人工神经网络在西藏某铜银矿选矿试验中的应用

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• 作者：王鞍山胡春竹姜军高雪
• 会议时间：2014-08-12
• 关键词：铜银矿 ; 选矿工艺 ; 人工神经网络 ; 浮选效果
• 作者单位：中国冶金矿业鞍山冶金设计研究院有限责任公司,辽宁 鞍山 114000
• 母体文献：第七届全国选矿专业学术年会论文集
• 会议名称：第七届全国选矿专业学术年会
• 会议地点：银川
• 主办单位：中国金属学会
• 语种：chi

摘要

对西藏某铜银矿进行选矿试验研究,原矿中铜品位1.94%,银品位102.50 g/t,岩矿鉴定结果表明,矿石中主要含铜矿物为辉铜矿、黄铜矿、孔雀石,主要脉石矿物为方解石、石英、长石等,含铜矿物多以它形分布在矿石中,含银矿物以独立矿物赋存.矿物嵌布粒度细,在细度浮选试验中选定磨矿细度为-0.074 mm粒级占90.77%.对矿石进行捕收剂和调整剂种类与用量试验,并采用SPSS人工神经网络模块进行数据分析,最终确定在一段粗选,两段扫选流程中采用捕收剂Y戊混黄315 g/t、丁铵黑药143g/t、Z-200 26 g/t,调整剂硫化钠986g/t、水玻璃806g/t,浮选效果最佳.通过流程试验,得到精矿中铜品位27.31%,回收率61.09%;银品位1 457.80 g/t,回收率61.72%.