Automatyczne sterowanie finalną produkcją górniczą w kopalniach rud cynkowo ołowiowych

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ Serias GÓRNICTWO z. 125

1984 Nr kol. 769

Małgorzata K0ZDRÓ3-WEIGEL

AUTOMATYCZNE STEROWANIE FINALNĄ PR00UKC3Ą GÓRNICZĄ W KOPALNIACH RUO CYNKOWO OŁOWIOWYCH

Streszczenia. W artykule omówiono działanie automatycznego apefit- trometru rentgenowskiego sprzężonego z komputerem oraz podano teo­

retyczne podstawy budowy algorytmu dla doboru alternatywnej strate­

gii w sterowaniu jekościę finalnej produkcji górniczej w kopalniach rud cynkowo-ołowiowych. ;

Podano równieZ projekt systemu stabilizujęco-optymalizujęcego w układzie zakładu wzbogacania flotacyjnego tych rud.

1. Wstęp

Działanie spektrometru rentgenowskiego opiera się na zjawisku emisji, polegajęcym na tym, Ze pierwiastki po odpowiednim wzbudzaniu emituję pro­

mieniowanie rentgenowskie, czyli fluoryzuję, dajęc charakterystyczne, po- zwaiajęce na identyfikację wideo. Wykorzystanie tego zjawiska w praktyce daje możliwość szybkiej informacji o jakościowym przebiegu procesu utyli­

zacji produkcji górniczej, co z kolei zezwala na sterowanie tym procesem.

Spektrometry zautomatyzowane o ustalonym programie pracy pozwalsję na i- lośclowe oznaczenie kilku, a nawet kilkunastu składników próbki w prze- cięgu 20 do 100 sekund.

2. Zasady działania spektroskopii

Podstawę spektroskopii oraz dyfrakcji rentgenowskiej Jest równanie Brag- ga:

noę ■ 2 d sin8, gdziej

o} - długość fali promieniowanie,

0 - kęt odbłysku i dyfrakcji promlenl-na krysztale, n - rzęd lub harmoniczne dyfrakcji,

d - odległość płaszczyzn sieciowych.

Z równania tego wynika. Za kęt dyfrakcji 0 promieni zaleZy od długoś­

ci fali 1 to zjawisko wykorzystuje się do analizy widma, czyli do roz­

dzielania go na poszczególna fala monochromatyczna.

58 H. Kozdrój-Weigel

Rozszczepieni* 1 pomiar wiązki fal o różnych długościach zachodzi w apektromatrza, którego zasadniczymi częściami składowymi są: kryształ a- nalizująey, dsdektor promieniowania oraz gonlometr. Kryształ analizujący spałnla rolę pryzmatu lub siatki dyfrakcyjnej' rozszczepiających światło biała.

Wzbudzona promieniowania charakterystyczna składników próbki pada na monokryształ analizujący o określonej wartości d odległości płaszczyzn sieciowych 1 ulega selektywnemu odbiciu interferencyjnemu na skutek tego, Ze promieniom o różnych długościach fal odpowiadają różne kąty odbłyeku, zgodnie ze wzorem Bragga. Przez zmianę położenia kęta kryształu w stosun­

ku do badanej wlęzki selekcjonuje się więc promieniowanie o różnych dłu­

gościach. Gonlometrem zaopatrzonym w dedektor mierzy się kęty odbicia po­

szczególnych promieni, a jednocześnie za pomocą elektronicznych układów przeliczających dokonuje się pomiarów intensywności rozpatrywanych fal.

Długości fal odpowiadające zmierzonym kątom, przeliczone według równania Bragga, znajdujemy w tabelach dla zastosowanego kryształu. Z kolei znale­

zione długości fal porównuje się ze znanymi długościami fal promieni cha­

rakterystycznych pierwiastków 1 określa się skład chemiczny.

3. Zastosowanie epektrometru rentgenowskiego w sterowaniu .jakością pro­

dukcji górniczej

Automatyzacja procesu wzbogacenia rud jako jedna z dróg prowadzących do Jak najekonomicznlejszego wykorzystania istniejących zasobów stsja się coraz bardziej istotna dla przemysłu górniczego.

Zainstalowanie automatycznego spektrometru rentgenowskiego, które po­

winno być pierwszym etapem przy wprowadzeniu automatyzacji sterowania Ja­

kością w procesie produkcji górniczej, zapewnia otrzymanie dokładnych da­

nych o składzie pierwiastkowym (oraz niekiedy gęstości) wzbogacanego su­

rowca w strategicznych punktach tego procesu. Za pomocą spektrometru rent­

genowskiego analizować można skład zarówno cieczy. Jak cząstek stałych.

W oprzyrządowaniu spektrometru rentgenowekiego wyróżnić możns następu­

jące systemy składowe:

e) system pobierania prób, b) system spektrometru,

c) system przetwarzania danych, d) wyposażenie wyjścia.

W zależności od typu i konkretnego zastosowania spektrometru poszcze­

gólne systemy mogą zawierać:

ad *) - urządzenia do pobieranie prób ze zbiorników,

- wypoeażeni* do pompowania zawiesin do 1 z analizatora,

- wypoeażeni* do wtórnego pobierania prób 1 doprowadzenia ich do analizatora.

Autowatyczne « t a r o w a n i e finalną p r o d u kc ją górniczy.. 59

- sondę służącą równocześnie do pobrania próby, poalaru promlenlo- wanie 1 przetworzenia Informacji na sygnały elektryczne,

- system śluz powietrznych, - mechanizm transportu próbki, - komorę próznlowę.

ad b) - spektrometr promieni X, - elektronikę spektrometru, - zasilanie promieni X, - urzędzenia rozdziału mocy, - system chłodzenia wodę.

ad c) - procesor danych liczbowych, . - dalekopis,

- system interfacjalny (sprzężenia z obiektem),

- system software do obliczenia zawartości metalu oparty na matema­

tycznym modelu procesu fluorescencjl, - programy: nadzoru, alarmowy i wyjściowy.

ad d) - drukarki,

- ayatem interfacjalny,

- elektryczny lub pneumatyczny rejeetrator interfacjalny, - analogowy system sterowania.

Typowy układ analizatora rentgenowskiego przedstawiono w sposób schema­

tyczny na rysunku 1.

Opisany układ pozwala na otrzymanie dokładnych danych o koncentracjach wybranych pierwiastków (dla jednego punktu pomiarowego można otrzymać da­

ne o koncentracjach 5-6 pierwiastków) oraz w przypadku analizowania cie­

czy gęstości pulpy.

Zakres nadających się do analizy pierwiastków obejmuje wszystkie o liczbie atomowej ^ 20. Zakres koncentracji pojedynczego pierwiastka jest praktycznie nieograniczony, sięga od 0,05% - 100%. Dokładność pomiaru, szybkość 1 przejrzystość otrzymania wyników (w postaci wydruków) Jak rów­

nież duże częstotliwości dokonywania pomiarów (co kilka minut) czynię au­

tomatyczny spektrometr rentgenowski narzędziem niezwykle przydatnym w ope­

ratywnym sterowaniu jakośclę produkcji górniczej.

Dane wyjściowe otrzymane z analizatora rentgenowskiego wykorzystuje się do bezpośredniego lub automatycznego sterowania procesem wzbogacania po­

przez ustalenie wielkości przepływów (pulpy, chemikaliów, wody, powie­

trza) i poziomów.

Pełne wykorzystanie możliwości analizatora rentgenowskiego może nastę­

pie Jedynie przy włęczeniu go w system automatycznego sterowania poprzez podłęczenle do komputerowego układu ctablllzujęco-optymallzujęcego.

<V tym przypadku nożna spodziewać się osiągnięcie następujęcych celów:

a) cele ekonomiczne:

- wyższe ekstrakcje metalu z rud.

60 M. KozdróJ-Weigel

O8 «

O NO 0.

•O • _{O-r* >ł}

^

Rya.1.Układanalizatorarentgenowaklego(syetempobieraniapróbw przypadkuanalizowania cieczy otiakam..taji.ljl.jl.ł. \ '

Automatyczne »terowanie finalną produkcję górniczy. 61

❖

•3«

* * S!U •»

33 Ł3-I I*_A.»

•- 3 i

??

w ;

1»

Jł •-»

<ś>

Rys.2.Systemstabilirujęco-orsty^nlizujęcy w układziezakładuwzbogacania flotacyjnego rudeynkowo-ołowio- wych

62 M. Kozdrój-Weigel

- zwiększenie wydajności procesu wzbogacania,

- oszczędność w kosztach bieżących {zmniejszenia zuZycla energii, rea­

gentów, zmniejszenie zatrudnienia),

- polepszenie i utrzymanie stałej jakości produktu wyjściowego oraz mi­

nimalizacje metalu w odpadach,

b) cele operacyjne ułatwiające sterowanie za pomocą:

- bezpośrednich danych z przebiegu procesu,

- selektywnej informacji dla wszystkich komórek organizacyjnych, c) cele poznawcze:

- łatwe przeprowadzenie badań nad przebiegiem procesu dzięki automa­

tycznej analizie danych.

Stabilizacja przebiegu procesu to podstawowy, pierwszy cel automatycz­

nego sterowania, ale rzadko prowadzi on sam przez siebie do optymalizacji efektów ekonomicznych. Potrzebne Jest dodatkowo sterowanie optymalizujące - nadrzędne w stosunku do automatycznej stabilizacji poszczególnych częś­

ci procesu technologicznego. Ten dodatkowy poziom sterowania zapewnia optymalizację całego procesu. Możliwości układu analizator spektrome- tryczny - system stabllizujęco-optymalizujęcy przedstawić moina ne przy­

kładzie procesu flotacji rud cynkowo-ołowiowych (rys. 2).

Kryterium stabilizacji przebiegu procesu może być np. nieprzekraczanie pewnej maksymalnej zawartości metalu w odpadach poflotacyjnych. Wielkość ta ustala punkty wyjściowe do sterowania elementarnych sprężeń regulują- cych bezpośrednio serwomechanizmy zmieniające dopływ powietrza i chemika­

liów do pulpy i poziomu pulpy w maszynach flotacyjnych.

Zagadnienie to zawierające wiele zmiennych trudno Jest skutecznie roz­

wiązać bez pomocy centralnego procesora danych w połączeniu z analizato­

rem spektrometrycznym.

System stabilizujący utrzymuje więc zmienne procesu w określonych gra­

nicach w czasie krótkoterminowych zakłóceń. Sterowanie optymalizujące na­

tomiast zapewnia najlepszy przebieg procesu zgodnie z założonym kryterium w reakcji na zmiany długoterminowe. Wymaga to zastosowania kompleksowego modelu matematycznego opisującego ten proces.

Główne zmienne procesu zmieniane są nieznacznie w konwencjonalnie do­

branych interwałach czasowych, przy czym kryterium założonej efektywności procesu może być obliczane przed kolejnym krokiem (zmianą wielkości zmien­

nych). Oeżeli wartość kryterium wzrasta - procedura powtarzania Jest w tym samym kierunku. Jeżeli maleje - kierunek zmian Jest odwracalny. Ze zgro­

madzonych w ten sposób informacji o przebiegu procesu znaleźć można w przy­

szłości korelację pomiędzy zmiennymi procesu potrzebne do Jego optymali­

zacji.

Na rys. 2 przedstawiono projekt konfiguracji systemu stebllizująco-op- tymallzujęcego w układzie typowego zakładu wzbogacania flotacyjnego rud cynkowo-ołowiowych. System ten można osiągnąć poprzez zastosowanie poni­

żaj przedstawionego algorytmu.

Automatyczne »tarowania finalny produkcją górniczą.. 63

4. Algorytm posterowania przy sterowaniu jakością finalnej produkcji za­

kładu wzbogacania flotacylnego rud cynkowo-ołowlowych

Podać zbiór wskaźników charakteryzujących jakościowe cechy rud cynko- wo-ołowiowych.

1. Proces wzbogacania jest pewnę operację Ji postacis

X - £ [z.e]

gdzie:

i) X jest produktem finalnym, który noże być przedstawiony za pomocę n-cech o określonych wskaźnikach i opisany wektorem

X a

x Ł > wadliwość produkcji finalnej ze względu na i-tę cechę.

2) Z jest produktem wejściowym. ¡Produkt w e j ś c i o w y :scharakteryzowany jest przez q cech:

Z a

LZq-

1.2, .q)

zi a wadliwość i-tej cechy produktu wejściowego.

2. System sterowania jakośclę produkcji

s) Co pewien przyjęty stały okres czasu Tc przeprowadzona Jest statys­

tyczna kontrola wskaźników produktu finalnego.

W wyniku tej kontroli otrzymujemy wektor:

L*n.

*i > °.

(i « 1 , 2 n)

(a)

który Jest oszacowaniem wektora X. Oczywiście

X a x ♦ b.

64 M. Kozdrój-Weigel

g d z i e :

b - błęc’ z kontroli.

b) Określa się przyczyny*! udziały przyczyn w produkcji finalnej.

Załóżmy, że wskazano m przyczyn powodujących wadliwość w produkcji finalnej. Udziały przyczyn tej wadliwości określone a« przez składowe wek­

tora

v t > 0

(i - 1 . 2 m)

Wyniki badań możemy przedstawić w postaci równania mierzowego

V - A . X ♦ B

(b b błęd diagnostyki) lub

(b)

(b')

V 1 a li *12 B in V2 * 2 1 ... *2n

• aii aik 8m

a1>

L ® 1 ... m,n

Elementy macierzy a 1(( określaję udział wadliwości produkcji finalnej i-tę przyczyn? ze względu na k-tę cechę. Dla usunięcia lub zmniejszenia efektów przyczyn powodujących wadliwości produktu finalnego podejmuje się pewne działanie. Oznaczmy przez Kj wektor działań skierowanych na ja­

kość produktów wejściowych. Przez Kg oznaczamy wektor działań skierowa- IU WAmirTee issbtnr n —

nych bezpośrednio na proces produkcyjny. Wówczas wektor D = K, + IC, jest wektorem sterujęcym. Wektor sterujęcy 0 możemy przedstawić w postaci:

d„"~

O - d1 > 0

(i » i ,2,...,m)

Automatyczne »tarowanie finalny produkcję górniczą.. 65

Składowe wektora D określają działanie skierowane na i-tą przyczy­

nę. Każde składowa di zależy od czaeu wdrożenia i-tego działania oraz od efektu i-tego działania. Zarówno czas 1^. Jak i efekt UŁ są realizacjami zmiennych losowych (t,U). (c)

Wektor sterowania Jest zmienną losową postaci:

D - 0[T,U].

Wdrożenie i-tego działanie następuje po i-tej kontroli, czyli w czasie

Tw * Tc • 1 * Ti

Istnieje zawsze taka najmniejsza liczba całkowita g, że

Tc<9-i) < T W 4 . T e . g.

Efekt działania po i-tej kontroli jest miarą poprawy jakości produktów finalnych

U (i) - u[x (i) - X (9 }] (d)

(Uwaga: wskaźniki górne oznaczają kontrolę,np. i-tą kontrolę).

Uwzględniając (d) wektor sterowań przyjmuje postać:

D (i.g) „ o [tw , U ^ ] (e)

1 przedstawia działanie opracowane po i-tej kontroli z uwzględnieniem g pierwszej kontroli, w której ujawni się efekt tego działania.

Wprowadzając wektor sterowania (e) proces produkcyjny przedstawimy w postaci:

X (p) D ( 1 'P) , 0 ( 2 'P ) ... D (P-1 *P ) ,9]

Zwrócimy uwagę, że między X I V zależność jest liniowa (b*). 8łędy kon­

troli b oraz błędy diagnostyki B są z reguły małe, możemy je pominąć.

Wówczas działanie systemu sterowanie jakością możns przedstawić w postaci:

v (p) d(i 'p ) . o (2lP)... o t p - i . p ) ^ ]

Ola określenia operatora X zakładamy, że strumień występowania wadli­

wości ze względu na każdą przyczynę ma rozkład dwupunktowy. Zbiór zmien­

nych losowych v(t) dla różnych wartości czasu t Jest procesem Stocha-

66 M. Kozdrój-Weigel

etyczny« -[v(t }j- . Stosu jeny alternatywny klasyfikację wzbogacania na do­

bry i wadliwy. Dobre, gdy zawartość aetall w odpadach jest równa lub nniej- sza od założonej, zaś wadliwa, gdy jest odwrotnie.

Proces stochastyczny {v( t)]' występowania wadliwości określamy w na­

stępujący sposób:

Zakładamy przy tym, że a > 0. Przy założeniu, że p(o) » 0, przyjmujemy:

Zaobserwowany w próbce częstość hipotetycznych wadliwości oznaczymy przez h(t)

(n « liczebność próbki, k ■ zaobserwowana w próbce liczba powtórzeń zda­

rzenia v(t) ■ a, czyli liczebność w próbce produktów wadliwych).

Wartość oczekiwana

Przy dużych llczebnośclech badanych próbek n rozkład ten może zdężać do rozkładu Polssona, gdy p(t) będzie wartościę bardzo mały.

Oznaczmy m(t) krótko prj

O, gdy produkcja nie na wadliwości.

v(t) -<

a , gdy produkcja jest wadliwa.

B 1 - p(t)

p(t) - £ ■ h(t)

m(t) ■ v(t) ■ a h(t).

Odchylenie średnie

g(t) ■ s(t) - a^hit) [l - h (t )]'

Efekt działania wektora L

Uwagą: s-ta kontrola, (l,2,...,n • wskaźniki przyc

Autoeatyczne m r w i i n l i finalną produkcja górniczy.. 67

PrzyjnuJeny współczynniki efektywności i-tego dziełenia

<•> . 4 4

11 ZT

T

Jeżeli przez u ^ oznsczyay uboczny efekt dzlałenle sklarowanego na j-tą przyczynę 1 na intensywność występowania wadliwości z powodu i-tej przy­

czyny, to efektywność działać ubocznych wyraża się przez

• i? ’ ■ = B r

,(«)

Przyjaujeay wektor . t? taki, którego

składowe określany w następujący sposób: '

(i

fldy T (a-1)

< Tw < Tc w pozostsłych przypadkach.

Czasy wdrożeń sę zalennyni losowynl o pewnya rozkładzie prawdopo­

dobieństwa.

Przez rozunieny efekt działania opracowanego po i-tej kontroli oraz aklerowanego na i-tę przyczynę występowania wadliwości produkcji fi­

nalnej.

Efekt działania skierowanego na J-tą przyczynę i na intensywność wy­

stępowania wadliwości z powodu i-tsj przyczyny oznaczany przez . sę to składowe wektora

,<i)

-i;11

<•>

a.i-

- efekt działań skierowanych na wszystkie przyczyny występowania wa­

dliwości opracowanych po i-tej kontroli wyraża się tablicę kwadratową

66 W. Kozdrój-Weigal

■<*>

Fu(i) „(i)

“u 12 **• “la

„ ( D „(1)

“21 “22 ... u2m

„<*> „(i) „(i) 31 “32 *•* 3m

u<i> „(i>

“■1 **• "m.n

Wektor sterujący przyjmuje poetać:

0 (i.*) , t/i) T (i.s)

W chwilach, w których są wdrażane sterowanie- przyjmują. wartości \ efektu

f * \ ' I

działania U . W pozostałych chwilach maję wartość równą zaro.

Elenenty macierzy U'ł ^ możemy przedstawić w postaci iloczynów zgod­

nie z (f) i (f'}

u (a) „ (a) (a) - ć (a) c . uii *ii "i o «s. a ±i v i

i f 1

“ji ” *ji miU) ^gdy

Zgodnie z uwagą (c) czaey wdrożeń i afekty uj[8 ^ są zaisnnymi losowymi. Zakłada ślę. Ze zmienne te podlegają rozkładowi normalnemu.

T;8 ^ otrzymujemy N(ti8 ^. Dla zmiennej losowej i(s)

Ola zmiennej

zamiast losowych

otrzymujemy N(t^ \ ). Dla zmiennej los wartości, ui?^ można generować wartości ai?^.

czas rozkład normalny N(a!j8 ',a^*

Ponieważ w chwili a . Tc mogą być wdrażana działania różnych chwilach, równanie sterowania przyjmuje postać:

Wów-

opracowane w

$(*♦1) ...(a)

2 U (i) i-i

r(i,8+l)

5. Wnioski

i. Zastosowanie automatycznego spektrometru rentgenowskiego w sterowa­

niu jakością finalnej produkcji górniczej stwarza możliwości szybkiego o- trzymania danych o przebiegu procesu, co łączy elę z uzyskaniem odpowied­

nich efektów, takich jak:

- wyższe ekstrakcja metalu z rud,

- zwiąkazenie wydajności procesu wzbogacania.

Autoaatyczna atarowanle flnalna produkcja górnlcz».. 69

/ H C H T A N t ^ D A N V C H /

I ST£AO W AN /£ U C Z M K dN j

G £A£Aa c ja * re* ro A A MA&- i/Moáa Pfio&i/Kcj/

N£J/AfOtOWM tOfOMA O fío ¿ x tA J U f£ M M fio /w tn h /tn

H YBÓ A aiJA tA H aTeAUJA, ■ C YCH £Q O b*//£ Z ¿AOAA/A

SrA A T A Q /A____________

tl/YO £A£AO M *V£ C2ASOMS

X

N O A O ieti / £ £ £ * rtM M tA cA - fflA /zM í£/*fitA ¿O SO H A O AO t- K éA M /C *O A *tA iS*V X t/

T

W V Z/M C Z£#/£rA B ¿rcyhtA A - TO ¿C/SrZAO M V? M B A AA ncH P A ¿£1 e rA A /Z O /tf____________

O S¿/C ZArt/£ A ATüM r/tC A PA-

a

AAH£TACbJ AOZ*tAbC¡M £££*■

riM AO SC! JW A éA /i t CJA9ÓA/

W M a í & i OliAtovi________

I

A lT ZA M A /fA /V B O B C A t/

S T A A T fe //:

1.ST £A U J£S/£rH *O A tA ürxlOC¿£/*t£PAace*M H V M O tW A C tC # AtAASY- /»¡A tA trV £U A ÍM A iU /W *C / i . S M A U tf& fZ A POTOCA

O JUAtAsi O /M JX A d m tA T CZA3/£*t¿>AO¿£Ar 3 .¿ T £ A W £ ¿ /f ¿AAOM CA

JUtAtAAUA A iA x r0 '* £ 0 0 tr o ta n te * lij/ijJesr /V A J A ttf/a z y

4.3r£AiO££tfAOACff*0£J KO/VTAO it

A.£/£Awe j/£AtoíteeAs O bY AQÍ/OA1 HADi/M OS- C f AAi£*AOC¿V bO Pt& t-

C tA tA U ) t**ATO ÍC e . 3 /Z A U fé J S f i A POXTOCA

BUAAAAaajtA/ÍUVCM

WKM ACZANSZ Vite/iSYM H O J- C t H W ffiO H AAH A M AM /M OS- C IA * 0 * /* C » A /A IA U * £ J_____

U Í¿ /M C ¿ W /£ /to s a JU JAtAÁ

T

3A /£A O M AA /K H A H C K AeStD -

M P A 2YCev#£________

T

Q tíi/C M M Z H 3A 42A A M JAAOSC/ s n r z A W

At/£

/ W A ^ y /

í s r o p )

70 W. Kozdrój-Welgal

- oszczędność w kosztach bleżęcych (zmniejszenie zużycia reagentów, zmniej­

szenie zatrudnienia),

- polepszenie i utrzymanie stałej jakości produktu wyjściowego oraz mini­

malizacja metalu w odpadach,

- otrzymanie bezpośrednich danych z przebiegu procesu oraz selektywnej informacji dla wszystkich komórek organizacyjnych.

2. Wymóg racjonalnej gospodarki złożem oraz względy ekonomiczna prze­

mawiają za najszybszym i szerokim stosowaniem automatyzacji sterowania Ja­

kością finalnej produkcji górniczej.

LITERATURA

L.V. Azaroff, W.L. Baun, P.E. Best, 3.R. Cuthlll, C.S. Fadley, S.B.M. Hag- strdn, L. Hedln, R.P. Madden, 0.3. Nagel, D.M. Pease, G.A. R o o k e , a.s.

Thomson: x-Ray Spectroscopy, 1974.

Recenzent: Doc. dr hab. lnż. Stanisław CIERPISZ

Wpłynęło do Redakcji w grudniu 1982 r.

ABTOMAHWECKOE. yilPABJIEHHE SHHAJIBHHM n P O ^ K T O M EAXT UHHKOBO-CBHHLIOBHX py.fi,

P e a » m e

B craTfce onacaao npaimua seSciana astoiiaiHtecKoro peHzreaoacxoro cnex- xpouetpa noAKzxneHBoro x 3BM a xaxxe TeopenrJeexae ochobm cxpoem« axropax- u& noxdopa ajtaxepHaxaBHOft cxpareraa yap&BxeHHs xatecTBOM (fHHaxmoro npoxyx- xa aaxxu uehxobo-cbhhhobmx pyx. Onacaao npoexx cTa6Ejni3npy»s(o-onTHMMH3Hpy-

»nefl OBexexu xxa uexa <JmoTamaoHnoro oOoraneHHH pyx.

AUTOMATIC CONTROL OF FINAL MINING PRODUCTION IN ZINC AND LEAD ORE MINES

S u m m a r y

An automatic Rentgen spectogreph with a computer is described. Theore­

tical bases of the algorithm to choose control strategy in final mine pro­

duction in zinc and lead ore are presented. The stabilizing.optimizing sy­

stem in the system of enrichment by flotation is designed.