分级溢流粗粒快速浮选工业应用探索研究.pdf
1 0 有色金属 选矿部分2 0 0 6 年第6 期 分级溢流粗粒快速浮选工业应用探索研究 梁国军,彭远伦 楚雄矿冶股份公司选矿厂,云南楚雄6 7 5 4 0 1 摘要针对矿石特性,结合多年生产实践,根据先进的磨矿、浮选理论,从浮选E 艺人手,选用北京矿冶研究总院 研制生产的C I 。F 型粗颗粒浮选机,对分级溢流粗粒进行快速浮选.解决r 因磨机台效大幅度提高而导致磨矿细度降低、 影响选矿回收率的问题,达到了提高综合经济效益的目的。 关键词磨机台效;粗粒浮选;人选细度;药荆条件 中图分类号T D 9 5 2 .5文献标识码B文章编号1 6 7 1 9 4 9 2 2 0 0 6 0 6 0 0 1 0 0 4 大姚铜矿是云南铜业集团的主要原料生产基地 之一,所属选矿厂设计生产规模为6 2 .5 t /h ,为适应大 姚铜矿“九五”规划和“十五”发展需要,2 0 0 1 年,生 产台效已逐步提高到8 5 t /h 。2 0 0 4 年,公司再次提出 年产精矿1 .6 万t 扩产目标,生产台效将进一步提高 到9 5 1 0 0 t /h 。生产台效大幅提高后,入选细度由原 设计8 0 %一7 4 1 x m 急剧下降到6 5 %一7 4 1 上m 左右,成为 制约选矿回收率进一步提高的主要原因,严重地困 扰着选矿技术管理。为此,选矿厂曾组织过多次“磨 矿细度攻关”活动,但效果均不理想。认真分析选矿 厂近年生产实践及考察结果,认为单纯地追求磨矿 细度已不适应选矿厂生产实际,从浮选工艺人手,通 过对分级溢流粗粒进行闪速浮选,提高粗粒连生体 的回收率,解决入选细度差对回收率的制约,达到提 高综合经济效益的目的,更具有现实意义。 l矿石性质 大姚铜矿矿床属湖相沉积型缓倾斜含铜砂岩矿 床,矿石为灰白色坚硬石英砂岩,脉石以石英为主, 硫化铜矿物以辉铜矿为主,含有部分斑铜矿和铜蓝, 氧化矿以孔雀石为主,次为蓝铜矿和硅孔雀石。矿物 嵌布粒度不均,辉铜矿呈点状均匀分散嵌布于砂岩 中,产出粒度较细,一般为1 7 ~9 5 1 x m ,其中5 1 ~9 5 1 x m 约占4 5 %;孑L 雀石则多呈粗、细粒不均匀点状浸染裂 隙中,一般为0 .0 4 。0 .0 5 m m ,较辉铜矿粗。矿石氧化 率和结合率分别只有1 3 .0 9 %和5 .4 6 %。 2 磨浮工艺现状 2 .1 磨浮工艺现状 现场生产中采用“阶段磨矿、集中选别,粗精矿 收稿日期2 0 0 6 0 6 2 4修回日期2 0 0 6 0 8 1 1 作者简介梁国军 1 9 7 0 一 .男,云南楚雄人,。【程师。 再磨再选”的工艺,要求入选细度大于8 0 %- 7 4 1 a 胁、 近年来,由于台效的提高、入选细度急剧下降到6 5 % 一7 4 1 - L m 左右,致使大量连生体不能得到有效回收, 从尾矿中流失。选矿厂1 9 9 9 ~2 0 0 1 年流程考察精、尾 矿水析结果 见表1 表明,近年来选矿厂人选 7 4 1 x m 粒级含量较高,且回收率偏低,尾矿中 7 4 斗m 粒级 金属分布率最大。一7 4 1 8 I , 。m 粒级是目前最佳回收 粒级, 7 4 1 x m 粒级是最难回收粒级,也是金属损失 最多的粒级。过粉碎粒级 一1 0 t x m 属次难回收粒级, 磨矿时应避免过粉碎。 2 .2 解决途径及可行性分析 对现行磨浮工艺研究结果表明,进一步提高选 矿回收率的途径在于 1 提高磨矿细度,降低入选 7 4 1 上m 粒级含量。 理论研究和实践结果均表明,走这条路是不可 取的。首先,磨矿动力学理论研究表明,磨矿过程是 磨矿介质对物料不断冲击研磨、使物料逐渐缩小的 一个随机过程,被磨物料越细,它被介质作用的机率 就越低,磨矿速度就越慢,磨矿动力消耗和钢耗就越 高,综合效益就越低。其次,选矿厂历次“磨矿细度攻 关”结果也表明,尽管在限定磨机台效 。 7 0 t /h 的基 础上,通过提高磨机介质充填率可适当提高磨矿细 度,但其综合经济效益是负值;此外,生产形势也不 允许把磨机台效限定在7 0 t /h 之内。 2 改善 7 4 t x m 粒级的浮选效果,提高金属回 收率。 首先,根据浮选原理,采取以F 措施能改善粗粒 矿物的浮选效果降低浮选机槽深,缩短矿化泡沫的 浮升路径以免矿粒脱落;减小矿浆涡流强度,保持 泡沫区平稳;增大浮选充气量和改进药剂制度;适当 万方数据 2 0 0 6 年第6 期梁国军等分级溢流粗粒快速浮选工业应用探索研究 1 1 提高浮选浓度。 其次,近年北京矿冶研究总院C L F 型粗粒浮选 设备的成功研制,使高浓度粗粒级矿浆闪速浮选成 表1 T a bl 为现实,为粗粒浮选提供了广阔的天地。 再次,我厂分级溢流中辉铜矿含量高,尽管其硬 度高、粒度粗大部分处于连生体状态,但其可浮性 1 9 9 9 ~2 0 0 1 年流程考察精、尾矿水析结果/% S c h e d u l eo fc o n c e n t r a t e t a i l i n ge l u t r i a t i o nr e s u l t sd u r i n g1 9 9 9 2 0 01 /% 极好。此外选矿厂现有工艺中,还具有两台能力过剩 的M Q Y l .5 m 3 .O m 粗精矿再磨设备,为粗粒闪速浮 选提供了极为有利的现成条件。 3 试验研究 根据现行磨浮工艺研究结果可知,进一步提高 选矿厂选矿回收率的有效途径在于选择新型高效 的浮选设备,按“浮选该收早收”的原则,对分级机溢 流进行闪速浮选,提高 7 4 p m 粒级的金属回收率。 3 .1 小型开路试验 对选矿厂生产分级溢流 4 0 %一7 4 1 山m 进行闪速 浮选开路黄药用量及浮选时间试验,初步确定其可 { 孚J 陛及较优黄药用量,试验结果分别见表2 、表3 。 表2黄药用量开路试验结果/% T a b2 A g e n t i ad o s ee x p e r i m e n tr e s u l t so fo p e nc i r c u i t /% 试验黄药用量原矿精矿尾矿回收 盆壮 编号№t 。1 品位品位品位率 苗位 1 3 01 .2 1 7 】2 .5 40 .5 2 0 5 9 .7 6 根据选矿厂生产实 25 01 .2 0 9 1 1 .2 70 .4 2 5 6 3 .3 8些初步确定浮选时 37 01 .2 1 5 1 0 .3 80 .3 9 2 7 0 .2 7 越泡剂舌滴;篷 49 0 1 .2 0 2 1 0 .9 00 .3 9 3 6 9 .8 2细度4 0 %- 7 4 1 _ L m 浮选时间原矿精矿尾矿回收 /m i n 品位品位品位率 61 .2 3 21 0 .8 00 .3 8 4 7 1 .3 6 41 .2 1 51 0 .3 80 .3 9 2 7 0 .2 7 21 .6 1 4l1 .7 80 .4 8 4 6 0 .9 2 l1 .0 8 61 2 .3 40 .5 7 3 4 9 .5 4 显,时间对浮选效果影响的突变点在2 。4 m i n 。 3 .2 闭路黄药用量分配寻优试验 模拟现行生产流程,本着不增加药剂消耗的前 提,进行分级溢流闪速浮选黄药用量分配闭路试验, 以确定各作业点最优黄药用量,结果见表4 。 表4黄药用量闭路试验结果/% T a b4 A g e n t i ad o s ee x p e r i m e n tr e s u l t so fc l o s ec i r c u i t /% 恭善蔷甏髓毓嚣茬警备注 竺兰装羹里差竺塑垄兰竺兰竺兰竺兰『二 17 002 02 01 .2 8 77 .0 6 80 .0 1 69 3 - 1 6 黼N a O H 删8 0 嚣t 譬瓣 27 01 02 02 01 .2 5 26 .7 80 1 1 3 9 2 5 1 细I , j 度I h ] 粗4 粒4 浮1 0 选 1 0 “i “ 37 02 02 02 01 .2 3 86 .9 1 8o 1 1 19 2 5 2 籍警翟浆7 4 Ⅲ 表4 试验结果表明,在闪速浮选黄药用量确定 为7 0 趴的前提下,后续各作业点黄药用量在1 0 2 0 9 /t 内变化对全流程浮选效果无明显影响。 3 .3 浮选时间分配寻优闭路试验 模拟现行工艺流程,本着不改变主浮选流程的 前提,进行闪速浮选与粗I 浮选时间匹配试验及其 与现行流程对比试验,结果见表5 。结果表明 1 闪 速浮选方案各作业浮选时间按2 8 l O l O m i n 匹配 最为合理。 2 寻优后的方案与现行工艺相比,效果 非常明显。 备 注4 工业试验结果分析 试验固定条件 细度4 0 %一7 4 1 x m N .a O H ..8 0 9 /t 黄药7 0g /t 表2 、表3 结果表明,对生产分级溢流进行闪速 浮选是有效果的,闪速浮选的黄药用量在7 0 鼽较为 适宜,浮选时间在4 m i n 以上对浮选效果影响不明 经充分酝酿,定购两台北京矿冶研究总院加工 生产的c L F 呻8 m 3 浮选机分别对两系列分级溢流粗 粒进行快速闪速浮选工业试验。为稳妥可靠,先于 2 0 0 4 年3 月8 日在I 系统进行试验。 作业条件与单机作业考察结果见表6 。 表6 结果表明 1 对分级溢流粗粒快速浮选, 万方数据 1 2 有色金属 选矿部分2 0 0 6 年第6 期 考察班次 原矿品位 精矿品位尾矿品位 作业回收率粗精矿产率作业条件 能选出部分高品位的粗精矿,达到选矿作业“能收早 收”的目的; 2 C L F 一8 m 3 浮选机能适应我厂分级溢 流粗粒浮选要求,单机作业效果明显; 3 在现有药 剂条件下,单机作业精矿品位偏高,作业回收率较 低,工艺还需要进一步优化。 流程最终精、尾矿水析结果见表7 。 表,7 结果进一步表明,对分级溢流快速浮选后, 与1 9 9 9 2 0 0 1 年生产指标 见表1 相比 1 流程最终精矿 7 4 v , m 粒级品位和回收率 均明显提高,尾矿 7 4 斗m 粒级金属分布率明显减少; 表8 T a b8 表7流程最终精、尾矿水析结果/% T a b7E l u t r i a t i o nr e s u l t so fu l t i m a t ec o n c e n t r a t e a n dt a i l i n g s /% 名称精矿尾矿 产率品位分布率回收率产率品位分布率 7 42 4 .3 01 5 .9 01 3 .9 28 2 .5 91 8 .4 00 .1 8 6 2 7 .9 5 7 4 3 74 7 .3 02 7 .9 04 9 .4 89 6 .4 41 6 .9 0O .1 2 6J 7 .3 9 3 7 1 82 3 .7 03 5 .7 83 1 .7 99 3 .3 62 4 .2 00 .1 0 92 1 .5 5 - 1 8 1 03 .2 02 9 .3 63 .5 36 7 .o o2 3 .0 00 .0 8 81 6 .5 3 一】01 .5 02 2 .7 81 .2 84 2 .4 01 7 .5 0O .1 】61 6 .5 8 合计1 0 0 .02 6 .6 71 0 0 .09 0 .5 01 0 0 .00 .1 2 21 0 0 .0 工业试验结果/% T h er e s u l t so fi n d u s t r i a le x p e r i m e n t a t i o n /% 2 精矿一7 4 3 7 斗m 粒级品位和回收率略有提 高,尾矿一7 4 3 7 1 x m 粒级金属分布率略有减少; 3 流程对一3 7 1 x m 粒级的回收效果较差。这充 分说明,用C L 卜8 m 3 浮选机,对分级溢流粗粒进行 快速浮选,能很好地选择回收已解离的粗粒矿物,避 免高额磨矿成本的无谓投人。 4 .3 工业试验指标统计结果 以I 系统用粗粒浮选机工业试验前三个月选矿 指标与使用后进行比较,使用后选矿回收率提高了 0 .2 9 %,取得较好效果,见表8 。 4 .4 存在问题分析 从试验隋况与考察结果看,工业试验还存在不 足之处,需进一步完善。 1 试验期Ⅱ、Ⅲ段球磨介质正处于由铸段向钢 球置换期,磨矿效果比正常情况差,影响了试验结 果。 2 药剂制度不尽合理,还需不断探索、完善。 3 进一步探索分级溢流粗粒浮选粗精矿品位 与作业回收率之间的关系,寻求经济产出点。 4 研究并解决使用分级溢流粗粒快速浮选后, 流程对一3 7 “m 粒级回收效果变差的原因,是充分发 挥分级溢流粗粒快速浮选效能的关键。 5 生产中_ 早、中班由于时常有回流矿砂进入流程, 导致流程不稳定,在一定程度匕影响工业试验结果。 5 经济效益分析 万方数据 2 0 0 6 年第6 期梁国军等分级溢流粗粒快速浮选工业应用探索研究 1 3 由于粗粒浮选机在I 系统应用取得较好效果, Ⅱ系统也于2 0 0 4 年6 月2 9 日安装了一台粗粒浮选 机,用于选别分级溢流。目前,两台粗粒浮选机在生 产中运行正常,泡沫层厚,液面稳定。按选矿厂年处 理矿量1 4 5 .8 万t ,原矿品位1 .1 8 5 %,应用粗粒浮选 机提高回收率O .3 9 %i - | ‘算,全年多产铜6 7 .4 t ,除去 电耗备件等消耗成本约2 0 万元,每年可创经济效益 1 1 4 .5 万元。 6 结语 1 .采用分级溢流粗粒闪速浮选工艺,尽快、尽早 地选择回收已解离粗粒矿物,是解决因不断扩产带 来“高台作业、低人选细度、造成选矿回收率较低”这 一多年来一直困扰选矿厂技术管理难题的有效途径。 2 .有效解决工业试验中出现的问题和不足,是 选矿厂成功有效地实施粗粒闪速浮选工艺,发挥其 效能的关键。 3 .本次粗粒矿物快速浮选研究,从浮选工艺人 手,就提高磨矿生产台效、降低磨矿成本、提高选矿 综合经济效益方面作了一点有益的尝试,供同行借鉴。 参考文献 [ 1 ] 胡为柏主编.浮选I n ] .北京冶金工业出版社,1 9 8 3 . 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I N D U S T R I A LA P P L I C A T I o NE X P L o R A T I o N &R E S E A R C H I N GO FT H EF L U S H F L o T A T I o NF o RG R A D I N Go V E R F L o WC o A R S EP A R T I C L E S ● L I A N GG u o j u n ,P E N GY u a n l u n C h t t x i o n gS t o c kC o m p a n yo fM i n i n ga n dM e t a l l u r g y ,C h u x i o n gY u n n a n6 7 5 4 0 1 ,C h i n a A B S T R A C T A i m e da td i f f e r e n tm i n e r a l p r o p e r t i e s ,w i t hr i c hp r o d u c tp r a c t i c ee x p e r i e n c e s ,a c c o r d i n g t oa d v a n c e d m i l la n df l o t a t i o n t h e o r y ,g e t t i n g d o w nf r o mf l o t a t i o n p r o c e s s ,C L Ft y p e c o a r s e p a r t i c l e f l o t a t i o nc e l l s , d e v e l o p e da n dp r o d u c e db yB G R I M M ,a r ea d o p t e di n f l a s hf l o t a t i o no fo v e r f l o wc o a r s ep a r t i c l e s .I tr e s o l v e d t h ep r o b l e mt h a tm i l l i n gf i n e n e s sd e c r e a s e sw i t ht h eg r e a ti n c r e a s i n go fm i l le f f i c i e n c yp e rs e ta n di n f l u e n t t h em i n e r a lp r o c e s sr e c o v e r y ,a n de n h a n c e dt h ec o m p r e h e n s i v ee c o n o m i cp r o f i t . K E YW O R D S m i l le f f i c i e n c yp e rs e t ;c o a r s ep a r t i c l e sf l o t a t i o n ;m i l lh e a df i n e n e s s ;a g e n t i ac o n d i t i o n 万方数据