矿物基因浮选的研究现状

印万忠 唐 远

（1.东北大学资源与土木工程学院，辽宁沈阳110819；2.东北大学基因矿物加工研究中心，辽宁沈阳110819）

随着矿物加工工程技术的不断发展，矿物加工技术由20世纪前的选矿，到20世纪20年代发展成为选矿技术，在20世纪60年代形成选矿学科，在21世纪前又形成矿物加工工程学科，一直到目前进入矿物加工工程学科的发展阶段。在矿物加工工程的发展历史中，不断赋予该学科新的涵义。目前的矿物加工技术是包含传统选矿、矿物材料、生物化工、二次资源回收与利用等多方面内容的综合学科。在长期的科研工作实践中，矿物加工工程专业的学者们逐渐发现，矿物的分离特性与矿石的矿床类型、矿石的结构构造以及矿物晶体化学特征等密切相关，如同一种类型的矿石，如果形成矿床的成因不同，那么其分选工艺存在较大的差异，并会进一步影响工艺的自动控制［1，2］；甚至同一种矿物，如果来自于不同的矿床，或者存在晶体结构、晶格缺陷、元素含量等微小差异，其分选特性也完全不同［3］。因此，可认为矿石的分离特性取决于矿床、矿石和矿物的某些“基因”特性［4］，就像是生物体的基因遗传特性能影响着生物体的生、老、病、死。同样，矿床、矿石和矿物的“基因”特性决定了其分选特性、分选工艺和分选工艺过程的自动控制方法。鉴于此，孙传尧院士将“基因矿物加工工程”的研究思路引入到矿物加工领域，并迅速获得了行业内的普遍认同，尤其是在矿物浮选领域［4，5］。

由于我国矿产资源日趋“贫、细、杂”化，浮选法作为主要的分选方法越来越受到研究学者的关注，围绕矿物浮选的一系列研究工作也已逐渐形成体系并始终是分选技术研发的热点［6，7］。同时，怎样增强各矿物资源本身的特征研究，以充分利用矿物天然的物性差异，达到选择性浮选分离矿物的目的，成为目前矿产资源开发利用过程中的关键之一。近年来，国内外围绕该研究思路进行了一些有益的探索。因此，这就有必要对现阶段围绕矿物浮选的基因特性开展的一些研究工作进行总结，结合国内典型矿物资源特性充分展望矿物基因浮选的发展趋势，寻求不断完善矿物基因浮选的关键技术。本文结合基因浮选的理念，从影响浮选的矿床、矿石和矿物基因特性出发，综述了近年来矿物基因浮选领域取得的一些研究成果，总结了其中的优势和不足，为进一步促进该方向的发展提供一些参考。

1 矿床基因与矿物浮选的关系

成矿作用可解释为化学元素在一定的地质条件下富集而形成矿床的过程，而矿床成因包括了成矿作用的类型、强度、能量等信息。矿床成因涉及面较宽，包括依据成矿作用划分的成因类型和依据成矿物质来源划分的成因类型。以成矿作用为主要依据、适当考虑成矿地质环境和尽量能反映成矿物质来源的原则，划分的矿床成因类型分为内生矿床、外生矿床、变质矿床和叠生矿床。其中内生矿床包括岩浆矿床、伟晶岩矿床、接触交代矿床和热液矿床；外生矿床包括风化矿床、可燃有机矿床和沉积矿床；变质矿床包括接触变质、区域变质和混合岩化矿床［1］。一般来说，差异化的矿床成因，会导致不同产地矿床中所含矿物类型可能存在较大差异，或位于不同区段（一个矿床内）的同种矿物其浮选行为存在较大的差异，进而造成了矿物浮选操作参数（药剂制度和浮选工艺）的差异。这种差异的产生可能与成矿温度、压力及环境的不同有关，造成了矿物的性质差异很大［5，8］。FUERSTENAU 等讨论了几种不同矿体中典型硫化矿物的可浮性差异，发现可浮性差异与硫化矿物的天然可浮性有关。当天然可浮性差时（如黄铁矿和闪锌矿），矿物间的可浮性差异就大，反之可浮性差异就小［9］。不同矿床成因黄铁矿的可浮性也存在较大差异，研究学者们对比发现煤系沉积型黄铁矿的天然可浮性相对最差，而中低温热液型黄铁矿的天然可浮性相对最好［10］。同样的，研究发现，在以丁基黄药为捕收剂时，三种不同矿床成因的方铅矿在中性和弱碱性条件时可浮性较好，中温热液型、热水沉积型、矽卡岩型方铅矿的浮游性依次减弱［11］。针对山东日照、江苏东海及青海乌兰的榴辉岩矿，黄俊玮等［12］指出不同产地的榴辉岩矿中目的金红石和杂质组分（如硫、磷）的含量差异分别影响着精矿富集的难易和浮选流程的选择。

1.1 铁矿床基因与浮选工艺流程选择的关系

矿冶科技集团公司贾木欣等研究发现，不同铁矿床中矿石的分选特性存在较明显的差异，如表1［5］所示。一般来说，决定变质成因铁矿床中铁矿石分选特性的地质因素是变质程度或氧化程度。如辽宁鞍本、河北迁安滦县滦南、北京密云、山西五台等地区铁矿床。矿石中赤铁矿含量高时，其相应的矿床时代较新、变质程度较低，常采用反浮选或正浮选结合强磁选进行分离；矿石中含菱铁矿时，可能由于其相应的矿床沉积岩中出现了碳酸盐成分，造成矿石分选难度极大。东北大学研究团队开发的分散浮选和分步浮选技术能有效消除矿粒间的吸附罩盖，削弱菱铁矿的不利影响，有助于提高铁矿石反浮选效果［13］；对于矽卡岩型铁矿床，如河北邯邢地区、湖北大冶地区铁矿床，一般在成矿时会形成高温磁黄铁矿，且共伴生的铜、铅和锌组分也具有回收价值，因此，该类矿石在回收磁铁矿的同时还需要考虑回收铜、铅和锌以及浮选除硫；对于沉积型铁矿床，如宁乡式铁矿及宣龙式铁矿床，为海相沉积成因，由于矿石中铁矿物（主要是鲕状赤铁矿）呈细粒嵌布，并含胶磷矿，若仅仅采用常规的浮选工艺难以得到高品质的铁精矿，一般选择深度还原焙烧—磁选工艺；对于白云鄂博铁矿床和梅山铁矿床，此类矿床成因因素为碱性岩浆含大量挥发组分和稀有元素矿物，矿石中矿物组成复杂，常需要综合回收多种元素，一般采用包含浮选、磁选等的长流程进行处理，同时选矿难度较大。

1.2 铜矿床基因与浮选工艺流程选择的关系

宋振国等通过对不同类型铜矿床的矿床特征和工艺矿物学特点进行归纳，阐述了几种铜矿床基因特性及其对主要矿物浮选影响的基本规律［14］，见表2。研究指出，斑岩型铜矿床矿石成分简单，浮选工艺通常较简单，矿床中共（伴）生钼元素的相对含量决定了铜钼浮选回收的工艺类型。当原矿石中钼品位较高时，可采用铜钼混合浮选—铜钼分离的工艺流程［15］；当钼品位较低时，一般适宜采用铜钼快速优先浮选工艺，实现钼的综合富集［16］。矽卡岩型铜矿床中黄铜矿为最主要的铜矿物，伴生矿物（如磁黄铁矿、黄铁矿）含量及浮选速度差异影响着铜硫分离工艺，矿石中含有较多的黏土矿物时要采取针对性的解决方案［17］。火山岩型铜矿床中硫含量较高、有用矿物致密共生，使得这类矿石中铜的回收较困难，常存在铜回收率低等问题［18］。一般可选用优先浮选、铜锌混合浮选—再分离等浮选技术，此类矿石的浮选药剂制度和工艺流程常常较复杂。砂岩型铜矿床中的矿石常含有一定量的碳质和有机质，一般需要提前脱除或选用高效的抑制剂进行抑制。岩浆型矿床，一般铜镍共生［19］，铜镍矿物的相对含量及矿物各自可浮性的差异决定了回收工艺的多样性。同时，含镁的硅酸盐脉石矿物常常会对精矿产品质量产生较大影响，可考虑选用适当的浮选药剂制度和工艺流程削弱其影响。

针对影响矿物浮选分离的矿床基因，国内外研究学者已进行了相关的研究工作。除了在铁矿床和几种硫化矿物矿床中开展了研究外，在岩体型和矽卡岩型等钨矿床［20-22］，以及石英脉型、蚀变碎裂岩型（新城金矿）、微细浸染状等金矿床中的研究也取得了一定的进展［23，24］，并再次证实了矿床基因的差异导致了矿物浮选工艺的差异。综上可知，矿物浮选与矿床成因等基因特性存在较紧密的联系。矿床成因的差异影响了矿石中的共、伴生组分，使得有价元素呈现多样化的赋存状态；另一方面，矿床成因的差异还影响着目的矿物的结晶和嵌布粒度特性、矿物的泥化程度，最终对矿石的浮选分离效果产生显著影响。因此现代浮选理论除了需要选矿学的支撑，还应掌握各矿矿床成因、矿床特征、成矿规律等相关矿床学理论，从而加强对矿石性质的系统的认识。矿床理化特征与矿物浮选理论的结合，有助于指导浮选药剂制度和工艺流程的制定，明显缩短浮选技术的研究周期，使矿石分选效果朝着更为合理的方向发展。

2 矿石基因与矿物浮选的关系

矿石结构反映的是矿物颗粒的形态特征，包括颗粒的结晶度、形状、大小等，矿石构造反映的是矿物集合体的形态特征，包括集合体的形状、大小及其空间结合的关系。因此矿石的结构构造特点直接影响着矿石碎磨过程中目的矿物的单体解离难易程度，进而对矿物的浮选分离产生影响，如表3所示。例如，矿石为浸染状、斑点状和条带状构造或具有自形晶和半自形晶结构时，通常易于实现单体解离，因而浮选分离易于进行；而对于鲕状、胶状、星点状构造的矿石，呈交代结构以及固溶体分离结构的矿石，如要达到单体解离，就需要将物料细磨从而利于矿物间的浮选分离。

除了对铜矿床基因特性进行总结外，宋振国等［14］还对各类矿床中铜矿石的结构构造特征以及对浮选工艺的影响进行了评述，指出斑岩型铜矿矿化体在岩体及其围岩中均有分布，呈细脉浸染状，同时矿石中铜矿物结晶粒度对铜矿物浮选回收率的影响较大；矽卡岩型矿床中铜矿石矿物组分复杂，矿物呈现致密块状或浸染状分布，结构构造多样，通常需要细磨，对浮选不利［25］；火山岩型矿床中铜矿石构造较多样，主要呈块状、网脉状和浸染状，黄铁矿与目的铜矿物致密共生，硫化矿物结晶粒度细，造成铜硫、铜锌浮选分离困难［26，27］；相对而言，砂岩型矿床中铜矿石结构构造较简单，目的铜矿物易单体解离，磨矿浮选工艺相对较为简单；岩浆型矿床中铜矿石构造也较简单，以块状、浸染状为主，部分铜矿物结晶粒度较细需要细磨，但细磨过程中镁硅酸盐矿物易泥化而影响了细粒硫化矿物的浮选效果。

针对影响矿物浮选分离的矿石基因，研究学者已进行了相关的研究工作。不同的矿石结构构造特性决定了矿物的单体解离程度以及连生体的特性，进而影响着矿石的浮选分离效果。因此，矿石结构构造等的基因特性与矿物浮选也具有密切的关系。

3 矿物基因与矿物浮选的关系

矿物的基因特性主要为矿物的晶体化学特征及其它物性基因，其直接决定了矿物表面电性、表面键的不饱和性、表面润湿性、表面自由能等表面特性，进而影响矿物的可浮性［28］。

在浮选过程中，矿物经粉碎暴露出的表面可能存在亲疏水性的差异，这主要决定于矿物表面键的性质。研究表明，大多数的硅酸盐矿物、氧化物矿物以及硫酸盐矿物等一般都具有较弱的疏水性，因此在不添加捕收剂时难以在矿浆中上浮。矿物浮选分离时，须经破碎和磨细使矿石中目的矿物达到单体解离，以获得浮选所要求的适宜粒度。矿石在破碎和磨细过程中，矿物在外机械力的作用下，晶体内部分化学键受到破坏，出现新的断口或较平滑的“解理面”，这些断裂面是决定矿物可浮性的基础。位于颗粒表面层中的原子、分子或离子在朝向外部的一侧无平衡键能，使得形成未饱和的“悬键”，需要吸附外界组分达到平衡状态，这也决定了颗粒的天然可浮性［29］。

矿物的天然可浮性与其解理面和表面键性及矿物内部的价键性质、晶体结构密切相关［30，31］。由分子键构成分子键晶体的矿物，沿较弱的分子键层面断裂，其表面不饱和键是弱的分子键，此时矿物表面以定向力、诱导力为主。其极性及化学活性较弱，对水分子吸引力较小，因此被称之为疏水表面。疏水表面的接触角大，天然可浮性好。但这类矿物断裂面的边缘、棱角、端头等处，就不一定呈现疏水性。这类表面对水分子引力弱，接触角都在60°～90°之间，划分为非极性矿物，如辉钼矿、叶蜡石、滑石等；由共价键和离子键组成的矿物晶格，在其暴露面通常出现原子键或离子键，为强不饱和键，决定了该类表面具有较大的偶极作用或静电力。这类矿物表面极性和化学活性强，对极性的水分子有较大的吸引力，因而表现出强亲水性，称亲水性表面。这种表面易被润湿，接触角小，天然可浮性较差。极性矿物通常具有强共价键或离子键合的表面，如方解石、重晶石、磷灰石的表面等。天然可浮性好的矿物是很少的，所以要实现矿物的浮选分离，主要是借助于添加捕收剂来人为地改变它们的可浮性。对于那些具有一定天然可浮性但又不希望其上浮的颗粒，经常使用具有选择性的抑制剂，抑制它们上浮［32］。

另外，实际的矿物晶体会出现诸如原子空位、填隙原子或晶体位错等的晶体缺陷［33-35］，这些缺陷在晶体的内部或表面均有发生。按缺陷的作用方向，可将其划分为点缺陷、线缺陷、面缺陷和体缺陷四大类［33］。一般来说，矿物的晶体缺陷会降低晶体的稳定性，且矿物的化学活泼性随晶格缺陷的增多而有所增强，因而造成了矿物浮选特性的差异。晶体的光学性质、磁电学性质以及力学性质等受晶体结构的影响较大，矿物的浮游性质也是如此，例如，当置换型缺陷在晶格内发生时，其晶形可能不发生变化，但其性质已经有了较大变化。当晶格内原有的较低价离子被较高价离子所替换时，晶体的硬度和表面晶格能均被提高，但矿物的溶解度却有所降低，这显然会对矿物的可浮性产生一定的影响。因此，对矿物的晶体缺陷的研究是十分必要的，对弄清矿物-浮选药剂间的相互作用机制具有重要作用。事实上，实际经粉碎后的矿物颗粒表面存在着各类晶格缺陷，而这些类型的缺陷或多或少地会对浮选药剂的吸附过程产生影响，其中对化学吸附过程的影响最显著。对于矿物表面发生晶格缺陷的种类以及占主导的缺陷类型，往往因矿物类型的不同而存在差异，即使是在同种矿物表面，也会有所差别，进而产生了浮选药剂吸附形式的不同［36］。因而使得人们开始利用结晶学上的缺陷对矿物表面的缺陷类型进行干预，用以提高矿物间的浮选分离效果。

针对影响矿物分选的晶体化学基因，国内一些学者进行了大量的研究工作，如孙传尧、印万忠等系统性地从晶体化学的角度分析了硅酸盐矿物和氧化矿物浮选行为的差异［37］，陈建华等提出的晶格缺陷理论很好地解释了硫化矿物浮选行为的差异［38］，胡岳华等提出了铝土矿浮选分离的晶体化学原理［39］。这些研究成果均表明，矿物的可浮性取决于矿物的晶体化学基因。

3.1 硅酸盐矿物浮选的晶体化学基因研究

孙传尧、印万忠等［40］针对硅酸盐矿物浮选开展了大量的研究工作，指出硅氧四面体结构（［SiO4］）为硅酸盐矿物晶体结构中的最小结构单元。在［SiO4］中，60%的Si—O键是共价键，其余为离子键。不同类型硅酸盐矿物的可浮性和晶体化学研究结果表明，矿物晶体化学特征决定了矿物的表面性质及可浮性差异。在发生解离时，矿物的主要晶体化学特征（包括表面Si—O键和Al—O键的断裂方式、类质同象替换程度（主要是Al3+对Si4+）、矿物化学组成等）因硅酸盐矿物结构类型的差异而发生较大变化，这体现在矿物的主要表面性质（包括矿物表面电性、表面暴露的离子类型和相对含量以及表面不均匀性等）也会发生明显差异。因此在不同捕收剂（阴离子和阳离子捕收剂）浮选体系中，不同类型硅酸盐矿物的天然可浮性差异明显，进而总结了硅酸盐矿物可浮性与矿物的晶体化学特征和表面特性之间的联系，提出了硅酸盐矿物浮选的晶体化学原理［40］。结合国内外对硅酸盐矿物可浮性的研究结果［30］，将典型硅酸盐矿物浮选中的晶体化学特征和表面特性列于表4。

3.2 其他含氧盐矿物浮选的晶体化学基因研究

菱锌矿和异极矿为我国主要的两类氧化锌矿物，国内外学者围绕菱锌矿和异极矿的浮选开展了一定的研究工作，指出在异极矿的晶体结构中Zn—O键具有共价性和离子性，可发生断裂，而Si—O键的共价性较强，不易发生断裂，因此异极矿的解离一般是沿着含Zn—O键更丰富面进行，解离产生的Zn2+为浮选药剂作用的主要活性位点；在菱锌矿的晶体结构中Zn—O键的离子性较强，且其键长长于C—O键，因此菱锌矿的解离也主要沿着含Zn—O键更丰富面进行［41］。

针对难选氧化铜矿的浮选研究，盛秋月等［43］研究了丁基黄药在蓝铜矿（011）、（100）和（110）解离面的吸附情况，从吸附能角度分析了硫酸铵使HS-在矿物表面的吸附更容易发生，矿物表面硫化效果得到改善，矿物的可浮性增加［42］。此外，分段硫化浮选也被证明能明显提高孔雀石的浮选回收率。氧化铜矿物的硫化浮选技术为改善氧化铜矿物的浮选提供了理论和技术支撑。

也有研究学者考察了巴西不同磷灰石的可浮性（分别以油酸钠和十二胺为捕收剂）差异，并从晶体化学的角度分析了造成磷灰石可浮性差异的原因。结果指出，磷灰石矿物晶体的结晶度（采用标准进制的结晶指数进行评价）对其矿物的浮选行为影响较大，且当磷灰石结晶指数＜8时，两种捕收剂体系下其矿物的可浮性均显著下降。此外，调浆时间的改变也会影响磷灰石的浮选行为，结晶度越差可浮性降低越明显［44］。一般来说，结晶度越差的磷灰石决定了其表面的可溶性越大，导致表面吸附的捕收剂组分易于发生脱附，即捕收剂的有效吸附浓度下降，搅拌时间越长，这种不利影响越明显，最终使得矿物上浮量显著降低。上述研究也给我们很好的启示：对于矿物晶体结晶度差、表面溶解大的磷灰石浮选，应选择在较短的时间内完成浮选过程。

卢烁十等［45］研究了不同捕收剂体系下天青石、重晶石和石膏这三种矿物的可浮性差异，分析了三种矿物可浮性差异产生的原因。研究表明，在油酸钠和水杨羟肟酸体系重晶石的可浮性最大，天青石次之，石膏最小；在十二胺浮选体系石膏的可浮性最大，天青石次之，重晶石最小。通过红外光谱和X射线光电子能谱分析，确定了油酸钠捕收剂以化学吸附的形式作用在三种硫酸盐矿物表面，十二胺在三种矿物表面发生物理吸附，水杨羟肟酸则可能以螯合作用的形式吸附于三种矿物表面。通过价键理论对三种矿物晶体结构中的化学键性质进行了分析，证明了晶体结构中Mn+—O2-键的断裂程度取决于Mn+—O2-键的键长、静电力、离子键百分比和极性等性质，进而影响了三种硫酸盐矿物的浮选行为。在天青石和重晶石的矿物晶体表面，大量的Sr—O键和Ba—O键发生断裂，使得表面暴露出丰富的Sr2+和Ba2+。因此，在油酸钠捕收剂体系下能与之以化学吸附的形式发生作用，在水杨羟肟酸捕收剂体系下能与之发生螯合作用。在上述两种捕收剂体系下，天青石和重晶石均有较好的浮选效果。相对而言，在石膏的晶体表面中Ca—O键较难发生断裂，造成其表面仅有有限的Ca2+暴露，使得石膏表面的负电性较大。因此与在油酸钠和水杨羟肟酸浮选体系中可浮性相比，石膏在十二胺捕收剂体系中具有更好的浮选效果。

CARTA M等借助能带结构理论指出矿物晶体的费米能级的位置决定了捕收剂在矿物表面的吸附，并提出了药剂在矿物表面上的吸附取决于表面电子平均能级的费米能级等性质。捕收剂在矿物表面上的吸附量随着晶体费米能级的降低和功函数的增加而增加，使得矿物的浮选回收率明显得到改善［46］。研究表明，适当的氧化剂的添加可以明显降低矿物的费米能级，促使重晶石和方解石的上浮率在阴离子捕收剂体系中得到提升，反之若使用还原剂，则会降低两种矿物的上浮率［47］。

3.3 氧化物和氢氧化物矿物浮选的晶体化学基因研究

晶体中周期性排列的原子、分子或离子等构成了理想的晶体结构，而实际晶体会产生一定的结构缺陷或晶格杂质，进而影响着矿物晶体结构性质及矿物可浮性［48，49］。氧化矿物的浮选同样也会受到矿物晶格缺陷的影响，但另一方面我们还可以利用产生的晶格缺陷来增强矿物的可浮性。例如，钛铁矿（FeTiO3）表面分布的氧原子带有负电荷，其直接影响着钛铁矿的浮选行为。针对攀枝花钛铁矿开展的浮选试验和晶体化学理论计算研究结果表明，钛铁矿表面的质点种类和分布密度将严重影响矿物的可浮性，通过人为改变钛铁矿表面的质点分布密度，制造人工缺陷，将对钛铁矿的可浮性产生明显影响。人工缺陷的制造可以通过对钛铁矿表面进行酸性处理，使钛质点逐渐增多，铁质点相应减小，而使其浮游能力得到提高［50］。

此外，由于类质同象替代，一种盐类矿物往往含有多种阳离子，其浮选行为及与捕收剂的作用较为复杂，一般与晶格中各阳离子的相对含量比有关。以油酸钠为捕收剂，浮选pH值在7.0时，存在矿物的可浮性顺序钨锰矿＞钨锰铁矿＞钨铁矿，即随着锰铁比增加，黑钨矿浮选回收率逐渐增加。研究表明，锰铁比的增加引起矿物晶胞体积增大，在浮选矿浆中，黑钨矿表面更易暴露出Mn2+与捕收剂作用［51］。

一水硬铝石型铝土矿是我国主要的铝资源，其主要的矿物组成有一水硬铝石、高岭石、伊利石、叶蜡石等［52］。针对一水硬铝石型铝土矿铝硅浮选分离，研究发现一水硬铝石与铝硅酸盐脉石矿物晶体结构的差异可影响矿物表面的润湿性与可浮性，类质同象或晶格取代也将对矿物表面的药剂吸附产生重大影响。胡岳华等［39，52］据此提出了作用于矿物表面不同位点的铝-硅矿物浮选剂分子组装设计原理及铝-硅矿物浮选溶液化学原理，建立了铝-硅矿物浮选分离界面物理化学理论，以及基于矿物表面性质调控矿物/溶液/药剂界面相互作用的原理和方法。

有的矿物表面存在不同配位数的原子，矿物解离后其与药剂作用的强度也存在一定的差异。例如，黄锑矿四配位锑原子和三配位氧原子之间离子性强，破碎时容易断裂。黄锑矿（001）表面费米能级处态密度主要由O2p轨道构成，Sb原子的贡献较小，所以黄锑矿中氧的活性较强，锑的活性较弱。这也决定了黄锑矿需要添加金属离子（如铜离子）进行活化［53］。

3.4 硫化矿物浮选的晶体化学基因研究

日本学者石原透研究了几种不同黄铁矿的可浮性差异，指出当S、Fe元素的比值接近黄铁矿理论比值时，其可浮性越好，而磁黄铁矿的可浮性明显弱于黄铁矿就是可靠的例证［54］。陈建华等［38，49］针对大量的硫化矿物浮选及量子化学研究指出，硫化矿物晶格缺陷能够显著改变其晶体结构（如晶胞膨胀、缩小及晶胞畸变等）和半导体性质（半导体类型、能带结构、电子态密度等），从而影响了硫化矿物的电化学浮选行为。

李玉琼等证实了杂质元素对黄铁矿前线轨道的影响，Co和Ni会对LUMO轨道产生影响，而As、Se和Te则主要对HOMO轨道产生影响，同时Co和Ni会明显降低双黄药与黄铁矿的前线轨道相互作用能［55，56］。杂质元素也会对硫化矿物的氧化过程产生一定的影响，例如，Co、Ni和As杂质会明显加快黄铁矿的氧化速率，进而对其浮选产生一定的影响［57，58］。姜毛等［59］也研究了Au、Co、Cu、Ni、Zn、Pb等多种杂质元素对黄铁矿浮选的影响，发现杂质元素的存在会使黄铁矿的态密度向低能方向移动，对黄铁矿的浮选有利。黄铁矿是有色金属硫化矿中普遍存在的矿物，而从整体上看，空位缺陷以及晶格杂质缺陷的存在都会改变黄铁矿晶胞常数，进而影响其浮游特性。

随着现代科学技术的发展特别是计算机技术的进步，使得计算机模拟方法逐步被应用到硫化矿物结晶化学和晶体构造的研究领域。借助这些手段可以较直观地研究硫化矿物各晶体特征与其浮选性间的相关关系，深入分析矿物晶体化学基因与矿物性质的对应关系，这对矿物的回收利用具有理论指导意义。

3.5 卤化物类矿物浮选的晶体化学基因研究

在卤化物类矿物浮选中，矿物的晶体化学基因同样发挥着十分重要的作用。JIANG等［60］借助量子化学计算等手段研究了几种萤石矿物缺陷存在时的晶体电子结构，证明了当萤石中部分Ca2+被稀土元素Ce、Th、U等取代后，意味着晶体结构的晶胞常数变大、费米能级向更高能量区域偏移，即杂质元素增强了萤石在油酸体系的可浮性。而郑仁基［36］对比研究了内蒙古地区同一矿床产出的理想萤石、Y杂质缺陷萤石和F空位缺陷萤石的晶体化学性质，并以油酸钠为捕收剂开展可浮性研究，结果发现三种萤石矿物的浮选回收率由大到小依次为理想萤石、Y杂质缺陷萤石和F空位缺陷萤石，即萤石晶体表面的Y杂质缺陷和F空位缺陷对其浮选的影响规律似乎与JIANG等［60］报道的规律存在一定的差异。因此，不同杂质元素对同种矿物的浮选行为很可能产生完全相反的影响。Ce、Th、U等稀土元素杂质缺陷在一定程度上强化了阴离子型捕收剂在萤石矿物表面的作用强度，而Y元素杂质缺陷则在一定程度上削弱了该作用强度。

3.6 矿物其它物性基因与浮选的关系

矿物晶体的表面性质及疏水特性等同样会受到矿物的流体包裹体杂质性质的影响，因此矿物的流体包裹体性质影响着矿物的浮游性，也是重要的矿物基因信息［5］。昆明理工大学文书明教授团队研究认为矿物在成岩、成矿及晶体生长过程中成矿流体及元素会以矿物流体包裹体形式分布于晶体结构中，在矿物晶体生长过程中，流体包裹体组分内外的原子可能产生异质原子的取代、掺杂，进而形成晶格杂质信息，使得矿物晶体电子结构性质变化。例如，在实际的黄铜矿晶体内部存在着大量的流体包裹体结构，并成长条状、椭圆状和不规则形状等。同时包裹体结构中大量的 Cun+、Fen+、Cl-、SO42-等组分会在矿物晶体受外力作用时被释放，成为矿浆溶液中难免离子的来源之一。流体包裹体释放的铜离子在一定条件下有利于黄铜矿的浮选，基于此提出了流体包裹体组分自活化浮选理论［61，62］。

矿物流体包裹体杂质及其形成的晶格缺陷对矿物晶体表面结构和浮选行为的影响及机理具有重要的研究价值。矿物流体包裹体是矿物基因信息的组成之一，基于流体包裹体基因导向的表面重构、自活化、自抑制、交叉活化与抑制浮选效应，是基因矿物加工学的重要组成部分［5］。

4 基于矿物基因浮选的数据挖掘与建模

近来一种基于大规模科研数据的新型研究范式被作为科学研究新的范式而提出。这种科研范式依赖于对大规模科研数据的收集、处理和分析，以此指导科学实验的设计和实施，其本质在于在传统的科研路径上，加入“数据、计算和模拟”三个要素以更好地促进科学研究活动从实验观测到理论创新的转化，因此整个科研范式变革的关键点也就基于“数据、计算和模拟”三个要素展开。在大规模数据和高性能计算的基础上，科研方式已不可避免地从模拟世界逐步迁移到数字世界，这表现在传感器的虚拟化、大型设备的远程可操作性、大量计算机仿真的应用以及虚拟实验室等虚拟分析环境的出现等方面。这些虚拟化为跨地域和跨学科的科研合作提供了便利，反馈到科研环境层面，就使得科学研究的空间和时间范围都大大扩展，从而推动了整个科学研究更快速、更高效和更便利地进行。在矿物加工研发过程中，可通过对海量科研数据的收集、处理和分析，识别矿物加工相关矿床、矿石和矿物基因“特性”，研究基因矿物加工数据挖掘和处理的相关理论与技术，将有望推动基因矿物加工工程的发展。

另外，计算机技术和电信技术相结合可以实现对文字、声音、图像、数字等各种信号的信息进行获取、加工、处理和应用。从基础的数值模拟、对象建模、过程仿真，发展到具有人工智能的专家系统、人工神经网络、模式识别与图像技术等，进一步发展到以物联网、云计算、大数据分析等为代表的现代信息技术，对矿物加工技术发展起到巨大推动作用，促进了矿物检测、工艺数字仿真、控制与决策技术的发展。如在矿物属性检测分析方面，MLA应用X射线特征谱模式匹配来自动识别矿物种类，进行矿物粒形、粒度和解离度分析。在矿物加工计算机仿真方面，以计算流体力学（CFD）、离散元方法（DEM）、物理-化学-能量平衡、高效并行云计算等代表的仿真建模新技术，必将促进矿物加工资源的微观机理和宏观性能建模与分析，如矿物组成、表面特性、粒度、硬度等微观机理模型，矿物破碎、研磨、选别分离设备及工艺流程的多尺度建模与虚拟选厂仿真。在矿物加工知识挖掘与智能决策方面，专家系统、模糊控制、模型预估控制等智能优化技术，广泛应用于国内外矿冶工业过程控制，且大型矿冶研发机构致力于建立网络化大数据中心和控制中心，从复杂海量信息中挖掘正确的矿物加工知识。因此，将现代信息技术应用于矿物基因浮选，也有可能得到突破性的发展［63］。

借助J48和Apriori算法的数据挖掘方法［64］，刘猛等［65］成功地从铜硫硫化矿中硫的回收历史数据（18份研究报告中的20组数据）中对隐含的有用信息进行了提取，证实了数据挖掘技术应用于矿物加工工程浮选领域的可行性。

为了缩小磷矿石开发利用周期和工艺研发成本，提高研究效率，王文源等［66］基于C语言程序设计方法，设计了沉积变质磷灰岩矿、沉积磷块岩矿、岩浆型磷灰石等的浮选程序框图及对应的浮选工艺流程，并成功应用于四川某磷矿石的浮选分离过程中。最终采用1次粗选、2次扫选和2次精选的反浮选工艺流程，获得的精矿产品达到了设计要求。

在矿物浮选过程中，精矿产品的质量是评判浮选效果的直接证据，而从理论上来看，泡沫颜色分析是泡沫层精矿产品品位预测最为直接的支撑［67］。20世纪90年代以前，由于计算机的处理能力无法满足浮选过程中图像采集和数据存储速度要求，使得浮选自动化发展受到了一定限制。计算机技术的发展，使得图像高效处理成为可能。此前，BONIFAZI等［68］就对多个颜色空间（RGB、HSV、HIS）泡沫图像颜色进行了特征分析，并建立了泡沫层中矿物浓度与泡沫结构和颜色等参量间的相关关系。在前人研究基础上，湖南师范大学研究团队针对实际浮选泡沫图像采集时的色偏以及噪声干扰等问题，分别提出了一种基于Wasserstein距离的结构保持循环对抗神经网络和一种融合状态转移算法与自适应前置稀疏神经模糊推理系统软传感器建模方法，并成功应用到某实际铅锌矿石浮选过程的自动化监测和产品预测当中［69］。

浮选设备的稳定运行在实现矿物分离中发挥着重要的作用。武涛等［70］针对浮选机内液位的控制，提出了基于主元分析方法的数据挖掘模型，以实现浮选过程中液位值的最优化给定并在某选厂得以验证，有效地避免了“冒槽”或“跑尾”现象，这也证明了数据挖掘技术在实现浮选设备稳定运行方面的可行性。除了解决浮选过程中的矿物颗粒损失问题，浮选机内矿物颗粒的沉槽现象同样也得到了大家的重视。当浮选机内矿物颗粒的沉降速度大于悬浮速度时，就会引起矿物颗粒的沉槽现象。基于此，研究学者们［70］采用Relief算法开展了对沉降预警数据库的输入变量训练研究并得到表象因子对沉降速度影响的权重大小，最终实现了基于BP神经网络的沉槽自诊断预警技术［71］。同样的，神经网络建模方法也被成功应用于对生产实践中浮选体系的药剂消耗进行预测［72］。

矿冶科技集团有限公司矿冶过程自动控制技术国家重点实验室的宋晓梅等［73］介绍了浮选工艺表达的模块化设计思路，并基于easyUI软件设计实现了动态配置选矿工艺指标的功能，最终建立了浮选流程数据库并存储了浮选各项工艺指标的信息。同时，实验室还自主研发了国内首个具有自主知识产权的工艺矿物学自动分析仪（BGRIMM Process Mineralogy Analyzer，BPMA），该分析仪有助于实现对工艺矿物学参数的自主定量测定，简化了传统工艺矿物学信息获取的流程，为矿物资源加工技术的精准选取提供了技术支撑［74］。

5 结论与展望

（1）基因矿物加工工程是在“材料基因工程”的启发下提出的，目的是对现阶段传统的矿物加工“试验研究—工程技术转化”研究模式进行革新，以达到缩短研发时长、降低试验成本、提高试验研究效率的目的。基因浮选是基因矿物加工思想在矿物浮选领域应用的具体体现，是基因矿物加工理念的重要组成部分。关于基因浮选的理论与应用研究是目前最为活跃的，是聚焦矿物浮选体系的矿床、矿石和矿物基因特性的综合研究体系。

（2）目前有关矿物浮选的研究已经自觉或不自觉地关注和运用着“基因”特性，在影响矿物浮选分离特性的矿床基因、矿石基因和矿物晶体化学基因方面取得了一定的成果，这也为基因浮选的理论和应用研究提供了指导，为基因矿物加工工程研究的进一步升华打下了坚实的基础。

（3）基于大数据技术的现代矿物浮选技术正在逐步实现浮选方案与现代信息技术的深度融合，使得大数据优势更好地为矿物浮选领域服务。针对矿物浮选相关参数或工艺指标的数据挖掘与建模开展系统性的研究工作，将对传统的浮选试验方法提供根本性的创新思路，是矿物加工技术发展的关键一环。

（4）针对典型战略性矿产资源浮选技术及装备的研究是我国现阶段矿物基因浮选研究的重点。矿物基因浮选的相关研究也是一个需要长期努力的过程，其研究成果往往需要通过生产实践来加以检验，同时得到的实际数据又可反馈到基因浮选数据库并对数据库加以修正和完善。

总之，矿物基因浮选研究将以我国典型矿产资源为对象，按照“三位一体”的基因矿物加工工程研究方法，建立高效的矿物浮选技术推广数据流或平台，大幅加快浮选技术与工艺的研发进程，缩小各单位的研发投入，最终实现矿物浮选领域的高效低耗良性循环式发展。但也需要认识到矿物基因浮选研究创新性强、难度大、持续时间长的特点，此外，国内很多矿山的浮选厂受限于地理环境等因素，信息化发展还不够健全，难以实现浮选技术与信息化技术的较好结合，因此还需要多行业多部门的协调式发展。