刘显华，张建强

（文山麻栗坡紫金钨业集团有限公司，云南 麻栗坡 663600）

当前，我国钨矿山面临日益贫化的现状，易采矿体少、采矿难度大、采矿贫化率高，导致出矿品位降低，这将增加后续破碎、磨矿以及分选等工序的能耗和材料消耗，造成生产成本高。如果在矿石中细碎和磨矿之前，通过技术手段将混入其中的围岩或废石及早抛除，则可大幅降低生产运行成本，提升产能，为矿山企业降本增效，提高矿产资源综合利用率［1］。

南秧田钨矿在资源整合后随着逐年开采，矿石平均品位已降低至0.2%～0.23%左右，含有大量的废石，如果采用原有的选矿工艺，其处理成本高，为了有效益地开发利用这部分矿石，明确其X射线智能选矿性能及工艺技术参数，在小型实验室试验的基础上，采用北京霍里思特公司的XNDT-104智能分选机［2］对该低品位白钨矿进行了工业试验。XNDT-104智能分选机是一套光电分选系统，通过X射线对矿石进行透视扫描，由探测器采集数据，通过智能算法识别矿石与废石，并用计算机控制气排枪将废石精确喷出，将矿石与废石分离［3］。

1 矿石性质

原矿取自南秧田钨矿矽卡岩型白钨矿，可知矿石中的有用矿物为白钨矿和极少量黑钨矿，其它金属硫化矿物含量较少，主要是黄铁矿，其次是少量至微量磁黄铁矿。脉石矿物主要是大量石榴石，其次是石英、辉石族矿物、方解石，少量绿泥石、滑石、萤石、柱沸石、长石等。

1.1 矿石化学分析

矿石的化学多元素分析结果见表1，由表1可知，该矿石中含WO30.19%，是主要的回收对象；矿石中其它有价金属含量较少，脉石矿物的主要成分是SiO2。

表1 化学多元素分析结果 %

1.2 钨物相分析

钨的物相分析结果见表2。

表2 钨物相分析结果 %

由表2可知，钨主要以白钨的形式存在，占93.35%；黑钨和钨华含量均较少，分别占3.89%和2.76%。

1.3 矿石中的矿物组成及相对含量

利用MLA进行矿物组成定量，分析结果见表3。样品中钨矿物以白钨矿形式产出，含量0.24%，未见其它钨矿物。除白钨矿外，其它金属矿物含量为1.87%，主要是黄铁矿，其次磁黄铁矿、铁氧化物，及少量的黄铜矿、闪锌矿、辉铋矿、辉碲铋矿、辉钼矿。非金属矿物以斜长石、阳起石为主，影响浮选的含钙脉石萤石、方解石的含量分别是3.52%、4.17%。

表3 矿物组成及其含量 %

1.4 钨矿石粒度分布和解离度分析

对-2 mm原矿中白钨矿进行统计，共发现637个白钨矿颗粒，其粒度分布见表4，其粒度分布在10～50μm及100～300μm两个粒度范围较为集中，分别占33.4%、47.4%。从解离度上看，白钨矿的总解离度为87.9%，+100μm的白钨矿的解离度为92%，-100μm的白钨矿的解离度为83.8%。

表4 -2 mm原矿中白钨矿的粒度分布

为了更准确地了解钨矿石的解离度，对细度-0.074 mm占50%的情况下进行了解离度分析，对光片进行全扫描，共查找到434颗白钨矿，未见黑钨矿。白钨矿的解离情况见表5。

表5 -0.074 mm占50%时白钨矿的解离-连生情况 %

从表5可以看出，白钨矿的单体解离度为93.6%，富连生体（80＜x＜100）的含量为4.1%，中等连生体（50＜x＜80）含量为0.9%，贫连生体（x＜50%）的含量为1.4%。未解离的白钨矿主要与硅酸盐连生，含量为5.3%，少量与萤石、碳酸盐连生，含量分别为0.8%、0.3%。

2 试验结果与讨论

2.1 矿石智能分选的可行性分析

选取矿样中少量15～50 mm粒度的原矿，进入分选机扫描获得原始数据图像如图1所示，经过图像处理后如图2所示，其中可以看到明显的钨矿小颗粒。

图1 钨矿石块扫描数据图像

图2 石块中的钨矿小颗粒（箭头标识位置）

图像中可以看出，钨矿呈细颗粒状分布，而且含量较少，以回收钨元素为主，石块中大部分物质为废石。此种性质的原矿可解离性较好，破碎成小块之后，钨矿颗粒只会存在于其中一部分矿石中，其它石块则含钨元素极少，因此可以对原矿大颗粒进行破碎，将其中低品位石块作为尾矿抛废。

2.2 分粒度试验

选矿厂破碎系统为两段一闭路破碎工艺，粗碎采用C100颚式破碎机，中细碎采用GP11F圆锥破碎机，检查筛分采用1848圆振筛。根据C100破碎机和圆锥破碎机矿石破碎后粒级分布情况，试样取用破碎正常生产生产线原矿石，矿石经C100破碎机和GP11F圆锥破碎机破碎后，进入1848双层圆振筛进行检查筛分，筛分产品分+50 mm、15～50 mm、-15 mm三种粒级，其中+50 mm产品返回GP11F圆锥破再破碎，15～50 mm产品进入光选储料仓待选，-15 mm产品进入粉矿仓为入磨原料。

合适的分选粒度范围是光电分选技术的重要工艺条件，粒度过小，会造成破碎工艺损耗增大、分选机单位时间处理量降低；粒度过大，原矿未充分解离，抛废率过大会丢失较多的钨元素，导致回收率降低。根据该矿样矿物组成、物相分析等特性，结合霍里思特公司积累的海量钨矿分选试验数据进行初步分析，定义原矿抛废率（即尾矿产率）在50%～60%区间，筛分10～20 mm、10～30 mm、10～40 mm、10～50 mm、10～60 mm几个粒度范围的原矿进行分选试验，探索该矿合适的分选粒度，根据分粒度试验数据绘制品位和回收率的变化曲线如图3所示。

图3 钨矿分粒度试验品位和回收率曲线图

试验前为了获得不同的粒度范围，对原矿进行多次破碎筛分，产生了较多的细颗粒粉矿，因白钨矿易碎，粉矿品位普遍要高于原矿品位，导致进行分选试验的原矿品位约为0.18%。试验数据显示，不同分选粒度情况下，抛废率在55%～60%时，尾矿品位都能保持在0.04%以下。在10～50 mm粒度范围时，尾矿品位最低，为0.026%，此时精矿品位为0.4%，精矿回收率达到最高值，为92.17%。

分粒度试验结果显示，该矿样合适的分选粒度范围为10～50 mm。

2.3 抛废率试验

为探索合适的抛废率，针对10～50 mm粒度范围进行不同抛废率的试验，获得试验数据，为工业生产提供理论依据［4］。

根据不同抛废率试验数据绘制品位和回收率的变化曲线如图4所示。

图4 钨矿不同抛废率试验品位和回收率曲线图

试验数据显示，随着分选抛废率［5］从40%逐渐提高到80%，尾矿和精矿品位都呈上升趋势，其中尾矿品位从0.021%逐步升高到0.056%，精矿品位从0.36%升高到0.75%；而精矿回收率由于精矿产率的逐步降低，从95.81%逐渐下降到77.1%。综合考虑精矿回收率达到90%较佳，工业生产中可控制抛废率在50%左右，持续生产一段时间后，结合具体的生产数据对抛废率等分选参数进行优化调整［6］。

2.4 入选粒度与处理量试验

光电分选技术［7］对入选粒级的适应性与产量是体现光电分选技术经济效益的重要指标，因此要开展粒度与处理量试验。试验前按要求更换各种规格的上、下层筛板，控制好进入分选机的矿石粒度，再将分级后的原矿输入X射线光电分选设备［8］中，矿石经分选后，分别收集原矿、精矿、尾矿并称重、化验品位，每种粒级的累计数据试验结果见表6。

表6结果表明：该低品位白钨矿具有较好的光电分选特性，粒度介于15～50 mm时，最适于采用X射线光电选矿技术进行预先抛废，此时抛废率、金属回收率以及处理量均能取得比较满意的效果，若品位0.2%左右的原矿，作业抛废率50%左右时，尾矿品位可以控制在0.03%左右，精矿金属回收率可以达到92%以上。

表6 粒度试验结果

而随着粒度增大，处理能力有所提高，但是抛废率、金属回收率等指标会逐步下降，如60～90 mm粒级、15～90 mm粒级均如此；而粒度低于15 mm时，设备的处理能力会有较大程度降低，如10～50 mm级别；在粒度小且级别窄时，如20～40 mm粒级，抛废率与回收率指标十分理想，但在生产中较难做到窄级别入选。综合考虑，后续工业生产以15～50 mm粒级入选，处理量55～60 t/h较合理。

3 小 结

1.通过工业化生产试验，进入分选机的原矿品位在0.18%～0.25%之间波动，分选粒度主要分布在15～50 mm范围最佳，抛废率可达45%～50%之间，处理量约50～65 t/h，尾矿品位0.03%～0.035%，精矿回收率达92%以上。

2.综合考虑工业生产中的破碎、分选及后续处理工艺的效率和指标，建议合适的分选工艺参数为：入选原矿品位在0.15%～0.3%；入选粒度10～50 mm（90%以上原矿在15～50 mm范围且均匀分布，尽可能筛除-10 mm的细粒级部分）；处理量应控制在55～60 t/h；考虑在大产量下保证分选尾矿的品位，抛废率可控制在45%～50%左右。

3.采用X射线智能矿石分选机预先抛废技术对低品位矿进行工业试验研究，在破碎筛分阶段即可将大部分的废石予以抛除，有效提升了入磨品位，对低品位矿产资源的有效开发利用开辟了一条可行的途径。