Modelling of beneficiation processes
Description: Contains scientific terminology in the field of modelling of enrichment processes and modelling theory, classification of models and modelling, theory of dynamics of particle movement in working zones of enrichment apparatuses, basics of experiment planning and construction of regression models for research of enrichment processes and apparatuses, modelling and construction of technological schemes providing efficiency of their work.
Amount of credits: 5
Пререквизиты:
- Chemistry
Course Workload:
Types of classes | hours |
---|---|
Lectures | 15 |
Practical works | 30 |
Laboratory works | |
SAWTG (Student Autonomous Work under Teacher Guidance) | 30 |
SAW (Student autonomous work) | 75 |
Form of final control | Exam |
Final assessment method |
Component: University component
Cycle: Profiling disciplines
Goal
- Formation of basic knowledge in the field of theoretical regularities of mathematical modelling of mineral processing, preparation of graduates to solve professional problems related to practical skills of work with predictive and optimising computer packages, formation of modern scientific outlook, development of creative natural scientific thinking, familiarisation with the methodology of scientific research.
Objective
- 1. овладение практическими профессиональными знаниями по выбору этапов процесса моделирования; структуры теории и характеристики обогатительных процессов; модели процессов рудоподготовки; оптимизация схем рудоподготовки; 2. приобретение практических профессиональных знаний в области освоения модели сепарационных процессов; модели технологических схем обогащения; оптимальное проектирование технологических схем обогащения; критерии оптимальности обогатительных аппаратов и схем; оптимизация технологических схем.
Learning outcome: knowledge and understanding
- знать: теоретические основы моделирования обогатительных процессов в статике и динамике; основные понятия и принципы моделирования обогатительных систем и методы моделирования; правила эксплуатации оборудования в различных технологических условиях
Learning outcome: applying knowledge and understanding
- уметь: выделять значимые качества исследуемых процессов и систем; создавать адекватные модели систем; выполнять исследование моделей систем; анализировать результаты работы оборудования
Learning outcome: formation of judgments
- формирование базовых знаний в овладении научной терминологией в области моделирования процессов обогащения и теории моделирования, классификации моделей и моделирования, теории динамики движения частиц в рабочих зонах обогатительных аппаратов, основ планирования эксперимента и построения регрессионных моделей для исследования обогатительных процессов и аппаратов, моделирование и построение технологических схем, обеспечивающих эффективность их работы
Learning outcome: communicative abilities
- способность: обрабатывать результаты научно-исследовательской деятельности, используя стандартное оборудование, приборы и материалы; планировать и проводить необходимые эксперименты, обрабатывать, в том числе с использованием прикладных программных продуктов, интерпретировать результаты и делать соответствующие выводы
Learning outcome: learning skills or learning abilities
- владеть навыком: математического и оптимизационного моделирования процессов; моделирования процессов обогащения полезных ископаемых; ставить и решать задачи повышения производительности
Teaching methods
- интерактивные технологии обучения; - компьютерные технологии обучения; - решение учебных задач; - самостоятельная исследовательская работа студентов во время учебного процесса.
Assessment of the student's knowledge
Teacher oversees various tasks related to ongoing assessment and determines students' current performance twice during each academic period. Ratings 1 and 2 are formulated based on the outcomes of this ongoing assessment. The student's learning achievements are assessed using a 100-point scale, and the final grades P1 and P2 are calculated as the average of their ongoing performance evaluations. The teacher evaluates the student's work throughout the academic period in alignment with the assignment submission schedule for the discipline. The assessment system may incorporate a mix of written and oral, group and individual formats.
Period | Type of task | Total |
---|---|---|
1 rating | Практические работы | 0-100 |
Контрольные работы | ||
Коллоквиум | ||
2 rating | Практические работы | 0-100 |
Контрольные работы | ||
Коллоквиум | ||
Реферат | ||
Total control | Exam | 0-100 |
The evaluating policy of learning outcomes by work type
Type of task | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
---|---|---|---|---|
Excellent | Good | Satisfactory | Unsatisfactory | |
Практические работы | выполнил практическую работу в полном объеме с соблюдением необходимой последовательности действий; в ответе правильно и аккуратно выполняет все записи, таблицы, рисунки, чертежи, графики, вычисления; правильно выполняет анализ ошибок. При ответе на вопросы правильно понимает сущность вопроса, дает точное определение и истолкование основных понятий; сопровождает ответ новыми примерами, умеет применить знания в новой ситуации; может установить связь между изучаемым и ранее изученным материалом, а также с материалом, усвоенным при изучении других дисциплин | выполнил требования к оценке «5», но допущены 2-3 недочета. Ответ обучающегося на вопросы удовлетворяет основным требованиям к ответу на 5, но дан без применения знаний в новой ситуации, без использования связей с ранее изученным материалом и материалом, усвоенным при изучении других дисциплин; допущены одна ошибка или не более двух недочетов, обучающийся может их исправить самостоятельно или с небольшой помощью преподавателя | выполнил работу не полностью, но не менее 50% объема практической работы, что позволяет получить правильные результаты и выводы; в ходе проведения работы были допущены ошибки. При ответе на вопросы обучающийся правильно понимает сущность вопроса, но в ответе имеются отдельные проблемы в усвоении вопросов курса, не препятствующие дальнейшему усвоению программного материала; допущено не более одной грубой ошибки и двух недочетов | выполнил работу не полностью или объем выполненной части работ не позволяет сделать правильных выводов. При ответе на вопросы демонстрирует не владение основными знаниями и умениями в соответствии с требованиями программы; допущены больше ошибок и недочетов, чем необходимо для оценки 3 или не может ответить ни на один из поставленных вопросов |
Контрольные работы | ставится за работу, выполненную без ошибок и недочетов, должны быть выполнены не менее 90% заданий | ставится за работу при наличии в ней не более одной негрубой ошибки и одного недочета, не более трех недочетов. Должны быть выполнены от 70 до 89% заданий | ставится, если обучающийся правильно выполнил не менее 50% всей работы или допустил не более одной грубой ошибки и двух недочетов, не более одной грубой и одной негрубой ошибки, не более трех негрубых ошибок, одной негрубой ошибки и трех недочетов, при наличии четырех-пяти недочетов | ставится, если число ошибок и недочетов превысило норму для оценки 3 или правильно выполнено менее 50% всей работы |
Коллоквиум | обучающийся демонстрирует системные теоретические знания, владеет терминологией, логично и последовательно объясняет сущность явлений и процессов, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, показывает свободное владение монологической речью и способность быстро реагировать на уточняющие вопросы | обучающийся демонстрирует прочные теоретические знания, владеет терминологией, логично и последовательно объясняет сущность, явлений и процессов, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, показывает свободное владение монологической речью, но при этом делает несущественные ошибки, которые быстро исправляет самостоятельно или незначительной коррекции преподавателем | обучающийся демонстрирует неглубокие теоретические знания, проявляет слабо сформированные навыки анализа явлений и процессов, недостаточное умение делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает недостаточно свободное владение монологической речью, терминологией, логичностью и последовательностью изложения, делает ошибки, которые может исправить только при коррекции преподавателем | обучающийся демонстрирует незнание теоретических основ предмета, несформированные навыки анализа явлений и процессов, не умеет делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает слабое владение монологической речью, не владеет терминологией, проявляет отсутствие логичности и последовательностью изложения, делает ошибки, которые не может исправить даже при коррекции преподавателем, отказывается отвечать |
Evaluation form
The student's final grade in the course is calculated on a 100 point grading scale, it includes:
- 40% of the examination result;
- 60% of current control result.
The final grade is calculated by the formula:
FG = 0,6 | MT1+MT2 | +0,4E |
2 |
Where Midterm 1, Midterm 2are digital equivalents of the grades of Midterm 1 and 2;
E is a digital equivalent of the exam grade.
Final alphabetical grade and its equivalent in points:
The letter grading system for students' academic achievements, corresponding to the numerical equivalent on a four-point scale:
Alphabetical grade | Numerical value | Points (%) | Traditional grade |
---|---|---|---|
A | 4.0 | 95-100 | Excellent |
A- | 3.67 | 90-94 | |
B+ | 3.33 | 85-89 | Good |
B | 3.0 | 80-84 | |
B- | 2.67 | 75-79 | |
C+ | 2.33 | 70-74 | |
C | 2.0 | 65-69 | Satisfactory |
C- | 1.67 | 60-64 | |
D+ | 1.33 | 55-59 | |
D | 1.0 | 50-54 | |
FX | 0.5 | 25-49 | Unsatisfactory |
F | 0 | 0-24 |
Topics of lectures
- Модели
- Аксиомы теории моделирования
- Функции моделей
- Математическое моделирование
- Структура математической модели
- Алгоритм построения модели
- Использование METSIM для моделирования обогатительных процессов и производств
- Основные принципы построения моделей METSIM
- Ввод данных в материальные потоки модели METSIM
- Аппаратурные модули и средства управления расчетами
- Модельные расчеты в METSIM и вывод их результатов
Key reading
- 1. Морозов В.В., Юшина Т.И. Моделирование обогатительных процессов: учебное пособие. Москва: МГГУ, 2012. 15 с. 2. Морозов В.В., Юшина Т.И. Моделирование обогатительных процессов: практикум. Москва: МГГУ, 2012. 49 с. 3. В. А. Штерензон. Моделирование технологических процессов: конспект лекций / Екатеринбург: Изд-во Рос. гос. проф.-пед. ун-та, 2010. 66 с. 4. Мязин В.П., Никонов Е.А. Расчет технологических схем и моделирование процессов обогащения полезных ископаемых. Учебное пособие. Чита: ЗабГУ, 2012. 192 с. 5. Бахвалов Л.А. Моделирование систем. Учебное пособие. - М: Издательство Московского государственного горного университета, 2006. 6. В.А. Шумский. Разработка и использование METSIM моделей обогатительного производства. Методическое руководство пользователей. Усть-Каменогорск, 2016. 94 с.
Further reading
- 7. Павлыш В.Н., Назимко Е.И., Корчевский А.Н., Тарабаева И.В., Перинская Е.В., Голиков А.С., Науменко В.Г., Серафимова Л.И. Математическое моделирование процессов обогащения полезных ископаемых. Монография. – Донецк: «ВИК», 2014. – 466 с. 8. Рубинштейн Ю.Б., Волков Л.А. Математические методы в обогащении полезных ископаемых. – М.: Недра, 1987. – 296 с. 9. Шупов Л.П. Моделирование и расчет на ЭВМ схем обогащения. Москва : Недра, 1980. - 288 с.