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        基于RSM-BBD的浮選金精礦碘化浸出工藝優(yōu)化

        2020-09-24 07:21:12王會平李桂春徐德永
        黑龍江科技大學學報 2020年4期
        關鍵詞:工藝因素優(yōu)化

        康 華, 王會平, 李桂春, 徐德永, 孟 齊

        (黑龍江科技大學 礦業(yè)工程學院, 哈爾濱 150022)

        0 引 言

        碘化法浸金因具有浸金速度快、浸出率高、藥劑無毒、處理礦石類型廣等優(yōu)點而備受國內外研究學者關注[1-3]。俄羅斯國立貴金屬勘探研究院通過配制金-碘絡合物,對溶液化學性質進行研究,發(fā)現(xiàn)其在常溫狀態(tài)下的穩(wěn)定性僅次于金-氰絡合物[4],說明采用碘化法對金礦石進行浸出具有可行性。李桂春等[5-6]采用碘和碘化物作為浸金試劑對金礦石進行浸金實驗,碘化鉀為絡合劑,在碘與碘化鉀摩爾比小于3∶10,pH為3~5,浸出時間4 h時,金的浸出效果最佳,且碘化浸金相較于氰化浸金的浸出時間明顯縮短。Wang等[7]采用碘化法處理含銅氧化金礦石,基于成本分析法對浸金工藝進行經濟可行性分析,因浸出劑價格高、雜質對金的浸出影響較大,導致該工藝的生產利潤較低。李紹英等[8]對含金礦石進行碘化浸出,得出金浸出率可達88%以上,但碘和碘化物消耗量大,導致生產成本高。針對條件實驗優(yōu)化,多數(shù)研究采用正交實驗法。龐朝霞[9]采用正交實驗法對I2-KI-H2O2體系的浸金工藝條件進行優(yōu)化,分析各因素對結果的影響,確定影響因素的主次關系。相較于正交實驗法,響應面法用于條件優(yōu)化可以更加直觀和準確地呈現(xiàn)出各因素與響應值之間的影響變化情況,同時,可以建立預測模型,便于預測不同條件下的響應值范圍。因此,筆者采用碘化法對浮選金精礦進行浸出實驗,并借助響應面法對碘化浸金工藝條件進行優(yōu)化,以期得出優(yōu)化的工藝條件,降低浸金工藝成本,推進碘化法浸金實現(xiàn)工業(yè)化應用。

        1 單因素實驗

        1.1 原料

        實驗所用礦樣為山東招遠金礦集團生產的浮選金精礦。主要元素分析結果如表1所示。

        1.2 材料與儀器

        試劑:碘、碘化鉀均為分析純,雙氧水(分析純不小于30.0%),鹽酸(分析純?yōu)?6.0%),氫氧化鈉,實驗用水為去離子水。

        儀器:XMQ-φ240 mm×90 mm錐形球磨機,DHG-9070A電熱恒溫鼓風干燥箱,JJ-4B六聯(lián)異步電動攪拌器,STARTER2100/3Cpro pH計,島津AA-6880原子吸收分光光度計,F(xiàn)A214電子天平。

        1.3 方法

        浸出劑配制:稱取一定量的I2和KI置于燒杯中,加入一定量的去離子水,待碘單質完全溶解后視為配制完成,實驗所用試劑均為即用即配。

        以1 L燒杯作為反應器,根據(jù)實驗條件進行加藥,用攪拌器以攪拌速度500 r/min進行攪拌,同時計時完成浸出實驗。實驗結束后,浸出礦漿保存?zhèn)溆?,利用原子吸收分光光度計對浸出液中的金含量進行測定,計算金浸出率。在改變單因素條件下進行金的浸出實驗,得出金浸出率處于較高水平時的各因素取值范圍。

        1.4 結果

        采用單因素實驗法考察細粒比α、碘初始質量濃度ρ、碘與碘離子摩爾比n、液固比β、pH值和浸出時間t對金浸出率η的影響,實驗結果如圖1所示。由圖1a、c可知,隨著細粒比和碘與碘離子摩爾比的增加,金浸出率呈持續(xù)上升趨勢,考慮到實際生產過程中的經濟成本(當金浸出率呈升高趨勢緩慢的情況下,應盡量減小細粒物料的占比以降低磨礦過程所產生的耗能和減少浸出藥劑的用量)等因素,故選擇細粒比為99.3%和碘與碘離子摩爾比為1∶6最為合適。由圖1b、d、f可知,碘初始質量濃度、液固比和浸出時間對金浸出率的影響明顯,隨著各因素取值的不斷增加,金浸出率都呈先持續(xù)升高后逐漸平緩的趨勢,當ρ為6~8 g/L,β為3∶1~4∶1,t為3~4 h時為最佳范圍,此時金浸出率處于較高水平,可達88%~90%,繼續(xù)增加碘初始質量濃度、液固比、浸出時間,金浸出率的升高不明顯。在實際生產中,碘用量和浸出時間是導致生產成本增加的主要因素,若能對其進行合理控制,對實現(xiàn)碘化浸金的大規(guī)模化生產具有重要的意義。由圖1e可知,金浸出率隨著pH的增大呈先升后降的變化趨勢,當pH值在6.5~7.0范圍內時,金浸出率最高可達90%左右,由于Au-I2-KI浸金體系溶液的初始pH為弱堿性至中性,即溶液環(huán)境pH值已在最佳范圍內,所以,碘化法浸金過程中無需調節(jié)pH值。綜上得出,α為99.3%,pH為6.5~7.0,ρ為6~8 g/L,n為1∶6,β為3∶1~4∶1,t為3~4 h,此時金浸出率達到89%左右。

        圖1 單因素對金浸出率的影響Fig. 1 Influence of single factor on gold leaching rate

        2 響應面法優(yōu)化實驗

        2.1 實驗設計

        為了考察單個因素及其交互作用對金浸出率的影響,結合單因素實驗結果,分析影響金浸出率的關鍵因素及交互因素,優(yōu)化浸金工藝條件,實現(xiàn)降低生產成本、提高金浸出效率的目的。在單因素實驗基礎上,選取碘初始質量濃度(A)、液固比(B)、浸出時間(C)為變量因素,以金浸出率(η)為響應值,根據(jù)Design-Expert8.0.6軟件[10]中Box-Behnken Design響應面法(RSM-BBD)[11]設計了3因素3水平實驗(共17組)。在溫度25 ℃,α為99.3%,n為1∶6,pH為6~7的條件下進行優(yōu)化實驗。變量因素的取值如表2所示。

        表2 響應面法分析因素與水平Table 2 Response surface analysis factors and horizontal coding

        2.2 實驗結果與回歸分析

        實驗方案與結果如表3所示。根據(jù)實驗結果進行回歸分析,結果如表4所示。

        表3 響應面分析方案與實驗結果Table 3 Analytical project andtest results of response surface method

        由表4可知,模型F值為71.91,表明該模型的可信度極高,P值表示變量因素對響應值影響的顯著性,其數(shù)值越小越顯著,該模型P<0.000 1<0.05,說明模型出現(xiàn)信噪比錯誤的概率小于0.01%,即實驗過程中不受失擬因素的影響[12]。

        表4 回歸分析結果Table 4 Regression analysis results

        圖2為金浸出率實際值η與預測值ηa對應關系。由圖2可知,實際值的分布情況與預測值直線重合度很高,兩者的擬合結果顯示其相對誤差小于5%,說明該響應面優(yōu)化模型對金浸出率的預測準確,通過關系圖可以初步預測不同浸金條件下的金浸出率。

        圖2 預測值與實際值關系Fig. 2 Reation of predicted value and actual value

        將響應值金浸出率與3個變量因素進行回歸擬合,得出金浸出率的二階回歸方程:η=89.15+0.81ρ+1.68β+6.00t-0.40ρβ+0.64ρt-0.48βt-0.84ρ2-1.69β2-4.56t2,其相關性系數(shù)R2=0.989,根據(jù)R2與1的接近程度可以判斷二階回歸方程的預測可靠度,R2越接近于1,則預測可靠度越高,同時也反映出所建立的響應面優(yōu)化模型的準確性越高[13]。

        通過對回歸方程模型進行方差分析可知,模型一次項A(P<0.05)、B(P<0.05)、C(P<0.000 1<0.05),說明3個變量因素對金浸出率的影響顯著;交互項AB(P=0.358 0),AC(P=0.160 9)和BC(P=0.281 0),即兩因素交互作用對金浸出率有一定影響,但顯著性不高;二次項A2(P=0.072 8),影響不顯著,B2(P<0.05)和C2(P<0.000 1<0.05),影響顯著。同時,根據(jù)二階回歸方程中的一次項系數(shù)絕對值的大小可以判斷出各變量因素對金浸出率的影響程度,即各變量因素與金浸出率的主效應關系:浸出時間(C)>液固比(B)>碘初始質量濃度(A)。

        金浸出率的響應曲面和等高線如圖3所示,通過響應曲面邊緣與中心點之間的坡度可以判斷變量因素對金浸出率的影響程度,坡度越大,該因素對金浸出率的影響越大。等高線圖中的每條等高曲線所圍成的圓形的規(guī)則程度能夠反映兩因素的交互作用對金浸出率的影響,圓形表示影響不顯著[14-15]。

        由圖3a可知,當?shù)獬跏假|量濃度為6.8~7.8 g/L,液固比為3.4∶1~3.9∶1時,金浸出率達到最優(yōu)范圍。同時,由響應曲面邊緣與中心點的坡度可知,兩個因素對金浸出率的影響均較為顯著;其等高線圖(圖3b)呈偏橢圓狀,說明兩因素的交互作用影響較顯著。從圖3c、d可知,碘初始質量濃度為6.90~7.90 g/L,浸出時間為3.50~3.90 h為最佳區(qū)間;等高線圖呈明顯的長半徑與短半徑比值較大的橢圓,說明兩因素的交互作用影響極顯著。從圖3e可以看出,浸出時間對金浸出率的影響極其顯著;等高線圖(圖3f)曲線的橢圓程度介于以上兩者之間。綜上所述,3個因素兩兩之間的交互作用依次為:AC>BC>AB。根據(jù)響應面分析結果對單因素實驗進行補充和修正,使工藝條件更具合理性和適用性。

        圖3 金浸出率的響應曲面和等高線Fig. 3 Response surfaces and contour of gold leaching rate

        2.3 工藝條件優(yōu)化與驗證實驗

        響應面優(yōu)化模型得出最佳工藝條件:碘初始質量濃度7.22 g/L,液固比3.81∶1,浸出時間3.68 h。為方便實驗操作,將工藝條件進行修正,得出在溫度25 ℃,細粒比99.3%,pH值6~7,碘初始質量濃度7.2 g/L,n為1∶6,液固比3.8∶1,浸出時間3.7 h。在該條件下進行3次驗證實驗,金浸出率分別為90.81%、90.45%、91.80%,均值91.02%,與預測值91.25%非常接近,證明BBD響應面法優(yōu)化碘化浸金工藝條件具有可行性。將響應面優(yōu)化后工藝條件下的實驗結果與相關文獻[7-9]所得結果進行對比,得出碘和碘化鉀用量均減少了10%~15%,浸出時間縮短了5%~10%,成本得到明顯降低,表明采用響應面法優(yōu)化浸金條件具有實際意義。

        3 結 論

        (1)3個變量因素及其兩兩交互作用與金浸出率的主效應關系由大到小為C、B、A,AC、BC、AB。

        (2)響應面優(yōu)化模型得出最佳工藝條件:碘初始質量濃度7.22 g/L,液固比3.81∶1,浸出時間3.68 h,此時金浸出率為91.25%。

        (3)修正后的最佳工藝條件下,金浸出率為91.02%,與模型預測值91.25非常接近,證明該響應面優(yōu)化模型用于實際應用具有可行性。

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