Научная статья на тему 'Прогнозирование технологических параметров обогащения золото-содержащих руд'

Прогнозирование технологических параметров обогащения золото-содержащих руд Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
176
32
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Александрова Т. Н., Ятлукова Н. Г., Литвинова Н. М.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Прогнозирование технологических параметров обогащения золото-содержащих руд»

УДК 622.7.016

© Т.Н. Александрова, Н.Г. Ятлукова, Н.М. Литвинова, 2007

Т.Н. Александрова, Н.Г. Ятлукова, Н.М. Литвинова

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ОБОГАЩЕНИЯ ЗОЛОТОСОДЕРЖАЩИХ РУД

Ж^сследования проведены на пробах Албазинского месторож-

.ХА. дения с целью определения возможности прогнозирования технологических свойств руды при изменении ее вещественного состава. Общим признаком данного типа руд является тонкая прожилково-вкрапленная сульфидная минерализация (пирит, арсенопирит). Метасоматиты по песчаникам насыщены прожилками кварца (5-10 % объема руды). Состав исследуемой пробы представлен следующими породообразующими минералами: кварц, полевые шпаты, карбонаты, амфиболы, хлориты, слюды, установлено наличие углистого вещества. Среди рудных минералов наиболее распространены пирит, арсенопирит, присутствует пирротин, магнетит, ильменит. Циркон, апатит, анатаз, лейкоксен, галенит, хромит - акцессории. Золото тесно ассоциирует с пиритом, арсенопиритом (на 75-85 %) и блеклой рудой. При минералогическом анализе установлено наличие свободного (размер частиц менее 0,1 мм, крайне редко - 0,3-0,4 мм) и тонковкрапленного золота в пирите и арсенопирите, золота в сростках (цианируемое), покрытое оксидными пленками и заключенное в карбонатах, в кварце и пустой породе (размер частиц менее 0,001 мм). Раскрываемые при измельчении частицы золота представлены пластинчатыми, лепешковидными, столбчатопластинчатыми, иногда изометричными формами. Цвет золотин - от серовато до ярко - желтого, редко с красным налетом. Микропримеси в золоте: Sb, Аб, Си, Fe, ^. Характеристика химического состава малых технологических проб основных рудных зон месторождения Албазино приведена в табл. 1.

Для количественной оценки пространственной изменчивости содержания основных рудных компонентов и вмещающих пород в работе использован аппарат теории случайных функций.

С использованием прикладного пакета GeoStat [1], проведен автокорреляционный и спектральный анализ данных, представленных в табл. 1, с использованием элементов теории случайных

Таблица 2

Анализ спектров АКФ

Порядковый номер Доля случайной составляющей дисперсии, соответствующая расстоя-111ИО сдвига Доля детерминированной составляющей дисперсии, соответствующая расстоянию сдвига Периоды детерминированных гармоник составляющих тренд

SiO2

1 0,111 0,889 2,5

2 0,001 0,999

3 0,315 0,685

4 0,342 0,342

золото

1 1,00 0 1,667

2 0,046 0,954

3 0,014 0,986

4 0,050 0,950

чисел и теории поля [2, 3]. На рис. 1, 2, 3 приведены автокорреляционные спектры для основных элементов, анализ спектров приведен в табл. 2.

Анализ спектров автокорреляционной функции (АКФ) позволяет оценить достоверность данных геохимического опробования и выявления детерменированной и случайной составляющих колебаний свойств изучаемого объекта. На графиках спектра АКФ вертикальная линия 1 показывает границу, за которой значения амплитуд могут быть не достоверными. Горизонтальная пунктирная линия 2 показывает положение фоновой линии. На графике исходного поля тренда и аномалии: линия 3 - исходное поле, линия 4 - тренд, 5 - аномалия. Результаты сравнения выборок по критерию Ньюмена-Кейсла приведены в табл. 3. Ячейки, стоящие на пересечении строк и столбцов, указывают, какие выборки сравниваются между собой. В скобках приводятся критические значения для выбранного доверительного уровня. Если выборки достоверно отличаются друг от друга по критерию Ньюме-на-Кейлса, то в скобках значок (+), в противном случае (-).

Анализ данных показывает, что содержание золота тесно коррелирует с содержанием кремнезема и оксида железа. По данным рационального анализа проб определены эмпирические коэффици-

енты, характеризующие долю определенных форм золота от общего количества пробы.

Эмпирическая формула автокорреляционной функции :

р(х) = 0.827 соб(2тг2х/Ц

Эмпирическая формула автокорреляционной функции :

р(х) = 0.642 С05(2тг2х/Ц

У

График исходного поля, тренда и аномалии

Эмпирическая формула автокорреляционной функции :

р(х) = 0.939 cos(27t2x/L) + 0.888 cos(2ti3x/L)

Эмпирические коэффициенты, полученные по данньш рационального анализа

Эмпирический коэффициент МТ-2 МТ-3 МТ-6 №1 №2

а. 0,44 0,60 0,23 0,02 0,24

а2 0,33 0,25 0,37 0,14 0,63

аз 0,14 0,12 0,16 0,16 -

Й4 0,06 0,01 0,12 0,68 0,13

аз 0,03 0,02 0,12 - -

где: а1 - доля свободного золота в общей пробе; а2 - доля золота в сростках;

а3 - доля золота, связанного с оксидами, карбонатами, пленками; а4 - доля золота, связанного с сульфидами;

а5 - доля золота, связанного с породообразующими минералами.

Полученные коэффициенты служат для априорной оценки из-влекаемости золота методом интерпретации параметрических данных. Прогнозное извлечение золота определим по зависимости

5

Е ап ■а

8 = ^-------100%, (1)

а

где е - извлечение золота, %; а - доля золота, извлекаемого по данной технологии, общее содержание золота в пробе, а - общее содержание золота в руде, г/т.

Так, для гравитационно-флотационной схемы прогнозное извлечение по пробе МТ-2 составит 80 %, для флотационной 80,6 %.

Учитывая данные таблицы, проведем регрессионный анализ для установления зависимостей извлечения е от содержания кремнезема и оксидов железа и алюминия. Для корреляции е(Аи) = ДБЮ2) получаем:

Регрессия: у = Ап*хАп+...А1*х+А0 коэф.:

А4 = -1.883Е-5; А3 = 0.00223; А2 = 0.159; А1 = -29.8;

А0 = 990.7.

Исследования технологических процессов обогащения проведены по гравитационно-флотационной и флотационной схемам, представленным на рис. 4 и 5.

Рис. 4. Гравитационно-флотационная схема обогащения пробы

Таблица 5

Технологические показатели гравитационно-флотационной схемы обогащения

Выход, % Содержание золота, г/т Массовая доля золота, %

Г оловка 0,12 1687 15,13

Концентрат стола 2,29 120,0 20,54

Концентрат основной флотации 3,14 98 22,99

Концентрат контрольной флотации 3,10 90 20,85

Хвосты флотации 91,35 3,0 20,49

Навеска пробы

Измельчение і

Классификация

0,074

Бутиловый ксантогенат калия вспениватель Т-80

Кондиционирование с реагентами

Основная Флотания

Концентрат основной Контрольная флотация

флотации ==============

▼ ▼ Контрольный Хвосты

концентрат флотации

Рис. 5.- Флотационная схема обогащения

Таблица 6

Технологические показатели флотационной схемы

Наименование продуктов Выход, % Содержание золота, г/т Массовая доля золота, %

Концентрат основной 9,14 490 59,79

флотации

Концентрат контроль- 3,62 80 21,06

ной флотации

Всего флотационный 12,76 87,12 80,85

концентрат

Хвосты флотации 87,74 3,0 19,15

Итого по схеме 100,0 13,2 100,0

Результаты гравитационно-флотационной схемы обогащения проб руды Албазинского месторождения приведены в табл. 5.

Результаты флотационной схемы обогащения проб руды Алба-зинского месторождения приведены в табл. 6.

О

=

Ü 79,5 п

-9

78,5

80,5

81

□ прогнозное извлечение

□ извлечение по результатам эксперимента

1

2

тип схемы

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рис. 6. Сравнение прогнозного и экспериментального извлечения золота: 1 -

гравитационно-флотационная схема обогащения, 2 - флотационная схема обогащения

Исходя из данных таблиц извлечение золота в цикле гравитации составило 35,67 % в объединенную головку и концентрат, а 64,33 % золота попадает в хвосты стола и далее в операцию флотации.

Сравнение прогнозных и экспериментальных содержаний приведено на рис. 6. Абсолютное расхождение не превышает 2 %.

Таким образом, предложенная априорная оценка извлекаемо-сти ценных компонентов позволяет прогнозировать эффективность технологических процессов обогащения.

1. Пакет программ «GeoStat», лицензия ДВГТУ, кафедра «Геофизика».

2. Каждан А.Б., Гуськов О.И., Шиманский А.А. Математическое моделирование в геологии и разведке полезных ископаемых. - М.: Недра, 1979.

3. Кендалл М. Д., Стьюарт А. Теория распределений. - М.: Наука, 1973.

— Коротко об авторах -----------------------------------------------------------

Александрова Т.Н. - ст. научный сотрудник, кандидат технических наук,

Ятлукова Н.Г. - зав. лабораторией, старший научный сотрудник,

Литвинова Н.М. - научный сотрудник,

Институт горного дела ДВО РАН.

СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.