Построение математической модели процесса обогащения каолина

Автор: Камолов Э.Р.

Журнал: Экономика и социум @ekonomika-socium

Рубрика: Современные науки и образование

Статья в выпуске: 11-2 (90), 2021 года.

Бесплатный доступ

Статье разработано математическое описание основных компонентов процесса получения обогащенного каолина, анализ существующих математических моделей процесса обогащения каолина с учетом особенностей объекта моделирования.

Процесс обогащения каолина, методы моделирования, обогащение каолина, формирование математического описания, содержание окиси алюминия, описание плотности, окиси железа

Короткий адрес: https://sciup.org/140288974

IDR: 140288974

Текст научной статьи Построение математической модели процесса обогащения каолина

Увеличение спроса народного хозяйства Республики Узбекистан на высококачественный каолин различного назначения заставляет изыскивать новые, нетрадиционные способы его обогащения [1]. Объем выпускаемой продукции и повышение ее качества должны достигаться, в основном, за счет усовершенствования технологических процессов и внедрения высокоэффективных систем управления. Важное значение эти вопросы имеют и для микробиологических производств, в частности, для производства обогащённого каолина. Однако, отсутствие достоверной и исчерпывающей информации о свойствах и конкретных, специфических особенностях объекта управления, отражаемых в адекватных математических моделях, специализированных вычислительных устройств и соответствующих средств контроля не дает возможности со всей полнотой и эффективностью использовать весь мощный арсенал современных кибернетических методов управления процессом получения каолина с минимальным содержанием железа, титана, кальция и сернистых соединений, используемых при производстве тонкой керамики. Окиси железа и титана придают изделиям тонкой керамики нежелательную окраску и понижают просвечиваемость фарфора, а при производстве электротехнического фарфора эти окиси повышают электропроводность, снижают качество и надежность высоковольтных изоляторов. При этом для повышения качества каолинов - удаления железа и других элементов использовались различные физико-химические методы. Как следствие, при получении фарфоровых изделий высокой белизны и просвечиваемости при прочих равных условиях зависят не только от содержания в массе красящих окислов, но и от соотношения окислов железа и титана. Полезные свойства каолинов определяются их применением в качестве сырья для производства тонкой, хозяйственной, санитарной, электро -и радиокерамики, огнеупорных изделий, стекла и солей алюминия. Высокая дисперсность, огнеупорность, белый цвет, диэлектрические свойства, химическая инертность, диспергируемость, смачиваемость определяют широкое использование каолинов в качестве универсального наполнителя при производстве бумаги, резинотехнических, кабельных, пластмассовых и парфюмерных изделий [2].

Сегодня известны различные попытки найти способы обогащения каолина. Например, с помощью электромагнитного сепаратора [3], путем разделения песчаных и каолиновых частиц с последующим осаждением еаолинового аэрозоля в пылеосадительных камерах [2], путем обработки серной кислотой и сульфатом аммония, путем нагрева до 100°С, выдержки при этой температура в течение 2 часов и последующей промывкой [4]. Однако эти способы не обеспечивают достаточно высокую степень белизны. Считается, что известная технология обогащения каолина исчерпала свои возможности и нужны новые подходы для прорыва в этой области. Поэтому дальнейший прогресс связывают с широким применением биотехнологии, а также внедрением высокоэффективных систем управления с применением современных методов и средств вычислительной техники, что позволит повысить эффективность биохимического производства в целом [5-7]. При этом возникает сложная, но необходимая задача выявления основных особенностей процесса обогащения каолина с целью построения математической модели. В результате собственных исследований по выявлению основных особенностей процесса обогащения каолина нами сформулированы цель и задачи для решения этой проблемы.

Целью работы является сбор и обработка существующих математических моделей процесса обогащения каолина с учетом особенностей объекта моделирования.

В соответствии с поставленной целью возникает необходимость в решении ряда задач в следующей последовательности: анализ существующих методов моделирования и оптимального управления биотехнологического процесса обогащения каолина; формирование математического описания скорости реакции перехода двухвалентного железа в трехвалентное; разработка математического описания процесса выделения железа из обогащенного каолина; формирование математического описания потребления субстрата бактериями; учет активной кислотности при разработке математической модели; выявление закономерностей между скоростью реакции и концентрацией суспензии каолина; выявление и математическое описание степеней влияния рН и температуры на активную кислотность; установление перехода количества обогащенного каолина в целевой продукт; учет времени пребывания в реакторе (дебита); установление математического описания плотности обогащенного каолина.

Каолина, то необходимо получить целевой продукт с содержанием железа не более 0,4-0,6% в расчете на Fe 2 O 3 . Это значит, что содержание железа необходимо уменьшить в 2,5-7 раз. Непосредственное применение известных ранее предложений [2-4] оказывается невозможным при масштабировании процесса и переходе на крупнотоннажное производство. Поэтому требуется поиск новых решений.

Составление математического описания процесса обогащения каолина пока не представляется возможным. Это объясняется тем, что трудно определить для каждой стадии кинетические и гидродинамические закономерности, концентрацию промежуточных продуктов, кинетические константы, активность ферментов и т.д. Поэтому содержание окиси железа и двуокиси титана, титр раствора окиси железа и титана, содержание окиси алюминия и гидроскопической влаги в каолине мы вычисляли в экспериментальных условиях по следующим формулам.

Содержание окиси железа G f и двуокиси титана G f в процентах вычисляем по формулам

G f = m ° Vora/Voaromnkb; (1)

G oi = moV°a/V o a r Omn k b; (2)

Где- m o ,m o -соответственно масса окиси железа и титана, г; Vro -объем основного раствора, мл; mnk - масса навески каолина, г; а, b- const.

Титр стандартного раствора окиси железа Grx вычисляем по формуле

Grx = m/c;

Где m- масса прокаленного осадка, г; с- const-объем стандартного раствора, взятый для осаждения гидроокиси железа, мл.

Титр стандартного раствора титана Gry вычисляем по формуле

Gry = mpr/Vst ;

Где m o r - масса прокаленного осадка, г; Vsrt - объем стандартного раствора, взятый для осаждения гидроокиси титана, мл

Состав

сырья

Огнеупорность

Яркость

Размеры

частиц

Биотехнологический процесс

Пластичность

Прочность

Температура

(25-35С)

Цвет

Аэрация и перемешивание

Влажность

Активная кислотность

Минеральные

соли

Содержание окиси алюминия G f в процентах вычисляем по формуле G o = (V t r r — V ^ R^N^ or a/V^m^ - K^G ? - K ^ G’;      (5)

Где Vtr- объем раствора трилона Б, мл; VJZ- объем раствора уксуснокислого цинка, израсходованного на титрование, мл;  R^z - соотношение между растворами трилона Б и уксуснокислого цинка; М’^ -титр раствора трилона Б, вычисленный по окиси алюминия; Vor - объем основного раствора, мл; тпк -масса навески пробы каолина, г; Vo“0-объем аликвотной части основного раствора мл; К ^-коэффициент пересчета окиси железа (в каолине) на окись алюминия; К^ - коэффициент пересчета окиси титана на окись алюминия; G°-содержание окиси железа в каолине; Gf - содержание окиси титана в каолине; a-const.

Содержание гидроскопической влаги в каолине W^  в процентах вычисляем по формуле

W g b = ( т 1 - m2)d/mnk;         (6)

Где т 1 -масса сосуда с каолином до высушивания, г; т2 - масса сосуда с каолином после высушивания, г; mnk -масса навески каолина, г; d-const.

На основе исследований было установлено, что в этих формулах не учитываются другие основные технологические факторы, которые оказывают значительное влияние на процесс получения обогащенного каолина (диаграмма). К ним также относятся время, рН среды и плотность. В процесс ферментации реакционной смеси, начиная с двух суток, производят отбор части суспензии и анализ на содержание окиси железа, который можно представить в виде:

y = y o [1 — e -j/T (coswj + sinwj/Tw)];     (7)

показано, что плотность прямо пропорциональна концентрации содержания железа. При постоянстве субстрата и времени скорости процесса в зависимости от концентрации содержания железа можно выразить формулой v = К[х]             (8)

И изобразить прямой , потому что она прямо пропорциональна концентрации каолина.

Скорость биохимического процесса достигает максимального значения только при определенных значениях рН. Действие рН на скорость окисления железа легко установить экспериментальным путем . Экспериментальные данные показали, что при исходном рН=2,2-2,3 культура способна окислять закисное железо в широком интервале рН, однако оптимум рН находится в интервала 2,2-2,5. При более высоких и низких рН бактериальное окисление протекает менее активно.

Математическое описание зависимости скорости ферментативной реакции от рН имеет вид

V = Vm/(1 + [Н+Ж + ^2/[н*]);       (9)

Где К 1 2 - константы ионизации комплекса, [H + ]- концентрация ионов водорода.

Данное уравнение не нашло широкого применения из-за сложности определения этих констант.

Таким образом, анализ особенностей технологического процесса обогащения каолина показал, что они относятся к классу многомерных сложных систем. Остаются недостаточно разработанными методы моделирования подобных классов объектов. Поэтому с целью построения математической модели таких классов объектов нами выявлены основные технологические факторы и основные особенности биотехнологического процесса обогащения каолина, который в дальнейшем в совокупности позволит получать обогащенный каолин, удовлетворяющий требования различных отраслей промышленности. При этом необходима отработка деталей технологического регламента, нормативно-технической документации, разработка математических моделей технологических процессов.

Список литературы Построение математической модели процесса обогащения каолина

  • Ахмедов, Б. А., Султанов, Б. (2021). Анализ и новые тенденции исользования кластерных систем и искусственного интеллекта в современной системе высшего образования. Экономика и социум, 8, 344-358.
  • Sultanov, B., Duisenov, N., Abduraimov, J. (2021). Information technologies in education new trends. Экономика и социум, 5-2, 893-896.
  • Sultanov, B., Allamova, Sh. Information technologies in the context of a competence approach. Экономика и социум, 3-2, 755-760.
  • Rakhimov, S. М., Djamirzaev, A. А., Akhmedov, B. А. (2021). Methods of teaching Informatics in Higher Education Problems and Observations. Ekonomika i sotsium, 9(8).
  • Камолов, Э. Р., Джамирзаев, А. А., (2020). Методика идентификации математической модели. Наука и мир, 1-3(79), 33-38.
  • Mahkamova, M. U., Djamirzaev, A. A. (2021). Information technology in higher education new aspects and trends. Scientific progress, 1(6), 512-518.
  • Камолов, Э. Р. (2020). Каолинни бойитиш технологик жараёнини оптимизациялаш алгоритмини ишлаб чиқиш. Фан ва Жамиат 1(1) 10-14
  • Камолов, Э. Р., Джамирзаев, А. А., (2020). Методика идентификации математической модели. Наука и мир, 1-3(79), 33-38.
  • Xurramov, A. J., Kamolov, E. R. (2020). Decision development of management problems of biotechnological systems at an uncertainty of environmental states using the mathematical statistics methods. European Journal of Research and Reflection in Educational Sciences, 8 (3), 212-218.
  • Normatov, I., Kamolov, E. (2020). Development of an algorithm for optimizing the technological process of kaolin enrichment. IEEE, 1–4.
  • Камолов, Э. Р. (2017). Основные виды и типы неопределенности информации, характерные для сложных биотехнологических систем. Молодой ученый, 27, 36-39.
  • Камолов, Э. Р. (2020). Моделирование предпочтений в биотехнологических системах при принятий решений с нечетками параметрами. Academic research in educational sciences. 1(4), 396-400.
  • Хуррамов, А. Ж., & Комолов, Э. Р. (2020). Разработка алгоритма управления с учетом трудноформализуемой информации. Academic Research in Educational Sciences, 1 (3), 240-247.
  • Нуралиев, У. А. (2021). Исскуственный интеллект в образовании. Academic Research in Educational Sciences, 2(11).
  • Нуралиев, У. А. (2021). Информатика ва ахборот технологилари фанини ўқитишда инновацион технологиялардан фойдаланиш тамойиллари. Экономика и социум, 11.
Еще
Статья научная