Implementation of digital automated control systems at electrolytic copper refining plants in Vietnam

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The work aims to develop digital control and management systems of copper electrolytic refining processes when addressing energy efficiency issues. Thermal imaging scanners can be used to monitor the process state of an electrolytic cell. In this regard, the experience in the automation and control systems of OJSC Novgorod Metallurgical Plant was considered. Mathematical research methods and a stochastic model developed in the MatLab software were used. This model was applied at the Lao Cai copper-smelting plant (Vietnam). The proposed algorithm is based on the temperature variation in electrolyte depending on the heating of cathode and anode sections during short circuits due to dendritic growth, as well as process disturbance time. The algorithm was developed using the Visual BasicScript programming languages. The temperature rise in short circuit areas was recorded using a thermal imaging scanner immediately after the colour change of the cathode surface. It was shown that the duration of a short circuit depends on the amount of sludge deposited in an electrolytic cell. The sludge formed following the destruction of intergrown dendrites contains precious metals. The developed measures, along with those of digitisation, are necessary for effective management, taking into account the functional and kinetic characteristics of the copper refining process. The proposed solutions and control algorithms will allow remote access systems with augmented reality elements when creating a digital twin. This will reduce the specific power consumption by 20 –25% while decreasing the number of electrode short circuits. Controlling the composition and level of electrolyte and sludge will reduce material losses and maintain the concentration of noble metals in the electrolyte. To improve the control quality of automation during the electrolytic production of cathode copper, a number of technical measures were proposed that provide additional points of control to expand the process database. Furthermore, the proportion of manual periodic measurements of process parameters is reduced.

About the authors

V. Yu. Bazhin

Saint Petersburg Mining University

Email: bazhin-alfoil@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8231-3833

D. V. Gorlenkov

Saint Petersburg Mining University

Email: denis.gorlenkov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9632-6715

Huu Hoang Nguyen

Saint Petersburg Mining University

Email: huyhoangmta45@gmail.com

L. N. Nikitina

Saint Petersburg Mining University

Email: nikitina_ln@spmi.ru
ORCID iD: 0000-0002-2603-8424

References

  1. Davenport W. G., King M. J., Schlesinger M. E., Biswas A. K. Extractive metallurgy of copper. London: Oxford, Pergamon, 2002. 452 p.. URL: https://www.elsevier.com/books/extractive-metallurgy-of-copper/davenport/978-0-08-044029-3 (12.06.2021).
  2. Антонов М. А. Метод порошковой металлургии для спекания изделий из медных порошков // Металлообработка. 2001. № 5. С. 48−49.
  3. Selivanov E. N., Popov A. I., Selmenskikh N. I., Lebed A. B. Oxide inclusions in copper during its fire refining // Non-ferrous Metals. 2013. No. 2. P. 19–22.
  4. Вольхин А. И., Елисеев Е. И., Жуков В. П., Смирнов Б. Н. Анодная и катодная медь: физико-химические и технологические основы. Челябинск: Южно-Уральское книжное изд-во, 2001. 431 с.
  5. Левин А. И., Номберг Н. И. Электролитическое рафинирование меди. М.: Металлургиздат, 1963. 213 с.
  6. Скирда О. И., Ладин Н. А., Дылько Г. Н. Определение оптимального состава электролита для электролитического рафинирования меди // Записки Горного института. 2005. Т. 165. С. 170–171.
  7. Гронь Д. Н., Горенский Б. М. Информационно-управляющая система процессом электролитического рафинирования меди // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. 2009. Т. 2. № 3. С. 301–310.
  8. Гронь Д. Н., Любанова А. Ш., Ченцов С. В. Повышение эффективности управления процессом электролитического рафинирования меди с помощью СППР // Фундаментальные исследования. 2013. № 8-4. С. 822−827.. URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=32003 (09.06.2021).
  9. Мансурова О. К., Читкова Я. В. Контроль и управление межэлектродным расстоянием при электролитическом рафинировании меди // Современная наука: актуальные вопросы, достижения и инновации: сб. ст. VII Междунар. науч.-практ. конф. (г. Пенза, 5 июня 2019 г.). Пенза: Изд-во «Наука и Просвещение», 2019. Ч. 2. С. 268−272.
  10. Гавриленко А. Н., Старых Р. В., Хабибуллин И. Х., Матухин В. Л. Метод ЯМР 63,65 Cu в локальном поле в исследовании рудных медных концентратов // Известия высших учебных заведений. Физика. 2014. Т. 57. № 9. С. 31−35.
  11. Молошаг В. П., Колотов С. В., Гуляева Т. Я. Новые данные о сульфидах меди и серебра в рудах колчеданных месторождений Урала // Уральский минералогический сборник. 1995. № 5. С. 223−231.
  12. Дистлер В. В., Крячко М. А., Юдовская В. В. Условия образования оруденения платиновых металлов в хромитовых рудах Кемпирсайского рудного поля // Геология рудных месторождений. 2003. Т. 45. № 1. С. 44−74.
  13. Степанов В. А., Гвоздев В. И., Трухин Ю. П., Кунгурова В. Е., Молчанова Г. Б. Минералы благородных и редких металлов в рудах Шанучского медноникелевого месторождения (Камчатка) // Записки Российского минералогического общества. 2010. Т. 139. № 2. С. 43−58.
  14. Булатов К. В., Жуков В. П. Технологические возможности металлургической переработки промпродуктов обогащения полиметаллических руд и обеднения шлаков медеплавильного производства в агрегате «Победа» // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020. Т. 24. № 2. С. 421–433. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-2-421-433.
  15. Жмурова В. В., Немчинова Н. В., Васильев А. А. Гидрохимическая очистка от меди и свинца золотосодержащих катодных осадков // Цветные металлы. 2019. № 8. С. 64–74. https://doi.org/10.17580/tsm.2019.08.07.
  16. Schipper B. W., Lin H.-C., Meloni M. A., Wansleeben K., Heijungs R., Van der Voet E. Estimating global copper demand until 2100 with regression and stock dynamics // Resources, Conservation & Recycling. 2018. Vol. 132. Р. 28–36. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2018.01.004.
  17. Мазырин В. М. Экономика Вьетнама на подъеме: тенденции 2013–2014 г. // Вьетнамские исследования. 2015. № 5. С. 182−207.
  18. Hannula P.-M., Khalid M. K., Janas D., Yliniemi K., Lundström M. Energy efficient copper electrowinning and direct deposition on carbon nanotube film from industrial wastewaters // Journal of Cleaner Production. 2019. Vol. 207. Р. 1033−1039. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.10.097.
  19. Alexandrova T. A., Gorlenkov D. V., Romanova N. A. Researching of influence of tungsten, silicon and impurities oxidation on electrolytic dissolution of Cu-Zn and FeNi-Co anodes // Periódico Tchê Química. 2017. Vol. 14. No. 28. Р. 9−17.
  20. Шаламов А. В., Мазеин П. Г. Нейронные сети как новый подход к управлению технологическим оборудованием // Известия Челябинского научного центра. 2003. Вып. 1. С. 60–64.
  21. Кадыров Э. Д. Комплексная автоматизированная система управления пирометаллургическим производством меди // Записки Горного Института. 2011. Т. 192. С. 120–124.
  22. Пат. 2357012, Российская Федерация, С1, C25C 1/20 (2006.01). Способ извлечения благородных металлов из отходов радиоэлектронной промышленности / В. С. Литвиненко, Н. М. Теляков, Д. В. Горленков; заявитель и патентообладатель Санкт-Петербургский государственный горный институт им. Г. В. Плеханова. Заявл. 25.12.2007; опубл. 27.05.2009. Бюл. № 15.
  23. Пат. 2553320, Российская Федерация, С1, C25C 1/20 (2006.01). Способ извлечения благородных металлов из отходов радиоэлектронной промышленности» / А. Н. Теляков, Д. В. Горленков, Т. А. Александрова, Д. В. Шмидт, А. И. Закирова; заявитель и патентообладатель Национальный минерально-сырьевой университет «Горный». Заявл . 27.03.2014; опубл. 10.06.2015. Бюл. № 16.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).