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某羟硅铍石矿中浮选富集含铍矿物的试验研究 ① 耿志强1，2， 黄红军2， 孙 伟2 （1.江西铜业集团有限公司，江西 南昌 330029； 2.中南大学 资源加工与生物工程学院，湖南 长沙 410083） 摘 要 新疆某羟硅铍石矿 BeO 品位 0.47％，脉石矿物主要是石英、长石、云母等硅酸盐类矿物。 为回收利用其中的铍矿物，采用浮 选的方法对其进行试验研究。 最终在磨矿细度-0.074 mm 粒级占 90％，调整剂氟化钠用量 400 g／ t、碳酸钠用量 1 500 g／ t、硫化钠用 量 2 000 g／ t、六偏磷酸钠用量 50 g／ t，捕收剂油酸 900 g／ t＋GYB 100 g／ t 的条件下，进行了一次粗选、一次扫选、四次精选的闭路浮选 试验，可获得 BeO 品位 8.31％、回收率 84.56％的铍精矿。 该羟硅铍石的浮选富集程度较好，可为同类型矿石的开发提供依据。 关键词 浮选； 羟硅铍石； 铍； 铝硅酸盐 中图分类号 TD923文献标识码 Adoi10.3969／ j.issn.0253-6099.2018.04.013 文章编号 0253-6099（2018）04-0054-03 Reclaiming of Beryllium Minerals from Bertrandite Ore by Flotation GENG Zhi-qiang1，2， HUANG Hong-jun2， SUN Wei2 （1.Jiangxi Copper Co Ltd， Nanchang 330029， Jiangxi， China； 2.School of Minerals Processing and Bioengineering， Central South University， Changsha 410083， Hunan， China） Abstract A bertrsandite ore from Xinjiang with BeO grade of 0.47％， in which silicate minerals like quartz， feldspar and mica were the dominant gangue minerals， was processed by flotation to recover berryllium minerals therein. A closed-circuit flotation process consisting of one stage of roughing， one stage of scavenging and four stages of cleaning was pered with the grinding fineness of -0.074 mm 90％， dosage for regulator sodium fluoride， sodium carbonate， sodium sulfide and sodium hexametaphosphate at 400 g／ t， 1 500 g／ t， 2 000 g／ t and 50 g／ t， respectively， dosage for collector oleate acid and GYB at 900 g／ t and 100 g／ t， respectively， resulting in a berryllium concentrate with BeO grade of 8.31％ at 84.56％ recovery. It is shown that a good enrichment effect of bertrsandite ore is attained by flotation， which can provide reference for beneficiation of similar ores. Key words flotation； bertrandite； berryllium； aluminosilicate 铍（Be），作为一种稀有的轻金属元素，具有很多 优异的物理化学性能，是航空航天以及核工业等高新 技术领域不可替代的重要材料［1］。 目前世界上的铍 主要赋存在绿柱石和硅铍石中［2］，集中分布在巴西、 印度、俄罗斯和美国等国；我国铍资源主要分布在新 疆、四川、云南和内蒙古等地［3］，铍矿主要类型为花岗 伟晶岩型、热液脉型和花岗岩型［4］。 自从 20 世纪以来，铍工业逐渐发展，而铍冶炼的 原料一直来源于绿柱石精矿［5］。 随着我国技术水平 和经济的高速发展，原有的绿柱石资源已经越来越少， 而非绿柱石铍矿石的回收技术并不完善［6］，因此探索 有效地回收非绿柱石铍矿石的方法尤为重要。 从我国 铍资源的分布情况来看，新疆地区羟硅铍石资源储量 十分丰富［7-8］，一般与铝硅酸盐类脉石矿物共生，如果 能够寻找到有效的浮选回收手段，就可以实现其综合 利用。 在绿柱石浮选的研究中［9-10］，浮选流程大体可以 分为酸法流程和碱法流程两大类，而对于羟硅铍石的 浮选，有研究表明［11］，采用六偏磷酸钠和氟化钠混合 作活化剂，油酸＋ZF1 作捕收剂可以取得较好的效果， 但获得的精矿 BeO 品位均不超过 8％。 新疆某含铍矿 石主要铍矿物为羟硅铍石，为回收其中的铍矿物，本文 对其进行了浮选富集含铍精矿试验，以探索最佳的羟 硅铍石浮选工艺流程。 ①收稿日期 2018-02-01 基金项目 高等学校学科创新引智计划（B14034）；中南大学“创新驱动计划”项目（2015CX005） 作者简介 耿志强（1984-），男，安徽人，博士研究生，主要研究方向为浮选工艺与设备。 第 38 卷第 4 期 2018 年 08 月 矿矿 冶冶 工工 程程 MINING AND METALLURGICAL ENGINEERING Vol.38 №4 August 2018 万方数据 1 矿石性质 新疆某羟硅铍石原矿化学多元素分析结果见表 1。 由表 1 可知，矿石中主要化学元素有硅、铝、钙、镁等，铍 含量达到了工业利用水平，BeO 品位为 0.47％，其他有 价金属含量均较低。 表 1 矿石化学多元素分析结果（质量分数） ／ ％ SiO2Al2O3CaOMgOK2ONa2OBeO 66.4814.202.473.233.193.540.47 LiNbCuPbZnFTFe 0.003 20.004 50.004 50.0190.0141.002.99 铍物相分析结果见表 2。 结合扫描电镜和 X 射线 能谱分析得知［12］，矿石中铍矿物的赋存状态以羟硅铍 石为主，占总量的 95％以上。 羟硅铍石主要以自形 晶、半自形晶形式存在，呈细小的板状或柱状晶体，颗 粒大小在 20～300 μm 之间，与萤石脉关系密切，矿石 蚀变强烈，主要有钠长石化、绿泥石化等蚀变现象。 脉 石矿物主要为石英、长石、云母、绿泥石以及少量的萤 石等。 表 2 矿石铍物相分析结果 物相含量／ ％占有率／ ％ 吸附状态铍（BeO）0.001 460.31 羟基铁中铍（BeO）0.021 524.58 硅与铍结合态（BeO）0.447 095.11 总量（BeO）0.47100.00 2 试验结果与分析 2.1 试验设备与方法 试验设备主要为 XMQ-Φ24090 球磨机，XFD-1.5L、 XFD-1.0L 型、XFD-0.5L 型浮选机。 试验所用药剂为 氟化钠（分析纯）、碳酸钠（分析纯）、硫化钠（分析 纯）、六偏磷酸钠（分析纯）、油酸（化学级）、GYB（苯甲 羟肟酸，工业级）。 针对矿石性质，羟硅铍石的浮选主要采用油酸作 捕收剂，选择性较好的螯合类药剂 GYB 为辅助捕收 剂［13］；调整剂采用碳酸钠、氟化钠、硫化钠、六偏磷酸 钠等药剂。 浮选条件试验采用一次粗选，以确定最佳 的浮选工艺参数。 试验流程见图 1。 2.2 磨矿细度试验 铍矿物是否充分单体解离，是浮选富集的重要条 件。 磨矿细度试验流程见图 1，结果见图 2。 原矿 磨矿 药剂单位g/t 氟化钠 碳酸钠 硫化钠 六偏磷酸钠 油酸GYB 浮 选 精矿尾矿 400 1500 2000 20 900100 3 min 3 min 3 min 3 min 6 min 6 min 图 1 浮选试验流程 从图 2 可以看出，随着磨矿细度增加，精矿 BeO 回收率逐渐升高，品位先升高、当磨矿细度超过 90％ 后降低。 考虑粗选阶段应尽量保证铍矿物的回收率， 故而磨矿细度-0.074 mm 粒级占 90％为宜，此时铍精 矿 BeO 品位2.99％，回收率 70.31％。 -0.074 mm粒级含量／ 3.2 2.8 2.4 2.0 75 65 55 45 557085100 精矿品位／ 精矿回收率／ ■ ■ ■ ■ ■ ■ △ △ △△ △ △ 图 2 磨矿细度试验结果 2.3 分散剂碳酸钠用量试验 固定磨矿细度为-0.074 mm 粒级占 90％，按图 1 所示流程，考察了分散剂碳酸钠用量对浮选指标的影 响，结果见图 3。 从图 3 可以看出，碳酸钠用量增加， 精矿 BeO 品位和回收率均升高，当碳酸钠用量大于 1 500 g／ t 时，继续增加其用量，品位略有升高，然而回 收率有所降低。 因此选择碳酸钠用量为 1 500 g／ t，此 时精矿品位 BeO 达到 2.99％，回收率 70.31％。 碳酸钠用量／g t-1 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 75 65 55 45 35 25 8001600024003200 精矿品位／ 精矿回收率／ ■ ■ ■ ■ ■ ■ △ △ △ △ △ △ 图 3 碳酸钠用量试验结果 55第 4 期耿志强等 某羟硅铍石矿中浮选富集含铍矿物的试验研究 万方数据 2.4 硫化钠用量试验 固定碳酸钠用量 1 500 g／ t，按图 1 所示流程，考察 了硫化钠用量对浮选指标的影响，结果见图 4。 由图 4 发现，随着硫化钠用量增加，精矿 BeO 品位持续增加， 精矿回收率先增加后降低。 在硫化钠用量为 2 000 g／ t 时，回收率达到最佳值，此时精矿 BeO 品位为 3.19％， 回收率 75.16％。 硫化钠用量／g t-1 3.4 3.3 3.2 3.1 3.0 2.9 76 75 74 73 72 71 70 1500300004500 精矿品位／ 精矿回收率／ ■ ■ ■ ■ ■ △ △ △ △ △ 图 4 硫化钠用量试验结果 2.5 六偏磷酸钠用量试验 六偏磷酸钠可以有效抑制云母矿物［14］。 固定硫 化钠用量 2 000 g／ t，按图 1 所示流程，考察了六偏磷酸 钠用量对浮选指标的影响，结果见图 5。 由图 5 发现， 六偏磷酸钠用量对精矿 BeO 品位影响较为明显，但回 收率基本呈下降趋势。 说明六偏磷酸钠在抑制云母等 脉石矿物的同时，对羟硅铍石也有一定的抑制作用，所 以较少的用量较为适合。 选择六偏磷酸钠用量为 50 g／ t，此时精矿 BeO 品位 3.24％，回收率 75.29％。 六偏磷酸钠用量／g t-1 4.2 3.9 3.6 3.3 3.0 80 75 70 65 60 3060901201501800210 精矿品位／ 精矿回收率／ ■ ■ ■ ■ ■ △△ △ △ △ 图 5 六偏磷酸钠用量试验结果 2.6 捕收剂用量试验 按图1 所示流程，固定油酸和 GYB 的比例为9∶1， 进行了捕收剂用量试验，结果见图 6。 由图 6 发现，随 着捕收剂用量增加，精矿 BeO 回收率明显增加，品位 则呈下降趋势。 在捕收剂用量为 1 000 g／ t 左右时，回 收率基本稳定，因此选择捕收剂用量为 1 000 g／ t，此时 精矿 BeO 品位 3.24％，回收率 75.29％。 2.7 浮选闭路试验 根据矿石性质，在确定磨矿细度和浮选条件试验 的基础上，进行了浮选闭路试验。 闭路试验流程见图 7，结果见表 3。 一粗一扫四精闭路试验获得了产率 4.53％、BeO 品位 8.31％、回收率 84.56％的铍精矿，富 集效果较好。 捕收剂用量／g t-1 3.5 3.4 3.3 3.2 3.1 3.0 80 75 70 65 60 55 8001600240003200 精矿品位／ 精矿回收率／ ■ ■ ■ ■ ■ ■ △ △ △ △ △ △ 图 6 捕收剂用量试验结果 原矿 磨矿 药剂单位g/t 氟化钠 碳酸钠 硫化钠 六偏磷酸钠 油酸GYB 400 1500 2000 50 900100 碳酸钠 硫化钠 500 500 油酸GYB 9010 粗 选 扫 选 精选 1 精选 2 尾矿 精矿 精选 3 精选 4 -0.074 mm占90 图 7 闭路试验工艺流程 表 3 闭路试验结果 产品名称产率／ ％BeO 品位／ ％回收率／ ％ 精矿4.538.3184.56 尾矿95.470.07215.44 原矿100.000.45100.00 3 结 语 1） 新疆某矿石中铍矿物的赋存状态以羟硅铍石 为主，占总量的 95％以上，原矿 BeO 品位为 0.47％，脉 （下转第 60 页） 65矿 冶 工 程第 38 卷 万方数据 3 结 论 通过一粗一扫高梯度磁选实验，讨论了磁选过程 中贵州菱锰矿各阶段矿物的结构、磁性能与分选效果 之间的关系。 采用 X 射线衍射仪、X 射线荧光光谱分 析仪和振动样品磁强计对原矿物性结构、成分及磁性 能进行了分析。 研究了矿物成分在分选过程中的磁性 能的变化。 所有阶段产品均具环内顺磁行为，且在较 小的局部区域内，它们具有不同的矫顽力。 磁滞回线 的对比分析表明，铁磁性的矿物（黄铁矿的氧化物）在 菱锰矿物磁选中交互作用，导致无法分离，也很好验证 了总铁含量居高不下，其一直伴随菱锰矿。 参考文献 ［1］ 姚敬劬. 我国沉积碳酸盐型锰矿中菱锰矿的成分特征［J］. 矿物 学报， 1991（1）13-20. ［2］ 周 琦，杜远生，覃 英. 贵州松桃大塘坡地区南华纪早期冷泉碳 酸盐岩地质地球化学特征［J］. 地球科学（中国地质大学学报）， 2007（6）845-852. ［3］ 朱祥坤，彭乾云，张仁彪，等. 贵州省松桃县道坨超大型锰矿床地 质地球化学特征［J］. 地质学报， 2013（9）1335-1348. ［4］ 姚希财，田景江，张平壹，等. 贵州松桃高地超大型锰矿床矿体空 间分布规律与找矿预测［J］. 贵州地质， 2017（1）9-17. ［5］ 王佳武，洪万华，姚希财，等. 黔东杨立掌 道坨南华纪“大塘 坡”式含锰盆地地质分析及找矿预测［J］. 地质找矿论丛， 2017 （1）1-7. ［6］ 陈梦棋，洪万华，姚希财，等. 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