P M P compact - grainsoft.degrainsoft.de/pdf_seiten/Deutsch/W03/A1_PMP_38_Programmmodule.pdf · P M P compact Particulate Materials Processing Software für die mechanische Verfahrenstechnik

P M P compactParticulate Materials Processing

Software für

die mechanische Verfahrenstechnik

Beschreibung

der Programmbausteine

PMP ParSizeDaten Verwaltung

PMP millZerkleinerung

PMP ClassKlassierung

PMP Systemsverfahrenstechnische

Anlagen

GRAINsoft GmbH

Freiberg / 12 / 2004

PMP compactSoftware für die mechanische Verfahrenstechnik

GRAINsoft GmbH 09596 Freiberg +++ Tel. 03731 6705 0 Fax 03731 6705 45 +++ eMail [email protected]

Die Software PMP compact wurde speziell für die me-chanische Verfahrenstechnik konzipiert, um in diesemFachbereich ein Werkzeug bereitzustellen, mit demProzesse, Apparate und Anlagen einheitlich beschrie-ben, bewertet und optimiert werden können. Mit PMPcompact erhalten Sie Unterstützung bei♦ der Minimierung des experimentellen Aufwandes♦ der Durchführung qualifizierter Auswertungen♦ der sicheren Begründung von Entscheidungen♦ der Durchsetzung einer einheitlichen Kommunika-

tionsbasis

Grundlage des Programms bildet die DIN-gerechte undumfassende Verwaltung und Darstellung von Partikel-größenverteilungen in Verbindung mit granulometri-schen Kenngrößen. Die Basisinformationen können überDatenschnittstellen von Messgeräten direkt übernommen(z.B. Partikelgrößenverteilungen vom Lasergranulome-ter) und für verschiedene Aufgabenstellungen aufberei-tet werden.

Insbesondere wird die Prozessanalyse und -simulationfür die typischen Prozessklassen KLASSIEREN UNDZERKLEINERN weitreichend unterstützt. Dabei wurdebesonderer Wert darauf gelegt,♦ die Prozessmodellierung mit vertretbarem Aufwand

zu unterstützen,♦ eine unmittelbare Verbindung zwischen experimen-

tellen Untersuchungen und theoretischen Betrach-tungen für verfahrenstechnische Prozesse herzustel-len.

♦ die Module so flexibel zu gestalten, dass neue Me-thoden und Algorithmen zur Prozessmodellierungmit wenig Aufwand integriert werden können.

Durch die Anwendung moderner softwaretechnischerStrukturen wird eine gute Performance und hohe Flexi-bilität erreicht. Die ergonomische und einheitliche Nut-zeroberfläche ermöglicht eine einfache Einführung undBedienung der Software.

Das Programmsystem PMP compact vereinigt untereiner Oberfläche die verschiedenen Bereiche:♦ PMP PARSIZE

komplexe granulometrische Bewertung♦ PMP PARSIZE PLUS

spezielle Berechnungen mit Partikelgrößenver-teilungen

♦ PMP CLASS

Bewertung von Klassierprozessen♦ PMP MILL

Bewertung von Zerkleinerungsstufen♦ PMP M+C

komplette Berechnung von verfahrenstechnischenSystemen

Das Programmsystem PMP compact ist modular aufge-baut (siehe Bild 1). Grundlage bildet das BasispaketPMP PARSIZE zur Bewertung von Partikelgrößenver-teilungen. Alle anderen Pakete können wahlweise einge-setzt werden.

Die PMP- Software kann als Einzelplatzlizenz auf einemPC betrieben werden. Sie wird über einen Datakey ge-schützt. Ist der Einsatz auf verschiedenen PC‘s notwen-dig, so empfiehlt sich eine Netzlizenz. Dabei sind die imNetz gleichzeitig arbeitenden Nutzer auf die Anzahl derNetzlizenzen beschränkt.

Bild 1: Übersicht der PMP - Programmmodule

PMP PARSIZEVerwalten und Bewerten granulometrischer Informationen


PMP PARSIZEzur umfassenden Verarbeitung von granulometrischenInformationen in der mechanischen Verfahrens-technik mit♦ einheitlicher grafischer Oberfläche♦ problemorientierter Datenverwaltung♦ hoher Verarbeitungsperformance

PMP-Projekt - Fenster bei der Auswertung einer Versuchserie mitgrafischer Visualisierung

PMP PARSIZEist speziell für die mechanische Verfahrenstechnikentwickelt. Unter Beachtung der spezifischenAnforderungen werden alle Schritte der Aufbereitunggranulometrischer Informationen unterstützt:♦ die Erfassung

von Messgerätenper Handeingabe (Tabellen)

♦ die VisualisierungGrafische Darstellung mit KenngrößenTabellarische Darstellung mit KenngrößenÜbersichten, Trends und Abhängigkeiten

♦ die Bewertungfreie Gestaltung von KlasseneinteilungenDatenverdichtung durch

♦ Kenngrößen♦ Funktionen

Unmittelbare Berechnung von Abhängigkeitenzwischen KenngrößenGlätten von Verteilungen und Kennkurven

♦ die DokumentationProtokolldruckTabellen- und Grafikdruck

♦ der Datentransferzwischen Windowsapplikationenüber das Dateisystemals Netzwerkversion unter Windows NT

♦ die Verwaltung / Archivierungflexible Zusammenfassung und ArchivierungInformationsmanagement

PMP PARSIZEkann durch die freie Verknüpfung der einzelnenAktionen vielseitig für verschiedene Aufgaben-stellungen eingesetzt werden:♦ einheitliche Darstellung von Versuchsergebnissen♦ schnelle und effiziente Analyse der experimentellen

Daten♦ umfassende Nutzung von experimentellen Daten♦ Aufstellen und Erkennen von Zusammenhängen♦ Kontrolle und Überwachung von Eigenschaften

homogener disperser Feststoffe

Die hohe Performance und Anwendungsbreite wirddurch ein flexibles Datenkonzept erreicht, mit demInformationen übersichtlich strukturiert und Abläufeeinfach gestaltet werden können.Schrittweise Verdichtung granulometrischer Informationen

Die Verarbeitung der Informationen kann auf denNutzer abgestimmt werden, so dass mit PMP aufbe-reitete Informationen schnell erfasst und unmittelbarweiterverwendet werden können.

PMP PARSIZEist das Basispaket für die weiteren Bausteine

PMP MILL PMP CLASSl PMP SYSTEM

PMP PARSIZEAnsichten und Berechnungen an Partikelgrößenverteilungen


DIE PARTIKELGRÖSSENVERTEILUNGDie massebezogene Partikelgrößenverteilung Q3(x) istdie wichtigste granulometrische Information zur Be-schreibung von homogenen körnigen Stoffen.In PMP PARSIZE wird diese Verteilung, kurz Q(x)-Verteilung genannt, diskret abgebildet. Die zugrundelie-gende Klasseneinteilung kann beliebig dicht gewähltwerden. Eine unabhängige Verwaltung von verschiede-nen Korngrößenreihen ermöglicht einerseits eine einfa-che individuelle Anpassung der Q(x)-Verteilung undandererseits die Vereinheitlichung aus unterschiedlichenQuellen.

Bild 1: Umrechnung von Partikelgrößenverteilungen von einer Klas-seneinteilung R10 (Bild links) in eine R40 Reihe (Bild rechts).Achtung! Nach der linearen Interpolation erhält man eine glatteSummenverteilung mit einer rauhen Verteilungsdichte. PMP bieteteine Glättung, mit der bei annähernd gleicher Q(x) Verteilung dieDichte ebenfalls glatt wird.

Die Q(x)-Verteilung ist nach ISO 9276-1 in Grafikenund Tabellen darstellbar in Form von♦ Verteilungssummmen Q(x)♦ Rückstandswerten 1-Q(x)♦ linearen Verteilungsdichten q(x)♦ logarithmischen Verteilungsdichten q*(x)♦ Fraktionen (normiert oder massebez.) p(x)

Gleichzeitig können in der grafischen Darstellung ver-schiedene Netze eingestellt werden:♦ Lineares Netz♦ Halblogarithimisches Netz bzgl. x oder y-Achse♦ Volllogarithmisches Netz♦ RRSB-Netz♦ Wahrscheinlichkeitsnetz♦ Wurzelnetz

Bild 2: Darstellung der Q(x)-Verteilung in einem RRSB-Netz (links)und einem Wahrscheinlichkeitsnetz (rechts).

KENNGRÖßEN NACH DIN 66141Neben der diskreten Q(x)-Verteilung können die folgen-den Kenngrößen berechnet werden:♦ Q(x*) – Werte für beliebige Korngrößen x*♦ x(Q*) – Werte für beliebige Durchgangswerte Q*♦ mittlere Korngröße♦ Sauterdurchmesser♦ volumen- und massebezogene Oberfläche♦ Blaineoberfläche nach einer Eichkurve♦ Standardabweichung (Verteilungsbreite)

Die Berechnung erfolgt bei jeder Änderung der Q(x)-Verteilung automatisch. Die zu berechnenden Kenngrö-ßen können lokal und global eingestellt werden, so dasssowohl die individuelle als auch eine einheitliche Be-rechnung gewährleistet ist.

Bei den Berechnungen können beachtet werden:♦ die Materialdichte♦ die Kornform bzw. die Sphärizität♦ der Arbeitsindex♦ die Schüttdichte

Alle Kenngrößen können in der Legende der Grafikbzw. im Kenngrößenteil der Tabelle gemeinsam mit derQ(x)-Verteilung dargestellt werden.

FUNKTIONENDie diskreten Q(x) Verteilungen können durch folgendeFunktionen zur Datenverdichtung approximiert werden:♦ RRSB-Verteilung♦ Logarithmische Normalverteilung♦ PotenzverteilungWahlweise können auch alle Kenngrößen über die ap-proximierende Funktion berechnet werden.

AUSWERTUNG VON VERSUCHSSERIEN

Q(x) Verteilungen von Versuchsserien werden gemein-sam in sog. PMP-Projekten verwaltet. Damit sind alleDarstellungsformen für mehrere Einzelverteilungenmöglich. In der Legende werden die den Verteilungs-kurven zugehörigen Kenngrößen direkt veranschaulicht

Bild 3: Gemeinsame Darstellung aller Q(x)-Verteilungen einer Serievon Mahlversuchen. Bei zunehmenden Durchsätzen wird das Mahl-produkt deutlich gröber.

PMP PARSIZE PLUSZusatzbausteine zur Basissoftware PMP ParSize


VERKNÜPFUNG VON VERTEILUNGEN

Das Programm unterstützt die Verknüpfung einerPartikelgrößenverteilung mit♦ einem unabhängigen Grob- bzw. Feingutanteil♦ einer zweiten Partikelgrößenverteilung, die einen

anschließenden Kornbereich umfasst.♦ einer zweiten Partikelgrößenverteilung, wobei das

Teilungsverhältnis zwischen den beidenVerteilungen bekannt ist.

Die Auswertungen erlauben eine freie Auswahl derAnschlusskorngröße. Falls sich die Verteilungen über-schneiden (Fall 2), können Sie zur Festlegung der An-schlusskorngröße die zu erwartende Anschlussgüteheranziehen. Am Kurvenverlauf kann die Verbindungder beiden Partikelgrößenverteilungen sofort überprüftwerden.

MENGENARTENAus der Normalform der Beschreibung einerPartikelgrößenverteilung bezüglich der MengenartMasse/Volumen Q3(x) können Sie in die Mengenarten♦ Anzahl Q0(x) und♦ Oberfläche Q2(x)umrechnen. Dabei werden auch die Kenngrößen undFunktionen entsprechend der gewählten Mengenartangepasst und grafisch bzw. tabellarisch angezeigt.

STATISTIK

Im Modul STATISTIK können Mehrfachmessungenstatistisch ausgewertet werden. Mit Mittelwert- undTestverfahren werden Aussagen zur Messgenauigkeitbzw. zum Produktvergleich getroffen.

In gemeinsamen Darstellungen können Mittelwert- undStreuungsdaten übersichtlich dargestellt werden

VORGABE

Unter Vorgabe von zwei Feinheitskennwerten♦ Korngröße mit zugehörigem Durchgangswert♦ mittlere Korngröße♦ volumenspezifische Oberfläche♦ Funktionsparameter

können Sie über die Verteilungsfunktionen♦ RRSB-Verteilung♦ logarithmische Normalverteilung♦ Potenzverteilungdie vollständige Partikelgrößenverteilung bezüglicheiner beliebigen Klasseneinteilungen berechnen.

Über zusammengesetzte RRSB-Verteilungen könnenauch Q(x)-Verteilungen konstruiert werden, die in dreiKorngrößenbereichen unterschiedlich steil sind.

REVALIDIEREN

Der Modul REVALIDIEREN erlaubt es, Q(x)-Verteilungen korngrößenbezogen zu korrigieren. Einekorrigierte Q(x)-Verteilung ergibt sich, in dem dieDichtewerte der aktuellen Q(x)-Verteilung mit denkorngrößenbezogenen Korrekturen multipliziert werden.Mit dem Modul können Sie sowohl eine Korrekturkurvean Hand von Vergleichsmessungen ermitteln als auchaktuelle Messungen schnell und unkompliziertkorrigieren und vereinheitlichen.

Insbesondere kann diese Methodik eingesetzt werden,um Q(x)-Verteilungen unter veränderten Messbe-dingungen vergleichbar zu machen.

0102030405060708090

100

Q3(

x) /

%

1.0 5 10 50 100 500 1000 5000Korngröße / µm

Verknüpfung zweier Verteilungen

Anschlußkorngröße

Bezeichner Grobanalyse 32-2000µmFeinanalyse 1-100 µmvollständige Analyse

PMP MIX NBerechnung von Mischungsrezepturen


PMP MIX N

ermöglicht die Berechnung der Zusammensetzung vonkörnigen Mischungen aus beliebig vielen Materialkom-ponenten mit verschiedenen Partikelgrößenverteilungen.

AUFGABENSTELLUNG

Es sind die Anteile aj von n Materialkomponenten Qj zuermitteln, um die komplette Partikelgrößenverteilungeiner Zielkörnung QZ am besten anzunähern.

LÖSUNG

Als Gütekriterium wird die mittlere quadratische Ab-weichung zwischen der vorgegebenen Zielverteilungund der berechneten Mischverteilung verwendet. Damitergibt sich die Optimierungsaufgabe

( ) ( ) min2

1 1→

•−∑ ∑

= =ja

m

i

n

jijjiZ xQaxQ (1)

unter den Randbedingungen

11

=∑=

n

jja und 0,,01 ≥≥ naa L

Zur Lösung wird ein modifiziertes Normalengleichungs-system verwendet, wobei Komponenten mit negativemAnteil schrittweise eliminiert werden.

BEISPIEL

Es stehen sechs verschiedene feine Materialien zur Ver-fügung. Es sind die Mischungsverhältnisse zu ermitteln,um die Verteilung der Zielkörnung Qz(x) möglichst gutzu approximieren (vgl. Bilder 1-3).

Bild 1: Gemeinsame Darstellung der Q(x) - Verteilungen der Kompo-nenten, des Zielproduktes und des erreichbaren Mischproduktes.

Die optimale Mischverteilung für die angebebene Ziel-körnung umfasst die Komponenten 1,3,4, und 6 (blau) inausgewogenem Verhältnis. Die Annäherung ist ausge-zeichnet. Zur Einschätzung der Güte der optimalenMischverteilung wird die mittlere Standardabweichungausgewiesen (vgl. Tab. 1), die proportional zur mittlerenquadratischen Abweichung ist. Verschiedene PMP -Darstellungen unterstützen die Beurteilung der Ergeb-nisse.

Bild 2: Gemeinsame Darstellung der Verteilungsdichte der Kompo-nenten, des Zielproduktes und des erreichbaren Mischproduktes.

Über die Ansicht der Verteilungsdichte (Bild 2) istdeutlich erkennbar, in welchen Korngrößenbereichen dieoptimale Mischverteilung feiner oder gröber ist. Darüberhinaus lässt sich mit der Darstellung der korngrößenbe-zogene Standardabweichungen die Güte der Anpassunggut beurteilen (Bild 3).

optimale Mischung optimale MischungK1 max 20 %

Komponente 1 35,11 % 20 % (fest)

Komponente 2 ---- 28,68 %

Komponente 3 19,32 % ---

Komponente 4 21,47 % 27,95 %

Komponente 5 ---- -----

Komponente 6 24,10 % 23,37 %

Standardabweichung 1.01 % 1,65 %Tab. 1: Zusammensetzung zweier Mischungen

Weiterhin kann die Mischungsrechnung bei Vorgabefester Komponentenanteile durchgeführt werden.

Bild 3: Vergleich der Standardabweichungen zwischen geforderterund optimaler Q(x)-Verteilung der optimalen Mischung und deroptimalen Mischung K1 max 20 %.

Soll zum Beispiel aus Kostengründen die feinste Kom-ponente deutlich gesenkt werden (z.B. auf 20 %), ergibtsich eine andere Kombination der restlichen Kompo-nenten (vgl. Tab 1). Natürlich vergrößern sich dann dieStandardabweichungen zur Zielkörnung. Damit wird esmöglich, die ökonomisch optimale Mischung unterkonkurrierenden Zielkriterien zu ermitteln und zu beur-teilen.

PMP KGVKenngrößenverwaltung und Auswertung von Versuchsserien


PMP KGVist ein Grundmodul von PMP, mit dem♦ zugeordnete Kenngrößen nutzerbezogen definiert,

verwaltet und visualisiert werden,♦ Messreihen und Versuchsserien effizient ausgewertet

werden können.

KENNGRÖßENVERWALTUNG

Neben den Kenngrößen zur Charakterisierung des gra-nulometrischen Zustandes ist es oft zweckmäßig weitereKenngrößen, die in unmittelbarem Zusammenhang mitder Q(x)-Verteilung oder einem Prozesszustand stehen,zu erfassen. Dazu bietet PMP eine Kenngrößen Admi-nistration, mit der eigene Kenngrößen definiert werdenkönnen. Diese Kenngrößen können jedem PMP Daten-typ zugeordnet werden. Sie werden in PMP als zuge-ordnete Kenngrößen bezeichnet.

Bild 1: Angaben, die während der Definition festzulegen sind undeine ordnungsgemäße Verwendung sichern.

Wurden zum Beispiel verschiedene Mahlversuche beiunterschiedlichen Masseströmen und Mahlkörperfül-lungsgraden durchgeführt, so kann eine zugeordneteKenngröße für den Mahlkörperfüllungsgrad definiertwerden (vgl. Bild 1). Diese zugeordnete Kenngrößewird wie jede andere PMP-Kenngröße verwaltet unddargestellt ( Bild 2).

Bild 2: Die nutzerbezogene Kenngröße kann in der Legende desDiagramms direkt der Q(x)-Verteilung zugeordnet werden.

AUSWERTUNG VON VERSUCHSSERIENDie flexible Datenverwaltung von PMP erlaubt diegeschlossene Erfassung einer Folge in Informationen.

Mit Hilfe von Importschnittstellen zu den verschie-densten Lasergranulometern können Partikelgrößen-verteilungen direkt in PMP übernommen werden. Ta-bellen- und Diagrammansichten erlauben die zielge-richtete Kombination der Informationen.

Bild 3: In einem PMP-Projekt werden alle Q(x)-Verteilungen derVersuchsserie zusammengefasst. Durch Markierung (blau) und dasAnsichtsmenü / Diagramm wird unmittelbar die grafische Ansicht derQ(x) Verteilungen erzeugt.

Bild 4: Auswertung einer Versuchsserie, mit der der Zusammenhangzwischen den Parametern der RRSB Verteilung und dem Durchsatzdargestellt wird. Gleichzeitig wird der Einfluss des Mahlkörperfül-lungsgrades deutlich.

Für die Auswertung von Versuchsreihen stehen imModul PMP KGV Möglichkeiten zur Verfügung♦ Zusammenhänge zwischen Kenngrößen und♦ Trends als Zeitverläufe von Kenngrößenzu untersuchen. Dabei können Kenngrößen von ver-schiedenen Q(x) Verteilungen miteinander in Zusam-menhang gebracht werden (Bild 4). Der Zusammenhangkann durch Funktionenbeschrieben werden:♦ Lineare Funktion♦ Exponentialfunktion♦ PotenzfunktionZur Untersuchung von zeit-lichen Einflüssen wird denQ(x)- Verteilungen einZeitstempel zugeordnet.Wichtige Kenngrößen kön-nen damit auch über die Zeit aufgetragen werden. EineOnline Erfassung von Kenngrößen wirdnutzerspezifisch. auf Anfrage in PMP integriert (PDE).

PMP Tabellen- und GrafikmanagerPMP-Ansichten „per Knopfdruck“


PMP TABELLEN- UND GRAFIKMANAGER TGMist ein Quantensprung im Anwendungskomfort der PMPSoftware ! Mit dem TGM lassen sich alle erzeugtenPMP-Ansichten direkt im Projekt so ablegen, dass siebei Bedarf sofort wieder gezeigt werden.

Auf diese Weise unterstützt der TGM optimal dieeindrucksvolle Präsentation der Ergebnisse. Er organi-siert die Verwaltung aller erzeugten Ansichten, so dassdie zusammengestellte Information jederzeit „aufKnopfdruck“ in der gewünschten Form wiedergegebenund aktualisiert werden kann.

Für diesen Zweck bietet jedes PMP-Ansichtsfenster denMenübefehl „Verknüpfung erstellen“ bzw. optional eineentsprechende Schaltfläche in der Symbolleiste, womitjede Ansicht im Projekt abgelegt werden kann. DiePalette der PMP-Ansichtsfenster umfasst

♦♦♦♦ Anzeigetabelle♦♦♦♦ Eingabetabelle♦♦♦♦ Kenngrößentabelle♦♦♦♦ Kenngrößenliste zum markierten Objekt♦♦♦♦ Kenngrößenübersicht zum gesamten Projekt♦♦♦♦ 2D/3D - Diagramm♦♦♦♦ Fließbild♦♦♦♦ Bildfenster♦♦♦♦ Reportansicht

TGM – Die Eigenschaften in der Übersicht:

Über das lokale Menü auf der aktuellen Ansichtsschalt-fläche (s. Bild 1) lassen sich mit Hilfe des TGM

Verknüpfungen... aktualisieren ( s. Bild 2 )

Umbenennen... Ansichtsschaltflächen mit ei-nem individuellem Namen versehen

Fixieren... das Ansichtsformat vor unbeabsich-tigten Änderungen schützen, wobei Aktualisie-rungen dargestellter Inhalte zugelassen sind

Schützen... Änderungen an der abgelegten An-sicht unterbinden

Entfernen... nicht mehr benötigte Ansichten lö-schen

Umordnen... bei Bedarf die Reihenfolge derAnsichtsschaltflächen ändern

Jede Ansicht steht zur unmittelbaren Druckausgabe zurVerfügung. Weiterhin können die im TGM abgelegtenAnsichten mit Hilfe des Moduls

PMP REPORTGENERATOR

auf einer Druckseite angeordnet und formatiert werden,so dass sich mit dieser Technologie ausdrucksstarkeReportseiten gestalten lassen.

ANWENDUNGSVORTEILE

Der praktische Nutzen des TGM ist offensichtlich undkann eigentlich nicht hoch genug eingeschätzt werden.

Mit Hilfe dieses PMP Moduls und unter aktiver Ausnut-zung der Techniken und Vorzüge, die die PMP Softwarebietet (Vorlagenkonzept, Reportgenerator,...) werdenmit Hilfe des TGM insbesondere

♦♦♦♦ die große Informationsmenge eines PMP-Projektes,gut gegliedert für die spätere Sofortansicht aufberei-tet

♦♦♦♦ in PMP-Projekten verfügbare Ansichten mit äußerstgeringem Zeitaufwand aktualisiert.

Bild 2: Dialog zur Aktualisierung darzustellender PMP-Objekte

Bild 1: PMP Tabellen und Grafik- Manager für dieVerwaltung der Ansichten in einem PMP-Projekt

Objektliste Ansichtsliste

Verwaltung durchPMP TG - Manager

PMP ReportgeneratorGestalten von Druckseiten


DER PMP-MODUL REPORTGENERATOR

gibt wirksame Unterstützung bei der Druckaufbereitungfür PMP-Projekte. Er ermöglicht die direkte Ausgabevon zweckentsprechend gestalteten Druckseiten.

Mit dem PMP REPORTGENERATOR können Sie inKombination mit dem Modul

PMP TABELLEN- UND GRAFIKMANAGER

die im aktuellen Projekt abgelegten Tabellen- und Gra-fikansichten zusammenstellen, das Ausgabeformat fürjede Ansicht festlegen, alle Ansichtselemente übersicht-lich auf einer Druckseitenvorschau anordnen und diesedurch erläuternde Textpassagen ergänzen.

Eine so aufbereitete Druckseite ist mit einer Kopfzeileausgestattet, die einen aussagekräftigen Titel und daszutreffende Logo aufnehmen kann.

Im Fußzeilenbereich wird z.B. die Nummer der Druck-seite aufgenommen.

Jede mit dem Reportgenerator eingerichtete Druckseitestellt selbst eine Ansicht dar und kann deshalb als An-sichtsschaltfläche mit Hilfe desPMP TABELLEN- UND GRAFIKMANAGERsabgelegt und verwaltet werden.

Die Arbeit mit dem PMP REPORTGENERATOR

erfolgt in einem separaten PMP-Fenster, das in zweiBereiche unterteilt ist (s. Bild 1):Der linke Bereich besitzt eine Baumstruktur. Er gibteine gegliederte Übersicht über alle im TG-Manager desaktuellen Projekts vorhandenen Ansichten.Der rechte Bereich informiert in Form einer Seitenvor-schau über den aktuellen Zustand der zu gestaltendenDruckseite.

Die zur Druckseitenausgabe ausgewählten Ansichtenkönnen in diesem rechten Bereich zweckmäßig forma-tiert und geeignet angeordnet werden.

ANWENDUNGSVORTEILE

Der Nutzeffekt REPORTGENERATORs ist besondershoch, wenn PMP unter Routinebedingungen eingesetztwird, um die erzeugte Informationsmenge über einenlängeren Zeitraum hinweg systematisch und einheitlichin der gewünschten Form zu protokollieren.

Das Einsatzspektrum umfasst deshalb u.a. regelmäßigevergleichende Partikelgrößenanalysen, die Bewertungvon Klassierern und Zerkleinerungsmaschinen bis hinzur Dokumentation von Modellrechnungen

Objektliste PMP-Fenster für Reportgenerator Ansichtsliste

Ansichten- verfügbar- gewählt

Auf Druckseitenvorschau:Gestalten von Kopfzeile mit Logo,Textpassagen und Ansichten

Verwaltungdurch PMPTG-Manager

Bild 1: Gestaltungsbeispiel für eine Druckseite mit Hilfe des PMP – Reportgenerator- Moduls

PMP FormelgeneratorAnwendungsspezifische Kenngrößen berechnen


Der Baustein

PMP FORMELGENERATORwurde geschaffen, um mit derPMP Software die Berechnunganwendungsspezifischer Kenngrö-ßen zu ermöglichen. Damit kön-nen entsprechende Formeln indi-viduell vorgegeben werden.

So lassen sich wichtige Zusam-menhänge problembezogen inPMP-Projekte integrieren.

Der PMP FORMELGENERATOR umfasst Tools zum

♦ Eingeben der Formel inklusive Syntaxprüfung fürneu aufzunehmende Zusammenhänge ( Bild 1 )

♦ Berechnen der anwendungsspezifischen Kenngrö-ßen an den dafür vorgesehenen Objekten ( Bild 2 )

♦ Verwalten aller im PMP-Formelpool abgelegtenZusammenhänge ( Bild 3 )

BEISPIEL

Die Tragweite dieses offenen Konzepts und dessenUmsetzung werden schon am einfachen Beispiel sicht-bar: Ausweis der unterschiedlichen AnalysenmassenmPr, die für die Prüfsiebung verschiedener Proben auseiner Mahlanlage erforderlich sind. Die jeweilige Ein-waage hängt vom erwarteten Größtkorn x max der Probeab und kann z.B. über die nachstehende empirischeVorschrift festgelegt werden:

[ ] [ ]3.1

maxPr 600

⋅=

mmx

kgm

Das Einbinden der Formel in das PMP System erforderteinen einmaligen Einrichtungsschritt, der mit Hilfe desFormeleditor-Dialogs schnell bewältigt ist.

Im konkreten Fall wird die Berechnung für die zugeord-nete Kenngröße „Analysenmasse“ organisiert. Bild 1veranschaulicht diesen Schritt.

So lässt sich an den verschiedenen PMP Körnungsob-jekten, je nach der geschätzten Größtkorngröße, dieerforderliche Einwaagemenge ausweisen, Bild 2.

EIGENSCHAFTEN UND ANWENDUNGSVORTEILE♦ Mit dem Formelgenerator kann für jede zugeord-

nete Kenngröße eine Berechnungsvorschrift hinter-legt werden. Die Berechnung lässt sich jederzeitaktivieren. Alle ausgewiesenen Größen werden soin das Gesamtprojekt integriert, dass sie für einebeliebige Weiterauswertung zur Verfügung stehen.

♦ Im Zusammenspiel mit dem PMP Baustein zurKenngrößenverarbeitung bietet der Formelgeneratoreinen leicht handhabbaren Rahmen, um individuelleZusammenhänge mit geringem Aufwand in diePMP Software einzubinden.

♦ Mit dieser Technologie kann Know how über Zu-sammenhänge einfach umgesetzt werden.

♦ Ebenso ist gewährleistet, dass wichtige verfahrens-technische Berechnungen an verschiedenen Stelleneinheitlich und auf gleicher Grundlage erfolgen.Bild 3: Formel-Liste für ausgewählte PMP-Objekttypen

Bild 2: Ausweis erforderlicher Probemengen für die Siebanalyse

Bild 1: Einrichtungsschritt zum Berechnen einer anwenderspezifischen Kenngröße

PMP CLASSCharakterisieren und Bewerten von Klassierprozessen


PMP CLASSumfasst verschiedene Programmmodule zur

Lösung von KlassierproblemenUm die Klassierung zu beschreiben, werden in der Re-gel Trennkurven verwendet. Die ProgrammmoduleClass unterstützen die Charakterisierung und Bewertungvon Klassierprozessen über die Trennkurve. Dabei kön-nen experimentelle Untersuchungen und individuelleErfahrungen unmittelbar einbezogen werden.

PMP CLASSgibt Unterstützung bei♦ der Bilanzierung von Klassierprozessen♦ der Berechnung von Trennkurven♦ der Datenverdichtung durch Trennfunktionen♦ der Berechnung von Kenngrößen♦ dem Vergleich von Klassierzuständen♦ der Auswertung von Versuchsserien♦ Transformationen der Trennkurve♦ der Aufstellung von Kennfeldern♦ der Optimierung von Klassierprozessen

PMP CLASSermöglicht in Kombination mit dem Modul PMPPARSIZE♦ eine nutzerfreundliche komplexe Datenerfassung♦ eine problemorientierte Verwaltung und Archivie-

rung von experimentellen Untersuchungen♦ eine aussagekräftige Datenvisualisierung♦ eine flexible Datenverdichtung

PMP CLASSunterstützt die empirische Modellierung von Klassier-prozessen auf verschiedenen Niveaus. Die Parameter♦ Trennkorngröße xT♦ unklassierter Anteil T0

sind die wesentlichen Kenngrößen der Klassierung undwerden aus der Trennkurve ermittelt. Durch Transfor-mationen der Trennkurve wird die standardisierteTrennkurve gebildet (vgl Class 20 / 30 ).

Das empirische Modell basiert auf annähernder Gleich-heit der standardisierten Trennkurven in verschiedenenProzesszuständen. Der Hauptbestandteil des Modellssind damit die Kennfelder für die ZustandskenngrößenxT und T0, die die Abhängigkeit von wesentlichen Ein-flussgrößen umfasst.

PMP CLASSJedes Programmpaket enthält Methoden, um die

♦ Beschreibungen und Modelle zu berechnen♦ Gültigkeit der Modelle zu überprüfen♦ Klassierprodukte für unterschiedliche Prozesszu-

stände zu ermitteln

Mit diesen Methoden können die Klassierprozesse unterkonkreten Einsatzbedingungen beurteilt, kontrolliert undoptimiert werden. Sie sind so allgemein gehalten, dasssie unmittelbar auf ein breites Spektrum von Klassierap-paraten angewandt werden können.

PMP CLASSenthält folgende Programmpakete.♦ Class 10

Trennkurven und Kenngrößen nach DIN 66142♦ Class 20

Zustandsgröße: Trennkorngrößeunklassierter Anteil

Kennkurve: standardisierte Trennkurve♦ Class 30

Zustandsgröße: Trennkorngrößeunklassierter Anteil

Kennfeld: Potenzproduktansätze für die Zu-standskenngrößen

Kennkurve: mittlere standardisierte Trennkurve

Die Programmpakete Class 10 und Class 20 bewerteneinen speziellen Prozesszustand, der durch beliebigviele Einflussgrößen charakterisiert werden kann. DasPaket Class 30 setzt auf Class 20 auf und ermöglicht dieAufstellung und Verwendung des empirischen Modellsfür dominante Einflussgrößen .

Bitte entnehmen Sie die detaillierten Informationen denjeweiligen Produktblättern.

PMP CLASS 10Charakterisierung und Bewertung von Klassierprozessen mitTrennkurven


Mit PMP Class 10 lassen sich experimentelle Daten vonKlassierapparaten umfassend auswerten und protokollie-ren, in aussagekräftigen Zusammenhängen komprimie-ren und überzeugend darstellen. Gleichzeitig werdenSimulationsrechnungen unterstützt.

TRENNKURVE

Der Klassierprozess wird in einem Arbeitszustand durchTrenngrade bezüglich beliebiger Klasseneinteilungenbeschrieben. Die Trenngrade werden mittels Bilanz-rechnung aus den Partikelgrößenverteilungen und Mas-seströmen ermittelt. Zur Beurteilung können verschiede-ne Kenngrößen herangezogen werden (vgl. Bild 1).

Bild 1: Trenngradkurve mit den wichtigsten Kenngrößen

BERECHNUNG AUS VERSUCHSDATEN

Trennkurven können aus experimentellen Untersu-chungen berechnet werden über♦ die Partikelgrößenverteilungen Q(x) zweier Stoff-

ströme bei bekannter Masseaufteilung (vgl. Bild 2)♦ die Q(x)-Verteilungen von drei Stoffströmen bei

unbekannter Masseaufteilung (vgl. Bild 3)

Bild 2: Aus überbestimmten Untersuchungen (Bild links) können dieTrenngrade (Bild rechts) über drei Kombinationen mit je zwei Ver-teilungen gerechnet werden. Achtung! Bei Berechnungen aus Aufgabeund Feingut sind die Q(x)-Verteilungen im unteren Bereich AF, beiBerechnungen aus Aufgabe und Grobgut im oberen Bereich AGgenau zu bestimmen. Bei Berechnungen aus Fein- und Grobgut tretenprinzipiell keine Problem auf (rote Linie).

Eine Glättung der Trennkurve kann durch Approxima-tion mit der Plitt-Funktion erreicht werden. Die Funk-tion ist in der Lage, den Anstieg der Trennkurve imunteren Korngrößenbereich gut widerzuspiegeln (An-gelhakenform).

Bild 3: Bilanzdiagramm und gemeinsame Darstellung von Q(x)-verteilungen und Trennkurven. Das Bilanzdiagramm gibt Auskunftüber das Masseausbringen an Grobgut. Mit Hilfe der Bilanzgüte wirddie Widerspruchsfreiheit der Messdaten beurteilt.

it dem Vorlagenkonzept von PMP wird der Einsatz derAuswertung sowohl für regelmäßige Routineuntersu-chungen als auch für systematische Prozessanalyseneffizient unterstützt.

Bild 4: Auswertung einer systematischen Prozessanalyse

ANWENDUNGEN

Der Modul CLASS 10 unterstützt neben der Versuchs-datenauswertung auch den Einsatz der Trenngradkurvezur Vorausberechnung der Trennprodukte. Diese Simu-lationsrechnungen können wirkungsvoll eingesetzt wer-den, um den Fehler, der durch die Bilanz und die Funk-tionsapproximation entsteht, abzuschätzen.

In Zusammenhang mit der Vorgabe einer Trennkurveüber die Plitt - Funktion, können leicht Prozesskennfel-der und optimale Prozesszustände berechnet werden.

Bild 5: Kennfeld für das Grobgutausbringen in Abhängigkeit von derTrennkorngröße und dem unklassierten Anteil (Bild links). Im Bildrechts sind verschiedene Quantilkorngrößen des Feingutes in Abhän-gigkeit von der Trennkorngröße aufgetragen.

Diese Beschreibung mittels Trennkurve dient alsGrundlage für die Modellierung des Klassierprozesses(vgl. CLASS 20 und CLASS 30).

PMP CLASS 20 / 30Charakterisierung und Bewertung von Klassierprozessen mitstandardisierten Trennkurven


CLASS 20: BESCHREIBUNG EINES PROZESSZUSTANDES

Bei dieser Beschreibung wird ein Klassierprozess ineinem Betriebszustand durch die Zustandskenngrößen

Trennkorngröße xT undunklassierter Anteil T0

gekennzeichnet. Ergänzt wird diese Kennzeichnungdurch die korngrößenbezogene Kennkurve - die

Standardisierte TrennkurveDie standardisierte Trennkurve ist eine transformiertereale Trennkurve. Die Trenngrade werden auf den un-klassierten Anteil Null reduziert und die Korngrößen aufdie ermittelte Trennkorngröße normiert.

AUSWERTUNG VON VERSUCHSDATEN

Ausgehend von den Kenngrößen xT und T0 der realenTrennkurve (vgl Class 10) werden verschiedene Mög-lichkeiten geboten, die Zustandskenngrößen festzulegen.Mit diesen Zustandskenngrößen wird die Standardisie-rung durchgeführt. Außerdem können für jeden Prozess-zustand Ausbringens- und Trennschärfekennwerte aus-gewiesen werden.

Bild 1: Übergang von der realen zur standaradisierten Trennkurve

Bild 2: Standardisierte Trennkurven, die aus verschiedenen Prozess-zuständen berechnet wurden

Diese Auswertung kann für verschiedene Prozesszu-stände durchgeführt werden. Die Zustandskenngrößenunterscheiden sich in diesen Zuständen wesentlich. Istdie standardisierte Trennkurve jedoch annähernd gleich(vgl. Bild 2), so kann eine Modellierung über die Zu-standskenngrößen erfolgen (vgl. Class 30).

CLASS 30: EMPIRISCHES MODELLDieser Modul unterstützt die Aufstellung und Verwen-dung eines Klassiererkennfeldes für die Trennkorngrößeund für den unklassierten Anteil in Verbindung mit dermittleren standardisierten Trennkurve. Im Kennfeldwerden Trennkorngröße und unklassierter Anteil inAbhängigkeit von variablen Einflussgrößen modelliert.

AUFSTELLEN DES MODELLSDieses Modell kann auf Basis des Moduls CLASS 20einfach erstellt werden. Mit Versuchsdaten verschiede-ner Prozesszustände wird das Klassiererkennfeld sowohlfür die Trennkorngröße als auch für den unklassiertenAnteil über einen Potenzproduktansatz gebildet. Gleich-zeitig wird geprüft, ob die standardisierte Trennkurve inden verschiedenen Zuständen annähernd übereinstimmt.Aus den Versuchsbedingungen wird der Gültigkeitsbe-reich festgelegt. Die Genauigkeit des Modells wird ausden Abweichungen bestimmt.Die Methodik ist einfach und kann schnell überprüftwerden. Je nach Anforderungen können schon aus weni-gen Versuchsdaten (3 Datensätze) robuste Modelleerstellt werden. Weitere experimentelle Untersuchungenverbessern die Modelle schrittweise.

Bild 3: Kennfeld für den unklassierten Anteil T0 (links) und für dieTrennkorngröße xT (rechts) in Abhängigkeit vom Massestrom undder Drehzahl.

ANWENDUNG DES MODELLSDas Modell findet Anwendung in Optimierungs- undPlanungsrechnungen, die sowohl am Einzelprozess alsauch in Systemen durchgeführt werden können. Selbstdie Lösung komplexer Aufgabenstellungen wird mit derPMP-Software wesentlich vereinfacht:

Bild 4: Mit dem Modell können Kennfelder für Klassiererzuständeund -produkte (links) berechnet werden. Auf dieser Basis könnenbeispielsweise Arbeitsbereiche für verschiedene Produkte unmittelbarausgewiesen werden (rechts).

PMP MILLCharakterisieren und Bewerten von Zerkleinerungsprozessen


PMP MILLumfasst verschiedene Programmmodule zur

Lösung von Zerkleinerungsproblemenin der mechanischen Verfahrenstechnik. Die Pro-grammmodule unterstützen die Beschreibung des Zer-kleinerungsprozesses aus experimentellen Untersuchun-gen in verschiedenen Zerkleinerungszuständen. JederModul kann auf diese Versuchsdaten angewandt wer-den. Je nach Aufgabenstellung werden unterschiedlicheMaschinenparameter und Materialeigenschaften berück-sichtigt. Die Qualität der Beschreibungen und Modellekann mit experimentellem Aufwand schrittweise verbes-sert werden.

PMP MILLgibt Unterstützung bei♦ der Auswertung von Zerkleinerungsversuchen♦ der Bilanzierung von Zerkleinerungsstufen♦ der Bewertung des Zerkleinerungsfortschrittes♦ der Modellbildung für Zerkleinerungsmaschinen♦ der Optimierung von Zerkleinerungsprozessen

PMP MILLermöglicht in Kombination mit dem Modul PMPPARSIZE♦ eine nutzerfreundliche komplexe Datenerfassung♦ eine problemorientierte Verwaltung und Archivie-

rung von experimentellen Untersuchungen♦ eine aussagekräftige Datenvisualisierung♦ eine flexible Datenverdichtung

PMP MILLumfasst Beschreibungen, die davon ausgehen, dass derZerkleinerungsprozess in einem Prozesszustand durcheine wesentliche Kenngröße – die Zustandskenngröße -und eine korngrößenbezogene Kennkurve beschriebenwerden kann. Die Zustandskenngröße beschreibt denglobalen Zerkleinerungsfortschritt, während mit derkorngrößenbezogenen Kennkurve die Form der Parti-kelgrößenverteilung des Mahlproduktes nachgebildetwird. In PMP MILL stehen verschiedene korngrößenbe-zogene Kennkurven zur Verfügung.Die empirischen Modelle basieren auf den korngrößen-bezogenen Kennkurven und stellen die Zustandskenn-größe in Abhängigkeit von wichtigen Einflussgrößendar. In der Regel können die Einflussgrößen je nachAufgabenstellung frei gewählt werden. (siehe: Modell-bildung mit experimentellen Zerkleinerungsdaten )

PMP MILLJedes Programmpaket enthält Methoden, um

♦ Kenngrößen, -kurven und Modelle zu berechnen♦ die Gültigkeit der Modelle zu überprüfen♦ Mahlprodukte in unterschiedlichen Prozesszuständen

zu berechnenDamit können die Zerkleinerungsprozesse unter kon-kreten Einatzbedingungen durch Vorgabe der Einfluss-und Zielgrößen beurteilt, kontrolliert und optimiertwerden.

Diese Pakete finden für das breite Spektrum von Zer-kleinerungsmaschinen sowohl für die Grob- als auch fürdie Feinstmahlung – Anwendung.

PMP MILLenthält die folgenden Programmpakete:

♦ Mill 10Kennkurve: Kornanreicherung

♦ Mill 20 / 30Selbstähnliche Methoden auf Basis der Normierung.Kennkurve: relative Kornanreicherung r_pcr(x)

♦ Mill 21 / 31Selbstähnliche Methoden auf Basis der Standardisie-rungKennkurve: standardisiere Kornanreicherung

♦ Mill 40 ( Modell nach Bond)Selbstähnliche Methoden auf Basis der Normierungund der Bond´schen Gleichungen für die Verände-rung des x (80 %) Wertes.Kennkurve: relative Kornanreicherung r_pcr(x)

♦ Mill 25 / 35 (Modell nach Schmitz)Zustandskenngröße: OberflächenzuwachsKennkurve: spezifische Kornverteilung

♦ Mill 13/ 14 (Modell nach Espig)Modell für Trommel- und KugelmühlenKennkurve: EnergiecharakteristikBitte entnehmen Sie die detaillierten Informationenden jeweiligen Produktblättern.

PMP MILL 20 / 30Zerkleinern-Modellunabhängige Beschreibung auf Basis einer Normierung


MILL 20 : BESCHREIBUNG EINESPROZESSZUSTANDES

Bei dieser Beschreibung wird ein Prozesszustand durchdas

Zerkleinerungsverhältnis,als Quotient der x80-Korngrößen von Aufgabegut undZerkleinerungsprodukt gekennzeichnet. Ergänzt wirddiese Kennzeichnung durch die korngrößenbezogeneKennkurve - die

Relative Kornanreicherungskurvein der die Veränderung des Zerkleinerungsproduktes inRelation zum Aufgabegut beschrieben wird.

AUSWERTUNG VON VERSUCHSDATENMit diesem Paket werden experimentelle Zerkleine-rungsuntersuchungen erfasst und bewertet. Dazu werdendie Partikelgrößenverteilungen der Aufgabe und desZerkleinerungsproduktes sowie die entscheidendenEinflussgrößen herangezogen. Die Auswertung kann fürverschiedene Prozesszustände durchgeführt werden.Experimentelle Ergebnisse in drei Prozesszuständen

Mill 20: Darstellung der Kennkurve: relative Kornanreicherung

Im Ergebnis der Auswertung wird jeder Prozesszustanddurch das Zerkleinerungsverhältnis und die relativeKornanreicherungskurve beschrieben. Daneben könnenweitere Kenngrößen ausgewiesen werden, z.B.:♦ Spezifischer Energieverbrauch♦ Zerkleinerungsverhältnisse

MILL 30 : EMPIRISCHES MODELLDieser Modul unterstützt die Aufstellung und Verwen-dung eines Zerkleinerungskennfeldes in Verbindung mitder relativen Kornanreicherungskurve. Im Zerkleine-rungskennfeld wird das Zerkleinerungsverhältnis inAbhängigkeit von variablen Einflussgrößen modelliert.

AUFSTELLEN DES MODELLSDieses Modell kann auf Basis der Auswertung des Mo-duls MILL 20 einfach erstellt werden. Aus experimen-tellen Untersuchungen in verschiedenen Prozesszustän-den wird das Zerkleinerungskennfeld über einen Po-tenzproduktansatz gebildet. Gleichzeitig wird geprüft,ob die relative Kornanreicherungskurve in den verschie-denen Zuständen annähernd übereinstimmt. Aus denVersuchsbedingungen wird der Gültigkeitsbereich fest-gelegt. Die Genauigkeit des Modells wird aus den Ab-weichungen bestimmt.Die Methodik ist einfach und kann schnell überprüftwerden. Je nach Anforderungen können schon aus weni-gen Versuchsdaten (3 Datensätze) robuste Modelleerstellt werden. Weitere experimentelle Untersuchungenverbessern die Modelle schrittweise.

Mill 30: Kennfeld für das Zerkleinerungsverhältnis rr =f(m, v_circ)

ANWENDUNG DES MODELLSDas Modell findet Anwendung in Optimierungs- undPlanungsrechnungen, die sowohl am Einzelprozess alsauch in Systemen durchgeführt werden können. Selbstdie Lösung komplexer Aufgabenstellungen wird mit derPMP-Software wesentlich vereinfacht:Optimale Umfangsgeschwindigkeit, mit der bei unterschiedlichenDurchsätzen eine vorgegebene Produktfeinheit erreicht werden kann

PMP MILL 40Berechnung von Zerkleinerungsprozessen nachdem erweiterten Modell von Bond

Im Programmpaket PMP Mill ist der spezielle ModulPMP Mill 40 verfügbar, mit dem Zerkleinerungsstufennach den bewährten Bond´schen Gleichungen berechnetwerden können.

Damit lässt sich für das jeweilige Aufgabegut der Korn-aufbau des Zerkleinerungsproduktes mit guter Genauig-keit vorausberechnen. Die Ergebnisse können insbeson-dere dadurch den praktischen Verhältnissen weiter an-geglichen werden, wenn - in Ergänzung zum Bond-Ansatz - zutreffende Kornanreicherungskurven verwen-det werden.

Das Aufgabegut wird durch die Korngrößenverteilungund den stoffbezogenen Arbeitsindex Wi (bzw. optionalüber den cB-Wert) charakterisiert. Als Kenngröße für dieAufgabefeinheit wird der xF80- Wert verwendet.

Für die Zerkleinerungsmaschine dient deren Leistungs-aufnahme als wichtigste Kenngröße.Der Massestrom des Aufgabegutes wird als Maschinen-durchsatz berücksichtigt.Primäre Ergebnisgrößen sind der xP80-Wert als Kenn-größe für die Feinheit des Zerkleinerungsprodukts unddas resultierende Zerkleinerungsverhältnis. Selbstver-ständlich ist im Ergebnis der Rechnung die gesamteKorngrößenverteilung des Zerkleinerungsproduktes zurweiteren Verwendung verfügbar.

Spezielle Messgrößen, weitere Stoffdaten und Maschi-nenparameter können zur Charakterisierung des Ar-beitszustandes individuell hinzugenommen werden♦ Abmessungen♦ Drehzahl♦ Zerkleinerungswerkzeuge ( Geometrie, Anzahl )♦ Auskleidung ...

Der Zusammenhang zwischen Durchsatz, Aufgabe-feinheit und Zerkleinerungsverhältnis wird in PMP-Millals Kennfeld berechnet und steht als Modelldiagrammund in Tabellenform zur Verfügung.

1.00

5.0

10

50

100

500

Zerk

lein

erun

gsve

rhäl

tnis

50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200Durchsatz / t/h

Relation zwischen Durchsatz und Zerkleinerungsverhältnisbei verschiedenen Aufgabegutfeinheiten

Bezeichner xF80 = 100 µmxF80 = 200 µmxF80 = 500 µmxF80 = 1000 µmxF80 = 2000 µmxF80 = 5000 µm

Auf dieser Grundlage und mit Hilfe zutreffender Korn-anreicherungskurven kann die Korngrößenverteilung desZerkleinerungsprodukts, beispielsweise in Abhängigkeitvom Durchsatz, berechnet werden.

0102030405060708090100

Q3(x)/

100 50 10 50 100 500 1000 500010000Korngröße / µm

Zerkleinerungsprodukt bei verschiedenen Durchsätzen

Bezeichner x3 ( Q=80.00 % )µm

Aufgabegut 2000.000Zerkleinerungsprodukt rs 60 t/h 26.937Zerkleinerungsprodukt rs 80 t/h 44.850Zerkleinerungsprodukt rs 100 t/h 62.307

Übrigens: PMP Mill 40 unterstützt in völlig analogerWeise auch die Lösung weiterer Praxis- Probleme unterZugrundelegung der jeweiligen Ausgangsinformation♦ Auslegungsproblem: Ermittlung des Leistungsein-

trags zu einem vorgegebenen Durchsatzwert, wennsowohl der Arbeitsindex als auch die Aufgabe- undProduktfeinheit vorliegen

♦ Mahlbarkeit aus Betriebsdaten: Berechnung desArbeitsindex aus Bilanzdaten der betriebenen Zer-kleinerungsstufe

♦ Anforderungen an das vorlaufende Gut: Ermittlungder erforderlichen Aufgabefeinheit bei vorgegebenerSollfeinheit des Zerkleinerungsprodukts


mailto:[email protected]

PMP MILL 21 / 31Zerkleinern -Modellunabhängige Beschreibungen auf Basis der Standardisierung

G

MILL 21 : BESCHREIBUNG EINESZERKLEINERUNGSZUSTANDES

Ein Betriebszustand wird durch

zwei Zerkleinerungsverhältnisse

rr(x(Q low)) und rr(x(Q high))im unteren und oberen Korngrößenbereich gekenn-zeichnet. Ergänzt wird diese Kennzeichnung durch einekorngrößenbezogene Kennkurve - die

Standardisierte Kornanreicherungskurvein der die Änderungen korngrößenbezogen auf ein Ein-heitsintervall [ 0,1 ] abgebildet werden.

AUSWERTUNG VON VERSUCHSDATENEs stehen Methoden zur Verfügung, die aus experimen-tellen Zerkleinerungsuntersuchungen Kenngrößen undeine korngrößenbezogene Kennkurve ermitteln. Dazuwird der Korngrößenbereich [x(Q low), x(Q high)] derPartikelgrößenverteilungen von Aufgabe und Produktauf den Einheitsbereich [0,1] abgebildet (Standardisie-rung) und der Quotient beider transformierter Vertei-lungsdichten gebildet. Die Auswertung kann für ver-schiedene Prozesszustände durchgeführt werden.

MILL 31: EMPIRISCHES MODELLDieser Modul unterstützt die Aufstellung und Verwen-dung von Zerkleinerungsmodellen aus den Zustandsbe-schreibungen Mill 21.

AUFSTELLEN DES MODELLSAus experimentellen Untersuchungen in verschiedenenProzesszuständen werden die Zerkleinerungsverhältnisseund die Kennkurven ermittelt. Die Prozesszuständewerden durch Einflussgrößen charakterisiert, die sowohlMaschinenparameter als auch Materialgrößen sein kön-nen.Die Zerkleinerungsverhältnisse bilden in Abhängigkeitder untersuchten Einflussgrößen ein Kennfeld, das durcheinen Potenzproduktansatz beschrieben wird. Stimmendie Kennkurven in den verschiedenen Zuständen annä-hernd überein, ist eine mittlere Kennkurve aussagekräf-tig.

Aus den Versuchsbedingungen oder Erfahrungen wirdder Gültigkeitsbereich festgelegt. Die Genauigkeit desModells wird durch die Güte des Kennfeldes und dieGüte der mittleren Kennkurve bestimmt.Die Methoden sind einfach anwendbar und die Zweck-mäßigkeit lässt sich durch Simulationsrechnungen leichtüberprüfen. Je nach Anforderungen können schon auswenigen Versuchsdaten (3 Datensätze) robuste Modelleerstellt werden. Weitere experimentelle Untersuchungenverbessern die Modelle schrittweise.

ANWENDUNG DES MODELLSDie Methoden lassen sich für verschiedene Zerkleine-rungsmaschinen anwenden. Auf der einheitlichen PMP -Datenbasis kann eine Überprüfung sehr rationell erfol-gen.Das Modell findet Anwendung in Optimierungs- undPlanungsrechnungen, die sowohl am Einzelprozess alsauch in Systemen durchgeführt werden können. Selbstdie Lösung komplexer Aufgabenstellungen wird mit derPMP-Software wesentlich vereinfacht.

0.10

0.5

1

5

10

50

Stan

dard

isie

rte K

orna

nrei

cher

ung

s_pc

r(x**

)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0Korngröße x**= ( x - x(5%) )/( x(95%)-x(5%) )

1.0000

Standardisierte Kornanreicherungskurve s_pcr (x**)

Bezeichnung

Durchsatzkg/h

M_Drehzahl%

as_rr_l(Q=5.00 % )

as_rr_h(Q=95.00 % )

M21 V 1 1111.0 60.00 83.43 17.29M21 V 2 789.0 93.00 95.96 26.02M21 V 3 476.0 47.00 99.49 37.64M21 V 4 196.0 47.00 126.30 81.23

Bild 2: Beschreibung der Zerkleinerung in vier Betriebszuständendurch die Zerkleinerungsverhältnisse und die standardisierteKornanreicherungskurve s_pcr(x**)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Q3(

x) /

%

0.10 0.5 1 5 10 50 100 500 1000 5000Korngröße x / µm

Prallmühlenuntersuchungen

Bezeichnung

M_Drehzahl%

V 1 Mahlprodukt 60.00V 2 Mahlprodukt 93.00V 3 Mahlprodukt 47.00V 4 Mahlprodukt 47.00Aufgabe ---

Bild 1: Experimentelle Ergebnisse von Zerkleinerungsversuchenbei unterschiedlichen Betriebszustände

RAINsoft GmbH 09596 Freiberg +++ Tel. 03731 6705 0

70

80

90

100

110

120

130

140

150

160

170Ze

rkle

iner

ungs

verh

ältn

is

rr (x

(Q=

5% ))

100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200Durchsatz / kg/h

Kennfeld: Zerkleinerungsverhältnis rr (x(Q = 5%))

Mill 31M_Drehzahl%40.0047.0060.0093.00100.00

Bild 3: Kennfeld des Zerkleinerungsverhältnisses rr (x (Q low))im unteren Kornbereich in Abhängigkeit von Durchsatz undMühlendrehzahl

Fax 03731 6705 45 +++ eMail [email protected]

PMP MILL 25 / 35Charakterisierung und Bewertung von Zerkleinerungsprozessenmit der spezifischen Kornverteilung


MILL 25 : BESCHREIBUNG EINESPROZESSZUSTANDES

Bei dieser Beschreibung wird ein Zerkleinerungspro-zess in einem Betriebszustand durch den

Oberflächenzuwachszwischen Aufgabegut und Zerkleinerungsprodukt ge-kennzeichnet. Ergänzt wird diese Kennzeichnung durchdie korngrößenbezogene Kennkurve - die

Spezifische KornverteilungDie spezifische Kornverteilung ist eine auf x(Q*) nor-mierte Korngrößenverteilung des Mahlproduktes.

AUSWERTUNG VON VERSUCHSDATEN

Mit diesem Paket können experimentelle Zerkleine-rungsuntersuchungen bzgl. oben genannter Methodikerfasst und bewertet werden.

Versuchsdaten in drei Zerkleinerungszuständen

Im Rahmen der Auswertung wird der Oberflächenzu-wachs bestimmt und die Partikelgrößenverteilung desMahlprodukts bezüglich der Korngröße ( x(Q*) ) nor-miert, d.h. die spezifische Kornverteilung berechnet.Der Bezugswert Q* ist in allen vergleichenden Auswer-tungen konstant zu halten. Weiterhin werden oberflä-chen- und korngrößen-bezogene Zerkleinerungsverhält-nisse bzw. der Zerkleinerungsgrad ausgewiesen.Mill 25: Spezifische Kornverteilungen in drei Versuchszuständen

MILL 35 : EMPRISCHES MODELL

Dieser Modul unterstützt die Aufstellung und Verwen-dung der Oberflächenzuwachskurve in Verbindung mitder spezifischen Kornverteilung. Die Oberflächenzu-wachskurve beschreibt den Oberflächen-zuwachs inAbhängigkeit von der massespezifischen Oberfläche desAufgabegutes.

AUFSTELLEN DES MODELLS

Dieses Modell kann auf Basis der Auswertung desModuls MILL 25 einfach erstellt werden. Durch Aus-wertung verschiedener Zerkleinerungszustände wird dieOberflächenzuwachskurve ermittelt. Unterstützt wird einlinearer oder exponentieller Ansatz. Gleichzeitig wirdgeprüft, ob die spezifische Kornverteilung in den ver-schiedenen Zuständen annähernd übereinstimmt. Ausden Versuchsbedingungen wird der Gültigkeitsbereichfestgelegt und aus den Abweichungen wird die Genau-igkeit des Modells bestimmt.

Die Methodik ist einfach und lässt sich leicht überprü-fen. Je nach Anforderungen können schon aus wenigenVersuchsdaten robuste Modelle aufgestellt werden. EineQualifizierung des Modells ist durch gezielte experi-mentelle Untersuchungen schrittweise möglich.

Mill 35: Oberflächenzuwachskurve aus drei Zerkleinerungszuständen

ANWENDUNG DES MODELLS

Das Modell findet Anwendung in Optimierungs- undPlanungsrechnungen, die sowohl am Einzelprozess alsauch im System durchgeführt werden können. Bei allenBerechnungen wird die vollständige Partikelgrößen-verteilung des Mahlproduktes mit wichtigen Kenngrö-ßen ausgewiesen. Damit wird der Prozess umfassendbeschrieben, so dass Zustand, Verhalten und Änderun-gen fundiert bewertet werden können.

Insbesondere hat sich diese Vorgehensweise bei derModellierung von Gutbettwalzenmühlen in Zement-mahlanlagen (T. Schmitz: Dissertation TU Clausthal1993) bewährt.

PMP MILL 13Energiecharakteristik für die Berechnung von Trommelmühlen


MILL 13 - MODELL FÜR TROMMELMÜHLENDieser Modul stellt qualifizierte Bewertungs- und Be-rechnungsmethoden für die Zerkleinerung und den E-nergieaufwand in Trommelmühlen zur Verfügung.

PMP MILL 13 weist natürlich auch die gebräuchlichenKenngrößen der Zerkleinerung aus:

♦ Zerkleinerungsverhältnis♦ Oberflächenzuwachs♦ massebezogene Energie♦ Energieausnutzung

Mit Hilfe der in PMP MILL 13 erstmals verfügbarenEnergiecharakteristik Winv(x) als Kennkurve kann eineVielzahl von Planungs- und Optimierungsrechnungenfür Mahlanlagen mit Trommelmühlen rationell undzuverlässig ausgeführt werden.

DIE ENERGIECHARAKTERISTIK ...... Was ist das für eine Kennkurve ?

Die Energiecharakteristik Winv(x) ist eine Kennkurve,deren Werte für jede Korngröße einen stoffspezifischenArbeitsbedarf zum Zerkleinern repräsentieren. Winv(x)bildet das Kernstück des Moduls PMP MILL 13. DieEinzelwerte dieser Kennkurve stellen korngrößenbezo-gene Energie-Invarianten dar. Sie sind durchaus ver-gleichbar mit dem bekannten Arbeitsindex nach Bond.Während über die Energiecharakteristik kompletteKorngrößenverteilungen berechnet werden können, wirdüber den BOND-Ansatz nur die d80-Korngröße des Zer-kleinerungsprodukts bestimmt. Diese Tatsache trifftebenfalls zu, wenn anstelle des BOND-Ansatzes dieBeziehungen von RITTINGER oder KICK verwendet wer-den.

... Wie bestimmt man diese Kennkurve ?Winv(x) wird aus den technischen Daten der Mühle undaus Massenstrom und Korngrößenverteilungen vonMühlenaufgabe und Mühlenaustrag für einen repräsen-tativen Zustand der Mühle bestimmt.

Das PMP-Diagramm unten links reflektiert z.B. typischeVerhältnisse zur Bestimmung von Winv(x) in einemgeschlossenen Mahlkreislauf: Das nicht beprobbareMühleneintragsgut wird aus Anlagenaufgabe und Rück-gut bilanziert. Die resultierende Energiecharakteristikergibt in der log/log - Darstellung eine fallende Gerade,also im linearen Maßstab eine Potenzfunktion mit cha-rakteristischem Exponenten < 0.

... Wozu dient diese Kennkurve ?Für ein Material, dessen Energiecharakteristik mit Hilfevon PMP MILL 13 bestimmt wurde, lässt sich das Zer-kleinerungsergebnis sicher ausrechnen, wenn folgendeGrößen verändert werden

♦ Mühlenabmessungen♦ Mühlendrehzahl♦ Mahlkörperfüllungsgrad♦ Wirkleistung der Mühle♦ Mühlendurchsatz♦ Kornaufbau des Aufgabegutes

Der PMP-Dialog "Technische Daten Trommelmühle" istdabei Dreh- und Angelpunkt für die erforderlichen Zu-ordnungen und Umrechnungen.

ANWENDUNGSVORTEILEPMP MILL 13 ist eine zuverlässige Entscheidungshilfe,um den Einsatz von Trommelmühlen als Zerkleine-rungsstufen im Durchlauf- oder auch im Kreislaufbetriebzu optimieren.Das scale up von einer Testmühle im batch-Betrieb aufeine großtechnische Mühle, die in eine Mahlanlageeingebunden ist, wird ebenfalls unterstützt.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Q3(

x) /

%

0.01

0.050.1

0.51

510

50100

5001000

W_i

nv /

kWh/

t

1.0 10 100 1000 10000Korngröße / µm

Trommelmühle im Mahlkreislauf

QE - Kornaufbau Mühleneintrag, bilanziert aus Anlagenaufgabe und RückgutQA - Kornaufbau Mühlenaustrag, Analyse der MahlgutprobeWinv - Energiecharakteristik aus QME, QMA, Durchsatz und techn. Daten Mühle

PMP MILL 14PMP Modul für die Berechnung von KugelmühlenEnergiecharaktieristik, Leistungsaufnahme und Kugelgattierung

GRAINsoft GmbH 09596 Freiberg +++ Tel. 03731 6705 0 Fax 03731 6705 45 +++

MILL 14 - MODUL FÜR KUGELMÜHLENPMP Mill 14 verwendet ebenso wie der Modul Mill 13die Energiecharakteristik zur Beschreibung des Zerklei-nerungsverhalten des Mahlproduktes. Die Beanspru-chungsbedingungen in Kugelrohrmühlen werden überden Leistungseintrag (Mill 13) und die Kugelgattierungcharakterisiert.Kugelgattierungen können in speziellen Diagramm- undTabellenansichten dargestellt werden. Gleichzeitig kön-ne verschiedene Gattierungskenngrößen gewählt wer-den, die sich im Hinblick auf die direkte Beeinflussungvon Zerkleinerungseffektivität, Transportverhalten undEnergieaufwand bewährt haben. Das hier gezeigte Bei-spiel bezieht sich auf den Feinmahlraum einer Kugel-rohrmühle mit 3,85 m Durchmesser und 8 m Länge.

ANSICHTEN ZUR GATTIERUNG

PMP stellt das Gattierungsdiagramm als spezifischeDiagrammmansicht zur Verfügung. Diese Ansichtkann als zweidimensionales xy-Diagramm oder zu Ver-gleichszwecken optional auch dreidimensional gewähltwerden, s. Bild.Die PMP-Gattierungstabelle (s.u.) enthält

♦ kumulierte Masseanteile, Fraktionswerte♦ Mahlkörpermasse, absolut♦ Mahlkörperanzahl♦ Mahlkörperoberfläche

KENNGRÖßEN ZUR GATTIERUNGDer Ausweis der Gattierungskenngrößen erfolgt durch

♦ mittlere Kugelgrößen, bezogen auf- Kugelmasse- Kugeloberfläche- Kugelanzahl

♦ den hydraulischen Durchmesser als geeignetesMaß für die Größe der mit Mahlgut ausfüllbarenZwischenräume.

Im Beispiel wird für die gewählte Gattierung die ent-sprechende PMP–Kenngrößentabelle gezeigt.

NEUGATTIERUNGZur Neugattierung könnwie z.B. die bewährte Beund GAITSCH herangezodie Teilmassen pro Kugelwerden. Außerdem bietet bei der Festlegung der Grö

ANWENDUNGSVORTEI

Der Nutzen dieses PMP Msich aus der direkten VerkMahlkörperfüllung mit denKennkurven für EnergieaDiese Möglichkeiten könnbildung und für Simulatioden, s. hierzu PMP Mill 13

PMP – GattierungstabelleMahlkörpergröße Feinmahlraum Feinmahlraum Feinmahlraum Feinma

Durchmesser Masseanteilkumulativ

MasseanteilFraktion

Mahlkörper-masse

Mah

mm % % t

40,0 20,4 20,4 25,130,0 40,5 20,1 24,625,0 57,8 17,3 21,320,0 74,2 16,4 20,217,0 86,5 12,3 15,115,0 100,0 13,5 16,6 1

d

mittle

mittleoberf

mittle

Oberflächvolumenbezogen

10

20

30

40

50

Mah

lkörp

ergr

öße

/ mm

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100Masseanteil kumulativ / %

1.0

1.5

2.0

Zeitpunkt

Rohrkugelmühle - Gattierungsvergleich

Feinmahlraum 3,85 m Innen-Dmr. x 8,00 m Länge

Bezeichnung

a (exp)

b (exp)

Feinmahlraum Gatt 1 44.000 -1.171Feinmahlraum Gatt 2 44.000 -0.884

PMP – Gattierungs-Kenngrößen

rhoMK [ g/cm³ ] 7,85

mMK (ber) [ t ] 122,9

dK3 [ mm ] 29

dK32 [ mm ] 23

dK0 [ mm ] 19

dKh [ mm ] 10

SvMK [ m²/m³ ] 205

Materialdichteer Mahlkugeln

Mahlkörper-Masse

re Kugelgröße,massebezogenre Kugelgröße,lächenbezogenre Kugelgröße,anzahlbezogenhydraulischerDurchmesser

e Mahlkörper,

eMail [email protected]

en Gattierungsvorschriftenrechnung nach SCHRAMMgen werden. Ebenso könnengröße individuell eingetragenPMP Mill 14 Unterstützungßtkugel.

LE

oduls für Kugelmühlen ergibtnüpfung der Kenngrößen zur Bewertungskenngrößen undufwand und Zerkleinerung.

en vorteilhaft für die Modell-nsrechnungen eingesetzt wer-.

hlraum Feinmahlraumlkörper-anzahl

Mahlkörper-oberfläche

m²

95319 479222022 628330973 650614860 773746835 678193367 844

PMP FB DispDarstellung von Zerkleinerungs- und Klassiersystemen


PMP FB DISP

ist ein Programmmodul, mit dem die Erfassung undDarstellung von Versuchsdaten und Apparatezuständenin Zerkleinerungs- und Klassiersystemen unterstütztwird.

FLIEßBILDANSICHT

Für die Darstellung von Zerkleinerungs- und Klassier-systemen werden Fließbilder genutzt, in denen Zerklei-nerungs- und Klassierapparate miteinander verbundensind. Mittels Teiler und Vereinigungsstellen erhaltendiese Fließbilder eine Flexibilität, so dass auch unter-schiedliche Schaltungsvarianten betrachtet werden kön-nen.

Bild 1: Darstellung eines einfachen Mahlkreislaufes. Je nach Einstel-lung des Teilers wird das Aufgabematerial unmittelbar auf die Mühle(im Bild) oder auf den Klassierer aufgegeben.

Die Detailinformationen des verfahrenstechnischenSystems werden in Fließbildprojekten gespeichert. PMPFB Disp schafft die Verbindung zwischen PMP-Fließbildprojekten und den Fließbildern. In einer sepa-raten Ansicht, dem Fließbildfenster, werden die Ver-knüpfungen verdeutlicht.

Bild 2: Projekt- und Fließbildfenster eines geschlossenen Mahlkreis-laufes.

Im Fließbildfenster können neben den Verknüpfungenausgewählte Informationen im Zusammenhang darge-stellt werden. Dazu dienen Anzeige-Boxen, die sowohlfür Materialströme als auch für Maschinen und Apparateaktiviert werden können. Die Auswahl und Positionie-rung der Boxen ist unmittelbar im Fließbildfenster mög-lich, so dass je nach Informationsdichte eine optimaleDarstellung erzeugt werden kann.

Die Kenngrößen in den Anzeige-Boxen können prob-lembezogen festgelegt werden. Dabei können für Mate-rialströme, Maschinen und Apparate verschiedeneKenngrößen zur Ansicht kommen.

DATENERFASSUNG

In Fließbildprojekten wird die zielgerichtete Datenerfas-sung aus verschiedenen Datenquellen effizient unter-stützt:♦ Import von Partikelgrößenverteilungen auf eine

vorgegebene Korngrößenreihe♦ On-line Übernahme von Prozessgrößen♦ Gemeinsame Erfassung aller wichtigen Kenngrößen

Das Fließbildprojekt dient als Vorlage, um zu sichern,dass die Datenerfassung und –auswertung vollständigund einheitlich durchgeführt wird. Dabei werden alleEingaben je nach Einstellung im Fließbildprojekt ange-fordert und abgeglichen.

UNTERSTÜTZUNG DER VISUALISIERUNG

Das Fließbildfenster besitzt eine hohe Eigenfunktiona-lität, die neben vielfältigen Layouteinstellungen auch diedetaillierte Darstellung von Informationen ermöglicht.

Bild 3: Detailansicht der Aufgabekörnung aus dem Fließbild

FLIEßBILDERPMP stellt neben dem geschlossenen Mahlkreislaufweitere gebräuchliche Fließbilder zur Verfügung, indenen Zerkleinerungs- und Klassierapparate in mehrerenStufen miteinander verbunden sind:♦ Mahlkreislauf mit dreistufiger Nachklassierung♦ Mahlkreislauf mit 3 Kammermühle und Entstaubung♦ Kombination zweier Mahlkreisläufe♦ Fließbild zur Nachbildung einer Mahlanlage für drei

Materialkomponenten♦ Zweistufiger Klassiererkreislauf mit vollständiger

Nachklassierung

Weitere Fließbilder und detaillierte Informationen ent-nehmen Sie bitte dem Fließbildkatalog.

PMP FB SimSimulation von Zerkleinerungs- und Klassiersystemen


PMP FB SIM

unterstützt die Berechnung stationärer Zustände vonZerkleinerungs- und Klassiersystemen, wobei für Zer-kleinerungsmaschinen und Klassierapparate hinreichendgenaue Modelle vorliegen sollten. Die Modelle könnenaus Erfahrungen oder aus experimentellen Untersuchun-gen mit Hilfe der PMP MILL und PMP CLASS Moduleaufgestellt werden.

AUSFÜHRUNG VON SIMULATIONRECHNUNGEN

Die Berechnung von Klassier- und Zerkleinerungssys-temen erfolgt in Fließbildprojekten. In diesen Projektensind sowohl die Verknüpfung der einzelnen Elementeals auch die Spezifik der Elemente festgelegt. Die kom-plette Berechnung wird über einen Menübefehl Fließbild/ Simulation eingeleitet.

Bild 1: Voraussetzung für SimulationsrechnungenFür die Simulation eines Kreislaufes mit einer Zweikammer-Trommelmühle und einem nachgeschalteten Klassierer sind Vorgabenfür das Aufgabematerial, die Zerkleinerung und den Sichter nötig.Reale Verhältnisse werden gut nachgebildet, wenn das Modell denZusammenhang zum Massestrom berücksichtigt (MILL 12, CLASS 30).

Die Berechnung umfasst:♦ eine Überprüfung der Voraussetzungen♦ die Vorausberechnung der kompletten Partikelgrö-

ßenverteilungen und Massebilanzen an den Einzel-apparaten in fester Reihenfolge

♦ die Überprüfung der Gültigkeitsbereiche der Mo-delle

♦ die Prüfung auf Stationarität♦ Aufzeichnung von ausgewählten Kenngrößen

Nach Abschluss der Berechnung liegen die komplettenMassebilanzen mit allen aktuellen Q(x)-Verteilungenund Apparatecharakteristiken im stationären Zustandvor.

ANWENDUNGEN

Mit dem Simulationsbaustein wird die Lösung verschie-dener Aufgaben unterstützt:♦ Überprüfung und Bewertung von Anlagenzuständen♦ Untersuchung des Anlageverhaltens♦ Optimierung von Anlagen♦ Untersuchung verschiedener Schaltungen

Im Rahmen der Anlagenbewertung werden Modelle undexperimentelle Versuchsdaten aufeinander abgestimmt,so dass die Versuchsdaten und Bilanzen weitgehendwiderspruchsfrei sind.

Bild 2: Vollständig berechneter Kreislauf im stationären Zustand:Anlagenaufgabemassestrom: 54 t/hSichterdrehzahl: 1018 1/minDie linke Grafik zeigt, dass die geforderte Q(x)-Verteilung des Pro-duktes mit einer max. Abweichung < 2,5 % nachgebildet wird.

ANLAGENVERHALTEN UND OPTIMIERUNG

Mit einfachen Variantenrechnungen können sowohl derAnlagenzustand (Optimum) als auch das Verhalten(Übergang, Stabilität) zielgerichtet untersucht werden.

Bild 3. Zur Untersuchung der Stabilität des Mahlkreislaufes (Bild 1)werden die Umlaufmasseströme (links) und die notwendige Sich-terdrehzahl (rechts) für drei nahe beieinanderliegende Produktfein-heiten über den Anlagendurchsatz betrachtet. Ab einem Durchsatzvon 60 t/h arbeitet das System instabil.

Fließbildeditor 1.0Erstellen und Verwalten von verfahrenstechnischen Fließbildern

GRAINsoft GmbH 09596 Freiberg +++ Tel. 03731 6705 0

Der Fließbildeditor ist ein Tool, mit dem sich Apparateund Maschinen der mechanischen Verfahrenstechnik inFließbildern verknüpfen lassen. Der Editor unterstütztdie Gestaltung von Fließschemata mit den DIN-Symbolen für mechanische Verfahren, sowie Dosier-,Transport- und Nebenaggregaten. Damit lassen sichkomplette Verfahrensstufen der mechanischen Verfah-renstechnik abbilden.

Alle Fließbilder werden in einer Fließbildsammlungverwaltet. Über einen eigenen Browser wird eineschnelle und detaillierte Orientierung gewährleistet.

Mit dem Editor erstellte Fließbilder lassen sich sofort indie PMP-Software übernehmen und berechnen.

VERFAHRENSSTUFEN ABBILDEN

Mit dem Editor lassen sich Symbole für Apparate undMaschinen auf einer Zeichenfläche in einem Rasterplatzieren. Feststoffströme zwischen den Apparatenwerden durch eine Linienverbindungen verdeutlicht.Stoffströme beginnen stets an einem Austrittspunkt eines

Apparates und enden an einem Eintrittspunkt. Die Li-nienführung legt der Nutzer selbst fest.

Alle Apparate und Ströme eines Fließbildes werden imBrowser der Fließbildsammlung (vgl. Bild 1) benanntund dargestellt. Ein Apparat oder Strom kann zur Bear-beitung ausgezeichnet werden. Dieser ist im Browserblau hinterlegt und in der Zeichenfläche grün hervorge-hoben

Neben den im Bild 1 dargestellten Klassen von Appa-raten und Maschinen für die Prozesse♦ Zerkleinern♦ Klassieren♦ Kornvergröbern

sind Symbole für weitere Prozessklassen verfügbar.

ANLAGEN ÜBERSCHAUBAR GESTALTEN

Mit Hilfe der Fließbildsammlung lassen sich auch kom-plexe Verfahrensstufen überschaubar gliedern. Dazu

stehen freie The-menbereiche zurVerfügung, in denenbeliebig viele Fließ-bilder eingeordnetwerden können.

Die Sammlung kanneinfach durch eineReihe von Befehleneinfach aktualisiertwerden:♦ Hinzufügen /

Löschen♦ Kopieren / Ein-

fügen♦ Umordnen u.a.

BERECHNUNGEN IM FLIEßBILD

Nach Abschluss der Gestaltung eines Fließbildes wirddie Berechenbarkeit geprüft. Dazu werden sowohl dieAnschlüsse der Einzelapparate als auch das Netz derV

IFS♦♦

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Bild 2 Basisfenster des Editors:linker Bereich: Browser der Fließbildsammlungrechter Bereich: Zeichenfläche

Bild 1 Browser der Fließbildsamm-lung

erknüpfungen auf Widerspruchsfreiheit untersucht.

Bild 3 Berechnungsmodus des Fließbildes innerhalb der PMP-Software

Fax 03731 6705 45 +++ eMail [email protected]

st das Fließbild erfolgreich geprüft, wird es in derließbildsammlung freigeschaltet und steht in der PMP-oftware für verschiedene Aufgaben zur Verfügung: automatisierte Datenaufnahme Beobachten und Visualisieren von Stoffstrom- und

Apparatekennziffern. Bilanzrechnungen an Apparaten mit dem Ziel, aus-

sagekräftige Kenziffern und korngrößenbezogeneKennkurven aufzustellen.

Vorausberechnung von komplexen Anlagenzustän-den mit korngrößenabhängigen Feststoffbilanzen, diesich mit einer Apparateauslegung kombinieren las-sen.

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P M P compact - grainsoft.degrainsoft.de/pdf_seiten/Deutsch/W03/A1_PMP_38_Programmmodule.pdf · P M P compact Particulate Materials Processing Software für die mechanische Verfahrenstechnik