地質雷達與高密度電法融合技術在選礦監測模型構建中的方法研究

摘要：針對選礦過程中運行指標決策面臨的挑戰，提出了地質雷達與高密度電法融合技術在選礦監測模型構建中的應用，并對融合技術與傳統監測方法的有效性和預測精度進行了對比分析。研究結果顯示，地質雷達與高密度電法融合技術的平均樣本偏差較低，測定精度較高，選礦監測效果優于傳統監測方法。這一技術融合不僅提升了選礦監測模型的準確性，還為優化生產指標提供了重要支持。

關鍵詞：地質雷達；高密度電法；選礦監測；精度評估；技術融合；模型構建

[中圖分類號：TD92 文章編號：1001-1277（2025）02-0040-03 文獻標志碼：A doi：10.11792/hj20250207 ]

引言

隨著礦產資源的逐漸枯竭及開采難度的提升，如何提升選礦效率已成為礦產資源開發領域的核心課題［1］。選礦流程包含多個工藝環節，其復雜性與多變性使得運行指標的決策面臨諸多挑戰。傳統選礦監測模型多依賴于經驗性的生產工藝知識，難以實現模塊化，從而限制了自動化與智能化的進一步發展［2］。此外，選礦過程機理的不明確性使得建立精確的數學模型變得困難，難以準確反映實際運行指標與綜合生產指標之間的關系［3］。加之選礦過程受外部市場需求變化和內部因素如原礦性質波動、設備檢修等影響，使其處于動態且多變的環境之中［4］。基于此，本研究提出了地質雷達與高密度電法融合技術，以構建選礦監測模型。本研究的創新之處在于通過技術融合提升了選礦監測模型的準確性和效率。該技術融合了地質雷達的高分辨率與高密度電法對水反應的靈敏性，旨在在復雜環境中實現更精確的選礦指標監測［5-7］，以期為選礦監測模型的構建提供新的技術路徑和理論支持。

1選礦監測模型

1.1選礦監測模型構建

選礦工藝流程的復雜性導致了其運行指標決策面臨多維挑戰。首先，構建精確的數學模型以準確反映實際運行指標與綜合生產指標之間的關系存在困難；其次，選礦過程受到外部和內部因素如原礦性質的不穩定性、設備維護等的共同影響，使其處于一個動態且多變的環境之中［8-9］；此外，經驗性生產工藝知識難以實現模塊化，這在一定程度上阻礙了選礦自動化和智能化的進程；同時，在選礦生產中，綜合生產指標之間存在相互沖突，需要在這些指標沖突中尋找到一個平衡點。研究必須關注選礦過程中的關鍵參數控制，以確保選礦效率和產品質量，同時避免設備過載或資源的不必要浪費［10］。因此，選礦過程中的各個運行指標都需要在一定的約束條件下進行，如式（1）所示。

[εL≤ε≤εHβiL≤βi≤βiHPiL≤Pi≤PiHθiL≤θi≤θiH]" i = 1，2" " " " " " " " " （1）

式中：[εL≤ε≤εH]為確保一次溢流回收率[ε]保持在最低值[εL]和最高值[εH]之間；[βiL≤βi≤βiH]為確保第[i]個階段的精礦品位[βi]保持在最低值[βiL]和最高值[βiH]之間；[PiL≤Pi≤PiH]為確保第[i]個階段的磨礦粒度保持在最低值[PiL]和最高值[PiH]之間；[θiL≤θi≤θiH]為確保第[i]個階段的尾礦品位[θi]保持在最低值[θiL]和最高值[θiH]之間。

選礦過程中弱磁球磨機和強磁球磨機運行能力限制的數學表達如式（2）所示。

[QiL≤Qi≤QiHRiL≤Ri≤RiH]" i = 1，2" " " " " " " " " （2）

式中：[Qi]為球磨機單位時間內處理量；[Ri]為球磨機運行時間；QiL和QiH為球磨機單位時間內最低處理量和最高處理量；RiL和RiH為球磨機運行最短時間和最長時間。

約束條件確保了選礦設備的運行在安全和效率的最佳范圍內，防止因超負荷運行而導致的設備損壞或效率降低。

確保礦石品位保持在一定的范圍內，需要添加選礦過程中弱磁和強磁階段入磨礦石品位的約束條件，如式（3）所示。

[αiL≤αi≤αi]" i = 1，2" " " " " " " " " " "（3）

式中：[αi]為入磨礦石品位；αiL和αiH為入磨礦石最低品位和最高品位。

為確保廢石的品位保持在一定的安全和有效范圍內，需要添加廢石品位的約束條件，如式（4）所示。

[βwL≤βw≤βwH]" " " " " " " " " " " " （4）

式中：[βw]為廢石的品位；βwL和βwH為廢石最低品位和最高品位。

為最大化精礦品位[β]和處理量[Q]，對主要目標函數進行優化，如式（5）所示。

[max β=fβ（ε， Pi， βi， θi， αi， Qi， Ri， βw， t）" i=1， 2max Q=fQ（ε， Pi， βi， θi， αi， Qi， Ri， βw， t）" i=1， 2]（5）

式中：[fβ]、 fQ分別為精礦品位、處理量的函數，依賴于多個變量；t為時間。

式（5）中，2個方程共同構成了1個多目標優化問題。該問題旨在滿足所有運行指標和工況約束的條件下，尋找最優的運行參數，以實現精礦品位和處理量的最大化。礦石在開采后，必須經過一系列物理和化學處理步驟，以富集其中的有用礦物。選礦監測模型針對礦石的物理化學處理過程進行優化，旨在提升精礦品位的同時，減少資源浪費和能耗。該模型特別適用于處理低品位、弱磁性和組成復雜的礦石，如赤鐵礦。通過監測關鍵選礦步驟，如磨礦、浮選等，模型能夠實現參數調整和過程優化［11］。選礦監測模型如圖1所示。

由圖1可知：該選礦監測模型揭示了從原礦輸入至最終產品輸出的完整流程，涵蓋了關鍵步驟與監測點，旨在優化選礦效率和產品質量。該模型首先將原礦的初級處理速度作為衡量效率的關鍵指標納入考量，隨后通過選礦規劃確定各處理階段的布局。礦物分離通過篩分、破碎和磨礦技術實現，而礦物濃縮通過重選或浮選技術提升礦物品位。磁性分離技術利用礦物磁性差異，通過磁選機實現磁性與非磁性礦物的分離。礦物重新定位涉及將分離后的礦物輸送至不同區域，而浮選技術則基于礦物表面性質差異，通過化學藥劑和空氣攪拌實現有用礦物的分離。

1.2地質雷達與高密度電法融合技術

在采礦活動中，地質雷達和高密度電法技術的應用是為了提供地下結構的詳細信息，能夠幫助評估礦區穩定性、優化采礦設計和預防地質災害。地質雷達利用高頻電磁波探測地下介質，而高密度電法則通過測量電位差來獲取地下電阻率分布。這兩種技術結合，可以更準確地確定礦體的位置和品位，指導采礦活動。地質雷達系統由主機、天線、輔助采集裝置和數據處理軟件組成，利用高頻脈沖電磁波在地下介質中的傳播特性進行探測。發射天線向地下發射電磁波，當遇到介質層變化時，部分電磁波被反射，反射系數主要由介質的介電常數決定。雷達主機接收反射波并進行處理，以實現對地下目標介質的探測和識別［12］。

在構建選礦監測模型過程中，地質雷達能夠探測到頂層反射界面及其他反射信號，通過對這些反射信號的分析，可以精準確定入選礦石的形態，進而指導選礦作業，提升資源利用效率。高密度電法系統的基本構成要素包括多路電極轉換器、高密度電法主機及電源，這些組件共同構成了高密度電法系統硬件架構的核心，如圖2所示。

2地質雷達與高密度電法融合技術在選礦監測模型中的性能評估

選礦監測模型與傳統監測方法的誤差分析對比結果如圖3所示。

由圖3-a）可知：選礦監測模型在樣本數量0～500時，樣本偏差與定位誤差均基本維持在10 %以內，表現出良好的穩定性。由圖3-b）可知：傳統監測方法存在顯著的樣本偏差及定位誤差波動，部分數據點的誤差甚至超過了20 %。

研究對6個不同取樣區域的礦石進行了選礦監測，結果如表1所示。

由表1可知：研究所構建模型的平均樣本偏差較低，測定精度較高，表明地質雷達與高密度電法融合技術在提高選礦監測模型的準確性和可靠性方面具有顯

著優勢。未來的研究可以針對不同區域的特定條件，進一步優化模型參數，以實現更精確的監測［13-15］。

3結語

研究創新性地將地質雷達與高密度電法相融合，為復雜環境中的選礦指標監測提供了新的技術路徑。研究結果表明，該融合技術在選礦監測中具有顯著優勢，具有廣闊的應用前景。未來，可針對不同區域的特定條件，進一步優化模型參數，以實現更精確的監測，為礦產資源的可持續開發利用提供有力保障。

［參考文獻］

［1］吳衛煌.金礦石處理方法研究現狀及進展［J］.黃金，2023，44（1）：42-48.

［2］陳旭波，劉萬峰，于志超.非洲某次生硫化銅礦選礦試驗研究［J］.中國礦業，2024，33（增刊2）：399-404.

［3］嚴文澤，劉思為，楊柳毅，等.錳資源現狀及開發利用技術進展［J］.中國錳業，2024，42（2）：16-21，26.

［4］羅林山，黃超，楊相，等.礦業項目投資評估模型構建與決策研究［J］.中國礦業，2024，33（增刊2）：29-39.

［5］張亮，宋永輝，張辛未，等.碳質金精礦與氰化尾渣協同焙燒—磁選富集分離金鐵研究［J］.黃金，2024，45（4）：32-39，56.

［6］胡健，蓋俊鵬，齊立峰，等.激光誘導擊穿光譜礦漿品位分析儀在鐵礦選礦過程中的應用［J］.冶金分析，2024，44（10）：104-111.

［7］景濤，趙強，張鵬羽，等.某低品位錳礦石選礦工藝研究［J］.中國錳業，2023，41（6）：31-35.

［8］吳志國，王紅星，于鴻賓.某金礦提金工藝改造及生產實踐［J］.黃金，2024，45（6）：41-44.

［9］牛艷萍，張亞萌，程森，等.某巖漿同化混染型鱗片石墨礦石選礦試驗研究［J］.金屬礦山，2024（9）：105-111.

［10］夏文杰，金永麗，張梧禎，等.粉煤灰制備硅鐵合金并富集氧化鋁的試驗研究［J］.鋼鐵釩鈦，2024，45（5）：108-115.

［11］CHENG S K，LI W B，HAN Y X，et al.Recent process developments in beneficiation and metallurgy of rare earths：A review［J］.Journal of Rare Earths，2024，42（4）：629-642.

［12］牛芳銀，郭彩蓮，寧新霞，等.某難選金礦石選礦試驗研究［J］.礦冶工程，2024，44（5）：79-83.

［13］張學飛，謝青松.關于黃金選礦廠磨礦細度優化模型研究與應用［J］.世界有色金屬，2017（19）：96，98.

［14］姚致遠，胡乃聯，李國清，等.黃金選礦廠磨礦細度優化模型研究與應用［J］.現代礦業，2016，32（6）：45-47，58.

［15］顏炳正.自動化模型控制方案在選礦生產上的應用［J］.自動化技術與應用，2012，31（10）：92-94.

Study on the method of constructing beneficiation monitoring models using integrated"technology of geological radar and high?density electrical method

Li Jiandong， Zhao Liuzhi

（Henan Fourth Geological Brigade Co.， Ltd.）

Abstract：To address the challenges in decision?making for operational indicators in beneficiation， this study proposes the application of integrated technology of geological radar and high?density electrical methods in constructing beneficiation monitoring models. A comparative analysis of the effectiveness and predicted accuracy of the integrated technology versus traditional monitoring methods was conducted. The results indicate that the integrated technology of geological radar and high?density electrical methods has lower average sample deviations and higher measurement accuracy， outperforming traditional monitoring methods in beneficiation monitoring. This technology integration not only improves the accuracy of monitoring models but also provides critical support for optimizing production indicators.

基金項目：國家自然科學基金面上項目（61871199）

作者簡介：李建東（1989—），男，工程師，研究方向為地球物理勘查；E?mail：ljd191919@163.com

*通信作者：趙留峙（1984—），男，高級工程師，研究方向為工程測量、地質測量；E?mail：Zhaolz2022@163.com