CN103816976A - 激光诱导击穿光谱矿石智能分选方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明属于矿石分选技术领域,涉及一种激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备,包括矿石输送设备(1)、进料仓(2)、破碎机(3)、振动给料机(4)、振动流槽(5)、LIBS分选系统(6)、矿石分离机构(7)、精矿接收槽(8)和尾矿接收槽,本发明还提供了一种使用上述分选设备进行智能分选的方法。本发明的有益效果在于可根据用户的需求,设定精矿和尾矿分离的品味阈值,并可以在筛选过程中随时调整阈值,不再需要大量的矿石作为样品来建立定标曲线;同时本发明提高了入选矿石的品味,大量的废石被抛弃,大大降低了矿业过程下游工序(处理、研磨、浮选)的处理费用,节能降耗,为矿山企业大幅降低成本。

Description

激光诱导击穿光谱矿石智能分选方法及设备
技术领域
本发明属于矿石分选技术领域,涉及一种激光诱导击穿光谱矿石智能分选方法及设备,适用于对多种矿石中金属的含量进行测定和同步分选。
背景技术
正如国家废物资源化科技专项“十二五”规划所言,我国经济快速发展,取得显著成就,但也付出了资源和环境的代价,废旧金属与电子电器、工业固体废物、建筑垃圾、生活垃圾与污泥、农林剩余物等大宗废物年产生量超过40亿吨,尾矿积累总量达到80亿吨左右,大型尾矿库近2万个,因此,在实现无害化处置和减少污染物排放的同时,回收大量有价物质,提高废物综合利用率,具有公益性和经济性双重特性。为提高资源利用率,从废弃物中获取更多资源,同时减少环境污染和破坏,本项目致力于开发以光谱传感分析为基础的智能分选系统,初期的主要目标是矿物智能分选,通过精细分选和预选,实现对矿山的废石和尾矿资源的充分利用,从而扩大矿山资源,延长矿山寿命,同时通过精细化预选、富集,能够大大降低矿山下游破碎、研磨、浮选等工序的处理费用以及大量废石的转运费用,提升矿山效率和经济效益,实践真正的高效绿色矿山。
激光诱导击穿光谱技术(LIBS)是测试样品组成的一种方法,使用激光脉冲在样品表面产生等离子体,它包含代表该样品元素组成的等离子体混合物,通过分析等离子体的光谱而得到该样品的元素组成。传统的LIBS技术,使用高能脉冲或连续激光器,对样品表面进行照射产生高温等离子体,在等离子体光谱中除包含样品元素特征谱线外,还包含了强烈的连续光谱(约几十纳秒)。这样传统LIBS就需要在探测系统中使用积分延迟来避开连续光谱的影响,但是由于测量样品的种类和形态不同,连续光谱持续的时间也有所不同,因此传统的LIBS技术往往由于受到激光散射和连续谱的影响而难以实现痕量和精确定量分析。
发明内容
本发明的目的在于提供一种激光诱导击穿光谱矿石智能分选方法,包括
(1)破碎:将矿石破碎至≤150mm;
(2)分流:借助振动进入振动流槽;
(3)分析:在LIBS分选系统中,运用基本参数法测试矿石中待测元素的含量;
(4)分选:根据预先设定的阈值,启动执行机构进行分选,待测元素的含量低于阈值的尾矿进入尾矿接收槽,待测元素的含量高于阈值的精矿进入精矿接收槽;
(5)输送矿石:通过皮带输送系统,将精矿输送到下一个处理工序,尾矿直接运至尾矿处堆存。
本发明的另一目的在于提供一种激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备,包括矿石输送设备、进料仓、破碎机、振动给料机、振动流槽、LIBS分选系统、矿石分离机构、精矿接收槽和尾矿接收槽。
优选的,所述LIBS分选系统包括:
1.超短脉冲激光器,其作用是通过光纤引导,将脉冲激光束直接照射在样品表面上,产生一定强度的等离子体;
2.分光与探测系统,通过耦合的光纤引导,将光源激发的等离子光谱直接引导至微型分光光室系统,并通过CCD探测器接收光谱信息;
3.控制与数据处理和显示模块,其作用是控制激光脉冲的激发时间以及探测系统的积分时间,并对高信噪比的光谱信息和强度进行分析,从而得到样品的元素含量信息,并显示;
4.电源模块,为脉冲激光器和其他部件提供稳定的电源;
5.将上述部件连接起来的光纤,系统采用光纤传导,接触式测量,照射与接收的光纤头始终与样品表面保持在一定距离内,从而实现各个部分相对固定的空间关系。
优选的,所述超短脉冲激光器使用高重复频率的亚纳秒脉冲激光器,其脉冲宽度为1-2纳秒,重复频率为5-10KHz,单个脉冲能量为30-50uJ。
优选的,所述超短脉冲激光器和分光与探测系统均采用光纤耦合设计。
优选的,所述分光与探测系统使用微型分光光谱仪,其有效谱段范围为200-400nm,采用C-T结构分光或平场光栅形式分光。
为了实现便携化的目标,使用微型的脉冲激光器模块外,我们还使用了小型化的分光系统,采用C-T结构光分光,高性能的Li离子电池作为电源。在一个优选实施例中,还可以使用平场光栅作为微型分光系统的核心。由此,根据上述方法设计的便携化激光诱导光谱检测系统,包含以下几个部分:亚纳秒脉冲激光器、光纤、光栅光谱仪、控制与数据处理和显示模块、Li离子电池等。
本发明的有益效果在于可根据用户的需求,设定精矿和尾矿分离的品味阈值,并可以在筛选过程中随时调整阈值,不再需要大量的矿石作为样品来建立定标曲线;同时本发明提高了入选矿石的品味,大量的废石被抛弃,大大降低了矿业过程下游工序(处理、研磨、浮选)的处理费用,节能降耗,为矿山企业大幅降低成本。
附图说明:
图1是本发明的激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备的结构示意图。
图2是本发明的激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备的矿石分离机构的一个优选实施方式的结构示意图。
图3是本发明的LIBS分选系统的结构示意图。
1.矿石输送设备;2.进料仓;3.破碎机;4.振动给料机;5.振动流槽;6.LIBS分选系统;61.超短脉冲激光器;62.分光与探测系统;63.光纤引导系统;64.控制与数据处理和显示模块;65.电池模块;7.矿石分离机构;71.液压油缸;72.挡板;8.精矿接收槽;9.尾矿接收槽。
具体实施方式
激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备,包括矿石输送设备1、进料仓2、破碎机3、振动给料机4、振动流槽5、LIBS分选系统6、矿石分离机构7、精矿接收槽8和尾矿接收槽9,其中LIBS分选系统6包括超短脉冲激光器61、微型光谱仪62、光纤引导系统63、控制与数据处理和显示模块64和电池模块65;其中超短脉冲激光器61为亚纳秒激光器,分光与探测系统62选用微型光谱仪。
LIBS分选系统6通过高重复频率的超短脉冲激光器61在物质表面产生一定强度的等离子体,从而获得高信噪比的光谱信号;而微型光谱仪62则实现了对特定波段的高信噪比光谱信号的分析与处理;光纤引导系统63则保证了整个光学路径的相对一致性;控制与数据处理和显示模块64则对光谱分析的结果进行处理并直观的显示样品元素含量;电池模块65提供整个系统稳定的电源。
LIBS分选系统6检测得到的矿石中待测元素的含量并与设定的阈值进行对比,高于阈值则落入精矿接收槽8,低于阈值则落入尾矿接收槽9。具体的,实现矿石分离的矿石分离机构7可以由液压油缸71和挡板72组成,当检测矿石中待测元素的含量高于设定的阈值时,液压油缸推动挡板72垂直于地面,矿石落入精矿接收槽8;当检测矿石中待测元素的含量低于设定的阈值时,液压油缸推动挡板72,使挡板72下端接近于尾矿接收槽9,矿石落入尾矿接收槽9。
表1为利用本发明提供的激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备和方法对不同矿石进行分选的结果。
表1
Figure BDA0000470402880000051

Claims (7)

1.一种激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备,包括矿石输送设备(1)、进料仓(2)、破碎机(3)、振动给料机(4)、振动流槽(5)、LIBS分选系统(6)、矿石分离机构(7)、精矿接收槽(8)和尾矿接收槽(9)。
2.如权利要求1所述的激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备,其特征在于所述的LIBS分选系统(6)包括:
超短脉冲激光器(61);
分光与探测系统(62);
控制与数据处理和显示模块(64);
电源模块(65);以及
将上述部件连接起来的光纤(63)。
3.如权利要求1所述的激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备,其特征在于所述超短脉冲激光器(61)使用高重复频率的亚纳秒脉冲激光器,其脉冲宽度为1-2纳秒,重复频率为5-10KHz,单个脉冲能量为30-50uJ。
4.如权利要求1或2所述的激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备,其特征在于所述超短脉冲激光器(61)和分光与探测系统(62)均采用光纤耦合设计。
5.权利要求1或2所述的激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备,其特征在于所述分光与探测系统(62)使用微型分光光谱仪,其有效谱段范围为200-400nm,采用C-T结构分光或平场光栅形式分光。
6.权利要求1或2所述的激光诱导击穿光谱矿石智能分选设备,其特征在于所述矿石分离机构(7)包括液压油缸(71)和挡板(72)。
7.一种激光诱导击穿光谱矿石智能分选方法,包括
(1)破碎:将矿石破碎至≤150mm;
(2)分流:借助振动进入振动流槽;
(3)分析:在LIBS分选系统(6)中,运用基本参数法测试矿石中待测元素的含量;
(4)分选:根据预先设定的阈值,启动执行机构进行分选,待测元素的含量低于阈值的尾矿进入尾矿接收槽,待测元素的含量高于阈值的精矿进入精矿接收槽。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106238331A (zh) * 2016-08-26 2016-12-21 天津立中合金集团有限公司 一种废杂铝按成分识别和分选系统及工艺
CN107107122A (zh) * 2014-06-23 2017-08-29 Tsi公司 利用libs光谱的快速材料分析
CN107413679A (zh) * 2016-05-24 2017-12-01 湖南军芃科技股份有限公司 一种基于机器视觉技术的智能选矿设备及方法
CN107999416A (zh) * 2017-12-29 2018-05-08 昆明理工大学 一种三维激光电磁分选机
CN108114909A (zh) * 2016-11-29 2018-06-05 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于Libs系统的废金属智能拣选设备及方法
CN106824825B (zh) * 2016-12-26 2019-03-22 吉林大学 基于激光诱导击穿光谱的废旧矿石分选方法及装置
CN109789448A (zh) * 2016-11-28 2019-05-21 水铝轧制产品有限公司 用于分析和分选材料的系统
CN110455781A (zh) * 2019-08-26 2019-11-15 云南磷化集团有限公司 用于磷矿选矿系统的libs在线检测系统及其应用
EP3586984A4 (en) * 2017-02-27 2020-11-18 Eric Van Looy METHOD AND DEVICE FOR THE SELECTION AND ANALYSIS OF BULK MATERIAL
DE102022121929A1 (de) 2022-08-30 2024-02-29 Steinert GmbH Verfahren bzw. System zum Analysieren von Objekten
DE102022121928A1 (de) 2022-08-30 2024-02-29 Steinert GmbH Verfahren bzw. System zum Analysieren von Objekten

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0341094A2 (en) * 1988-05-06 1989-11-08 Gersan Establishment Identifying specific objects or zones
CN1339340A (zh) * 2000-08-29 2002-03-13 清华大学 一种垃圾焚烧前分选方法及其装置
CN201596527U (zh) * 2010-02-05 2010-10-06 宝钢集团新疆八一钢铁有限公司 矿石破碎选矿装置
US20130073077A1 (en) * 2010-03-23 2013-03-21 Grant Ashley Wellwood Sorting mined material on the basis of two or more properties of the material
CN202909805U (zh) * 2012-09-28 2013-05-01 中华人民共和国北仑出入境检验检疫局 一种矿石破碎系统
US20130271761A1 (en) * 2010-10-01 2013-10-17 Technological Resources Pty. Limited Laser induced breakdown spectroscopy analyser

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0341094A2 (en) * 1988-05-06 1989-11-08 Gersan Establishment Identifying specific objects or zones
CN1339340A (zh) * 2000-08-29 2002-03-13 清华大学 一种垃圾焚烧前分选方法及其装置
CN201596527U (zh) * 2010-02-05 2010-10-06 宝钢集团新疆八一钢铁有限公司 矿石破碎选矿装置
US20130073077A1 (en) * 2010-03-23 2013-03-21 Grant Ashley Wellwood Sorting mined material on the basis of two or more properties of the material
US20130271761A1 (en) * 2010-10-01 2013-10-17 Technological Resources Pty. Limited Laser induced breakdown spectroscopy analyser
CN202909805U (zh) * 2012-09-28 2013-05-01 中华人民共和国北仑出入境检验检疫局 一种矿石破碎系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王智宏,汪家升: "利用激光诱导击穿光谱技术定性分析矿石成分", 《中国科学信息》 *

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107107122B (zh) * 2014-06-23 2019-07-23 Tsi公司 利用libs光谱的快速材料分析
CN107107122A (zh) * 2014-06-23 2017-08-29 Tsi公司 利用libs光谱的快速材料分析
CN107413679A (zh) * 2016-05-24 2017-12-01 湖南军芃科技股份有限公司 一种基于机器视觉技术的智能选矿设备及方法
CN106238331A (zh) * 2016-08-26 2016-12-21 天津立中合金集团有限公司 一种废杂铝按成分识别和分选系统及工艺
CN106238331B (zh) * 2016-08-26 2019-01-22 天津立中合金集团有限公司 一种废杂铝按成分识别和分选系统及工艺
CN109789448B (zh) * 2016-11-28 2021-12-07 水铝轧制产品有限公司 用于分析和分选材料的系统
JP2020513547A (ja) * 2016-11-28 2020-05-14 ヒドロ・アルミニウム・ロールド・プロダクツ・ゲーエムベーハーHydro Aluminium Rolled Products Gmbh 材料を分析及び分類するシステム
CN109789448A (zh) * 2016-11-28 2019-05-21 水铝轧制产品有限公司 用于分析和分选材料的系统
CN108114909A (zh) * 2016-11-29 2018-06-05 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于Libs系统的废金属智能拣选设备及方法
CN108114909B (zh) * 2016-11-29 2019-10-11 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于Libs系统的废金属智能拣选设备及方法
CN106824825B (zh) * 2016-12-26 2019-03-22 吉林大学 基于激光诱导击穿光谱的废旧矿石分选方法及装置
EP3586984A4 (en) * 2017-02-27 2020-11-18 Eric Van Looy METHOD AND DEVICE FOR THE SELECTION AND ANALYSIS OF BULK MATERIAL
CN107999416A (zh) * 2017-12-29 2018-05-08 昆明理工大学 一种三维激光电磁分选机
CN110455781A (zh) * 2019-08-26 2019-11-15 云南磷化集团有限公司 用于磷矿选矿系统的libs在线检测系统及其应用
DE102022121929A1 (de) 2022-08-30 2024-02-29 Steinert GmbH Verfahren bzw. System zum Analysieren von Objekten
DE102022121928A1 (de) 2022-08-30 2024-02-29 Steinert GmbH Verfahren bzw. System zum Analysieren von Objekten

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