磁光选矿机

钨矿床绝大部分属于高温热液黑钨石英脉型。由于矿脉一般都比较窄,采矿贫化率高,矿石采出后均采用人工手选先行丢弃部分废石。人工手选不仅耗用劳动力多(有些厂矿的手选工约占选矿工人总数的一半),劳动强度大,而且难以提高生产指标。虽然有些选矿厂用光电选矿机代替部分人工手选,一定程度上改善了工人的劳动条件,但是光电选矿机分选效率低,尤其是它只能黑白分选,致使品位很高的单体黑钨块被分选到废石里去了,还必须用手选挑拣回收。为了适应社会主义建设发展的需要,研制新型     

磁光选矿机

钨矿床绝大部分属于高温热液黑钨石英脉型。由于矿脉一般都比较窄,采矿贫化率高,矿石采出后均采用人工手选先行丢弃部分废石。人工手选不仅耗用劳动力多(有些厂矿的手选工约占选矿工人总数的一半),劳动强度大,而且难以提高生产指标。虽然有些选矿厂用光电选矿机代替部分人工手选,一定程度上改善了工人的劳动条件,但是光电选矿机分选效率低,尤其是它只能黑     

基于矿苗特征的黑钨初选算法研究

通过对机器视觉黑钨初选系统的关键技术进行研究,结合黑钨矿石的光学及纹理特征,提出了一种基于HSV颜色空间的图像标记算法。将原矿图像RGB颜色空间转化为HSV颜色空间,进行二值化处理,结合连通域像素标记,采用反选法识别出目标围矿。实验结果表明,该算法针对性强,能够准确的检测出目标围矿,并且算法结构简单,检测准确率高,具有较强的稳定性和实用价值。     

我国矿石拣选设备的进展(摘要)

一、概述在破碎和选别作业之前,通过预选丢弃这部分围岩废石,对于提高选矿技术经济指标是很有效益的。常见的粗粒矿石预选方法有筛分、手选、重液分选、粗粒淘汰分选、磁流体重选、机械拣选等等。     

面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究

随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要。依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统。根据煤矿分选过程的复杂条件,分析煤矸表面特征的5种状态类别,构建煤矸数据集。基于迁移学习的改进AlexNet网络和RPN网络获取煤矸混合特征图像样本的分类信息和像素坐标,通过相机标定方法获得像素坐标在相机坐标系中的位置坐标。构建煤矸分拣机器人分布式控制系统的局域网络,实现识别定位系统与主控系统的实时煤矸检测信息交互。基于煤矸识别定位系统对煤矸图像的检测模型进行测试,试验结果表明,煤矸识别定位系统的识别模型检测准确率可达90.17%,煤矸目标最大定位误差9.45 mm,系统响应测试时间低于350 ms,满足煤矿复杂分选的基本要求。该煤矸识别模型对煤矸混合特征图像具有较好的检测结果,为煤矸图像识别方法应用于煤矿智能化分选发展提供了研究基础。     

基于图像处理与识别技术的煤矿矸石自动分选

矸石分选是煤矿生产的重要环节,即在煤块中将矸石挑选出来,目前我国大块矸石的分选大多采用手选,工人劳动强度大,生产效率低,工作环境恶劣,严重影响着人工的身心健康,通过采用图像处理和模式识别技术对煤块和矸石进行识别,再结合计算机技术和机械自动化技术,从而达到煤矸自动分选的目的。     

混配矿石图像的分割优化及级配检测算法

混配矿石的粒级分布自动检测直接指导生产及施工过程,基于图像分析的混配矿石粒级统计,可用于现场实时检测。从图像中准确分割出大量混配矿石的边界,受到噪声、矿石目标粘连等问题的干扰。提出了一种基于密度变换的分割优化方法,在阈值图像中,通过矿石图像邻域的密度统计,去除噪声像素及矿石目标粘连问题。根据几何形态特征检测粒径,统计粒级分布,绘制级配曲线。试验结果表明,所提优化方法的分割结果及粒度分布,与筛分测量的级配曲线吻合度高,可用于施工现场级配检测。     

华东某铜多金属矿尾矿选钨试验研究

为了进一步提升华东某铜多金属矿的企业经营效益,在对该矿石中钨的物相分析、粒度筛析以及国内外相关尾矿选钨试验研究的基础上,针对该矿石回收完铜、硫、铁后的尾矿含WO_3高达0.15%的问题,进行了尾矿选钨探索试验研究,试验最终获得了产率0.125%、WO_3品位46.54%、WO_3回收率38.78%的钨精矿。试验结果表明:该铜多金属矿尾矿选钨采用粗细分选、重选预富集、浮重联合选别获得钨精矿的工艺流程,能够获得较好的选别指标,为该类型矿石尾矿中回收利用钨提供了技术支撑。     

基于X射线分选矿石图像的轮廓提取算法综述

近年来,图像处理技术在矿石的智能分选领域广泛应用,但当前的智能分选图像处理算法在精度、算法效率和通用性等方面仍存在局限性。X射线分选矿石图像的轮廓提取是实现智能分选的重要前提之一,根据轮廓信息确定矿石中矿物分布、含量、尺寸及形态等特征,进而优化矿石的分选流程,提高矿产的回收率和经济效益。本文对X射线智能分选机的成像原理及图像噪声特性进行分析,概括了图像预处理方法并重点介绍了经典canny算法和深度学习的HED、DeepEdge、U-Net轮廓提取算法的原理和网络结构,对算法的优势与不足进行分析。最后提出X射线智能分选矿石图像处理算法现存的问题及今后的研究重点。为X射线智能分选图像处理系统矿物轮廓提取研究提供参考。     

预选设备新进展(摘要)

通过预选方法在矿石进入选厂的磨矿作业前预先抛弃部分不合格的矿石和废石,不仅能提高选厂的入选矿石品位而且有利于提高整个选厂的技术经济指标,还能节省能源,同时还能扩大对某些低品位矿石的开发范围,因此矿石的预选已成为今日选矿中人们注目的问题。本文着重介绍了近年来在预选设备方面的进展。重介质分选设备近年来在分选小于20毫米矿石仍然是一种有效的预选设备。TRI-FLO重介质涡流旋流分选器近几年在意     

基于噪声检测的矿井视频监控图像投票中值滤波

矿井视频监控由于受到井下光照不均匀、高浓度粉尘、成像器件电压不稳定等因素的影响,导致实时获取的图像对比度不高且含有大量的颗粒状噪声,严重影响对图像的准确判读与分析。为此,对经典中值滤波算法进行了改进,提出了一种融合噪声检测策略与投票统计学原理的改进型中值滤波算法。首先对获取的原始矿井视频监控图像采用双平台直方图均衡化算法(Double platform histogram equalization,DPHE)进行处理,该算法通过对图像各灰度级对应的像素点数目设定2个阈值(平台值)对图像背景信息进行抑制,对图像细节信息进行增强;然后将增强后的图像划分为多个规则图像块,根据各图像块内像素点灰度值的分布特征设计了一种噪声图像块自适应检测方法,若某图像块内的灰度值异常点数目超过一定限值,则该图像块被标记为噪声图像块;最后,对噪声图像块进行投票中值滤波。采用C++语言对所提算法进行了编程,并采用2幅采集于某煤矿井下综采工作面的视频监控图像进行试验,结果表明:所提算法对于不同失真程度的矿井视频监控图像的处理效果优于中值滤波、直方图均衡化等算法,对于最大限度地发挥矿井视频监控系统的作用有一定的参考价值。     

铜钼浮选尾矿综合回收钨的选矿试验方案研究

某铜钼矿浮选后的尾矿中钨以白钨矿、钼钙矿形式存在,含钨品位仅0.082%。根据尾矿的矿石性质,试验探索了联合工艺磁选-浮选流程、磁选-重选流程对钨矿物回收的可能性,研究结果表明:磁重联合流程能有效的回收钨矿物,可获得钨精矿含钨品位36.13%,钨回收率60.29%的良好指标。实现了对该尾矿中钨有价元素的综合回收。      

基于SSD-LeNet的矿井移动目标检测与识别方法

针对井下雾尘、低照度环境中矿井移动目标检测与识别存在检测精度低、实时性差等问题，提出了一种基于SSD-LeNet的矿井移动目标检测与识别方法。利用视觉传感器捕获矿井移动目标原始图像的一帧来构建模型输入，据此制作含有数字序列位置信息的数据集；离线训练的单镜头多盒检测器(Single Shot multibox Detector，SSD)模型可以输出与自身位置对应的目标特征类别，并利用该训练好的SSD学习模型对测试集中移动目标图片上的数字序列位置进行检测；根据数字序列位置对应的矩形区域进行字符分割操作，将分割后的单个字符依次放入LeNet网络中进行特征识别；识别出的单个字符按顺序合成数字序列快速检索出移动目标的身份信息。研究表明，本文方法与其他深度学习目标检测与识别方法相比，对矿井低照度及噪声环境下的目标检测与识别具有较高的准确率和较强鲁棒性，能够满足实时性要求。     

某铜钼钨矿石选矿试验研究

对某含铜钼钨矿石进行了浮选分离工艺研究。该矿石为钨重选毛砂,除钨矿物外,还富含铜、钼等有价金属硫化矿物。根据矿石性质,采用铜钼混合浮选—铜钼分离的浮选工艺,综合回收矿石中的钨、铜、钼。铜钼混合浮选时,采用高效活化剂BK546,有利于矿石浮选脱硫,提高铜钼回收率,并减少钨的互含损失。闭路试验获得钼精矿含钼57.90%、铜0.68%、钼回收率96.44%;铜精矿含铜37.32%、回收率99.64%;钨精矿含WO₃ 68.12%、铜0.025%、钼0.005%、钨回收率97.30%。实现了矿石中钨、铜、钼的有效分离回收。     

基于机器视觉的雷波薄夹层磷矿石预分选研究

随着磷矿资源的快速消耗，现阶段我国中低品位磷矿存在占比大且利用率较低的问题，导致生产处理成本增加。利用机器视觉技术代替人工观察实现提前抛废，对磷矿进行预富集，提升矿石综合利用效率及减少经济成本。针对四川省雷波县巴姑中低品位薄夹层磷矿的特性，本文提出一种基于HSV颜色模型采用多阈值法提取特征值并结合KNN算法的磷矿动态实时预分选算法。待选矿石经本算法分选进行化验后的精矿品位可到18.3%，这表明本文提出的算法的识别准确率较高，基本满足企业识别尾矿的分选需求，达到抛尾的目的。     

难选与易选矿石共生时某钨锡矿资源开采方案研究

为提高矿产资源利用率,针对难选-易选-难选夹心分层分布的矿体,展开资源开采方案探讨。以某钨锡矿V_(7-2)矿体为研究对象,分析矿体的开采技术条件,得出该矿体厚度变化大、开采时难选矿石易混入易选矿石、底板稳固性较差的特征制约了矿产资源的开采利用。基于上述问题,提出难选矿石与易选矿石协同开采、分采两种方案,前者改善浅孔留矿法的落矿顺序,实现协同落矿、分离滞后出矿;后者改善分段凿岩阶段出矿空场法,实现矿房分层分段一次落矿、分离出矿。通过分析协同开采方案与分采方案的主要技术经济指标,两者都能有效提高矿产资源的开采利用率,但协同开采方案适宜开采4m以下的急倾斜薄矿体,分采方案适宜开采4m以上的急倾斜中厚-厚矿体。     

广东某多金属矿利用价值的工艺矿物学研究

对广东某地矽卡岩型多金属矿进行了工艺矿物学研究,查明了矿石中有用元素赋存状态、矿物组成和嵌布粒度等特性,探讨了该区矿石中钨的利用价值及利用途径。建议采用分段磨矿、分段选别的工艺流程,在较粗的磨矿条件下首先生产铁精矿和钨精矿,然后对尾矿细磨以便回收锡石和辉钼矿。     

提高钨矿山废石选出率的工艺与实践

通过对粗选工艺流程的改造,采取增加手选级别、降低手选粒度下限和采用动筛跳汰机预选回收块钨的技术改造措施,以及创新手选计量、按劳取酬、全面实行计件工资等经济责任考核的管理措施,废石选出率提高了5.17%,块钨回收率增加0.32%,废石选出率达到65%以上。     

从碳酸盐型含钨的泥质铀矿石中提取铀及铀钨分离

本文阐述了从含钨泥质铀矿石中回收铀及铀钨分离的试验研究。对碳酸盐含量高的该种矿石,采用加压碱浸、离子交换分离铀、钨和吸附后溶液全部返回浸出回路的流程,可获得部颁一级品重铀酸铵产品,并使浸出剂碳酸钠的用量大幅度降低。