Таны бие, сэтгэл, оюун ухааны долоо хоногийн мөчлөг
 |
ЭНЭХҮҮ ПАЙТОН КОД НЬ ХҮДРИЙН ХАТУУЛГЫН ИНДЕКС A*b АШИГЛАН (JKSIMMET) ХӨН-ЫН ТЭЭРМИЙН ЧАДЛЫГ ТООЦНО.
ПРОГРАММЫН ӨГӨГДӨЛ:
A*b = 42.5
Wi = 17.8 kWh/t
F80 = 304000 micron (304 mm)
T80 = 1700 micron (1.7 mm)
Q = 1812 tph
#-------------------------------------------------------------------------
# SAG тээрмийн чадлын тооцоог хатуулгын A*b индекс ашиглан тооцох программ
#-------------------------------------------------------------------------
import math
from dataclasses import dataclass
# ----------------- Өгөгдлийн бүтэц ----------------- #
@dataclass
class SagOreData:
ab: float # JK A*b
wi: float # Bond ball mill Wi, kWh/t
f80_micron: float # SAG feed F80, micron
t80_micron: float # SAG product T80 (BM feed), micron
q_tph: float # Fresh feed rate, t/h
@dataclass
class SagCalcParams:
ab_ref: float = 40.0 # Reference A*b for "medium" ore
gamma: float = 0.7 # Exponent in C_Ab = (Ab_ref / Ab)^gamma
c_oper: float = 1.3 # Operating condition factor (fill, speed, etc.)
eta_drive: float = 0.97 # Drive efficiency
eta_motor: float = 0.97 # Motor efficiency
sf: float = 1.10 # Safety factor for installed power
@dataclass
class SagResult:
e_bond_sag: float # Bond reference energy F80->T80, kWh/t
c_ab: float # Hardness factor from A*b
c_oper: float # Operating factor
e_sag: float # Final SAG specific energy, kWh/t
p_net_kw: float # Net SAG power, kW
p_inst_kw: float # Installed SAG power, kW
# ----------------- Туслах функцууд ----------------- #
def bond_energy_f_to_t(wi: float, f80_micron: float, t80_micron: float) -> float:
"""
Bond equation for size reduction F80 -> T80.
E (kWh/t) = 10 * Wi * (1/sqrt(T80) - 1/sqrt(F80))
F80, T80 in micron.
"""
f80 = max(f80_micron, 1.0)
t80 = max(t80_micron, 1.0)
term = (1.0 / math.sqrt(t80)) - (1.0 / math.sqrt(f80))
e_bond = 10.0 * wi * term
return max(e_bond, 0.0)
def hardness_factor_ab(ab: float, ab_ref: float, gamma: float) -> float:
"""
C_Ab = (Ab_ref / Ab)^gamma
- Ab < Ab_ref -> C_Ab > 1 (hard ore, more energy)
- Ab > Ab_ref -> C_Ab < 1 (soft ore, less energy)
"""
ab_eff = max(ab, 1e-6)
return (ab_ref / ab_eff) ** gamma
def sag_power_from_ab(ore: SagOreData, params: SagCalcParams) -> SagResult:
# 1) Bond reference energy for coarse grinding: F80 -> T80
e_bond_sag = bond_energy_f_to_t(
wi=ore.wi,
f80_micron=ore.f80_micron,
t80_micron=ore.t80_micron
)
# 2) Hardness factor from A*b
c_ab = hardness_factor_ab(
ab=ore.ab,
ab_ref=params.ab_ref,
gamma=params.gamma
)
# 3) Final SAG specific energy with operating factor
e_sag = e_bond_sag * c_ab * params.c_oper # kWh/t
# 4) Net power: P_net (kW) = E_sag (kWh/t) * Q (t/h)
p_net_kw = e_sag * ore.q_tph
# 5) Installed power (mechanical + electrical losses, safety factor)
p_inst_kw = p_net_kw / (params.eta_drive * params.eta_motor) * params.sf
return SagResult(
e_bond_sag=e_bond_sag,
c_ab=c_ab,
c_oper=params.c_oper,
e_sag=e_sag,
p_net_kw=p_net_kw,
p_inst_kw=p_inst_kw
)
# ----------------- ЖИШЭЭ: Эрдэнэттэй төстэй өгөгдөл ----------------- #
if __name__ == "__main__":
# Таны өгсөн өгөгдөл:
# A*b = 42.5, Wi = 17.8 kWh/t,
# F80 = 304000 micron (304 mm),
# T80 = 1700 micron (1.7 mm),
# Q = 1812 tph
ore_data = SagOreData(
ab=42.5,
wi=18,
f80_micron=304000.0,
t80_micron=1700.0,
q_tph=1812
)
# Тооцооны параметр (эхний таамаг):
calc_params = SagCalcParams(
ab_ref=40.0, # "дунд" хүдэр
gamma=0.7, # A*b-ийн нөлөөний зэргийн үзүүлэлт
c_oper=1.3, # ажиллагааны нөхцөл (fill, speed, etc.)
eta_drive=0.97,
eta_motor=0.97,
sf=1.10
)
result = sag_power_from_ab(ore_data, calc_params)
print("======= SAG ТЭЭРМИЙН ЧАДЛЫН ТООЦОО (A*b ашигласан) =======")
print(f"Бондын томьёогоор (F80->T80): {result.e_bond_sag:6.3f} кВт ц/т")
print(f"Хатуулгын фактор C_Ab : {result.c_ab:6.3f} (-)")
print(f"Vйл ажиллагааны фактор : {result.c_oper:6.3f} (-)")
print(f"SAG тээрмийн хувийн энерги : {result.e_sag:6.3f} кВт ц/т")
print(f"SAG тээрмийн цэвэр чадал : {result.p_net_kw/1000:6.2f} МВт")
print(f"Суулрьлагдсан чадал : {result.p_inst_kw/1000:6.2f} МВт")
Машин сургалт ба өгөгдлийн шинжилгээнд регрессийн шинжилгээ нь гол үүрэгтэй. Python -ы NUMPY сангийн ploy1d функцийг ашиглан полином регрессийн шигжилгээг амархан гүйцэтгэж болно.
Уг программаар полиномын зэргийг гараар өгч тухайн олон гишүүнт загварыг өөрийн хүссэнээр тооцоолно:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# туршилтын vр дvн
x = [-100, -75, -50, -25, 0, 25, 50, 75, 100]
y = [4.06, 6.78, 9.49, 16.27, 40.67, 97.62, 146.63, 151.85, 162.70]
X = np.linspace(-100, 100, 100)
# NUMPY сангийн полином регрессийн коэффициентуудыг vнэлэх
while True:
try:
m = eval(input("\n Полиномын зэрэг ==> "))
mymodel = np.poly1d(np.polyfit(x, y, m))
print(mymodel)
plt.title('Полином регресс , n=' + str(m));
plt.xlabel('x');
plt.ylabel('y')
plt.grid(True)
plt.scatter(x, y)
plt.plot(X, mymodel(X))
plt.show()
except SyntaxError:
break
input("Боллоо, дурын товч дарна уу?")
Энэхүү программ нь флотацийн машин сонгох тооцоолол гүйцэтгэх ба хэрэглэгч бага зэрэг өөрчлөн өөрийн төслийн тооцоог хялбар гүйцэтгэж болно.
Нөгөө талаас Python дээр class бүтцийг хэрхэн ашиглах талаар зөвлөмж болох юм.
import math
from dataclasses import dataclass
# =============================================
# 1.Лабораторийн кинетик болон пульпын мэдээлэл
# =============================================
@dataclass
class SlurryConditions:
Q_s_tph: float # Хүчин чадал [т/ц]
w_s: float # Хатуугийн агуулга (жишээ нь 32%-ийг 0.32 гэж өгнө)
rho_s: float = 2.8 # Хүдрийн нягт [т/м3]
rho_w: float = 1.0 # Шингэний нягт [т/м3]
def slurry_flows(self):# Пульпын урсгалын дэд программ
"""
Тооцох нь:
Q_slurry_mass [t/h],
Q_water_mass [t/h],
Q_slurry_vol [m3/h]
"""
# Урсгалын нийт жин [т/ц]
Q_slurry_mass = self.Q_s_tph / self.w_s
# Усны нийт жин [т/ц]
Q_water_mass = Q_slurry_mass - self.Q_s_tph
# Урсгалын эзэлхүүн [м3/ц]
Q_s_vol = self.Q_s_tph / self.rho_s
Q_w_vol = Q_water_mass / self.rho_w
Q_slurry_vol = Q_s_vol + Q_w_vol
return Q_slurry_mass, Q_water_mass, Q_slurry_vol
@dataclass
class LabKinetics:
k_lab: float # Лабораторийн кинетикийн тогтмол [1/мин]
R_inf: float # Хамгийн их авалт (0-1)
def ideal_time_for_recovery(self, R_target: float) -> float:
"""
Compute ideal residence time (no scale-up) for target recovery.
"""
if R_target >= self.R_inf:
raise ValueError("R_target must be less than R_inf.")
t_ideal = -1.0 / self.k_lab * math.log(1.0 - R_target / self.R_inf)
return t_ideal
# ==========================================
# 2. Флотацийн машины тооцоо
# ==========================================
@dataclass
class RougherDesign:
slurry: SlurryConditions
kinetics: LabKinetics
R_target: float # Зорилтот металл авалт (0-1)
scale_factor: float # Лаб-аас үйлддвэрлэлд шилжих коэфф-т
cell_volume_m3: float # Нэг камерийн эзэлхүүн [м3]
def design(self):
# ---- Slurry flow ----
Q_slurry_mass, Q_water_mass, Q_slurry_vol = self.slurry.slurry_flows()
# ---- Time: lab -> plant ----
t_ideal = self.kinetics.ideal_time_for_recovery(self.R_target)
t_design = t_ideal * self.scale_factor
# ---- Total required volume ----
V_total = Q_slurry_vol * (t_design / 60.0) # [m3]
# ---- Number of cells ----
N_cells = math.ceil(V_total / self.cell_volume_m3)
V_installed = N_cells * self.cell_volume_m3
t_actual = V_installed / Q_slurry_vol * 60.0 # [min]
return {
"Q_slurry_mass_tph": Q_slurry_mass,
"Q_water_mass_tph": Q_water_mass,
"Q_slurry_vol_m3ph": Q_slurry_vol,
"t_ideal_min": t_ideal,
"t_design_min": t_design,
"V_total_required_m3": V_total,
"cell_volume_m3": self.cell_volume_m3,
"N_cells": N_cells,
"V_installed_m3": V_installed,
"t_actual_min": t_actual
}
# ==================================================
# 3. Optional: first-order recovery check for a bank
# ==================================================
def bank_recovery_first_order(k: float, t_cell_min: float, N_cells: int, R_inf: float = 0.95) -> float:
"""
Approximate recovery in a bank of N CSTRs in series
using first-order kinetics.
k : rate constant [1/min]
t_cell_min : residence time per cell [min]
N_cells : number of cells
R_inf : ultimate recovery (0-1)
Returns:
R_bank : total recovery (0-1)
"""
# Single CSTR recovery (underlying form)
# C_out/C_in = 1 / (1 + k * t_cell)
# Overall bank: (C_out/C_in)^N
theta = 1.0 / (1.0 + k * t_cell_min)
C_out_over_C_in = theta ** N_cells
R_bank = R_inf * (1.0 - C_out_over_C_in)
return R_bank
# =======================================================================
# 4. ЖИШЭЭ: 1812 т/ц хүчин чадалтай си-мо цехийн үндсэн флотацийн тооцоо
# хатуугийн агуулга - 32% , Зорилтот металл авалт (R_target) = 92%
# =======================================================================
if __name__ == "__main__":
# ---- Inputs you can change ----
Q_s_tph = 1812.0
w_s = 0.32
rho_s = 2.8
R_target = 0.92 # 92% target rougher recovery
k_lab = 0.25 # 1/min (example lab kinetic constant)
R_inf = 0.95 # 95% ultimate
scale_factor = 1.5 # lab -> plant scale-up
cell_volume_m3 = 160.0 # chosen cell size
# ---- Build objects ----
slurry = SlurryConditions(Q_s_tph=Q_s_tph, w_s=w_s, rho_s=rho_s)
kinetics = LabKinetics(k_lab=k_lab, R_inf=R_inf)
rougher = RougherDesign(
slurry=slurry,
kinetics=kinetics,
R_target=R_target,
scale_factor=scale_factor,
cell_volume_m3=cell_volume_m3
)
# ---- Run design ----
results = rougher.design()
# ---- Үр дүнг хэвлэх ----
print("=== Cu-Mo Үндсэн флотацийн төсөл ===")
print(f"Хүчин чадал : {Q_s_tph:.1f} т/ц")
print(f"Хатуугийн агуулга (%): {w_s*100:.1f} %")
print(f"Пульпын урсгал : {results['Q_slurry_mass_tph']:.1f} т/ц")
print(f"Урсгал дахь ус : {results['Q_water_mass_tph']:.1f} т/ц")
print(f"Пульпын эзэлхүүн : {results['Q_slurry_vol_m3ph']:.1f} m3/h")
print()
print(f"Лабораторийн k : {k_lab:.3f} 1/мин")
print(f"Лаб. авалт R_хяз : {R_inf*100:.1f} %")
print(f"Зорилтот авалт R : {R_target*100:.1f} %")
print(f"Флот.хугацаа : {results['t_ideal_min']:.2f} мин")
print(f"Флот.хугацаа (төсөл) : {results['t_design_min']:.2f} мин")
print()
print(f"Шаардлагатай V : {results['V_total_required_m3']:.1f} м3")
print(f"Камерийн V : {results['cell_volume_m3']:.1f} м3")
print(f"Камерийн тоо : {results['N_cells']}")
print(f"Нийт эзэлхүүн : {results['V_installed_m3']:.1f}м3")
print(f"Флот.хугацаа(жинхэнэ): {results['t_actual_min']:.2f} мин")
![[Most Recent Quotes from www.kitco.com]](http://www.kitconet.com/charts/metals/gold/t24_au_en_usoz_2.gif)
![[Most Recent Quotes from www.kitco.com]](http://www.kitconet.com/charts/metals/silver/t24_ag_en_usoz_2.gif)
![[Most Recent Quotes from www.kitco.com]](http://www.kitconet.com/charts/metals/base/copper-d.gif)
|
![[Most Recent Quotes from www.kitco.com]](http://www.kitconet.com/charts/metals/base/zinc-d.gif)
|
![[Most Recent Quotes from www.kitco.com]](http://www.kitconet.com/charts/metals/base/lead-d.gif)
|