海南某選礦廠跳汰選礦工藝優(yōu)化研究

朱智超 袁康 蘭舟 張少平 王梓力 黃正均 郭國龍

摘要：以海南某選礦廠跳汰系統(tǒng)為研究對象，針對入選礦石品位變化造成的跳汰產(chǎn)品指標下降問題，通過物相分析、取樣調(diào)查等方法，從入選礦石粒度及品位、電子皮帶秤量程系數(shù)、各粒級產(chǎn)品品位等方面展開研究，提出針對性的跳汰選礦工藝優(yōu)化措施。通過控制入選礦石粒度、調(diào)整跳汰系統(tǒng)參數(shù)及選用0～75 mm粒級礦石取樣等方法優(yōu)化了工藝流程；各樣品實測質(zhì)量與電子皮帶秤讀數(shù)誤差較大，粉礦樣品質(zhì)量誤差約16 %，優(yōu)化電子皮帶秤量程系數(shù)后滿足生產(chǎn)要求；試驗樣與生產(chǎn)樣取樣結(jié)果表明，實際跳汰原礦、中礦及粉礦品位比生產(chǎn)樣品位低，實際跳汰尾礦品位比生產(chǎn)樣品位高，說明生產(chǎn)取樣樣品代表性不足，應調(diào)整為斷面取樣方法。研究結(jié)果對跳汰選礦工藝優(yōu)化具有重要參考價值。

關(guān)鍵詞：跳汰選礦；工藝優(yōu)化；礦石粒度；品位；重選

中圖分類號：TD455.1文章編號：1001-1277（2024）04-0044-04

文獻標志碼：Adoi：10.11792/hj20240410

引 言

跳汰選礦是傳統(tǒng)重力選礦工藝之一，在國內(nèi)外鐵礦、煤炭、鎢礦等礦山應用極為廣泛［1-4］。跳汰選礦工藝流程及參數(shù)是影響選別指標的關(guān)鍵因素，進而影響選礦廠整體經(jīng)濟指標［5-8］。為進一步提高產(chǎn)品質(zhì)量，獲得理想的選別指標，許多研究人員對跳汰選礦工藝進行了優(yōu)化研究。楊文壽［9］針對貴州某硫鐵礦石開展試驗研究，在跳汰選礦粒度小于0.5 mm、沖程 20 mm條件下，結(jié)合后續(xù)浮選試驗，獲得了理想硫精礦產(chǎn)品；黃茂福［10］采用“分級除泥—跳汰”工藝，對他達鐵礦尾礦進行回收再選試驗研究，選別指標良好，有效提高了選礦廠經(jīng)濟效益和服務年限；黃建成等［11］通過對比搖床、跳汰選礦、磁選及聯(lián)合試驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，跳汰選礦優(yōu)勢在于選礦處理量大、拋廢率高且設(shè)備占地面積小。

海南礦業(yè)股份有限公司位于海南省西部昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)，2022年因礦源調(diào)整，原礦品位下降，粒度分布及金屬含量也有所變化。原跳汰選礦工藝流程及參數(shù)不能適應礦石性質(zhì)變化，影響選別產(chǎn)品指標，亟須開展跳汰選礦工藝優(yōu)化研究，以指導后續(xù)實際生產(chǎn)。

1 工程概況

海南礦業(yè)股份有限公司現(xiàn)有富礦生產(chǎn)線、110萬t/a選礦廠、200萬t/a貧礦選礦廠等生產(chǎn)單元。深部礦石設(shè)計選礦工藝流程見圖1。原礦經(jīng)破碎、水洗、篩分后，產(chǎn)生溢流礦（0～0.5 mm）、跳汰粉礦（0.5～10 mm）及跳汰原礦（10～40 mm）3種中間產(chǎn)品。跳汰原礦經(jīng)跳汰機選別后，得到跳汰精礦、跳汰中礦及跳汰尾礦，工藝流程見圖2。跳汰系統(tǒng)設(shè)備為巴達克跳汰機［12］，并選擇與其配套的斗式提升機用于后續(xù)礦石脫水及運輸。跳汰機跳汰室長1 m、寬0.5 m，試驗處理10～40 mm粒級樣品時，跳汰床層高度不超過180 mm，篩孔尺寸0.15 mm，跳汰頻率50次/min，沖程120 mm。

原跳汰系統(tǒng)入選礦石主要由北一、楓樹下及保秀3個采區(qū)提供，2022年8月因采礦活動調(diào)整，入選礦石主要以北一采區(qū)為主，占比達97 %以上。北一采區(qū)為地下開采，采出礦石品位低于其他采區(qū)，隨著地采回采水平的下降，該采區(qū)礦石品位也逐漸變低。為確保資源充分利用，從當年9月開始，地下開采礦石品位由39.50 %下降至（38±0.5） %，除品位變化外，地下開采礦石粒度與露天礦礦石粒度也存在明顯差異。入選礦石性質(zhì)及粒度變化嚴重影響跳汰系統(tǒng)產(chǎn)品指標，因此，亟須開展相關(guān)研究工作。

2 原礦分析及優(yōu)化措施

2.1 原礦性質(zhì)分析

該礦床是一個以鐵礦石為主，共生鈷、銅的復合礦床。礦石基本特征是含鐵較高，高硅低磷，其他有害組分含量甚微。目前可供利用的有用組分主要為Fe、Co、Cu，屬于富鐵、富鈷礦石。礦石化學成分分析結(jié)果見表1。礦石中有害組分為S，主要賦存于硫酸鹽和硫化物中；其次是SiO2，其含量與TFe含量呈反比關(guān)系。

原礦鐵物相分析結(jié)果見表2。由表2可知：采出原礦中有用礦物以赤褐鐵礦為主，占82.28 %，磁鐵礦占13.23 %，其他有用礦物為硅酸鐵、黃鐵礦及碳酸鐵，合計總分布率低于5.00 %。

2.2 原礦品位及粒度調(diào)查

通過跟班檢測、記錄，獲得試驗期間新系統(tǒng)近12個班次處理原礦礦量及品位，見表3。

試驗期間無露天礦礦石配入，以全地下開采礦石入選，連續(xù)12個班次累計處理礦量66 282 t，平均鐵品位為38.02 %，下降了3.74百分點（原礦品位41.76 %），含有害組分S 0.833 %。

在皮帶上取礦樣約804 kg，分別用8 mm、40 mm、75 mm等不同規(guī)格篩子對地下開采礦石進行篩析，各粒級分布率及金屬分布情況見表4。

由表4可知：8～40 mm粒級分布率和鐵金屬量占比較高；≤100 mm粒級分布率為73.66 %，鐵金屬量占比為73.11 %；≥150 mm粒級占比為9.49 %，鐵品位為30.20 %。初步判斷，地下開采礦石中有大塊低品位礦石混入。

2.3 跳汰系統(tǒng)優(yōu)化措施

針對原礦品位下降及粒度變化問題，提出以下跳汰工藝優(yōu)化措施：①嚴格控制破碎及篩分作業(yè)，保證入選礦石粒度；②適當減小工作風壓，增加浮標高度，風壓由39 kPa調(diào)整為37 kPa，粗選配質(zhì)量由6 870 g增加至6 920 g，精礦品位將隨之增加，可保證產(chǎn)品指標；③在取樣檢測時，針對性地采取0～75 mm粒級原礦，該粒度范圍原礦可反映出礦石質(zhì)量，以此樣品開展相關(guān)檢測，能夠指導未來跳汰系統(tǒng)優(yōu)化工作。

3 跳汰系統(tǒng)產(chǎn)品分析及優(yōu)化措施

3.1 產(chǎn)品礦量分析及優(yōu)化措施

跳汰原礦及跳汰粉礦質(zhì)量可通過電子皮帶秤稱量得出，而溢流礦漿無法直接稱量，需要通過計算獲得。試驗期間富粉廠房生產(chǎn)指標為：平均溢流品位25.05 %、平均預選精礦品位40.76 %、平均尾礦品位16.33 %，推算出理論預選精礦產(chǎn)率35.68 %、預選精礦量約500 t，則溢流礦量占新系統(tǒng)礦量的2.11 %。

產(chǎn)品礦量精確控制是優(yōu)化跳汰系統(tǒng)的首要工作，電子皮帶秤量程系數(shù)是控制產(chǎn)品礦量的關(guān)鍵參數(shù)。為進一步確定目前量程系數(shù)設(shè)定是否合理，在跳汰原礦、精礦、中礦、尾礦等運輸皮帶上刮取長度2 m的樣品稱量，結(jié)合皮帶運輸機帶速、測量值等參數(shù)，對比樣品實質(zhì)量與電子皮帶秤稱量讀數(shù)，判斷電子皮帶秤讀數(shù)誤差，結(jié)果見表5。

由表5可知：各樣品實質(zhì)量與電子皮帶秤讀數(shù)誤差較大，其中，跳汰粉礦樣品相對誤差最大，達到約16 %，其次是跳汰原礦、跳汰精礦。入選及產(chǎn)品礦量誤差較大，將影響后續(xù)產(chǎn)品指標，通過調(diào)整設(shè)備量程系數(shù)可減小礦量誤差。調(diào)整電子皮帶秤量程系數(shù)后，繼續(xù)通過刮礦稱量方法，連續(xù)5天定時測量礦量，調(diào)整后跳汰系統(tǒng)各產(chǎn)品礦量見表6。

由表5、表6可知：通過調(diào)整電子皮帶秤量程系數(shù)，入選原礦量占下槽量64 %～67 %，跳汰精礦量占下槽量18 %～24 %，跳汰中礦量占下槽量15 %～18 %，跳汰尾礦量占下槽量25 %～31 %。調(diào)整后的輸入礦量與輸出礦量在誤差范圍內(nèi)，滿足生產(chǎn)要求。

3.2 跳汰產(chǎn)品品位分析

通過取樣試驗方法，連續(xù)5天（每天取樣一次）對跳汰原礦、跳汰尾礦、跳汰中礦及跳汰粉礦進行跟班取樣，與生產(chǎn)樣品位對比。試驗樣與生產(chǎn)樣鐵品位數(shù)據(jù)見表7。利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算各樣品平均品位，試驗樣與生產(chǎn)樣平均鐵品位見表8。

由表7、表8可知：在試驗過程中，跳汰原礦、中礦及跳汰粉礦平均鐵品位均比生產(chǎn)樣低。其中，跳汰中礦平均鐵品位比生產(chǎn)樣低3.68百分點，而跳汰尾礦平均鐵品位比生產(chǎn)樣高1.87百分點。品位差異說明目前生產(chǎn)取樣樣品未能真實反映礦石質(zhì)量，不能較好地指導生產(chǎn)調(diào)節(jié)。分析原因可能是跳汰原礦、跳汰粉礦、跳汰中礦及跳汰尾礦的取樣方式為通過膠帶面上點取，僅對分析對象局部取樣，樣品代表性不足，后續(xù)取樣方式應調(diào)整為膠帶斷面取樣，更能反映產(chǎn)品質(zhì)量，能更好地指導生產(chǎn)。

4 結(jié) 論

1）通過跟班取樣調(diào)查及礦石粒度篩析發(fā)現(xiàn)，礦源變化后，原礦品位下降3.74百分點，8～40 mm粒級礦石占比較高，≤100 mm粒級占比為73.66 %，≥150 mm粒級品位為30.20 %，判斷有大塊低品位礦石混入。通過嚴格控制入選礦石粒度，調(diào)整工作風壓、浮標高度、粗選配質(zhì)量、風壓高度等跳汰參數(shù)及重點采取0～75 mm粒級原礦取樣等措施優(yōu)化跳汰工藝，以滿足現(xiàn)階段生產(chǎn)要求。

2）在各產(chǎn)品運輸膠帶取樣測量發(fā)現(xiàn)，電子皮帶秤讀數(shù)誤差較大，影響后續(xù)產(chǎn)品質(zhì)量。調(diào)整電子皮帶秤量程系數(shù)后，誤差在合理范圍之內(nèi)，各產(chǎn)品礦量在下槽量占比滿足要求。

3）采用取樣分析方法，對比了試驗樣與生產(chǎn)樣鐵品位，發(fā)現(xiàn)在試驗過程中實際跳汰原礦、中礦及粉礦品位比生產(chǎn)樣品位低，實際跳汰尾礦品位比生產(chǎn)樣品位高，說明目前生產(chǎn)取樣樣品代表性不足，應調(diào)整為斷面取樣方法。

［參 考 文 獻］

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Optimization study of jigging ore-dressing process for an ore-dressing plant in Hainan

Abstract：Taking the jigging system of an ore-dressing plant in Hainan as the research object，this study addresses the issue of decreased jigging product indicators caused by variations in ore grade.Through physical phase analysis，sampling surveys，and other methods，research was conducted on the granularity and grade of the selected ore，the coefficient of the electronic belt scale range，and the grade of products at each particle size，proposing targeted optimization measures for jigging ore-dressing process.The process flow was optimized by controlling the input ore granularity，adjusting jigging parameters，and selecting ore samples ranging from 0 to 75 mm.Significant errors were observed between the measured weights of samples and the readings of the electronic belt scale，with a weight error of up to 16 % for samples.After optimizing the coefficient of the electronic belt scale range，the production requirements were met.Comparison between test samples and production samples showed that the actual grade of jigging crude ore，middlings，and powdered ores was lower than that of production samples，while the actual grade of jigging tailings was higher，indicating inadequate representativeness of production sampling，which should be adjusted to sectional sampling.The research results have important reference value for optimizing jigging ore-dressing processes.

Keywords：jigging ore-dressing;process optimization;ore granularity;ore grade;gravity separation