金平贫镍矿选矿试验研究.pdf

2 0 0 9 年第2 期有色金属 选矿部分 1 1 金平贫镍矿选矿试验研究 师伟红，刘守信 西北矿冶研究院，甘肃白银7 3 0 9 0 0 摘要以金平贫镍矿石为研究对象．在T 艺矿物学研究基础上，通过全面的选矿丁艺条件试验，提出适合该矿 石特点的工艺流程，该工艺条件具有易于工业实施的特点。经闭路试验验证可以获得较为理想的浮选指标，镍精矿品位 3 ．0 3 ％，回收率7 1 ．9 4 ％。 关键词镍矿石；工艺流程；浮选 中图分类号T D 9 5 4文献标识码A文章编号1 6 7 1 9 4 9 2 2 0 0 9 0 2 - 0 0 1 l 0 3 金平县十里村亚拉寨镍矿石属贫镍矿石，原矿 含镍0 ．3 5 ％，含铜0 ．1 ％。该矿以铜、镍为主，伴生 少量的银、钴、锡及铅。矿石由3 0 余种矿物组成， 主要金属矿物有磁黄铁矿、磁铁矿、镍黄铁矿、黄 铜矿等1 4 种；脉石矿物有绿泥石、阳起石、透闪石、 蛇纹石、滑石、云母、石英、方解石、白云石等。 各种矿物的嵌布粒度粗细不均，分布粒级宽，矿物间 共生关系复杂，属难处理低品位铜镍硫化矿石。 l 矿石性质 该矿石中镍主要呈硫化镍形式存在，占镍金属 表1 T a b l e1 率的8 8 ．5 7 ％。矿石中主要的含镍矿物镍黄铁矿结晶 粒度粗细不均匀，粗粒粒径达到0 ．3 5 m m 左右，普 遍粒径在0 ．0 0 4 ～0 ．1l m m ，还有呈显微细粒、超显 微细粒嵌布于绿泥石、阳起石、透闪石中；矿物间 共生关系复杂，镍黄铁矿不仅与磁黄铁矿形成较 为紧密的共生嵌布关系，而且与绿泥石、阳起石、 透闪石等脉石矿物共生关系也较为复杂。从原矿 物质组成可知，此矿石属难处理低品位铜镍硫化 矿石。 原矿矿物组成及含量分析、原矿多元素分析结 果、镍物相分析结果分别见表l 、表2 、表3 。 原矿矿物组成及含量分析结果 T h ea n a l y s i so fm i n e r a lc o m p o n e n ta n dc o n t e n to fF u n o f - m i n eo r e ％ 僦称嚣豁铲警嚣擎瓣学毒砂铲铲锡石学警溉‘警蒜訾萤石警瓢蒜嚣焉’ 表3镍物相分析结果 T a b l e3 T h ea n a l y s i sr e s u l to fn i c k e lp h a s e％ 相态硫化镍含镍硫酸镍含镍硅酸镍含镍其他镍含镍全镍 分布率 8 8 ．5 71 ．1 48 ．0 02 ．2 91 0 0 ．0 0 牦馨品羿i2 师0 0 伟8 红- 11 - 1 3 1 9 8 1 - ．女，陕西西安人，工程师。作者简介师伟红 ．女，陕西西安人，工程师。 2 选矿试验 在工艺矿物学研究及选矿厂现场生产的基础 上，我们进行了大量的试验工作，主要包括入选细 度试验、药剂用量试验、捕收剂选用试验、脱泥试 万方数据 1 2 有色金属 选矿部分2 0 0 9 年第2 期 验、药剂作用时间试验等。通过试验确定了磨矿细 度为7 5 ％一7 4 1 x m ，开路试验流程见图1 ，试验结果 见表4 。 原矿 瓦碳酸钠1 5 0 0 趴 精选Ⅲ 精选Ⅱ l 水玻璃3 0 0 9 , ／t l c M c2 0 0 9 ／t I 丁基黄药1 5 0 9 ／t 粗选I I K 丁基黄药l O O g h L 、粗选1 1 冰松醇油3 0 驴 ] ＼一C 丁M ⋯C 5 0 9 ／鳓t 犍堡 l扫选 | 松醇油 3 0 9 ／t 精矿 中矿1 中矿2 中矿3 中矿4 尾矿 图1 开路试验流程 F i g ．1 T e s tf l o w s h e e to fo p e n - c i r c u i t 表4开路试验结果 T a b l e4 T e s tr e s u l to fo p e n - c i r c u i t％ 开路试验结果表明，采用组合抑制剂抑制钙、 镁类脉石，经过两次粗选、三次精选获得的镍精矿 品位为3 ．1 5 ％，回收率为7 1 ．4 9 ％。 选别工艺中采用水玻璃、C M C 、碳酸钠的联合 作用，抑制易浮的脉石矿物，在流程中控制矿泥的 走向，减少矿泥的影响，以达到减少镍在矿泥中的 流失。水玻璃在选别中能较好地抑制石英、硅酸盐 等脉石矿物，同时也是较好的矿泥分散剂；C M C 是辉石、角闪石、高岭土、蛇纹石、绿泥石、石英 等泥质脉石的高效有机抑制剂，也是矿泥絮凝剂； 碳酸钠用于调节矿浆p H 值，同时也可起分散矿泥 的作用。三种药剂共同作用，在抑制脉石矿物的同 时，对矿泥也起到很好的分散效果，有利于改善选 别产品质量。 为了进一步验证该试验的可行性，在开路试验 的基础上进行了闭路试验，试验流程见图2 ，试验 结果见表5 。 原矿 图2 闭路试验流程 F i g ．2 T e s tf l o w s h e e to fc l o s e d c i r c u i t 表5 T a b l e5 闭路试验结果 T e s tr e s u ho fc l o s e d c i r c u i t ％ 从表5 可知，原矿经过两次粗选、一次扫选、 三次精选，所得镍精矿品位为3 ．0 3 ％，回收率为 7 8 ．6 7 ％。该工艺不仅能够使镍的指标达到镍精矿要 求，且铜的损失率也较低。 3 结论 1 金平县十里村亚拉寨贫镍矿石由3 0 余种 矿物组成，共生关系复杂，嵌布粒度粗细不均，是 极难选矿石。在大量试验的基础上所确定的选别工 艺，闭路试验获得镍精矿品位为3 ．0 3 ％，回收率为 7 8 ．6 7 ％。 2 该矿石的主要含镍矿物镍黄铁矿普遍粒径 在0 ．0 0 4 。0 ．1l m m ，浮选前脱泥会使一部分细粒级的 镍黄铁矿损失，不利于提高镍回收率。探索性试验 中的脱泥与不脱泥对比试验也说明了这一点。因 此，该工艺没有进行脱泥，而是采用碳酸钠、水玻 璃、C M C 的联合作用，抑制易浮的脉石矿物，在 万方数据 2 0 0 9 年第2 期 师伟红等金平贫镍矿选矿试验研究 1 3 流程中控制矿泥走向，减小矿泥影响，以达到减少 镍在矿泥中的流失。 3 绿泥石、阳起石、蛇纹石等脉石矿物易在 硫化矿表面形成矿泥罩盖，影响其回收；另一方 面，它们易在硫化矿表面吸附随其一起浮出，影响 精矿质量。因此，抑制剂的选择尤为重要。 4 矿浆p H 值、搅拌时间、充气量对镍精矿 的质量影响较大。 参考文献 [ 1 ] 方启学。卢寿慈．硫化镍铜多金属共生贫矿石的浮选[ J j ． 有色矿冶。1 9 9 5 3 l l 一1 5 ． [ 2 ] 陈家模．多金属硫化矿浮选分离[ M ] ．贵阳贵州科技出版 社，2 0 0 1 ．1 9 2 0 ． [ 3 ] 胡秀梅，戈保梁．金平镍矿l 号岩体镍矿石浮选矿泥处理 方式的探讨[ J ] ．有色金属选矿部分，2 0 0 6 3 3 1 3 3 ． E X P E R I M E N T A LS T U D Yo NT H EP o o RN I C K E Lo R EI NJ I N P I N G S I t iW e i h o n g ，L 1 - US h o u x i n N o r t h w e s tR e s e a r c hI n s t i t u t eo fM i n i n ga n dM e t a l l u r g y ，B a i y i nG a n s u7 3 0 9 0 0 A B S T R A C ’I ’ B a s eO i l s t u d y i n go fm i n e r a l o g i c a lr e s e a r c ht e c h n o l o g y ，t h es u i t a b l em i n e r a lp r o c e s s i n gf l o w s h e e t o ft h e p o o rn i c k e lo r ei nJ i n p i n gh a sb e e nd e f i n e d ，t h i sp r o c e s s i s e a s yt oi n d u s t r i a li m p l e m e n t a t i o n ．T h ec l o s e d c i r c u i tt e s tv e r i f i c a t i o nc a nb eab e t t e rf l o t a t i o ni n d i c a t o r t h en i c k e lc o n c e n t r a t eg r a t er e a c h e d3 ．0 3 ％，a n d t h er e c o v e r y71 ．9 4 ％． K e yw o r d s p o o rn i c k e lo r e ；f l o w s h e e t ；f l o t m i o n 上接第2 8 页 T H ER E S E A R C Ho NM I N E R A LP R o C E S S D q GT E C H N o L o G Yo F 岫I AI R o NO R E Z H E N GG u i b i n 9 1 ，W A N GL i j u n e ,Z I A2 、『Y i l a n l ，Z H A ⅣGY u n h a i l ， L I US h u i h o n 9 1 LB e i j i n gG e n e r a lR e s e a r c hI n s t i t u t eo fM i n i n ga n dM e t a l l u r g y ．B e y i n g10 0 0 4 4 ，C h i n a ； 2 ．S i n o s t e e lE q u i p m e r i ta n dE n g i n e e r i n gL i m i t e dC o m p a n y , B e i j i n g10 0 0 8 0 , C h i n a A B S T R A C T M i n e r a l p r o c e s s i n gt e c h n o l o g i e s h a v eb e e ns t u d i e df o rai r o no r ei nI n d i a , t h ei r o nc o n c e n t r a t ei s o b t a i n e dw i t hg r a d eo f6 4 ．2 3 ％a n dr e c o v e r yo f7 4 ．8 9 ％b yf l o w s h e e to fs t a g eg r i n d i n g c o a r s ef r a c t i o na n d f i n ef r a c t i o nm a g n e t i cs e p a r a t i o nr e s p e c t i v e l y ，t h ei r o nc o n c e n t r a t eg r a d ei s6 4 ．5 7 ％w i t hr e c o v e r yo f7 2 ．11 ％ b vm a g n e t i cs e p a r a t i o n r e v e r s e f l o t a t i o nf l o w s h e e t ，t h ei r o nc o n c e n t r a t eg r a d ei s6 7 ．9 8 ％w i t hr e c o v e r yo f 9 5 ．18 ％b yr o a s t i n g m a g n e t i cs e p a r a t i o nf l o w s h e e t ．A tp r e s e n k t h e o p t i m a lt e c h n o l o g y i ss t a g e 鲥n d i n g - c o a r s e f r a c t i o na n df i n ef r a c t i o nm a g n e t i cs e p a r a t i o nr e s p e c t i v e l y ． K e yw o r d s i r o no r e ；s t a g e - g r i n d i n g ；m e g n e t i cs e p a r a t i o n ；r e v e r s ef l o t a t i o n ；m a g n e t i r o a s t i n g 万方数据