文|芝士派讲解员编辑|芝士派讲解员在选矿厂进料中混合不同类型的矿石，有助于保持精矿中所需品位的有价值矿物的高回收率，也就是说在工厂设计阶段的矿山的整个生命周期内，制定的矿石混合方案都是可行的。
不过除了一些矿石特性外，水质也会影响矿物采收率，因此我们还可以为未来选矿厂的不同水流制定混合计划。
所以我们要寻找一种，结合了矿石类型和水质预测冶金，相应的新型建模和模拟方法，同时让该模型基于动力学实验室浮选测试数据，并在案例研究中进行了测试。
因此在矿山的预测寿命内，根据矿石类型和水质，给出了更粗糙的浮选品位-采收率曲线。
模拟结果可用于项目设计，以最大限度地提高有价值矿物的回收率，并确保对环境无害和有利可图的采矿作业。
我们的计划真的可能会成功吗？水流和水质又会对矿石的品质造成什么影响？①●○采矿计划○●在传统的矿场中，采矿计划仅根据矿石中有价值的矿物的头部品位来制定的，一般来说，较高的矿头品位通常会导致选矿厂的品位和回收率越高。
地质冶金学的概念是在1970年左右定义的，而这时一种结合地质和冶金信息的地质冶金方法，目前已被应用于矿山规划和工厂设计，几十年来取得了不同的成功。
迄今为止，地质冶金采矿计划在结合矿山到工厂概念以及采矿的环境和经济方面时处于最佳状态。
在规划采矿作业时，整体视图和利用现代过程模拟模型有助于最大限度地降低技术和运营风险并控制挑战，例如矿石品位下降和更复杂的矿床。
经过我们的研究表明，除了矿石特性外，水质也会影响浮选回收率。
当水回收率在此过程中增加时，水质通常会恶化，但由于多种原因，浓缩厂无法避免水循环。
首先，由于环境立法和需要获得社会许可才能运营，需要工艺水循环：工厂的水系统在采矿作业期间或之后不应对当地社区造成不利影响。
其次，高成本可能会限制淡水的摄入，例如在没有当地水储备的情况下，必须通过长距离管道将水泵送到现场。
即使具有正的整体场地水平衡，由于高降雨量和低蒸发量，从浓缩器排放到环境中的水也会构成风险并可能污染水生系统，这就是为什么围绕浓缩厂的水循环应该关闭的原因。
由于这些原因，在项目的设计阶段必须考虑选矿厂不同水流的质量和数量以及矿石变化，而这有助于在矿山的整个生命周期内优化矿产采收率，以及进行可持续的运营。
对于某些矿物，水特性对浮选性能的影响可能非常显著，其中最敏感的是五角石，主要的硫化物镍矿物。
过程中积累的杂质可能来自原水，来自浮选试剂，或从矿石溶解到工艺水中，杂质的有害影响程度取决于浓缩器过程中的温度、pH和氧化还原电位。
这些工艺条件也可能取决于季节变化，因为较高的温度会加速氧化反应。
并且季节性也会显著影响河水的组成，就像由于风化层的化学剥蚀，从而对浮选产生不利影响的杂质的例子，其中包括可在矿物表面形成粘液涂层的细小蛇纹石矿物颗粒。
同样，硫代硫酸盐（S2O32−）硫化物矿物，在氧化时产生的阴离子也会与硫酸盐与上的收集器试剂吸附竞争。
并且经过氯化钠试验表明，工艺水中的阳离子和阴离子，都会影响钨矿表面的改变和可浮性。
也就是说，由于水杂质会使钨矿颗粒疏水性降低，削弱捕收剂试剂吸附，最终可能降低钨矿的回收率。
之后我们基于对影响浮选的水质的研究，在采矿项目的设计阶段考虑不同水流的混合比例以及矿石类型将是有益的。
工厂的水源通常在启动之前就已经知道了，在项目开发阶段的实验室和中试测试期间，可以在选矿厂内部和周围循环的内部水流的组成，可能经过水处理。
此外矿石类型的动力学，结合某种水类型，可以使用实验室浮选测试来计算。
在矿山的整个生命周期内，有价值的矿物的回收率可以通过采用经过验证的方法和工具，基于获得的动力学进行建模。
②●○材料和方法○●在芬兰北部的英美资源集团的一个矿床研究当中，正在探索未来可能的采矿作业，目前对该矿的寿命估计为240个月。
在这项研究中，简化了240个月的初步采矿计划，使其由三种主要矿石类型组成，即块状硫化物（MS），网状（STW）和传播（DISS）。
这三种矿石类型都在地下开采，在矿山的整个生命周期中，平均分别覆盖了25%、40%和35%的植物饲料。
我们仅仅模拟了散装粗浮选，因为通常已知开路实验室浮选测试中，粗加工回收率可以准确预测工业规模封闭浮选回路的整体回收率。
在未来选矿厂的计划流程图中，较粗的精矿被送去进行镍铜分离，以生产可销售的镍和铜精矿。
萨卡蒂的示意图流程图这家公司旨在建立一个可持续的选矿厂，最大限度地提高工艺用水的回收程度，并将矿石加工对环境的影响降至最低。
部分工艺用水取自地下矿井，那里的水杂质含量高于新鲜地表水，尾矿管理包括矿山回填和干堆，这意味着大部分工艺用水在矿物加工厂内循环，基蒂宁河的淡水摄入量有限。
也就是说，多余的回收水和尾矿水，在排放到基蒂宁河之前被送去进行水净化，同时季节和过程变化会影响现实生活中的水流，因此它们的成分不稳定。
然而这项研究采用了简化的水方案，包括来自河流、矿山、尾矿设施的水、选矿过程中回收的水以及这些水流的混合物。
③●○矿石和水样○●在芬兰波里的美卓研究中心收到了具有代表性的块状硫化物、网状物和散布的矿石样品进行分析和测试。
使用电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）分析了样品在完全溶解后的元素组成之后，矿物学分析表明，样品中的硫化物和硅酸盐矿物中均存在镍。
块状硫化物矿石样品因此在溴-甲醇（BM）溶解后，测定硫化物镍和铁含量也是至关重要的事情。
BM分析结果表明，块状硫化物矿石样品中97%的镍由硫化物矿物携带，只有75%存在于硅酸盐矿物中。
浮选测试中使用的Sakatti矿石样品的元素组成然而矿石样本中，只有50%的总镍和散布矿石中所有镍的31%是硫化物矿物，其余的由硅酸盐携带。
这也就意味着，与块状硫化物矿石相比，网状矿石和散装矿石的理论最大回收率较低。
网状矿石样品除了化学分析外，还对样品进行了矿物学研究，通过使用配备牛津仪器能量色散光谱仪（EDS）的JEOL JSM-6490LV和7000F扫描电子显微镜（SEM）制备，以及观察矿石样品的抛光树脂切片。
成像和EDS分析使用20kV加速电压和1nA光束电流施加的常规条件，使用HSC化学软件进行矿物质定量。
播散矿石样品④●○仿真结果○●为了显示矿石类型对粗精矿品位和回收率的影响，通过仅使用五种水类型中的每一种进料中的块状硫化物、网状或散布矿石进行了模拟。
块状硫化物矿石的头部品位较高，其回收的硫化物矿物中镍的比例明显高于散布和网状矿石类型。
模拟总镍品位和使用不同水类型对单一矿石类型的粗精矿的回收率正如预期的那样，与散布矿石和网状矿石相比，块状硫化物矿石中较粗精矿中镍的品位和总回收率最高。
然而块状硫化物矿石的浮选性能，还取决于所使用的水类型，因为河流和尾矿水流的回收率最高。
对于水头品位较低的散矿和网状矿石，不同水种之间的镍回收率差异并不显著，只是使用河水的回收率明显高于循环水。
与河流和尾矿水相比，循环水和矿山水中的镁含量尤其高，同时循环水和矿井水比河流和尾矿水具有更高的电导率，这表明这些水流通常含有更高水平的杂质。
混合水对应于浓缩厂水流的计划混合物，该混合水仅使用河水进行调试，最终使用由所有四种水类型组成的混合物运行。
图表上具有不同水类型的五个模拟情景中的每个点都表示矿山生命周期内一个月的矿石和水混合物预测。
根据采矿计划，使用不同的水类型模拟总镍品位和矿石混合物回收到更粗糙的精矿最终所呈现的模拟结果，应通过在月度计划的单个点上运行实验室浮选测试，并检查粗略回收率是否与模拟回收率一致来验证。
与模拟中一样，使用不同矿石和水类型组合的验证测试将揭示浮选性能中的潜在协同效应，而目前的模拟结果没有显示。
例如曾经就有一些学者得出结论，浮选过程对工厂的动态变化很敏感，除其他参数外，这些变化可能来自矿石混合。
除此之外，由于水类型的混合，可能会看到积极或消极的协同作用，可以根据验证测试的结果进一步开发所提出的模型。
我们这次的主要目的是开发一种新的模拟模型，可以预测受矿石类型和水质变化影响的矿山生命周期内的浮选回收率。
基于对Sakatti矿石样品的动力学实验室浮选测试的模拟结果表明，高矿头品位对于实现高采收率很重要，但同时，水质会显著影响镍的采收率。
根据结果可以得出结论，在工厂设计中，除了考虑矿石成分外，还必须考虑水的影响，开发后的模型将在集中器启动后从工作电路接收结果时进行验证。
所开发的模拟方法不限于一定的时间范围或频率、矿石类型的数量或水流。
该模型还可以应用于除五菱矿以外的矿物，作为评估未来选矿厂性能的工具。
还可以通过简化的矿石和水混合物来评估未来的回收率，并随着时间的推移增加模型中的数据量。
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