用氫氧化鉀從明礬石中浸出鉀及其動力學研究

方小寧,匡 飛,劉程琳,2

(1.銅仁職業技術學院 工學院,貴州 銅仁 010020;2.華東理工大學 化工學院,上海 200237)

全球已探明鉀資源儲量為41億t K2O[1]。而中國鉀資源已探明儲量為3.2億t,僅占全球總儲量7.8%[2]。鉀礦可分為水溶性和非水溶性兩類,水溶性鉀礦包括鉀石鹽、光鹵石等天然礦產資源和鐵礦粉燒結等工業固廢[3],非水溶性鉀礦則由難溶含鉀礦物或巖石組成,包括鉀長石、明礬石、鉀云母和富鉀砂頁巖等[4]。明礬石是一種重要的非水溶性鉀礦資源,中國已探明儲量位居世界第三。從明礬石中提取鉀,綜合利用非水溶性鉀礦,對豐富鉀肥供給來源、推動中國鉀鹽工業發展、構建糧食安全保障體系具有重要意義。

明礬石是一種含水鉀鋁硫酸鹽類礦物(K2SO4·Al2(SO4)3·2Al2O3·6H2O),理論化學組成為K2O 11.4%、Al2O337.0%、SO338.6%、H2O 13.0%。國內外關于從明礬石中提鉀工藝研究已有很多,相繼提出了熱分解法、還原熱解法、氨堿法、酸法等[5-13],并取得了多項階段性成果。其中,熱分解法可顯著提高明礬石分解率,保證氧化鋁活性,實現鋁硅分離[11];還原熱解法的鉀提取率可達86%,但要求還原溫度在700～900 ℃,且會產生SO2和SO3等熱解氣體[12];氨堿法的氨溶液用量較大,可制備肥料品種單一,僅能作為鉀氨肥原料;明礬石在酸性浸出劑中通常不具有選擇性,一些雜質會與酸反應,增大后續除雜和產品分離難度[13]。由于明礬石在常溫下不溶于水或酸性浸出劑,采用上述工藝提取鉀時,均需脫水(773～923 K)、熱分解(923～1 173 K)和熟料浸出等工序[14-15]。

相較于酸性浸出劑,堿性浸出劑具有較高活性,可選擇性浸出礦石中的有價組分,并將其他雜質元素留在渣相中[16-18]。用NaOH亞熔鹽體系浸出明礬石提取鉀,K浸出率可達90%以上[19]。但以NaOH為浸出劑浸出明礬石中的鉀后續K和Na分離上存在一定困難。而氫氧化鉀含有K元素,以KOH作為堿性溶劑,可避免浸出液中鉀元素分離純化難度。因此,試驗研究了采用KOH堿浸工藝處理明礬石,考察了攪拌速度、浸出溫度和時間等對鉀浸出率的影響,并探討了鉀浸出動力學,建立了浸出模型,旨在為明礬石提鉀的工業化應用提供數據支持。

1 試驗部分

1.1 試驗原料、試劑及設備儀器

試驗原料:明礬石礦,取自福建紫金山,研磨至過200目,礦石粒徑0.02～1 000 μm,D50為36.32 μm,粒度較小,礦石形狀不固定,較大顆粒主要呈片狀,表面光滑。礦石主要化學組成見表1,SEM照片如圖1所示,XRD分析結果如圖2所示。可以看出,試驗用明礬石礦的主要物相為明礬石、石英和高嶺石。

圖1 明礬石礦的SEM照片

圖2 明礬石礦的XRD分析結果

表1 明礬石礦的主要化學組成 %

試驗試劑:NaOH、Na2O2、KOH、HCl、HNO3等,均為AR級,購于國藥集團化學試劑有限公司;K、Al、Si等標準溶液(純度>99.99%),購于國家有色金屬及電子材料分析測試中心。

設備儀器:500 mL不銹鋼水熱反應釜(YZPR-500型,巖征儀器上海公司),電感耦合等離子體發射光譜(ICP-OES,ARCOS FHS12型,德國斯派克公司),X射線衍射儀(XRD,D/MAX 2550 VB/PC型,日本理學電機株式會社),激光粒度測試儀(Mastersizer 3000型,英國馬爾文公司),拉曼光譜儀(Raman,DXR型,美國賽默飛公司),掃描電子顯微鏡(SEM,Quanta 250型,美國FEI公司)。

1.2 試驗原理與方法

采用KOH堿性溶液浸出明礬石,可能發生的反應見式(1)。采用HSC Chemistry 10.0軟件中的Reaction Equations組件進行熱力學分析,溫度在303～493 K范圍內,KOH與明礬石反應的標準吉布斯自由能為負值,說明KOH與明礬石之間的反應可自發進行。

(1)

按照一定配比,稱取明礬石礦、KOH(濃度50%)和去離子水,置于反應釜中,開啟攪拌。反應釜加熱,反應一定時間后過濾,濾液移至500 mL容量瓶中,定容搖勻。采用ICP-OES測定濾液中Al元素質量濃度。按照式(2)計算明礬石礦中Al浸出率(x(Al))。

(2)

式中:m0—明礬石礦質量,mg;w(Al)—明礬石礦中Al質量分數,%;ρ(Al)—濾液中Al質量濃度,mg/L;V—濾液體積,L。

由于浸出劑KOH溶液濃度較高,導致濾液中K元素濃度較高,難以直接用ICP準確測定,因此通過測定濾渣中K元素含量,間接計算濾液中K濃度。將濾渣烘干并研磨均勻后,采用NaOH-Na2O2熔劑進行高溫熔礦,酸化并定容,采用ICP-OES分析渣相中K含量。按照式(3)計算明礬石礦中K浸出率(x(K))。

(3)

式中:m0—明礬石礦質量,mg;m1—濾渣質量,mg;w0(K)、w1(K)—明礬石礦、浸出渣中K質量分數,%。

2 試驗結果與討論

2.1 各因素對K、Al浸出的影響

2.1.1 浸出溫度的影響

試驗條件:浸出時間30 min,攪拌速度900 r/min,堿礦質量比3/1。浸出溫度對K、Al浸出率的影響試驗結果如圖3所示。

圖3 浸出溫度對K、Al浸出率的影響

由圖3看出:在40～60 ℃范圍內,隨溫度升高,K和Al浸出率明顯升高;繼續升高溫度至70 ℃,二者浸出率升高幅度變小,且均趨于穩定,K浸出率為96.91%,Al浸出率為87.72%,此時明礬石已基本全部浸出。說明溫度是影響浸出的重要因素,適當升高浸出溫度,可有效提高體系擴散速率和反應速率,促進浸出反應進行。

2.1.2 攪拌速度的影響

試驗條件:浸出溫度70 ℃,浸出時間30 min,堿礦質量比3/1。攪拌速度對K、Al浸出率的影響試驗結果如圖4所示。

圖4 攪拌速度對K、Al浸出率的影響

由圖4看出:K、Al浸出率隨攪拌速度增大而小幅升高,攪拌速度大于500 r/min后,趨于穩定。這說明攪拌速度對K、Al浸出率影響較小,攪拌速度大于500 r/min后,明礬石顆粒表面流體滯留層厚度減小,基本消除外擴散對浸出率的影響。浸出30 min時,渣相中未檢測到明礬石組分,說明礦石中的明礬石組分已完全溶出,與圖4中K浸出率接近100%的數據相吻合。

2.1.3 堿礦質量比的影響

試驗條件:浸出溫度70 ℃,浸出時間30 min,攪拌速度900 r/min。堿礦質量比對K、Al浸出率的影響試驗結果如圖5所示。

圖5 堿礦質量比對K、Al浸出率的影響

由圖5看出:K、Al浸出率隨堿礦質量比增大先升高后趨于穩定;堿礦質量比增至3/1時,K、Al浸出率分別達95%和85%,說明提高堿礦質量比對浸出有利;繼續增大堿礦質量比,K、Al浸出率變化不大。堿礦質量比較小時,體系中固體含量較高,料漿黏度增大,不利于KOH和明礬石液固界面傳質,嚴重影響反應物和產物的擴散傳質速度和反應速度,導致K、Al浸出率偏低;堿礦質量比較大時,料漿黏度降低,體系擴散傳質速度加快,K、Al浸出率也隨之升高。但考慮到堿礦質量比過大會增加原料消耗、KOH循環量和蒸發能耗,因此,確定堿礦質量比以3/1為宜。

2.1.4 浸出時間的影響

試驗條件:浸出溫度70 ℃,攪拌速度900 r/min,堿礦質量比3/1。浸出時間對K、Al浸出的影響試驗結果如圖6所示。

圖6 浸出時間對K、Al浸出率的影響

由圖6看出:反應前20 min,隨反應進行,K、Al浸出率明顯升高;隨反應進行,二者浸出率升高幅度較小,且均趨于穩定;浸出30 min時,K、Al浸出率達最高,表明明礬石礦已基本浸出。綜合考慮能耗,確定浸出時間以30 min為宜。

2.2 浸出動力學分析

根據單因素試驗確定優化試驗條件為:浸出溫度70 ℃,堿礦質量比3/1,攪拌速度900 r/min,浸出時間30 min。優化條件下浸出后明礬石礦顆粒形貌如圖7所示。

圖7 浸出前(a)、后(b)明礬石礦顆粒的SEM形貌

由圖7看出:浸出前明礬石未反應的顆粒表面較為平滑致密,浸出后顆粒粒徑基本不變,但表面凹凸不平,孔隙增多,較為疏松。這說明在反應初期,明礬石與KOH接觸反應,生成物溶于水后在顆粒表面留下孔隙;隨反應進行,未反應部分不斷向內縮進,孔隙不斷向內擴展;同時,大部分高嶺石和石英不參與反應,形成惰性殘留物層,使固體顆粒粒徑基本保持不變。因此推斷,明礬石與KOH浸出過程可能受到液體邊界層擴散、表面化學反應、固體膜(惰性殘留物層)擴散或共同控制。

不同控制模型的浸出動力學方程見式(4)～(6)。

液體邊界層擴散控制模型:

x=k1t;

(4)

表面化學反應控制模型:

(5)

固體膜擴散控制模型:

(6)

式中:t—浸出時間,min;k1、k2、k3—表觀反應速率常數,min-1;x—浸出率,%。

以球形固體顆粒的縮核模型為基礎,推導出更多擴散和界面傳質混合控制的動力學模型,見式(7)～(9)。

Ginstling-Brounshtein模型:

(7)

Dickinson and Heal模型:

(8)

Avrami-Erofeev模型:

(9)

式中:t—浸出時間,min;k4、k5、k6—表觀反應速率常數,min-1;x—浸出率,%。

不同溫度下K浸出率隨時間變化曲線如圖8所示。采用各動力學模型對圖8數據進行擬合,相關系數R2見表2。

圖8 不同溫度下,浸出時間對K浸出率的影響

表2 不同浸出溫度下動力學模型擬合相關系數R2

由圖8看出,不同溫度下,K浸出率均隨浸出時間延長而升高:在溫度40 ℃條件下反應60 min后,K浸出率仍低于90%;溫度升至60 ℃時,反應初期K浸出率升幅很快,30 min內反應基本結束,K浸出率超過90%;溫度升至70 ℃時,K浸出率在反應20 min內即可達90%以上。

由表2看出:Dickinson and Heal模型(式(8))擬合效果最差,這是因為此模型更適用于描述氣-固反應中固體表面的動力學。液體邊界層擴散控制模型(式(4))擬合效果也較差,是因為攪拌速度大于500 r/min,K浸出率沒有明顯變化,表明此時消除了外擴散對浸出過程的影響。在上述模型(式(4)～式(9))中,化學反應控制模型(式(5))和Avrami-Erofeev模型(式(9))的擬合相關系數R2均大于0.98,擬合效果最好。因此,進一步考察式(5)和式(9)的擬合效果。

將不同溫度下K浸出率數據代入式(5)和式(9),繪制化學反應控制模型和Avrami-Erofeev模型擬合曲線,結果如圖9所示。可以看出:2種模型的擬合效果均較好,每條直線的斜率即為該溫度下的反應表觀速率常數。根據阿倫尼烏斯方程(式(10)),

圖9 不同溫度下,化學反應控制模型(a)和Avrami-Erofeev模型(b)的擬合曲線

(10)

兩邊取對數,可得式(11),

(11)

式中:Ea—表觀活化能,J/mol;R—理想氣體常數,8.314 J/(K·mol);T—熱力學溫度,K;A—指前因子,min-1。

化學反應控制模型和Avrami-Erofeev模型lnk與1/T之間的關系曲線如圖10所示。

圖10 ln k與1/T之間的關系曲線

由圖10看出:2條直線的線性相關系數R2均大于0.99;化學反應控制模型和Avrami-Erofeev模型的表觀活化能Ea分別為41.77、40.73 kJ/mol,與采用化學反應控制模型所得明礬石浸出表觀活化能和采用Avrami-Erofeev模型所得的鋰輝石浸出表觀活化能接近[17,20]。2個模型線性相關系數較高,表觀活化能接近,均可用于描述KOH浸出明礬石的反應動力學過程。

3 結論

以KOH為浸出劑浸出明礬石礦中的鉀是可行的。在常壓、KOH濃度50%、堿礦質量比3/1、浸出溫度70 ℃、攪拌速度900 r/min的條件下浸出30 min,鉀浸出率可達96.91%。化學反應控制模型和Avrami-Erofeev模型均能很好地描述明礬石的浸出過程,2種模型的表觀活化能Ea分別為41.77、40.73 kJ/mol。