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选矿难易程度,看矿石可选性

文章出处:培新矿机责任编辑:suqing作者:网络人气: 发表时间:2022-07-19 16:43 字体大小:【
矿石可选程度的工艺评价。从矿石中选出有价成分的难易程度,受到矿石的物质组成、矿石的结构、有价和有害成分的赋存状态、技术水平和对选矿产品的质量要求(精矿品位及含杂量等)等制约。矿石可选性是这些因素在选矿工艺指标上的综合反映。原来认为不可选的矿石或难选矿石,在技术发展后可能会变为可选或易选矿石。因此矿石可选性的难易是对一定的选矿技术水平和选矿产品的质量而言的,是有条件的。 
  
 
矿石可选性研究的目的是确定该矿石选别技术上的可能性,用于地质储量评价或用于矿床开发前的试采性研究。对常见的、易选的矿石,可选性研究的结果有时也可作为选矿厂设计的依据之一。矿石可选性研究是在查明矿石的物质组成、结构、有价成分在矿石中的赋存状态等的基础上,对矿石样品进行选矿方法、选矿条件和选矿流程的试验,以得到最佳的选矿工艺指标,矿石的可选性通常以有价成分的回收率(见选矿回收率)、精矿产率(见选矿产率)、精矿及尾矿品位对某分选因素的函数关系表示。 
  
 
矿石可选性研究,多数只作实验室规模的试验。为了设计选矿厂,对复杂的矿石或新的选矿工艺,除可选性研究外,还必须进行半工业性(连续性的)试验或工业性试验,以及包括经济合理性在内的可行性研究。


 

    不要以为是矿石就一定可以选,必选通过选矿试验确定矿石是否具有可选性,这样才能让您免受损失!

培新矿机全自动矿石分选机简介

 

智能选矿设备的核心技术

机器视觉:机器视觉即用机器模拟人眼来做测量和判断。最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的环境或者人工视觉难以满足要求的场合,机器视觉替代人工视觉可以大大提高生产的效率、生产的质量与自动化程度
大数据计算:单一特征数据很难全面、精确地表达目标特性。针对检测目标进行多方向、多角度、多层次特征提取与数据融合,汇总海量数据集合,结合高性能计算,让机器全面地、精准地描述检测目标的固有特性。
深度学习:深度学习源于人类大脑,通过模拟人脑神经网络的分析、学习机理,组合低层特征形成更加抽象的高层属性类别或特征的模型结构,让机器像人脑一样学习、分析和解释目标信息,完成高难度的识别及评估任务。 




智能选矿设备的
性能优势

◆稳定、 高效、 安全可靠 。

◆智能化:分拣全程智能化控制和远程操作,无需人员干预。

◆精度高:多维度检测、X射线等多种先进技术融合,精准识别矿石和废石。

◆效率强:矿石日分选能力最高可达200t/小时

◆粒度广:可处理粒度10mm~100mm之间有色金属矿石全覆盖。

◆恶劣条件下仍保持高性能:无论潮湿、干燥还是冰冷,机械性能和分选效率均可稳定保持在高水平上。

智能选矿设备的工业价值

(一)提高矿山采矿效率,降低开采边界品位;

(二)降低矿山运输成本;

(三)预先富集,提高入选品位;

(四)减少球磨浮选矿量,降低后续生产处理成本;

(五)减少尾矿排放量,延长尾矿库使用年限;

(六)减少三废排放量,降低环境污染;

(七)废石资源综合利用,提高企业效益;

(八)减少新选矿厂投资,提高选矿厂处理能力;

(九) 打造绿色、环保、智能型矿山。
 

智能选矿设备的技术关键点

检测技术:X射线透射技术利用物料原子密度完成高精度识别和分选,不受粒度、水分和表面污染的影响,尤其广泛地应用于粒度较小、传导性能较差、尚未单体解离的金属矿物的回收。

智能分析:系统分析中枢采用机器学习并引用深度神经网络技术,不仅可按生产需求准确分选,而且可以在使用中不断在线积累学习。产品使用时间越长,识别精度越准,矿石检测适应性越强。

自动分选:结束人工手选矿效率低下、效果欠佳的历史,实现矿石分选自动化在线运行,极大的提高选矿效率、产量、效果,大大降低企业选矿成本。

全程控制:系统运行过程中,可通过计算机在线调节给矿速度和分选要求参数,系统将自动记录自身各项运行状态,实现工作过程全程监控。

操作简捷:操作简单,一键启/停。

智能选矿设备的分选原理

基于双能X射线透视和物质识别,利用机器视觉检测技术和神经网络算法、大数据深度学习训练等人工智能技术,对每块矿石进行准确分析和识别,采用高速气排枪精准打击,实现矿石和废石有效分离与拣选。

智能选矿设备的应用范围

——有色金属类矿石:锑、金、铜、铅、锌、钨、钼、锡、镍、钒、钛等;

——黑色金属类矿石:黑钨、铁、锰、铬等;

——贵金属:金、银等;

——荧光类矿石:白钨、萤石、方解石、马来亚石、锆石、锂云石、白云石、层解石、冰洲石、蛋白石、块状荧石、金刚石等;

——其它:特殊能源类铀矿石以及稀土类矿石以及非金属矿石、其它稀有金属。

  

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