山西某金矿矿石选矿试验研究

于凯

摘要： 山西某金矿矿石金品位2.33 g/t，金矿物呈粗细不均匀嵌布。针对该矿石性质，进行了浮选、重选联合工艺研究，最终确定采用浮选—浮选尾矿重选工艺流程，在最佳试验条件下，获得了金精矿金品位40.59 g/t、金回收率89.13 %，浮選+重选金总回收率93.69 %的较好指标，为矿石高效利用提供技术依据。

关键词： 金矿;浮选;重选;联合工艺;不均匀嵌布

  中图分类号：TD953 文献标志码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

文章编号：1001-1277（2021）09-0085-05 doi：10.11792/hj20210916

     山西某金矿矿体主要赋存在爆破角砾岩体、长石石英斑岩脉上下盘和北西西向断裂中，矿石由含金、银、硫化物爆破角砾岩及次火山热液充填蚀变岩（少量石英脉）组成。2种类型矿石配矿后（配矿比例为6.2 ∶ 1）的试样中金载体矿物为硫化物和石英，金矿物呈粗细不均匀嵌布。本次试验对该金矿石进行了详细的试验研究，为后期工艺设计提供相应的技术依据。

1 矿石性质

1.1 化学成分及矿物组成

矿石中金品位为2.33 g/t、银品位为11.17 g/t。主要金属矿物为黄铁矿，少量白铁矿、黄铜矿、方铅矿、闪锌矿、毒砂，偶见辉铋矿、辉碲铋矿等;非金属矿物以石英、绢云母为主，少量碳酸盐矿物、长石、黏土矿物、绿泥石等。原矿化学成分分析结果见表1，矿石矿物组成分析结果见表2。

1.2 金矿物嵌布特征

金矿物类型有银金矿、自然金和碲金银矿等。样品中的可见金以自然金和银金矿为主，占67.4 %，碲金银矿占32.6 %。金载体硫化物主要是黄铁矿、辉碲铋矿，其次为方铅矿、闪锌矿、黄铜矿等;金载体非金属矿物主要是石英、云母。金主要被包裹在黄铁矿、辉碲铋矿中， 少量被非金属矿物包裹。金矿物粒度分布见表3。

由表3可知：大多数解离的银金矿或自然金都大于20 μm，其中大于40 μm粒级银金矿约占85 %; 部分银金矿颗粒大于150 μm。碲金银矿的粒度相对较细，解离碲金银矿均小于80 μm，且集中分布在-40～+20 μm， 其中大于40 μm粒级仅占26.5 %。这表明金矿物整体呈粗细不均匀嵌布。

根据矿石工艺矿物学研究结果： 金与硫化物共生有利于浮选回收;部分粗粒金适合采用重选回收;部分粒度微细的金需要较细的磨矿细度。综合考虑，采用重选与浮选联合工艺流程回收该矿石中的金。

2 试验结果与讨论

2.1 重选—重尾浮选探索试验

重选—重尾浮选探索试验流程[1]见图1，试验结果见表4。

由表4可知：当磨矿细度-0.074 mm占60 %时，重选精矿金品位980.96 g/t、金回收率21.62 %;当磨矿细度-0.074 mm占65 %时，重选精矿金品位达1 204.96 g/t、金回收率36.69 %。这可能是因矿样中含有的单体粗粒金不均匀，加之磨矿细度粗，金单体解离不充分，致使重选精矿金品位相差较大。当磨矿细度-0.074 mm占65 %时，重选后浮选金精矿金品位仅为22.66 g/t。为了保证浮选金精矿金品位，在不影响金回收率的前提下，浮选作业前不适合设置重选作业。

2.2 浮选条件试验

根据矿石性质及重选—重尾浮选试验结果，将重选作业设置在浮选作业后，即浮选—浮选尾矿重选，在尽可能采用浮选工艺回收金并保证金精矿金品位的前提下，防止粗粒金流失。

由于不同载金矿物中金的粒度呈不均匀嵌布，所以进行了不同磨矿细度、药剂制度浮选条件试验[2]，采用硅酸钠分散矿泥; 同时，考虑矿样中含有颗粒金，在浮选过程中易脱落，综合条件试验采用三次扫选。

2.2.1 磨矿细度

试验流程见图2，试验结果见表5。

由表5可知：磨矿细度-0.074 mm占60 %时，金在尾矿中的流失率较高;磨矿细度-0.074 mm从65 %提高到80 %， 磨矿细度对金粗精矿金品位及金回收率没有明显影响。试验初步确定磨矿细度 -0.074 mm占65  %。

2.2.2 捕收剂用量

捕收剂是影响浮选指标的重要因素之一[3]。综合考虑各种捕收剂性质，以及前期探索试验结果，本次试验选择丁基黄药和丁铵黑药组合作为捕收剂。试验流程见图3，试验结果见表6。

由表6可知：固定丁铵黑药用量为10 g/t时，随着丁基黄药用量的增加，金粗精矿金品位逐渐小幅降低，金回收率整体增加幅度较小。综合考虑，选择捕收剂用量为丁基黄药60 g/t、丁铵黑药10 g/t。

2.2.3 综合条件试验

综合条件试验流程见图4，试验结果见表7。

由表7可知：经过两次精选，金精矿金品位为46.15 g/t、金回收率为81.34 %;经过三次扫选，尾矿金品位为0.09 g/t，金在尾矿中损失率为3.20 %，整体指标较好。

2.3 浮选尾矿重选试验

由于矿石中含有部分粗粒金，在试验过程中表现为浮选产品金品位波动较大，时而有尾矿中金流失率高的情况发生。浮选尾矿筛析结果显示，金主要流失在粗粒级中。鉴于此，对粗粒金流失较多的浮选尾矿进行了重选试验考察[4]。试验流程见图5，试验结果见表8。

由表8可知，浮选尾矿重选可以回收部分金，根据尾矿中粗粒金含量不同，金回收率高低不一。由此表明，在浮选尾矿段设置重选作业，可以回收浮选没有回收的粗粒金[5]。

2.4 推荐工艺流程

综合以上条件试验，确定的最终试验流程[6]见图6，试验结果见表9。

由表9可知：礦样磨矿至-0.074 mm占65 %，经过一次粗选、三次扫选、两次精选浮选流程，可以获得金品位40.59 g/t、金回收率89.13 %的金精矿;在扫选后设置重选流程，可以获得金品位18.83 g/t、金回收率4.56 %的重选精矿，综合选别指标较好。

3 结 论

1）山西某金矿矿石中金属矿物主要是黄铁矿，非金属矿物主要是石英、绢云母，金的主要载体矿物是硫化物，其次为石英及云母。 与金共生的硫化物主要是黄铁矿、辉碲铋矿，其次为黄铜矿等。金矿物主要为自然金、银金矿，其次为碲金银矿。金矿物嵌布粒度粗细不均，粗粒金矿物在较粗的磨矿细度条件下就可以单体解离;大于40 μm粒级的银金矿约占85 %， 部分银金矿颗粒大于150 μm。包裹金粒度微细，其中51.0 %小于10 μm，49.0 %在10～20 μm粒级。矿石中可回收有价元素为金，其他元素含量均未达到综合回收品位要求。

2）采用重选—重尾浮选工艺，在磨矿细度-0.074 mm占65 %的条件下，开路流程金综合回收率偏低，获得的金精矿金品位较低，为22.66 g/t。为了保证浮选金精矿金品位，不宜将重选作业设置在浮选前。

3）配矿后的混合样适合采用重选与浮选联合工艺回收金。在单一浮选过程中，颗粒金难浮易导致尾矿中金跑高。采用浮选—浮选尾矿重选工艺，在最佳试验条件下，获得了相对较好的指标，金精矿金品位40.59 g/t、金回收率89.13 %，浮选+重选金总回收率为93.69 %。

[参 考 文 献]

[1]  臧文优，赵娜，王路平，等.甘肃某卡林型金矿选矿工艺试验研究[J].黄金，2021，42（2）：59-62.

[2] 石磊，林海，董颖博，等.山东某原生金矿石浮选试验研究[J].金属矿山，2009（12）：83-85，102.

[3]  唐应刚，崔育涛.小河口金矿矿石可选性试验研究[J].黄金，2021，42（2）：72-75.

[4] 黄宇林.应用尼尔森重选优化河南某氧化型金矿选别指标[J].金属矿山，2020（3）：120-125.

[5] 孙长泉，孙成林.金银选矿与综合回收[M].北京：冶金工业出版社，2014：153.

[6] 王资.浮游选矿技术[M].北京：冶金工业出版社，2006：79.

Experimental study on the beneficiation of a gold ore from Shanxi

Yu Kai

（ Yantai Oriental Metallurgical Engineering Co. ，Ltd. ）

Abstract：  The gold grade of a gold ore from Shanxi is 2.33 g/t.The gold minerals are disseminated with non-uniform distribution  of coarse and fine particles.According to the property of the ore，study on the joint process of flotation and gravity separation was carried out.Finally，it was decided that the process of flotation-gravity separation of flotation tailings be used.Under optimal test conditions，good indexes were obtained，for example，the gold grade in the gold concentrate is 40.59 g/t，gold recovery rate is 89.13 %，the total recovery rate of flotation+gravity separation is 93.69 %，providing technical references for efficient utilization of ores.

Keywords： gold ore;flotation;gravity separation;joint process;non-uniform distribution