بررسي ضريب تراكم پذيري باطله كارخانه هاي فرآوري مجتمع گل گهر با هدف طراحي سيستم فيلتراسيون

Investigation on compressibility coefficient of tailings of Golgohar processing plants in order to design the filtration system

ضريب تراكم پذيري كيك فيلتر (n) از جمله پارامترهاي مورد استفاده براي بزرگ مقياس كردن نتايج فيلتراسيون هست. تراكم پذيري؛ كاهش تخلخل و نفوذپذيري كيك حاصل از فبلتراسيون را شامل مي شود. هرچه ميزان ضريب تراكم پذيري كيك بالاتر باشد مقاومت كيك در برابر عبور سيال فيلتريت يا آب شستشو افزايش مي يابد كه اين نكته به طور مستقيم بر روي نرخ فيلتراسيون و رطوبت نهايي كيك تاثير خواهد گذاشت. در اين مقاله به تعيين ضريب تراكم پذيري باطله هاي تر دو كارخانه تغليظ مگنتيت و بازيابي هماتيت پرداخته شده است. نتايج آزمايش ها نشان داد كه اين نمونه ها با داشتن ضريب تراكم پذيري 0.25، و 0.4 در رديف مواد با تراكم پذيري پايين طبقه بندي مي شوند. همچنين تاثير تركيب اين دو جريان باطله بر روي ضريب تراكم پذيري فيلتر كيك حاصل با هدف طراحي سيستم فيلتراسيون مناسب بررسي شد و مدلي جهت تعيين اين ضريب براي نمونه هاي تركيبي معرفي شد. مدل پيشنهادي توانست اين ضريب را با دقت بالا براي نمونه هاي تركيبي با نسبت هاي مختلف تركيب تخمين بزند.

Filter cake compressibility coefficient is one the parameters which is used for scaling up of the filtration test results. Compression of the cake includes the reduction of its porosity and permeability. High compressibility coefficient leads to increased resistance of the cake against passage of filtrate flow and wash-water, and directly affects the filtration rate and final moisture cake. In this article, the compressibility coefficient of wet tailings of two plants; Magnetite beneficiation and Hematite processing plants of Golgohar has been determined. The compressibility coefficient of 0.25 and 0.4 were obtained by the experimental results for the tailings of the two plants respectively, which could be classified in low compressibility group. Also the effect of mixing these two tailing streams on the filter cake compressibility coefficient was studied to design a proper filtration system and a model was introduced to determine the coefficient for mixed samples. The proposed model was able to accurately estimate the coefficient of mixed samples with different mixture ratios.