酒鋼樺樹溝鐵礦石智能分選機預選拋廢試驗研究①

郭 憶，邊立國，展仁禮

（甘肅酒鋼集團宏興鋼鐵股份有限公司 鋼鐵研究院，甘肅 嘉峪關 735100）

酒鋼鏡鐵山鐵礦為一大型沉積變質鐵礦床，有用礦物主要包括鏡鐵礦、褐鐵礦、菱鐵礦及少量的磁鐵礦，脈石礦物主要有石英、碧玉、重晶石及少量鐵白云石，是國內典型的弱磁性難選鐵礦石，被稱為“鏡鐵山式”鐵礦石［1－2］。由于鐵礦采礦時不可避免會混入一定比例的廢石，酒鋼鏡鐵山礦樺樹溝礦區井下開采時廢石混入比例為13%左右。酒鋼選礦廠修建在距礦山78 km的冶金廠區，鏡鐵山礦每年輸出的900萬噸鐵礦石全部采用火車運輸，選礦處理時－15 mm粉礦采用磨礦?強磁選工藝，＋15 mm塊礦采用焙燒?弱磁選工藝。＋15 mm塊礦利用鞍山式豎爐還原焙燒，焙燒礦中的廢石經磁滑輪干式選別后拋出，采用皮帶輸送至廢石專用堆場堆存，截至目前，酒鋼冶金廠區已堆存選礦廢石約1 000萬噸，在酒鋼冶金廠區形成了三座廢石山，給廢石堆存及環境保護造成壓力。因此，預先從礦石中拋出廢石，將其留在礦山上，不隨礦石一同下山進入選礦流程，可以實現公司廢石減量化的目標，減輕廢石堆存和環保壓力，節約運輸及焙燒成本。

智能分選技術是一種基于X射線透射與AI智能運算的分選技術，具有識別準確度高、分辨精度高及工藝流程短等特點，多用于貴金屬、有色金屬礦的分選［3－5］。但鮮有X射線透射智能分選技術用于鐵礦石預選拋廢的實例，本文系統考察了該技術對鐵礦石預選拋廢的效果。

1 試驗設備

試驗所用設備為XNDT－104智能分選機，由北京霍里思特科技有限公司制造并提供，主皮帶寬度1.6 m，運行速度3 m／s，可處理－120＋10 mm粒級礦石，處理能力60～120 t／h。設備工作原理如圖1所示。鐵礦石通過振動給料器被平鋪后給入到主皮帶末端，由于皮帶運轉速度遠大于礦石接觸皮帶時水平方向的瞬時速度，礦石間距被拉大，實現礦石分散排布；礦石隨皮帶向前移動，當礦石從射源下方經過時，射源激發出的扇面形X射線穿透礦石，被皮帶下方的接收器接收，接收器以X射線穿過礦石時的衰減程度來表征礦石鐵品位的高低，并將信號傳輸至電腦，電腦利用AI智能算法與設定的參數進行對比，判定其為礦石或廢石，并將位置信息反饋至噴吹執行系統，通過高速氣流精準噴射高品位鐵礦石或低品位廢石，使其改變飛行軌跡落入不同礦倉。

圖1 XNDT?104智能分選機工作原理

2 試樣性質

試驗所用礦樣為酒鋼鏡鐵山樺樹溝礦區鐵礦石，將井下采出的鐵礦石破碎至－100 mm，篩分成15～50 mm和50～100 mm兩個粒度分別開展智能預選拋廢試驗。鐵礦石化學多元素及物相分析結果分別如表1和表2所示。從表1～2可以看出，鏡鐵山樺樹溝鐵礦石品位34%左右、SiO2含量25%左右，主要鐵礦物為赤褐鐵礦（鏡鐵礦）、菱鐵礦，少量磁鐵礦、硅酸鐵及硫化鐵，15～50 mm和50～100 mm兩個粒度鐵礦石品位及礦物組成基本相似。

表1 鐵礦石化學多元素分析結果（質量分數）／%

表2 鐵礦石物相分析結果

3 試驗結果與分析

3.1 預選拋廢條件試驗

分別對樺樹溝鐵礦石15～50 mm和50～100 mm兩個粒級鐵礦石進行智能預選拋廢條件試驗，設定不同拋廢率，每次試驗用礦樣500 kg左右，考察拋廢率與精礦品位、尾礦品位、鐵回收率之間的關系，結果如表3所示。從表3可以看出，無論是15～50 mm粒級還是50～100 mm粒級鐵礦石，通過智能分選機預選拋廢處理都呈現出相同的規律，拋廢率由低到高變化時，精礦品位緩慢升高，尾礦品位大幅升高，鐵金屬回收率則呈緩慢降低趨勢，綜合分析最佳拋廢率為13%左右，此時可以取得尾礦品位10%以下、鐵回收率96%左右、預選粗精礦鐵品位提高3.6個百分點以上的指標，說明XNDT－104智能分選機對樺樹溝鐵礦石具有較好的分選效果。

表3 智能預選拋廢試驗結果

3.2 預選拋廢穩定試驗

酒鋼鏡鐵山礦樺樹溝礦區井下開采時廢石混入比例為13%左右，說明預選拋廢率13%左右時，即可使酒鋼鏡鐵山礦樺樹溝鐵礦石恢復到地質品位。為了進一步考察該智能分選機對樺樹溝鐵礦石的適應性和智能預選拋廢試驗結果的穩定性，開展了擴大給礦量、延長設備運行時間的穩定試驗，試驗礦量為15～50 mm粒級鐵礦石4 t、50～100 mm粒級鐵礦石4.5 t，目標拋廢率13%。穩定試驗結果如表4所示。從表4可以看出，拋廢率13%左右時，穩定試驗能夠取得尾礦品位小于10%、鐵回收率大于96%、預選粗精礦鐵品位提高3.6個百分點以上的指標，試驗結果穩定、數據可再現，說明利用該智能分選機可以實現酒鋼鏡鐵山樺樹溝鐵礦石的有效預選拋廢、提高鐵礦石輸出品位。

表4 樺樹溝鐵礦石智能預選拋廢穩定試驗結果

3.3 拋出廢石性質分析

為了進一步研究拋出廢石的物理、化學性質，取15～50 mm粒級鐵礦石預選拋廢穩定試驗拋出的廢石進行化學多元素分析和XRD分析，結果分別如表5和圖2所示。從表5和圖2可以看出，經過智能預選拋出的廢石中主要礦物為石英、云母、鈉長石等，僅含有少量磁鐵礦、菱鐵礦，綜合分析沒有繼續選鐵的價值，可以考慮機制砂或作為混凝土骨料使用。

表5 智能預選拋出廢石化學多元素分析結果（質量分數）／%

圖2 廢石XRD圖譜

4 結 論

1）智能預選拋廢試驗結果表明，15～50 mm和50～100 mm兩個粒級鐵礦石采用XNDT－104智能分選機預選拋廢，最佳拋廢率均為13%，此時可以取得尾礦品位小于10%、鐵回收率大于96%、預選粗精礦鐵品位提高3.6個百分點以上的指標，試驗結果穩定、數據可再現，說明利用該智能分選機可以實現酒鋼鏡鐵山樺樹溝鐵礦石的有效預選拋廢、提高鐵礦石輸出品位。

2）X射線透射智能分選技術具有識別準確度高、分辨精度高及工藝流程短等特點。采用X射線透射智能分選技術對酒鋼鏡鐵山樺樹溝鐵礦石進行預選拋廢取得良好效果，可為該技術在鐵礦石領域推廣應用提供技術支持。