基于半监督学习和支持向量机的铀矿分选方法研究

为了识别可冶炼铀矿石,提高资源利用率,采用X射线透射技术,并结合半监督学习算法—ITSVM,实现对铀矿的智能分选。同时为进一步优化模型性能,引入了亮暗校正方法以解决图像噪声问题,该方法通过归一化处理,将噪声图片中的每个像素点进行映射,从而提升图像质量。通过改进的直线凹点检测与切割算法和切片方法,攻克了支持向量机对多目标分类任务的难题,该算法通过检测像素点相对于直线的位置和距离,利用约束条件判断凹点,采用最小距离切割方法获得对应的切割线,再通过切片的方法将多目标检测问题转化为多个独立的单一目标检测问题。通过综合这2种优化方法,最终建立了ITSVM铀矿分选模型。通过X射线投射技术收集到的2000张铀矿图片对该模型进行训练测试,并与SVM和TSVM模型进行结果对比。结果表明,经过亮暗校正,模型在检测铀矿的准确性方面提升了2.9个百分点;通过使用改进的直线凹点检测与切割算法和切片方法,使ITSVM模型具备多目标检测功能,模型对多目标铀矿图片检测的准确性达到95.7%;在测试集上,ITSVM模型检测铀矿的准确性达到97.3%。相比于SVM和TSVM,ITSVM在检测铀矿的准确性和持续优化模型方面具有更大优势,实验结果验证了ITSMV模型在铀矿分选领域的可行性。

X射线分选技术在某硫化铜矿的应用研究

某硫化铜矿含Cu约0.8%,采用X射线分选技术预选粗碎后≥30 mm的铜矿石,抛废率27%,抛出废石含Cu 0.09%,预选作业回收率96.95%。预选后入选品位提高0.2个百分点、选比由29.85 t/t降至22.68 t/t。年采出规模30万t铜矿,粗碎后≥30 mm预选,年创效339.7万元。

X射线分选技术在磷矿石选矿中的运用研究

对一种含镁硅酸盐磷矿采用X-射线辐射进行了分选,得到了34.58%的磷精矿,回收率为80.52%,石英的脱除率为68.69%。

水杨氧肟酸对锡石的捕收性能及其作用机理

本文研究了水杨氧肟酸对锡石的捕收性能及其吸附机理。水杨氧肟酸在锡石表面以化学吸附为主,同时兼有多层的、不均匀的物理吸附。

普通选矿在我国铀矿冶中的应用

根据我国铀资源的特点,强调了选矿在铀矿冶中的必要性。铀质量分数低、难处理、伴生金属多的铀矿石通过选矿预处理后不仅可以降低加工成本,而且能使复杂难处理的多金属铀矿床得到开发利用,提高矿床开发的综合利用价值。介绍普通选矿在我国铀矿冶中应用状况,并对选矿在铀矿冶中的应用前景做了探讨。

携带式X荧光仪监控金铜矿石选矿应用研究

探讨了利用携带式X荧光仪器现场快速监测金铜矿石原、精、尾矿品位 ,控制选矿流程的方法技术。初步应用表明 ,采用这种方法 ,可以提高金属量的回收率为 6%左右。

哈尔乌素智能干选射线识别技术及其防护研究

哈尔乌素选煤厂拟采用智能干选机实现200~50 mm块煤分选,为解决煤矸识别问题,提高分选精度,同时解决射线辐射防护问题,对智能干选机识别技术进行研究。经研究确定:X射线识别装置相比于γ射线识别装置,具有分选精度高、处理能力大、辐射强度小、管理方便等特点,智能干选机识别采用X射线识别装置,通过辐射屏蔽,可确保生产工人辐射剂量0.66 mSv/a(小于一般公众限值1 mSv/a),同时配备辐射环境监测工具,共同保证操作工人处于一个安全的辐射范围内。

铀矿石放射性分选的技术与经济

介绍几种放选机的特征和在世界各地使用情况,分析放射分选的经济效果,对放射性分选的前景作了展望。

X射线辐射拣选机分选湖南某钨钼矿的半工业试验研究

介绍了X射线辐射拣选机的基本原理。针对湖南某地的低品位钨钼矿进行X射线预抛尾工业试验研究,研究结果表明:在原矿含Mo、WO3分别为0.12%、0.17%,处理量为1 t/h的条件下,综合抛废率可以达到39%,Mo和WO3的综合损失率仅为10.67%和5.78%,工业试验指标良好,可有效降低后续的选矿成本。

国外铀矿石放射性分选的现状

经放射性分选提高矿石品位后可以降低铀的加工成本,还可以使一些低品位资源得以利用。近年来放射性分选的发展重新受到重视,以俄罗斯于2008年投产的一个大型放射性分选厂为例进行介绍。

辐射分选的新进展

辐射分选是利用含有用元素的矿块和废石块在受照射后反应的差别或其本身放射性的差别而将矿石与废石分开的一种分选方法。除去大块废石后可以降低运输、破碎、磨矿和进一步处理的费用，所以受到选矿工作者的重视。众所周知，在电磁波谱范围内的各种射线（无线电波、可见光、X射线，γ射线等）都可作为照射源而为辐射分选不同矿石时所利用。本文介绍了近年来报道的数种分选机及对铀、金、金刚石等矿石的分选指标。

X射线辐射预选技术

介绍X射线辐射分选的理论基础和新型矿石预选设备——X射线分选机的研究现状及其组成、工作原理和测量操作系统在分选机上所起的作用,分析X射线辐射分选机在流程中的配置情况,指出研究和应用X射线辐射分选技术在目前我国矿石日趋贫化的现状下所具有的重要现实意义和战略意义。

智能分拣选矿技术的发展及其应用

在易采矿床减少,采矿难度增大,矿石贫化加剧,碎磨及选矿成本增大的背景下,实现对破碎产品的预选抛废,可提高资源的利用率和入磨矿石品位、减少矿石入磨量和细粒尾矿生产量、提高企业的经济效益、改善环境状况、延长矿山企业的服务年限。为了助推拣选技术的发展与应用,着重介绍了光选机、激发光拣选机和核辐射拣选机的发展与应用研究现状,及不同设备的性能特点,指出各拣选设备的适用范围。最后指出精准化、智能化、大型化和高效化是智能拣选设备发展的重要方向。

金刚石X光电拣选中矿物的激发光与工艺指标的关系

以金刚石与其脉石矿物的发光特征为分选依据的金刚石Ｘ光电拣选设备，在金刚石选矿业占有重要地位。但工业实践中，因脉石矿物发光而导致精矿产率激增，从而破坏选矿过程，此乃Ｘ光电拣选须重视的问题。本文从理论到实践。

X-射线分选机在大井子铜锌矿山的应用

采用X-射线分选机对大井子铜锌矿石进行不同粒级的X射线预选试验,结果表明:当阈值选取0.09时,30～200 mm粒级采用预选工艺后可获得铜、锌品位分别为0.90%和0.73%,铜、锌回收率分别为99.46%和98.80%的预选精矿,抛尾率为18.09%。30～200 mm粒级与筛分后-30 mm合并为精矿,较原矿铜、锌品位分别提高了0.16和0.13个百分点。对预选尾矿分析表明:预选尾矿铜品位为0.028%,锌品位为0.036%,铜、锌品位非常低;SiO2含量为63.13%,Al2O3含量为14.48%,TFe含量为7.32%,少量的CaO、MgO和K,说明尾矿主要成分为脉石矿物。对预选后精矿进行SEM和EDS检测表明:预选精矿主要以石英、绿泥石等脉石矿物为主,矿物组成粒度极不均,矿物之间的嵌布关系较复杂。对大井子铜锌矿石进行X-射线分选机预选后,可以提高入选矿石的品位,减少入选的废石量,提高选厂的综合效益。

铀矿选矿技术研究进展与展望

介绍国内外铀矿选矿近50年来的进展。重点是铀矿石的放射性分选及分选机,并对选矿与水冶的结合及选矿今后的发展进行了评估。

煤和矸石γ-射线分选系统的研究

根据γ－射线穿过不同物质时衰减率不同，提出了区别煤和矸石的方法，设计了一套测试γ－射线强度的探测装置，并用工业控制机进行煤和矸石的识别、分拣。概述了分选系统原理、硬件组成及软件设计特点。

平均强度法对双能量伽马射线灰分计读数的影响

双能量伽马射线灰分计采用平均强度法引入的误差由厚度及灰分变化 2个因素引起 .在特定的、简化的变化模式下对这些偏移作解析近似 ,进而对 2个因素引起的误差作了比较 .结果表明 ,厚度变化的影响是主要的 .因而 ,根据计数率水平确定采样时间能大大减小此误差 .蒙特-卡罗法模拟的结果证实了这一论断 .

X射线透射智能分选机预选某低品位钨矿石的试验研究

某钨矿石由于原矿品位逐渐下降,预先从原矿中抛出废石以降低生产成本的需求日益强烈,因此利用X射线透射分选机对该钨矿石粒度为15~90 mm的原矿进行了小型预选试验研究。结果表明:随着预选精矿产率的增大,钨的回收率逐渐增大,预选精矿和预选废石中的钨品位则逐渐减小。当预选精矿产率为50%左右时,预选精矿的钨品位约为0.65%,钨的回收率在93%左右,预选废石的钨品位约为0.06%左右;当预选精矿产率为70%左右时,预选精矿中的钨品位约为0.48%,钨的回收率在97%左右,预选废石中的钨品位约为0.03%。这表明通过控制预选精矿的产率在一个合适的范围可以达到该钨矿石预选的目的。

SmaRay智能矿石分选机研制与应用研究

我国有色矿产资源丰富,但日趋“贫、细、杂”的特点,致使大量有色金属矿产资源的开发利用出现能耗高、效率低等问题。针对国内复杂难选、低品位矿石预选抛废或回收作业问题及需求,介绍了对矿石稳定均匀布料、高清透射探测、高速通讯响应、智能识别分类、高效喷吹分离、辐射防护屏蔽技术研究情况,基于上述技术成功研制了SmaRay智能矿石分选机。应用SmaRay-1200对国内西南部某难选、低品位硫化锌矿开展了试验与工业应用研究。现场原矿锌品位为2.58%~3.28%,粒度范围为15~100 mm,经设备一次预选抛废作业,尾矿锌品位降低至0.3%,抛废率超过20%,作业回收率达到97%以上,处理量可达到47 t/h。结果表明,SmaRay智能矿石分选机应用于硫化锌矿预选抛废具有良好效果,对矿山现场节能降耗,减排降碳具有重要意义。