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1 6 有色金属 选矿部分2 0 0 7 年第2 期 难选冶金矿石的选浸试验研究 梅秀杰1 ，庞绪成2 ，一，杨显道1 ，李俊生，，郭同举4 1 ．河南省地质矿产局第二地质队，河南焦作4 5 4 0 0 2 ；2 ．河南理工大学资源环境学院，河南焦作4 5 4 0 0 0 ； 3 冲国科学院地球化学研究所，贵阳5 5 0 0 0 2 ；4 ．山东黄金矿业股份有限公司焦家金矿，山东莱州2 6 1 4 4 1 摘要九丈沟金矿矿石粒度细、难选冶，单一浮选或氰化金回收率低。试验用一段浮选、两段浸出的选冶T 艺，浸 出前用H 5 0 2 3 0 ％ 作氧化剂预处理。通过对比，得到最佳的药剂制度及参数为1 ．8 ％矿石量的H 2 0 3 0 ％ 、预处理时间为 3 6 h 、N a C N 浓度O ．9 ％0 ，最佳浸出时间为4 8 h ，最佳磨矿细度为一0 ．1 2 5 m m 。试验结果表明，金的总回收率从单一氰化或浮 选时的4 3 ．O ％和6 2 ．5 ％提高到现在的9 3 ．1 8 ％。 关键词金矿石；浮选；氧化剂；浸出 中图分类号T D 9 5 3文献标识码A文章编号1 6 7 1 9 4 9 2 2 0 0 7 0 2 0 0 1 6 0 4 九丈沟金矿位于河南省嵩县南部熊耳山一外方 山金成矿带，区内出露的地层主要为中元古界熊耳 群火山岩，矿床类型属构造蚀变岩型金矿床，矿石类 型主要有两种，矿体浅部为氧化矿石，深部为原生矿 石。区域内矿产主要为金、银、铅、锌、钼等。 随着九丈沟金矿开采深度的增加，矿石类型逐 步由氧化矿过渡为原生矿，目前，处理原生矿的方法 主要是浮选法和全泥氰化法，一般全泥氰化法回收 率仅为4 3 ％左右，浮选法回收率虽然较高，达到 6 2 ．5 0 ％，但精矿品位只有1 4 ．1 x 1 0 巧。显然以上两种 方法对本区原生矿石的处理效果是不理想的。为了 解决生产过程中原生矿难选冶的问题，本文对九丈 沟金矿难选冶金矿石进行了试验研究，并取得了较 好的应用效果。 1 选冶方案的制定 1 ．1 主要矿物赋存形式 九丈沟金矿原生矿平均金品位8 ．8 x 1 0 。6 ，主要金 属矿物为黄铁矿，其次为褐铁矿、赤铁矿和磁铁矿； 主要脉石 非金属 矿物为石英、长石、绢云母、绿泥 石、高岭土、方解石、白云石及铁白云石等。 通过工艺矿物学研究发现，黄铁矿与金的关系 密切，其含量约占矿石总量的5 ％左右，呈浸染状分 布于脉石中，以细粒黄铁矿为主 粒度0 ．8 1 ．7 m m ， 微细粒黄铁矿 粒度0 ．0 2 ～0 ．0 9 m m 仅占黄铁矿总量 的3 ％；值得注意的是微细粒黄铁矿虽然含量少，但 其金含量却占全部黄铁矿含全量的7 0 ％以上，在微 细粒黄铁矿中8 0 ％的金呈次显微包体金形式存在， 金的粒度一般为0 ．1 - 0 ．4 t x m 。 1 ．2 单一浮选试验 我们对九丈沟金矿原生矿进行了单一浮选试 验，其试验在不同磨矿细度条件下采用正交试验法 获得浮选可能的最佳工艺条件、药剂制度及流程 图 1 。在该工艺条件下，用1 0 0 0 k g 原生矿做浮选试验， 其试验结果如表1 。 从表1 可以看出，当原矿品位为8 ．8 x 1 0 巧，磨矿 细度一4 3 1 山m 占1 0 0 ％时，其精矿品位为1 4 ．1 x 1 0 。6 ，尾 矿品位为3 ．3 x 1 0 。6 ，选矿回收率为6 2 ．5 0 ％。从回收率 和精矿品位两项指标考察，显然不能令人满意，说明 对此类型原生矿不宜采用单一浮选工艺。 表1不同磨矿细度下主要技术指标的比较 T a b1 C o m p a r i s o no fm a j o rt e c h n i c a lp a r a m e t e rb y d i f f e r e n tg r i n d i n gf i n e n e s s 1 ．3 单一氰化浸出试验 我们对九丈沟金矿原生矿在一4 3 1 - L m 占1 0 0 ％情 况下，进行了单一氰化浸出试验 表2 。 从表2 可以看出，在磨矿细度一4 3 1 x m 占1 0 0 ％ 时，矿浆浓度为2 5 ％，氰化钠浓度为1 ．5 x 1 0 日时，回 收率最大值仅4 3 ％，不能满足工业要求。 基金项目河南理工大学博士基金 编号6 4 8 5 1 0 资助。 收稿日期2 0 0 6 1 1 - 2 4 作者简介梅秀杰 1 9 6 1 一 ，男，河南孟津人，r 程师，长期从事黄金矿业T 作。 万方数据 2 0 0 7 年第2 期梅秀杰等难选冶金矿石的选浸试验研究 1 7 原矿 图1 浮选工艺流程 F i g 1T h ef l o t a t i o np r o c e s sf l o w s h e e t 1 ．4 选冶方案制定 从单一浮选和单一氰化浸出试验结果可以得出 九丈沟金矿原生矿石属难选冶矿石。矿石难浮选的 原因是 1 由于矿石细磨后，泥质成分高，致使精矿 品位提不上去； 2 含金矿物颗粒太细，不易形成单 体解理，导致回收率低。而矿石难氰化浸出的原因是 含金品位较高的微细粒黄铁矿中的金大部分是以包 体金形式存在的。 表2 4 3 1 x m 占1 0 0 ％条件下不同矿浆及氰化物浓 度的浸出试验结果 T a b2 C o m p a r i s o no fg o l dc y a n i d el e a c h i n gr a t eb yd i f f e r e n t p u l pc o n s i s t e n c ya n db yd i f f e r e n tc y a n i d ec o n s i s t e n c yi ng r a n , d a r i t y 邶岬1 0 0 ％ 样重矿浆。， N a C N浸出原矿金尾矿金回收率 ／l 【g 浓度，％p o 浓度／1 0 。3 时间，h 品位，1 0 。品位，l O 。，％ 1 03 01 01 ．0 6 08 ．8 05 ．5 43 7 ．0 5 l O3 0l O1 ．56 08 ．8 05 ．3 73 8 ．9 8 1 03 0l O2 ．O6 08 ．8 05 ．4 03 8 ．6 4 1 02 51 01 ．5 6 08 ．8 05 ．0 24 2 ．9 5 1 02 51 02 ．O6 08 ．8 05 ．0 04 3 ．1 8 1 02 01 01 ．5 6 0 8 ．8 05 ．0 54 2 ．6 1 1 0 2 01 02 ．06 08 ．8 05 ．0 14 3 ．0 7 氰化处理黄铁矿中的包体金的常规方法有细 磨、焙烧、酸性加压氧化、碱性加压氧化、细菌氧化、 氯气氧化1 | ，这六种常规方法对本研究项目的矿石 均有不可取之处细磨成本高，焙烧时矿石不易自 燃；酸性和碱性加压氧化，设备复杂，安全系数低，成 本高；细菌氧化生产周期长；氯气氧化污染环境。 鉴于上述原因，根据黄铁矿粒度差异制定了本 次试验方案流程 图2 。 图2 试验方案流程 F i g2 T h ee x p e r i m e n t a ls c h e m ef l o w s h e e t 2 综合选冶试验 2 ．1 磨矿细度选择 在浮选过程中，细磨产生大量矿泥对浮选指标 影响较大。从表1 的试验可以看出，磨浮过程中精矿 品位随磨矿细度的增加而降低、回收率随磨矿细度 的增加而提高。能够同时保证产品质量和回收率的 最佳磨矿细度指标应为一0 ．1 2 5 m m 。因此，本试验选 择一0 ．1 2 5 m m l 0 0 ％作为磨矿细度指标。 2 ．2 氧化剂的选择 工业生产中使用的氧化剂要求成本低、副作用 小。常用的氧化剂中高锰酸钾氧化性强，取得容易， 是工业上常用的氧化剂之一，其在中性介质中氧化 黄铁矿后的产物是M n O ，在高碱性介质中氧化黄铁 矿后，产物是M n 0 2 一。而M n O 和M n 0 4 a 一对N a C N 均 有一定的氧化作用引，从而增加氰化物的用量，使成 本增加，因此不能选高锰酸钾作氧化剂。双氧水也是 一种常用的氧化剂，它在氧化黄铁矿时的反应方程 式爿3 】 2 F e S 2 1 5 H 2 0 2 8 0 H 一} 2 F e O H 3 4 S 0 4 2 1 ．1 6 H 2 0 反应生成物不会对后续的氰化过程造成不良影 响，经过反复对比，我们最终选用H 0 3 0 ％ 作为氰 化预处理的氧化剂。 2 ．3 氧化剂用量及氧化反应时间 为了确定H 2 0 3 0 ％ 的用量，用过量的N a C N 1 0 0 9 、超长的氧化时间 6 0 h 和浸出时问 6 0 h 进 行了试验，1 0 k g 浮选尾矿试样的H O 3 0 ％ 用量应 为1 8 0 m l ，即矿石量的1 ．8 ％ 表3 。 表3不同氧化剂用量下的金氰化浸出率 T a b3 C o m p a r i s o no fg o l dc y a n i d el e a c h i n g r a t e b yd i f f e r e n to x i d a n td o s a g e 试验样重．，矿浆浮选尾矿金H 2 0 3 0 ％尾矿金 l 到收率 ，k gp “浓度，％ 品位，1 0 。用量，I I l l品位1 0 严，％ 1 2 01 ．1 08 2 ．1 6 1 4 00 ．9 08 5 ．4 8 1 6 0O ．7 28 8 ．3 9 1 8 00 ．5 09 1 ．9 4 2 0 00 ．5 19 1 ．7 7 2 2 00 ．4 89 2 ．2 6 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 2 56 ．2 0 2 56 ．2 0 2 56 ．2 0 2 56 ．2 0 2 56 ．2 0 2 56 ．2 0 用同样的方法，在试验样重1 0 k g ，p H 9 ，氰化钠 用量1 0 0 9 ，浸出时问6 0 h ，H 2 0 3 0 ％ 用量1 8 0 m l 条 万方数据 1 8 有色金属 选矿部分2 0 0 7 年第2 期 件下得到的最佳氧化时间为3 6 h 表4 。 表4氧化时间与浸出率试验结果 T a b4 C o m p a r i s o no fg o l dc y a n i d el e a c h i n gr a t eb y d i f f e r e n to x y g e n a t i o nt i m e 试验样重矿浆 浮选尾矿 氧化时间浸出尾矿回收率 ／k g 浓度，％金品位／1 0 。 ／1 1 金品位1 1 0 。 ，％ 1 02 56 ．2 01 21 ．5 37 5 ．3 2 1 02 56 ．2 02 40 ．8 28 6 ．7 7 1 02 56 ．2 03 60 ．5 l9 1 ．7 7 l O2 56 ．2 04 8O ．4 79 2 。4 2 2 ．4 氰化钠浓度、耗量及氰化浸出时间 浮选尾矿经H 0 3 0 ％ 充分氧化以后，用过长 的氰化浸出时间 6 0 h ，在p H9 的条件下，求取氰 化浸出过程中N a C N 的浓度及耗量 表5 。 根据表5 试验结果获得，氰化浸出过程中，最佳 的氰化钠浓度为0 ．9 x 1 0 。3 ，在此浓度下，1 0 k g 浮选尾 矿的氰化钠耗量为1 5 ．0 0 9 ，即每吨浮选尾矿消耗 1 ．5 0 k g 氰化钠。 经H 2 0 3 0 ％ 充分氧化以后的浮选尾矿在氰化 表5N a C N 浓度、耗量与氰化浸出结果对比 T a b5 C o m p a r i s o no fg o l dc y a n i d el e a c h i n gr a t eb yd i f f e r e n tc y a n i d ec o n s i s t e n c ya n dd i f f e r e n tc y a n i d ed o s a g e 钠初始浓度为0 ．9 X 1 0 - 3 , 。p H 9 的条件下，得到氰化浸 出的最佳时间为4 8 h 表6 。 表6氰化浸出时间与回收率的关系 T a b6T h er e l a t i o no fg o l dc y a n i d el e a c h i n gt i m e a n dg o l dr e c o v e r y 谶／k 髓g 芸毳罨冀辩瑟／1 配0 嚣／1 览0 回料％ 浓度／％时间／I I金品位。6 金品位 。6 ⋯⋯ 1 02 52 46 ．2 01 3 67 8 ．0 6 1 02 53 66 ．2 01 ．0 58 3 ．0 6 1 02 5 4 4 6 ．2 0O - 8 18 6 ．9 4 1 02 54 66 ，2 00 ．6 29 0 ．0 0 l O 2 54 86 ．2 0 0 ，5 l 9 1 ．7 7 】O2 55 06 ．2 00 4 99 21 0 3 生产工艺流程及工业试验 在上述各项试验完成后，制定了本类型矿石的 工业生产流程 图3 。 同时进行了5 0 0 0 t 工业试验首先按图1 的浮 选流程及工艺条件下进行浮选，然后在H 2 0 3 0 ％ 用量为1 8 k g ／t ，氰化钠初始浓度为0 ．9 x l O - s , 耗量为 1 ．5 k 加、氧化时间为3 6 h 、浸出时间4 8 h 的条件下进 行生产。原矿平均含金8 ．8 x l O 巧，浮选精矿平均含金 4 4 ．5 x 1 0 。6 ，浮选尾矿平均含金6 ．5 x 1 0 西，浮选尾矿经 图3 工业生产流程 F i g3 T h eI n d u s t r i a lp r o d u c t i o np r o c e s s 化学氧化及氰化浸出后尾矿平均含金0 ．6 x 1 0 巧，浮选 加氰化总回收率为9 3 ．1 8 ％，取得了较好的选冶作业 效果。 以上工业试验，经过成本核算，处理原矿的总成 本为9 0 元／t ，大大提高了本类型矿石的经济价值和 资源利用率，也为其它难选、难浸金矿石的开发利用 提供了有益的探索。 参考文献 [ 1 ] 马巧嘏主编．黄金回收6 0 0 问[ M ] ．北京科学技术文 献出版社，1 9 9 0 ． [ 2 ] 大连工学院无机化学教研室．无视化学[ M ] 。北京人 民教育出版社，1 9 8 2 ． [ 3 ] 黄礼煌，金银提取技术[ M ] ．北京冶金工业出版社， 2 0 0 1 ． 万方数据 E X P E R I M E N T A LI N V E S T I G A T I O NO NF L O T A T I O NA N DL E A C H I N GO F I N T R I C A T EG O L DO R EF O R M M E I X i u j i , P A N GX u c h e n 9 8 , 8 , Y A N GX i a n d a 0 1 ，L IJ u n s h e n g I ，G U OT o n g ] u 4 】．T h eS e c o n dG e o l o g i c a lT e a m ，H e n a nB u r e a uo fG e D 口币幻r n t i 鲫锄dM i n e r a l D e v e l o p m e n t ，J i a o z u oH e n a n4 5 4 0 0 2 ，C h i n a ；2 ．H e n a nP o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y ．垅n o z u o H e n a n ，4 5 4 0 0 0 ，C h i n a ；3 ． 5 5 0 0 0 2 ，C h i n a ；4 ．J i a o j i a I n s t i t u eo fG e o c h e m i s t r y ，C h i n e s eA o fS c i e n c e ，G u i y a n g G o l dM i n eo fS h a n d o n gG o l dM i n eC o m p a n y ，L a i z h o uS h a n d o n g 2 6 1 4 4 1 ，C h i n a A B S T R A C T I n t r i c a t e g o l do r ew a su s e dt w os t a g e l e a c h i n ga b o u tJ i n z h a n g g o uG o l dM i n e ．T h ef i r s t s t a g eu s e d f l o t a t i o na n dt h es e c o n d u s e d l e a c h i n g ．I tw o u l db eo x i d a n tp r e t r e a t m e n tb yH 2 0 2 3 0 ％ i nt h es e c o n d s t a g el e a c h i n g ．T h eb e s tr e a g e n tp a r a m e t e ra r et h eo r et i m e s1 ．8 ％H 2 0 2 3 0 ％ a n dt h ep r e t r e a t m e n tt i m e i s3 6 h o u ra n dt h eN a C Nc o n c e n t r a t i o ni s0 ．9 ％o a n dt h eb e s t l e a c h i n gt i m ea r e4 8h o u ra n dt h eb e s t g r i n d i n g f i n e n e s sa r e 一0 ．12 5 m m ．T h ea c h i e v e d9 3 ．18 ％．T h er e s u l t s i n d i c a t e dt h a tt h em e t a l r e c o v e r y f g o l d i sr a i s e df r o m4 3 ．0 ％a n d6 2 ．5 ％o f s i m p l e xc y a n i d a t i o no rf l o t a t i o np r o c e s st o9 3 ．18 ％o fD r e s e l l t s t u d y ． K E YW O R D S g o l do r e ；f l o t a t i o n ；o x i d a n t ；i e a c h i n g 彤池创焓“滞甜席∽渺弛仓％渺弛仓％w M 仓％影M 基撕 ／N 介 僚 仓 僚 岔 令 岔 兮 畲。畲，仝，爪．／} 上接第3 1 页 D I S C U S S I O NO NC O P P E RC o N C E N T R A T E I N GT E S T C o P P E RS M E L T I N G F R O MS O M E0 L DS L A Go F L I US h o u x i n ，Y A N GB o ，S H IW e i h o n g A B S T R A C T C o n t r a p 。s e dt h eV a l u a b l ee l e m e n tc o p p e rw h i c hi nt h e i n d i g e n 。u sm e t h o dc o p p e rs m e h i n gs l a g ，h a v e d e s c r i b e dt h em a i nf a c t 。r s a f f e c t i n g i t s b e n e f i c i a b i l i t yi n t h i sp a p e r ．T h er e s u l t 。ft e s t s s h 。wt h a tt h e g r a d e o fc 。P P e rC O n c e n t r a t ea n dt h e c 。P P e rr e c o v e r ya r e1 8 ．0 4 ％a n d4 5 ．6 0 ％b ya d o p t i n gac i r c u i t 。f 。n er o u g h f l o a t a t i o n ，o n es c a v e n g e ra n do n e c o n c e n t r a t i n g ． K E YW O R D S f l o a t a t i o n ；c o p p e rs l a g ；g r i n d i n g ；c o p p e r 万方数据