КЛАССИФИКАЦИЯ ДИСПЕРСНОГО МАТЕРИАЛА В МНОГОСЕКЦИОННОМ ВОЗДУШНОМ КЛАССИФИКАТОРЕ
Аннотация
Статья посвящена разработке математической модели процесса классификации дисперсных материалов в многосекционном, вертикальном воздушном классификаторе. Анализ работы многосекционного вертикального воздушного классификатора проведен с использованием аппарата теории вероятности. Принято допущение, что вероятность того, что частица из данной секции попадет в соседнюю, вышележащую секцию, для всех секций одинакова. Сформулированная таким образом задача о последовательном движении частицы от секции к секции в точности отвечает схеме независимых испытаний Бернулли с двумя исходами: переходом в вышележащую секцию и переходом в нижележащую секцию. В рамках этой схемы все вероятности рассчитываются, исходя из распределения Бернулли. Такой подход позволил получить расчетное соотношение для вероятности попадания частиц в верхний продукт классификатора в зависимости от номера секции, в которую подается исходный материал. Указанное соотношение учитывает также размер частиц, их плотность и скорость газа. Результаты расчетов хорошо согласуются с опытными данными по фракционированию частиц кварцевого песка и порошка диоксида марганца в семисекционном аппарате, что подтверждает адекватность предложенной математической модели. Полученные в работе расчетные соотношения позволяют решить основную задачу процесса классификации, а именно, по известной плотности распределения частиц исходного материала, по размеру и заданной рабочей скорости газа определить дисперсный состав частиц на выходе из классификатора. Кроме того, подбирая рабочую скорость газа и место ввода дисперсного материала в аппарат, можно целенаправленно управлять гранулометрическим составом материала на выходе из аппарата.
Литература
Meshalkin V.P. Introduction to the engineering of energy-saving chemical- technological systems. M.: RKhTU im. D.I. Mendeleev. 2020. 212 p. (in Russian).
Meshalkin V.P., Shinkevich A.I., Malysheva T.V. Sys-tem analysis of the efficiency of secondary energy re-sources use in circular economy. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2021. V. 64. N 8. P. 79-89 (in Russian). DOI: 10.6060/ivkkt.20216408.6433.
Popivnenko L.V., Shchasnaya K.O. Analysis of the Factors Determining the Strength of Formable Powder Materials in Closed Molds. Obrabotka Materialov Davleniem. 2017. V. 44. N 1. P. 164-172 (in Russian).
Bogdanov V.S. Grinding and classification processes in cement production: training manual. М.: Izd-vo АSV. 2004. 199 p. (in Russian).
Barkhatov V.I., Dobrovolskiy I.P., Kapkaev Yu.Sh. Waste from production and consumption - a reserve of building materials. Chelyabinsk: Izd. Chelyab. Gos. Univ. 2017. 477 p. (in Russian).
Shapiro M., Galperin V. Air classification of solid particles: a review. Chem. Eng. Process. 2005. 44. P. 279–285. DOI: 10.1016/j.cep.2004.02.022.
Denisov V.А., Girov D.К. Mathematical modeling of the particle classification process in an electrostatic field. Chem. Phys. Mesoscopy. 2010. V. 12. N 1. P. 36-40.
Verigin A.N., Danil’chuk V.S., Nezamaev N.A. Machines and apparatuses for processing dispersed materi-als. Design basics. SPb.: «Lan’». 2018. 536 p. (in Russian).
Feng Y.G., Liu J.X., Liu S.Z. Effects of operating parameters on flow field in a turbo air classifier. Miner. Eng. 2008. 21. P. 598–604. DOI: 10.1016/j.mineng.2007.11.008.
Belyakov A.N., Zhukov V.P. Influence of solid phase concentration on efficiency of aerodynamic classifica-tion. ChemChemTech. [Izv.Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.] 2012. V. 55. N 2. P. 89-92 (in Russian).
Yurovskaya M.A., Smirnov D.E., Sugak A.V., Leontiev V.K. Experimental studies of collector-classifier of dust. ChemChemTech. [Izv.Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.] 2014. V. 57. N 10. Р. 84- 86 (in Russian).
Zhukov V.P., Belyakov A.N. Influence of regime and design parameters on efficiency of aerodynamic classifi-cation. ChemChemTech. [Izv.Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.] 2012. V. 55. N 1. P. 108-111 (in Russian).
Galperin V.I. Air classification of bulk materials. М. 2006. 88 p. (in Russian).
Ponomarev V.B. Application of pneumatic cascade classifiers for fractionation of fine powders. Innovations in materials science and metallurgy: mater. of the II internat. Interact. Sci.-Pract. Conf. December 17-21. Yekaterin-burg. 2012. P. 64-66.
Eswaraiah C., Sunil R.K., Tripathy K., Filippov L.O. Particle Classification Optimization of a Circulating Air Classifier. Mineral Proces. Extract. Metall. Rev. 2019. V. 40. P. 314-322. DOI: 10.1080/08827508.2019.1643340.
Lai W.H., Lu W.F., Chen C.C. The new expression of the effectiveness of powder classification. Adv. Powder Technol. 2005. 16. P. 611–620. DOI: 10.1163/156855205774483352.
Lillotte T.D., Bebernik P., Wagner K.G. A novel ap-proach to determine the granule density of milled ribbons using multistage air classification combined with dynamic image analysis. Powder Technol. 2021. V. 381. P. 685-697. DOI: 10.1016/j.powtec.2020.12.023.
Johansson R., Evertsson M. CFD simulation of a gravi-tational air classifier. Minerals Eng. 2012. 33. P. 20–26. DOI: 10.1016/j.mineng.2012.01.007.
Yanyan Li, Xinxi Zhang, Xiaozhong Shen, Haisheng Li, Ke Gao. Experiment and simulation study on optimized structure of a gravitational air classifier. Internat. J. Min-eral Proces. 2015. 141. P. 44–50. DOI: 10.1016/j.minpro.2015.06.007.
Varukha D.A., Smirnov V.А., Edl M., Demianenko M.M., Yukhymenko M.P., Pavlenko I.V., Liaposhchenko O.O. Modelling of Separation and Pneumatic Classification Processes of Airodisperse Systems in the Shelf Device. J. Eng. Sci. 2018. V. 5. Iss. 1. DOI: 10.21272/jes.2018.5(1).f2.
Yoshida T., Hirai Y., Sakai S. Metamodel of vertical air classification: A unified understanding of different sepa-ration curve models. Powder Technol. 2021. V. 383. Р. 522-535. DOI: 10.1016/j.powtec.2020.10.093.
Ataş S., Tekir U., Paksoy M.A., Çelik A., Çam M, Sevgel T. Numerical and experimental analysis of pulverized coal mill classifier performance in the Soma B Power Plant. Fuel Proces. Technol. 2014. 126. P. 441–452. DOI: 10.1016/j.fuproc.2014.05.016.
Johansson R. Air Classification of Fine Aggregates. Gö-teborg. 2014. 76 р.
Mann H., Roloff C., Hagemeier T., Thévenin D., Tomas J. Modelbased experimental data evaluation of separation efficiency of multistage coarse particle classification in a zigzag apparatus. Powder Technol. 2017. V. 313. P. 145-160. DOI: 10.1016/j.powtec.2017.03.003.
Eswaraiah C., Narayanan S., Jayanti S. A reduced efficiency approach-based process model for a circulating air classifier. Chem. Eng. Procces: Process Intensification. 2008. 47(9-10). P. 1887-1900. DOI: 10.1016/j.cep.2007.10.016.
Martculevich N. A., Flisyuk O.M. Probabilistic model of air classification. Tradition and innovation. Mater. of the sci. conf. November 22-23. SPb. 2018. P. 142 (in Russian).
Chirkunova U.G., Martzulevich N.A. Air classifier of a new design for fractionation of dispersed materials. Coll. of abs. IX sci. and pract. Conf. April 1-3. SPb. 2019. P. 236 (in Russian).
Chirkunova U.G., Martzulevich N.A., Flisyuk O.M. Fractionation of dispersed material in a twosection air classifier. Izv. SPbGTI(TU). 2020. N 53 (79). P. 61-64 (in Russian). DOI: 10.36807/1998-9849-2020-53-79-61-64.
Kantyukov R.A., Meshalkin V.P., Gimranov R.K., Ryzhenkov I.V. Analysis of the applicability of hydrodynamic models of gas flows in complex pipelines. Vestn. IKHT. 2015. V. 18. N 3. P. 222-225 (in Russian).
Chirkun D.I., Saevich N.P., Levdansky A.E., Yarmolik S.V. Modeling the classification process for polydisperse materials methods of computational fluid dynamics. Tr. BGTU. 2017. Ser. 2. N 2. P 190-194 (in Russian).
Frantskevich V.S., Volk A.M. Determining the bounding size separation in air dynamic classifiers. Tr. BGTU. 2019. Ser. 2. N 1. P. 62-66 (in Russian).
Mizonov E.V., Kalinin S.N., Barantseva E.A., Berthiaux H., Zhukov V.P. A non-linear cell model of gravity classification. ChemChemTech. [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.] 2005. V. 48. N 1. P. 122 -124 (in Russian).
Danilchuk V.S., Verigin A.N., Ratasep M.A. Model of gravitational classification in devices with a cell structure. Izv. SPbGTI(TU). 2018. N 46. P. 107-113 (in Russian).
