浙江某铅锌矿应用XNDT-104射线智能分选机抛废分选试验

黎多庆 秦昌静

(1.北京霍里思特科技有限公司；2.浙江省遂昌金矿有限公司)

浙江某铅锌矿位于秀山丽水的遂昌线境内，是一家集采选冶为一体、具有悠久历史的花园式现代矿山企业。该矿山选矿厂现有一套完整的铅锌矿浮选生产线，破碎设计能力600 t/d，破碎采用二段一闭路流程；磨浮系统实际处理能力330 t/d，磨浮系统已饱和。随着矿山开采的深入，原矿铅+锌品位从6%降到2%，2020年铅锌矿石铅品位约0.4%，锌品位约1.4%。由于原矿铅锌品位的不断下降，选矿生产成本越来越高，盈利空间严重缩水，如果采用传统的选矿工艺,全部矿石进入生产流程，吨精矿选矿成本很高，故对该矿石开展了预先抛废分选研究，以提高入磨矿石品位及企业经济效益，延长矿山服务年限[1-2]。

1 国内智能分选机现状

目前，国内抛废智能分选机使用比较广泛的有图像智能分选机和X射线智能分选机。图像智能分选机是利用紫外线、可见光、红外线等和物体接触产生吸收、反射和透射等现象，采用图像识别原理对原矿石区分后再利用压缩空气、水或机械臂等手段进行分选的设备。分选机的构造包含给料系统、气动系统、图像处理系统、控制系统、供电系统。其分选主要工序为：矿石通过振动给料均匀快速的从相机拍摄区域的上方自由落下，高速相机对所有经过拍摄区的矿石进行拍照，然后通过图像处理系统区分出矿石与废石，当矿石下落经过喷吹区域时，图像处理系统区分的废石被高压气流击中进入废石仓，从而实现矿石的分选[3]。

X射线智能分选机又称激发光分选机，是利用矿物受到X射线照射后产生的不同物理效应来分选矿石。其设备主要包括给料系统、识别系统、分选系统。其分选主要工序为：矿石通过振动给料在高速皮带上均匀摊开不重叠，高速皮带运送矿石经过射线识别区域，由位于上部的射线源和下部的探测器扫描探测需分选的矿石，采集矿石的特征信息传输给工控机，控制喷吹系统干扰矿石的飞行轨迹进而实现矿废分离。由于X射线智能分选机采用X射线直接穿透矿岩，不受矿岩表面泥灰的影响。另外，每种元素对X射线透视的吸收率不同，因此X射线智能分选的辨别性更高，辨别时间更短，工作效率也更高；特别是随着矿山开采不断深入，富矿石资源开采殆尽，矿山企业多数在回采贫矿石，而贫矿石通过矿石表面很难区分，色差比较接近，采用图像分选机进行分选就比较难，分选精度低。这种情况下，X射线智能分选机的优势就更显著了[4]。

2 矿石性质

2.1 矿石化学组成

矿石化学组成成分分析结果见表1。

表1 矿石化学成分分析结果 %

矿石中的主要金属矿物为闪锌矿、黄铁矿、方铅矿，少量磁黄铁矿和微量的黄铜矿等，其中闪锌矿占15%～16%、黄铁矿占7%～8%、方铅矿占2%，少量的磁黄铁矿和微量的黄铜矿；矿石中矿物结晶顺序依次为黄铁矿、闪锌矿、方铅矿、黄铁矿。

闪锌矿常呈他形粒状集合体，粒径大小不一，大者1.0 cm以上，小的仅为几微米，常与黄铁矿、方铅矿共生，以浸染状、细脉状为主。闪锌矿分为二期：成矿前的闪锌矿呈他形—半自形，以浸染状为主，粒径为几微米；成矿期的闪锌矿分为二个阶段：第一阶段主要和方铅矿共生，呈浸染状、团状或细脉状，呈铁黑色，含有一定量的锰，粒径为50 μm；第二阶段主要和方铅矿、少量黄铁矿共生，呈团状或细脉状，呈棕红色，不含锰，粒径为50 μm以上。

方铅矿常以半自形—他形立方体晶形为主，以粒状集合体呈细脉状、条带状、团状分布于矿石中，常交代黄铁矿、闪锌矿，与黄铁矿、闪锌矿呈不规则嵌布，界面呈破布状、岛屿状、碎片状。

2.2 矿石构造

矿石构造主要有致密块状构造、脉状网脉构造、浸染状构造、角砾状构造。致密状构造：金属矿物黄铁矿、方铅矿、闪锌矿呈致密状集合分布，空间上无定向排列。脉状网脉构造：金属矿物黄铁矿、方铅矿、闪锌矿呈网脉状、细脉状，宽几厘米至几毫米，充填在角砾的裂隙之间。浸染状构造：金属矿物黄铁矿、方铅矿、闪锌矿呈细粒分散状、零星状分布于矿石中。角砾状构造：金属矿物黄铁矿、方铅矿、闪锌矿呈细脉状、团状充填交代在角砾与角砾之间。

2.3 矿物的嵌布特征

金属矿物的嵌布特征较为复杂。方铅矿、闪锌矿、黄铁矿粒度变化范围较大，可从几微米至10 μm，甚至1 mm以上，粗细浸染不均并相互嵌生，因此选矿工艺需要较细的磨矿细度，以实现较高的单体解离度。闪锌矿、方铅矿的粒度一般在50～300 μm，但部分矿石中含有少量的方铅矿、闪锌矿呈几微米至20 μm细小颗粒星点状浸染在脉管岩石中，这种嵌布特征将使通过提高磨矿细度实现更高的解离度受到限制，并导致锌精矿中含有一定量的铅、铁，并影响铅精矿中铅的回收率。

3 抛废分选试验

3.1 试验目标

试验主要验证X104智能分选机对该铅锌矿的分选效果，经X104智能分选机分选后，期望尾矿中铅+锌的品位控制在0.3%以下、回收率大于94%，降低选矿成本，从而提高矿山资源的开发利用效率。

3.2 试验原料

试验矿样为遂昌金矿正常生产中细碎筛上矿料，取矿样1.5 t，考虑到分选机的适用性，筛出-10 mm粉料，取粒度10～60 mm矿料，铅+锌品位约1.4%。

3.3 试验设备

X104智能分选机工作主皮带宽度1.6 m，带速3～4 m/s，可选块矿粒度8～100 mm，处理能力 40～200 t/h。X104 智能分选机(见图 1)使用射线源发出的X射线对原矿进行扫描，由高性能探测器采集数据，通过智能算法识别矿石品位，并用气排枪喷吹方式(上喷或下喷)把原矿分选为高品位矿石和低品位废石，实现预先抛废或废石提精。

图1 X104 智能分选机工作原理示意

3.4 试验方法

试验采用单次抛废的方法，根据原矿地质特性、矿石品位、嵌布特征等，与公司大数据库数据进行比对，设置试验参数，试验前先对入选原矿块矿进行预先扫描识别，分析后设定抛废率数据进行分选，将选别的精矿和尾矿称重、取样、制样、化验，最后分析试验数据进行总结。

3.4.1 试验数据分析

该试验分3个批次进行抛废试验，先预设抛废率分别为 30%、40%、50%，粒度10～60 mm，分选之后，对选别的精矿和尾矿称重，进行计算，纠正数据，以确定最佳的抛废率。试验结果见表2，图2～图4。

表2 3个批次试验数据 %

由图2～图4可见，随着抛废率的提高，精矿、尾矿中的铅、锌品位基本呈上升趋势，回收率降低，整体符合选别规律。当抛废率为27.42%时，精矿中的铅+锌品位为1.68%，尾矿中的铅+锌品位低至0.27%，符合预期目标，此时的铅、锌精矿回收率分别为94.59%、94.20%，整体选别效果较好。当抛废率为40%时，精矿中的铅+锌品位为1.56%，尾矿中的铅+锌品位为0.28%，此时铅、锌回收率分别为 89.69%、89.23%，整体选别效果较好。当抛废率为54.21%时，精矿中的铅+锌品位为1.78%，尾矿中的铅+锌品位为0.34%，此时铅、锌回收率分别为 85.17%、80.75%。

图2 铅品位与抛废率对应曲线

图3 锌品位与抛废率对应曲线

图4 铅、锌回收率与抛废率对应曲线

遂昌某铅锌矿抛废率选择27.42%～30%比较合适，其铅+锌尾矿品位可控制在0.3%以内，铅+锌精矿回收率可达90%以上。

3.4.2 粒度分析及产能估算

单次抛废分选粒度统计结果见表3。

表3 单次抛废分选粒度统计

由表3可知，分选试验矿样粒度主要分布在10～50 mm ，颗粒偏小，20～40 mm粒级居多。

4 结 论

(1)浙江某低品位铅锌矿使用X104智能分选机对其进行抛废试验，当抛废率为27.42%时，铅锌精矿品位为1.68%，尾矿中的铅+锌品位为0.27%，低于生产中尾矿铅+锌品位0.3%水平，铅、锌精矿回收率分别为94.59%、94.2%，达到了预期目的，该指标可为今后的工业试验推荐参数指标。

(2)X104智能分选机能有效识别有用矿石和废石，其分选精度高，节能环保、维修方便；能有效富集目的矿物，达到提高入选矿石品位的目的，可有效提高低品位铅锌矿的资源利用率及企业经济效益。