磨礦方式對閃鋅礦和黃鐵礦浮選動力學影響研究

高恩霞 張 春 李悅鵬 羅建輝 高瑞琢 冉金城

(1.山東理工大學資源與環境工程學院,山東 淄博 255000;2.山東招金科技有限公司,山東 煙臺 265400;3.青島金星礦業股份有限公司,山東 青島 266748)

磨礦作業是實現礦物間單體解離的重要環節[1]。磨礦不僅可以促使礦物顆粒暴露出新的解理面,還賦予礦石一定的粒度,為后續選別創造合適的條件[2]。磨礦環境是決定磨礦效率及選別指標的重要因素,尤其是磨礦方式,在工業中,磨礦方式分為干磨和濕磨,其中,濕磨是最常用的磨礦方式,具有流動性強、效率高、不結團等優點;而干磨則具有磨礦介質耐腐蝕性強的特點[3]。

磨礦方式的選擇不僅決定了磨礦效率,而且影響著礦物顆粒的解離度、表面性質及浮選溶液化學[4-5]。FENG等[6]研究表明,干磨產品的表面粗糙度較濕磨更大,粗糙的表面更有利于捕收劑的吸附及更高的浮選速率;然而,PALM等[7]認為,干磨會導致硫化礦表面形成氧化層,不利于礦物的浮選回收。此外,一般認為,在相同充填率及磨礦時間下,濕磨產品的粒度較干磨更細而干磨產品的微細粒級較濕磨更多,更高的氧化程度及更細的粒度組成又不利于礦物的快速浮選。干磨和濕磨產品的表面粗糙度與氧化程度和粒度組成間的矛盾,使得磨礦方式對硫化礦物浮選行為的影響尚不明確。

本文以閃鋅礦和黃鐵礦為研究對象,以浮選動力學為研究手段,以鑄鐵球為磨礦介質,研究了干磨和濕磨對閃鋅礦和黃鐵礦粒度組成及浮選行為的影響。

1 試驗材料和方法

1.1 礦石性質

試驗所用閃鋅礦和黃鐵礦均取自云南某礦山,經破碎、手選后獲得高純礦物,閃鋅礦和黃鐵礦的化學多元素分析結果分別見表1和表2。結果表明,試驗所用閃鋅礦中Zn含量為64.15%,S含量為32.92%,純度達到97.07%;黃鐵礦中Fe含量為45.87%,S含量為53.39%,純度高達99.26%。

表1 閃鋅礦化學多元素分析結果Table 1 Analysis results of chemical multi-elments of sphalerite %

表2 黃鐵礦化學多元素分析結果Table 2 Analysis results of chemical multi-elments of pyrite %

1.2 磨礦試驗

采用QM-2SP12行星式球磨機進行磨礦試驗,轉速為600 r/min。試驗所用罐體為不銹鋼材質,容積為500 mL,采用不銹鋼球作為研磨介質,鋼球填充率為35%,所用鋼球尺寸為10、8和6 mm 3種,質量配比為35∶25∶40。將高純閃鋅礦和黃鐵礦破碎,并篩分出-1+0.6 mm粒級,用于磨礦試驗。

每次試驗前,罐體內倒入適量水空轉2 min以去除鋼球表面的鐵銹,干磨前將磨礦罐體及鋼球完全烘干。每次稱量15 g礦樣,然后加入30 mL去離子水(液固比為2 mL/g),將磨礦罐體放入磨機,設置好所需時間后開始磨礦。

1.3 浮選動力學試驗

采用掛槽浮選機(100 mL)進行浮選動力學試驗,轉子轉速為1 800 r/min。將磨礦后的樣品轉移至浮選槽內,預攪拌2 min以充分混合,然后加入1×10-4mol/L的丁基黃藥和2×10-4mol/L的甲基異丁基甲醇(MIBC),無調整劑,分別攪拌3 min和1 min。隨后開啟充氣,進行手動刮泡浮選,浮選時間為10 min,以 0～1、1～2、2～4、4～6、6～8 和 8～10 min為時間間隔,分別收集上述各時間內的精礦產品及最終尾礦產品,隨后單獨過濾、烘干、稱重,并計算個別及累計浮選回收率。

采用6種浮選動力學模型研究不同磨礦時間下磨礦方式對閃鋅礦和黃鐵礦浮選行為的影響,所用模型見表3[8]。使用1stOpt軟件,基于Levenberg-Marquardt(LM)和Universal-Global-Optimization(UGO)算法,對各模型中參數的最佳初始值進行擬合,然后將初始值代入Origin軟件,進行擬合、繪圖。

表3 本研究所用6種浮選動力學模型Table 3 Six kinds of flotation kinetic models used in this investigation

2 試驗結果與討論

2.1 磨礦時間對產品粒度組成的影響

不同磨礦時間下閃鋅礦、黃鐵礦的干磨及濕磨產品各粒級的產率分別見表4、表5。

表4 不同磨礦時間下閃鋅礦干磨和濕磨產品各粒級的產率Table 4 Particle size fractions of dry and wet grinding products of sphalerite as a function of grinding time %

由于閃鋅礦較黃鐵礦的硬度更低(閃鋅礦莫氏硬度3.5～4,黃鐵礦莫氏硬度6～6.5),研磨至相同的粒度(以-0.074 mm計),黃鐵礦所需的時間遠遠超過閃鋅礦,這與表4和表5所得結論一致。此外,從表4和表5還可以看到,在現有的配球比下,不管是干磨還是濕磨,-0.015mm微細粒級的產率均最高,-0.074+0.015 mm中等粒級的產率則相對較低。隨著磨礦時間的增加,所有產品的-0.015 mm微細粒級的產率均逐漸增加。相對而言,2種礦物干磨產品的粒度較濕磨更粗,閃鋅礦在磨礦時間為1.5 min時,干磨和濕磨-0.074 mm的產率分別為73.29%和91.78%;而黃鐵礦在磨礦時間為4.0 min時,干磨和濕磨-0.074 mm的產率分別為79.11%和90.58%。隨著磨礦時間的增加,不同磨礦方式下粒度組成的區別逐漸減小,閃鋅礦在磨礦時間為3.0 min時,干磨和濕磨-0.074 mm的產率分別為96.57%和98.68%;而黃鐵礦在磨礦5.5 min時,干磨和濕磨-0.074 mm的產率分別為91.30%和98.05%。

表5 不同磨礦時間下黃鐵礦干磨和濕磨產品各粒級的產率Table 5 Particle size fractions of dry and wet grinding products of pyrite as a function of grinding time%

2.2 浮選動力學

2.2.1 磨礦方式對閃鋅礦浮選動力學的影響

不同干磨時間下閃鋅礦的浮選動力學擬合結果如圖1所示,6種動力學模型擬合所得的參數見表6。

圖1 6種動力學模型擬合閃鋅礦在不同干磨時間下的累計回收率Fig.1 Six kinetic models fitted to the cumulative recovery of sphalerite under different dry grinding time

表6 6種動力學模型擬合閃鋅礦在不同干磨時間下累計回收率的參數Table 6 Parameters obtained from six kinetic models fitted to the sphalerite cumulative recovery under different dry grinding time

由圖1和表6可知,所有模型對試驗數據的擬合度R2均大于0.98,說明6種浮選動力學模型均表現出較好的擬合效果。所有干磨時間下,模型6的R2值均最高,僅從擬合度角度看,模型6的擬合效果最佳。然而,在磨礦2 min后,模型3至模型6的ε∞值均大于100%,超出了浮選理論最大回收率,說明模型3至模型6對當前條件的普適性較差。從普適性角度看,模型1的擬合效果最佳,擬合曲線接近實際浮選試驗數據。

隨著干磨時間的增加,ε∞值呈先增加后降低趨勢,磨礦時間較短(1.5 min)時,閃鋅礦的ε∞值最小,這主要歸因于干磨產品中含有較多的粗顆粒。結合表4可知,干磨1.5 min后,閃鋅礦產品中+0.074mm粒級達到26.71%,過粗的顆粒易于從氣泡表面脫附,并導致閃鋅礦較低的浮選回收率。而當干磨時間達到3 min時,閃鋅礦的ε∞值又逐漸降低,這主要是干磨時間過長,極細粒級增加,微細顆粒因其較小的尺寸而導致與氣泡較低的碰撞概率,這降低了礦物的浮選回收率[9]。

一般認為,粒度與浮選速率呈正比,粒度越細,浮選速率越小。然而,除模型3外,所有模型擬合所得k值均隨干磨時間的增加呈先降低后升高趨勢,這與前人的研究不同。本研究中,在磨礦2.5 min后獲得了最大累計回收率58.33%,較低的回收率表明部分閃鋅礦被鐵質污染物覆蓋或表面被氧化,這降低了捕收劑在礦物表面的吸附密度,并阻礙了礦物顆粒在氣泡表面的粘附[10]。而表面未被污染的閃鋅礦在黃原酸體系下具有良好的天然可浮性,在超聲清洗后,無論何種粒級的閃鋅礦,均表現出良好的浮選表現。因此,可以認為磨礦后新暴露的表面更多,這促進了捕收劑的吸附,并表現出更高的浮選速率。

不同濕磨時間下閃鋅礦的浮選動力學擬合結果如圖2所示,6種動力學模型擬合所得的參數見表7。

圖2 6種動力學模型擬合閃鋅礦在不同濕磨時間下的累計回收率Fig.2 Six kinetic models fitted to the cumulative recovery of sphalerite under different wet grinding time

由圖2和表7可知,所有模型對試驗數據的擬合度R2均大于0.99,說明所有模型均表現出較好的擬合效果。與干磨一致,模型6的R2值均最高,但普適性較差,而模型1普適性最佳,但R2值相對較低。

表7 6種動力學模型擬合閃鋅礦在不同濕磨時間下累計回收率的參數Table 7 Parameters obtained from six kinetic models fitted to the sphalerite cumulative recovery under different wet grinding time

隨著濕磨時間的增加,ε∞值呈逐漸降低趨勢,說明濕磨環境下,過多細粒級不利于閃鋅礦的浮選。在磨礦1.5 min時,濕磨的ε∞值較干磨更高,但浮選速率k值則更低,因此,濕磨和干磨在浮選10min后的累計回收率相差不大。繼續增加磨礦時間,濕磨的ε∞值較干磨均更低,一方面,濕磨更細的粒度組成導致閃鋅礦顆粒在氣泡表面上更低的粘附概率;另一方面,這可能歸因于干磨顆粒表面更高的表面粗糙度,進而有利于浮選藥劑的吸附。濕磨的k值近乎與磨礦時間呈正比,這與更多的新暴露表面有關。不管磨礦時間如何,濕磨后閃鋅礦的k值均比干磨更低,由于濕磨更有利于磨礦介質Fe3+的釋放,這些Fe3+會以氫氧化物形式吸附在閃鋅礦表面,阻礙其與浮選藥劑的吸附及在氣泡表面上的粘附,并導致更低的浮選速率及回收率。

2.2.2 磨礦方式對黃鐵礦浮選動力學的影響

不同干磨時間下黃鐵礦的浮選動力學擬合結果如圖3所示,6種動力學模型擬合所得的參數見表8。

圖3 6種動力學模型擬合黃鐵礦在不同干磨時間下的累計回收率Fig.3 Six kinetic models fitted to the cumulative recovery of pyrite under different dry grinding time

表8 6種動力學模型擬合黃鐵礦在不同干磨時間下累計回收率的參數Table 8 Parameters obtained from six kinetic models fitted to the pyrite cumulative recovery under different dry grinding time

由圖3和表8可知,6種模型對試驗數據的擬合 度R2均大于0.99,說明所有模型均表現出較好的擬合效果。與閃鋅礦一致,模型6的R2值最高,但普適性較差,而模型1普適性最佳,但R2值相對較低。

黃鐵礦的ε∞值隨干磨時間的增加呈先增加后降低趨勢,磨礦時間較短時,部分粗粒黃鐵礦無法被捕獲進入精礦產品中;而當磨礦時間較長時,過多細顆粒也不利于黃鐵礦的回收。相較于閃鋅礦,干磨環境下黃鐵礦的回收率更低,這與黃鐵礦更高的氧化速率有關。此外,與閃鋅礦一致,干磨環境下黃鐵礦的浮選速率常數k值隨磨礦時間的增加呈先降低后升高趨勢,細顆粒更高的浮選速率與新生成的黃鐵礦顆粒表面更多有關,該部分顆粒未被深度氧化及表面污染,并較快粘附在氣泡表面進入精礦產品中。然而,總體而言,更細顆粒不利于黃鐵礦的浮選,并導致較低的浮選回收率。

不同濕磨時間下黃鐵礦的浮選動力學擬合結果如圖4所示,6種動力學模型擬合所得的參數見表9。

圖4 6種動力學模型擬合黃鐵礦在不同濕磨時間下的累計回收率Fig.4 Six kinetic models fitted to the cumulative recovery of pyrite under different wet grinding time

表9 6種動力學模型擬合黃鐵礦在不同濕磨時間下累計回收率的參數Table 9 Parameters obtained from six kinetic models fitted to the pyrite cumulative recovery under different wet grinding time

由圖4和表9可知,6種模型對試驗數據的擬合度R2均大于0.98,說明所有模型均表現出較好的擬合效果。除磨礦5.0 min外,其他所有磨礦時間下模型6的R2值最高,但普適性較差,而模型1普適性最佳,但R2值相對較低。

與干磨一致,黃鐵礦的ε∞值隨濕磨時間的增加呈先增加后降低趨勢,極粗極細顆粒均不利于黃鐵礦的回收。與閃鋅礦相比,干磨和濕磨后的黃鐵礦ε∞值均更低。此外,長時間磨礦后黃鐵礦新暴露表面更多,這些顆粒更利于黃鐵礦的快速富集,并促使其更高的浮選速率。然而,與閃鋅礦不同的是,濕磨環境下黃鐵礦的浮選速率常數k值更高,這或許與其磨礦細度更細有關,并因此導致更多新生成的表面。

綜上可知,不同磨礦方式對閃鋅礦和黃鐵礦浮選的影響較大。相比于干磨,相同磨礦時間時濕磨產品粒度更細,并生成更多的新生表面,促進黃鐵礦的浮選速率;此外,濕磨有利于磨礦介質中Fe3+釋放,并以氫氧化物形式吸附在閃鋅礦表面,降低其浮選速率和最終產品回收率,在實際生產過程中,可根據實際需求選擇適宜的磨礦方式。無論是閃鋅礦還是黃鐵礦,磨礦時間均不宜過長,粒度過細不利于藥劑在礦物表面的吸附,影響浮選指標。

3 結 論

(1)所有磨礦方式下-0.015 mm微細粒級的產率最高,其次為+0.074 mm粗粒級,濕磨產品較干磨粒度更細,黃鐵礦的硬度更高,研磨至相同粒度所需時間更長。

(2)所有動力學模型對閃鋅礦和黃鐵礦累計回收率的數據擬合均較好,其中模型6的擬合度最高,但普適性最差,而模型1的擬合度最低,但普適性最佳。

(3)過粗過細顆粒的存在均不利于閃鋅礦和黃鐵礦的浮選回收,黃鐵礦的氧化速率更快,并導致其ε∞值較閃鋅礦更低。而濕磨的ε∞值較干磨更低,這與干磨更粗的粒度組成及更高的顆粒表面粗糙度有關。

(4)更長的磨礦時間可以暴露出更多的新生礦物表面,這有利于閃鋅礦和黃鐵礦的快速富集及更高的浮選速率常數k值。濕磨促進了磨礦介質Fe3+的釋放,并以氫氧化物形式吸附在閃鋅礦表面,導致其更低的浮選速率和回收率;而濕磨后黃鐵礦的粒度更細,并產生大量新生成的顆粒,進而促進了黃鐵礦相對快速的浮選及更高的浮選速率。