云母型含钒石煤浮选预富集工艺研究.pdf
第3 4 卷 2 0 1 4 年0 8 月 矿冶工程 M I N I N GA N DM 哐T A L L U R G I C A LE N G I N E E R I N G V 0 1 .3 4 A u g u s t2 0 1 4 云母型含钒石煤浮选预富集工艺研究① 包申旭,张一敏,边颖 武汉理工大学资源与环境工程学院,湖北武汉4 3 0 0 7 0 摘要针对我国石煤提钒工艺普遍存在着矿石处理量大、酸耗高等问题,本文在对湖北某地云母型含钒石煤工艺矿物学研究的 基础上,进行了浮选预富集工艺研究,以提高后续提钒工艺的入料品位,降低了酸耗量和生产成本。本研究确定了“反浮选方解石一 正浮选含钒云母”的工艺流程,通过闭路试验得到了产率为5 1 .3 5 %,V 0 ,品位为1 .1 5 %,回收率为7 0 .8 6 %的钒精矿。 关键词含钒石煤;云母;浮选;预富集 中图分类号T D 9 2 3文献标识码A d o i 1 0 .3 9 6 9 /j .i s s n .0 2 5 3 6 0 9 9 .2 0 1 4 .0 8 .0 0 8 文章编号0 2 5 3 6 0 9 9 2 0 1 4 0 8 0 0 3 3 0 4 石煤是我国储量巨大的一种含钒资源,其中V O , 的储量约为1 .1 8 亿吨,是我国钒钛磁铁矿中钒储量的 6 .7 倍1 ,因此从石煤中提取钒是我国钒资源开发利 用的重要方向。据统计,我国大部分石煤中钒的品位 在0 .3 %一1 .0 %之间,钒品位大于1 %的石煤只占含钒 石煤总量的2 .8 %,因此石煤属于一种低品级的含钒资 源。当前,从石煤中提钒普遍采用的是湿法工艺,即石 煤经过焙烧后采用水浸或酸浸工艺或直接采用酸浸方 式从中浸出钒旧J 。由于石煤中钒的品位低,一些耗酸 矿物含量通常较高,导致石煤提钒存在原矿处理量大, 耗酸量高等问题,制约了石煤提钒行业的发展1 3J 。若 通过有效手段预先对石煤原矿中的钒进行富集,将可 以减少湿法提钒处理量,同时降低酸耗,从而大幅降低 生产成本,促进石煤资源的合理开发利用。 由于石煤的矿物组成和钒赋存状态复杂,从石煤 中预富集钒较为困难,目前在这方面的研究也较少。 本课题组采用焙烧脱碳一摇床分选工艺对湖北某地炭 质和泥质石煤进行了分选,精矿中V 0 ,品位从0 .7 2 % 提高到0 .9 8 %,回收率达9 6 .4 2 %HJ 。中南大学的孙 伟“ 1 和冯其明M 1 等人分别对陕西和新疆地区的含钒石 煤开展了浮选试验,也均取得了较好的效果。本文针对 湖北某地典型低品级云母型含钒石煤进行了浮选试验, 研究不同条件对选别指标的影响,并探索合理的工艺流 程,为该类型含钒石煤的选矿工艺提供参考与借鉴。 1 矿样性质 本研究所用的含钒石煤来自湖北某地,该矿石为 粉砂质炭质.钙质泥岩,炭质含量较高。由于炭质具有 较好的可浮性,会降低浮选药剂的选择性,需要在浮选 前预先脱炭。将试样破碎至0 3m m ,混匀后在马弗 炉中进行脱炭,脱炭温度为7 0 0o C ,脱炭时间为1h 。 1 .1 矿石的化学组成 原矿和脱炭样中的总碳和硫含量用碳硫元素分析 仪测定,其他成分利用X R F A x i o sa d v a n c e d 进行分 析,结果见表1 。 表l 矿石的化学组成 质量分数 /% 矿物名称V 2 0 5S i 0 2A 1 2 0 sT F eK 2 0N a 2 0C a OM s OT C S 石煤原矿0 .7 l4 9 .2 88 .9 1 3 .4 9 脱炭石煤0 .8 25 4 .3 6 1 0 .5 94 .1 5 3 .0 2O .3 86 .2 62 .1 81 3 .4 43 .8 6 4 .9 00 .3 57 .3 53 .1 32 .7 31 .9 0 由表1 可知,原矿中的总碳含量较高,为1 3 .4 4 %。 焙烧脱炭后,总碳含量降至2 .7 3 %,V 0 ,和C a O 含量 分别提高至0 .8 2 %和7 .3 5 %。 1 .2 矿石的矿物组成 石煤原矿和脱炭石煤的X R D 图谱见图l 。利用 Q E M S C A N 矿物定量图像分析仪对样品进行了矿相测 2 Q 一石英 C 一方解石 H - - 蒯“ P 一黄铁矿 F 一长石 M 一白云母 A 一硬石膏 煤出丘赋一盘也{ 2 。卫量 M1 1 1 .I 一j ‘一 _ _ - 越.五..j s .矗姿x j £i .菹釜2 ;. M I } C .L .捌- 一一 1 02 03 0 4 0 5 06 07 0 2 0 1 o 图1石煤原矿和脱炭石煤的X R D 图谱 ①收稿日期2 0 1 4 0 6 1 2 基金项目国家“十二五”科技支撑计划重点项目 2 0 1 I B A B 0 5 8 0 1 ;武汉市晨光计划 2 0 1 2 7 1 0 3 1 3 8 作者简介包申旭 1 9 7 9 - ,男,湖北京山人,博士,副教授,研究方向为石煤提钒及水污染治理。 万方数据 矿冶工程 第3 4 卷 定,结合X R D 和样品的化学组成结果,可以确定石煤 原矿中的主要矿物为石英、云母类矿物、长石、煤、方解 石和黄铁矿。焙烧脱炭后,矿物含量发生变化,煤充分 燃烧,黄铁矿大部分氧化为赤铁矿,小部分与方解石分 解生成的C a O 反应生成C a S O 。。 1 .3 钒的赋存状态 利用石煤中钒的赋存状态分析方法“ 1 并结合电 子探针对原矿中钒的化学物相进行了分析,结果见 表2 。 表2 石煤原矿中钒的化学物相分析 矿物钒占有率/% 钒的吸附态及其游离氧化物 有机质 方解石 铁氧化物 白云母 其它矿物 总钒 1 .2 2 .2 0 .4 0 .2 8 8 .2 7 .8 1 0 0 .O 由表2 可以看出,钒主要赋存在白云母中,占总钒 的8 8 .2 %,因此本石煤属于典型的云母型含钒石煤。 根据电子探针照片,原矿中白云母矿脉的长度不均匀, 按其长度可分为两部分,一部分脉长在3 0 4 0 斗m ,另 一部分脉长在1 0 m 以下,而脉石矿物的粒径均较 大,属于不等粒嵌布矿石,宜采用阶段磨矿浮选流程, 在较粗的磨矿细度下实现脉石矿物的优先单体解离和 分离,然后在较细的粒度下富集含钒矿物,这样可避免 分离较细的含钒矿物时脉石的干扰,降低矿物的分选 难度。 2 浮选流程的确定 原矿经脱碳焙烧后,需要实现含钒矿物白云 母与主要的脉石矿物石英的分离。云母与石英的分离 一般在较低的p H 值下,但该条件下方解石易与酸发 生反应,增加选矿成本,因此在浮选云母之前需要除去 方解石,故采用“反浮选.正浮选”的工艺流程,即首先 分离方解石,然后在酸性条件下正浮选云母,在浮选云 母的同时抑制石英、长石等脉石矿物。原则工艺流程 见图2 。 3 试验结果及讨论 3 .1 脱泥方式的确定 为了消除矿泥对浮选方解石的影响,试验对比了 分级脱泥、选择性分散脱泥和浮选脱泥的脱泥效果。 脱泥方式对脱泥效果的影响见表3 。 石煤 钒精矿 尾矿 图2 含钒石煤浮选预富集原则流程图 表3 脱泥方式对脱泥效果的影响 从表3 可以看出,对脱炭石煤而言,采用添加碳酸 钠分散脱泥的技术方案较好。究其原因,可能是碳酸钠 除可以较好地分散矿浆外,还可以调节p H 至碱性,使矿 粒的表面带有一定负电荷,减少了异相凝聚现象旧1 。 3 .2 反浮选方解石试验 在浮选过程中发现脱炭石煤中的一部分方解石和 白云母表现出了亲油疏水特性,可浮性较好。根据矿 物可浮性差异,采用等可浮工艺,以2 。油为优先浮选 的捕收剂,浮选出部分可浮性好的方解石和白云母并 作为钙钒混合精矿,以免除强抑制剂、活化剂带来的分 选困难,降低浮选难度,同时强化浮选方解石时药剂的 选择性,减少钒的损失。具体流程见图3 。 脱炭石煤 钙精矿1含钒中矿1 钙精矿2 含钒中矿2 图3 脱炭石煤方解石反浮选等可浮流程 万方数据 2 0 1 4 年0 8 月 包申旭等云母型含钒石煤浮选预富集工艺研究 经过条件试验,反浮选最佳工艺参数见图4 ,闭路 试验结果见表4 。 脱炭石煤 药剂用量矿 l 碳酸钠3 0 ∞ 磨矿O - - 0 .0 7 4 r a m 占6 3 % 分散l 脱泥 2 。油2 4 0 泥 水玻璃1 2 0 0 油酸钠l l l 0 0 扫l 选 钙精矿 含钒中矿 图4 脱炭石煤反浮选方解石闭路流程 表4 脱炭石煤反浮选闭路试验结果 闭路试验最终获得产率为1 6 .7 2 %、方解石品位为 4 1 .0 3 %、回收率为6 8 .7 2 %的钙精矿,结合泥的脱除,反 浮选工艺总的抛除产率为2 2 .3 0 %,方解石回收率为 8 1 .8 0 %,V 0 ,损失率为1 6 .6 %,原矿的V 0 ,品位由 0 .7 1 %提高至0 .8 7 %,较好地达到了分选方解石的 目的。 3 .3 正浮选白云母试验 由前面的分析可知,原矿中的云母主要分为两部 分,一部分为粒径较大且大部分已单体解离的云母片 集合体,另一部分为粒径很小、呈分散状态的细小云 母,与石英、长石等连生或被其包裹。正浮选时,可将 粒度较粗的云母集合体提前浮出,避免云母集合体过 磨造成回收时钒的损失,然后将槽内产品再磨,使云母 大部分单体解离后,再进行回收,从而提高最终产品的 钒品位和回收率。原则流程见图5 。 3 .3 .1白云母一段浮选试验 白云母一段浮选时,选用十二胺作为捕收剂,氟硅 酸钠作为石英、长石的抑制剂,水玻璃作为分散剂,硫 含钒中矿 钒精矿2 中矿1 中矿2尾矿 图5 正浮选白云母流程 酸作为p H 调整剂。通过单因素条件试验,选定最佳十 二胺用量为1 5 0g /t ,最佳的氟硅酸钠用量为8 0 0g /t ,矿 浆p H 为3 ,此时硫酸用量为3 0 0g /t 。在该条件下,获得 的钒精矿V 0 ,品位为1 .1 5 %,回收率为6 3 .8 %。 3 .3 .2 白云母再磨再选试验 1 再磨细度试验。为回收粗尾矿中部分未单体 解离且嵌布粒度较细的白云母,提高钒的回收率,需对 粗尾矿进行再磨再选。磨矿细度试验结果见表5 。 表5 再磨细度对浮选的影响 由表5 可知,随着磨矿细度的增加,精矿的V 0 , 品位先降低后趋于稳定,回收率呈现先升高后降低的 趋势,在磨矿细度为- 0 .0 7 4m m 粒级占8 5 .6 %时,取得 最大值,此时精矿的V O ,品位为1 .0 5 %,钒回收率为 4 9 .1 9 %。 咖咖 璃钠玻酸 选水油扫 ★●f一 * }●I_r虬一 咖抛丽一 氯 璃钠一 m 肿 瑚酗一 姻£j 水油一 璃钠 一 蝴| 雾 万方数据 矿冶工程 第3 4 卷 2 白云母再选试验。白云母再选试验分别考虑 了十二胺和氟硅酸钠的用量对浮选的影响,通过系统 的条件试验,获得的最佳工艺参数见图6 。 钒精矿2中矿1 中矿2尾矿 图6 白云母再选试验结果 3 5 0 0 4 5 0 3 .4 闭路试验 根据试验确定的工艺和开路流程所得的工艺参 数,进行全流程闭路试验。试验在X F D - Ⅲ型单槽浮 选机中进行,试验流程见图7 ,试验结果见表6 。 钒精矿2 图7 浮选预富集闭路试验流程图 尾矿 表6 全流程闭路试验 由表6 可知,经过闭路试验可以获得产率为 5 1 .3 5 %,V O ,品位为1 .1 5 %,回收率为7 0 .8 6 %的钒精 矿,泥、方解石精矿、尾矿作为最终的尾矿抛除,达到了 提高后续提钒工艺的入料品位、降低了酸耗量和生产 成本的目的。 4 结论 1 湖北某地含钒石煤属于典型的云母型含钒石 煤,原矿中的主要矿物为石英、云母类矿物、长石、煤、 方解石和黄铁矿。钒主要赋存在云母类矿物中,方解 石中不含钒。 2 浮选前对原矿先焙烧脱除炭质,然后采用“反 浮选方解石一正浮选含钒白云母”的工艺流程。反浮选 采用“焙烧脱炭.分散脱泥一2 4 油等可浮选.方解石强化 浮选- 混合精矿钙钒分离”流程,正浮选采用“含钒云母 一次浮选一尾矿再磨再选”流程,粗磨和再磨的磨矿细 度分别为一0 .0 7 4m m 粒级占6 3 %和8 5 .6 %,最终获得 产率为5 1 .3 5 %,V 2 0 5 品位为1 .1 5 %,回收率为7 0 .8 6 % 的钒精矿,达到了预富集钒的目的。 参考文献 [ 1 ] 宾智勇.石煤提钒研究进展与五氧化二钒的市场状况[ J ] .湖南 有色金属,2 0 0 6 ,2 2 1 1 6 - 1 7 . [ 2 ] B a oSX ,Z h a n gYM ,L i uT ,e ta 1 .T h et e c h n o l o g yo fe x t r a c t i n gv a n a d i u mf r o ms t o n ec o a li nC h i n a H i s t o r y ,c u r r e n ts t a t u sa n df u t u r e p r o s p e c t s [ J ] .H y d r o m e t a l l u r g y ,2 0 1 1 ,1 0 9 1 1 6 1 2 4 . [ 3 ] 边颖,张一敏,包申旭,等.含钒石煤选矿预富集技术[ J ] .金 属矿山。2 0 1 3 .4 4 7 9 4 - 9 9 . [ 4 ] 边颖,张一敏,赵云良,等.湖北某脱碳石煤摇床预抛尾试验 [ J ] .金属矿山,2 0 1 3 1 9 4 - 9 6 . [ 5 ] 孙伟,王丽,曹学锋,等.石煤提钒的浮选工艺及吸附机理 [ J ] .中国有色金属学报,2 0 1 2 ,2 2 7 2 0 7 0 - 2 0 7 2 . [ 6 ]向平,冯其明,钮因健,等.选矿富集阿克苏石煤钒矿中的钒 [ J ] .材料研究与应用,2 0 1 0 ,4 1 6 5 7 0 . [ 7 ]边颖,张一敏,包申旭,等.石煤中钒的赋存状态分析方法及 其化学解释[ J ] .矿冶工程,2 0 1 3 ,3 3 6 6 2 - 7 0 . [ 8 ] W a n gYH ,S u nDX ,W a n gLG ,e ta 1 .E f f e c t so fs o d i u mt r i p o l y p h o s . p h a t ea n ds o d i u mc a r b o n a t eo nt h es e l e c t i v ef l o c c u l a t i o no fd i a s p o r i e b a u x i t ei nt h ep r e s e n c eo fc a l c i u ma n dm a g n e s i u mi o n s [ J ] .M i n e r a l s E n g i n e e r i n g ,2 0 1 1 ,2 4 1 0 1 0 3 1 1 0 3 7 . 万方数据