Введение 4
1 Обзор литературы 6
1.1 Разработка динамической системы управления и контроля качества
добычи и переработки минерального сырья 6
1.2 Теоретические основы рентгенофлуоресцентного метода анализа 7
1.3 Качественный спектральный анализ 12
1.4 Количественный спектральный анализ 13
1.5 Особенности распределения элементов в руде 15
1.6 Обоснование выбора статистического метода 17
2 Материалы и методы 21
3 Результаты и их обсуждения 23
3.1 Корреляционный анализ данных 23
3.2 Определение вида распределения данных 25
3.3 Анализ данных методом Вилкоксона 28
3.4 Обсуждения результатов 29
Заключение 31
Список использованных источников 32
Приложение 34
Горно-металлургическая компания «Норильский никель» — одна из крупнейших в мире компаний по производству цветных и драгоценных металлов. Из норильских руд производят медь, никель, кобальт, золото, серебро, платину, иридий, селен, палладий, родий, рутений, осмий, серу, теллур. На Таймырском полуострове находятся значительные запасы каменного угля и природного газа, железо и ртуть, поваренная соль и графит, гипс и мрамор, известняк и алевролиты, ангидрит и кварцевый песок. Основная технологическая цепочка Заполярного филиала включает горнодобывающие, обогатительные, металлургические и транспортные предприятия.
Приоритетной задачей компании является поддержание качества продукции, соответствующего международным стандартам. Первым основным звеном комплекса управления качеством добытой руды является геолого¬маркшейдерское обеспечение, представляющее систему получения и обработки информации о качестве руд с целью его поддержания на определенном уровне в процессе добычи. Сложность системы определяется организацией получения данных, периодичностью и трудоемкостью решения задач, объемами перерабатываемой информации. Это, в свою очередь, связано с изменчивостью уровня и стабильности качественных характеристик, качеством технологического процесса, схемой формирования качества.
Создание динамической технологии управления и контроля качества добычи и переработки минерального сырья на основе моделирования месторождений и управления рудопотоками актуально для крупных горно¬металлургических комбинатов, где на перерабатывающее производство поступает руда с нескольких рудников и встает проблема увязки всех звеньев технологического процесса от геологической модели месторождения, очистных забоев, рудных складов, транспортной системы до обогатительной фабрики и металлургического завода. Для ЗФ ПАО «ГМК “Норильский никель”» создание эффективной технологии управления рудопотоками особо важно, так как на его месторождениях ведется добыча и переработка многокомпонентных руд и существует необходимость выдерживать плановые показатели по целому ряду металлов.
Целью магистерской диссертации является исследовать возможность использования руды, не прошедшей измельчение, для мониторинга содержания компонентов серы, никеля, меди и железа на различных стадиях добычи и переработки руд методом рентгеноспектального анализа.
Основные задачи:
- сбор данных о процентном содержании серы, никеля, меди и железа в руде, добытой на ЗФ ПАО «ГМК “Норильский никель”»;
- классификация и обобщение полученных данных для трех видов пробоподготовки руды;
- проверка статистической гипотезы о неразличимости полученных данных содержания серы, никеля, меди и железа в пробах при разных видах пробоподготовки с использованием Т-критерия Вилкоксона.
- формулировка вывода о возможности использования руды, не прошедшей измельчение, для мониторинга содержания компонентов серы, никеля, меди и железа на различных стадиях добычи и переработки руд методом рентгеноспектального анализа.
Прежде чем приступить к разработке технологии инструментального контроля показателей качества непосредственно в транспортной системе нужно обосновать возможность использования для РФА неизмельченной руды. Для этого был проведен сбор данных о процентном содержании серы, никеля, меди и железа в руде, добытой на ЗФ ПАО «ГМК “Норильский никель”». Для анализа были выбраны пробы массивной, густовкрапленой, вкрапленной и пустой руды.
Перед использованием Т-критерия Вилкоксона для выполнения цели магистерской диссертации были проведены классификация и обобщение полученных данных для трех видов пробоподготовки руды; а так же корреляционный анализ и определение вида распределения путем построения гистограмм для содержания компонентов в пробах.
Проведенное статистическое исследование показало, что экспресс анализ неизмельченной руды непосредственно в транспортной системе не может полностью заменить более точный анализ, требующий длительную пробоподготовку. Но он подходит для первичных результатов о концентрации компонентов.
Для получения более точных результатов при РСА неизмельченной руды требуется рассчитать градуировочные уравнения для каждого из ее видов поставляемых с определенного рудника, для чего потребуется введение стандартных образцов идентичных по содержанию искомых элементов в исследуемой руде. Для изготовления стандартных образцов могут использоваться результаты, полученные в данной работе. Так же в градуировочных уравнениях нужно учесть возможные аппаратурные погрешности используемого РСА анализатора.
1. Азарова С. В., Перегудина Е. В., Третьяков А. Н., Капустина А. А. Ценные и
вредные элементы в рудах и отходах месторождений черной металлургии // Молодой ученый. — 2015. — №10. — С. 80-82. — URL
https://moluch.ru/archive/90/18984/
2. Бахтиаров, А. В. Рентгеноспектральный флуоресцентный анализ в геологии и геохимии / А. В. Бахтиаров. - Л. : Недра, 1985. - 146 c.
3. Данные, предоставляемые корпоративным университетом ОАО «ГМК «Норильский Никель» студентам программы Профессиональный Старт.
4. Коэффициент корреляции [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://forex365.ru/indicators/koef-korrelyacii-v-excell.html, свободный. - Загл. с экрана.
5. Критерий Т-Вилкоксона [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://webkonspect.com/?room=profile&id=13899&labelid=258274, свободный.
- Загл. с экрана.
6. Лабушев, М. М. Математические методы и модели при решении геологических задач на ЭВМ: Конспект лекций / М.М. Лабушев. - Красноярск: СФУ, 2007. - 149 c.
7. Орлов, А. И. Двухвыборочный Критерий Вилкоксона - анализ двух мифов / А. И. Орлов. // Научный журнал КубГАУ. - 2014. - №104(10). - С. 1-21.
8. Официальный сайт ОАО «ГМК «Норильский Никель» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.nornik.ru/kompaniya/o-kompanii/obshhie-svedeniya, свободный. - Загл. с экрана.
9. Ранжирование данных [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://help.prognoz.com/ru/mergedProjects/UiAnalyticalArea/analysis/ranking_da ta.htm, свободный. - Загл. с экрана.
10. Сидоренко Е., Методы математической обработки / Е. Сидоренко. - М. : Речь, 2007. - 350 c.
11. Харькова, А. Сравнение двух несвязанных выборок c использованием пакета статистических программ STATA: непараметрические критерии / А. Харькова, М. Гржибовский // Экология человека. - 2014. - № 4. - С. 60¬64.
12.Черноруков, Н. Г. Теория и практика рентгенофлуоресцентного анализа / Н. Г. Черноруков, О. В. Нипрук. - Нижний Новгород : Национальный исследовательский университет, 2012. - 57 c.
13. Ширкин, Л.А. Рентгенофлуоресцентный анализ объектов окружающей среды Учебное пособие / Л.А. Ширкин. - Владимир: Изд-во Владим. гос. ун¬та, 2009. - 65 с.