[发明专利]一种螺旋溜槽流膜中矿物颗粒分离指标预测与优化方法

权利要求书

1.一种螺旋溜槽流膜中矿物颗粒分离指标预测与优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.初步确定螺旋溜槽内流膜流动及矿物颗粒运动的数值计算模型，所述数值计算模型包括薄膜明渠流模型和颗粒流模型，所述薄膜明渠流模型包括湍流模型、多相流模型；所述颗粒流模型包括湍流模型、多相流模型，其中颗粒流模型中的多相流模型的动量方程中考虑曳力模型和升力模型；

S2.验证螺旋溜槽内流膜流动及矿物颗粒运动数值计算模型的可靠性，所述数值计算模型的可靠性从水层厚度、浆流-空气界面位置及颗粒分离指标三方面的数值模拟结果与实际结果之间的差值进行评估，若差值小于阈值，评估结果可靠，则S1中的计算模型为最终确定的螺旋溜槽内流膜流动及矿物颗粒运动的数值计算模型，若差值大于阈值，评估结果不可靠，则进行模型改进，以获得数值模拟结果与实际结果之间的差值小于阈值的数值计算模型，即为最终确定的螺旋溜槽内流膜流动及矿物颗粒运动的数值计算模型；所述S2中最终确定的螺旋溜槽内流膜流动及矿物颗粒运动的数值计算模型，其中薄膜明渠流模型包括：RNG k-ε湍流模型、VOF多相流模型及明渠流Open channel flow模块，其中颗粒流模型包括：RNG k-ε湍流模型和Eulerian Multi-fluid VOF多相流模型；

S3.确定目标螺旋溜槽的结构参数及工况条件；

S4.基于最终确定的螺旋溜槽内流膜流动及矿物颗粒运动的数值计算模型，对目标螺旋溜槽在指定工况下的分离指标进行预测；

S5.基于最终确定的螺旋溜槽内流膜流动及矿物颗粒运动的数值计算模型，对目标螺旋溜槽的分离效率进行预测和优化。

2.根据权利要求1所述的一种螺旋溜槽流膜中矿物颗粒分离指标预测与优化方法，其特征在于，所述S2中模型改进的对象为：湍流模型、多相流模型、以及曳力模型及升力模型；改进方法为对比不同上述模型中的子模型预测结果与实际结果的差值，若任一子模型导致的差值大于阈值，则对模型进行二次开发。

3.根据权利要求1所述的一种螺旋溜槽流膜中矿物颗粒分离指标预测与优化方法，其特征在于，所述Eulerian Multi-fluid VOF多相流模型为Euler-Euler模型和VOF模型的耦合模型；所述Eulerian Multi-fluid VOF多相流模型的动量方程中考虑了曳力和升力；所述曳力分为气-液和液-固两相之间的曳力，分别采用Symmetric曳力模型和Gidaspow曳力模型来描述。

4.根据权利要求3所述的一种螺旋溜槽流膜中矿物颗粒分离指标预测与优化方法，其特征在于，所述升力采用修正的拜格诺升力模型来描述，该升力模型采用了拜格诺经验公式，通过UDF(User defined function)加载至升力系数模块中，其经验公式表达如下：

其中，N为拜格诺数，其表达式如下：

其中λ为线性浓度，其表达式如下：

上式中，F_L为拜格诺升力；C₀为颗粒在静态堆积时的最大体积分数；C为固体体积分数；ρ为颗粒密度；d_p为颗粒直径；为液相剪切率；μ为液相黏度；N₁和N₂分别为判断拜格诺升力类型的拜格诺数下限值和上限值。

5.根据权利要求1所述的一种螺旋溜槽流膜中矿物颗粒分离指标预测与优化方法，其特征在于，所述S2中水层厚度是通过激光多普勒测速仪对实验室型螺旋溜槽内清水流层进行测试获得，此阶段不添加矿物颗粒；所述浆流-空气界面位置由文献获得，参照文献中螺旋溜槽的试验条件，开展颗粒流的数值试验，比较数值试验结果与文献结果；采用和文献中螺旋溜槽相同的结构参数和工况条件，同步开展颗粒分离数值与实际试验，比较数值试验结果与实际试验结果。

6.根据权利要求1所述的一种螺旋溜槽流膜中矿物颗粒分离指标预测与优化方法，其特征在于，所述S3中结构参数包括：基础断面形状、外半径、内半径、螺距、圈数；所述工况条件包括：给料流量、固体质量浓度、目的矿物和脉石矿物密度、给料品位和给料粒度。