Çoklu bileşenli havalı sınıflandırıcı modelinin geliştirilmesinde malzemelerin yoğunluk ve akışkanlık özelliklerinin incelenmesi

Abstract

Bu tez çalışmasında, malzemelerin yoğunluk ve akışkanlık özelliklerinin havalı sınıflandırıcı performansına etkilerinin incelenmesi ve çoklu bileşenli model yapısının geliştirilmesi ile dinamik havalı sınıflandırıcı modelinin güvenilirliğinin arttırılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, öncelikle klinker, bakır cevheri, manyetit ve kömür örneklerinin yoğunlukları ve akışkanlık özellikleri belirlenmiştir. Birbirinden farklı yoğunluk ve akışkanlık özelliğine sahip olan bu dört örnek ile farklı işletim koşullarında laboratuvar ölçekli bir havalı sınıflandırıcı ile deneyler yapılmıştır. Bu deneylerden elde edilen sonuçlar yardımı ile malzeme yoğunluğunun ve akışkanlığının havalı sınıflandırıcı verimlilik eğrisi üzerine etkileri gözlenmiştir. Burada elde edilen bilgiler ışığında, modelleme çalışmaları yürütülerek malzemelerin yoğunluk ve akışkanlık özellikleri ile verimlilik eğrisini tanımlayan ayrım keskinliği, olta etkisi, kesme boyu ve kaçak parametreleri arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Bu incelemeler sonucunda, ayrım keskinliği ve olta etkisi parametrelerinin yoğunluk ile, kesme boyu ve kaçak parametrelerinin ise akışkanlık ile ilişkili olduğu sonucuna varılmıştır. Buna göre; bir sınıflandırıcıya beslenen malzemenin yoğunluğu arttığında, sınıflandırıcının verimlilik eğrisindeki kesme boyu parametresi azalmakta, kaçak parametresi ise artmaktadır; sınıflandırıcıya beslenen malzemenin akışkanlığı arttığında, verimlilik eğrisini tanımlayan ayrım keskinliği değeri artmakta, olta etkisi parametresi ise azalmaktadır. Sonuç olarak, bu ilişkiler matematiksel eşitlikler ile ifade edilmiş ve var olan eşitlikler kullanılarak dinamik havalı sınıflandırıcılar için çoklu bileşenli model yapısı önerilmiştir.

In this thesis study, investigating the effects of density and fluidity properties of materials on air classifier performance and increasing reliability of dynamic air classifier model by developing the multi component model structure were aimed. Within this scope, density and fluidity of clinker, copper ore, magnetite and coal samples were specified primarily. Tests were done with a laboratory scale air classifier at varied operating conditions for these four samples having different density and fluidity. With the help of the results obtained from these tests, effects of density and fluidity of the materials were observed. In light of this information, modeling studies were undertaken and correlations were investigated between density and fluidity of the materials and parameters that are separation sharpness, fish hook, cut size and bypass identifying the efficiency curve. By these investigations, it was concluded that separation sharpness and fish hook parameters are related with density and cut size and bypass parameters are related with fluidity. According to this; when density of a material that is fed to a classifier is increased, cut size parameter on the classifier efficiency curve is decreased and bypass parameter is increased; when fluidity of a material that is fed to a classifier is increased, separation sharpness value, identifying the efficiency curve, is increased and fish hook parameter is decreased. To conclude, these relations were stated as mathematical equations and multi component model structure for dynamic air classifiers was suggested by using existing mathematical equations.