CN114152548A - 一种矿石拣选可行性的实验室评价方法 - Google Patents

一种矿石拣选可行性的实验室评价方法 Download PDF

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CN114152548A CN202111337505.3A CN202111337505A CN114152548A CN 114152548 A CN114152548 A CN 114152548A CN 202111337505 A CN202111337505 A CN 202111337505A CN 114152548 A CN114152548 A CN 114152548A
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李根壮
刘政宇
闫增鑫
孙春宝
寇珏
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    • GPHYSICS
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    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/02Investigating particle size or size distribution
    • G01N15/0272Investigating particle size or size distribution with screening; with classification by filtering

Abstract

本发明提供一种矿石拣选可行性的实验室评价方法,属于矿物加工技术领域。该方法将足量矿石筛分为窄粒级,对各窄粒级矿石中的每个矿石颗粒进行编号、称重及品位化验分析;然后对得到的不同粒级矿石进行模拟拣选分类,绘制矿石可拣选曲线以及矿石熔炼收益与阈值品位关系曲线,确定最高矿石熔炼收益指标对应的拣选阈值为最优拣选阈值;最后对比最优拣选阈值品位条件下矿石熔炼收益与不经拣选时的矿石熔炼收益,评价不同粒级矿石的拣选可行性,确定具备可行性的适宜拣选粒级。该方法为矿石拣选技术的科学应用提供了指导。

Description

一种矿石拣选可行性的实验室评价方法
技术领域
本发明涉及矿物加工技术领域,特别是指一种矿石拣选可行性的实验室评价方法。
背景技术
矿石拣选是一种根据入选原矿中矿石与废石某些物理特性的差异将二者分离的矿物加工工艺。迄今为止,可作为拣选依据的物理特性包括颜色、放射性、磁性、射线吸收与荧光特性等。矿石拣选被广泛用于煤、有色金属、黑色金属及贵金属矿石的预选作业,能够显著降低选厂磨矿分级、选别、脱水、尾矿作业的处理量,对于矿山企业降低生产成本、提高经济效益具有重要意义。
矿石拣选是否可行其关键在于矿石自身品位与目的矿物在矿石颗粒间分布的不均匀程度,矿石整体品位越低,目的矿物在矿石颗粒间分布越不均匀,其低于设定阈值品位进而可通过拣选抛除的废石量越大,矿石拣选可行性越好。不同矿石以及矿石的不同粒级其品位与目的矿物在矿石颗粒间分布的不均匀程度均存在差异。目前,在评价矿石拣选可行性时,目的矿物在矿石颗粒间分布不均匀程度的高低、阈值品位如何确定、适宜拣选粒级的选取等问题仍主要依赖主观判断,而欠缺科学有效的方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种矿石拣选可行性的实验室评价方法,指导矿石拣选技术应用。
该方法包括代表性矿石选取与粒级分类、矿石颗粒称重与品位化验、模拟矿石拣选分类、矿石可拣选性曲线及拣选阈值品位与矿石熔炼收益关系曲线绘制、最优拣选阈值品位确定、有无拣选条件下的经济效益对比。对不同粒级的代表性矿石,检测和收集每个矿石颗粒的重量和品位数据,模拟矿石拣选分类,计算并绘制矿石可拣选曲线及矿石熔炼收益与阈值品位关系曲线,确定最优拣选阈值品位,对比最优拣选阈值品位条件下矿石熔炼收益与不经拣选时矿石熔炼收益,评价不同粒级矿石的拣选可行性,确定具备可行性的适宜拣选粒级。
该方法包括步骤如下:
(1)将足量具有代表性的矿石筛分为适宜拣选的窄粒级,保证各个窄粒级矿石颗粒达到一定数量,并对各窄粒级矿石中的每个矿石颗粒进行编号、称重及品位化验分析;
(2)对步骤(1)得到的不同粒级矿石进行模拟拣选分类,计算不同的拣选阈值品位条件下的精矿产率、品位、回收率和熔炼效益,绘制矿石可拣选曲线以及矿石熔炼收益与阈值品位关系曲线,确定最高矿石熔炼收益指标对应的拣选阈值为最优拣选阈值;
(3)对步骤(1)得到的不同粒级矿石计算最优拣选阈值条件下矿石拣选精矿产率、品位、回收率与熔炼收益,对比最优拣选阈值品位条件下矿石熔炼收益与不经拣选时的矿石熔炼收益,评价不同粒级矿石的拣选可行性,确定具备可行性的适宜拣选粒级。
其中,步骤(1)中适宜拣选的窄粒级矿石粒度在10-150mm之间,各窄粒级的矿石粒度上限和下限之比不大于3:1;各窄粒级矿石颗粒的数量不少于50个。
步骤(2)拣选阈值品位的取值为矿石品位化验结果的集合。
步骤(2)中矿石可拣选性曲线绘制方法为:以拣选精矿产率为横坐标,精矿品位与拣选回收率为纵坐标进行绘制;矿石熔炼收益与拣选阈值品位曲线绘制方法为:以拣选阈值品位为横坐标,矿石熔炼收益为纵坐标进行绘制。
步骤(2)中各粒级矿石颗粒按照化验品位从高到低排序,拣选精矿产率的计算公式为:
Figure BDA0003345369330000021
其中,γ表示拣选阈值品位条件下的精矿产率,mi代表第i个矿石颗粒的质量,k表示高于拣选阈值品位的矿石颗粒个数,n表示该粒级矿石颗粒的总数。
步骤(2)中拣选精矿品位的计算公式为:
Figure BDA0003345369330000031
其中,β表示拣选阈值品位条件下的精矿品位,mi代表第i个矿石颗粒的质量,xi代表第i个矿石颗粒的品位,k表示高于拣选阈值品位的矿石颗粒个数。
步骤(2)中拣选精矿回收率的计算公式为:
Figure BDA0003345369330000032
其中,ε表示拣选阈值品位条件下的拣选回收率,mi代表第i个矿石颗粒的质量,xi代表第i个矿石颗粒的品位,k表示高于拣选阈值品位的矿石颗粒个数,n表示该粒级矿石颗粒的总数。
步骤(2)中矿石熔炼收益的计算公式为:
矿石熔炼收益(NSR)=β×γ×f×(s-r)-γ×Cp-(1-γ)×Cr (4)
其中,NSR表示矿石熔炼收益,Cp代表拣选精矿的生产成本,包括采矿、拣选、后续选别、尾矿处置等,Cr代表拣选废石的生产成本,包括采矿、拣选、废石处置等,f代表后续选别作业回收率,s代表金属价格,r代表金属冶炼成本,γ表示拣选阈值品位条件下的精矿产率,β表示拣选阈值品位条件下的精矿品位。
步骤(3)中如果最优拣选阈值品位条件下矿石熔炼收益高于不经拣选时矿石熔炼收益,则该粒级矿石具备拣选可行性。
本发明的上述技术方案的有益效果如下:
上述方案中,提出了矿石拣选可行性评价的实验室方法,解决了现有技术评判矿石拣选可行性依赖主观判断、可信性不佳的缺点,为矿石拣选技术的科学应用提供了指导。
附图说明
图1为本发明的矿石拣选可行性的实验室评价方法工艺流程图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明提供一种矿石拣选可行性的实验室评价方法。
如图1所示,该方法包括步骤如下:
(1)将足量具有代表性的矿石筛分为适宜拣选的窄粒级,保证各个窄粒级矿石颗粒达到一定数量,并对各窄粒级矿石中的每个矿石颗粒进行编号、称重及品位化验分析;
(2)对步骤(1)得到的不同粒级矿石进行模拟拣选分类,计算不同的拣选阈值品位条件下的精矿产率、品位、回收率和熔炼效益,绘制矿石可拣选曲线以及矿石熔炼收益与阈值品位关系曲线,确定最高矿石熔炼收益指标对应的拣选阈值为最优拣选阈值;
(3)对步骤(1)得到的不同粒级矿石计算最优拣选阈值条件下矿石拣选精矿产率、品位、回收率与熔炼收益,对比最优拣选阈值品位条件下矿石熔炼收益与不经拣选时的矿石熔炼收益,评价不同粒级矿石的拣选可行性,确定具备可行性的适宜拣选粒级。
其中,步骤(2)中各粒级矿石颗粒按照化验品位从高到低排序,拣选精矿产率的计算公式为:
Figure BDA0003345369330000041
其中,γ表示拣选阈值品位条件下的精矿产率,mi代表第i个矿石颗粒的质量,k表示高于拣选阈值品位的矿石颗粒个数,n表示该粒级矿石颗粒的总数。
步骤(2)中拣选精矿品位的计算公式为:
Figure BDA0003345369330000042
其中,β表示拣选阈值品位条件下的精矿品位,mi代表第i个矿石颗粒的质量,xi代表第i个矿石颗粒的品位,k表示高于拣选阈值品位的矿石颗粒个数。
步骤(2)中拣选精矿回收率的计算公式为:
Figure BDA0003345369330000043
其中,ε表示拣选阈值品位条件下的拣选回收率,mi代表第i个矿石颗粒的质量,xi代表第i个矿石颗粒的品位,k表示高于拣选阈值品位的矿石颗粒个数,n表示该粒级矿石颗粒的总数。
步骤(2)中矿石熔炼收益的计算公式为:
矿石熔炼收益(NSR)=β×γ×f×(s-r)-γ×Cp-(1-γ)×Cr (4)
其中,NSR表示矿石熔炼收益,Cp代表拣选精矿的生产成本,包括采矿、拣选、后续选别、尾矿处置等,Cr代表拣选废石的生产成本,包括采矿、拣选、废石处置等,f代表后续选别作业回收率,s代表金属价格,r代表金属冶炼成本,γ表示拣选阈值品位条件下的精矿产率,β表示拣选阈值品位条件下的精矿品位。
下面结合具体实施例予以说明。
实施例1
本实施例矿石拣选对象为某铜矿选矿厂半自磨机顽石,粒度为6.7~100.0mm。将取得的代表性样品筛分为若干粒级,选取16.0~31.5mm和31.5~63.0mm两个粒级进行拣选可行性评价。
每个粒级随机选取200个矿石颗粒,分别对单颗粒进行编号与称重,将称重后的矿石颗粒研磨至0.074mm以下,采用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP)测得每个矿石颗粒的铜品位。
对于16.0~31.5mm粒级,其矿石颗粒质量在9~70g之间,品位在0.00~2.10%之间。进行矿石拣选模拟分类,拣选阈值品位取值为矿石化验品位的集合,根据式(1)~(3)计算不同拣选阈值品位条件下的拣选精矿产率、品位与回收率,绘制可拣选性曲线。拣选精矿的生产成本为123.0元/吨,拣选废石的生产成本为58.7元/吨,浮选回收率为89.0%,根据式(4)计算不同拣选阈值品位条件下矿石熔炼收益,并绘制矿石熔炼收益与拣选阈值品位关系曲线。确定最高矿石熔炼收益对应拣选阈值为最优拣选阈值品位,最优拣选阈值品位为0.14%,最优拣选阈值品位条件下拣选精矿产率为42.6%,拣选精矿铜品位为0.51%,拣选精矿铜回收率为87.2%,矿石熔炼收益为72.1元/吨。不拣选条件下矿石熔炼收益为50.0元/吨,对比可知,通过对16.0~31.5mm粒级在最优拣选阈值条件下实施拣选,矿石熔炼收益可增加22.1元/吨,因此16.0~31.5mm粒级的矿石具有拣选可行性。
对于31.5~63.0mm粒级,其矿石颗粒质量在36~300g之间,品位在0.02~1.50%之间。进行矿石拣选模拟分类,拣选阈值品位取值为矿石化验品位的集合,根据式(1)~(3)计算不同拣选阈值品位条件下的拣选精矿产率、品位与回收率,绘制可拣选性曲线。拣选精矿的生产成本为123.0元/吨,拣选废石的生产成本为58.7元/吨,浮选回收率为89.0%,浮选回收率为89.0%,根据式(4)计算不同拣选阈值品位条件下矿石熔炼收益,并绘制矿石熔炼收益与拣选阈值品位关系曲线。确定最高矿石熔炼收益对应拣选阈值为最优拣选阈值品位,最优拣选阈值品位为0.14%,最优拣选阈值品位条件下拣选精矿产率为52.1%,拣选精矿铜品位为0.45%,拣选精矿铜回收率为89.3%,矿石熔炼收益为74.7元/吨。不拣选条件下矿石熔炼收益为57.0元/吨,对比可知,通过对31.5~63.0mm粒级在最优拣选阈值条件下实施拣选,矿石熔炼收益可增加17.7元/吨,因此31.5~63.0mm粒级的矿石具有拣选可行性。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明所述原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种矿石拣选可行性的实验室评价方法,其特征在于:包括步骤如下:
(1)将足量矿石筛分为适宜拣选的窄粒级,保证各个窄粒级矿石颗粒达到一定数量,并对各窄粒级矿石中的每个矿石颗粒进行编号、称重及品位化验分析;
(2)对步骤(1)得到的不同粒级矿石进行模拟拣选分类,计算不同的拣选阈值品位条件下的精矿产率、品位、回收率和熔炼效益,绘制矿石可拣选曲线以及矿石熔炼收益与阈值品位关系曲线,确定最高矿石熔炼收益指标对应的拣选阈值为最优拣选阈值;
(3)对步骤(1)得到的不同粒级矿石计算最优拣选阈值条件下矿石拣选精矿产率、品位、回收率与熔炼收益,对比最优拣选阈值品位条件下矿石熔炼收益与不经拣选时的矿石熔炼收益,评价不同粒级矿石的拣选可行性,确定具备可行性的适宜拣选粒级。
2.根据权利要求1所述的矿石拣选可行性的实验室评价方法,其特征在于:所述步骤(1)中适宜拣选的窄粒级矿石粒度在10-150mm之间,各窄粒级的矿石粒度上限和下限之比不大于3∶1;各窄粒级矿石颗粒的数量不少于50个。
3.根据权利要求1所述的矿石拣选可行性的实验室评价方法,其特征在于:所述步骤(2)拣选阈值品位的取值为矿石品位化验结果的集合。
4.根据权利要求1所述的矿石拣选可行性的实验室评价方法,其特征在于:所述步骤(2)中矿石可拣选性曲线绘制方法为:以拣选精矿产率为横坐标,精矿品位与拣选回收率为纵坐标进行绘制;矿石熔炼收益与拣选阈值品位曲线绘制方法为:以拣选阈值品位为横坐标,矿石熔炼收益为纵坐标进行绘制。
5.根据权利要求1所述的矿石拣选可行性的实验室评价方法,其特征在于:所述步骤(2)中各粒级矿石颗粒按照化验品位从高到低排序,拣选精矿产率的计算公式为:
拣选精矿产率
Figure FDA0003345369320000011
其中,γ表示拣选阈值品位条件下的精矿产率,mi代表第i个矿石颗粒的质量,k表示高于拣选阈值品位的矿石颗粒个数,n表示该粒级矿石颗粒的总数。
6.根据权利要求1所述的矿石拣选可行性的实验室评价方法,其特征在于:所述步骤(2)中拣选精矿品位的计算公式为:
拣选精矿品位
Figure FDA0003345369320000021
其中,β表示拣选阈值品位条件下的精矿品位,mi代表第i个矿石颗粒的质量,xi代表第i个矿石颗粒的品位,k表示高于拣选阈值品位的矿石颗粒个数。
7.根据权利要求1所述的矿石拣选可行性的实验室评价方法,其特征在于:所述步骤(2)中拣选精矿回收率的计算公式为:
拣选回收率
Figure FDA0003345369320000022
其中,ε表示拣选阈值品位条件下的拣选回收率,mi代表第i个矿石颗粒的质量,xi代表第i个矿石颗粒的品位,k表示高于拣选阈值品位的矿石颗粒个数,n表示该粒级矿石颗粒的总数。
8.根据权利要求1所述的矿石拣选可行性的实验室评价方法,其特征在于:所述步骤(2)中矿石熔炼收益的计算公式为:
矿石熔炼收益(NSR)=β×γ×f×(s-r)-γ×Cp-(1-γ)×Cr (4)
其中,NSR表示矿石熔炼收益,Cp代表拣选精矿的生产成本,Cr代表拣选废石的生产成本,f代表后续选别作业回收率,s代表金属价格,r代表金属冶炼成本,γ表示拣选阈值品位条件下的精矿产率,β表示拣选阈值品位条件下的精矿品位。
9.根据权利要求1所述的矿石拣选可行性的实验室评价方法,其特征在于:所述步骤(3)中如果最优拣选阈值品位条件下矿石熔炼收益高于不经拣选时矿石熔炼收益,则该粒级矿石具备拣选可行性。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103056035A (zh) * 2012-11-15 2013-04-24 中国海洋石油总公司 碳酸盐抑制剂及其制备方法与应用
WO2016025492A2 (en) * 2014-08-11 2016-02-18 Flsmidth A/S System and methods for optimizing the efficiency of smelting copper concentrates
CN112024451A (zh) * 2020-08-28 2020-12-04 北京科技大学 一种基于受试者操作特征曲线分析的矿石拣选决策方法
CN112149283A (zh) * 2020-08-28 2020-12-29 北京科技大学 一种矿石批量拣选可行性评价的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103056035A (zh) * 2012-11-15 2013-04-24 中国海洋石油总公司 碳酸盐抑制剂及其制备方法与应用
WO2016025492A2 (en) * 2014-08-11 2016-02-18 Flsmidth A/S System and methods for optimizing the efficiency of smelting copper concentrates
CN112024451A (zh) * 2020-08-28 2020-12-04 北京科技大学 一种基于受试者操作特征曲线分析的矿石拣选决策方法
CN112149283A (zh) * 2020-08-28 2020-12-29 北京科技大学 一种矿石批量拣选可行性评价的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李根壮: "矿石批量拣选过程的分型理论建模与决策算法优化", 中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑, no. 6, 15 June 2020 (2020-06-15), pages 55 - 67 *

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