提高大红山铜矿铜回收率及降低介耗的研究

针对玉溪矿业有限公司大红山铜矿一选厂浮选给矿产品中合格粒级含量过低、过磨粒级含量较高、铜选别回收率较低等问题,在研究选厂给矿性质的基础上,基于球径半理论公式推导了该段磨矿作业中钢球的最佳配比,并将该方案分别在实验室和现场进行验证。对于推导出的一段球磨机初装方案m(Φ70 mm)︰m(Φ50 mm)︰m(Φ40 mm)︰m(Φ30 mm)=15︰25︰35︰25,在实验室试验和工业试验中进行验证,结果表明:该方案能够提高-0.020+0.010 mm可选粒级及-0.074+0.018 mm易选粒级的含量,有效减少了过粉碎现象,降低了介质消耗,提高了铜精矿回收率,实现了降本增效。

碎磨功耗理论的发展与展望

矿山碎磨作业电力消耗占据全球总电力消耗的近2%,同时也是矿山生产中能耗最高的作业单元。碎磨流程能耗预测是碳排放和能源管理、矿山生产管理和数字矿山建设必不可少的重要环节。对基克、雷廷格和邦德等关于碎磨功耗的三大经典理论进行了回顾,着重介绍了邦德理论的发展历程并讨论了其在现代碎磨流程生产实践中应用的局限性。对上世纪70年代以来陆续提出的多种新的碎磨功耗理论进行了介绍,并讨论对比了邦德理论模型和新的理论模型对碎磨流程单位能耗的预测精度。总结了碎磨功耗理论模型在碎磨工艺流程设计与设备选型、碎磨流程运行效率评估与优化、金属矿山生产能力预测与管理以及金属矿山碎磨能耗碳评估模型等4个方面的应用价值。尽管该领域自主知识产权上的不足对我国数据安全和矿山生产造成了障碍,但随着国内矿山数字化智能化建设的飞速发展,我国碎磨功耗理论模型必将在较短时间内迎来显著的突破。

磨矿介质形状对铜硫浮选分离的影响

本文系统研究了段介质和球介质对黄铜矿和黄铁矿磨矿及浮选过程的影响。单矿物、混合矿及实际矿浮选结果表明,段介质可以提高黄铜矿和黄铁矿的浮选回收率,促进铜硫浮选分离。磨矿实验、粒度分布和扫描电镜结果表明,段介质可产生更多尺寸均一、具有棱角且伸长率较高的颗粒,选择性研磨粗颗粒和黄铁矿,有效避免黄铜矿过磨。X射线衍射分析结果表明,段介质能使黄铜矿暴露更多(112)面,使黄铁矿暴露较多(200)面。捕收剂与黄铜矿(112)面的作用能较黄铁矿(200)面更高,因此,段介质可强化黄铜矿和黄铁矿颗粒间的可浮性差异,改善铜硫浮选分离效果。本研究对通过优化磨矿作业条件强化矿物浮选分离提供一定指导意义。

预选抛废技术发展现状

随着我国矿产资源的不断开发与利用,天然高品位矿石资源逐步减少,低品位矿石成为目前我国矿产资源的主要来源,因此,预选抛废成为一个必要的选矿环节。重点阐述了人工拣选抛废、光电选抛废、磁选抛废、重选抛废以及浮选抛废五种抛废技术,并介绍了不同技术在预选抛废时使用的设备和工作原理,指出了各种预选抛废技术的优缺点,为预选抛废技术能进一步工业应用提供了一定借鉴意义。

硫化矿磨矿体系的物理和化学作用及其对浮选工艺的影响

在硫化矿物的磨矿过程中,发生的一系列复杂的物理和化学作用对后续矿物选别至关重要。首先,对硫化矿磨矿体系中磨矿介质、矿石参与的物理和化学作用进行了总结。着重讨论了磨矿设备、介质性质、工艺参数、气体和溶液环境等对磨矿物理粉碎作用、机械力化学作用、电化学作用等的影响,包括改变矿石粒度分布、晶体结构、表面性质等磨矿产品颗粒性质,以及矿浆p H、溶解氧、电位、离子浓度等矿浆化学性质以及硫化矿物浮选行为。其中,产品颗粒性质和矿浆化学性质的变化是影响后续矿物浮选分离效率的主要因素,由此提出,从磨矿开始就有目的地为后续浮选过程创造良好的颗粒表面物理化学性质和矿浆化学环境,是实现硫化矿物高效分选的关键因素。

多目标金属露天矿配矿装载点选取问题及求解算法

目的:为了减少矿产资源浪费,提高贫矿的利用率,针对大型金属露天矿多装载点配矿问题,综合考虑矿石剩余量不足、铲装设备数量有限等因素对配装载点选取的影响,以品位偏差最小、生产成本最小、车辆总排队时间最短为目标建立配矿装载点选取模型。方法:采用二维矩阵整数编码法,并设计一种基于随机片段交叉与特定变异算子相结合的间接二次遗传优化算法对模型进行求解。结果:以国内某大型金属露天矿实际生产数据为例进行仿真实验,结果表明:所得出的装载点选取方案在受铲装设备数量限制、优先开采矿石剩余量相对较少装载点的条件下,仍能满足配矿计划需求。结论:所提模型、算法能普遍适用于大型金属露天矿山开采,使装载点的矿石得到充分利用。意义:提高了企业的经济效益和矿山整体开采效率。

小样本下基于改进ACGAN数据增强的X射线矿石图像分类方法

针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分类时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低的问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络(Enhance-based Classification ACGAN-gp, EC-ACGAN-gp),采用卷积和连续残差块构建判别器和生成器,引入注意力机制捕捉矿石细节特征,生成高质量样本扩充原始数据集,同时使用带梯度惩罚的Wasserstein距离重构判别器的损失函数提高对抗训练的稳定性,避免模式崩溃。通过增加辅助分类器重建样本标签信息,最终实现矿石样本的类别预测。结果表明,该方法能实现矿石品位分类的精准预测,准确率可达89.62%,比现有传统方法提高3.98%。该模型生成的矿石样本泛化性良好,能够显著提高小样本数据集的泛化性,在SVM、LeNet5、VGGNet、ResNet上测试,精度分别提升了2.83%、2.36%、1.89%和3.74%,可进一步用于提升其他分类模型在矿石品位预测方面的性能。

提高湖南某选矿厂磨矿产品浓度工业试验研究

针对湖南某多金属矿新建选矿厂所需浓密机占地面积大、建设成本高、施工周期长等问题,尝试提高分级产品浓度来减小浓密机面积甚至取消浓密机,实现精简、高效、低能耗的矿石预处理,开展了水力旋流器补加水、锥角、柱体高度试验以及沉砂嘴直径试验。结果表明,选用锥角90°、柱体高度800 mm及沉砂嘴直径50 mm的“长柱短锥”型水力旋流器,溢流浓度由34%提高至44%以上,分级效率提高了0.77个百分点,-74μm粒级含量稳定在70%以上,易选级别含量增加了2.19个百分点,WO3金属分布率增加了9.87个百分点,且后续浮选作业钨、钼、铋产品品位、回收率稳定。

基于磨矿动力学方程的磨矿技术效率模型及试验研究

为了提高磨矿过程中粗粒级粉碎生成合格粒级的效率,本文基于磨矿动力学方程构建了磨矿技术效率新模型,并进行了试验验证。首先,根据磨矿动力学模型,建立磨矿过程中各个粒级质量分数随时间变化的数学表达式;然后,将各粒级的磨矿动力学数学表达式与磨矿技术效率方程相结合,构建出新的磨矿技术效率模型;最后,通过不同磨矿介质尺寸和搅拌器转速的磨矿动力学试验,验证新建模型的有效性。研究结果表明:磨矿技术效率与粗粒级、过粉碎粒级的磨矿速率k有关,并随时间变化而变化;在某一时间点处,磨矿技术效率达到峰值,将该时间点作为物料在磨机内的停留时间时,可以实现粗粒级破碎生成合格粒级效率的最大化;>0.015 mm和>0.074 mm粒级质量分数随磨矿时间的变化符合一阶磨矿动力学方程,当磨矿介质尺寸为8 mm时,磨机的磨矿技术效率最大,提高搅拌器转速会减小峰值所对应的磨矿技术效率,增大介质尺寸和提高搅拌器转速均可以缩短峰值所对应的磨矿时间。

基于BP神经网络的白云母超细磨工艺参数优化

为提高白云母超细磨的效率,采用皮尔森相关系数分析超细磨效率与各参数之间的敏感性,并建立BP神经网络模型对白云母的超细磨正交试验参数进行优化。研究结果表明:各参数对超细磨效率敏感程度由大到小依次为瓷球级配、搅拌速率、助磨剂种类、超细磨时间和助磨剂用量。利用BP神经网络优化后的工艺参数进行超细磨试验,可获得-13μm粒级质量分数为83.04%的白云母,与正交试验最佳点相比提高了2.19%,所建模型可提高白云母超细磨效率,且预测精度较高。研究结论为超细白云母粉体的高效制备提供参考。

助磨剂对钢渣基胶凝材料性能的影响

为了提高钢渣的胶凝活性及其在胶凝材料中的掺量,研究了不同单一助磨剂和复合助磨剂对粉磨产品的比表面积、筛余量、粒度分布的影响,以及对钢渣基胶凝材料试件抗折抗压强度的影响,采用X射线衍射、扫描电镜和热重分析等手段探究了钢渣基胶凝材料试件的水化机理。结果表明:单一助磨剂对钢渣的助磨效果以及对钢渣基胶凝材料试件的抗折强度和抗压强度的提高幅度由强到弱顺序为三乙醇胺、1,2-丙二醇、乙二醇、丙三醇、硫酸钠;添加复配的复合助磨剂S2(三乙醇胺、乙二醇、1,2-丙二醇的质量比为5∶7∶7)粉磨60 min的粉磨产品比表面积为495 m^(2)/kg,+45μm、+80μm粒级产率分别为8.7%、0.8%;养护3 d和28 d试件的抗压强度比未添加助磨剂情况下分别提升53.10%、36.70%;助磨剂的添加使钢渣基胶凝材料试件的水化产物增多,水化程度进一步完全,添加S2使钢渣基胶凝材料试件的水化产物Ca(OH)_(2)增多,微观形貌更致密、表面孔洞数量少,结构间空隙小,提高了钢渣基胶凝材料的强度。

某铜矿选矿厂半自磨系统磨矿负荷分配研究

半自磨+球磨组成的半自磨系统应用广泛,但在应用过程中半自磨机和球磨机负荷不平衡的情况经常出现。结合某铜矿项目,分析了出现负荷不平衡的原因,并通过优化半自磨机入料粒度、增加格子孔孔缝和开孔率、调整半自磨机排矿产品粒度、优化筛缝尺寸、修改直型格子板为弧形格子板、优化破碎后顽石的返回途径等措施,使得半自磨系统新给矿处理量由39 960 t/d提高至42 500 t/d,半自磨功率保持不变,但球磨机运行功率由9 300 kW提升至11 000 kW,半自磨和球磨负荷分配更加合理。通过对不同优化措施的分析和应用,可为解决其他矿山半自磨流程负荷不平衡问题提供借鉴和参考。

微细粒锡石选别难点及浮选药剂应用研究现状

锡资源日益匮乏,微细粒锡石成为一种重要的矿石资源,对其难选、嵌布粒度低等特性及与影响浮选过程的相关因素进行探讨。指出了嵌布粒度和细泥罩盖是影响微细粒锡石浮选的两个关键问题,阐述了难免离子对微细粒锡石浮选的影响。在锡石浮选过程中,不同类型捕收剂和调整剂均对锡石浮选效果有影响,介绍了pH调整剂、活化剂和抑制剂在锡石浮选中的作用,以及絮凝剂与锡石的作用机理。研究浮选药剂的应用现状,可以为提高微细粒锡矿的浮选指标,解决矿物细泥罩盖和难免离子问题提供参考。

黄沙坪多金属矿强磁选抛废-强化锡石富集试验研究

为了实现黄沙坪多金属矿中低品位伴生锡石的资源化利用,开展了高梯度磁选抛废试验和浮选试验,开发了高梯度强磁选抛废-强化钨锡浮选富集的选矿新工艺。通过高梯度磁选预先抛废,钼、钨、萤石抛废损失率均低于10%,锡石显著富集于强磁选粗精矿中;使用Pb-BHA-SPA多配体金属基捕收剂对强磁选粗精矿进行再磨后精选,可得到WO_(3)和SnO_(2)品位分别为0.627%和0.78%、对应回收率分别为26.56%和18.03%的钨锡混合精矿。该工艺为低品位伴生锡石的强化富集和高效利用提供了新思路和新方法。

某风化低品位石煤钒矿超导磁选预富集试验研究

针对某风化低品位石煤钒矿品位低、直接提钒工艺复杂且成本高的难题,开展选矿预富集试验研究。工艺矿物学研究结果表明,该石煤中钒主要赋存在含钒褐铁矿和含钒云母中,以上2种矿物均具有微弱磁性,可采用超导磁选-沉降工艺预富集钒。在磁场强度4 T、矿浆流速8.0 L/min条件下,获得了V_(2)O_(5)品位1.44%、回收率55.08%的超导磁选预富集精矿,超导磁选尾矿可通过沉降分级进一步回收钒,最终可获得V_(2)O_(5)品位1.03%、回收率79.48%、抛尾率高达59.02%的综合精矿,实现对该石煤中钒的高效富集,满足了后续冶金法提钒的要求。

刚果(金)某选矿厂磨矿优化控制专家系统研究

磨矿是选矿流程的关键作业之一,传统选矿厂通常因矿石可磨性质波动导致磨矿工艺频繁调整,相关控制参数的调整多数依赖人工经验,刚果(金)某选矿厂磨矿作业存在类似问题。本文在深入研究传统选矿厂工艺和刚果(金)选矿智能化改造和工艺控制需求后,提出了磨矿优化控制专家系统解决方案,通过磨矿工艺流程智能化控制策略对生产流程和工艺设备进行了改造,实现了磨矿过程的智能化控制和工艺分级优化,为选矿厂工艺流程优化和智能化升级提供技术方案和建设路径。

基于球磨机放大数学模型的钢球与钢锻磨矿效率对比研究——以某钨矿石为例

钢球与钢锻作为磨矿介质在磨矿效率上的差异长期存在争议,基于实验室试验和磨矿流程模拟,对钢球和钢锻在实验室球磨机和工业磨矿回路的表现进行了对比。对云南某钨矿石进行了增强型邦德球磨功指数试验,并采用理想混合模型对2种磨矿介质在实验室试验中的破碎率参数(r/d)进行了计算。根据实验室试验获得的破碎率参数,采用球磨机放大数学模型预测了工业规模球磨磨矿回路的循环倍率和产品粒度。结果表明,尽管2种介质可以在实验室试验中获得相近的邦德球磨功指数,但在粗粒端钢锻产生的破碎率参数比钢球更大,在细粒端则相反。在工业规模球磨磨矿回路中,当循环倍率接近时,2种介质产生的旋流器溢流产品粒度分布总体较接近,但相比于钢球介质,钢锻的产品粒度分布更均匀,粗颗粒含量和细颗粒含量均少于对应的钢球产品。由于最终产品粒度分布曲线形状上的差异,对钢球与钢锻磨矿效率进行比较时,可能会受到所选磨矿细度衡量指标(P80或-0.075 mm含量)的影响。因此,应当结合矿石的实际解离特征和浮选作业的具体需求,来决定采用哪种磨矿细度衡量指标进行评估。

某磁铁矿瓷球精确化磨矿及工业应用

为了探究安徽某磁铁矿二段磨矿中应用瓷球磨矿代替钢球磨矿的可行性,以该磁铁矿厂二段磨矿给矿为研究对象,对瓷球磨矿球径配比、磨矿浓度和充填率进行了单因素实验,并在此基础上进行了磨矿动力学研究和工业应用。结果表明:瓷球可以替代钢球作为该磁铁矿二段磨矿介质,且瓷球磨矿可优化磨矿产品粒度分布;物料粒度大于0.092 mm时,瓷球磨矿比例系数大于钢球磨矿,物料粒度小于0.092 mm时,瓷球磨矿比例系数小于钢球磨矿;瓷球磨矿适宜条件为:直径30 mm、25 mm、20 mm的瓷球按质量比1∶3∶1配比,矿浆浓度(质量分数)74%,充填率40%;工业应用中瓷球磨矿可有效改善溢流产品粒度分布,并使磨矿单位电耗下降51.89%,球耗降低50%。

融合多边形拟合与凹点匹配的黏连重叠矿石图像分割算法

用选矿机进行矿物分选可以提高目标矿物的含量,从而优化资源利用,提高生产效率,在矿业领域中具有重要意义与价值,但分选过程中通过X射线透射技术所得的矿石图像会存在目标黏连及重叠的情况,这将严重影响矿物分选效率及精度,获取独立矿石图像是使用该方法对矿石进行识别、定位、分选的必要条件。为提高矿物分选精度与效率,提出了一种基于多边形拟合的凹点检测与匹配算法用于分割黏连矿石图像。首先,将矿石二值图像拟合为多边形图像并从图像拐点中甄别出凹点;其次,利用拐点构建直线方程形成检测区域,在该区域内搜寻凹点的待连接点,完成凹点匹配;最后,将计算机视域由二值图转移至灰度图,通过分析待分割区域的灰度值判断该区域是否为矿石间实际黏连处,从而决定是否执行分割操作。试验结果表明,算法在黏连矿石数据集上的总体分割准确率为93.60%,凹点噪声率仅为5.23%,处理尺寸为281×336的图像平均计算时间低至5.13 ms,检测效率最高可提升220倍以上,其噪声凹点滤除能力、凹点检测精度、分割准确率、算法运行速率均优于同类算法,对不同黏连数量及不同黏附形式的矿石图像均展现出较强的分割稳定性。

基于JK落重和Bond球磨功指数试验的铁矿石碎磨特性及流程模拟计算

弓长岭选厂目前采用传统的“三段一闭路破碎”、“阶段磨矿”的碎磨工艺流程,存在生产工艺流程长且磨矿能耗偏高等问题。因此拟在粗碎后增加(半)自磨作业,降低进入球磨物料的粒度,以期降低磨矿作业能耗,优化碎磨作业工艺流程,提高选厂的作业生产能力,降低磨矿作业生产成本。试验原料铁矿石品位为28.27%,其中铁主要以磁铁矿的形式存在,脉石主要为SiO2,含量为48.61%。以鞍钢弓长岭选厂作业流程中粗碎产品进行JK落重试验,细碎产品进行Bond球磨功指数试验,对矿石的碎磨特性参数进行深入研究。研究结果表明,矿石的冲击破碎模型t10=70.099×(1-exp-0.647×Ecs),其中A为冲击粉碎参数,其值为70.099,b为0.647,A×b为45.354,矿石的抗冲击破碎能力属于中等级别,且随着颗粒粒度的减小而增大;矿石磨蚀系数ta为0.361,抗磨蚀能力为中等级别;矿石的相对密度为3.26。Bond球磨功指数试验获得的功指数Wib=11.7665kWh/t,属于中硬矿石,可以采用(半)自磨工艺。半自磨机设计给矿粒度为F80=160mm,最终产品粒度P80=86μm,JKsimMet软件模拟结果表明,需要2台Φ8.8m×5.1m半自磨机(装机功率7000kW)可满足生产要求。该试验结果对后续选厂工艺流程的优化具有重要意义。