XRT射线智能选矿机在湖南某白钨选厂的抛废试验

湖南某白钨选厂为提高原矿入选品位,降低生产成本,根据白钨矿性质和嵌布粒度特征,在破碎段采用XRT射线智能选矿机对15~45 mm粒级原矿进行了抛废半工业试验研究。半工业试验结果表明:当WO_3给矿品位为0.30%左右时,抛废废石WO_3品位在0.05%以下,抛废精矿WO_3品位在0.80%左右,抛废率可达68%,抛废精矿回收率可达88%以上,平均单位原矿生产成本较抛废前可减少32.74元/t。     

某铁矿石干选抛废试验

某铁矿露天转地下后,原矿品位波动较大,为稳定入选矿石品位,进行干选抛废试验。结果表明,矿石混岩率一定时,增大干选机分料板距离,抛废精矿产率和铁回收率升高;分料板档位固定时,提高矿石混岩率,抛废精矿产率和回收率降低。试验结果可为矿石质量管理和干选抛废流程的改造、完善提供可靠依据。     

某钨钼多金属矿磁选抛废新工艺研究

某钨钼多金属矿原矿直接浮选药剂成本高达17.74元/t·原矿。根据原矿中具弱磁性的脉石矿物含量高达67%,开发研究了高梯度磁选抛废新工艺,对含WO_30.21%、Mo 0.12%的原矿,采用高梯度磁选工艺预先抛除产率为53.41%的磁性废石,然后对非磁性产品进行浮选获得Mo品位为7.47%、Mo回收率为88.97%的钼粗精矿和WO_3品位为3.97%、WO_3回收率为78.15%的钨粗精矿。与原矿直接浮选工艺相比,高梯度磁选抛废-浮选新工艺的给矿量仅为原矿的46.59%,药剂成本节省50%,尾矿废水处理量减少50%左右,获得的钼粗精矿、钨粗精矿指标与直接浮选相近。     

锡铁山铅锌矿X射线智能分选试验研究及应用

锡铁山铅锌矿为了确定经济合理的抛废率,针对原矿开展了X射线智能分选试验研究。试验结果表明：锡铁山铅锌矿利用X射线预先分选,技术上可行;当原矿粒度为10～65 mm时,分选效果最佳,抛废率为41.91%时,预选尾矿中的铅、锌品位均在0.10%以内,硫品位为0.63%,铅、锌、硫精矿作业回收率分别为99.23%,99.09%,97.54%。在该试验研究的基础上,现场实施了半自磨顽石X射线预先抛废技术改造,顽石抛废率达40%以上,废石铅+锌品位在0.25%以内,选矿厂各项选矿生产指标均有所提升。     

悬振锥面选矿机对柿竹园萤石精矿再选钨试验研究

本次试验研究对象为柿竹园萤石精矿。原矿含CaF295.5%,Sn0.059%,WO_30.13%。为了回收萤石精矿中的钨,对原矿进行粒度分析后,采用新型选矿设备—悬振锥面选矿机进行试验研究。通过试验研究,确定了设备的最佳进行参数,经过一次粗选,可获得品位10.56%,回收率32.23%的钨精矿,钨品位富集了81倍,而萤石精矿选钨后,萤石品味提高了2.8个百分点。试验结果证明,悬振锥面选矿机对柿竹园萤石精矿再选钨有良好的回收效果。     

西藏某复杂低品位白钨矿选矿试验研究

该矿石矿物种类繁多,主要金属矿物有黄铜矿、辉钼矿、黄铁矿以及白钨矿等。原矿含WO3为0.19%,属低品位钨矿。在工艺矿物学研究的基础上,对该矿石进行选矿小型试验研究,采用硫化矿浮选尾矿选钨—白钨粗精矿加温精选—精矿酸浸工艺流程,小型闭路试验结果为:钨精矿含WO362.58%,回收率为70.73%。     

光电智能抛废技术在低品位铅锌矿的试验研究

为降低矿山尾砂产率,提高选矿整体经济效益,盘龙铅锌矿引进光电智能抛废分选机,对低品位铅锌矿石进行了预选抛废小型、扩大和工业试验研究.小型试验对+30～-75 mm粒级进行了抛废率试验,确定合理的抛废率为45%,此时铅、锌回收率分别为98.10%和94.77%;对不同粒级进行扩大试验,确定理想的分选粒级为10～75 mm,作业抛废率为45.95%时铅、锌回收率分别为97.68%和94.80%;对+15～-60 mm粒级进行了工业试验,取得20个班综合指标分别为作业抛废率41.20%、尾矿含铅锌为0.04%和0.21%、铅锌损失率为1.82%和2.56%,精矿含铅锌1.37%和5.82%,铅锌回收率分别为98.08%和97.44%.试验表明,光电智能抛废技术对盘龙铅锌矿低品位铅锌矿石分选抛废效果较好,可降低入磨矿石量,提高入选矿石品位,降低磨浮能耗,同时减少尾矿产率,缓解尾矿库库容压力,具有较好的技术、经济和环保效果,为实现"无尾矿山"创造了有利条件.     

浮选—磁选—重选联合工艺分选某风化型黑白钨细泥研究

为解决某选矿厂钨矿细泥对浮选工艺的影响,针对原矿洗矿后的微细粒风化细泥研发出白钨矿浮选—黒钨矿磁选粗选—摇床精选工艺,即利用高速剪切搅拌桶+旋流微泡浮选柱的设备组合浮选回收白钨矿,浮选尾矿经高梯度磁选机预选、摇床精选工艺产出黑钨矿精矿,产出的白钨矿粗精矿进入选矿厂原加温精选作业。试验结果表明:当样品WO₃品位0.96%时,可获得WO₃品位5.04%、WO₃回收率71.80%的白钨粗矿精矿和WO₃品位52.41%、WO₃回收率20.86%的合格黑钨精矿,WO₃综合回收率92.66%。      

江西某低品位银锑钨矿的浮选工艺

江西某含银锑钨矿矿体(AgⅠ/AgⅡ号矿体)资源量总计为含钨和银38.0430万t,含锑4.1276万t。研究钨矿伴生银、锑的赋存状态和工艺矿物学特征,进行粗选和精选条件试验。原矿中WO3品位0.87%,银品位17.24 g/t,锑品位0.052%,闭路全浮选流程可获得最终钨精矿WO3品位71.78%,回收率90.19%,硫精矿产率1.87%,银品位720.90 g/t,锑品位1.52%,对原矿银回收率78.20%,锑回收率54.66%,可在冶炼过程中回收部分有用元素。     

某重选钨锡混合精矿精选分离试验研究

某钨锡多金属矿原矿锡品位低于0.1%,因原矿锡品位低、可浮性差,采用摇床回收钨精选尾矿中的锡矿物,获得重选钨锡混合精矿.该重选钨锡混合精矿品位WO341.09%、Sn7.50%,WO3、Sn金属主要分布在0.010~0.045mm粒级.对该混合精矿进行试验方案比较后,本研究采用自主研发的脂肪酸类捕收剂TA-3药剂以及“白钨浮选-湿式磁选”工艺,获得了白钨精矿品位WO351.39%,WO3回收率44.43%;黑钨精矿品位WO345.09%,WO3回收率47.71%;钨锡混合精矿品位WO315.41%、Sn23.05%,WO3回收率7.86%、Sn回收率64.48%,达到了获得较高Sn品位精矿的目的,为后续分离和利用创造了有利条件.     

广东某白钨矿选矿的试验研究

广东某钨矿的主要钨矿物为白钨矿,采用常温粗选—加温精选的浮选工艺回收钨矿物。当原矿品位WO3为0.593%时,以碳酸钠为调整剂,水玻璃为抑制剂,ZL为捕收剂,浮选闭路试验可获得品位WO365.97%、回收率81.98%的白钨精矿。     

镜铁山V矿体铁矿石智能与强磁干式联合预选试验研究

酒钢镜铁山V矿体铁矿石采出TFe品位23%左右,多年来受选矿工艺技术水平及经济条件制约,一直未得到合理利用。现场采用单一强磁预选工艺,入选矿石TFe品位得到较为明显的提高,但尾矿TFe品位偏高,铁损失较大。为进一步提高预选效果,对该矿进行智能预选与强磁预选联合抛废试验研究。结果表明：①对于TFe品位为23.92%、粒度范围为15~45 mm粒级样,适宜的抛废率为16.31%,此时TFe品位为26.53%、回收率92.83%。抛废率为13.20%和20.39%的稳定试验结果与条件试验结果基本一致,表明智能预选试验数据可靠。②A1粒级样（30~45 mm）粗选适宜的筒体表面线速度为0.70 m/s,此时精矿TFe品位为29.03%、回收率70.91%;A2粒级样（15~30 mm）粗选适宜的筒体表面线速度为0.85 m/s,此时精矿TFe品位为30.03%、回收率78.09%。③粒度为30~45 mm的智能预选精矿通过强磁干式预选,可抛除作业产率为15.04%、TFe作业回收率为8.29%的尾矿,精矿TFe品位提升了2.04个百分点;粒度为15~30 mm的智能预选精矿通过强磁干式预选,可抛除作业产率为10.97%、TFe作业回收率为5.79%的尾矿,精矿TFe品位提升了1.54个百分点。粒度为30~45 mm的智能预选精矿的强磁干式预选效果更好。④采用智能预选—强磁干式预选（1粗1扫）工艺进行联合抛废处理15~45 mm粒级矿样,可抛除总产率为24.12%、TFe回收率为11.95%的尾矿,精矿TFe品位提升了3.85个百分点,预选效果较好。     

江西某钨矿钨细泥选矿新工艺应用研究

江西某大型钨矿,日产细泥400~500 t,含WO30.13%~0.5%,-0.074mm含量大于90%,-0.02mm含量达32.3%。采用重选预富集-浮选-重选选矿新工艺选别该细泥,小型试验指标为:总钨精矿品位WO345.26%,回收率62.33%,其中白钨精矿品位WO355.38%,回收率29.82%,黑钨精矿品位WO338.76%,回收率32.51%。工业试验指标为:总钨精矿品位WO351.148%,回收率62.52%,其中白钨精矿品位WO365.43%,回收率31.40%,黑钨精矿品位WO341.90%,回收率31.12%。     

行洛坑钨矿配合物捕收剂黑白钨混合浮选新工艺生产实践#br#

宁化行洛坑钨矿黑白钨矿与含钙脉石矿物和硅酸盐矿物紧密共生,而传统的“GY法”浮选工艺中脂肪酸的使用严重制约了钨精矿品位的提高。研究了苯甲羟肟酸铅（Pb-BHA）金属-有机配合物捕收剂在行洛坑钨矿的应用,并依据矿石性质设计开发出“GY法粗选-离心机预精选-配合物法精选”的新工艺流程。新工艺在粗选段使用“GY法”浮选流程,确保钨粗选取得较高的回收率;而后粗精矿进入离心机初步富集钨精矿,将微细粒的含钙脉石矿物脱除;最后离心机精矿进入配合物浮选工艺流程中,采用基于配合物捕收剂的黑白钨常温混合浮选工艺进一步提升精矿品位,获得高品位钨精矿。实验室小型试验结果表明,配合物捕收剂对黑白钨矿具有极强的选择性,经过2粗2扫的闭路浮选流程,可以获得WO₃品位为40.22%的钨精矿、回收率为98.43%,且精矿中萤石和方解石等含钙脉石矿物含量极低。工业试验结果表明,新工艺可以在原矿WO₃品位为0.16%的情况下,获得最终WO₃品位为40.72%、综合回收率达到80%以上的钨精矿,取得良好的工业生产指标。宁化行洛坑钨矿配合物捕收剂浮选新工艺生产实践为钨资源的高效、清洁、综合利用提供了技术支撑。     

贫锡矿石预选抛废工艺及设备工业试验研究

大厂锡矿资源丰富,但富矿已近枯竭,将要大规模开采的是以92号矿体为主的贫矿体。92号矿体与富矿相比,矿石性质差异很大。为提高选厂的入选品位,需要对92号矿体粗颗粒(+3～-20mm)贫锡矿石进行预选抛废工艺、设备和工业试验研究。工业试验结果表明:采用BATAC跳汰机预选抛废,作业抛废率34 18%,锡、铅、锌作业回收率分别为92 46%、84 45%、85 77%;对原矿抛废率27 4%,锡、铅、锌回收率分别为95 01%、91 83%、91 87%;跳汰机处理能力达到311t/h。采用BAT AC跳汰机处理贫锡矿石预选抛废是可行的。     

江西香炉山钨矿铋的赋存状态与综合回收技术研究

江西修水香炉山钨矿含三氧化钨0.60%、铜0.08%,目前主要的选矿产品是白钨精矿和铜精矿。由于原矿含铋0.035%~0.045%,为了提高资源综合利用率,开展了原矿铋赋存状态及综合回收试验研究。现已查明香炉山钨矿中的铋主要以自然铋状态存在,粒度范围为30~50μm。选矿试验对含铋0.036%的原矿,在不改变现有主流程的情况下,采用铜铋等浮—铜与铋硫分离—铋硫分离工艺,获得铋精矿含铋24.86%,回收率37.50%,说明香炉山钨矿中的自然铋可以得到一定程度的回收。本研究结果为矿山铋的综合回收决策提供了技术支撑。     

新田岭钨矿X射线预选抛废研究

针对新田岭钨矿-60+10 mm粒级钨矿石,采用X射线分选技术预选抛废,研究了X射线预选产品矿石性质,并对预抛精矿产品进行了现场工艺条件下适应性试验研究,结果表明,预选抛废可提高浮选粗精矿品位。对选厂破碎系统工艺和产能进行了考查,在X射线预选针对中碎-60+10 mm粒级产品(产率78%)的作业抛废率达30%条件下,通过提高破碎作业处理量至1 305 t/d、中碎系统运转率由原来的29.36%提高至38.33%,可满足磨浮能力1 000 t/d要求。     

秘鲁某金铜铁多金属矿浅部矿预选富集试验

对秘鲁某金铜铁多金属矿含Cu 0.080%、Au 0.04 g/t、S 1.28%、Fe 19.83%的浅部低品位矿石进行了选矿预选富集试验研究。由于该矿前期开采处理的浅部矿主金属铁及铜、金等伴生有价金属品位较低,采用原设计的浮选—磁选工艺处理,存在原矿入磨量大、磨选成本高、分选难度大等问题。根据矿石的工艺矿物学研究特性,提出采用-25 mm原矿干抛—干抛精矿高压辊磨细碎—高压辊磨细碎产品湿抛—预抛尾矿分级回收铜铁的工艺进行选矿预选富集。选矿预选富集全流程试验最终获得铜品位0.10%、铁品位30.13%、铜回收率73.13%、铁回收率89.83%的总预选精矿,总预选抛尾率为40.19%。项目成果为提高选厂后续磨浮作业的入选品位,降低入磨矿量和磨选成本,综合回收矿石中铁铜等伴生有价金属创造了良好的前提条件。     

某低品位铁矿选矿厂破碎预选流程考查研究

Summary-摘要: 为查明某铁矿选厂破碎预选系统运行的情况,为选厂未来可能的工艺参数优化提供依据,对现场流程产物进行了粒度、品位、筛分效率等参数的分析。流程考查结果表明:破碎预选系统各破碎、筛分设备工况正常,破碎设备的排矿粒度符合设计要求;原矿经过破碎预选,矿石品位由27.62%提高到31.18%、回收率为95.67%、抛废率为15.25%、抛废品位为7.84%,预选效果明显     

某含低品位银锑钨矿的小型选别实验研究*

某含银锑钨矿矿体（AgⅠ/AgⅡ号矿体）资源量总计为:含WO3、Ag 矿石量为380430吨,锑41276吨左右,是很大的潜在财富。本文阐明了某钨矿伴生银、锑的赋存状态和工艺矿物学,并在实验室进行了粗选条件试验和精选条件试验。在原矿中WO3品位0.87%,Ag品位17.24g/t,Sb品位0.052%基础上,通过闭路全浮选流程可获得最终钨精矿WO3品位71.78%,回收率90.19%,硫精矿产率1.87%,含银品位720.90g/t,锑品位1.52%,对原矿银回收率78.20%,锑回收率54.66%,可在冶炼过程中回收部分有用元素。