有色金属矿人工智能分选与常规选矿

国内有色金属分布南方多于北方,主要分布在长江流域。矿床在空间排布上多呈块、带成矿分区。有色金属是岩浆冷却过程中形成,有重力、置换、重结晶、凝华等多种方式。大多产生在断裂破碎带中、岩浆岩内或接触内外带中、褶皱核部,成矿方面岩浆岩是有色金属成矿的重要因素。

有色金属选矿是根据不同矿石的物理、化学性质差异,原矿经过破碎、磨矿后,采用选矿工艺,将矿物与脉石分离,除去或降低有害杂质,在经过冶炼产出金属产品,国内选矿工艺主要有重选、磁选、浮选、电选四类,如重选铜、铅、锌等;磁选硫化矿石;浮选金、银、铜、铅、锌、钼等;电选白钨和锡石的分离、钽铌矿的精选。

有色金属矿石多是多种金属共生,矿石中有色金属品位一般都较低,只有达到一定的储量以及最低的工业开采品位,才能具有开采选矿的价值。一般冶炼一吨有色金属,往往需要开采成百吨以至万吨以上的矿石。选矿工艺上绝大多数原矿都是未经过预抛废尾矿直接破碎-磨矿,导致矿石处理量大、产能有限、重磁浮电选工艺耗能高、成本高、尾矿处理量大、环境影响大,降低了矿山的经济效益。而人工智能分选可以利用矿石表面特征差异、成像差异,直接预抛废尾矿,富集磨矿矿石品位,降低磨矿、选矿电、药剂等成本,在矿山选矿上降能耗、提生产、增效益以及建设智慧、绿色矿山等方面,人工智能分选对工矿企业富集、预抛废上具有广泛的应用空间和价值。

有色金属常规选矿工艺及流程

有色金属绝大多数选矿采用浮选法方式,少部分是磁选法和重选法,部分化学法或电选法。现有选矿工艺都是利用矿物的物理或化学特征差异进行解离,从而达到选出合格精矿的目的。

浮选法,原矿经过破碎-磨矿,充分解离矿物,在依靠药剂的作用,使有用的矿物附着在气泡上,无用的矿物留在矿浆中,达到分选的目的。采用“一粗二扫三精选”的常规流程进行浮选分离。如黄铜矿、方铅矿、锂辉石等。

磁选法,利用矿物的磁性原理,依靠磁场将强磁性、中磁性和弱磁性的矿物区分开。如黄铜矿、黑钨矿等采用磁性分离矿物和脉石。

重选法,有些有色金属密度大,矿物和脉石比重差异大,比重不同的矿物颗粒在相同介质中运动时,受到重力、介质阻力等作用松散开,从而达到分选矿物的目的。如钨锰铁矿、锆英石、锡石等。

电选法,主要就是利用矿物和脉石的导电性不同,通过高压电场,将矿物分选出来。如白钨和锡石的分离、钽铌矿与石榴石分离等。

化学法,矿物和组成部分有化学差异,经过酸、氨等浸出剂将固体金属矿物溶解为液体,如孔雀石中铜矿石,利用稀硫酸浸泡,得到硫酸铜溶液,在通过铁离子置换铜离子,就可得的富集后的铜。

总而言之,大部分有色金属在自然界中整体品位低,只有经过破碎-磨矿-浮磁重电化学方式,才能富集出矿物。但采用以上工艺导致的尾矿浪费大量的电、药剂等,造成选出成本居高。

人工智能及X光智能分选系统

分选机构成

智能分选机主要由供料系统、光电系统、控制系统、分选系统组成,其中供料系统将待分选物料通过振动和导向自动形成连续的线状排列,以恒定的速度进入光电系统探测区;光电系统是色选机的关键部分,通过高精度相机拍照或X射线投射成像,根据不同物体的外部特征或投射成像差异,从而识别属好坏料,之后光信号通过传感器转化成电信号传达给控制系统;控制系统负责将光电系统传达过来的电信号进行识别和分析,然后对分选系统下达操作指令;分选系统在接收到控制系统指令之后,喷阀会将瑕疵品吹入次品槽中,从而达到分选目的。

分选机的工作原理

破碎后的矿石经过顶部的料斗进入机器,通过振动器装置的振动,匀的洒落在输送带上,在输送带高速运行下进入分选室内的观察区,并从传感器和背景板间穿过。在光源的作用下,根据光的强弱及颜色变化或X射线成像情况,使系统产生输出信号驱动电磁阀工作吹出异色颗粒吹至接料斗的废料腔内,而好的被选物料继续下落至接料斗成品腔内,从而达到选别的目的。

适用范围

人工智能分选机和X光智能分选机现已覆盖滑石、萤石、硅灰石、钾长石、重晶石、石英石、方解石、碳酸钙、菱镁石、锂辉石、磷矿、金矿、鹅卵石、石英砂、煤矸石、钒矿等近百种金属非金属矿。



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