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6.3 Modellierung der Durchlaufmahlung 6.3.2 Modellierung mittels x80-Wert des Aufgabegutes als Kenngröße - 94 ersten Durchläufen der Kugel- und Cylpebsemahlungen zeigen die simulierten Produkte nur geringe Verbesserungen und noch relativ starke Abweichungen von den realen Produkten. In den folgenden Durchläufen mit feineren Aufgabekörnungen sind jedoch gute bis sehr gute Resultate in der Simulation mit dem ZKM s_pcr 05/95x80 erzielt wurden. In Tabelle 12 auf Seite 96 sind die Ergebnisse des ZKM s_pcr 05/95x80D zusammengefasst und dem ZKM s_pcr 05/95 gegenübergestellt. Da bei der Chargenmahlung mittels r_pcr Q* = 90 % gute Ergebnisse simuliert werden konnten, wurde neben dem ZKM s_pcr 05/95x80 für die Durchlaufmahlungen auch die Methode der relative Kornanreicherung mit der Normierung auf Q* = 90 % und der Kenngröße x80-Wert (ZKM r_pcr Q=90%x80) untersucht. Beide Methoden mit dem x80- Kennwert werden anhand der simulierten Ergebnisse in Tabelle 12 verglichen und im Anhang IX-j graphisch dargestellt. Die logisch richtige Reihenfolge der simulierten Produkten wird in allen Durchgängen mit dem ZKM r_pcr Q=90%x80 erreicht (Bsp. Abb. 53b). Der x80-Wert ist somit gegenüber der Durchsatzleistung als Kenngröße auch bei der Methode der relativen Kornanreicherung besser für die Modellerstellung der Durchlaufmahlung geeignet. Im Vergleich der standardisierten und relativen Kornanreicherung wurden bei den Zerkleinerungsmodellen der r_pcr Q = 90%x80 im oberen Korngrößenbereich der simulierten Produkte leichte Verbesserungen erzielt (Abb. 54, Anhang IX-j). Markanter sind jedoch die gleichzeitigen Verschlechterungen der simulierten Produkte im unteren Korngrößenbereich (Abb. 54 roter Graph). Diese Abweichungen von den realen Produkten treten bei allen Durchlaufmahlungen unterhalb des Durchgang von ca. Q = 30 % im Feinbereich auf. Besonders im ersten Durchgang der Kugelmahlung DmK1,5 verbessern sich die simulierten Produkte in den oberen Korngrößen und verschlechtern sich in den darauffolgenden
6.3 Modellierung der Durchlaufmahlung 6.3.3 Zusammenfassung der Durchlaufmahlung - 95 Die simulierten Produkte der Zerkleinerungsmodelle s_pcr 05/95x80 zeigen im Vergleich zur r_pcr Q = 90%x80 im oberen Korngrößenbereich geringfügig höhere Abweichungen, besitzen aber im unteren Korngrößenbereich meist sehr gute Übereinstimmungen mit dem realen Produkt (Anhang IX-j, Bsp.: Abb. 54). Die beschriebenen Eigenschaften beruhen auf den unterschiedlichen Normierungen der Methoden. Unabhängig von der verwendeten Kenngröße orientiert sich die Methode der relativen Kornanreicherung mit Hilfe der Normierung auf den Durchgangswert von Q* = 90 % mehr am oberen, gröberen Korngrößenbereich von Aufgabe und Zerkleinerungsprodukt. Die Methode der standardisierten Kornanreicherung berücksichtigt mit zwei Zerkleinerungsverhältnissen eine größere Bandbreite der Körnungen. Infolge dessen werden auch die feineren Korngrößen besser in die Modellierung mit einbezogen. 6.3.3 Zusammenfassung der Durchlaufmahlung In der Tabelle 12 der folgenden Seite ist die Bewertung aller Zerkleinerungsmodelle der Durchlaufmahlungen mit Cylpebsen bzw. Kugeln zusammengefasst. Es werden die ZKM der Methoden der r_pcr und s_pcr in Abhängigkeit von der verwendeten Kenngröße verglichen. Die Zerkleinerungsmodelle mit der Kenngröße - Durchsatz (D) - sind aufgrund ungenügender Ergebnisse in den durchgeführten Simulationen nicht für die Modellierung der Durchlaufmahlung geeignet (Tab. 12). Durch die Änderung der Kenngröße von Durchsatz auf den x80-Wert wurden Verbesserungen im Kurvenverlauf der simulierten Produkte erzielt. Mit den Zerkleinerungsmodellen der s_pcr 05/95x80 konnten die logisch richtigen Reihenfolgen der Produkte eines Durchgangs simuliert werden. Die ZKM s_pcr 05/95x80 besitzen leichte Vorteile in der Simulation der feineren Kornfraktionen und die Zerkleinerungsmodelle der r_pcr Q = 90%x80 in den gröberen Kornfraktionen. Der direkte Vergleich der Zerkleinerungsmodelle zeigt dessen ungeachtet in den letzten Spalten in Tabelle 12 leichte Vorteile in der standardisierten Kornanreicherung s_pcr 05/95x80. Bedeutung der Symbolik in Tabelle 12: ++ sehr gute Übereinstimmung, +
gute
Übereinstimmung, 6.3 Modellierung der Durchlaufmahlung 6.3.3 Zusammenfassung der Durchlaufmahlung - 96
Tabelle 12: Bewertung der Zerkleinerungsmodelle der Durchlaufmahlungen 6.4 Resümee des Modellierungsprozess - 97 6.4 Resümee des Modellierungsprozesses Die Zerkleinerung in Kugelmühlen wird von vielen technischen und stofflichen Faktoren beeinflusst. Die Komplexität des Prozesses hat demzufolge auch Auswirkungen auf die Modellierung der Kugelmühle. In der Modellbildung ist die Qualität des Zerkleinerungsmodells zum einen von den angewandten Berechnungsmethoden und zum anderen von den beschreibenden Variablen bzw. Kenngrößen abhängig. In der Berechnung wurde bei den Methoden r_pcr und s_pcr mit einer Änderung der Normierung, welche die Berechnungsgrundlage bildet, die Qualität der Zerkleinerungsmodelle beeinflusst. Eine Kenngröße, die zerkleinerungstechnisch wichtige Materialeigenschaften abbildet, wurde noch nicht in der Modellbildung in die Modelle integriert. In Hinblick auf ein stoffunabhängiges Modell wurde die Mahlbarkeit des verwendeten Aufgabegutes untersucht. Nach Möglichkeit sind mit verschiedenen Materialien weitere Durchlauf- und Chargenmahlungen durchzuführen, um die Mahlbarkeit als Veränderliche in die Modellierung einbeziehen zu können. Mit Berücksichtigung möglichst vieler Einflussfaktoren wird der Zerkleinerungsprozess exakter beschrieben. Der Einfluss der bislang nicht beachteten Faktoren wird in die Modellierung zur Gewinnung genauerer Vorhersagen mit einbezogen. Von Interesse sind beispielsweise folgende Parameter: -Mahlkörperart - Gattierung der Mahlkörper -Mühlenparameter
- Bruchverhalten des Mahlgutes Da sich die Variablen gegenseitig beeinflussen bzw. voneinander abhängig sind, ist es schwierig einer Variablen eine einzige Kenngröße zuzuordnen. Beispielswiese ist das Fließverhalten von der Mahlkörperart, der Gattierung und der Korngrößenverteilung
abhängig. Mit Hilfe der Funktion Potenzproduktansatz könnten die Variablen in
die Simulationsrechnung mit einkalkuliert werden. |