自动矿物工艺学在预测矿石分选特性中的应用

预测矿石分选特性的定量矿物工艺学理论在澳大利亚的许多硫化矿选厂得到了验证。取粗粒给矿样（一般为棒磨给矿）代表未粉碎的矿石，将矿石样品破碎到合造的粒度，取其中的一份子样嵌在磨片上进行ＱＥＭ＊ＳＥＭ分析，通过线性扫描测定，可以得到矿石结构、矿物粒度组成及嵌布特性方面的资料。对磨矿产品同样进行了粒度及品位分析，所得到的这些数据再加上由合作公司所提供的现场操作数据能够建立起产品的金属平衡，并能得到单体解离     

纳米比亚罗辛铀矿放射性显明度研究

纳米比亚罗辛铀矿矿石品位低、矿山年处理量大,采出的矿石夹杂部分废石,磨矿和浸出成本较高。针对这一问题,研究了矿石粒度及铀品位分布规律,统计并计算了代表性矿样的放射性显明度,绘制了放射性可选性曲线。根据边界品位确定理论分选指标：当边界品位为0.01%时,原矿石铀品位为0.032%,精矿铀品位为0.047%,尾矿产率为33.95%,尾矿铀品位为0.002 8%,总回收率为96.37%。结果表明,纳米比亚罗辛铀矿采用放射性选矿效果较好,矿石的可选性较高;放射性选矿主要适用于粗粒级、极低品位矿石抛尾。放射性显明度可作为罗辛铀矿放射性选矿的理论依据。     

运用矿石性质的地质统计建模技术进行选矿设计和模拟

在选矿过程模拟中，综合运用下述两种方法，可以较可靠地预测生产指标，估算设计和生产过程优化所需的数据1）矿石特性的建模和模拟;2）选矿过程模型的建模和模拟。可以用地质统计方法描述矿体模型是众所周知的，其中研究的变量是有价组分的品位。这种模型运用于储量估算、地质统计划界、设计和模拟开采方法，此外，还适用于评价选矿厂人选原矿的变异性。但是，还没有标准化的方法可以把有些数据结合到矿体模型中去，以便评价矿石性质，及可靠地模拟选矿过程。到目前为止，为了预测选矿厂指标，所用的选矿过程模拟方法一般是从矿体的不同地点采取矿样，并制成所谓的“代表性矿样”。根据这种矿样，将矿石性质（如解离粒度、可选性、可磨性等）和选矿试验看成是“矿体的平均特性”，并视为常数。比较可靠的一种方法是从矿体不同地点采取矿样，进行试验，从选矿过程的角度确定矿样的特性（矿石模式），并使用综合参数（选矿过程特性）．这些参数值用地质统计学方法处理，以便建立一种模型，模拟人选矿石．这样，就可用回收的矿物量，而不用赋存的矿物量进行评价。此外，过程的选择、设备规格的确定、控制装置的设计以及指标的预测将更为精确可靠。     

用于复杂矿物浮选分离的高效技术和工艺的研究

本文论述的是用浮选法处理含有大比重的浸染型矿物的复杂矿石的研究和应用的结果。研究矿样是从科拉半岛科夫多尔矿床采得的含有斜锆石的复杂矿石，斜锆石是一种有价值的稀有矿物，天然ＺｒＯ２密度５．８－６．０ｇ／ｃｍ＾３，品位０．１５－０．１７％，浸染粒度小于０．２ｍｍ．     

阿尔马累克矿床的矿石选矿处理工艺

该矿床的矿石可分为以细脉为主和以浸染为主的两种矿石。在细脉为主的矿石中主要的矿物是铜和金,伴生元素是银和钼。以浸染为主的矿石(25％)与闪长岩共同产出,具有浸染矿物在细脉之上的特点。其中钼的含量比细脉为主的矿石中含量高得多。为进行半工业性试验共采取三个矿样、每个试样重1500吨: 矿样Ⅰ——是以细脉为主的矿石,具有全区铜品位的代表性,并限在云母长石地带采取的。矿样2——在铜品位为边界品位的条件下,代表矿床大部分矿化云母闪长岩矿石。     

谦比希铜矿主西矿体混合矿分选工艺

在对谦比希铜矿西矿体矿样、主矿体矿样矿石性质研究的基础上，确定两种矿样的适宜配矿比例，并以该比例条件下所得混合矿为研究对象，分别优化了粗选工艺中硫化剂种类和用量、磨矿细度及捕收剂用量等条件，试验结果表明采用一次粗选、三次精选、两次扫选闭路浮选流程，可得到产率为4.99%、品位为35.04%、回收率为90.66%的优质铜精矿。     

江西某含泥铀矿石浸出性能研究

本文通过室内试验,对江西某含泥铀矿石的性质、粒级组成、铀分布、矿石的浸出性能、矿浆浸出性能等进行了研究。该矿石细泥约占矿样总重的30%左右,细泥含U品位高,矿石不能直接用堆浸法处理。细泥矿浆沉降性能差,固液分离困难。在一定条件下,矿样中U的浸出率可达87.5%。为研究该矿石回收铀的工艺试验提供参考。     

高硅磁铁矿可选性预测模型研究

我国的铁矿资源较为丰富，但品位低，成分复杂，对外依存度很高。近年来，随着世界范围内优质低硅铁矿资源日渐枯竭，进口铁矿石价格不断上涨。为满足国内钢铁生产需要，使用储量丰富、价格低廉的高硅铁精矿作为钢铁生产的铁源具有极其重要的战略意义。基于对某厂高硅铁精矿的工艺矿物学研究发现，Fe、Si元素在不同粒级的分布规律有所差异，+20μm粒级中SiO2的分布率高的矿样选矿指标低，-20μm的粒级中TFe品位高的矿样磁选后精矿品位更高，并呈现线性相关关系，利用统计技术建立TFe和SiO2含量与不同粒度Fe、Si分布率的数学模型 ，通过回归分析、显著性检验确定铁精矿品位、SiO2含量与Fe、Si分布率的相关关系式，对指导选矿、球团生产具有重要意义。     

某锑矿石的X射线智能预选试验与实践

湖南渣滓溪锑矿选矿厂原采用2段1闭路破碎—+80 mm矿石人工拣选抛废—磨矿—浮选工艺流程回收锑，但人工拣选效率低、精确度差，且预先检查筛分双层筛中间产品（80~12 mm）中有大量的废石单体未能及时抛出，不利于锑的充分、高效回收和企业的提质扩能、降本增效。为解决这些问题，采用XRT-1200型X射线智能选矿机对与双层筛中间产品粒度相当的矿样进行了预选抛废试验，并在试验取得成功后对现场流程进行了分阶段改造。实验室试验表明：①该X射线智能选矿机对试样品质和粒度的适应能力强，废石锑品位明显低于设定的人工拣选的控制品位，预选块精锑回收率均超过98.50%。②在将人工拣选控制品位由0.20%降至0.12%，XRT-1200型X射线智能选矿机在给矿量为40 t/h、给矿锑品位为1.50%、名义给矿粒度为70～15 mm的情况下，可抛出产率达49.41%、锑品位为0.08%的废石，该废石锑品位较浮选尾矿锑品位低0.09个百分点。③改造后选矿厂可新增直接效益495.35万元/a，同时还具有显著的社会效益。因此，XRT系列X射线智能选矿机是一种新型、高效、智能化的块状矿石预选设备。     

某锑矿石的X射线智能预选试验与实践

湖南渣滓溪锑矿选矿厂原采用2段1闭路破碎-+80 mm矿石人工拣选抛废-磨矿-浮选工艺流程回收锑，但人工拣选效率低、精确度差，且预先检查筛分双层筛中间产品（80~12 mm）中有大量的废石单体未能及时抛出，不利于锑的充分、高效回收和企业的提质扩能、降本增效。为解决这些问题，采用XRT-1200型X射线智能选矿机对与双层筛中间产品粒度相当的矿样进行了预选抛废试验，并在试验取得成功后对现场流程进行了分阶段改造。实验室试验表明：①该X射线智能选矿机对试样品质和粒度的适应能力强，废石锑品位明显低于设定的人工拣选的控制品位，预选块精锑回收率均超过98.50%。②在将人工拣选控制品位由0.20%降至0.12%，XRT-1200型X射线智能选矿机在给矿量为40 t/h、给矿锑品位为1.50%、名义给矿粒度为70～15 mm的情况下，可抛出产率达49.41%、锑品位为0.08%的废石，该废石锑品位较浮选尾矿锑品位低0.09个百分点。③改造后选矿厂可新增直接效益495.35万元/a，同时还具有显著的社会效益。因此，XRT系列X射线智能选矿机是一种新型、高效、智能化的块状矿石预选设备。     

外供铀矿石放射性取样方法与矿石计价

本文讨论了外供铀矿石的计价方法问题,认为关键的技术问题是要做到全截面等几率实物取样。结合逆推放射性换算系数,可消除系统误差;对所有供矿矿石进行γ强度测量,可降低偶然误差,达到分列分批地、比较准确地给出矿石品位,每年γ品位换算系数的平均精密度为3％。     

原位快速测定矿石品位的X辐射取样技术

Ｘ辐射取样是一种原位快速测定矿石品位的新技术。基体效应、不平度效应和矿化不均匀效应是该技术的三个技术关键。本文提出了以目标元素的特散比为基本参数建立求解矿石目标元素品位的数理方程和判别主要干扰元素的判据，提出了克服矿化不均匀效应的最佳测网。通过对铜、铅、锌、铁、钼和锡等不同矿种的实验和应用表明：Ｘ辐射取样确定矿石品位与常规的刻槽（拣块）取样方法具有同等的准确度和精确度，可现场准确地划分矿体边界。     

基于灰色系统理论的矿石品位预测模型及其应用

刻槽取样是地下金属矿山了解矿石品位分布情况的最常用方法之一，运用灰色系统理论的灾变预测方法，建立了刻槽法矿石品位的灰色预测模型，使用该模型对某地下矿山坑壁样品进行了计算分析，结果表明所建立的预测模型与实际情况比较符合，所建立的预测模型具有较高的实用价值。     

The campaign survey model – A case study at Raglan mine,Québec

Concentrators treating sulphide ores present significant business opportunities by way of improved concentrate grade and paymetal recovery. In the case of the Raglan operations, it was necessary to demonstrate the metallurgical performance and flowsheet opportunities for a future ore blend which was expected to have a different processing response. The future ore was campaigned at the Raglan concentrator, and sampling of the flotation circuit was performed. In addition to mass and value balances derived from this sampling, quantitative mineral measurement by Qem¹SCAN was also conducted using polished sections on a size by size basis, and which required advanced sampling and sample preparation protocols.In this paper, a modification of the statistical benchmark surveying method is presented to meet the above objectives. This modification resides in the use of drill-core data for the estimation of expected grade of ore milled in a week-long surveying campaign. Use of Krige’s lognormal models on the drill-core data on a weighted mean basis, and allowing for measured waste dilution, provides an accurate estimate of this ore grade. It is shown that this adaptation provides a mean ore grade estimate that is within 4% error of the survey ore grade estimate.     

某难选金红石矿选矿试验研究

某金红石矿品位较低,嵌布粒度细,属难选微细粒金红石矿。本文采用浮选抛尾作为金红石选别的预选作业,可一次性抛尾72.27%;抛尾后的粗精矿再采用重选、再磨酸浸、浮选的工艺流程,获得了含TiO290.28%、回收率为47.37%的金红石精矿。     

三维地质建模中设定矿块尺寸探讨

通过不同尺寸矿块建立某金矿地质模型,探索制约矿块尺寸的主要因素。模型分析结果显示,在矿床地质建模中,当矿块尺寸长轴小于20m时,金属量变化不大;当矿块尺寸长轴大于20m时,矿块在充填线框模型时不能很好地拟合边界,造成金属量计算存在过大误差,说明矿体形态是矿块尺寸主要的制约因素。矿块尺寸的大小必须与空间有效信息的构型和变程相适应,实验矿床不同尺寸矿块的三维地质模型显示,在一定尺度内随着矿块尺寸的减小,方差逐渐增大,说明矿块的尺寸越小,单个矿块的品位与真实品位的差距越大。因此,在地质建模过程中设定矿块尺寸需要考虑包括矿体形态、钻孔网度、变程和采矿方法等多种因素。     

某低品位铬矿石选矿试验

在重液分离和强磁选探索试验的基础上，按重选方案对某Cr₂O₃含量在14%左右的低品位铬矿石进行了多个流程的选矿试验，结果表明，将原矿磨至-0.076 mm占50%后分成+0.076 mm和-0.076 mm两个粒级进行摇床重选，可取得精矿Cr₂O₃品位为45.64%、Cr₂O₃回收率为67.99%的较好指标，从而为该低品位铬矿资源的合理开发提供了依据。     

浅析洛阳铲在赣南风化壳离子吸附型稀土矿床勘查评价中的应用

赣南是风化壳离子吸附型稀土矿床集中分布区。勘查规范_[1]中主要是采用小园井进行施工采样品开展地质评价,该施工采样方法费时、费力、成本高。本文从采用小园井和洛阳铲两种施工采样方法分析入手,通过研究评价同一矿床(矿体形态、品位、厚度均相同的矿床)的资源储量估算误差结果,探讨分析洛阳铲在风化壳离子吸附型稀土矿床勘查评价中应用的优势。     

Application of a cellular automata based simulation model of size reduction in mineral processing

The prediction of particle size and minerals distribution in products from size reduction processes is one of the fundamental problems in mineral processing. In this paper, a 2D model based on cellular automata is proposed to simulate particles generation by discriminatory size reduction. This model generates particles on images of ore textures, through the growing of nucleation seeds. The size reduction process is simulated as a growing process of seeds over representative images of the ore texture. Each particle grows according to rules related with the probability of agglomeration between different seeds. The final pattern represents the sections of particles corresponding to the mill product, for a specified milling time. Preliminary results of areal size distributions and mineral grade distribution shows values quite similar to experimental ones. The incorporation of an optimisation algorithm, will allow calibration of the model to improve these results.     

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。