自动矿物学：Ⅰ. 技术进展与应用

近年来，“自动矿物学”（或“定量矿物学”）的概念和相关技术得到了显著的发展和广泛的应用，使矿物学研究，尤其是工艺矿物学研究从人工测试走向自动化测试、从定性研究走向定量研究。本文评述了自动矿物学的技术进展与应用，主要包括：①矿物分析技术发展阶段；②自动矿物学技术国际研究进展与国内研究现状；③自动矿物学的应用领域及发展趋势。在此基础上，总结了基于扫描电镜的自动矿物学技术的基本原理以及选矿产品环氧树脂抛光片制备过程中需要注意的一些问题。以期为固体地球科学研究和矿产资源开发利用过程中遇到的一些瓶颈问题提供新的研究途径和新的思路。     

选矿优化控制软件平台的设计与开发

选矿生产作为流程工业的一部分,随着新一代信息技术和人工智能技术的发展,迫切需要一个可以快速部署、功能完善的综合性智能优化控制工业软件为其智能生产提供服务。基于这一需求,从生产应用的实际出发,简要描述了一套选矿智能优化控制软件的设计和实现方法。     

基于专家PID的锂云母浮选系统液位控制方法

现有锂云母浮选系统的浮选设备由于容积小,缓冲能力有限,若使用常规PID控制易造成浮选液面大幅震荡,导致生产操作过程中各作业产率波动较大,对浮选产品品质的稳定造成了极大影响。此外,由于作业设备之间缺乏联动,整个浮选流程抵御来矿扰动能力差,作业重新恢复稳定所需人工调节时间较长。由于现有技术方案均过分依赖人工手动经验操作,多以经验调节为主,易造成经济损失。针对设备特点,设计一种基于专家PID和协同控制策略的锂云母浮选系统液位控制方法,能够解决现有采用常规PID控制造成浮选液面大幅震荡,采用人工手动经验操作控制稳定性差等问题。     

25000t/d钼矿石项目选矿自动化系统应用

某选矿厂日处理25 000 t钼矿石,设计年产钼精矿17 000 t。通过过程检测仪表、调节装置、DCS集中控制系统、视频监控、电子信息技术和设备,实现对选矿过程生产设备和运行参数进行实时监测和控制,建设一个高度集约化的选矿综合自动化系统,提高集成质量、管理效率,降低运营成本。从粗碎、磨矿、浮选、尾矿、精矿脱水、高位水池等几个方面的控制进行阐述,以及DCS系统建设架构及功能进行说明,为同类矿山自动化建设提供参考依据。     

基于协同计算的矿浆密度自适应智能检测方法

本文针对磨矿分级中传统密度检测方法精度不高且耗时耗力的问题,提出一种矿浆密度智能检测方法。通过对矿浆流体进行机理分析,得到线性已知项和非线性未知项,结合高斯过程回归与正则化随机配置(RSC)算法对矿浆密度进行整体辨识。此外将机理模型估计的方差作为数据驱动模型的训练目标,提高了模型对数据信息的获取程度。同时采用协同计算的方式将自适应智能检测方法应用到工业中,确保矿浆密度检测的实时性和检测模型自适应性。基于工业数据实验分析,本文方法估计密度的平均绝对误差为7.13、均方根误差为9.31、决定系数为99.51%、检测结果相对误差δ<1.0%的样本数量占比83.58%,均优于其他对比算法,极大提高了矿浆密度检测模型的有效性。     

矿物自动定量分析系统在金的赋存状态研究中的应用

黄金是人类较早发现和利用的金属,由于其稀少、特殊和珍贵,素有“金属之王”的称号,享有其它金属无法比拟的盛誉。为查明金品位为2.7g/t的胶东某金矿石中金的赋存状态,利用中国首套具有自主知识产权的矿物自动定量分析系统——工艺矿物学自动分析仪（BPMA）,结合扫描电子显微镜（SEM）、能谱仪（EDS）、X射线衍射（XRD）、化学物相分析等综合手段,系统研究了该金矿石的工艺矿物学特征,查明了矿石的矿物组成、嵌布特征、粒度分布,详细测定了矿石中金矿物的种类、金与载体矿物之间的镶嵌关系、金矿物的粒度分布、金在矿石中的赋存状态等关键参数,并阐明了影响矿石中金回收的矿物学因素,为选矿流程设计与优化提供可靠、有效的参考建议。BPMA-SEM-EDS是一种高效、可靠、准确分析矿石中金赋存状态的方法。     

气升式环流反应器内气泡分布的数值模拟

气升式环流反应器广泛应用于湿法冶金工业,如金矿的氰化浸出、铀矿浸出、铜矿浸出以及难处理矿物的生物预氧化等。该类反应器几何结构虽然简单,但合理的设计仍是设备高效运行的保证。为了预测气升式环流反应器的工作效果,使用欧拉双流体模型模拟反应器内包含气泡的气液两相流,并通过不同的相间力模型及自定义湍流子模型描述槽内气泡复杂运动。分析了气泡诱导湍流、升力、湍流分散力等模型在模拟气泡分布时的作用,并将模拟结果与Sokolichin等的试验结果进行比较。结果表明,提出的模拟方法在气升式环流反应器模拟中能够得到准确的流场和气泡分布结果。     

浮选生产过程泡沫状态与药剂控制关系研究

针对泡沫状态与浮选药剂用量的对应关系,采用泡沫图像分析仪与液位计等在线检测设备对浮选生产过程中的泡沫状态进行量化处理,建立泡沫状态与浮选药剂控制之间的对应关系。基于量化后的泡沫特征变量,对浮选药剂用量给出了指导意见,并为后续开展浮选药剂智能控制提供了基础。经过长时间现场观察和大量数据分析,验证了理论研究的合理性,对于提高浮选生产过程的效率和稳定性具有重要意义。     

基于智能减阻策略的地下铲运机自动铲装控制研究

地下铲运机在铲装作业过程中其铲斗力学性能复杂多变,驾驶室操作员只能根据工作经验实时观察判断后进行操作,实际效果并不理想。通过研究铲装过程中的力学性能,提出一种基于智能减阻策略的地下铲运机自动铲装控制方法,可以高效、低耗地完成铲装过程的自动控制。基于时序反馈,配合铲装过程中的多次举斗或撬斗动作,不断破坏料堆中密实核的生成并减小铲装阻力,提高了铲运机满斗率和工作效率。同时,基于EDEM软件开展智能减阻铲装过程仿真研究,在工程铲运机上搭建了自动铲装控制系统,并通过人机交互编程控制开展了工程应用。结果表明,基于智能减阻策略的地下铲运机自动铲装控制系统的控制效果稳定,可靠性高,可完全满足工业应用的要求。     

蚀变岩型低品位金矿中金的赋存状态量化研究

蚀变岩型金矿是一种重要的金矿石类型。采用化学分析、X射线衍射（XRD）、工艺矿物学参数自动分析系统（BPMA）、扫描电子显微镜（SEM）、X射线能谱（EDS）等技术,对胶东地区新立蚀变岩型金矿石中金的赋存状态进行量化研究。结果表明：矿石金品位为2.2g/t,金属硫化物主要为黄铁矿,含少量方铅矿和微量黄铜矿;脉石矿物主要为石英和绢云母,含少量钾长石等。金矿物为金-银互化物,其中银金矿占85.33%,金银矿占13.84%,自然金占0.83%;金矿物平均成色为620.8 ‰;载金矿物以黄铁矿为主,与黄铁矿存在镶嵌关系的金矿物占有率高达96.42%;金矿物在0～2mm矿石综合样中以包裹金、粒间金为主,含少量裂隙金,其占有率分别为34.81%、34.73%和11.01%,并可见裸露连生金（19.39%）和微量单体金（0.06%）;金矿物粒度分布不均匀,粗粒金（＞74μm）、中粒金（74μm～37μm）、细粒金（37μm～10μm）、微粒金（＜10μm）的占有率分别为30.56%,12.96%,46.84%和9.64%;黄铁矿的嵌布粒度较粗,主要呈中粒—粗粒嵌布,易于解离,有利于浮选。研究结果表明,浮选富集黄铁矿等硫化物可以有效富集金矿物,对精矿再磨,有利于金的回收;同时应注意对粗粒金的回收。