提高某难选铜硫矿石铜的回收率.pdf

第5 8 卷第3 期 20 06 年8 月 有色金 属 N o n f e r r o u sM e t a l s V 0 1 ．5 8 ，N o ．3 A u g u s t 20 06 提高某难选铜硫矿石铜的回收率 邱廷省，温德新，尹艳芬，聂光华 江西理工大学环境与建筑工程学院，江西赣州 3 4 10 0 0 摘 要研究某难选铜硫矿石的浮选工艺，提高铜回收率。在原矿含铜1 ．0 9 ％，含硫3 2 ％的情况下，采用磨矿细度一7 4 ／- m 占7 0 ％，以Z H - 0 1 为捕收剂，用 石灰 N a 2 S K G 组合抑制剂抑硫浮铜，经一粗二扫二精的工艺流程选别，获得铜品位1 4 ．2 ％， 回收率7 0 ．3 0 ％，金品位3 ．7 9 ／t ，回收率3 3 ．5 ％，尾矿即为硫精矿的较佳指标。铜和金回收率分别比现生产工艺提高1 0 ％和1 1 ％。 关键词选矿工程；铜硫分离；浮选；Z H ．0 1 捕收剂；组合抑制剂 中图分类号T D 9 2 3 ．7 ；T D 9 5 2 文献标识码A 文章编号1 0 0 1 0 2 1 1 2 0 0 6 0 3 0 0 9 1 0 3 随着矿产资源的不断开发利用，易采、易选矿石 不断减少，矿物加工面临着原料贫、细、杂的局面，复 杂难选铜硫矿石即是其中之一。由于黄铁矿含量高 难抑制以及氧化率高，往往含泥量大且铜矿物中次 生硫化铜较多。次生硫化铜矿物不稳定，在氧化作 用下会分解，4 C u 2 S 9 0 2 4 C u S 0 4 2 C u 2 0 ，这样 矿浆中就有大量的铜离子存在。铜离子会活化黄铁 矿，破坏选矿过程的选择性，使选矿过程更加复杂 化，也使C u S 分离更加困难，因而在选矿过程中必 须充分注意铜离子，同时也应十分注意黄铁矿的选 择性抑制才能达到满意的分选效果[ 1 ] 。针对这种 矿石的特点，对某高硫高氧化率难选铜硫矿石进行 了选矿工艺研究。采用Z H 一0 1 或Z H 一0 1 为主的组 合捕收剂和高效或组合的黄铁矿抑制剂，消除C u 2 对黄铁矿的活化，适当减少石灰的用量，获得了较佳 的选别指标E 2 _ 3J 。 1矿石性质 难选铜硫矿石主要由斑岩铜矿和含铜黄铁矿组 成，主要矿石类型为含铜硅卡岩、含铜斑岩和含铜黄 铁矿，其次为含铜角砾岩、含铜褐铁矿。矿石中主要 金属矿物有黄铁矿、黄铜矿、辉铜矿、少量方铅矿、闪 锌矿、菱铁矿。主要非金属矿物有石英、碳酸盐类矿 物、玉髓、高岭土。伴生的有用组分为金、银等。主 要金属矿物与非金属矿物呈粒状、块状、碎屑状、结 核状、浸染状、条带状、层纹状、胶状等结构产出。矿 收稿日期2 0 0 5 一0 3 1 4 基金项目江西省自然科学基金资助项目 0 3 5 0 0 3 6 作者简介邱廷省 1 9 6 2 一 ，男，福建上杭市人，教授，博士，主要从 事矿物加工和湿法冶金等方面的教学与研究。 石成分、物相组成和粒度分布如表1 ～表3 所示。 表1 矿石多元素分析 T a b l e1C h e m i c a lc o m p o s i t i o no fr u n - o f m i n eo r e 堕坌垒曼坠兰曼垡坚 Q 尘 丝∑ 含量／％1 ．0 93 2 ．0 00 ．5 0 1 ．8 93 5 ．0 29 ．3 20 ．6 02 0 ．0 1 单位为g ／t 。 表2 原矿铜物相 T a b l e2C o p p e rm i n e r a lc o m p o s i t i o no fr u n - o f - m i n eo r e 表3 原矿筛析结果 T a b l e3P a r t i c l es i z ed i s t r i b u t i o no fc o p p e rm i n e r a l s 2 试验结果及讨论 2 ．1 粗选浮铜石灰用量 根据探索性试验的结果，固定磨细度一7 4 ／- t m 占6 5 ％，捕收剂丁黄药用量8 0 9 ／t ，按图1 流程考察 了石灰用量对铜浮选的影响，结果如表4 所示。 表4 表明，试验过程中石灰消耗量很大，石灰用 量为4 k g ／t 一原矿时，p H 值只接近9 ，用量为1 0 k g ／t 一 原矿时，p H 值也只有1 2 左右，并且石灰加在球磨机 万方数据 9 2有色金属 第5 8 卷 KX 图1 铜粗选工艺流程 F i g ．1 F l o w s h e e to fc o p p e rr o u g h i n gf l o t a t i o n 表4 粗选石灰用量试验结果 T a b l e4R e s u l t so fl i m ed o s a g e 中才能起作用，直接加在浮选机，搅拌时间需很长。 石灰少一些虽然铜回收率稍高，但富集比太低，石灰 增加后，虽然铜品位有所提高，但回收率又会下降。 石灰用量6 ～8 k g ／t 一原矿时较合适。 2 ．2 粗选浮铜调整剂和抑制剂的种类及用量 2 ．2 ．1 硫化钠。从矿石性质研究可以发现，该矿氧 化率较高，所以探讨了硫化钠对铜回收及粗精矿品 位的影响。固定石灰用量8 k g ／t 。其余试验条件及 流程同前，试验结果如表5 所示。从试验结果看， N a 2 S 的加入，改善了选择性，使铜粗精矿品位提高。 2 ．2 ．2 调整剂K G 。在前面试验条件的基础上考察 了有机抑制剂K G 及用量对铜粗选的影响，试验结果 见表6 。表6 结果表明，调整剂K G 改善了药剂对铜 的选择性，有利于提高粗铜精矿品位，可改善后续浮 选作业的选别指标，用量以2 0 0 9 ／t ．原矿为宜。 2 ．3 捕收剂种类 在上面试验条件的基础上，加5 0 0 9 ／t 一原矿 N a 2 S 于球磨机中，探索丁黄药、丁黄药 丁胺黑药、 Z H ．0 1 为捕收剂对铜浮选的影响，结果如表7 所示。 从表7 结果可见，捕收剂以Z H ．0 1 较佳。 表5 硫化钠用量试验结果 T a b l e5R e s u l t so fN a 2 Sd o s a g e 表6K G 用量试验结果 T a b l e6R e s u l t so fK Gd o s a g e 麓翌要尹产品闱％c u 肫／％C 狮ul i l 石灰／ g 用量t - t g t ／ ‘1 翠／％ 2 ．4 磨矿细度 在各药剂条件试验的基础上，进行了磨矿细度 试验，试验流程及条件同前，结果见表8 。由表8 可 见，磨矿细度控制在一7 4 ／- m 占7 0 ％- - 7 5 ％较合适。 万方数据 第3 期 邱廷省等提高某难选铜硫矿石铜的回收率9 3 表8 磨矿细度试验结果 7 F a b l e8R e s u l t so fg r i n d i n gf i n e n e s s 2 ．5 闭路流程试验结果 在条件试验的基础上进行了综合条件闭路工艺 流程试验，试验流程及药剂制度如图2 所示。 闭路试验结果表明，在原矿含铜C u1 ．0 9 ％，含 硫3 2 ％，含金0 ．6 9 ／t 的情况下，采用磨矿细度 一7 4 t l m d i7 0 ％，以Z H ．0 1 捕收剂， 石灰 N a 2 S K G 的组合抑制剂抑硫浮铜新工艺选别后，可获得 铜品位1 4 ．2 ％，回收率7 0 ．3 0 ％，金品位3 ．7 9 ／t ，回 收率3 3 ．5 ％，尾矿即为硫精矿的较佳指标，选别效 果明显。铜和金的回收率分别比现生产工艺提高 1 0 ％和1 1 ％。 3结论 在原矿含铜C u1 ．0 9 ％，含硫3 2 ％的情况下，采 参考文献 药剂 用量g ／t - 原矿 硫精矿 图2以Z H ．0 1 为捕收剂的浮选闭路流程 F i g ．2 C l o s e d - c i r c u i tf l o w s h e e tw i t hZ H 0 1c o l l e c t o r 用磨矿细度一7 4 耻m 占7 0 ％，以Z H ．0 1 为捕收剂，用 石灰 N a 2 S K G 组合抑制剂抑硫浮铜，经一粗二 扫二精的工艺流程选别，获得铜品位1 4 ．2 ％，回收 率7 0 ．3 0 ％，金品位3 ．7 9 ／t ，回收率3 3 ．5 ％，尾矿即 为硫精矿的较佳指标，选别效果明显。铜和金的回 收率分别比现生产工艺提高1 0 ％和1 1 ％。 [ 1 ] 邱廷省．高硫含次生矿的硫化铜矿选矿工艺研究[ J ] ．有色矿山，1 9 9 9 ， 3 1 5 1 7 ． [ 2 ] 谭欣．应用新型组合药剂提高铜、硫选别指标的研究[ J ] ．矿冶，2 0 0 1 ，1 0 4 2 9 3 2 [ 3 ] 胡为柏．浮选[ M ] ．北京冶金工业出版社，1 9 8 8 2 8 7 2 9 4 ． C o p p e rR e c o v e r yI m p r o v e m e n tf o raR e f r a c t o r yC o p p e rS u l f u rO r e Q I UT i n g - s h e n g ，W E ND e - x i n ，Y I NY a h y e n ，N I EG u a n g - h u a J i a n g x iU n i v e r s i t y ∥S c i e n c ea n dT e c h n o l o g y ，G a n z h o u3 4 1 0 0 0 ，J i a n g x i ，C h i n a A b s t r a c t T h ef l o a t a t i o np r o c e s sf o rar e f r a c t o r yc o p p e rs u l f u ro r ei si n v e s t i g a t e di no r d e rf o ri m p r o v i n gt h ec o p p e rr e c o v e r y ．T h ee x c e l l e n tf l o a t i n gi n d e x e sa r ea c h i e v e dw i t hr u n o f f m i n eo r ec o n t a i n i n g1 ．0 9 ％c o p p e ra n d3 2 ％ s u l f u rb yu s i n go fZ H 一01c o l l e c t o ra n dc o m b i n e dd e p r e s s o ro fl i m e ．N a z Sa n dK G ．T h eg r a d e so fc o p p e ra n dg o l d i nt h ec o p p e rc o n c e n t r a t ea r e1 4 ．2 ％a n d3 ．7 9 ／t ，a n dt h er e c o v e r ya r e7 0 ．3 0 ％a n d3 3 ．5 ％，r e s p e c t i v e l y ，a n d t h et a i l i n g sa r et h es u l f u rc o n c e n t r a t e ．T h er e c o v e r yf o rt h ec o p p e ra n dg o l da r ei n c r e a s e db y1 0 ％a n d11 ％o n t h eb a s eo ft h es p o tp r o d u c t i o np r o c e s s ． K e y w o r d s m i n e r a lp r o c e s s i n g ；C u Ss e p a r a t i o n ；f l o t a t i o n ；Z H 一0 1c o l l e c t o r ；c o m b i n e dd e p r e s s a n t 万方数据