黎多慶 秦昌靜
(1.北京霍里思特科技有限公司;2.浙江省遂昌金礦有限公司)
浙江某鉛鋅礦位于秀山麗水的遂昌線境內(nèi),是一家集采選冶為一體、具有悠久歷史的花園式現(xiàn)代礦山企業(yè)。該礦山選礦廠現(xiàn)有一套完整的鉛鋅礦浮選生產(chǎn)線,破碎設計能力600 t/d,破碎采用二段一閉路流程;磨浮系統(tǒng)實際處理能力330 t/d,磨浮系統(tǒng)已飽和。隨著礦山開采的深入,原礦鉛+鋅品位從6%降到2%,2020年鉛鋅礦石鉛品位約0.4%,鋅品位約1.4%。由于原礦鉛鋅品位的不斷下降,選礦生產(chǎn)成本越來越高,盈利空間嚴重縮水,如果采用傳統(tǒng)的選礦工藝,全部礦石進入生產(chǎn)流程,噸精礦選礦成本很高,故對該礦石開展了預先拋廢分選研究,以提高入磨礦石品位及企業(yè)經(jīng)濟效益,延長礦山服務年限[1-2]。
目前,國內(nèi)拋廢智能分選機使用比較廣泛的有圖像智能分選機和X射線智能分選機。圖像智能分選機是利用紫外線、可見光、紅外線等和物體接觸產(chǎn)生吸收、反射和透射等現(xiàn)象,采用圖像識別原理對原礦石區(qū)分后再利用壓縮空氣、水或機械臂等手段進行分選的設備。分選機的構造包含給料系統(tǒng)、氣動系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、供電系統(tǒng)。其分選主要工序為:礦石通過振動給料均勻快速的從相機拍攝區(qū)域的上方自由落下,高速相機對所有經(jīng)過拍攝區(qū)的礦石進行拍照,然后通過圖像處理系統(tǒng)區(qū)分出礦石與廢石,當?shù)V石下落經(jīng)過噴吹區(qū)域時,圖像處理系統(tǒng)區(qū)分的廢石被高壓氣流擊中進入廢石倉,從而實現(xiàn)礦石的分選[3]。
X射線智能分選機又稱激發(fā)光分選機,是利用礦物受到X射線照射后產(chǎn)生的不同物理效應來分選礦石。其設備主要包括給料系統(tǒng)、識別系統(tǒng)、分選系統(tǒng)。其分選主要工序為:礦石通過振動給料在高速皮帶上均勻攤開不重疊,高速皮帶運送礦石經(jīng)過射線識別區(qū)域,由位于上部的射線源和下部的探測器掃描探測需分選的礦石,采集礦石的特征信息傳輸給工控機,控制噴吹系統(tǒng)干擾礦石的飛行軌跡進而實現(xiàn)礦廢分離。由于X射線智能分選機采用X射線直接穿透礦巖,不受礦巖表面泥灰的影響。另外,每種元素對X射線透視的吸收率不同,因此X射線智能分選的辨別性更高,辨別時間更短,工作效率也更高;特別是隨著礦山開采不斷深入,富礦石資源開采殆盡,礦山企業(yè)多數(shù)在回采貧礦石,而貧礦石通過礦石表面很難區(qū)分,色差比較接近,采用圖像分選機進行分選就比較難,分選精度低。這種情況下,X射線智能分選機的優(yōu)勢就更顯著了[4]。
礦石化學組成成分分析結果見表1。
表1 礦石化學成分分析結果 %
礦石中的主要金屬礦物為閃鋅礦、黃鐵礦、方鉛礦,少量磁黃鐵礦和微量的黃銅礦等,其中閃鋅礦占15%~16%、黃鐵礦占7%~8%、方鉛礦占2%,少量的磁黃鐵礦和微量的黃銅礦;礦石中礦物結晶順序依次為黃鐵礦、閃鋅礦、方鉛礦、黃鐵礦。
閃鋅礦常呈他形粒狀集合體,粒徑大小不一,大者1.0 cm以上,小的僅為幾微米,常與黃鐵礦、方鉛礦共生,以浸染狀、細脈狀為主。閃鋅礦分為二期:成礦前的閃鋅礦呈他形—半自形,以浸染狀為主,粒徑為幾微米;成礦期的閃鋅礦分為二個階段:第一階段主要和方鉛礦共生,呈浸染狀、團狀或細脈狀,呈鐵黑色,含有一定量的錳,粒徑為50 μm;第二階段主要和方鉛礦、少量黃鐵礦共生,呈團狀或細脈狀,呈棕紅色,不含錳,粒徑為50 μm以上。
方鉛礦常以半自形—他形立方體晶形為主,以粒狀集合體呈細脈狀、條帶狀、團狀分布于礦石中,常交代黃鐵礦、閃鋅礦,與黃鐵礦、閃鋅礦呈不規(guī)則嵌布,界面呈破布狀、島嶼狀、碎片狀。
礦石構造主要有致密塊狀構造、脈狀網(wǎng)脈構造、浸染狀構造、角礫狀構造。致密狀構造:金屬礦物黃鐵礦、方鉛礦、閃鋅礦呈致密狀集合分布,空間上無定向排列。脈狀網(wǎng)脈構造:金屬礦物黃鐵礦、方鉛礦、閃鋅礦呈網(wǎng)脈狀、細脈狀,寬幾厘米至幾毫米,充填在角礫的裂隙之間。浸染狀構造:金屬礦物黃鐵礦、方鉛礦、閃鋅礦呈細粒分散狀、零星狀分布于礦石中。角礫狀構造:金屬礦物黃鐵礦、方鉛礦、閃鋅礦呈細脈狀、團狀充填交代在角礫與角礫之間。
金屬礦物的嵌布特征較為復雜。方鉛礦、閃鋅礦、黃鐵礦粒度變化范圍較大,可從幾微米至10 μm,甚至1 mm以上,粗細浸染不均并相互嵌生,因此選礦工藝需要較細的磨礦細度,以實現(xiàn)較高的單體解離度。閃鋅礦、方鉛礦的粒度一般在50~300 μm,但部分礦石中含有少量的方鉛礦、閃鋅礦呈幾微米至20 μm細小顆粒星點狀浸染在脈管巖石中,這種嵌布特征將使通過提高磨礦細度實現(xiàn)更高的解離度受到限制,并導致鋅精礦中含有一定量的鉛、鐵,并影響鉛精礦中鉛的回收率。
試驗主要驗證X104智能分選機對該鉛鋅礦的分選效果,經(jīng)X104智能分選機分選后,期望尾礦中鉛+鋅的品位控制在0.3%以下、回收率大于94%,降低選礦成本,從而提高礦山資源的開發(fā)利用效率。
試驗礦樣為遂昌金礦正常生產(chǎn)中細碎篩上礦料,取礦樣1.5 t,考慮到分選機的適用性,篩出-10 mm粉料,取粒度10~60 mm礦料,鉛+鋅品位約1.4%。
X104智能分選機工作主皮帶寬度1.6 m,帶速3~4 m/s,可選塊礦粒度8~100 mm,處理能力 40~200 t/h。X104 智能分選機(見圖 1)使用射線源發(fā)出的X射線對原礦進行掃描,由高性能探測器采集數(shù)據(jù),通過智能算法識別礦石品位,并用氣排槍噴吹方式(上噴或下噴)把原礦分選為高品位礦石和低品位廢石,實現(xiàn)預先拋廢或廢石提精。
圖1 X104 智能分選機工作原理示意
試驗采用單次拋廢的方法,根據(jù)原礦地質(zhì)特性、礦石品位、嵌布特征等,與公司大數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行比對,設置試驗參數(shù),試驗前先對入選原礦塊礦進行預先掃描識別,分析后設定拋廢率數(shù)據(jù)進行分選,將選別的精礦和尾礦稱重、取樣、制樣、化驗,最后分析試驗數(shù)據(jù)進行總結。
3.4.1 試驗數(shù)據(jù)分析
該試驗分3個批次進行拋廢試驗,先預設拋廢率分別為 30%、40%、50%,粒度10~60 mm,分選之后,對選別的精礦和尾礦稱重,進行計算,糾正數(shù)據(jù),以確定最佳的拋廢率。試驗結果見表2,圖2~圖4。
表2 3個批次試驗數(shù)據(jù) %
由圖2~圖4可見,隨著拋廢率的提高,精礦、尾礦中的鉛、鋅品位基本呈上升趨勢,回收率降低,整體符合選別規(guī)律。當拋廢率為27.42%時,精礦中的鉛+鋅品位為1.68%,尾礦中的鉛+鋅品位低至0.27%,符合預期目標,此時的鉛、鋅精礦回收率分別為94.59%、94.20%,整體選別效果較好。當拋廢率為40%時,精礦中的鉛+鋅品位為1.56%,尾礦中的鉛+鋅品位為0.28%,此時鉛、鋅回收率分別為 89.69%、89.23%,整體選別效果較好。當拋廢率為54.21%時,精礦中的鉛+鋅品位為1.78%,尾礦中的鉛+鋅品位為0.34%,此時鉛、鋅回收率分別為 85.17%、80.75%。
圖2 鉛品位與拋廢率對應曲線
圖3 鋅品位與拋廢率對應曲線
圖4 鉛、鋅回收率與拋廢率對應曲線
遂昌某鉛鋅礦拋廢率選擇27.42%~30%比較合適,其鉛+鋅尾礦品位可控制在0.3%以內(nèi),鉛+鋅精礦回收率可達90%以上。
3.4.2 粒度分析及產(chǎn)能估算
單次拋廢分選粒度統(tǒng)計結果見表3。
表3 單次拋廢分選粒度統(tǒng)計
由表3可知,分選試驗礦樣粒度主要分布在10~50 mm ,顆粒偏小,20~40 mm粒級居多。
(1)浙江某低品位鉛鋅礦使用X104智能分選機對其進行拋廢試驗,當拋廢率為27.42%時,鉛鋅精礦品位為1.68%,尾礦中的鉛+鋅品位為0.27%,低于生產(chǎn)中尾礦鉛+鋅品位0.3%水平,鉛、鋅精礦回收率分別為94.59%、94.2%,達到了預期目的,該指標可為今后的工業(yè)試驗推薦參數(shù)指標。
(2)X104智能分選機能有效識別有用礦石和廢石,其分選精度高,節(jié)能環(huán)保、維修方便;能有效富集目的礦物,達到提高入選礦石品位的目的,可有效提高低品位鉛鋅礦的資源利用率及企業(yè)經(jīng)濟效益。