低铝硅比铝土矿选矿试验研究.pdf

2 0 0 8 年第5 期有色金属 选矿部分 1 ． 低铝硅比铝土矿选矿试验研究 曾克文1 ，刘俊星2 ，周凯2 ，郑桂兵1 ，张云海1 ，任爱军1 ，刘水红1 1 ．北京矿冶研究总院，北京1 0 0 0 4 4 ；2 ．中国铝业公司山东分公司，山东淄博2 5 5 0 5 2 摘要依据某铝土矿的矿石特性和嵌布特性，采用粗细分选流程，获得了较好的技术指标。闭路流程试验结果 为，铝土矿总精矿的铝硅比为7 ．3 8 ，A 1 2 0 ，回收率为7 1 ．2 3 ％。为低铝硅比铝土矿的广泛应用找到切实可行的方法。 关键词铝土{ i I ’；粗细分选；浮选 中图分类号T D 9 5 2 ．5文献标识码A文章编号1 6 7 1 9 4 9 2 2 0 0 8 0 5 - 0 0 0 1 埘 近年来氧化铝价格上涨，造成氧化铝生产原料 铝土矿供应紧张、运输困难、价格上涨，且高铝硅 比铝土矿资源越来越少，现提供给氧化铝厂的铝土 矿石铝硅比越来越低。这对氧化铝生产企业造成了 巨大的影响，严重地制约了氧化铝生产企业的可持 续发展[ 1 - 3 ] 。为有效地解决资源问题，必须充分开 发利用低铝硅比的铝土矿资源，以适应现氧化铝生 产工艺流程。为此进行了低铝硅比铝土矿选矿试验 研究。 1 矿石性质 所用矿样为山东某地低铝硅比铝土矿，该矿样 主要成分分析结果见表1 。 表1矿样主要成分分析结果 T a b l e1 A n a l y s i sr e s u l t so ft h ee s s e n t i a lc o m p o n e n t s ％ 壁坌垒 些皇竺 型 Q 翌塑鉴塑竺g Q 曼 Q Q 璺塑堕 f 看帚 嚣翥5 5 ．7 5 1 6 ．5 63 ．3 75 ．3 00 ．0 5 30 ．2 00 ．1 80 ．6 82 ．3 20 ．0 0 41 4 ．2 8 矿石中铝矿物主要为一水硬铝石、一水软铝石 和少量的三水铝石，含硅矿物主要为高岭石、绿泥 石、伊利石、叶腊石、绿高岭石等铝硅酸盐矿物， 含钛矿物主要有锐钛矿、金红石、板钛矿等，铁矿 表2 T a b l e2 物主要为针铁矿、水针铁矿、赤铁矿。另外还有少 量锆石、电气石、黄铁矿、石英等矿物。矿石的矿 物组成及含量见表2 。 矿石工艺矿物学研究结果表明，矿石中铝矿物 主要为一水硬铝石、少量的一水软铝石和三水铝 石。其中以一水硬铝石状态存在的铝占7 1 ．9 3 ％， 以一水软铝石和i 水铝石状态存在的铝占2 ．7 0 ％， 铝硅酸盐矿物中的铝占2 5 ．3 7 ％。 矿石中钛主要以锐钛矿、金红石、板钛矿的状 态存在，钛矿物的粒度细小，绝大部分钛矿物的粒 度小于l O l 出m 。由于钛矿物的粒度太细，因此用机 械选矿方法降钛是困难的。 该铝土矿的选矿关键是将一水硬铝石、少量的 一水软铝石和i 水铝石有效富集，将含铝硅酸盐矿 物和其它脉石有效脱除。 一水硬铝石的嵌布形式主要有下列几种 1 一水硬铝石在各种地质作用下产生重结晶 和脱硅等作用，变成了粒状、椭圆粒状、纺锤状、 板状、柱状、流线状等形式，呈这种形式产出的 一水硬铝石由于重结晶和脱硅等作用，粒度变粗， 并变得更加致密坚硬。在这种一水硬铝石中虽然 仍包有少量高岭石、伊利石、叶腊石等含硅脉石矿物 矿石的矿物组成及含量 M i n e r a lc o n s t i t u e n t sa n dc o n t e n t so ft h eo r e％ 雾曩 4 ，．82 ．t 53 3 ．。82 ．8 0。．8 。。．8 。 微微 t ．8 88 ．5 。微微1 ．3 9 收稿日期2 0 0 8 0 4 2 5 作者简介曾克文 1 9 6 4 一 ，男，湖南长沙人，高级工程师，博士。 万方数据 2 有色金属 选矿部分2 0 0 8 年第5 期 和钛、铁等矿物，并且和这些矿物的嵌布关系仍 然较复杂，但由于重结晶和脱硅等原因，其含硅 矿物的量已大大减少，铝硅比有了较大的提高，变 成了一水硬铝石的富集合体，其铝硅比已达精矿 质量要求。 2 在粒状、不规则粒状、纺锤状等形式产出 的一水硬铝石集合体中，由于重结晶和脱硅作用较 差等原因，其颗粒中仍包有较大粒的含硅脉石矿 物，这种一水硬铝石集合体的铝硅比达不到铝精矿 质量要求，需磨矿才能单体解离。这种形式的一水 硬铝石嵌布关系较简单，磨矿后易于解离，对选矿 影响不大。 3 一水硬铝石呈不规则粒状、细小粒状嵌布 在高岭石、伊利石、叶腊石等含硅脉石矿物的集合 体中，呈这种形式嵌布的一水硬铝石与高岭石、伊 利石、叶腊石的嵌布关系较复杂，接触线也弯曲不 平，磨矿后解离较困难。 4 呈隐晶质或微晶集合体嵌布的一水硬铝石， 由于与高岭石等含硅脉石矿物的关系特别密切，紧 密相嵌，且粒度细小，单体解离极为困难，即使细 磨也难以单体解离，对选矿指标的影响很大。 2 试验方案 根据一水硬铝石的嵌布特性，有部分一水硬铝 石为富集合体，其铝硅比已达精矿质量要求，这部 分可在粗磨条件下先快速浮出，得到粗粒精矿，其 余部分可细磨使一水硬铝石尽量解离，再浮选得到 细粒精矿。为此制订了粗细分选的选矿工艺流程， 即原矿在粗磨条件下分级，粗粒部分快速浮选，得 粗粒铝土矿精矿，粗粒浮选尾矿再磨后与分级的细 粒部分合并进行浮选，得细粒精矿，两精矿合并为 综合精矿。 3 选矿试验 3 ．1 粗粒浮选条件试验 3 ．1 ．1 粗粒浮选碳酸钠用量条件试验 碳酸钠在铝土矿浮选中起重要的作用，它可调 节铝土矿浮选的适宜p H 条件，对含铝硅酸盐矿物 起分散作用，减少矿浆中钙、镁离子对铝土矿浮选 的影响。在磨矿细度为6 5 ％一7 6 1 x m 、捕收剂B J 4 2 2 用量5 0 0 9 ／t 的条件下，添加N a 2 C 0 3 调节p H 值， 进行粗粒碳酸钠用量试验。试验流程见图1 ，结果 见图2 。 矿样 粗粒精矿中矿 图1 粗粒浮选流程 F i g ．1 F l o w s h e e to fc o a r s eg r a i nf l o t a t i o n 术 旃 擎 回 霎◆ 碳酸钠用量／ g t 4 1 图2 碳酸钠用量条件试验结果 F i g ．2 R e s u l to fc o n d i t i o nt e s to fa m o u n tu s e do f s o d i u mc a r b o n a t e 1 一回收率；2 - 铝硅比；下同 结果表明，粗粒精矿回收率先随碳酸钠用量升 高而升高，但当碳酸钠用量高于7 0 0 9 ／t 以后，粗粒 精矿回收率反而随碳酸钠用量升高而降低。粗粒浮 选选出的粗粒精矿回收率越大，对后续的细粒浮选 越有利，在综合考虑精矿回收率和铝硅比的关系后， 我们选取碳酸钠用量5 0 0 9 ／t 作为粗粒浮选的用量。 3 ．1 ．2 粗粒浮选磨矿细度条件试验 在捕收剂B J 4 2 2 用量5 0 0 9 ／t 、碳酸钠用量为 5 0 0 9 ／t 的条件下，进行粗粒浮选磨矿细度条件试验。 试验流程同图1 ，结果见图3 。 霎 蔷 丑 榴 疆 磨矿细度，％一7 6 1 ．L m 图3 粗粒浮选磨矿细度条件试验结果 F i g ．3 R e s u l to fc o n d i t i o nt e s to fg r i n d i n gf i n e n e s s i nc o a r s eg r a i nf l o t a t i o np r o c e s s 万方数据 2 0 0 8 年第5 期曾克文等低铝硅比铝土矿选矿试验研究 3 图3 结果表明，当磨矿细度越细时，粗粒精矿 的回收率越大。当磨矿细度为7 0 ％一7 6 斗m 时，粗 粒精矿回收率最大，粗粒精矿的铝硅比也较高，如 果磨矿细度再细就失去了粗细分选的意义，所以粗 粒浮选适用磨矿细度为7 0 ％一7 6 1 山m 。 3 ．1 ．3 粗粒浮选捕收剂用量条件试验 在磨矿细度为7 0 ％一7 6 1 山m 、碳酸钠用量5 0 0 9 ／t 的条件下，进行粗粒捕收剂用量条件试验。 冰 旃 擎 回 丑 世 跟 捕收剂用量／ g t 。 图4 粗粒浮选捕收剂用量条件试验结果 F i g ．4 R e s u l to fc o n d i t i o nt e s to fa m o u n tu s e do f c o l l e c t o ri nc o a r s eg r a i nf l o t a t i o np r o c e s s 粗粒浮选过程中，捕收剂用量加大，粗粒精矿 A l O 。回收率增加，但精矿铝硅比降低，为保证一 定的精矿铝硅比，捕收剂用量以5 0 0 9 ／t 为宜。 3 ．2 细粒浮选条件试验 3 ．2 ．1 细粒浮选碳酸钠用量条件试验 粗粒浮选磨矿细度定为7 0 ％一7 6 1 L L m ，分别添加 N a 2 C O ，5 0 0 9 ／t 和B J 4 2 25 0 0 9 A 。细粒浮选分散剂 B J 2 1 3 用量为6 0 9 ／t ，B J 4 2 2 用量为8 0 0 ∥t ，细粒浮 选碳酸钠用量试验流程见图5 ，试验结果见图6 。 图6 结果表明，碳酸钠用量增加，精矿A l O ， 回收率升高，精矿铝硅比下降，综合考虑精矿回收 率、铝硅比和生产成本，细粒浮选碳酸钠用量以 l O k ∥t 为宜。 3 ．2 ．2 细粒浮选分散剂用量条件试验 在碳酸钠用量为l O k ∥t 、B J 4 2 2 用量8 0 0 9 ／t 的 条件下，进行分散剂B J 2 1 3 用量条件试验，试验流 程同图5 ，试验结果见图7 。 图7 结果表明，分散剂用量加大，对一水硬铝 石的抑制能力增强，精矿A 1 2 0 ，的回收率降低，当 B J 2 1 3 用量为6 0 趴时，精矿A 1 2 0 ，的回收率最高， 所以分散剂用量以6 0 酢为宜。 3 ．2 ．3 细粒浮选捕收剂用量条件试验 在碳酸钠用量为l O k ∥t 、B J 2 1 3 用量6 0 9 ／t 的条 件下，进行捕收剂B J 4 2 2 用量试验，试验流程同图5 ， 试验结果见图8 。 细粒粗精矿 尾矿 图5 细粒浮选试验流程 F i g ．5 F l o w s h e e to ff i n eg r a i nf l o t a t i o nt e s t 碳酸钠用量／ k g t - 1 图6 碳酸钠用量条件试验结果 F i g ．6 R e s u l to fc o n d i t i o nt e s to fa m o u n tu s e do f s o d i u mc a r b o n a t e 零 旃 擎 回 6 4 ． 6 3 ． 6 3 ． 6 3 ． 6 3 ． 6 3 ． 6 2 ． 6 2 ． 6 2 ． 6 2 ． 6 2 ． 6 1 ． 分散剂用量／ s ．t - 1 丑 钽 疆 图7 分散剂用量条件试验结果 F i g ．7 R e s u l to fc o n d i t i o nt e s to fa m o u n tu s e do f d i s p e r s a n t 万方数据 4 有色金属 选矿部分2 0 0 8 年第5 期 捕收剂用量／ g t 。 丑 垲 踞 图8 捕收剂用量条件试验结果 F i g ．8 R e s u l to fc o n d i t i o nt e s to fa m o u n tu s e do f c o l l e c t o r 药剂用量Is ／t 细粒精矿 图9 闭路试验流程 F i g ．9 F l o w s h e e to fc l o s e dc i r c u i tt e s t 表3闭路试验结果 T a b l e3R e s u l t so fc l o s e dc i r c u i tt e s t％ 图8 结果表明，捕收剂用量增加，尾矿A 1 2 0 ， 含量降低，综合考虑生产成本，捕收剂B J 4 2 2 用量 以8 0 0 9 ／t 为宜。 3 ．3 粗细分选闭路试验 在确定原则工艺流程和各种条件试验的基础 上，进行了全流程闭路试验，闭路试验流程见图9 ， 闭路试验结果见表3 。 闭路试验结果表明，总精矿的铝硅比达7 ．3 8 ， 回收率达7 1 ．2 3 ％。闭路试验结果指标良好。 4 结语 1 山东某矿点矿石中铝矿物主要为一水硬铝 石，少量的为一水软铝石和三水铝石，其中存在部 分一水硬铝石的富集合体，其铝硅比已达精矿质量 要求。 2 依据矿石性质特点，采用粗细分选流程， 获得了总精矿铝硅比为7 ．3 8 、回收率达7 1 ．2 3 ％的 良好试验效果。 参考文献 [ 1 ] 杨菊，方启学，黄国智，等．铝土矿选矿脱硅新工艺研究 [ J ] ．有色金属选矿部分，2 0 0 1 6 t1 0 1 4 ． [ 2 ] 陶英君，杨玉华．我国氧化铝工业现状与发展建议[ J ] ． 轻金属，1 9 9 8 7 3 _ 9 ． [ 3 ] 梁爱珍．国内外铝土矿选矿研究概况[ J ] ．国外金属矿 选矿，1 9 8 3 ， 1 3 1 3 6 ． 下转第7 页 万方数据 2 0 0 8 年第5 期袁明华等铜铅混合精矿铜铅浮选分离试验研究 7 3 结语与讨论 1 针对该混合精矿的特征，通过多种方案的 比较，采用组合抑制剂进行铜铅分离试验，可以达 到铜铅分离的目的，并可取得较为理想的分选指 标，实现铜、铅有效分离。 2 利用硫化钠脱药，硫酸调浆，硫代硫酸钠 与硫酸亚铁组合抑制剂进行铜铅分离，不仅非常有 效，而且环保效果很好。 3 试验结果表明，浮选工艺制度实施方便、 简单易行，所用选矿药剂均为常规浮选药剂，较易 在生产中实施。 4 由于矿石中锌的含量不高，分选难以形成 合格的单独精矿产品，故本次试验未进行分离。 参考文献 [ 1 ] 艾光华，朱易春，魏宗武．组合抑制剂在铜铅分离浮选中 的试验研究[ J ] ．中国矿山工程，2 0 0 5 5 l1 - 1 2 ，1 6 ． [ 2 ] 秦永启，张文华．某铅锌矿选矿工艺试验研究[ J ] ．湿法 冶金，2 0 0 4 6 9 8 1 0 0 ． [ 3 ] 邱廷省，罗仙平，陈卫华，等．提高会东铅锌矿铅锌选 矿指标的试验研究[ J ] ．金属矿山，2 0 0 4 9 3 4 3 6 ． E X P E R I M E N T A LS T U D Yo NC o P P E RA N DL E A DS E P A R A T I o NF R o MM I X E D C o P P E RA N DL E A DC o N C E N T R A T EB YF L o A T A T I o N Y U A NM i n g h u a ，Z H A OJ i c h u n I n s t i t u t eo fY u x iM i n i n gC o ．L t d ．，Y u x iY u n n a n6 5 3 10 0 ，C h i n a A B S T R A C T P r o c e s s i n gt e s t so nm i x e dc o p p e ra n d l e a dc o n c e n t r a t ep r o d u c e db ya l a r g ec o p p e rm i n ei n Y u n n a n P r o v i n c ew e r ec a r r i e do u ta i m i n ga tt h es e p a r a t i o no fc o p p e ra n dl e a d ．n et e s t sn o to n l yp r o v e dt h a tc o p p e r a n dl e a dc a l lb e s u c c e s s f u l l ys e p a r a t e db yu s i n gN a 2 s t or e m o v e r e a g e n t s ，H 2 s 0 4t o - r e a l i z ep u l p c o n d i t i o n i n g ， a n dt h ec o m b i n e dd e p r e s s a n t so fN a 2 S 2 0 3 5 H 2 0a n dF e S 0 4 “ 7 H 2 0t of l o a tc o p p e ra n dl e a d ，b u t a l s oa c h i e v e d s a t i s f y i n gs t a t i s t i c a lr e s u l t s c o p p e rr e c o v e r yo f9 0 ．6 6 ％，c o p p e rc o n c e n t r a t eg r a d eo f2 0 ．0 1 ％， l e a dr e c o v e r yo f9 6 ．5 6 ％a n dl e a dc o n c e n t r a t eg r a d eo f4 5 ．51 ％． K e yw o r d s m i x e dc o p p e r a n dl e a dc o n c e n t r a t e ；a c i dp u l p c o n d i t i o n i n g ；c o m b i n e dd e p r e s s a n t s ； c o p p e ra n dl c a ds e p a r a t i o n 上接第5 页 M I N E R A LD R E S S I N GT E S TR E S E A R C Ho FB A U X I T EW I T HL o WA L U M I N A ．S I L I C AR A T I o Z E N GK e w e n l ，L I UJ u n x i n g 。，Z H O U ‰护，Z H E N GG u i b i n g I , Z H A N GY u n h a i l ，R E N A U u n l ，L I US h u i h o n 9 1 1 ．B 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 i j i n g10 0 0 4 4 ，C h i n a ； 2S h a n d o n gS u b c o m p a n yo f C h i n aA l u m i n u mB u s i n e s sC o m p a n y ，Z i b oS h a n d o n g2 5 5 0 5 2 ，C h i n a A B S T R A C T 1 1 1 et e c h n o l o g i c a lp r o c e s so fc o a r s eg r a i na n df i n eg r a i ns e p a r a t i o ni su s e da c c o r d i n gt o o r e ’Sc h a r a c t e r s a n dd i s s e m i n a t i o nc h a r a c t e r so ft h eb a u x i t e ．a n dt h ef i n et e c h n o l o g i c a li n d i e x e sa r eo b t a i n e d ．T h er e s u l t so f t h ec l o s e dc i r c u i t t e c h n o l o g i c a lp r o c e s s t e s ta r e t h ea l u m i n as i l i c a r a t i o o ft h et o t a lc o n c e n t r a t eo ft h e b a u x i t ei s7 ．3 8 ，a n dt h er e c o v e r yo fA 1 2 0 1i S71 ．2 3 ％．T h ep r a c t i c a la n df e a s i b l em e t h o do fw i d e s p r e a d a p p l i c a t i o no fb a u x i t ew i t hl o wa l u m i n as i l i c a r a t i oi so b t a i n e d ． K e yw o r d s b a u x i t e ；c o a r s eg r a i na n df i n eg r a i n s e p a r a t i o n ；f l o t a t i o np r o c e s s 万方数据