内蒙古某金矿磨矿分级产物离心重选实验研究

卢臣，杨聪仁，张仕奇，张钰，刘日飞，李沛，曹钊

（1.内蒙古科技大学 矿业研究院，内蒙古 包头 014010；2.内蒙古金曦矿业有限公司，内蒙古 锡林郭勒 012500；3.东北大学冶金学院，辽宁 沈阳 110819）

离心重选是一种高效的选矿方法，其借助高速旋转离心作用能产生高倍“强化重力”的特性，在高倍的强化离心力场内，不同密度矿物所受的重力差被放大，使得不同密度矿物之间的分离比自然重力场内更加容易，强化矿物颗粒按密度分选[1-3]。离心重选的主要影响因素有给矿速度、给矿浓度、离心机转速和反冲水流速[4-6]。

在黄金选矿中，离心重选的选矿比通常可达10000 ~ 30000倍，富集比可达1000 ~ 5000倍[7]。在黄金选矿的生产实践中，离心重选主要设置在磨矿分级回路，依据金的嵌布特性和在粒级中的分布，处理磨矿分级的沉砂或控制分级一段的溢流，在氰化浸出或浮选前就捕收到粒度较粗的金颗粒，可以减少了粗粒金在浸出、浮选的损失，同时达到清理磨矿分级回路的目的[8]。其产品一般来说品位不会太高，需要用摇床进一步富集，甚至可考虑采用人工淘洗以提升品位[9]。

内蒙古某金矿磨矿分级回路存在粗粒自由金的循环积聚，但是否可采取离心重选进行预先回收还未可知，本文通过实验室离心重选实验，验证了工业采用离心重选回收粗粒金的可行性，为现场技术改造提供了重要参考。

1 现场磨矿分级产物金品位及分布率分析

在工艺矿物学研究中，发现浸渣中有金与石英的连生体；同时，在磨矿分级回路流程考查中，发现了相当程度的金循环积聚现象。

1.1 单质金浸出不完全

浸渣工艺矿物研究表明，有部分单质金浸出不完全。原因可能是颗粒过大，浸出时间不够，因此，在一段分级机沉砂下设置分选机可有效捕收粗粒金，可避免不必要的金损失。单质金嵌布特征见表1。

表1 浸渣中单质金嵌布特征统计Table 1 Statistical table of the characteristics of gold embedded in leach residue

1.2 磨矿分级回路中金的循环积聚现象

在水力分级过程中，矿物被磨细达到合格粒度，理应进入溢流。然而对自由金、含金量较高的金连生体和包裹体来说，因密度较大，有可能进入沉砂。部分含金颗粒会在磨矿分级回路中反复循环而难以进入浸出作业，这就是金颗粒在回路中循环积聚的现象。金的循环积聚不仅影响回收率，还会影响磨矿效率。

经过流程考查，发现一段分级与磨矿的回路中有一定程度的循环积聚现象，结果见表2。

（1）表2为磨矿分级回路中各产物的金品位，可以看出一段分级沉砂中金品位最高，有循环积聚现象。

表2 磨矿分级回路中各产物的金品位Table 2 Gold grade of each product in the grinding classification circuit

（2）表3、4为磨矿分级回路中各产物的粒级及金属量分布。可以看出，不论物料整体的粗细，所有产品中都是+38 μm、-38+75 μm两个粒级的金品位最高，且金主要分布在-150 μm的部分。一段分级沉砂是最粗的物料，但上述现象反而最明显，即粒级所占比例较少的细粒级金品位较高，这证实了循环集聚现象的存在。据此，也可以发现，处理一段分级沉沙要比处理二段分级沉沙更有必要、效果也应更明显。

表3 一段分级给矿和沉砂粒级及金属量分布Table 3 Size fraction and gold distribution of the first stage hydrocyclone feed and underflow

1.3 一段分级沉砂单质金粒径分析

表4 一段分级溢流和二段分级沉砂粒级及金属量分布Table 4 Size fraction and gold distribution of the first stage hydrocyclone overflow and second stage underflow

一段分级沉沙单质金粒径统计见表5，形貌见图1。

图1 一段分级沉砂金颗粒扫描电镜形貌Fig.1 SEM topography of the gold particle in the first stage hydrocyclone underflow

表5 一段分级沉砂金颗粒统计Table 5 Statistical table of the gold particle in the first stage hydrocyclone underflow

可以看出，一段分级沉沙中可见粗粒金，最大单质金颗粒尺寸可达（202×76）μm，适合于离心重选分选。

2 一段分级沉砂离心重选实验

2.1 剥离粗粒级

由表3看出，在一段沉沙中，+0.60 mm物料的含量与金品位均较低，且在前期探索实验时发现这部分粗物料几乎将分选锥的沟槽全部占满，使得较细的有价矿粒无法被捕收，分选效果很差。因此，+0.60 mm的物料必须被剥离，只采用离心重选分选-0.60 mm的物料，粒级及金分布律见表6。

表6 一段分级沉砂中-0.60 mm物料的性质Table 6 Fraction and gold distribution of -0.60 mm material in the first stage hydrocyclone underflow

2.2 离心重选条件优化

采用两因素三水平正交实验，以回收率、吨矿捕收金 g/t 为评价指标，选定离心重选两个最重要的操作条件即离心立场G（通过动锥转速可调）与反冲水压力psi（通过给水量可调）为实验因素，固定批次给矿量为1.2 ~ 1.3 kg、矿浆浓度为30%，给入矿浆速度为1.2 kg/min。因素水平编码见表7。

表7 离心重选两因素三水平正交实验编码Table 7 Two-factor three-level orthogonal test coding table for the centrifugal separation

实验结果见表8，可以看出，在离心力场为60 G、反冲水压力9 psi时，精矿回收率ε最高,为66.90%，推算可从1 t物料中捕收金9.15g（以下简称吨矿捕收金η，单位g/t）。

表8 离心重选实验结果Table 8 Test results of centrifugal separation

根据表8实验结果，建立回收率y1和吨矿捕收金y2与离心力场A和反冲水压力B之间的关系模型[10-11]，分别见式（1）和式（2）：

求解出以编码形式表达的回归方程，见式（3）和式（4）：

编码后数学模型为：

式（3）和式（4）所列回归方程的显著性检验分别见表9和表10，可以看出式（3）和式（4）总体F值分别2.47和4.12，两式F值均大于临界值F0.25(5,3)=2.41，表明当显著性水平为0.25时，方程整体是显著的。

表9 式3回归方程的显著性检验Table 9 Accuracy test of regression equation 3

表10 式4回归方程的显著性检验Table 10 Accuracy test of regression equation 4

2.3 响应曲面分析

基于回归方程，绘制以金回收率（%）和吨矿捕收金（g/t）为分选指标的响应曲面，分别见图2（a）和（b）。

图2 回收率和吨矿捕收金的响应曲面Fig.2 Response surface maps of recovery and gold amount recovered per 1 ton of feeding

由图2可以看出，在分选过程中，在离心转速（离心力）一定的条件下，较大反冲水压力会导致部分目的矿物颗粒流失，过低反冲水压力会导致床层得不到较好的松散，分选过程床层压死，造成部分金流失，在离心力场为180 G和60 G时 ，对应反冲水压力21 kPa、42 kPa、63 kPa的回收率分别为39.77 %、44.19 %、46.65%和30.82%、57.00%、66.90%，回收率随着反冲水压力的增加回收率升高；而离心力场为120 G时，反冲水压力21 kPa、42 kPa、63 kPa的回收率分别为38.75 %、48.92 %、38.05 %，回收率随反冲水压先高后低。由此可以看出，在高反冲水压力、低离心力场的作用下，可以得到较高的回收率及分选指标。

2.4 批次给矿量与品位关系

实验室型离心重选机的批次给矿量越多，捕收的重矿物越多，精矿品位也越高。

图3为离心重选精矿品位与批次给矿量之间的关系，可以看出精矿品位随批次给矿量的增加而线性增大，根据线性拟合结果可知，当一次实验给矿量增加到15 kg时，精矿品位可达760 g/t。

图3 精矿品位与批次给矿量的关系Fig.3 Relationship between concentrate grade and feeding amount of batch test

3 结 论

（1）通过对比分析各段产物的金品位、粒级金属分布以及一段分级过程中金的反常分配，确定了在磨矿分级回路中设置离心重选的必要性，并确定了一段沉砂-0.60 mm作为离心重选的给矿。

（2）基于两因素三水平正交实验数据，建立回收率、吨矿捕收金与离心力场、反冲水的二元二次回归方程，绘制响应曲面，发现一段沉砂在低离心立场（60 G左右）、高反冲水压力（> 21kPa）的条件下，金的富集效果较好。

（3）实验室离心重选精矿金品位随批次实验给矿量增大呈线性增加趋势，根据线性拟合结果，当一次实验给矿量增加到15 kg时，精矿品位可达760 g/t。