8-125 MM KOLEMANİT CEVHERİNİN NIR/CCD OPTİK AYIRICI İLE ZENGİNLEŞTİRİLMESİ
Öz
Optik ayırma teknolojisi gıda, maden ve geri dönüşüm gibi alanlarda yaygın kullanımı olan ve malzemelerin kendine has özelliklerine göre ayrımını sağlayan bir teknolojidir. Optik ayırma ile geleneksel yöntemlerle yapılan ayrım işlemlerinden çok daha yüksek verimde ve kapasitede zenginleştirme yapmak mümkündür. Temelde malzemelerin ürün ve atık olarak sınıflandırılması veya farklı tür malzemelerin birbirinden ayrıştırılmasının yapıldığı optik ayırma teknolojisi, insan gücüyle yapılması olanaksız ayrımların yapılmasını mümkün kılmaktadır. Renksel farklılıkları belirlenemeyen malzemelerin geniş spektral aralıklarda tanımlanması ile yüksek kapasitede ayrımının yapılmasında da verimli bir yöntem olarak özellikle tercih edilmektedir. Bu çalışmada Eti Maden İşletmeleri Genel Müdürlüğü, Bigadiç Bor İşletme Müdürlüğü ocaklarından kil, tüf, kireç taşı gibi minerallerle birlikte çıkan 8-125 mm Simav Ana Damar (SAD), Simav Tali Damar (STD) ve Tülü Sarı (TS) kolemanit cevherleri, yakın kızılötesi (NIR) ve görünür ışık (CCD) kaynakları kullanılan optik ayıcılarla zenginleştirilmiştir. Çalışmalarda kırma, eleme ve yıkama işlemlerinden geçirilen cevher 8-25 mm ve 25-125 mm tane boyutlarında zenginleştirme yapan iki optik ayırıcıya beslenmiş ve %22,10-39,30 B2O3 tenör aralığında beslenen cevherlerde 3,90-9,10 birim zenginleştirme sağlanmıştır. %93’ün üzerinde verimle yapılan zenginleştirme sonrası %2,20-11,10 B2O3 tenör aralığında atık açığa çıkmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 1. Barry A.W., Tim N.M., Ore Sorting, Wills' Mineral Processing Technology 7th Edition, Burlington, A.B.D., 2006.
- 2. Çelik C, Cevher zenginleştirmede gelişen teknolojiler: Optik zenginleştirme, Madencilik Türkiye, 4, 40-43, 2010.
- 3. Petra T., Markus W, Thomas P., Industrial application for inline material sorting using hyperspectral imaging in the NIR range, Real-Time Imaging, 11, 99-107, 2005.
- 4. Williams, P., Norris, K., Near-infrared Technology in the Agricultural and Food Industries, American Association of Cereal Chemists, Wisconsin, A.B.D., 1987.
- 5. Sathish P.G., Subrata H., Atul T., A review on automated sorting of source-separated municipal solid waste for recycling, Waste Manage., 60, 56-74, 2017.
- 6. Blasco J., Aleixos N., Gomez J., Molto E., Citrus sorting by identification of the most common defects using multispectral computer vision, J. Food Eng., 83, 384-393, 2007.
- 7. Razieh P., Hamid R.G., Hadi S., Fariborz Z.N., Mohammad M.V., Study on an automatic sorting system for date fruits, J. Saudi Soc. Agric. Sci., 14, 83-90, 2015. 8. Silvia S., Daniela C., Federico M., Giuseppe B., Classification of oat and groat kernels using NIR hyperspectral imaging, Talanta, 103, 276-284, 2013.
- 9. Mage I., Wol J.P., Bjerke F., Segtnan V., On-line sorting of meat trimmings into targeted fat categories, J. Food Eng., 115, 306-313, 2013.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Mustafa Barış
Eti Maden İşletmeleri Genel Müdürlüğü
Türkiye
Fazlı Cabbar Metin
Bu kişi benim
Eti Maden İşletmeleri Genel Müdürlüğü
Türkiye
Nurtaç Kıymet Karabulut
Bu kişi benim
Etimaden İşletmeleri Genel Müdürlüğü
Türkiye
Fatih ÖZYÜCEL Özyücel
Bu kişi benim
Etimaden İşletmeleri Genel Müdürlüğü
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
30 Haziran 2018
Gönderilme Tarihi
17 Ekim 2017
Kabul Tarihi
6 Mart 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 6 Sayı: 2
Cited By
Common Aperture DSLR Camera Design Approach with Diffractive Lens
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
https://doi.org/10.29109/gujsc.1564503Enrichment of Boron Using Physical and Chemical Methods: A Review
Mineral Processing and Extractive Metallurgy Review
https://doi.org/10.1080/08827508.2025.2502360
