基于SBS-NARX的浮选过程精矿品位软测量

精矿品位是矿物浮选过程中的一项关键工艺指标,但在实际生产中该变量难以在线检测;且该过程非常复杂,具有高度的非线性及不确定性,常用的建模方法精度不够。针对上述问题,设计了一种顺序后向回归(SBS)与非线性自回归(NARX)神经网络结合的软测量算法。算法利用SBS对输入变量进行筛选以降低冗余变量对模型精度的影响,采用NARX神经网络对精矿品位进行预测。工业运行数据的仿真结果表明,该算法可以有效预测精矿品位,并且与其他算法相比,具有一定的优越性。     

基于浮选泡沫图像特征参数的应用研究

基于泡沫图像分析仪在大山选厂的具体应用,研究浮选泡沫的物理意义以及获取的浮选泡沫图像具体特征参数,提取100个矿浆样以及相对应的泡沫图像样,建立两者的数学模型,用该模型对铜精矿品位进行实时预测,有效地指导了现场的实际生产操作。     

基于彩色图像处理的浮选尾煤灰分软测量研究

浮选尾煤灰分是浮选产品的一个重要指标。针对选煤厂浮选尾煤灰分多采用离线检测而无法实现在线准确测量，以及当前浮选软测量多采用单一的灰度图像从而导致软测量模型精度及适应性较差的问题，提出了一种基于彩色图像处理的浮选尾煤软测量方法，建立了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的浮选尾煤灰分软测量模型。模型以不同颜色空间的彩色特征、灰度均值以及浓度特征为输入变量，以尾煤灰分作为输出变量，采用粒子群优化算法对LSSVM模型参数进行优化。结果表明：所建立的尾煤灰分软测量模型可以较好地实现浮选尾矿灰分的在线预测，引入浮选尾矿图像的彩色特征可以提高尾煤图像分析的精度，预测精度达96.89%。研究成果在柳湾选煤厂现场应用，并取得了较好的尾矿灰分测量效果。     

云南某低品位铜矿中铜及伴生金银高效回收工艺研究北大核心

针对云南某低品位铜矿铜浮选指标不太理想,铜精矿中伴生银品位达不到计价要求的现状,对现场生产工艺和生产条件参数进行优化,并进行了分支串流浮选新工艺的试验研究。结果表明,分支串流浮选新工艺是处理该铜矿最佳的浮选工艺,经过闭路试验,可以获得铜精矿铜品位21.33%,含金3.04 g/t,含银23.80 g/t,铜回收率达到92.79%,金回收率为64.51%,银回收率为52.55%的优良指标。与现场生产工艺相比,大幅提高了浮选指标,并且使铜精矿中伴生银品位达到了计价要求,实现了该矿石中铜及伴生金银的高效综合回收。     

CCF逆流接触充气式浮选柱在冬瓜山铜矿选矿中的试验研究

针对冬瓜山铜矿铜精选系统存在的原矿品位较低或矿石中蛇纹石等易浮脉石含量增多时,现有工艺难以产出合格铜精矿(品位小于20%)的问题,结合CCF浮选柱的分选原理及分选优势,进行了两个阶段的CCF浮选柱铜精选的半工业试验。半工业试验结果表明,在冬瓜山铜矿粗精矿(品位大于10%)的生产条件下,采用浮选柱一次精选即可分选出铜精矿品位大于21%的铜精矿产品,且选别指标要优于现场生产,浮选柱选别出的精矿中贵金属金和银的含量比现场铜精矿中的分别高0.5和12.7 g/t,CCF浮选柱对细粒级矿物具有很好的选别效果,适合用于冬瓜山铜矿铜精选作业,且能在提高铜精矿品位的同时实现资源的高效回收利用。     

机器视觉技术在浮选精矿品位软测量中的研究现状

针对浮选过程中亟待解决的精矿品位测量问题,阐述了实现精矿品位检测的重要意义。概述了国内外机器视觉技术在精矿品位软测量方面的研究进展,着重介绍了辅助变量选取、基于回归分析和神经网络的建模方法。最后对机器视觉在精矿品位软测量中的发展趋势进行了展望。     

西藏某铜矿选矿试验研究

对西藏某铜矿进行了浮选-浸出试验研究,采用先浮选硫化铜矿、后浮选氧化铜矿并在氧化铜矿浮选中添加少量辅助捕收剂YQC-64的工艺流程,可取得硫化铜精矿品位33.83%、氧化铜精矿品位16.84%、总精矿铜品位28.17%、总回收率87.06%的浮选指标。浮选尾矿用硫酸浸出,浸渣品位可降至0.11%。试验结果表明,该工艺较充分有效地回收了铜资源。     

新型硫化矿捕收剂在云南某铜钼矿浮选中的应用

云南某低品位铜钼矿含易泥化矿石较多,现场浮选工艺使用丁基黄药为捕收剂,石灰为矿浆调整剂,获得的浮选铜精矿品位低于15%,严重影响精矿经济价值。为提高该矿山铜精矿品位,采用捕收剂CYT-311(主成分为改性烷氧羰基二硫代氨基甲酸酯)和调整剂CP(主成分为无机磷酸盐和有机羧酸聚合物)进行浮选试验研究。试验表明,在磨矿细度70%-74μm,石灰用量1.2 kg/t,CP用量240 g/t,CYT-311用量80 g/t的条件下,获得铜精矿品位20.51%,回收率88.38%的良好指标,与现场传统药剂制度相比,铜精矿中铜品位和回收率均提高了约5%。     

基于人工智能神经网络的浮选回收率软测量模型研究

在浮选流程中,回收率是一项重要的工艺指标,目前主要通过离线人工化验的方式获取,少量的企业通过在线仪表测量。人工化验具有2-3小时的时间延迟,而在线测量仪表价格高昂,导致工人不能及时有效地得到回收率实时数据,从而对工艺做出相应的调整。人工智能神经网络具有容错能力强、鲁棒性好等优点,本文在分析浮选工艺中多个影响因素的基础上,提出了基于人工智能神经网络的浮选回收率的软测量模型。该模型可以有效克服浮选过程变量耦合性强、工艺复杂等等因素。通过仿真验证,该模型的输出与实际样本数据误差很小,可有效对浮选回收率进行软测量。     

基于极限树回归的浮选泡沫层厚度预测研究

泡沫浮选是一种重要的选矿方法，不同表面物理化学性质的矿物颗粒在药剂的作用下借助浮选机实现分离。浮选机的控制变量包括充气量、泡沫层厚度和药剂添加量等。泡沫层厚度是影响浮选指标的一个重要控制参数，同样，泡沫层厚度的准确测量也至关重要。传统的泡沫层厚度测量方式一般是采用传感器等装置来实现的，由于这些传感器往往需要与矿浆直接接触，所以有时会因机械故障或信号干扰而造成测量值的误差。 针对传统测量手段存在的问题，本文提出了一种浮选泡沫层厚度的软测量方法。运用极限树回归ETR方法，以浮选过程中原矿品位、入料流量、入料浓度、入料粒度、充气量、泡沫稳定度和泡沫移动速度为输入变量，建立预测模型，实现了浮选泡沫层厚度的有效预测。     

某铜炉渣的工艺矿物学研究

以云南某冶炼铜炉渣为研究对象,采用原子吸收光谱法、显微镜观察法、X射线衍射分析及矿物解离度分析仪(MLA)等手段研究了炉渣的成分、矿物组成、结构、有用矿物的嵌布特征及粒度组成。结果表明:铜炉渣为稀疏-稠密浸染状构造,主要的结构为不等粒似球粒状、半自形—他形粒状结构;炉渣含铜3.63%、铁44.9%、银29.0 g/t,为主要的有价元素;铜主要以辉铜矿、斑铜矿、黄铜矿等硫化铜及自然铜等形式存在;铁主要赋存于磁铁矿、铁橄榄石、锌铁尖晶石和铁尖晶石等矿物中;有用矿物嵌布特征复杂,且粒度分布不均。     

西藏玉龙铜矿某铜矿石选矿试验研究及应用

西藏东部某铜矿原矿铜品位0.60%,钼品位0.026%,铜氧化率18.33%,钼氧化率11.54,属混合矿。本文通过使用新型高效捕收剂BKY ,采用先硫后氧工艺流程,取得较好的选矿工艺指标,小型闭路试验获得指标为：铜精矿1铜品位25.29%、铜回收率74.90%,钼品位1.21%、钼回收率82.13%;铜精矿2 铜品位6.20%、铜回收率7.37%;铜综合回收率84.85%。     

分级再磨方式对某铜尾矿再选指标的影响

内蒙古某矿铜尾矿含铜0.14%左右,具有再利用价值。但其含泥较多,铜的再选难度较大。本论文重点研究尾矿样品再选过程中,分级再磨方式对铜再选的影响。对比研究了“直接浮选”、“再磨浮选”、“预先分级-粗粒再磨-合并浮选”和“预选分级脱泥-再磨浮选”等再选方案,确定了最佳的分级再磨方案,总结了相关规律。在给矿铜品位为0.139%的条件下,可获得铜品位和回收率分别为13.040%和44.73%的铜精矿。     

赞比亚某硫化铜矿选矿试验研究

赞比亚某硫化铜矿铜品位1.57%,含铜矿物以黄铜矿、斑铜矿为主,脉石矿物以白云母、石英、黑云母为主。对该硫化铜矿进行了选矿试验研究,结果表明: 矿石在磨矿细度-74 μm粒级占70%条件下,采用石灰作调整剂、丁基黄药作捕收剂、松醇油作起泡剂,经过一粗一精一扫闭路浮选流程,可获得铜品位33.86%、铜回收率97.37%的铜精矿,选矿工艺流程及药剂制度较简单,选矿指标较好。     

赞比亚某难浸氧化铜矿石工艺矿物学研究

赞比亚某铜矿属于复杂难浸氧化铜矿,为充分了解该类矿石的性质,并为制定合理的选冶工艺提供基础资料,通过化学分析、X射线衍射分析、扫描电镜-能谱分析、工艺矿物学分析仪（BPMA）分析等多种测试方法对该氧化铜矿进行了系统的工艺矿物学研究。结果表明,原矿中的铜主要分布在云母矿物中,分布率为68.63%。此外,还有少量铜分布在孔雀石、硅孔雀石、赤铜矿以及硫化矿如黄铜矿、辉铜矿、斑铜矿和铜蓝中。该矿属于高氧化率、高结合率难浸氧化铜矿,原矿中的含铜云母是现场需采取加温浸出工艺且造成能耗增加的主要因素,可以考虑采用有机阳离子插层或者超声波剥离等技术,以实现对当地氧化铜矿资源经济高效地利用。     

未来10年中国矿山铜供应能力分析

中国铜资源稀缺且分布相对集中。建国以来,矿山铜产量增长迅速,但远不能满足下游行业需求;同时,我国矿山铜产业布局和精炼铜产业布局并不匹配,一些省区需大量外购铜精矿。本文基于资源、采选技术、产业政策等方面的假设条件,考虑近10年实际产量变化趋势、保有资源储量的利用程度、主产区和资源集中区资源储量与产量的匹配度、资源禀赋条件、未来矿产资源需求量等因素对未来我国矿山铜的年供应能力进行预测。分析结果表明,西藏矿山铜供应能力增长潜力巨大,是未来我国铜矿资源供应的一个主要增长点;预计到2020年,我国矿山铜产量仍将继续保持上升趋势;此后,矿山铜产能增长受限,将在一段时期内保持稳定。     

高海拔土状氧化铜矿湿法处理工艺研究及生产实践

针对土状氧化铜细泥含量高, 氧化铜与铁矿物及其它脉石结合率高, 难以直接堆浸的特点, 开展了氧化铜矿水洗分级-粗粒柱浸-细粒搅浸湿法处理工艺试验, 考察了酸度、浸出时间等条件参数对铜浸出率的影响, 确定了柱浸、搅浸最佳工艺条件。结果表明, 小型柱浸试验时, 控制浸出液pH值为1.5～1.7, 浸出时间为65 d, 铜浸出率达到65.05%, 为扩大柱浸试验提供了技术依据。柱浸扩大连续试验取得铜浸出率69.62%、吨铜酸耗14.82 t的较好技术指标; 搅浸的最佳工艺为:搅拌速度60 r/min, 酸矿比12%, 浸出时间120 min, 温度60 ℃, 浸出液pH值为1.5～1.7, 在最佳工艺条件下, 铜浸出率达65.29%, 吨铜酸耗10.87 t。目前该湿法处理工艺已成功应用于工业生产实践, 堆浸生产电积铜1 500 t, 浸出率64%; 搅浸生产电积铜350 t, 浸出率65%。     

某氧硫混合型铜矿浮选工艺研究

为了实现某氧硫混合型铜矿的高效回收,产出合格的硫化铜精矿和氧化铜精矿。根据矿石性质和浮选工艺特点,采用先浮选硫化铜矿物,然后在硫化条件下浮选氧化铜矿物的选矿原则流程。针对该流程,分别开展了硫化铜矿物和氧化铜矿物的浮选条件试验,获得了最佳工艺参数,并进行了浮选闭路试验。试验结果表明,以丁基黄药和Z-200的组合作为硫化铜物的捕收剂,以NaHS作为氧化铜矿物的硫化剂、戊基黄药作为氧化铜物的捕收剂,硫化铜矿物浮选采用一粗两扫两精的选别流程,氧化铜矿物浮选采用一粗两扫两精+两精扫的选别流程,可以获得Cu品位为22.72%、Cu回收率为64.12%的硫化铜精矿和Cu品位为25.15%,Cu回收率为20.00%的氧化铜精矿,研究结果为同类型的铜矿开发提供了数据支持和技术参考。     

混合铜冶炼渣浮选回收铜试验研究

粗选Ⅰ采用选择性强的捕收剂进行快速浮选,粗选Ⅱ采用捕收能力强的捕收剂进行分步浮选的工艺流程,对某冶炼混合炉渣进行了铜回收试验。结果表明,在磨矿细度为-45μm占85%给料下,以Z-200为粗选Ⅰ作业的捕收剂,快速浮选能直接获得含铜为27.57%、回收率为56.97%的铜精矿;以WP为粗选Ⅱ和扫选作业的捕收剂,并采用Na2S对矿浆进行硫化,调节p H为9.4,能获得含铜为17.32%、回收率为30.05%的铜精矿。混合后能获得含铜为22.89%,回收率为87.02%的最终铜精矿,同时渣选尾矿含铜降至0.23%。     

亚砷酸铜净化铜电解液工业实验研究

为有效脱除铜电解液中的Sb、Bi等杂质, 采用亚砷酸铜净化电解液。三氧化二砷与氢氧化钠反应后, 调节溶液pH为6, 按铜砷物质的量之比为1.5加入硫酸铜, 充分反应后过滤得到绿色亚砷酸铜, 产品收率达到98.64%。在电解液中加入亚砷酸铜, As从3.10 g/L提高到11.16 g/L后, Sb浓度由0.85 g/L降至0.22 g/L, 去除率为74.11%; Bi浓度由0.22 g/L降至0.086 g/L, 去除率为65.60%。连续电解13 d, 电解液中总砷(As_T)为10.81～11.55 g/L、Sb为0.19～0.28 g/L、Bi为0.066～0.11 g/L。电流密度分别为235 A/m²和305 A/m²时电解所得阴极铜结晶细致, 光滑平整, 阴极铜达到高纯阴极铜标准(GB/T467-97), 合格率达到100%。