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2 6 有色金属 选矿部分 2 0 0 9 年第2 期 印度某铁矿选矿工艺研究 郑桂兵t ,王立君z ,田袢兰1 ,张云海1 ,曾克文1 ,任爱军1 ,刘水红- 1 .北京矿冶研究总院,北京,1 0 0 0 4 4 ;2 .中钢设备有限公司,北京,1 0 0 0 8 0 摘要针对印度某铁矿在工艺矿物学研究基础上进行了选矿工艺研究.采用阶段磨矿一粗细分别磁选流程, 可以获得品位为6 4 .2 3 %、回收率为7 4 .8 9 %的铁精矿;采用磁选反浮选流程,可以获得品位为6 4 .5 7 %、回收率为 7 2 .1 l %的铁精矿;采用焙烧一磁选流程,可以获得品位为6 7 .9 8 %、回收率为9 5 .1 8 %的铁精矿。在目前条件下,阶段 磨矿一粗细分别磁选工艺较为适宜。 关键词铁矿;阶段磨矿;磁选;反浮选;磁化焙烧 中图分类号T D 9 51 .1文献标识码A文章编号1 6 71 9 4 9 2 2 0 0 9 0 2 0 0 2 6 - 0 3 印度某铁矿属高铝赤铁矿型的富铁矿石,生产 高质量铁精矿的主要途径是通过合适的选矿工艺实 现赤铁矿与褐铁矿、高硅、高铝矿物的合理分离, 或者是赤铁矿、褐铁矿与高硅、高铝矿物的分离。 本文探讨了其工艺矿物学性质并在此基础上进行了 选矿工艺研究。 1原矿性质 矿样中的铁主要以赤铁矿的形式存在,其次是 以褐铁矿的形式存在,少量是以硅酸盐及碳酸盐的 形式存在。原矿的化学分析结果见表l 。 表1原矿的化学分析结果 T a b l e1R e s u l t so ft h ec h e m i c a la n a l y s i so fr u n - o f - m i n eo r e % { 匕学成分l T eA 1 2 3S i 0 2PC a OM g OK 2 0N a 2 0T i 0 2M nS C 烧失 原矿中铁的化学物相分析结果见表2 。 表2铁的化学物相分析结果 T a b l e2T h ec h e m i c a la n a l y s i sr e s u l t so fi r o np h a s e 收褐铁矿直接影响铁精矿品位,细磨将造成褐铁矿的 泥化,这部分铁采用常规的物理选矿方法难以回收, 从而降低铁精矿铁的回收率。脉石矿物的粒度相对较 粗,在 7 4 p L m 粒级中,脉石矿物的占有率为7 8 .16 %。 工艺矿物学研究结果表明,矿石中赤铁矿相对 含量约为6 6 .0 9 %。多数赤铁矿嵌布粒度较粗,这 些粗粒赤铁矿的边部及内部常见有褐铁矿;部分细 粒赤铁矿与高岭石、一水硬铝石和石英等矿物紧密 共生,多被这些高铝、高硅矿物所胶结,磨矿时大 部分赤铁矿不能与这些矿物合理分离,这不仅造成 这些富铁矿物集合体很难与其他的粗粒赤铁矿选别 分离,同时也是该矿石中铁大量损失的重要原因。 而以高岭石、一水硬铝石和石英为主的脉石矿 物与赤铁矿、褐铁矿的共生关系复杂,虽然脉石矿 物嵌布粒度较粗,但这些脉石矿物或单独胶结微细 一 粒赤铁矿或彼此互相胶结,磨矿时很难充分解离, 因而增加了脉石矿物与赤铁矿、褐铁矿选别分离的难度。 加之部分渴铁矿磨矿时易于泥化,也对选别十分不利。 %2 选矿工艺研究 大部分的铁赋存在赤铁矿和褐铁矿聚集体中,其 中有2 1 .9 3 %的铁赋存在褐铁矿聚集体中,聚集体除 本身含铁较低以外,磨矿过程中也易于泥化,粗磨回 收稿日期2 0 0 8 1 2 2 0 作者简介郑桂兵 1 9 6 7 一 ,男,湖北仙桃人,高级工程师。 鉴于上述研究结果,拟采用阶段磨矿粗细分 别磁选流程,或磁选 重选 一 反 浮选联合工 艺对矿石进行选矿试验研究,以达到提高铁品位的 目的。针对矿石中含有大量易于泥化难以处理的褐 铁矿以及部分难以回收的菱铁矿,拟进行磁化焙 烧一磁选试验研究。 2 .1 阶段磨矿一粗细分别磁选试验 万方数据 2 0 0 9 年第2 期郑桂兵等印度某铁矿选矿工艺研究 2 7 针对原矿粗磨分级一粗粒再磨磁选试验结果, 采用阶段磨矿一粗细分别磁选流程,通过这一流 程,可以得到一个合格的铁精矿。试验流程见图 1 ,试验结果见表3 。 该工艺可以获得产率为6 8 .2 5 %,铁品位为 6 4 .2 2 %的铁精矿,铁的回收率达到7 4 .8 9 %。 表3 阶段磨矿一粗细分别磁选试验结果 T a b l e3F l o w s h e e to fs t a g eg r i n d i n g - c o a r s ef r a c t i o na n d f i n ef r a c t i o nm a g n e t i cs e p a r a t i o nr e s p e c t i v e l y % 对阶段磨矿一粗细分别磁选工艺获得的磁选精 矿进行了主要化学成分分析,分析结果见表4 。 表4 阶段磨矿相细分别磁选精矿主要化学成分分析结果 T a b l e4C h e m i c a la n a l y s i so f c o n c e n t r a t eo f s t a g eg r i n d i n g - c o a r s ef r a c t i o n a n df i n e f r a c t i o nm a g n e t i cs e p a r a t i o nr e s p e c t i v e l y% 产品中主要金属矿物为赤铁矿,除此之外,也 可以见到少量褐铁矿或胶结有黏土矿物的褐铁矿, 这是影响产品质量的因素之一;显微镜下也发现有 一部分包裹有细粒赤铁矿的脉石矿物或与赤铁矿连 生的脉石矿物进入了精矿中,这也是影响产品质量 的重要因素。 原矿 精 2 图1阶段磨矿一粗细分别磁选优化试验流程 F i g .1 O p t i m i z e df l o w s h e e to fs t a g eg r i n d i n g c o a r s e f r a c t i o na n df i n ef r a c t i o nm a g n e t i cs e p a r a t i o nr e s p e c t i v e l y 2 .2 磁选一反浮选试验 针对该矿物,根据“抑多浮少”浮选原则[ 1 ‘3 】, 采用反浮选工艺,将脉石矿物高岭石及石英等作为 泡沫产品浮出,应是经济可行的方案。 闭路流程如图2 所示,该工艺可以获得产率为 6 5 .2 8 %,铁品位为6 4 5 7 %的铁精矿,铁的回收率达到 7 2 .11 %。表5 为闭路试验结果。表6 为铁精矿化学成 分分析结果。 表5反浮选闭路试验结果 T a b l e5R e s u l t so fc l o s e d - c i r c u i tt e s tb yr e v e r s ef l o t a t i o n % 原矿 浮选尾矿精矿 图2 反浮选闭路试验流程 F i g .2 F l o w s h e e to fc l o s e d - c i r c u i tt e s tb y r e v e r s ef l o t a t i o n 矿 表6 强磁一反浮选精矿主要化学成分分析结果 T a b l e6 C h e m i c a la n a l y s i so fh i g h - i n t e n s i t ym a g n e t i c s e p a r a t i o n - r e v e r s ef l o t a t i o nc o n c e n t r a t e % 化学成分T F eA 1 2 0 3S i 0 2SPC a OM s oK 5 0N a 2 0 烧失 质量分数6 4 .5 73 .0 82 .7 80 .0 1 70 .0 4 40 .1 40 .0 4 30 .0 2 30 .0 1 92 .6 3 万方数据 2 8 有色金属 选矿部分2 0 0 9 年第2 期 产品中主要金属矿物为赤铁矿,赤铁矿的粒度 普遍较细,最大粒度不超过0 .1 0 m m 。对该产品来 说,一定量脉石矿物的存在是影响产品质量的重要 因素,脉石矿物中往往都包裹有微细粒的赤铁矿; 此外,产品中也可以见到少量的褐铁矿,这也是影 响产品质量的因素之一。 2 .3 磁化焙烧磁选流程试验 工艺矿物学研究表明试验矿样中褐铁矿占总铁 的2 1 .9 3 %,菱铁矿占总铁的0 .1 9 %,从磁选和浮选 试验研究的结果可知,单一磁选流程与磁选一浮选 联合流程获得合格铁精矿时,铁的回收率为7 1 %~ 7 4 %,产品检查亦表明主要回收的铁矿物是赤铁矿, 由于褐铁矿易于泥化,对褐铁矿选别回收效率很低, 而磁化焙烧磁选工艺不仅对赤铁矿回收非常有效, 而且对褐铁矿与菱铁矿亦是最有效的方法。为此, 进行了焙烧一磁选流程试验,流程如图3 所示。 原矿 还原剂 1 0 1 精矿尾矿 图3 原矿磁化焙烧磁选试验流程 F i g .3 F l o w s h e e to fm a g n e t i z i n gr o a s t i n g - m a g n e t i c s e p a r a t i o no fr u n - o f - m i n eo r e 磁化焙烧一磁选流程是处理该富含褐铁矿的矿 物最佳方案之一,既可得到高质量的铁精矿,且含 铁矿物几乎得到全部回收。当焙烧温度为9 0 0 。C 、 焙烧时间1 5 m i n 、还原剂用量1 0 %,磁选磨矿细度 为8 9 %一7 4 m ,磁场强度为9 6 k M m 时,即可获得 铁品位为6 7 .9 8 %、铁回收率为9 5 .1 8 %的铁精矿。 表7 为磁化焙烧一磁选流程试验结果。 铁精矿主要化学成分分析结果见表8 。 产品中主要金属矿物为磁铁矿,磁铁矿粒度大 小不一,最大粒度达0 .1 5 m m 。除大量的磁铁矿之 外,亦可以见到焙烧过程中未能完全转化成磁铁矿 的赤铁矿、褐铁矿;影响该产品质量的重要原因是 原矿石中包裹有微细粒赤铁矿的脉石矿物在磁化焙烧 过程中由于赤铁矿转变成磁铁矿,导致脉石矿物中 常包裹有细粒的磁铁矿,因此,磁选时不可避免地在 精矿中富集了一部分包裹有微细粒磁铁矿或者与磁铁 矿呈连生体形式的脉石,从而影响了铁精矿的品位。 表7 磁化焙烧一弱磁选流程试验结果 T a b l e 7R e s u l t so fm a g n e t i z i n gr o a s t i n g - - I O Wi n t e n s i t y m a g n e t i cs e p a r a t i o n % 表8磁化焙烧磁选精矿主要化学成分分析结果 T a b l e8C h e m i c a la n a l y s i sr e s u l t so fm a g n e t i z i n gm a s t i n g - l o wi n t e n s i t ym a g n e t i cs e p a r a t i o nc o n c e n t r a t e % 3结论 1 研究矿石属高铝富铁矿石。矿石中主要铁 矿物为赤铁矿和褐铁矿,相对含量约占8 6 %。脉石 矿物为高岭石、一水硬铝石和石英,相对含量约占 1 4 %,从化学物相分析结果来看,大部分的铁赋存 在赤铁矿和褐铁矿聚集体中,其中有2 1 .9 3 %的铁 赋存在褐铁矿聚集体中,聚集体除本身含铁较低以 外,磨矿过程中也易于泥化,这部分铁采用常规的 物理选矿方法难以处理,粗磨回收褐铁矿直接影响 铁精矿品位,细磨将造成褐铁矿的泥化,难以回 收,从而降低铁精矿铁的回收率。 2 采用阶段磨矿_ 粗细分别磁选工艺流程,可以 获,导跌品位为6 4 2 2 %、铁回收率为7 4 81 %的削参精矿。 3 采用强磁选工艺处理该矿物,脱泥效果明 显,而后对强磁精矿进行阳离子捕收剂反浮选,采 用这一工艺处理,可以获得铁品位为6 4 .5 7 %、铁 回收率为7 2 .1 l %的反浮选铁精矿。 4 采用磁化焙烧一磁选流程,可以获得铁品 位为6 7 .9 8 %、铁回收率为9 5 .1 8 %的铁精矿。 5 在目前条件下,选择阶段磨矿一粗细分别 磁选工艺较为适宜,并建议在条件成熟时采用磁化 焙烧一磁选流程为该铁矿的选矿生产工艺流程。 参考文献 [ 1 ] 朱家骥,朱俊士,张闯,等编著,中国铁矿选矿技术[ M ] . 北京冶金工业出版社,1 9 9 4 .4 . [ 2 ] 孙传尧主编.当代世界的矿物加工技术与装备[ M ] . 北京科学出版社,2 0 0 6 .1 2 . [ 3 ] 余永富- 国内外铁矿选矿技术进展及对炼铁的影响[ J ] . 矿冶工程,2 0 0 4 1 2 6 2 9 下转第1 3 页 万方数据 2 0 0 9 年第2 期 师伟红等金平贫镍矿选矿试验研究 1 3 流程中控制矿泥走向,减小矿泥影响,以达到减少 镍在矿泥中的流失。 3 绿泥石、阳起石、蛇纹石等脉石矿物易在 硫化矿表面形成矿泥罩盖,影响其回收;另一方 面,它们易在硫化矿表面吸附随其一起浮出,影响 精矿质量。因此,抑制剂的选择尤为重要。 4 矿浆p H 值、搅拌时间、充气量对镍精矿 的质量影响较大。 参考文献 [ 1 ] 方启学。卢寿慈.硫化镍铜多金属共生贫矿石的浮选[ J j . 有色矿冶。1 9 9 5 3 l l 一1 5 . [ 2 ] 陈家模.多金属硫化矿浮选分离[ M ] .贵阳贵州科技出版 社,2 0 0 1 .1 9 2 0 . [ 3 ] 胡秀梅,戈保梁.金平镍矿l 号岩体镍矿石浮选矿泥处理 方式的探讨[ J ] .有色金属选矿部分,2 0 0 6 3 3 1 3 3 . E X P E R I M E N T A LS T U D Yo NT H EP o o RN I C K E Lo R EI NJ I N P I N G S I t iW e i h o n g ,L 1 - US h o u x i n N o r t h w e s tR e s e a r c hI n s t i t u t eo fM i n i n ga n dM e t a l l u r g y ,B a i y i nG a n s u7 3 0 9 0 0 A B S T R A C ’I ’ B a s eO i l s t u d y i n go fm i n e r a l o g i c a lr e s e a r c ht e c h n o l o g y ,t h es u i t a b l em i n e r a lp r o c e s s i n gf l o w s h e e t o ft h e p o o rn i c k e lo r ei nJ i n p i n gh a sb e e nd e f i n e d ,t h i sp r o c e s s i s e a s yt oi n d u s t r i a li m p l e m e n t a t i o n .T h ec l o s e d c i r c u i tt e s tv e r i f i c a t i o nc a nb eab e t t e rf l o t a t i o ni n d i c a t o r t h en i c k e lc o n c e n t r a t eg r a t er e a c h e d3 .0 3 %,a n d t h er e c o v e r y71 .9 4 %. K e yw o r d s p o o rn i c k e lo r e ;f l o w s h e e t ;f l o t m i o n 上接第2 8 页 T H ER E S E A R C Ho NM I N E R A LP R o C E S S D q GT E C H N o L o G Yo F 岫I AI R o NO R E Z H E N GG u i b i n 9 1 ,W A N GL i j u n e ,Z I A2 、『Y i l a n l ,Z H A ⅣGY u n h a i l , L I US h u i h o n 9 1 LB e i j i n gG e n e r a lR e s e a r c hI n s t i t u t eo fM i n i n ga n dM e t a l l u r g y .B e y i n g10 0 0 4 4 ,C h i n a ; 2 .S i n o s t e e lE q u i p m e r i ta n dE n g i n e e r i n gL i m i t e dC o m p a n y , B e i j i n g10 0 0 8 0 , C h i n a A B S T R A C T M i n e r a l p r o c e s s i n gt e c h n o l o g i e s h a v eb e e ns t u d i e df o rai r o no r ei nI n d i a , t h ei r o nc o n c e n t r a t ei s o b t a i n e dw i t hg r a d eo f6 4 .2 3 %a n dr e c o v e r yo f7 4 .8 9 %b yf l o w s h e e to fs t a g eg r i n d i n g c o a r s ef r a c t i o na n d f i n ef r a c t i o nm a g n e t i cs e p a r a t i o nr e s p e c t i v e l y ,t h ei r o nc o n c e n t r a t eg r a d ei s6 4 .5 7 %w i t hr e c o v e r yo f7 2 .11 % b vm a g n e t i cs e p a r a t i o n r e v e r s e f l o t a t i o nf l o w s h e e t ,t h ei r o nc o n c e n t r a t eg r a d ei s6 7 .9 8 %w i t hr e c o v e r yo f 9 5 .18 %b yr o a s t i n g m a g n e t i cs e p a r a t i o nf l o w s h e e t .A tp r e s e n k t h e o p t i m a lt e c h n o l o g y i ss t a g e 鲥n d i n g - c o a r s e f r a c t i o na n df i n ef r a c t i o nm a g n e t i cs e p a r a t i o nr e s p e c t i v e l y . K e yw o r d s i r o no r e ;s t a g e - g r i n d i n g ;m e g n e t i cs e p a r a t i o n ;r e v e r s ef l o t a t i o n ;m a g n e t i r o a s t i n g 万方数据
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