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基于響應(yīng)面法優(yōu)化某金礦石全泥氰化浸出金試驗

2018-07-10 09:22:52余明東尚立軍
金屬礦山 2018年6期
關(guān)鍵詞:影響

王 健 余明東 尚立軍

(新疆哈巴河金壩礦業(yè)有限公司,新疆阿勒泰836700)

近些年來,全泥氰化炭漿法在我國黃金行業(yè)中得到了比較廣泛的應(yīng)用,其常見工藝流程為破碎—磨礦—氰化浸出—炭吸附—解析電解—熔煉鑄錠[1]。氰化過程的完成是各浸出條件綜合作用的結(jié)果[2],影響氰化浸出的因素較多,其中磨礦細(xì)度、藥劑用量、浸出時間為最主要的3種因素,同時這3要素間又存在交互作用[3]。

響應(yīng)曲面法作為一種統(tǒng)計方法,在工藝及產(chǎn)品的穩(wěn)健性設(shè)計、參數(shù)優(yōu)化方面得到了研究應(yīng)用[4]。響應(yīng)曲面主要是通過分析試驗數(shù)據(jù),研究影響因素與響應(yīng)值之間的函數(shù)關(guān)系,通過擬合出的回歸方程尋求最優(yōu)的影響因素水平,可以同時研究多個因素對響應(yīng)值的影響[5]。

為考察磨礦細(xì)度、浸出時間、藥劑用量對全泥氰化浸出效果的影響,并探討各因素間的交互作用對浸出效果的影響,選擇磨礦細(xì)度、浸出時間、藥劑用量為影響因素,以浸出率為響應(yīng)值。通過響應(yīng)曲面法研究上述3因素對浸出率的影響??疾爝@3種因素的最優(yōu)控制區(qū)間及組合,擬通過響應(yīng)曲面法探索這3種因素對浸出率的綜合作用。

1 礦石性質(zhì)

瑪爾卡庫里大斷裂帶新疆某金礦石主要金屬礦物為黃鐵礦,非金屬礦物主要為綠泥石、綠簾石、斜長石和角閃石。黃鐵礦是金的主要載體礦物,主要呈他形—半自形微細(xì)粒-細(xì)粒狀分布,部分呈星散浸染狀、稠密浸染狀和小脈狀分布。綠泥石及綠簾石呈細(xì)小片狀集合體代替斜長石、角閃石等;局部見綠泥石呈條帶狀與綠簾石共生分布于巖石裂隙中。斜長石和角閃石為礦化閃長巖的主要非金屬礦物,且部分蝕變?yōu)榫G泥石及綠簾石。原礦主要化學(xué)成分分析結(jié)果見表1。

注:Ag、Au含量的單位為g/t。

由表1可以看出,原礦主要回收元素是金,伴生元素銀,主要有害雜質(zhì)砷、銻、碳含量不高。

2 浸出試驗方法

將磨好的礦樣500 g移至XJTII充氣多功能浸出攪拌機攪拌槽中,添加一定量水至液固比為2∶1,按3 kg/t用量添加石灰(pH=12),攪拌5 min,添加浸出劑氰化鈉,浸出一定時間停止試驗,固液分離,化驗浸出貴液及浸出尾渣中Au品位,計算浸出率。

3 試驗結(jié)果與討論

3.1 單因素條件試驗

在響應(yīng)曲面方法的設(shè)計試驗之前,先進行單因素因子試驗,以確定出響應(yīng)面法各自變量的變化范圍。單因素試驗結(jié)果表明,磨礦細(xì)度(A)、浸出時間(B)、氰化鈉用量(C)對浸出率均有影響,由單因素試驗確定的響應(yīng)曲面試驗各自變量變化范圍分別為:磨礦細(xì)度-200目含量85%~95%、浸出時間24~48 h、氰化鈉用量1~3 kg/t。為研究以上3因素對Au浸出率的影響,以此3因素作為考察因素,以Au浸出率為響應(yīng)值,采用3因素3水平(選5個中心點)的Box-Behnken中心組合試驗設(shè)計法。各因素取值見表2,試驗結(jié)果見表3。

對表3進行方差分析,結(jié)果見表4。

表4表明,回歸模型的F值為29.49,P值(<0.000 1)很低,也就是說,該模型可以用于響應(yīng)值的預(yù)測。方差分析(F-test,R2=0.974 3)表明,該模型的擬合結(jié)果能夠較好地反映各個因素對浸出率的影響,通過對試驗數(shù)據(jù)進行多元回歸擬合,獲得二次多項回歸模型方程為:

?

?

其中A,B,C分別代表磨礦細(xì)度、浸出時間、氰化鈉用量。常數(shù)項為83.44,表明平均浸出率在試驗設(shè)計范圍處于較高水平。所有線性數(shù)值都是正值,其二次項有正有負(fù),交叉項均為負(fù)值,各單一因素作用對浸出率貢獻從大到小分別為磨礦細(xì)度>浸出時間>氰化鈉用量,其中磨礦細(xì)度—浸出時間、磨礦細(xì)度—氰化鈉用量交互作用較為顯著。

3.2 響應(yīng)面交互作用分析與優(yōu)化

響應(yīng)面法一方面可以直觀反映每個因素對響應(yīng)值的影響程度,另一方面還可以直觀體現(xiàn)各因素間的交互作用。同時,通過響應(yīng)面法中的平面等高線可以較直觀反映各因素間交互作用的顯著程度:兩因素交互作用較強,平面等高線呈橢圓形;交互作用較弱,則呈圓形[6]。

3.2.1 磨礦細(xì)度與浸出時間的交互影響

在氰化鈉用量為2 kg/t條件下,考察磨礦細(xì)度與浸出時間的交互影響,結(jié)果見圖1。

由圖1可以看出:磨礦細(xì)度、浸出時間對浸出率均有一定影響;磨礦細(xì)度是影響浸出率的顯著因素,浸出時間的影響不明顯;當(dāng)磨礦細(xì)度為-200目占93.85%、浸出時間為40.25 h時,浸出率達到最大值。增加磨礦細(xì)度,使礦物充分解離暴露,可有效縮短浸出時間,提高浸出效率。過高的磨礦細(xì)度會使礦石在磨礦過程中產(chǎn)生泥化現(xiàn)象,礦泥會包裹在部分裸露出的金表面影響金與浸出藥劑氰化鈉的接觸,進而影響金的浸出效果。

3.2.2 磨礦細(xì)度與氰化鈉用量的交互影響

在浸出時間為36 h條件下,考察磨礦細(xì)度與氰化鈉用量的交互影響,結(jié)果見圖2。從圖2可以看出:氰化鈉用量對浸出率的影響不如磨礦細(xì)度顯著。礦石砷、銻等元素的含量較低,其對浸出過程中氰化鈉用量影響較低,浸出藥劑主要為金溶解消耗,氰化鈉用量的增加可提高金的浸出效果,但金浸出率不隨氰化鈉用量增加呈線性提高。

3.2.3 浸出時間與氰化鈉用量的交互影響

在磨礦細(xì)度為-200目占90%條件下,考察浸出時間與氰化鈉用量的交互影響,結(jié)果見圖3。

從圖3可以看出,隨著浸出時間的延長,浸出率逐漸增加,在浸出時間大于42.15 h、氰化鈉用量大于2.85 kg/t時,浸出率隨浸出時間延長及氰化鈉用量增加提高幅度降低。

3.2.4 最優(yōu)試驗條件驗證試驗

利用Design-Expert 8.0軟件求解二次回歸模型(式(1)),可得出最佳試驗條件為:磨礦細(xì)度(A):-200目占91.51%、浸出時間(B)45.63 h、氰化鈉用量(C)3 kg/t,預(yù)測浸出率為89.01%。為驗證回歸方程的有效性,在此條件下進行浸出驗證試驗,實際浸出率為88.24%,比理論預(yù)測值低0.77個百分點。實際浸出率與預(yù)測浸出率相近,證明響應(yīng)面優(yōu)化全泥氰化試驗浸出率是可行的。

4 結(jié) 論

通過響應(yīng)面可以直觀反映磨礦細(xì)度、浸出時間、氰化鈉用量之間交互作用對金浸出率影響的顯著程度,磨礦細(xì)度是影響浸出率的顯著因素,磨礦細(xì)度與另兩因素間的交互作用顯著。響應(yīng)面法得出的全泥氰化過程最佳工藝條件為:磨礦細(xì)度-200目占91.51%、浸出時間45.63 h、氰化鈉用量3 kg/t,在此條件下預(yù)測浸出率可達89.01%,實際進行浸出試驗獲得的浸出率為88.24%,比理論預(yù)測值低0.77個百分點,回歸方程能夠反映各因素對浸出率的影響,對實際生產(chǎn)具有指導(dǎo)意義。

[1] 呂憲俊.氰化法提金概論[M].北京:冶金工業(yè)出版社,1997.Lv Xianjun.Introduction to Gold Extraction by Cyanidation[M].Beijing:Metallurgical Industry Press,1997.

[2] 趙英良.全泥氰化炭漿法提金生產(chǎn)中幾個常見問題的探討[J].中國礦業(yè),2011,20(7):82-84.Zhao Yingliang.The exploration of some common problems in the all-sliming cyanidation CIP technology for gold extraction[J].China Mining Magazine,2011,20(7):82-84.

[3] 劉學(xué)杰,于宏業(yè).全泥氰化提金工藝設(shè)計與實踐[J].黃金,2006,27(6):40-43.Liu Xuejie,Yu Hongye.Design and application of a all-slime cyanidation process[J].Gold,2006,27(6):40-43.

[4] 王永菲,王成國.響應(yīng)面法的理論與應(yīng)用[J].中央民族大學(xué)學(xué)報,2005,14(3):236-240.Wang Yongfei,Wang Chengguo.The application of response surface methodology[J].Journal of Minzu University of China,2005,14(3):236-240.

[5] 竇毅芳,劉 飛,張為華.響應(yīng)面建模方法的比較分析[J].工程設(shè)計學(xué)報,2007,14(5):359-363.Dou Yifang,Lu Fei,Zhang Weihua.Research on comparative analysis of response surface methods[J].Chinese Journal of Engineering Design,2007,14(5):359-363.

[6] 代文亮,程 龍,陶文沂.響應(yīng)面法在紫杉醇產(chǎn)生菌發(fā)酵前體優(yōu)化中的應(yīng)用[J].中國生物工程雜志,2007,27(11):66-72.Dai Wenliang,Cheng Long,Tao Wenyi.Application of response surface methodology in optimization of precursors for taxol production by fusarium maire[iJ].China Biotechnology,2007,27(11):66-72.

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