| 浮选尾矿中金银赋存状态研究 |
b. 江西理工大学,材料科学与工程学院,江西 赣州 341000;
c. 江西理工大学,资源与环境工程学院,江西 赣州 341000;
d. 江西理工大学,分析测试中心,江西 赣州 341000
b. School of Materials Science and Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 314000, China;
c. School of Resource and Environmental Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 314000, China;
d. Testing and Analysis Center, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 314000, China
样品来自安徽某含金原生矿石经过预先浮选后硫化矿等产品后得到的含金尾矿,经过化学分析,该金的含量达到了1.28 g/t,达到生产工艺中金的20 %, 以上损失较为严重.因此为了确定该产品中金的形态及特征,进行工艺矿物学研究,并确认该金的损失方向[1-3].通过光学显微镜下初检表明,矿石中金矿物具有嵌布特征复杂,嵌布粒度细微等特点.而采用传统的光学显微镜在测定这类金矿物时具有一定的局限性,首先,分辨率的限制导致对微米级目标矿物的统计易产生疏漏[4-9];其次,采用人工分析含金矿物容易产生误差. MLA(Mineral Liberation Analyser,简称MLA)是美国Thermo Fisher公司开发的工艺矿物学参数自动定量分析测试系统,MLA650F系统是一个采用双能谱高速自动化的矿物参数全自动定量分析系统.能对样品进行矿物物质组成、成分定量、矿物嵌布特征、矿物粒级分布、矿物解离度等重要参数进行自动定量分析. MLA系统的应用包括矿藏、矿产评估、稀有、稀贵矿物勘探、混矿、选矿厂设计、选矿厂工艺优化、选矿厂生产质量监督、冶炼厂工艺优化、冶炼厂生产质量监督、环保等领域[10-16].其原理是基于一台配有双能谱分析仪的扫描电镜和一套工艺矿物学参数自动分析软件(MLA Suite 3.1),可以针对0.5 μm的矿物颗粒进行鉴定,这对于细粒及微细粒金的鉴定将起到良好的效果[16-24].
1 样品制备及分析样品取样来自现场浮选硫化矿后的尾矿,在进行脱水烘干后的产品.制样方法是先把样中缩分2份100 g代表性样品,一份样品通过筛分和水析获得3个粒级产品:>40 μm,20~40 μm,≤20 μm,烘干后分别用环氧树脂(型号:Struers EpoFix)进行2次冷镶,制成直径30 mm的4个光片(其中>40 μm制作2个),经研磨抛光后进行MLA测试,总测试颗粒近50万粒,另一份样品烘干后取少量代表性样品用直接环氧树脂冷镶,制成4个φ30mm的光片,经研磨、抛光、镀碳后进行MLA测量,用于快速搜索并测量含金的矿物颗粒,以获取金矿物信息.尾矿的化学元素组成见表 1,多元素分析见表 2.
| 表 1 尾矿元素组成及含量/% Table 1 Composition and content of tailings elements /% |
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| 表 2 矿物多元素分析/% Table 2 Chemical element analysis of the ore /% |
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从表 1可以看出,Au、Zn、S的含量较高,是该矿产品中主要未被利用的有用元素.但其中的As是主要的有害元素,已经达到了3.58 %,在综合回收其元素的时候应考虑该产品中砷的走向,避免混入有用产品中.
2 矿物物相分析传统的矿物组成分析有分离矿物定量、目估定量、镜下矿物定量、化学多元素分析矿物定量、仪器定量等.本研究中采用仪器定量中MLA分析系统定量.对该矿物进行化学分析、化学物相分析、X-Ray、扫描电镜考察,其矿石综合样的矿物组成及相对含量见表 3.由表 3可知,样品中金主要为自然金,不含金银矿;银矿物有自然银、硫银矿、银黝铜矿等;硫化物主要为磁黄铁矿和黄铁矿,其次有毒砂、闪锌矿,以及少量的方铅矿和黄铜矿;脉石矿物主要为石英、方解石、白云母、菱铁矿、褐铁矿和绿泥石等.有害元素As主要存在与毒砂中,因此若回收硫过程中要对毒砂进行抑制.
| 表 3 尾矿矿物组成及含量/% Table 3 The composition and content of Tailings mineral /% |
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3 金的物化性质及赋存特征
由于该尾矿中金为主要的被回收对象,研究金的组成是其主要目的.利用MLA中的电镜扫描功能,结合矿物自动查找功能,确定该矿石中自然金嵌布粒度细,部分自然金粒度在1~5 μm范围.自然金与硫化物关系密切,大部分自然金包裹于黄铁矿中,少部分包裹在毒砂、方铅矿等硫化物中,极少部分自然金包裹在蛇纹石等脉石矿物中(见图 1~图 5).
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| 图 1 微细金粒包裹于黄铁矿中 Fig. 1 Micro-fine gold particles wrapped in pyrite |
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| 图 2 微细金粒充填于黄铁矿的孔洞中 Fig. 2 Micro-fine gold particles are filled in the pores of pyrite |
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| 图 3 金粒充填于毒砂和硫砷铅矿的缝隙中 Fig. 3 Gold particles are filled in the gap between arsenopyrite and sulfur arsenide |
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| 图 4 微细粒自然金包裹于方铅矿中及蛇纹石中 Fig. 4 Micro-fine native gold wrapped with galena and serpentine |
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| 图 5 自然金颗粒包裹于菱铁矿 Fig. 5 Natural gold particles are wrapped in siderite |
连生金(暴露金)颗粒少见,未发现单体自然金.此外该矿石中有极少量银矿,如自然银、银黝铜矿等(见图 6~图 8).但由于含量少,建议不做单独回收.
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| 图 6 自然银颗粒包裹于菱铁矿和白云石中 Fig. 6 Natural silver particles are wrapped in siderite and dolomite |
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| 图 7 自然银颗粒包含于菱铁矿中 Fig. 7 Natural silver particles are contained in siderite |
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| 图 8 银黝铜矿包含于石英中并可见银黝铜矿与黄铜矿和石英连生 Fig. 8 Freibergite contained in quartz; And visible Freibergite and chalcopyrite and quartz |
在图 1中可以看出,金被黄铁矿包裹,且含量少,只有单个颗粒.颗粒大小大约为2 μm,属于微米粒级,在浮选体系中属于难回收颗粒.金颗粒与黄铁矿紧密连生,但基本上共生在黄铁矿的边缘地带,如果提高该黄铁矿的磨矿细度,有可能将金颗粒进行回收,作为金精矿.
在图 2中可以看出,图 2(a)图中单体金的颗粒只有1~2 μm,也属于微细粒金.金也作为单体颗粒被黄铁矿所包裹,且黄铁矿中含有很少的方铅矿,这个方铅矿并不对后续的浮选产生影响. 图 2(b)图中该单体金虽然与黄铁矿共生,但由于其颗粒较粗,达到了6~7 μm,在金的颗粒中属于较大颗粒,但也是被黄铁矿所共生,也需要进一步磨矿才可以单体解离,达到回收的目的.
在图 3中可以看出,图 3(a)中单体金的颗粒只有1~2 μm,也属于微细粒金.在共生上,该颗粒主要与含砷矿物共生,主要为褐硫砷铅矿及毒砂.该矿物在回收过程中会影响金精矿中As的含量,并对最终产品的质量有一定的影响.
在图 4中可以看出,且单体粒度较细,易解离.金颗粒粒度在2 μm左右,也属于微细粒金.从共生情况来看,金颗粒主要与蛇纹石、磷灰石、方解石共生,但其中包含金、方铅矿、黄铁矿等金属矿物.从综合回收来看,该部分金将难以得到回收,主要是因为金等其他硫化矿颗粒粒度在1~5 μm,不能通过回收硫化矿等方式进行回收.
在图 5中可以看出,单体金与菱铁矿共生,且单体粒度较细,易解离,因此该矿石中的单体金可以作为方铅矿精矿回收. 图 6中自然银颗粒在4~6 μm之间,颗粒小,且单体解离难度大,回收难度大.
在图 7、图 8中可以看出,单体银与菱铁矿、黄铜矿、石英共生,且单体粒度较细,主要在2 μm左右,不易解离,含量不高,回收意义不大.
另外,针对该矿石中的金进行了成色分析:
该矿石中的自然金呈铜黄色,含银的金粒带黄白色调,强金属光泽.自然金晶体为八面体,少数为菱形十二面体.金粒具延展性,莫氏硬度2,密度15.6~18.3 g/cm3.在图 1~图 5中,可以看到自然在背散射图中,亮度最高,其金粒化学成分见表 4,本矿石金粒成分较简单,除了含银之外不含其他杂质,含金量变化从60.26 %~89.15 %,属于含银自然金.
| 表 4 自然金的化学成分能谱分析结果 Table 4 Chemical composition of natural gold energy spectrum analysis |
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4 结论
矿石中金的品位为1.3 g/t,含银10.23 g/t,为样品中的主要的有价元素.铅、锌含量均很低,但是锌具有综合回收价值.基于MLA自身的工作原理及工作模式,其应用于稀贵金属银的工艺矿物学研究中,快速、准确地获取了银矿物的各种工艺矿物学参数.在测量中完成了11颗金矿物颗粒的统计,其中5 μm以下粒级的银矿物颗粒占比20.17 %,共发现3种含金独立矿物,在数量、尺寸、种类上均实现很好的统计效果.矿石中的金主要以独立矿物的形式存在.金主要与黄铁矿、闪锌矿、毒砂等共生.银矿物主要呈0.020 mm以下的细粒或微细粒单独嵌布于菱铁矿、白云石矿物中,因此,选矿过程中会有部分金矿物损失在浮选尾矿中.
建议在该尾矿中回收金及银时,必须再进行磨矿才可以将包裹于黄铁矿、毒砂等中的金颗粒单体解离.另外,在该尾矿中,锌及硫也是重要的回收对象,可以作为一个附属产品进行回收,但也要考虑其中的毒砂的影响,避免As的混入影响产品质量.
| [1] |
王玲. 菲律宾某尾矿中金的赋存状态[J].
有色金属, 2011, 63(1): 109–113.
|
| [2] |
王俊萍, 武慧敏, 王玲. MLA在银的赋存状态研究中的应用[J].
矿冶, 2015, 24(1): 77–80.
|
| [3] |
JULIANA L. Gold Characterization by mla and technological tests-discussion of sample preparation and results[J].
矿物学报, 2013, 1(1): 10.
|
| [4] |
彭明生, 刘晓文, 刘羽, 等. 工艺矿物学近十年的主要进展[J].
矿物岩石地球化学通报, 2012, 31(3): 210–217.
|
| [5] |
方明山, 肖仪武, 童捷矢. 山东某金矿中金的赋存状态研究[J].
矿冶, 2012, 21(3): 91–94.
|
| [6] |
李波, 张莉莉, 梁冬云. 富电气石热液型钨锡矿石工艺矿物学研究[J].
中国钨业, 2011, 26(6): 15–17.
|
| [7] |
张莉莉, 梁冬云, 李波. 破碎带石英脉型金矿石工艺矿物学研究[J].
现代矿业, 2011, 512(12): 17–19.
DOI: 10.3969/j.issn.1674-6082.2011.12.006. |
| [8] |
袁威, 赵晖. 云南某低品位铝土矿工艺矿物学研究[J].
矿产保护与利用, 2011, 12(增刊1): 49–52.
|
| [9] |
曾斌, 谢博毅, 王瑞祥, 等. 某复杂银精矿提金、银工艺研究[J].
有色金属科学与工程, 2013, 6(4): 28–33.
|
| [10] |
梁冬云, 邹霓, 李波. MLA自动检测技术在低品位钼矿石工艺矿物学研究中的应用[J].
中国钼业, 2010, 34(1): 32–34.
|
| [11] |
梁冬云, 洪秋阳, 李波. 某夕卡岩型难选钨锡多金属矿石工艺矿物学研究[J].
中国钨业, 2010, 25(5): 22–24.
|
| [12] |
方明山, 肖仪武, 童捷矢. MLA在铅锌氧化矿物解离度及粒度测定中的应用[J].
有色金属(选矿部分), 2012, 3(3): 1–3.
|
| [13] |
DANIEL U. Process mineralogy of copper-nickel sulphide flotation by a cyclonic-static micro-bubble flotation column[J].
Mining Science and Technology, 2009, 6(6): 784–787. |
| [14] |
高歌, 王艳. MLA自动检测技术在工艺矿物学研究中的应用[J].
黄金, 2015, 36(10): 66–69.
DOI: 10.11792/hj201510015. |
| [15] |
高国龙, 李登新. 高硫高砷难浸金精矿工艺矿物学研究[J].
中国矿业, 2010, 19(12): 56–58.
DOI: 10.3969/j.issn.1004-4051.2010.12.016. |
| [16] |
陈江安, 龚恩民. 福建某钼矿的工艺矿物学研究[J].
江西理工大学学报, 2009, 30(1): 4–7.
|
| [17] |
VALENTIN G, ANDREA G, HARALD W, et al. Understanding phosphorus phases in sewage sludge ashes: a wet-process investigation coupled with automated mineralogy analysis[J].
Minerals Engineering, 2016, 99(12): 30–39. |
| [18] |
BERGMANNC, GOVENDER V, CORFIELD A A. Using mineralogical characterisation and process modelling to simulate the gravity recovery of ferrochrome fines[J].
Minerals Engineering, 2016, 91(5): 2–15. |
| [19] |
ANHAEUSSER C R. Mineral Resources of South Africa, sixth ed., Handbook Council for Geosciences sixth ed., 2015, 16, 532-568.
|
| [20] |
叶群杰, 谢海云, 陈禄政. 铁矿选矿中的分析测试技术研究进展[J].
矿业研究与开发, 2015, 35(8): 39–44.
|
| [21] |
BATCHELOR A R, JONES D A, PLINT S, et al. Increasing the grind size for effective liberation and flotation of a porphyry copper ore by microwave treatment[J].
Minerals Engineering, 2016, 94(5): 61–75. |
| [22] |
LEIβNER T, BACHMANN K, GUTZMER J, et al. MLA-based partition curves for magnetic separation[J].
Minerals Engineering, 2016, 94(5): 94–103. |
| [23] |
LASTRA R, PAKTUNC D. An estimation of the variability in automated quantitative mineralogy measurements through inter-laboratory testing[J].
Minerals Engineering, 2016, 95(6): 138–145. |
| [24] |
KATE T, ELAINE W, EMMY M, et al. The influence of veins on mineral liberation as described by random masking simulation[J].
Minerals Engineering, 2017, 100(10): 109–144. |
2017, Vol. 8














