一步得到捕收剂减量的优化方案,捕收剂用量分别减少 33.33%、50%,起泡剂用量与捕收剂中极性组分占比优化取最佳值,可得到精煤产率分别为 82.20%、77.23%,浮选完善指标分别为52.77%、53.72%的良好指标,实现技术效益与经济效益的精准把控。(3)对低阶煤浮选药剂条件进行了优化,探究了药剂间交互作用对浮选效果的影响,后续需要考虑其他影响浮选过程的因素(如起泡剂种类、矿浆浓度、充气量)及其间的交互作用,更精准、全面地实现浮选过程强化。参 考 文 献1 国家统计局.中华人民共和国 2022 年国民经济和社会发展统计公报EB/OL.(2023-02-28)2023-06-18.http: Bureau of Statistics.2022 Statistical Bulletin of the Peoples Republic of China on National Economic and Social Development EB/OL.(2023-02-28)2023-06-18.http: GUI Xiahui,LIU Jiongtian,CAO Yijun,et al.Coal preparation tech-nology:status and development in ChinaJ.Energy&Environ-521 成宇龙等:基于响应曲面法的低阶煤浮选药剂条件优化 2023 年第 10 期ment,2015,26(6/7):997-1014.3 桂夏辉,邢耀文,王婷霞.煤泥浮选过程强化之二 低阶/氧化煤难浮机理探讨篇J.选煤技术,2017(2):79-83,91.GUI Xiahui,XING Yaowen,WANG Tingxia.Coal flotation process intensification:part-Study on mechanism of difficulty in flotation of low-rank and oxidized coal J.Coal Preparation Technology,2017(2):79-83,91.4 GUI Xiahui,XING Yaowen,WANG Tingxia,et al.Intensification mechanism of oxidized coal flotation by using oxygen-containing col-lector-furanacrylic acidJ.Powder Technology,2017,305:109-116.5XIA Yangchao,ZHANG Rui,CAO Yijun,et al.Role of molecular simulation in understanding the mechanism of low-rank coal flota-tion:A reviewJ.Fuel,2020,262:116535.6 桂夏辉,邢耀文,曹亦俊,等.低品质煤泥浮选过程强化研究进展及其思考J.煤炭学报,2021,46(9):2715-2732.GUI Xiahui,XING Yaowen,CAO Yijun,et al.Recent advances and thinking in process intensification of low quality coal slime flotationJ.Journal of China Coal Society,2021,46(9):2715-2732.7 张雷,郭建英,栗褒,等.孔隙结构对低阶煤润湿性影响的分子模拟J.中国矿业大学学报,2022,51(6):1117-1127,1192.ZHANG Lei,GUO Jianying,LI Bao,et al.Molecular simulation in-vestigation on the effect of pore 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