浙江某鉛鋅礦應用XNDT-104射線智能分選機拋廢分選試驗

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，是一家集采選冶為一體、具有悠久歷史的花園式現代礦山企業。該礦山選礦廠現有一套完整的鉛鋅礦浮選生產線，破碎設計能力600 t/d，破碎采用二段一閉路流程；磨浮系統實際處理能力330 t/d，磨浮系統已飽和。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，選礦生產成本越來越高，盈利空間嚴重縮水，如果采用傳統的選礦工藝,全部礦石進入生產流程，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經濟效益，延長礦山服務年限[1-2]。

1 國內智能分選機現狀

目前，國內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生吸收、反射和透射等現象，采用圖像識別原理對原礦石區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、氣動系統、圖像處理系統、控制系統、供電系統。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域的上方自由落下，高速相機對所有經過拍攝區的礦石進行拍照，然后通過圖像處理系統區分出礦石與廢石，當礦石下落經過噴吹區域時，圖像處理系統區分的廢石被高壓氣流擊中進入廢石倉，從而實現礦石的分選[3]。

X射線智能分選機又稱激發光分選機，是利用礦物受到X射線照射后產生的不同物理效應來分選礦石。其設備主要包括給料系統、識別系統、分選系統。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過射線識別區域，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，控制噴吹系統干擾礦石的飛行軌跡進而實現礦廢分離。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，礦山企業多數在回采貧礦石，而貧礦石通過礦石表面很難區分，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勢就更顯著了[4]。

2 礦石性質

2.1 礦石化學組成

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、閃鋅礦呈不規則嵌布，界面呈破布狀、島嶼狀、碎片狀。

2.2 礦石構造

礦石構造主要有致密塊狀構造、脈狀網脈構造、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。脈狀網脈構造：金屬礦物黃鐵礦、方鉛礦、閃鋅礦呈網脈狀、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。

2.3 礦物的嵌布特征

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。

3 拋廢分選試驗

3.1 試驗目標

試驗主要驗證X104智能分選機對該鉛鋅礦的分選效果，經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利用效率。

3.2 試驗原料

試驗礦樣為遂昌金礦正常生產中細碎篩上礦料，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%。

3.3 試驗設備

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)使用射線源發出的X射線對原礦進行掃描，由高性能探測器采集數據，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，實現預先拋廢或廢石提精。

圖1 X104 智能分選機工作原理示意

3.4 試驗方法

試驗采用單次拋廢的方法，根據原礦地質特性、礦石品位、嵌布特征等，與公司大數據庫數據進行比對，設置試驗參數，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據進行分選，將選別的精礦和尾礦稱重、取樣、制樣、化驗，最后分析試驗數據進行總結。

3.4.1 試驗數據分析

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，糾正數據，以確定最佳的拋廢率。試驗結果見表2，圖2～圖4。

表2 3個批次試驗數據 %

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，鉛+鋅精礦回收率可達90%以上。

3.4.2 粒度分析及產能估算

單次拋廢分選粒度統計結果見表3。

表3 單次拋廢分選粒度統計

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。

4 結 論

(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試驗推薦參數指標。

(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，節能環保、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經濟效益。