蘇振華,談承忠,張 篤,劉 兵,占小龍,韋宏偉
廣西中金嶺南礦業(yè)有限責任公司,廣西 來賓 545900
盤龍鉛鋅礦位于廣西大瑤山西側(cè)鉛鋅重晶石多金屬成礦帶南段,產(chǎn)于下泥盆統(tǒng)上倫白云巖層間破碎帶中[1],是廣西重要的鉛鋅重晶石礦床.歷經(jīng)多次技改擴產(chǎn),目前礦山年處理礦石量60多萬噸,年產(chǎn)尾礦56多萬噸,其中60%多尾礦膠結(jié)充填于井下采空區(qū),其余堆存于尾礦庫.盤龍鉛鋅礦的鉛鋅品位低、尾砂產(chǎn)率大,現(xiàn)有生產(chǎn)工藝導致了嚴重的尾礦庫庫容壓力,已嚴重制約企業(yè)可持續(xù)生產(chǎn)和下一步擴產(chǎn)改造.
智能拋廢技術(shù)發(fā)端于人工手選,通過礦石外觀顏色的差異挑選出目標礦物.由于人工成本高、效率低、誤揀漏揀率高等原因,科研工作者[2]研發(fā)出光選機、激發(fā)光揀選機和核輻射揀選機等多種智能拋廢揀選設(shè)備,對提高入選礦石品位、分選指標,降低選礦能耗,實現(xiàn)無尾礦山具有重要意義.該技術(shù)目前主要適用于礦石的顏色、紋理、光澤等表面特征比較明顯的黑鎢礦、金銻礦[3],銅錫礦[4],銅鉛礦,鉛鋅礦[5]等金屬礦以及石英、螢石等非金屬礦[6].
借助光電拋廢設(shè)備,結(jié)合盤龍鉛鋅礦石性質(zhì),開展了實驗室小型試驗、擴大試驗和工業(yè)試驗研究,對低品位鉛鋅礦石進行了預先拋廢處理,驗證了光電拋廢技術(shù)分選盤龍低品位鉛鋅礦石的可行性.
光電智能拋廢分選機工作原理如圖1所示.該設(shè)備是使用射線源發(fā)出X射線對原礦進行掃描,由高性能探測器采集數(shù)據(jù),通過智能算法識別礦石品位,并用氣排槍噴吹方式(上噴或下噴)把原礦分選為高品位礦石和低品位廢石,實現(xiàn)預先拋廢或廢石提精[7].
圖1 分選機工作原理示意圖Fig.1 Working principle schematic diagram of of the sorting machine
智能分選系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)包括傳動、識別及分選三大子系統(tǒng),其中傳動部分包括振動給料、高速皮帶、分料皮帶,識別部分包括射線源、探測器、電氣柜工控機,分選部分包括氣排槍、氣罐、電氣柜控制部分.
盤龍鉛鋅礦礦石的多元素分析結(jié)果列于表1.由表1可知,鉛鋅礦中的主要有價回收元素為Pb和Zn,二者的品位較低分別為0.80%和2.70%,伴生的銀金銅等有價金屬含量也低,表明該礦石屬于低品位鉛鋅礦.因此,如何降低選礦成本、提高入選品位及經(jīng)濟效益是礦山實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵.
表1 原礦多元素分析結(jié)果Table 1 Multi-elements analysis of ROM
礦石礦物組成及相對含量列于表2.由表2可知,礦石中的鉛礦物主要為方鉛礦,其次為灰硫砷銻鉛礦、斜硫砷鉛礦和維硫銻鉛礦,以及少量的白鉛礦.鋅礦物絕大部分為閃鋅礦,微量的菱鋅礦.其它金屬礦物大部分為黃鐵礦,少量的毒砂,另有微量的褐鐵礦、黃銅礦等.礦石中的非金屬礦物大部分為白云石,其次為重晶石,少量的鈉長石、方解石、白云母、正長石、磷灰石、石英等.
表2 原礦的礦物組成Table 2 The minerals composition of ROM
根據(jù)光電拋廢分選機的一般分選粒度要求,結(jié)合盤龍鉛鋅礦礦石特性,擬定拋廢試驗的礦石粒度范圍為10~75 mm,在確保鉛鋅回收率的前提下按照“能拋盡拋”的原則,進行了不同拋廢率試驗和全粒級拋廢試驗.
3.1.1 拋廢率試驗
對+30~-75 mm粒級進行(處理礦量為100 kg)不同拋廢率的小型試驗,分別設(shè)置拋廢率約為35%,45%和55%,以研究不同拋廢率與尾礦品位及金屬損失率的關(guān)系,結(jié)果見圖2.
從圖2可見:對于+30~-75 mm粒級,隨著拋廢率的增加尾礦中鉛鋅的品位及損失率呈上升趨勢;當拋廢率為45%時,尾礦中鉛含量為0.06%、鋅含量為0.05%,鉛及鋅損失率分別為1.90%和5.23%,拋廢指標較好;而當拋廢率約為55%時,尾礦中鋅損失率偏高大于10%.因此,確定理想的拋廢率約為45%.
圖2 +30~-70 mm粒級的拋廢率與尾礦品位和金屬損失率間的關(guān)系Fig.2 The diagram of +30-70mm waste disposal rate-tailing grade and metal loss rate
3.1.2 粒級試驗
在拋廢率約45%的條件下進行不同粒級的拋廢試驗,研究在相近拋廢率下不同粒級尾礦的金屬品位和損失率關(guān)系,結(jié)果見圖3.
從圖3可見,在約45%的拋廢率下,對于+10~-30 mm的粒級,尾礦中鉛及鋅的品位和損失率最高,尾礦中含鉛為0.12%、鋅為0.07%,而鉛及鋅的損失率分別為3.34%和7.83%;對于+30~-75 mm的粒級,尾礦中鉛的品位和損失率最低,尾礦中礦中含鉛為0.06%、鋅為0.05%,鉛及鋅損失率分別為3.34%和7.83%;對于+30~-75 mm的粒級,尾礦中鉛的品位和損失率最低,尾礦中礦中含鉛為0.06%、鋅為0.05%,鉛及鋅損失率分別為1.90%和5.23%;對于+10~-75 mm的粒級,尾礦中鋅的品位和損失率最低,尾礦含鉛為0.07%、鋅為0.04%,鉛及鋅的損失率分別為2.14%和4.44%.綜合拋廢指標和入選粒級,合理的入選粒級為+10~-75 mm.
圖3 在相近拋廢率下不同粒級與尾礦品位及金屬損失率間的關(guān)系Fig.3 The diagram of size range-tailing grade and metal loss rate under similar disposal rate
對于+10~-75 mm粒級,設(shè)置45%的拋廢率和處理量大于500 kg/次,進行多組擴大試驗,試驗結(jié)果列于表3.
表3 拋廢擴大試驗結(jié)果Table 3 Waste disposal scale-up test results
由表3可知,+10~-75 mm粒級的拋廢擴大試驗的平均加權(quán)拋廢率為45.95%,鉛及鋅的損失率分別為2.32%和5.20%.試驗結(jié)果達到了指標要求,取得了較好的效果.
為進一步驗證光電拋廢技術(shù)應(yīng)用于盤龍鉛鋅礦的可行性,進行了現(xiàn)場工業(yè)試驗研究.根據(jù)選廠破碎的實際情況,入智能光電分選粒級改造為+15~-60 mm,工業(yè)試驗采用“破碎-篩分-拋廢”工藝流程,如圖4所示.經(jīng)現(xiàn)場試驗,在礦石拋廢入選粒度+15~-60 mm(占比全粒級的65.74%)的條件下,取得了20個連續(xù)班次的指標(圖5),連續(xù)20個班的加權(quán)平均指標列于表4.
圖4 工業(yè)試驗工藝流程示意圖Fig.4 Pilot test flow-sheet
從圖5和表4結(jié)果可知:在處理量為42.37 t/h的條件下,當入料中含鉛0.82%%和含鋅3.49%時的拋廢率為41.20%(對全粒級27.77%),尾礦廢石含鉛0.04%、含鋅0.21%,鉛和鋅損失率分別為1.82%和2.56%;精礦含鉛1.37%、含鋅5.82%,鉛和鋅回收率分別為98.08%和97.44%;通過拋廢后的鉛鋅綜合品位由4.31%提升到7.19%,富集比為1.67.按礦山年處理60萬噸礦石計算,可拋出廢石16.66萬噸,降低了后續(xù)磨浮礦石量,有利于降低礦山能耗、提高選礦綜合指標.同時,拋出的廢石經(jīng)簡單加工,可作為碎石、機制砂等基礎(chǔ)建筑材料,從而實現(xiàn)了資源綜合利用,減少尾礦產(chǎn)出,為實現(xiàn)無尾礦山創(chuàng)造有利條件.
圖5 拋廢率與廢石損失率波動圖Fig.5 The diagram of waste disposal rate and metals loss
表4 20個班拋廢加權(quán)平均指標Table 4 The average index of 20 shifts waste disposal
采用光電智能拋廢技術(shù)對盤龍鉛鋅礦低品位鉛鋅礦進行實驗室小型試驗和擴大試驗,對原礦10~75 mm粒級礦石,擴大試驗的拋廢率為45.95%,鉛損失率2.32%、鋅損失率5.20%.采用光電智能拋廢技術(shù)對盤龍鉛鋅礦低品位鉛鋅礦進行工業(yè)試驗研究,結(jié)合現(xiàn)場生產(chǎn)經(jīng)設(shè)備工業(yè)參數(shù)優(yōu)化,對原礦15~60 mm粒級礦石,取得作業(yè)拋廢率41.20%,廢石Pb+Zn品位為0.244%,鉛鋅回收率分別為98.08%和97.44%的試驗指標,表明光電拋廢技術(shù)對盤龍鉛鋅礦可行.光電智能拋廢技術(shù)應(yīng)用后可預先拋出廢石,從而提高了入選礦石品位,減少了進入磨浮作業(yè)的礦石量,降低了選礦能耗.拋出的廢石可簡單加工后作為碎石、機制砂等基礎(chǔ)建筑材料,從而減少尾礦產(chǎn)率,緩解尾礦庫庫容壓力,為礦山實現(xiàn)“無尾礦山”創(chuàng)造有利條件.因此,光電智能拋廢技術(shù)具有較好的技術(shù)、經(jīng)濟和環(huán)保效果.