某锌铁多金属矿石选矿工艺研究.pdf

8 有色金属 选矿部分2 0 0 8 年第5 期 某锌铁多金属矿石选矿工艺研究 杨久流1 ，王学军2 1 ．北京矿7 台研究总院，北京1 0 0 0 4 4 ；2 ．内蒙古兴业集团股份有限公司，内蒙古赤峰0 2 4 0 2 8 摘要对某锌铁多金属矿石进行了系统的工艺参数优化试验研究。分选指标表明，新型捕收剂z c 对闪锌矿 具有较好的选择性和很强的捕收能力。在优化操作条件下，采用浮选一磁选工艺流程，闭路试验获得了较好的锌铁 分选指标锌精矿品位和回收率分别为5 9 ．1 9 ％和9 8 ．0 6 ％；银和铟富集于锌精矿中，品位分别为3 3 9 ’g ／t 和1 2 2 9 ／t ， 回收率分别为9 6 ．2 8 ％和7 1 ．3 2 ％；铁精矿品位和回收率分别为6 5 ．3 0 ％和6 6 ．6 2 ％。 关键词闪锌矿；磁铁矿；浮选；磁选；新型捕收剂z c 中图分类号T D 9 5 2 ．3 ；T D 9 5 1 ．1 文献标识码A文章编号1 6 7 1 9 4 9 2 2 0 0 8 0 5 0 0 0 8 - - 0 3 某锌铁多金属矿为矽卡岩型矿床，可回收的主 要有价金属为锌和铁，可综合回收的稀贵金属为银 和铟。经系统的岩矿鉴定、重砂鉴定、x 射线分 析、光谱分析及化学分析，发现原矿含以下金属矿 物和脉石矿物金属矿物有磁铁矿、闪锌矿、赤铁 矿、镜铁矿、褐铁矿、磁黄铁矿、黄铁矿、黄铜 矿、斑铜矿、蓝辉铜矿、孔雀石、毒砂、自然铋、 辉铋矿、辉铋铅矿、辉钼矿、方铅矿及白钨矿等。 表1 T a b l e1 脉石矿物有钙铁石榴石、方解石、云母、闪石、石 英、磷灰石、萤石、锆石、绿泥石、透辉石及透闪 石等。 1 原矿性质 1 ．1 原矿主要成分化学分析 原矿主要成分化学分析结果见表1 。 原矿主要成分化学分析结果 T h ea n a l y s i sr e s u l t so fm a j o rc h e m i c a lc o m p o s i t i o no fm n o f - m i n eo r e％ 由表1 可以看出，原矿中符合人选品位并可通 过选矿方法加以回收的主要金属为锌和铁；此外， 还应尽可能考虑综合回收稀贵金属银和铟，可通过 浮选工艺将其富集至锌精矿中。 1 ．2 矿物结构及嵌布特征 原矿中需回收的主要金属矿物为闪锌矿和磁铁 矿，其结构及嵌布特征如下 1 磁铁矿多以他形、半自形晶充填在自形 石榴石颗粒间，少量呈自形晶；可见到磁铁矿被闪 锌矿交代，有时也可见到磁铁矿被磁黄铁矿交代呈 骸晶状。磁铁矿嵌布粒度主要介于0 ．1 ～0 ．5 r a m ，少 数呈浸染状者嵌布粒度较细，在经济磨矿细度范围 内难以充分单体解离。 2 闪锌矿多以他形晶充填在自形石榴石颗 粒间隙中，明显受脉石矿物形成间隙控制，并以他 收稿日期2 0 0 8 0 5 2 0 作者简介杨久流 1 9 6 5 一 ，男，安徽东至人，研究员。 形粒状分布在磁铁矿边缘或与磁黄铁矿、黄铜矿共 生。闪锌矿嵌布粒度主要介于0 ．1 0 ．5 m m ，个别颗 粒大于l m m 。总体而言，闪锌矿嵌布粒度为中、 细粒，易于单体解离。 2 选矿工艺条件试验研究 可选性研究采用先浮后磁原则T 艺流程，即先 采用浮选工艺产出合格锌精矿，并将稀贵金属银和 铟一并富集至锌精矿中，再采用弱磁分选技术从浮 锌尾矿中获得高质量铁精矿。 2 ．1 锌粗选条件试验 锌粗选条件试验主要包括磨矿细度、硫酸铜用 量、捕收剂z C 用量及起泡剂G F 用量等条件试验。 各参数对精矿锌品位及回收率的影响见图1 a 、 b 、 c 、 d 。 万方数据 2 0 0 8 年第5 期杨久流等某锌铁多金属矿石选矿工艺研究 9 试验结果表明，新型捕收剂Z C 对闪锌矿具有 很强的捕收能力和良好的选择性，联合采用G F 作 起泡剂，可获得较好的锌分选指标。 条件试验确定的优化工艺参数与药剂制度如下 磨矿细度一7 4 1 ．L m7 5 ％、C u S 0 42 0 0 9 ／t 、Z C6 2 ．5 9 ／t 、 G F3 5 ；g ／t 。 堡 趟 Ⅱ暑 墩 磨矿细度／一7 4 p , m ％ a 磨矿细度 a T h e 甜n d i n gf i n e n e s s O5 01 0 01 5 02 0 0 活化剂用量／ g t 。 ∞活化剂硫酸铜用量 ∞T h ed o s a g eo fa c t i v a t o rC u S O , 冰 旃 娶 回 敏 瀑 谆 擎 国 歆 捕收剂用量／ g - t ’1 e 捕收剂z C 用量 c T h ed o s a g eo fc o l l e c t o rZ C 2 7 2 9 3 13 33 5 3 73 9 4 14 3 4 5 4 74 9 起泡剂用量／蟾t 。 d 起泡剂G F 用量 d T h ed o s a g eo ff r o t h e rG F 图1 磨矿细度及药剂用量对精矿锌品位和回收率 的影响 F i g ．1 T h ee f f e c t so f 鲥n d i n gf i n e n e s sa n dr e a g e n t d o s a g e so ng r a d ea n dr e c o v e r yo fZ nc o n c e n t r a t e 2 ．2 磨矿细度对铁精矿品位的影响 在确定锌粗选优化参数基础上，考察磨矿细度 对后续弱磁选铁精矿品位的影响。磨矿细度对铁精 矿品位及回收率的影响见图2 。 试验结果表明，随着磨矿细度的增加，铁精矿 品位及回收率均呈小幅增加趋势。根据厂家要求， 在能获得合格锌精矿及铁精矿前提下，应尽可能减 少磨矿费用，降低生产成本，因此，浮选一磁选工 艺磨矿细度最终确定为一7 4 1 x m7 5 ％。 图2 磨矿细度对铁精矿品位及回收率的影响 F i g ．2 T h ee f f e c t so f g r i n d i n g f i n e n e s so ng r a d e a n dr e c o v e r yo fF ec o n c e n t r a t e 2 ．3 闭路试验 闭路试验流程见图3 ，分选指标见表2 。 由表2 可以看出，闭路试验取得了较好的分选 指标。锌精矿锌品位和回收率分别高达5 9 ．1 9 ％和 9 8 ．0 6 ％；铁精矿铁品位和回收率分别为6 5 ．3 0 ％和 6 6 ．6 2 ％。 原矿 锌精矿 图3 闭路试验流程 F i g ．3 T h ef l o w s h e e to fc l o s e dc i r c u i tt e s t 万方数据 1 0 有色金属 选矿部分2 0 0 8 年第5 期 表2闭路试验分选指标 T a b l e2 T h es e p a r a t i o ni n d i c e so fc l o s e dc i r c u i tt e s t ％ 3结论 通过对某铁锌多金属矿进行的初步物质组成研 究和工艺参数优化试验研究，得到如下结论 1 闪锌矿嵌布粒度主要介于0 ．1 加．5 m m ，个 别颗粒大于1 m m ，嵌布粒度为中、细粒，易于单 体解离；磁铁矿嵌布粒度主要介于0 ．1 ～0 ．5 m m ，少 数呈浸染状者，嵌布粒度较细，在经济磨矿细度范 围内难以充分单体解离。 2 新型捕收剂Z C 对闪锌矿具有很强捕收能 力及良好选择性，联合采用G F 作起泡剂，可使闪 锌矿获得极佳富集分选指标。 3 采用先浮后磁原则工艺流程，闭路试验获 得了较好的分选指标。锌精矿锌品位和回收率分别 高达5 9 ．1 9 ％和9 8 ．0 6 ％；银和钢富集于锌精矿中， 品位分别为3 3 9 9 ／t 和1 2 2 9 ／t ，回收率分别为9 6 ．2 8 ％ 和7 1 ．3 2 ％；铁精矿铁品位和回收率分别为6 5 ．3 0 ％ 和6 6 ．6 2 ％。 T H ER E S E A R C Ho NM I N E R A LP R O C E S S I N GT E C H N O L O G Y o FC E R T A I NZ n - F eP O L Y M E T A L L I Co R E S Y A N GJ i u l i u l ，W A N GX u e j u n 暑 1 ．B 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 i j i n g1 0 0 0 4 4 ，C h i n a ； 2 ．I n n e rM o n g o l i aX i n g y eG r o u pC o ．L t d ，C h i f e n gI n n e rM o n g o l i a0 2 4 0 2 8 ，C h i n a A B S T R A C ’r T h es y s t e m a t i ct e s tr e s e a r c ho fo p t i m i z e dp a r a m e t e r sf o r p r o c e s s i n gc e r t a i nZ n - F ep o l y m e t a l l i co r e sh a s b e e nd o n ei n t h i s p a p e r ．T h es e p a r a t i o ni n d i c e ss h o wt h a t ，t h ec o l l e c t o rZ Cn e w l y d e v e l o p e dh a s b e t t e r s e l e c t i v i t ya n ds t r o n g e ra b i l i t yf o rc o l l e c t i n gs p h a l e r i t e ．A d o p t i n gf l o t a t i o n m a g n e t i cf l o w s h e e ti nt h ec o n d i t i o n s o fo p t i m i z e dp r o c e s s i n gp a r a m e t e r s ，t h eb e s ts e p a r a t i o ni n d i c e so fZ na n d F e h a v eb e e no b t a i n e di nc l o s e d c i r c u i tt e s t s ．T h eg r a d ea n dr e c o v e r yo ft h eZ n - c o n c e n t r a t eare5 9 ．19 ％a n d9 8 ．0 6 ％r e s p e c t i v e l y ．B o t ho fA g a n dI na r ee n r i c h e di nZ n - c o n c e n t r a t e ，t h e i rg r a d e sa r e3 3 9 9 ／ta n d12 2 9 ／tr e s p e c t i v e l y ，a n dt h e i rr e c o v e r i e s a r e9 6 ．2 8 ％a n d71 ．3 2 ％r e s p e c t i v e l y ．T h eg r a d ea n dr e c o v e r yo ft h eF e c o n c e n t r a t ea r e6 5 ．3 0 ％a n d6 6 ．6 2 ％ r e s p e c t i v e l y ． K e yw o r d s s p h a l e r i t e ；m a g n e t i t e ；f l o t a t i o n ；m a g n e t i cs e p a r a t i o n ；n e wc o l l e c t o rZ C 万方数据