Актуальные вопросы современной науки (стр. 2 )

4.  Золотов, высокоскоростных оптоэлектронных аналого-цифровых преобразователей / , М. В Руфицкий // Интеграл. — №5. — 2012. — c. 10-12.

ТЕХНОЛОГИЯ УТИЛИЗАЦИИ ПОСЛЕСПИРТОВОЙ БАРДЫ

С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕМБРАННЫХ СПОСОБОВ РАЗДЕЛЕНИЯ

, ,

,

Воронежский государственный университет инженерных технологий,

г. Воронеж, Россия, [e-mail]

Анализ состояния отечественной спиртовой отрасли показывает, что на данном этапе основным сдерживающим фактором существенного повышения рентабельности производства является проблема утилизации отходов. Для решения проблемы актуальна разработка технологий, основанных на комплексных экологичных, энерго - и ресурсосберегающих схемах переработки барды.

В современных условиях жесткой конкуренции предприятия могут успешно работать только при условии решения экологических проблем и выпуска конечной продукции, отвечающей требованиям потребителя одновременно по двум параметрам: качество и себестоимость. Несоответствие продукции делает предприятия неконкурентоспособными.

У спиртовых заводов возникают трудности с реализацией натуральной барды в непосредственной близости к заводу. Поэтому барда отправлялась в ближайшие животноводческие хозяйства в качестве питательной белковой добавки, но в последнее время поголовье скота резко сократилось, спиртовая барда без очистки сбрасывалась на прилегающую территорию, загрязняя окружающую среду (поля фильтрации).

Целью проекта является разработка безотходной технологии переработки зерновой барды в пищевые и кормовые добавки с получением ценных в пищевом отношении компонентов: пищевых волокон, белков, аминокислот и витаминов, с разделением жидкой фазы послеспиртовой барды с помощью мембранных процессов и обеспечением возможности снижений показателей ХПК и БПК фугата, что удовлетворяет требованиям для его слива в канализацию или использования в технологическом рецикле и повышает экологичность производства.

Технологическая линия будет оснащена устройством для концентрирования фильтрата – ультрафильтрационной установкой с использованием керамических мембран 50-300 кДа с диаметром пор 0,1-0,01 мкм. В результате этого получаются две фракции: концентрат с содержанием сухих веществ до 20 % и пермеат с содержанием сухих веществ 2-3 %. Пермеат может, как полностью возвращаться на стадию приготовления замеса на производство (при этом наблюдается повышение выхода этанола на 1...1,5 %), так и сбрасываться в канализацию. Концентрат поступает в шнек-смеситель, где после смешивания с дробиной и кек происходит обогащение белкового кормопродукта протеином и аминокислотами [2].

Предлагаемая технология очистки послеспиртовой барды представлена на рис. 1.

Рис. 1. Блок схема утилизации послеспиртовой барды

Жидкая фаза послеспиртовой зерновой барды из декантера (фильтрат с содержанием сухих веществ 4,5%) поступает в центрифугу (рис. 1). Дисперсная фаза – дробина с содержанием сухих веществ 30-40% подается в смеситель для обогащения протеином. После центрифуги жидкая фаза послеспиртовой барды (фильтрат) разделяется на два потока, один из которых включает твердый продукт (кек с содержанием сухих веществ 12–15%), а другой – жидкий продукт (фугат с содержанием сухих веществ 4%). Фильтрат включает в себя 3...5 % сухих веществ, часть которых находится во взвешенном состоянии, а часть растворена. Технологическая схема снабжена устройством для концентрирования взвешенных частиц фильтрата – ультрафильтрационной установкой с керамическими мембранами 50-300 кДа с диаметром пор 0,1-0,01 мкм.

Фильтрационная установка позволяет производить фильтрацию послеспиртовой барды после центрифуги (декантера) на концентрат и фильтрат. Концентрат с содержанием сухих веществ – 20 %, обогащенный белком, поступает на сушку для получения сухого белкового кормопродукта (СБК). А пермеат с содержанием сухих веществ – 3 % может частично вернуться в производство. Глубоко очищенный от взвешенных веществ пермает с концентрацией органических загрязнений по ХПК− до 15…20 г/л также можно сливать на поля фильтрации. Фильтрационное оборудование спроектировано таким образом, что фильтрация барды производится при постоянной темпертуре. Измерение и контроль параметров фильтрации позволяют держать заданную производительность по фильтрату на протяжении всего процесса фильтрации держать постоянным. Также предусмотрена возможность варьирования параметров фильтрации для барды, получая при этом концентрат белка с различным содержанием сухих веществ. Химическая мойка фильтрационной установки производится 1-2 % раствором щелочи - NaOH и при необходимости для снятия кальция с поверхности мембран 0,8 % раствором азотной кислоты. Фильтрация должна идти при температуре 80-85°С. Ультрафильтрационная установка снабжена керамическими мембранами 50-300 кДа с диаметром пор 0,1-0,01 мкм В результате этого получаются две фракции: концентрат с содержанием сухих веществ до 2,5 % и пермеат. Пермеат может, как полностью возвращаться в технологический цикл на приготовление замеса (при этом наблюдается повышение выхода этанола на 1...1,5 %), так и сбрасываться в канализацию.

После сушилки белковый кормопродукт имеет влажность 10-15 % и его можно подвергать грануляции в устройстве, где доводится до содержания влаги 6...10 %, после чего он поступает в сборник готовой продукции, упаковывается, например, в мешки или насыпается россыпью в запирающуюся тару и отвозится на склад или потребителю. Сухой белковый кормопродукт содержит не менее 60 % пищевых волокон и 30 % белка.

Представленная технология очистки послеспиртовой барды в отличие от предлагаемых на сегодня схем, обладает рядом неоспоримых преимуществ: высокое качество очистки стоков от органических компонентов (показатели ХПК и БПК сводятся к менее 3 мг О2/л), а также микробиологии (общее микробное число менее 50 кл./мл); уменьшение энергопотребления на единицу объема перерабатываемых сточных вод (более 15 % по сравнению с традиционными биологическими методами очистки стоков); снижение занимаемой сооружениями очистки сточных вод  площади на единицу перерабатываемых стоков (более 30 %, чем того требуют современные линии биологической очистки стоков).

Литература

1. Мулдер, М. Введение в мембранную технологию [Текст] / М. Мулдер // Пер. с англ. – М.: Мир, 1999. – 513 с., ил.

2. Зуева, мембранных технологий при переработке послеспиртовой барды [Текст] / , , // Материалы V международной научно-практической конференции 26-29 марта 2012 г. Пятигорск: РИА-КМВ. – 2012. – 456 с. – С. 379-383.

ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА СВЕКЛОВИЧНОГО САХАРА
, ,
 Воронежский государственный университет инженерных технологий,

г. Воронеж, Россия, [e-mail]

Основной задачей предприятий сахарной промышленности является предоставление всем потребителям качественного и безопасного сахара по доступной цене. Постоянное повышение качества продукции обеспечивается путем:

- более быстрого технического переоснащения производства, создания и внедрения новой техники и прогрессивных технологий;

- снижения цветности готового продукта, увеличения содержания сахарозы до абсолютного максимума на основе совершенствования процессов очистки и кристаллизации производственных сахарсодержащих растворов;

- применения высокопроизводительных автоматизированных поточных линий с компьютерной техникой;

- внедрения новых ресурсосберегающих технологий, обеспечивающих более полное использование сырья, материалов, энергетических ресурсов;

- увеличения сроков хранения сахара-песка за счет повышения требований к качеству продукции и правилам ее хранения, совершенствования технологий, оборудования, качества упаковочных материалов.

Качество сахара-песка характеризуется такими органолептическими показателями как сыпучесть, вкус, цвет, запах, чистота раствора.

Для установления требований потребителей к качеству сахара-песка использовали метод анкетирования, при котором респондент заполняет карту опроса, отвечая на содержащиеся в ней вопросы. Согласно опросу показатели свекловичного сахара-песка получили следующие суммы рангов (таблица).

Результаты ранжирования свойств сахара-песка

Порядковый номер эксперта	Показатели сахара-песка
Сыпучесть	Вкус	Запах	Цвет	Чистота раствора
Сс	Св	Сз	Сц	Сч. р.
1	5	5	3	5	1
2	4	5	5	5	3
3	5	5	3	5	2
4	4	5	4	5	2
5	4	5	3	5	3
6	5	5	4	5	3
Сумма рангов Аij	27	30	22	30	14
Отклонение от среднего	2,4	5,4	-2,6	5,4	-10,6
Квадрат отклонения	5,76	29,16	6,76	29,16	112,36

На основании полученных сумм рангов построили обобщенный ранжированный ряд показателей свекловичного сахара-песка, который имеет вид:

Сч. р < Сз < Сс< Св = Сц.

Коэффициент весомости каждого рассматриваемого показателя определяли по формуле:

,

где n – количество экспертов; m – число оцениваемых показателей; Qij - коэффициент весомости j-го показателя в рангах, который дал i-й эксперт.

При их определении должно соблюдаться правило: «сумма всех весовых коэффициентов должна равняться единице, т. е..

В результате расчетов получили коэффициенты весомости Сч. р.=0,11; Сз=0,18; Сс=0,22; Св=0,24; Сц=0,24 (рис. 1.).

Рис. 1. – Диаграмма коэффициентов весомости свойств сахара-песка

Согласованность мнений экспертов, обусловленную коэффициентом конкордации, определяли по формуле:

,

где S – сумма квадратов отклонений рангов каждого свойства от среднего арифметического значения; n – количество экспертов; m – количество оцениваемых объектов.

Сумму квадратов отклонений рангов (S) от среднеарифметического их значения (Qср) по всем объектам и экспертам находили по формуле:

,

где Qij – оценка в рангах, данная i-му объекту j-м экспертом; Qср – среднеарифметическое значение рангов.

Полная запись формулы коэффициента конкордации имеет следующий вид:

.

Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне 0<W<1, причем 0 - полная несогласованность, а 1 – полное единодушие. Подставив фактические значения показателей, получим W=0,5. Результат удовлетворительный. Мнения экспертов зачастую расходятся в связи с тем, что на результаты экспертизы влияет качественный и количественный состав экспертов. Рассчитанную величину коэффициента конкордации следует взвешивать по критерию Пирсона (χ2) с уровнем значимости 0,05.

Табличные величины χ2табл зависят от уровня значимости и числа степеней свободы (S), которое определяется по формуле: S = H - 1,

где Н – количество экспертов.

χ2табл = 11.

Расчетную величину χ2расч определяли по формуле: χ2расч = W·n·S,

где n – количество экспертов.

В результате расчетов получили χ2расч = 0,5·6·(5-1) = 12.

Так как χ2расч>χ2табл мнения экспертов признаются согласованными с уровнем значимости 0,05.

Проведём анализ соответствия показателей качества сахара-песка требованиям потребителей (на примере продукции сахарный завод»). Для этого построим циклограмму показателей качества сахара-песка. На шкале отложили значения показателей оцениваемого образца и аналога (требования потребителей) и получили два многоугольника, каждый из которых характеризует совокупность свойств соответствующего образца (рис. 2).

Рис. 2. Циклограмма определения соответствия оцениваемого образца требованиям потребителей.

По результатам исследования можно сделать вывод, что площадь, занимаемая многоугольником свойств оцениваемого образца, меньше площади, занимаемой многоугольником свойств аналога (требований потребителей). Следовательно, качество сахара-песка, производимого сахарный завод», по совокупности свойств не соответствует требованиям потребителей, прежде всего по показателям цвет, вкус и запах.

Причиной низких потребительских характеристик продукта является существенный износ основного технологического оборудования, в том числе известняково-обжигательных печей, которые не обеспечивают получения достаточного количества реагентов для очистки производственных сахарных растворов. Результатом является низкая степень удаления несахаров и существенное образование красящих веществ в технологическом процессе, которые накапливаются в кристаллизационном отделении сахарного завода, ухудшая качество готовой продукции.

Для повышения качества продукции необходимо провести реконструкцию данного сахарного завода, предусматривающую увеличение производственной мощности до 6000 тонн переработки свеклы в сутки, комплексную автоматизацию, расширение склада бестарного хранения сахара и использование суперсовременного комплекса лабораторного оборудования для контроля качества продукции

параметры выезда при бульдозерной вскрыше торфов

под уклон

,

Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, Россия, [e-mail]

Существует много технологий, предназначенных для рациональной разработки месторождений полезных ископаемых, но так же встречается множество сопутствующих проблем, при применении той или иной технологии.

Одной из основных проблем направленных на определение рациональных параметров выезда при бульдозерной технологии ведения вскрышных работ при разработке россыпных месторождений полезных ископаемых, является изменение поверхности рельефа местности и изменение при этом объемов породы, получаемой в процессе бульдозерной вскрыши.

Целью настоящих исследований является разработка методики определения параметров выезда при наклонной поверхности рельефа вниз.

Для определения рациональных параметров выезда, при бульдозерной технологии ведения вскрышных работ на россыпных месторождениях, была построена схема выезда, по которой определены параметры выезда, с помощью программного обеспечения AutoCAD, Microsoft Office Excel.

Рис. 1. Схема комбинированного выезда

при наклонной поверхности месторождения под уклон

В ходе работы в Microsoft Office Excel, были определены основные формулы, с помощью которых были установлены основные параметры выезда.

Для определения параметров выезда были заданы такие показатели как: Lк-расстояние от точки начала уклона поверхности под уклон до контура балансовых запасов (Lк=10-40 м), м;-угол наклона выезда ( для расчетов были приняты: =5º, 10º, 15º, 20º) , град.; Нп-мощность песков (Нп=3 м), м; Нт-мощность торфов (для расчетов были приняты: Нт= 2, 4, 7, 10 м), м; - естественный угол откоса борта разреза (=70º) , град.;-угол наклона поверхности под уклон (=4º) , град.

Порядок определения рациональных параметров выезда заключается в следующем.

Определяется расстояние от нижней кромки внутреннего выезда до нижней кромки внешнего выезда, м :

Lв=;

где β - угол выезда бульдозера, град.; Н Т –мощность торфов, м; Δ-расстояние от нижней точки мощности торфов до нижней точки внешнего выезда, м; (Lв=Lз+Δ, м), м.

Длина нижней кромки внутреннего выезда до нижней кромки внешнего выезда на j-ом шаге, м:

Lj = Lз – b, м;

b = Lз \ N,

где N – число шагов (N=11).

Расстояние от нижней точки внутреннего выезда до контура балансовых запасов, м:

Lз=;

Объем внутреннего выезда, на 1 п. м. длины россыпи, м3:

V=0,5∙HТ∙L3;

Объем внешнего выезда, на 1п. м. длины россыпи, м3:

V=0,5∙h∙hТ;

где h-высота тупоугольного треугольника, м.

На основе полученных данных, изменяя -угол наклона выезда ( для расчетов были приняты: =5º, 10º, 15º, 20)º, при постоянных параметрах Нт = 7м, Нп=3м,γ=4º,α=70º, строим график :V(fj)=Lв(fj).

Рис.2. График изменения объемов пород при изменении угла выезда (β=5º,10º,15º,20º)

Построим график V(fj)=Lв(fj), в зависимости изменения глубины торфов Нт=2,4,6,8,10 м, при постоянных параметрах Нп=3м,γ=4º,α=70, β=20º.

Рис.3. График изменения объемов пород при изменении

мощности торфов (Нт=2,4,6,8 м), β=20º

Построим график изменения объемов внутреннего и внешнего выездов, при этом будем считать постоянными параметрами β=10º, Нт=7 м, Нп=3 м,γ=4º,α=70.

Рис. 4. График изменения объемов внутреннего и внешнего выездов

Таким образом, предлагаемая методика позволяет оптимизировать параметры комбинированного выезда при уклоне рельефа местности под уклон от контура балансовых запасов. Оптимизация производится по фактору получения максимального дохода недропользователем по данным расчета экономических показателей на каждом шаге итерации от внутреннего к внешнему выезду.

ОБОСНОВАНИЕ ГРАНИЦ КАРЬЕРА НА ПРИМЕРЕ

СЛОЖНОСТРУКТУРНОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ В ОБОЛОЧКЕ MICROMINE

,

г. Красноярск, [e-mail]

При планировании горных работ существует реальная возможность спроектировать такие условия разработки, при которых будут максимально учтены имеющиеся разведочные данные, условия залегания, качество полезного ископаемого и соответственно получить максимальную прибыль. Это возможно благодаря современному программному обеспечению, которое позволяет делать весьма точные прогнозы многих параметров качества, изменяющихся как по всему месторождению, так и по отдельно взятым участкам.

Одним из таких программных обеспечений является «оптимизатор» карьера. Сегодня практически не осталось недропользователей не знакомых с программами-оптимизаторами карьеров, представленными различными производителями отраслевого программного обеспечения.

В данной работе мы воспользуемся программой Micromine, которая также предоставляет нам возможность работать с оптимизатором карьеров, а также обосновать границы карьера.

В качестве исследуемого объекта выбрано сложноструктурное золоторудное месторождение Боголюбовское, расположенное в Мотыгинском районе Красноярского края, примерно в 500 км к северо-востоку от Красноярска. По российским меркам это месторождение весьма крупное - его общие запасы оцениваются в 70 тонн золота.

Найдем оптимальный вариант развития горных работ с помощью программного продукта Micromine. Воспользуемся функцией «оптимизатор», которая позволяет найти вариант разработки месторождения с максимальной прибылью. Задав исходные данные, такие как затраты на добычу руды и породы, разубоживание, потери, угол откоса, программа автоматически отстраивает оптимальный вариант развития горных работ.

Основной акцент делается на экономические показатели, поэтому программа включает в оптимальную отработку открытым способом самые ценные участки, оставляя участки с небольшим содержанием. Оставленные участки в дальнейшем следует отрабатывать подземным способом

Полученная модель оптимального варианта развития горных работ при текущей цене на золото выглядит следующим образом:

Рисунок 1. Оптимальный вариант развития работ

Возникает вопрос: являются ли границы полученной модели месторождения наиболее оптимальными? Для сравнения проанализируем разные варианты разработки месторождения. Для этого следует с помощью оптимизатора поменять цену на золото на минимальную. Получаем следующую модель:

Рисунок 2. Развитие горных работ при наименьшей цене на золото

На рисунке видно, что большинство запасов полезного ископаемого не выгодно отрабатывать открытым способом при данной цене. Их отработку следует вести подземным способом.

Увеличиваем постепенно цену на золото до того значения, при котором отработку месторождения наиболее выгодно вести открытым способом (рис. 3).

Рисунок 3. Развитие горных работ при наивысшей цене на золото