高梯度磁选数学模型及计算机模拟的研究（Ⅱ）

利用有限差分法、龙格－库塔法等数值方法对高梯度磁选数学模型进行了数值求解，估计出了模型参数与影响因素之间的关系表达式，选择磁性产品的产率、品位及回收率等工艺指标为模型输出掼标，开发了高梯度磁选计算机模拟软件，在各种操作条件下对高梯度磁选非线性动态模型进行了验证和模拟研究，结果表明，模型的计算值和试验结果相，说明建模的方法是可行的，模型的结论是合理的，模型能比较全面地、正确地描述各种影响因素对高梯度磁选过程的影响。     

高梯度磁选数学模型及计算机模拟的研究(Ⅱ)

利用有限差分法、龙格-库塔法等数值方法对高梯度磁选数学模型进行了数值求解,估计出了模型参数与影响因素之间的关系表达式.选择磁性产品的产率、品位及回收率等工艺指标为模型输出指标,开发了高梯度磁选计算机模拟软件,在各种操作条件下对高梯度磁选非线性动态模型进行了验证和模拟研究.结果表明,模型的计算值和试验结果相一致,说明建模的方法是可行的,模型的结构是合理的,模型能比较全面地、正确地描述各种影响因素对高梯度磁选过程的影响.     

用BP神经网络建立脉动高梯度磁选过程模型

用BP神经网络建立脉动高梯度磁选过程模型．对不同隐含层节点数的神经网络模型预测性能进行了评价，隐含层节点为13的神经网络模型选择为最佳模型．利用选择的最佳模型，对黄铜矿高梯度磁选进行模拟研究．模型研究结果表明，在相当宽操作的范围内，模型能够很好地预测磁选精矿中铜的品位和回收率．这说明建立的高梯度磁选模型合理可行．     

振动高梯度磁选分离化铜锌矿的研究

本文探讨用高梯度磁选（ＨＧＭＳ）分离硫化铜锌矿的可能性，进行了振动高梯度磁选分离硫化铜锌矿的试验研究。试验结果表明，对解离良好的细粒硫化铜锌混合粗精矿，采用振动高梯度磁选可实现良好的分选。     

振动高梯度磁选分离硫化铜锌矿的研究

本文探讨用高梯度磁选（ＨＧＭＳ）分离硫化铜锌矿的可能性，进行了振动高梯度磁选分离硫化铜锌矿的试验研究。试验结果表明，对解离良好的细粒硫化铜锌混合粗精矿，采用振动高梯度磁选可实现良好的分选。     

高梯度磁选技术在选煤工业中的应用

简要介绍了高梯度磁选技术的研究现状,详细阐述了高梯度磁选技术在选煤领域脱硫、回收磁选尾矿方面的应用与研究进展。     

强化高梯度磁选分离细粒黄铜矿和辉钼矿的研究

黄铜矿和辉钼矿存在磁性差异，因此理论上两者可以采用高梯度磁选分离，并且物料粒度和粒度分布是影响高梯度磁选铜钼分离效果的重要因素。本研究分析了磁介质捕获不同细度黄铜矿的特性，开展了脉动高梯度磁选分离不同粒度黄铜矿-辉钼矿纯矿物混合矿试验，并对比研究了实际铜钼混合精矿分级后和全粒级入选的脉动高梯度磁选效果。研究表明：脉动高梯度磁选对细粒黄铜的回收效果较差，且细粒辉钼矿在磁力捕获产品中的机械夹杂明显比粗粒辉钼矿更严重。铜钼混合精矿分级后的脉动高梯度磁选铜钼分离效果，明显优于全粒级铜钼混合精矿入选的铜钼分离效果。将铜钼混合精矿分级成+0.025 mm和-0.025 mm两个粒级后，在最佳条件下开展脉动高梯度磁选试验，获得的铜精矿铜回收率为55.36%，Cu和Mo品位分别为30.86%和0.067%，钼精矿Mo回收率为91.72%。该研究结果可以用于指导脉动高梯度磁选分离铜钼的工业应用。     

第21届国际选矿会议论文：新一代超导高梯度磁过滤机

在处理含超细弱性杂质矿粒时，高梯度磁选被认为是一种最有效的处理方法。本文介绍了这种分选设备在设计和应用中的进展，特别是更广阔的新应用领域，这种磁选设备有两个典型的系列，即传统的电磁高磁场强度磁过渡机（HI磁过滤机）和Powerflux型超导高梯度磁选机。高磁场强度磁过滤机在工艺和设计上的改进使其应用范围更加广泛。这一点在加工高纯石英砂的应用中已有所体现。但是早期设备昂贵的造价和其结构的复杂性阻碍了超导高梯度磁选设备的应用和发展。而Pwoerflux型高梯度磁选机因不需要用致冷剂，使其易于制造，并且生产成本降低，本文介绍了Powerflux型高梯度磁选机的结构特点和工艺改进的相关特点。     

细粒煤高梯度磁选脱硫技术的发展与思考

阐述了煤炭磁选脱硫的机理,对煤炭磁选脱硫技术的发展状况进行了全面的回顾,同时总结了影响细粒煤高梯度磁选脱硫效果的诸因素,指出应优先开展干式高梯度磁选脱硫技术的研究,并就具体的研究方向提出了几点建议。     

SLon脉动与振动高梯度磁选机新进展

脉动与振动高梯度磁选是细粒弱磁性矿物的高效选矿技术。介绍了高梯度磁选机的有关基本理论及SLon周期式和连续式脉动高梯度磁选机、SLon周期式和连续式振动高梯度磁选机的发展现状。并对SLon-2500立环脉动高梯度磁选机和SLon—1000立环振动高梯度磁选机新设备作了简介。目前,SLon型高梯度磁选机已有500多台在国内外使用,显著地提高了高梯度磁选技术水平。     

分级分选技术在我国高岭土提纯中的应用现状及分析

综述了我国高岭土提纯过程中分级设备、分级工艺以及分选体系中磁选技术研究现状,分析了细粒级精确分级技术的实施以及干式高梯度磁选设备研发的必要性,同时提出粗磨—一次分级—细磨—精确分级—锥形磁介质干式高梯度磁选的新型分级分选工艺可用于高岭土高效提纯试验。     

国内外高梯度磁分离技术的发展及应用

介绍了国内外高梯度磁分离技术的发展历程。综述了高梯度磁分离技术在细粒弱磁性物料、有色金属及硫化矿磁分离及环境工程、生物工程及其他领域的应用状况。     

用人工神经网络建立高梯度磁选过程模型及其模拟研究

用人工神经网络建立了高梯度磁选过程模型，对不同隐层节点数的神经网络模型的预测性能作了评价；利用选择的最终模型，对高梯度磁选过程的模拟研究表明，该模型可在相当宽广的操作范围内取得较好的预测结果，这说明所建立的模型是合理的、可行的。     

梅山铁矿深部样精细分级-预选工艺优化

梅山铁矿石为磁铁矿-赤铁矿混合型铁矿石,铁品位为37.82%。现场采用不同的工艺分别对50～20、20～2、2～0.5 mm粒级进行预选,不仅预选尾矿铁品位较高,且50～20 mm粒级跳汰预选抛尾量非常低、耗水量大、生产指标不稳定、设备故障率也高。为了改善预选效果,进行了系统的选矿试验。结果表明,将现场50～20 mm粒级再破碎至20～0 mm并相应分级后,-0.5 mm粒级采用湿式筒式弱磁选+立环脉动高梯度强磁选,2～0.5 mm粒级采用筒式弱磁选+立环脉动高梯度粗粒强磁选,20～2 mm采用筒式中磁干选+辊式强磁干选,取得了铁品位为56.31%、铁回收率为3.65%的铁精矿,以及铁品位为40.81%、铁回收率为89.92%的预选精矿,预选尾矿铁品位16.75%、产率达11.59%,预选指标较好。     

酒钢选矿厂强磁选工艺流程优化研究

酒钢选矿厂强磁选系统采用一次粗选、两次扫选流程处理桦树沟铁矿。目前，在生产中存在着精矿品位及回收率均比较低的问题。根据矿石特性，进行了强磁—高梯度、强磁—高梯度粗细分选及阶段磨矿—强磁—高梯度流程研究，并对这些流程的技术可行性及经济效益进行比较。     

对辊式强磁选机分选空间磁场分布和场强梯度的解析计算

提出了对辊式强磁选机分选空间里磁场分布的解析计算方法。列出了保角变换过程 ,给出了磁场的复势函数和计算磁场内各点上磁场强度及其梯度的大小和方向的公式。列举了一个计算实例。讨论了磁极材料磁饱和对计算的影响