智能分拣选矿技术的发展及其应用_罗仙平.pdf

智能分拣选矿技术的发展及其应用 罗仙平 1， 2， 3 宁湘菡 1， 2 王涛 1， 2 王鹏程 3 何鹏宇 4 （1. 江西理工大学资源与环境工程学院， 江西 赣州 341000； 2. 江西省矿业工程重点实验室， 江西赣州341000； 3. 青海省 高原矿物加工工程与综合利用重点实验室， 青海 西宁 810006； 4. 江西赣州好朋友科技有限公司， 江西 赣州 341000） 摘要在易采矿床减少， 采矿难度增大， 矿石贫化加剧， 碎磨及选矿成本增大的背景下， 实现对破碎产品的 预选抛废， 可提高资源的利用率和入磨矿石品位、 减少矿石入磨量和细粒尾矿生产量、 提高企业的经济效益、 改善 环境状况、 延长矿山企业的服务年限。为了助推拣选技术的发展与应用， 着重介绍了光选机、 激发光拣选机和核 辐射拣选机的发展与应用研究现状， 及不同设备的性能特点， 指出各拣选设备的适用范围。最后指出精准化、 智 能化、 大型化和高效化是智能拣选设备发展的重要方向。 关键词智能拣选技术光选机激发光拣选机核辐射拣选机 中图分类号 TD921.7， TD925.4文献标志码A文章编号1001-1250 （2019） -07-113-05 DOI10.19614/ki.jsks.201907020 Development and Application of Intelligent Picking Technology Luo Xianping1， 2， 3Ning Xianghan1， 2Wang Tao1， 2Wang Pengcheng3He Pengyu42 （1. School of Resources and Environmental Engineering， Jiangxi University of Science and Technology， Ganzhou 341000， China; 2. Jiangxi Province Key Laboratory of Mining Engineering， Ganzhou 341000， China； 3. Qinghai Province Key Laboratory of Plateau Mineral Processing Engineering and Comprehensive Utilization， Xining 810006， China; 4. Jiangxi Ganzhou Good Friends Technology Co.， Ltd.， Ganzhou 341000， China） AbstractUnder the background of the decrease of easy mining deposits， the increase of mining difficulty， the aggrava- tion of ores dilution，and the increase of ores comminuting and beneficiation cost，crushed ores were realized pre-selecting and waste discarding， which increases the utilization rate of resources and the grade of grinded ores， decreases the amount of grinded ores and fine particle tailing production，improves economic benefits of enterprises and environmental conditions， and extends the service life of mines. In order to promote the development and application of the picking technology，the de- velopment and application study status of photometric picker， excitation light picker and nuclear radiation picker were mainly introduced， as well as the perance features of different equipments. In addition， the applicable scope of each picker was pointed out. Finally， precision， intelligence， large-scale and high-efficiency were pointed out to be the most important direc- tions in the development of intelligent picking equipments. KeywordsIntelligent picking technology， Photometric picker， Excitation light picker， Nuclear radiation picker 收稿日期2019-05-29 基金项目国家科技支撑计划项目 （编号 2012BAC11B07） 。 作者简介罗仙平 （1973） 男， 教授， 博士研究生导师。 总第 517 期 2019 年第 7 期 金属矿山 METAL MINE Series No. 517 July 2019 随着我国对矿产品需求的日益增长， 我国矿产 资源开发规模达到空前的程度 ［1］。矿产资源经过多 年的高强度开采， 高品位易选矿石储量越来越少， 低 品位难选矿石的入选比例明显上升， 导致生产成本 越来越高 ［2-3］。而且 中国矿产资源节约与综合利用 报告 （2015） 显示， 我国废石累计堆存量已超过400 亿t， 其中铁、 铜矿等开采产生的废石占有较高比例， 这些废石中混有大量处在工业边界品位的矿石。面 对入选矿石和堆存废石的现状， 发展分拣选矿技术 可以提高资源的利用率和入选矿石品位、 减少矿石 的入磨量和细粒尾矿的生产量、 提高企业的经济效 益、 改善环境状况、 延长矿山企业的服务年限 ［4］。 1拣选技术及其意义 分拣选矿技术是根据矿石中不同颗粒密度、 光 学性质、 放射性、 磁性、 电性等物理特性的差异， 通过 对颗粒进行逐一检测、 鉴别后， 根据不同性质分选出 113 ChaoXing 金属矿山2019年第7期总第517期 目的矿物颗粒的一种选矿方法 ［5］。该方法多用矿石 的破碎阶段， 对有用矿物具有初步富集效果。 从拣选技术的意义上看， 对入磨前的矿石进行 拣选预处理， 及早抛弃低于边界品位的贫矿及废石， 可降低矿石开采边界品位、 提高资源的利用率、 延长 矿山的服务年限， 提高入选品位、 减少入磨量、 降低 磨选成本、 提升精矿品质、 减少细粒尾矿产出量； 对 于地下开采矿山来说， 对粗碎后的矿石进行拣选抛 废， 废石直接用于井下填充， 还可减少废石的提升及 运输成本。 2智能拣选装备与技术的发展 拣选技术发端于人工手选， 通过矿石外观颜色 的差异挑选出目标矿物。由于人工成本高、 效率低、 误拣漏拣率高等原因， 科研工作者研发出了光选机、 激发光拣选机和核辐射拣选机等多种智能拣选设 备， 实现了从人工向智能化的转变。 在智能拣选中， 物料颗粒通常呈单行、 多行或单 层形式进入检测区， 检测系统将待检测颗粒反馈的 光、 磁、 电等信号转变为电信号， 然后经过信息处理 系统放大和处理后将目的颗粒从颗粒群中分离出 来。 2. 1光选机 光选机的工作原理是利用紫外线、 可见光、 红外 线等和物体接触产生吸收、 反射和透射等现象， 对物 料进行检测， 然后采用压缩空气、 水或机械臂等手段 分离目标矿物和非目标矿物。 20世纪初， 奥地利科学家就开始研制光选机 ［6］。 20世纪40年代的光选机主要用于从豆类、 种子中除 去饱满度不够的劣质颗粒， 后续逐渐推广到建筑材 料和有色金属的分选行业。索特克斯 （Sortex） 公司是 最早研发光选机的公司之一， 其产品首先用于石膏 等非金属矿的拣选， 主要处理粒度为6～19 mm的矿 石； 接着又研发出利用矿物荧光性差异选别金刚石 的光选机； 随着设备的不断改进， 又研发出以X射线 透明度差异选别煤的光电分选机 ［7］。MP80型光选机 具有灵敏度高， 光电分辨能力强， 可靠性高， 全机活 动部件少， 维修简单， 运行可靠等特点 ［8］。RTZ矿石 分选机公司 （RTZ Ore Sorters） 研制成功的M16型光电 分选机用于耶拉基尼含铁不高的菱镁矿石的拣选， 单台设备生产能力40 t/h， 一次拣选可将矿石品位从 20提高至92～93， 粗精矿经再拣选可将品位提 高至98～99， 选别指标较好 ［9］。蒙特卡宾山钨矿 采用光电拣选加人工手选， 抛废产率可达70； 采用 光电拣选机处理南非某含金石英脉矿石， 可将入磨 矿石金品位由2.5 g/t提高至6.5 g/t ［10］。 我国从20世纪60年代开始研制矿石拣选设备， 其中第一代主要为光电选矿机和高频分选机， 采用 传统的圆盘给矿机给矿， 检测信号单独控制， 采用电 磁打板对目的矿物进行分离； 第二代为磁-光分选 机， 采用高速电磁喷射阀进行分离， 该设备要求进入 分选机的矿粒呈单路排队， 矿石不能重叠、 堆积， 因 此， 设备处理量不大； 第三代为平皮带光选机， 为第 二代拣选机的改进型， 采用平皮带单层任意给矿， 采 用喷射群阀进行分离， 处理量较之前的拣选机有明 显提高 ［11］。早期的光选机多在钨矿山试用， 基本情 况见表1 ［12］。 注 脉石选出率指选出的脉石量与给矿量之比， 废石丢弃率指选 出的废石量与给矿量之比。 GS-III型光选机对有些金矿石的预选有较好的 效果， 试验结果表明， 秦岭、 沂南金矿的分选效果较 好， 金厂裕金矿也有一定的效果， 在招远金矿的选别 指标较差， 这主要是由于招远金矿含金脉石与废石 的颜色非常接近所致。 随着国内矿山资源储量的不断减少， 矿石贫化 现象严重， 光选机在经历了一段低谷后又逐渐被选 矿工作者重视。赣州好朋友科技公司是近些国内在 拣选设备研发方面做得较好的企业， 其色选机主要 用于黑钨矿、 锑矿等有色金属矿及碳酸钙、 石英等非 金属矿的选别， 在中钨高新、 江钨集团、 广晟有色、 章 源钨业等企业的30余家矿山均有应用。这些色选机 成功植入了钨矿石智能分选算法、 小颗粒原矿石的 高清晰图像处理模型、 毫秒级图像处理矿石识别引 擎， 使国产钨矿石全自动选矿机具有了较好分选效 果。其中， 中钨高新下属某黑钨矿原矿WO3含量为 0.28， 色选机抛废率达 72， 精矿 WO3品位达 0.89、 回收率达89.70， 矿山矿石处理能力提升了 114 ChaoXing 罗仙平等 智能分拣选矿技术的发展及其应用2019年第7期 1.5倍， 综合回收率提高了1.36个百分点， 吨精矿成本 降低约5000元； 章源钨业下属某黑钨矿原矿WO3品 位为0.35， 色选机抛废率达85， 较人工手选提高 15个百分点， 精矿WO3品位达2.21、 回收率达95， 综合回收率提高约1.2个百分点， 经济效益显著。 2. 2激发光拣选机 激发光拣选机又称X射线拣选机， 利用矿物表面 不同元素的特征X射线分选矿石， 是在计算机技术发 展到一定阶段才研发出的新型拣选设备。由于每种 元素的特征X射线均是唯一的， 因此， 相比光电拣选 设备， 激发光拣选机的识别度更高， 识别时间更短， 工作效率也更高 ［12-13］， 适用于金属、 非金属、 贵金属矿 石及其他稀有矿石的预选 ［14］。 X射线拣选机备受业界重视与21世纪初分别在 俄罗斯和德国召开的矿石拣选技术与装备专题会议 有关， 这2次会议对X射线辐射技术及设备的讨论甚 多 ［15-16］。国外在X射线传感抛废技术上的研发投入 较多， 主要设备商有奥地利的Redwave公司、 德国的 Mogensen 公司、 俄罗斯的Rados 公司、 挪威的Tomra 公司等。国内关于X射线拣选机的研发投入较少， 目 前国内技术较领先的有赣州好朋友科技有限公司， 其制造有XRT系列射线智能选矿机。不同厂家生产 的X射线拣选机的特点见表2 ［17-19］。 X光电拣选机在金刚石矿山应用较多 ［20-21］。岗 森 索特克斯公司的金刚石X光电拣选机已定型化、 系列化， 产品分类包括粗选设备和精选设备， 干选和 湿选设备， 大粒级和小颗粒分选设备等， 其中 XR121CA-10W型细粒级湿式拣选设备的问世， 使金 刚石分选工艺实现全流程拣选化成为现实， 设备生 产能力达40～70 t/h （处理能力与粒级有关） ， 某些粒 级的金刚石回收率可达98以上。芬什金刚石矿初 期使用的岗森621光度拣选机只能回收高质量的金 刚石， 而对于品位较低的连生体矿物回收效果较差， 且对粒度小于2.8 mm的物料回收结果不理想。X光 电拣选机对不同性质的矿石适应能力较强， 且效率 极高， 处理能力较大， 可获得含金刚石91.29的精 矿， 一次分选金刚石回收率可达98以上。前苏联在 拣选方面的研究较广泛， 其中辐射拣选技术处于国 际领先地位， 代表先进水平的有JIC-20和JIC-50型X 光电拣选机。JIC系列X光电拣选机以电磁铁为执行 机构， 不仅电耗低， 而且预选金刚石矿石时的回收率 非常高， 甚至超过99。X光电拣选机在其他具备荧 光性的工业矿物的分选方面也很有效。某低品位铬 矿石选矿成本较高， 采用斜槽式X射线分选机预先抛 废， 品位可提高4个百分点， 回收率可达97 ［22］。采 用X射线分选机对某钨矿石进行抛废， 矿石WO3品位 可提高0.19个百分点， 回收率可达97.3。 国外 X 光拣选技术的发展推动了在国内的应 用。大井子铜矿采用SRF3-150型X射线辐射分选机 对围岩进行预选抛废取得了较好的效果 ［23］。红透山 铜矿采用俄罗斯的CPϕ3-150型X光拣选机对不同 粒度的围岩进行抛废， 其中以粒度为150～20 mm的 矿石的预选效果最佳， 含铜0.10的围岩1次预选可 获得铜品位为1.10、 回收率为70.80的精矿。 国外拣选设备在国内的应用效果激发了国内相 关科技工作者的研发热情 ［24］。武汉工业大学非金属 矿研究设计院与蒙阴金刚石矿共同研制了GXJ-II型 金刚石X光电拣选机， 该设备适用于大颗粒金刚石的 湿式选别， 粒度为18～9 mm的矿石粗选金刚石回收 率可达98以上。该设备与XR系列分选机相比， 指 标相当， 但因采用了电磁铁打板机构， 与以气阀为执 行机构的XR系列拣选机相比， 不仅节能效果显著， 而 且设备价格及后期维护费用均较低 ［25］。内蒙古某铜 锌矿低品位矿石的预选试验抛出了30的废石， 铜、 锌、 金、 银得到了同步富集 ［26］。赣州好朋友科技有限 公司基于感知技术、 模式识别、 人机交互、 机器视觉、 控制与执行技术、 信息处理、 嵌入系统等智能技术， 成 功研发出适用于钨矿、 锑矿等矿石预选的AWS100- C2S1型智能选矿机， 及适用于多种金属矿石的XRT 射线智能选矿机。XRT射线智能选矿机应用于贵州 某锌矿石的预选， 矿石锌品位从2.57提高至5.04， 115 ChaoXing 抛废率达50.96， 金属回收率超过95。云南马关钨 铜多金属矿石WO3品位为0.479， Cu品位为0.129， 对粒级为50～15 mm的矿石， XRT射线智能选矿机预 选抛废率达60， 干抛精矿WO3、 Cu品位分别提高至 1.15和0.25， 回收率分别达96和77.5。中国寰 球工程公司的沙特某磷矿采用XRT射线智能选矿机 进行预选， P2O5回收率高达90以上 ［27］。湖南某白钨 矿采用XRT射线智能选矿机对低品位白钨矿石进行 预先抛废， 可抛废产率达68， WO3品位提高了0.5个 百分点， 回收率达88 ［28］。X射线辐射分选机还适合 粒度为30～200 mm的多金属共生矿石及稀土与贵金 属矿石的预选抛废 ［29］。赤峰金厂沟粱金矿采用X射 线辐射分选机预选粒度为150～90 mm的矿石， 可获 得含铜1.26、 含金9.80 g/t、 铜回收率为96.27、 金 回收率为90.61的精矿； 预选粒度为90～30 mm的矿 石， 可获得含铜 1.32、 含金 6.77 g/t、 铜回收率为 98.69、 金回收率为96.75的精矿 ［30］。 2. 3核辐射拣选机 核辐射拣选法是以外辐射源和自身放射性为基 础， 依据矿物天然放射性的差异或者借助外部辐射 源对物料进行照射后所产生的某种效应差异而进行 分选的方法［31-32］。核辐射拣选的适宜粒度为 200～ 25 mm， 在条件适宜的情况下， 可分选粒级更细的矿 石 ［33］。 RM161-50型放射性拣选机由英国索特克斯公 司研制。该拣选机的屏蔽效果好， 使用微机处理自 控程度高， 同时装有放射性灰尘清洗系统， 维修保 养方便。对某铁矿石进行预选， 矿石铁品位可从 52.05提高至 60以上。对某铬铁矿石进行预 选， 100 mm 铬矿石氧化铬含量可从49.6提高至 55.7， 尾矿氧化铬含量为18.25 ［34］。 5452-1型放射性分选机是我国独立研发的拣选 设备， 具有结构简单、 灵敏度高、 分选效率高、 能耗低 等优点。该设备采用双路分选， 适宜处理粒度为75～ 50 mm的矿石， 处理能力为10 t/h。某含锶、 钡的氧化 铁矿石采用核辐射拣选机处理， 可获得品位大于 25、 回收率大于9的锶矿物产品 ［9］。 3结论 （1） 随着易采矿床的减少， 采矿难度的增大， 矿 石贫化的加剧， 碎磨及选矿成本不断增大， 在破碎产 品进行预选抛废， 对提高资源的利用率和入磨矿石 品位、 减少矿石入磨量和细粒尾矿生产量、 提高企业 的经济效益、 改善环境状况、 延长矿山企业的服务年 限具有重要意义， 因此， 智能拣选设备有着广阔的发 展前景。 （2） 目前投入工业应用的智能拣选设备主要包 括光选机、 激发光拣选机和核辐射拣选机等。这些 设备的拣选回收率普遍较高， 有的也能获得品质较 高的精矿， 但在精准化、 智能化、 大型化和高效化方 面还有很大的提升空间。 参 考 文 献 薛亮. 数百亿吨 “废石” ， 成灾还是成金 ［J］ . 国土资源， 2016 （2） 21-24. Xue Liang. Tens of billions of tons of “waste rock“，disaster or gold ［J］ . Land Resources， 2016 （2） 21-24. 梁艳涛，李春辉. 河北某低品位磁铁矿选矿试验 ［J］ . 现代矿 业， 2017 （12） 115-116. Liang Yantao， Li Chunhui. A low-grade magnetite ore dressing test in Hebei province ［J］ . Modern Mining， 2017 （12） 115-116. 朱道瑶， 梁殿印， 史佩伟， 等. 矿石拣选技术和设备的研究与进 展 ［J］ . 矿山机械， 2016 （7） 5-10. Zhu Daoyao，Liang Dianyin，Shi Peiwei，et al. Research and de- velopment of ore sorting technology and equipment［J］ . Mining Processing Equipment， 2016 （7） 5-10. 孟庆武. 氧化渣中粗铋回收的生产实践 ［J］ . 有色矿冶，2013 （1） 34-35. Meng Qingwu. Production practice of the crude bismuth recovery in the oxidizing residues［J］ . Non- Ferrous Mining and Metallurgy， 2013 （1） 34-35. 王团锋. 基于X射线荧光技术的金矿石在线拣选方法研究 ［D］ . 洛阳河南科技大学， 2017. Wang Tuanfeng. Study on Online Sorting of Gold Ore Based on X-ray Fluorescence Technique ［D］ . LuoyangHenan Uni- versity of Science and Technology， 2017. 郑飞. 国外光电分选机的进展 ［J］ . 有色金属选矿部分， 1980 （2） 38-43. Zheng Fei. Progress of photoelectric separators abroad ［J］ . Nonfer- rous MetalsMineral Processing Section， 1980 （2） 38-43. 龙筱晔， 翟丽娜， 杨岳， 等. 矿物光电分选领域专利技术综述 ［J］ . 矿业装备， 2015 （5） 98-101. Long Xiaoye， Zhai Lina， Yang Yue， et al. Overview of patent tech- nology in the field of mineral photoelectric separation［J］ . Mining Equipment， 2015 （5） 98-101. 汪淑慧. 矿石拣选的新进展 ［J］ . 铀矿冶， 2007 （1） 24-28. Wang Shuhui. New development of ore sorting ［J］ . Uranium Mining and Metallurgy， 2007 （1） 24-28. 崔国治. 拣选技术 ［M］ . 北京中国建材工业出版社， 1993. Cui Guozhi. Picking Technology ［M］ . BeijingChina Building Mate- rials Press， 1993. Salter J D，Wyatt N P G. Sorting in the minerals industrypast， present and future ［J］ . Minerals Engineering， 1991 （4） 779-796. 施逢年. 我国矿石拣选设备的进展 ［J］ . 江西冶金， 1982 （S2） 77- 84. Shi Fengnian. Progress of ore picking equipment in China［J］ . Ji- angxi Metallurgy， 1982 （S2） 77-84. 金属矿山2019年第7期总第517期 ［1］ ［2］ ［3］ ［4］ ［5］ ［6］ ［7］ ［8］ ［9］ ［10］ ［11］ 116 ChaoXing ［12］ ［13］ ［14］ ［15］ ［16］ ［17］ ［18］ ［19］ ［20］ ［21］ ［22］ ［23］ ［24］ ［25］ ［26］ ［27］ ［28］ ［29］ ［30］ ［31］ ［32］ ［33］ ［34］ 2019年第7期 徐家骥. 光电选矿在黑钨选厂中的使用和发展 ［J］ . 江西冶金， 1984 （4） 9-14. Xu Jiaji. Application and development of photoelectric dressing in wolframite dressing plant ［J］ . Jiangxi Metallurgy， 1984 （4） 9-14. 刘明宝， 印万忠， 高莹. X射线辐射预选技术 ［J］ . 有色金属 选矿部分， 2015 （8） 177-180. Liu Mingbao， Yin Wanzhong， Gao Ying. Ore sorting by X-ray sep- aration technology［J］ . Nonferrous MetalsMineral Processing Sec- tion， 2015 （8） 177-180. 刘广宇. X-射线分选机在钼矿预选中的试验与研究 ［J］ . 现代矿 业， 2009 （10） 75-77. Liu Guangyu. The test and research of X- ray separator in molybde- num ore preconcentration ［J］ . Modern Mining， 2009 （10） 75-77. 印万忠， 刘明宝， 韩跃新， 等. 矿石拣选及X-射线辐射预选技 术评述 ［C］ //中国矿产资源综合利用与循环经济发展论坛， 2011. Yin Wanzhong，Liu Mingbao，Han Yuexin，et al. Review on ore picking and X- ray preconcentration technology［C］ //2011 China mineral resources comprehensive utilization and circular economy development BBS， 2011. Anon. 4thColloquium on sorting-sorting technologies for resources and waste materials ［J］ . Aubertitungs Technik， 2005 （8/9） 39-43. Knapp H， Neubert K， Schropp C， et al. Viable applications of sen- sor-based sorting for the processing of mineral resources ［J］ . Chem- BioEng Reviews， 2014 （3） 86-95. Tong Y. Technical Amenability Study of Laboratory-scale Sensor- based Ore Sorting on a Mississippi Valley Type Lead-zinc Ore ［D］ . VancouverThe University of British Columbia， 2012. Walker S. Ore sorters and analyzersthe technology develops［J］ . Engineering Mining Journal， 2014 （4） 46-54. 崔国治. 金刚石选矿方法演化及其现代工艺流程 ［J］ . 中国非金 属矿工业导刊， 2000 （3） 15-17. Cui Guozhi. Evolution of diamond dressing and its modern technological process ［J］ . China Non-metallic Mining Industry Her- ald， 2000 （3） 15-17. 汪淑慧. 金刚石的X光拣选 ［J］ . 国外金属矿选矿， 2006 （4） 20- 22. Wang Shuhui. X-ray picking of diamond ［J］ . Metallic Ore Dressing Abroad， 2006 （4） 20-22. 成磊， 尚红亮， 朱道遥. 基于传感器的矿石拣选技术研究现 状与发展趋势 ［J］ . 有色金属选矿部分， 2017 （S1） 160-163. Cheng Lei， Shang Hongliang， Zhu Daoyao. Research status and de- velopment trend of sensor-based ore picking technology ［J］ . Nonfer- rous MetalsMineral Processing Section， 2017 （S1） 160-163. 王泽红， 陈晓龙， 韩跃新. X-射线辐射分选技术在铜矿预选中 的应用 ［J］ . 矿产综合利用， 2013 （5） 13-15 Wang Zehong，Chen Xiaolong，Han Yuexin. Application of X-ray radiation separation technology in pre-concentration of copper ore ［J］ ，Multipurpose Utilization of Mineral Resources，2013 （5） 13- 15. 汪淑慧. 分选铀矿石及有色金属和稀有金属矿石的新型拣选机 ［J］ . 国外金属矿选矿， 2008 （6） 9-11. Wang Shuhui. A new type of sorter for separating uranium ore and nonferrous and rare metal ores ［J］ . Metallic Ore Dressing Abroad， 2008 （6） 9-11. 许道刚. 白云鄂博钪矿物分选试验研究 ［D］ . 包头内蒙古科技 大学， 2015. Xu Daogang. Experimental Study on Separation of Scandium Miner- al in Bayan Obo ［D］ . BaotouInner Mongolia University of Science Technology， 2015. 金明水，王大明. X-射线分选机在内蒙某铜锌矿的应用研究 ［J］ . 有色矿冶， 2013 （1） 27-29. Jin Mingshui，Wang Daming. Application of X-ray separator in a copper-zinc mine in Inner Mongolia ［J］ . Non-Ferrous Mining and Metallurgy， 2013 （1） 27-29. 蔡亚周， 王少中. 光电选矿技术在沙特磷矿的应用 ［J］ . 化工矿 物与加工， 2016 （7） 63-65. Cai Yazhou，Wang Shaozhong. Application of photoelectric ore sorting technology in Saudi Arabian phosphate mining industry ［J］ . Industrial Minerals Processing， 2016 （7） 63-65. 贾妮. XRT射线智能选矿机在湖南某白钨选厂的抛废试验 ［J］ . 现代矿业， 2018 （7） 154-155. Jia Ni. Throwing test of XRT-ray intelligent concentrator in a schee- lite concentrator in Hunan province ［J］ . Modern Mining， 2018 （7） 154-155. 李保卫， 王建英， 张铁柱， 等. 从多金属共生矿中同时高效回收 稀土及贵金属的选矿工艺 ［P］ . 中国发明专利， CN 103041996， 2013-01-06. Li Baowei， Wang Jianying， Zhang Tiezhu， et al.A process for the si- multaneous efficient recovery of rare earth and precious metal from polymetallic ores［P］ .Chinese invention patent， CN 103041996， 2013-01-06. 王泽红， 陈晓龙， 韩跃新， 等. 用X射线辐射分选机预选某金铜 共生矿石 ［J］ . 金属矿山， 2013 （7） 75-78. Wang Zehong，Chen Xiaolong，Han Yuexin，et al. Pre-concentra- tion of a Au-Cu associated ore with X-ray radiation separator ［J］ . Metal Mine， 2013 （7） 75-78. 汪淑慧. 铀矿石放射性分选的新进展 ［J］ . 铀矿冶， 2003 （1） 45- 48. Wang Shuhui. New development of uranium ore radiometry sorting ［J］ . Uranium Mining and Metallurgy， 2003 （1） 45-48. АП 塔尔里科夫. 有色金属和稀有金属矿石幅射选矿的发展 方向 ［J］ . 国外金属矿选矿， 2009 （2） 21-23. АПtarlikoff. The development direction of irradiation dressing for nonferrous and rare metal ores［J］ . Metallic Ore Dressing Abroad， 2009 （2） 21-23. 柯达夫. 核辐射在自动分选矿石中的应用 ［J］ . 核原料，1977 （3） 25-32. Kedafu. Application of nuclear radiation in automatic separation of ores ［J］ . Uranium Mining and Metallurgy， 1977 （3） 25-32. 李先荣， 陈宁， 董明甫， 等. 铬铁矿选别技术的研究进展 ［J］ . 广州化工. 2014 （1） 32-34. Li Xianrong， Chen Ning， Dong Mingfu， et al. Research progress of chromite separation technology ［J］ . Guangzhou Chemical Industry， 2014 （1） 32-34. （责任编辑罗主平） 罗仙平等 智能分拣选矿技术的发展及其应用 117 ChaoXing