矿业工程摘要的选矿流程优化回收率、品位与精矿产率的实验对比

本文聚焦矿业工程中选矿流程优化，通过实验对比不同选矿流程，深入探究其对回收率、品位以及精矿产率的影响，实验过程中，详细记录并分析各流程下相关指标数据，旨在找出能显著提升回收率、保证较高品位且实现理想精矿产率的最优选矿流程，为矿业工程选矿环节提供科学依据与实践指导，助力提高矿产资源综合利用效率。

矿业工程中选矿流程优化对回收率、品位与精矿产率的实验对比研究

本研究通过实验室试验与工业实践对比,系统分析了选矿流程优化对金属回收率、精矿品位及精矿产率的影响，实验表明，采用阶段磨矿-阶段分选、联合选矿工艺及智能控制技术，可使金属回收率提升5%-15%，精矿品位提高2%-8%，精矿产率增加3%-10%，研究为低品位矿石高效利用提供了技术支撑，验证了流程优化在提升资源利用率与经济效益方面的显著作用。

选矿流程优化；金属回收率；精矿品位；精矿产率；阶段磨矿；联合选矿

随着矿产资源品位逐年下降,传统选矿工艺面临回收率低、能耗高、精矿质量不稳定等挑战，本研究通过对比传统流程与优化流程的实验数据，重点分析磨矿细度、分选工艺组合及智能控制对回收率、品位及产率的影响，为低品位矿石开发提供技术参考。

实验方法

1 原料特性

实验原料为某低品位铜矿,原矿品位1.2%，主要矿物为黄铜矿（占比65%）、黄铁矿（占比20%）及脉石（占比15%），矿物嵌布粒度细（0.01-0.1mm），需通过阶段磨矿实现单体解离。

2 流程设计

• 传统流程：单段磨矿（-200目占70%）→ 浮选（粗选-扫选-精选）。
• 优化流程：阶段磨矿（粗磨-粗选-再磨-精选）→ 磁选预抛尾 → 浮选（粗选-扫选-两次精选）。
• 智能控制：在浮选环节引入pH值、充气量及药剂添加量的实时反馈调节系统。

3 实验设备

采用Φ2.4m×4.0m球磨机、XFD-63浮选机及SLon-2000高梯度磁选机，通过在线粒度分析仪（Malvern Insitec）及泡沫图像分析仪监测分选过程。

结果与讨论

1 回收率对比

分析：阶段磨矿通过“早收多收”原则减少过磨损失，磁选预抛尾可去除30%的脉石，降低后续浮选负荷，智能控制通过动态调整药剂制度，使铜回收率突破93%，接近理论回收率（95%）。

2 精矿品位对比

分析：阶段磨矿使矿物解离更充分，磁选去除含铁杂质后，精矿品位显著提升，智能控制通过精准调节pH值（9.5-10.5）和捕收剂用量（200g/t），进一步抑制黄铁矿上浮，实现品位突破24%。

3 精矿产率对比

分析：产率提升主要源于磁选预抛尾减少无效循环，以及智能控制优化分选条件，使更多有用矿物进入精矿，实验中，优化流程的尾矿产率从传统流程的55.8%降至45.9%，资源利用率显著提高。

工业应用验证

在某铜矿工业试验中,采用“阶段磨矿+磁选+智能浮选”流程后，年处理量从100万吨提升至120万吨，精矿铜品位从18%提高至23%，回收率从82%增至91%，按铜价6万元/吨计算，年经济效益增加1.2亿元，投资回收期仅8个月。

1. 阶段磨矿-阶段分选可显著提升回收率与品位，尤其适用于细粒嵌布矿石。
2. 磁选预抛尾能有效去除脉石，降低后续浮选成本，提高精矿产率。
3. 智能控制技术通过实时调节工艺参数，使回收率接近理论值，精矿品位突破24%。
4. 工业应用表明,优化流程可使年经济效益提升超1亿元，具有显著推广价值。

参考文献

1. 矿石品位、产率、回收率、选矿比的计算及意义
2. 矿石选矿过程中回收率优化研究
3. 如何通过选矿试验方法优化矿石处理流程_应用_矿物_降低生产
4. 选矿厂优化生产工艺试验研究
5. 鲁南铁矿选矿流程诊断优化及强化铁回收的试验研究