Методический подход к исследованию магнитного взаимодействия тонкодисперсных частиц в водной суспензии методом компьютерного моделирования
С.П. Остапенко, А.С. Опалев
Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация
Горная Промышленность №5S / 2023 стр. 142-149
Резюме: Повышение эффективности горного производства обусловливает актуальность исследования свойств тонкодисперсных частиц минералов для их извлечения и снижения загрязнения природной среды. Разработка подходов к изучению магнитного взаимодействия тонкодисперсных частиц имеет научно-практическое значение и связана со сложностью расчета суперпозиции их полей при решении задачи управления магнитными свойствами суспензии. Для прогнозирования магнитных свойств суспензии на примере магнетита месторождений Заимандровского железорудного района разработана компьютерная модель динамики взаимодействия магнитных частиц, учитывающая их агрегацию под влиянием магнитного диполь-дипольного взаимодействия и разрушения агрегатов при тепловом (броуновском) движении. Расчетом показано, что электростатическое и дисперсионные взаимодействия не оказывают существенного влияния на динамику взаимодействия микронных и субмикронных частиц магнетита с учетом измеренных экспериментально дзета-потенциала и константы Гамакера. Разработана процедура калибровки компьютерной модели динамики взаимодействия магнитных частиц с использованием температурной зависимости коэффициента трансляционной диффузии частиц магнетита и концентрационной зависимости магнитной восприимчивости суспензии. Сформирован массив расчетных значений коэффициента диффузии модельных частиц и начальной магнитной восприимчивости их системы в широком диапазоне изменения параметров компьютерной модели. Разработана процедура увязки расчетных и экспериментальных данных варьированием нормировочных параметров размера частиц, вязкости среды, тепловой энергии для минимизации расхождения значений. Установлена необходимость учета изменения магнитных свойств с уменьшением размера частиц магнетита при калибровке магнитной восприимчивости модельной системы. Разработанный методический подход обеспечивает хорошую сходимость расчетных и экспериментальных данных и позволяет визуализировать агрегацию модельных частиц в результате их магнитного диполь-дипольного взаимодействия. Разработанная компьютерная модель динамики взаимодействия магнитных частиц может быть применена для изучения воздействия внешнего магнитного поля на агрегационную способность тонких частиц магнетита с целью управления их извлечением в сепарационных процессах.
Ключевые слова: железные руды, магнетит, тонкодисперсные частицы, суспензия, агрегация, модель компьютерная динамическая, имитационная модель, коэффициент диффузии, магнитная восприимчивость, константа Гамакера, дзета-потенциал
Благодарности: Работа выполнена в рамках госзадания №FMEZ-2022-0003 «Развитие физических, физико-химических и цифровых основ разработки и промышленной адаптации эффективных технологий обогащения различных видов минерального сырья».
Для цитирования: Остапенко С.П., Опалев А.С. Методический подход к исследованию магнитного взаимодействия тонкодисперсных частиц в водной суспензии методом компьютерного моделирования. Горная промышленность. 2023;(5S):142–149. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5S-142-149
Информация о статье
Поступила в редакцию: 23.10.2023
Поступила после рецензирования: 22.11.2023
Принята к публикации: 29.11.2023
Информация об авторах
Остапенко Сергей Павлович – кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Опалев Александр Сергеевич – кандидат технических наук, заместитель директора, Горный институт Кольского научного центра Российской Академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Список литературы
1. Александрова Т.Н., Чантурия А.В., Кузнецов В.В. Минералого-технологические особенности и закономерности селективного разрушения железистых кварцитов Михайловского месторождения. Записки Горного института. 2022;256:517–526. https://doi.org/10.31897/PMI.2022.58
2. Zhang J., Chen Z., Shan D., Wu Y., Zhao Y., Li C. et al. Adverse effects of exposure to fine particles and ultrafine particles in the environment on different organs of organisms. Journal of Environmental Sciences. 2024;135:449–473. https://doi.org/10.1016/j.jes.2022.08.013
3. Эрикссон М., Лёф А., Лёф О. Обзор мирового рынка железной руды за 2019–2020 годы. Горная промышленность. 2021;(1):74– 82. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2021-1-74-82
4. Kalisz S., Kibort K., Mioduska J., Lieder M., Małachowska A. Waste management in the mining industry of metals ores, coal, oil and natural gas – A review. Journal of Environmental Management. 2022;304:114239. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.114239
5. Anthonys G. Mathematical model to investigate the behaviour of the systems of ferromagnetic particles under the magnetic fields. Applied Mathematics and Computation. 2018;320:654–676. https://doi.org/10.1016/j.amc.2017.09.050
6. Лукичёв С.В. Цифровое прошлое, настоящее и будущее горнодобывающих предприятий. Горная промышленность. 2021;(4):73–79. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2021-4-73-79
7. Ghorbani Y., Zhang S.E., Nwaila G.T., Bourdeau J.E., Safari M., Hadi Hoseinie S. et al. Dry laboratories – Mapping the required instrumentation and infrastructure for online monitoring, analysis, and characterization in the mineral industry. Minerals Engineering. 2023;191:107971. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2022.107971
8. Tranchida J., Plimpton S.J., Thibaudeau P., Thompson A.P. Massively parallel symplectic algorithm for coupled magnetic spin dynamics and molecular dynamics. Journal of Computational Physics. 2018;372:406–425. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2018.06.042
9. Limbach H.J., Arnold A., Mann B.A., Holm C. ESPResSo – an extensible simulation package for research on soft matter systems. Computer Physics Communications. 2006;174(9):704–727. https://doi.org/10.1016/j.cpc.2005.10.005
10. Liu X., Wang Q., Wang Y., Dong Q. Review of calibration strategies for discrete element model in quasi-static elastic deformation. Scientific Reports. 2023;13:13264. https://doi.org/10.1038/s41598-023-39446-2
11. Bu P., Li Y., Zhang X., Wen L., Qiu W. A calibration method of discrete element contact model parameters for bulk materials based on experimental design method. Powder Technology. 2023;425:118596. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2023.118596
12. Guo Y., Tang N., Guo J., Lu L., Li N., Hu T. et al. The aggregation of natural inorganic colloids in aqueous environment: A review. Chemosphere. 2023;310:136805. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2022.136805
13. Filippov A.V., Starov V. Interaction of nanoparticles in electrolyte solutions. Journal of Physical Chemistry B. 2023;127(29):6562−6572. https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.3c01220
14. Остапенко С.П., Месяц С.П. Методический подход к характеристике загрязнения природных водоемов по спутниковым данным с учетом агрегации тонкодисперсных отходов переработки минерального сырья. Горная промышленность. 2021;(6):110–116. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2021-6-110-116
15. Dunlop D.J. The rock magnetism of fine particles. Physics of the Earth and Planetary Interiors. 1981;26(1-2):1–26. https://doi.org/10.1016/0031-9201(81)90093-5
16. Wang Z., Holm C., Muller H.W. Molecular dynamics study on the equilibrium magnetization properties and structure of ferrofluids. Physical Review E. 2002;66(2):021405. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.66.021405
17. Опалев А.С., Марчевская В.В. Исследование влияния крупности зерен магнетита на магнитную восприимчивость железорудных концентратов. Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2023;(1):161–167. https://doi.org/10.15372/FTPRPI20230115
18. Kharitonskii P., Bobrov N., Gareev K., Kosterov A., Nikitin A., Ralin A. et al. Magnetic granulometry, frequency-dependent susceptibility and magnetic states of particles of magnetite ore from the Kovdor deposit. Journal of Magnetism and Magnetic Materials. 2022;553:169279. https://doi.org/10.1016/j.jmmm.2022.169279
19. Martín-Molina A., Quesada-Pérez M. A review of coarse-grained simulations of nanogel and microgel particles. Journal of Molecular Liquids. 2019;280:374–381. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2019.02.030
