低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺优化试验研究

低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺优化试验研究目录低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺优化试验研究（1）．．．．．．．．．．4一、文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9二、试验原料与设备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．122.1矿石特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．132.2试验药剂与材料．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．142.3关键仪器与装置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17三、粗粒抛废预选工艺流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．173.1工艺方案制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．203.2关键参数确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．223.3流程结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24四、单因素试验研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．274.1给矿粒度影响分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．314.2磁场强度试验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33五、正交试验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．345.1试验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．395.2极差与方差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．405.3显著性因素识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42六、工艺参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．466.1响应面法应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．466.2最优参数组合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．506.3验证试验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53七、预选效果评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．567.1金属回收率计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．577.2抛废率与富集比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．597.3经济效益分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60八、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．618.1主要研究成果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．648.2存在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺优化试验研究（2）．．．．．．．．．66一、文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．661.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．671.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．681.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．691.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71二、矿石特性与试验原料分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．732.1矿石基本性质表征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．752.2钒钛磁铁矿矿物组成与嵌布特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．782.3试验原料的物理化学性质．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．802.4预选工艺可行性初步判定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81三、粗粒抛废预选工艺流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．863.1预选工艺方案比选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．873.2关键设备选型与参数设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．883.3工艺流程结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．913.4预选作业条件初步确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92四、试验方案与测试方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．954.1单因素试验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．994.2正交试验方案构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1004.3关键指标检测与评价方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1034.4试验数据处理与分析手段．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．107五、试验结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1085.1粒度对抛废效果的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1095.2磁场强度与分选效率关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1115.3给矿浓度与品位回收率平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1135.4最优工艺参数验证与对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．115六、工艺优化与效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1186.1预选流程结构优化模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1186.2能耗与成本分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1236.3产品质量与资源利用率评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1286.4工业应用适应性验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．129七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1367.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1407.2技术创新点与工业价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1427.3存在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1437.4未来研究展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．146低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺优化试验研究（1）一、文档概述低品位钒钛磁铁矿由于嵌布粒度复杂、品位低、伴生矿物多等特点，在选矿过程中面临诸多技术挑战，其中粗粒矿泥杂质对后续选别流程的影响尤为显著。为提高资源利用率、降低选矿成本，并减少环境影响，开展低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺优化试验研究具有重要意义。本研究旨在通过系统试验，探索和优化粗粒抛废预选工艺参数，实现粗粒贫杂矿的高效分离，为后续精矿回收提供优质原料。为明确研究目标，本试验设计了不同工艺条件的对比试验，主要包括磁选场强、振动给料速率、分选间隙等关键参数的调整。通过对试验数据的分析，编制了工艺参数与分选指标的关系表（见【表】），以直观展示各参数对抛废效果的影响规律。研究结果表明，通过合理调整磁选机参数，可在保证精矿回收率的前提下，有效降低精矿中铁钛杂质含量，为低品位钒钛磁铁矿的综合利用提供技术支撑。【表】磁选工艺参数与分选指标关系表工艺参数试验范围对分选指标影响磁选场强(kA·T)0.15–0.25影响粗粒磁铁矿分选精度振动给料速率(t/h)50–120决定分选负荷与效率分选间隙(mm)6–12影响粗粒矿泥与精矿分离效果本研究的成果将为低品位钒钛磁铁矿的选矿工艺优化提供理论依据和工程参考，有助于推动资源的高效利用和绿色矿山建设。1.1研究背景与意义钒钛磁铁矿是重要的战略矿产资源，其主要用途在于钢铁冶炼和提取钛、钒等高附加值元素。近年来，由于可采矿石资源的日益枯竭，以及冶炼、提纯等工艺要求的不断提高，低品位、细粒嵌布、杂质含量高等特征的复杂钒钛磁铁矿资源日益成为主要的开采对象。这些矿石在传统的高炉冶炼工艺中存在诸多问题，如冶金性能差、排铁量高、(cofe)2o3品位低、能耗高等，导致矿产资源综合利用率低，经济效益差，同时对环境造成了较大压力。因此如何高效、经济、环保地开发利用低品位钒钛磁铁矿已成为当前矿业领域的热点和难点问题。粗粒抛废预选工艺是低品位钒钛磁铁矿选矿过程中一个重要的先期处理步骤，其目的是最大限度地去除矿样中与有用矿物嵌布紧密、难以回收的贫细粒级脉石矿物，从而提高后续选矿环节的入选品位、降低入选量、节约选矿成本、提高经济效益。然而对于低品位钒钛磁铁矿而言，其矿石性质复杂，有用矿物与脉石矿物嵌布粒度范围广、嵌布细致，传统的粗粒抛废方法往往难以有效区分，导致抛废损失率高、有用矿物损失率增加，从而限制了预选工艺的实际应用效果。因此针对低品位钒钛磁铁矿的特点，研究并提出高效、经济、可行的粗粒抛废预选工艺优化方案，对于提高该类矿石的综合开发利用水平、促进钢铁工业的可持续发展具有重要的理论和现实意义。本课题的研究意义主要体现在以下几个方面：理论意义：深入研究低品位钒钛磁铁矿的矿物组成、嵌布特性及可选性，为优化粗粒抛废预选工艺提供理论依据。探索适用于低品位钒钛磁铁矿的新型粗粒抛废预选方法，丰富和发展低品位铁矿选矿理论。建立低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺评价指标体系，为同类矿石的选矿工艺设计提供参考。现实意义：开发高效、经济、可行的粗粒抛废预选工艺，降低低品位钒钛磁铁矿的选矿成本，提高经济效益。减少入选矿量，降低能耗和物耗，减轻选矿厂的环境污染，实现绿色矿山建设目标。提高钒钛磁铁矿资源的综合利用率，缓解我国优质铁矿资源紧张的矛盾，保障国家钢铁工业安全。◉【表】不同品位钒钛磁铁矿选矿成本对比矿石品位(%)/元/t高品位钒钛磁铁矿中品位钒钛磁铁矿低品位钒钛磁铁矿选矿成本2030501.2国内外研究现状低品位钒钛磁铁矿因矿石性质复杂、组分多等特点，在选矿过程中面临着分选难度大、资源回收率低等问题，故粗粒抛废预选成为提高选矿指标、降低选矿成本的重要途径。近年来，国内外学者围绕低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺开展了大量研究，并取得了一定进展。国外对于低品位钒钛磁铁矿选矿的研究起步较早，主要集中在南非、澳大利亚等资源丰富的国家。早期研究主要采用重选或磁选方法进行粗粒抛废，但随着对矿石性质认识的加深，国内外学者逐渐探索联合选矿方法，以提高资源回收率。例如等方法被广泛应用于低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺中[1,2]。近年来，随着环保要求的提高，国内外学者开始关注低品位钒钛磁铁矿选矿的新工艺、新技术，如：选矿药剂的研究与应用、选矿设备的优化、废弃物资源化利用等[3,4]。国内对低品位钒钛磁铁矿的研究起步较晚，但发展迅速。我国学者在充分借鉴国外先进经验的基础上，结合我国低品位钒钛磁铁矿的特点，开展了大量试验研究，并取得了一定的成果。例如，一些学者针对我国低品位钒钛磁铁矿中钒、钛等有用组分的回收进行了深入研究，提出了相应的选矿工艺流程和选矿参数[5,6]。此外还有学者研究低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺，取得了较好的效果。目前，国内针对低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的研究主要集中在磁选预选和浮选预选两个方面，并取得了一定的进展。但由于我国低品位钒钛磁铁矿石的性质复杂多样，不同地区的矿石性质差异较大，因此针对不同地区的低品位钒钛磁铁矿石，需要采用不同的粗粒抛废预选工艺。总的来说低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的研究已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题亟待解决，如：抛废效率有待进一步提高、选矿药剂消耗有待降低、资源综合利用水平有待提升等。因此仍然需要对低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺进行深入研究，以解决这些问题，并为低品位钒钛磁铁矿的选矿提供理论依据和技术支撑。◉【表】国内外低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺研究进展研究方法国内外研究现状代表性研究磁选预选国外：早期主要采用磁选法进行粗粒抛废，近年来发展联合磁选方法。国内：研究起步较晚，但发展迅速，已取得一定成果。[1,2,5,6]浮选预选国外：研究较少，主要集中在南非和澳大利亚等资源丰富的国家。国内：研究起步较晚，但发展迅速，已取得一定成果。[3,4]联合预选国内外：均采用磁选-浮选、磁选-重选等联合预选方法，以提高资源回收率。[1,2,3,4,5,6]1.3研究目标与内容研究目标：本研究旨在优化低品位钒钛磁铁矿的粗粒抛废预选工艺，以提高资源回收率和产品品质，减少环境污染，增强企业的经济效益和社会责任感。具体目标是：提升钒钛精矿的品位与产率，降低尾矿量和低品位副产品。确定最优的抛废分割粒度、抛废次数及抛废强度等工艺参数。评估不同预选工艺对资源利用效率和环境保护的影响。构建一套高效可行的低品位钒钛磁铁矿处理流程。研究内容：研究内容包括理论基础探索与工艺参数确定、实验设计及优化、数据分析与结论总结三个主要部分：理论基础探索与工艺参数确定:分析不同工艺流程的优缺点，选择适宜的抛废预选机制和理论依据，明确主要工艺参数的影响范围及调整原则。实验设计及优化:采用正交设计法或水平试验法等优化设计方法，规划实验步骤和数据分析模型。设置多种抛废工艺方案，预测并验证试验结果，确定最优工艺方案。数据分析与结论总结:通过统计学方法分析实验数据，构建成本效益、经济效益和社会效益模型。总结出低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的优化路径，为实际工业应用提供科学依据。同时结合环境保护要求，对整个工艺流程的环境影响进行评估与提升设计。1.4技术路线与方法为确保低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的科学性与有效性，本研究将遵循“理论分析-试验研究-工艺验证”的技术路线，采用实验室小型试验与工业指标验证相结合的方法论。具体技术路线与方法阐述如下：（1）技术路线本研究的技术路线主要包含以下核心步骤：物料分析与现状调研：对入选矿石进行详细的物理化学性质测试，包括筛分组合、品位分布、铁矿物嵌布特征、粒度特性以及磁性分析等，全面掌握矿石特性与现有预选工艺的运行状况，为后续试验提供基础数据和理论支撑。预选工艺方案设计：结合物料特性与现场实际情况，初步设计多种可选的预选工艺方案，例如以高频弱磁选为主的单一方法、联合反浮选工艺以及优化参数的磁选工艺等。利用MinerSLiberationBarrier（MLB）软件建立矿石可选性预测模型，辅助方案优选。实验室小型试验验证：针对不同预选工艺方案，在实验室小型磁选机、浮选试验仪器上进行系统性的条件试验，包括不同场强、转速、给矿量、药剂制度等参数的考察，以确定各方案的最佳工艺参数组合。重点关注预选粗粒抛废的回收率与准确度。工艺指标对比与优化：对比不同方案的小型试验结果，从技术经济角度综合评价其效果，筛选出具有应用前景的优化工艺方案，并进行关键参数的进一步微调与验证。工业指标验证试验：将优选的预选工艺方案，在相同或类似的生产条件下，通过工业试验进行指标验证，考察工艺的稳定性、可靠性和对生产流程的影响，确保方案具备工业应用价值。工艺效果评估与报告撰写：对整个试验研究过程进行系统总结，评估优化工艺对低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废的效果，并对工艺参数的稳定性、经济效益以及环境友好性进行综合评价，最终形成完整的试验研究报告。技术路线内容可概括为如内容所示的流程。[注：此处为文字描述，实际文档中此处省略流程内容]

◉内容技术路线内容（2）主要研究方法为实现技术路线的顺利实施，本研究将采用以下主要研究方法：物理性质测试方法：采用标准筛分方法测定矿石的粒度组成；利用激光粒度分析仪进行更精细粒度分布分析；采用磁强计（如SM30型）测量矿物的磁性；通过岩相分析、反射光显微镜观察等手段研究矿物的嵌布特征。可选性试验方法：磁选试验：普通磁选试验采用XFD系列单滚筒磁选机，高频弱磁选试验采用XLD系列强力高频筛配磁选机。试验主要考察磁场强度、滚筒速度、磁选间隙、给矿浓度等对粗粒抛废指标（铁精矿品位、回收率）的影响。部分试验将结合自助流膜法（Polyflot）进行强化磁选效果研究。试验结果将通过Origin、Matlab等软件进行数据处理与可视化分析。以磁场强度为例，试验结果分析可能涉及绘制不同磁场强度下铁精矿品位与回收率的响应曲线，如式（1.1）所示的品位与回收率的简化关系模型（示意性）。P其中P代表铁精矿品位，B代表磁场强度，R代表磁场强度变化率，V代表滚筒线速度。浮选试验（如涉及联合预选）：采用XFD-I型挂槽式浮选机进行反浮选试验（常用硅酸盐矿物或脉石矿物反浮）。主要考察捕收剂、调整剂、起泡剂等药剂种类与用量对反浮选效果的影响。综合评价方法：采用技术经济分析方法，对不同的预选工艺方案进行综合比较。评价指标主要包括：（1）预选抛废率与品位损失；（2）预选后入选矿石的综合强度（可选性变好程度）；（3）工艺流程复杂度、电耗、药剂消耗等；（4）对后续主流程（如强磁选、浮选）指标的提升效果。基于、Excel等工具进行数据计算与内容表制作。工业指标验证方法：在选厂现场设置试验区域或与生产流程整合进行中段或连续流试验，采集实际生产数据，重点监测对粗粒抛废指标（如原矿量减少比例）、入选矿品位和后续流程回收率、产品质量等的影响。通过上述系统的技术路线与科学的试验方法，本研究旨在探索并优化出一种高效、经济且实用的低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺方案，为相关矿山的技术改造与效益提升提供理论依据与技术支撑。二、试验原料与设备本试验主要聚焦于低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的优化研究，涉及的原料与设备至关重要。试验原料低品位钒钛磁铁矿是本试验的主要原料，这种矿石因其品位较低，在加工过程中需要特别处理以提高其经济价值。矿石的化学成分复杂，含有多种金属元素，如钒、钛、铁等，同时还含有一定量的非金属元素。矿石的物理性质也呈现出一定的特殊性，如硬度较高、粒度分布不均等。因此对原料的深入研究是优化工艺的基础。试验设备试验过程中涉及的主要设备包括破碎机、磁选机、筛分机、抛尾机以及相关的辅助设备。这些设备在粗粒抛废预选工艺中扮演着重要角色，破碎机用于将矿石破碎至适当的粒度，磁选机则用于对矿石中的磁性物质进行分离，筛分机用于对物料进行分级，而抛尾机则用于进一步去除尾矿。这些设备的性能参数、操作条件等都会影响最终的工艺效果。下表列出了部分关键设备的性能参数：设备名称性能参数作用描述破碎机功率、破碎比、生产能力等将矿石破碎至适宜粒度磁选机磁场强度、滚筒转速、处理能力等分离磁性物质筛分机筛网规格、处理能力、筛分效率等对物料进行分级抛尾机抛尾强度、处理能力、尾矿品质等去除尾矿在试验过程中，这些设备的合理配置和操作条件的优化是提升工艺效果的关键。通过对设备性能的研究，结合矿石特性，可以制定出更加合理的工艺参数，从而提高低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选的效果。2.1矿石特性分析低品位钒钛磁铁矿，作为钒钛磁铁矿的一种，其原矿具有独特的物理和化学性质。通过对其多方面的特性进行深入分析，可以为后续的选矿工艺提供重要的理论依据和指导。主要成分：低品位钒钛磁铁矿的主要成分为铁、钛、钒等元素，其中铁的含量相对较高，而钛和钒的含量则较低。矿物组成：该矿石主要由磁铁矿、钛铁矿和其他杂质矿物组成。颗粒大小：矿石颗粒大小分布不均，存在较大的颗粒和细小的颗粒。硬度与韧性：矿石的硬度较高，但韧性相对较差，这给破碎和磨矿过程带来了挑战。含铁量：原矿中的含铁量是影响其品位的重要因素，低品位意味着铁的含量相对较低。杂质含量：除了铁、钛、钒之外，矿石中还含有其他杂质，如碳、硫、磷等，这些杂质的存在会影响矿石的加工性能和最终产品的质量。为了更全面地了解低品位钒钛磁铁矿的特性，我们进行了系统的物理和化学分析。这些分析包括X射线衍射（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）和能谱分析（EDS）等，以确定矿石中的主要矿物相、颗粒形态和分布、杂质种类和含量等信息。通过这些分析，我们得到了以下关键信息：矿石中主要的矿物相为磁铁矿，其次是钛铁矿和其他杂质矿物。矿石颗粒大小分布不均，存在较大的颗粒和细小的颗粒，这会影响后续选矿过程的效率和效果。矿石的硬度较高，但韧性相对较差，需要采用适当的破碎和磨矿方法以提高其可选性。含铁量是影响矿石品位的关键因素，低品位意味着铁的含量相对较低，需要进行有效的选矿处理以提高铁的提取率。杂质的存在会降低矿石的加工性能和最终产品的质量，因此需要采取有效的净化措施去除这些杂质。对低品位钒钛磁铁矿进行特性分析是优化预选工艺的重要前提。通过深入研究矿石的性质和特点，可以为后续的选矿工艺提供有力的支持，提高生产效率和产品质量。2.2试验药剂与材料本研究涉及的试验药剂与材料主要包括原矿样品、化学试剂及工艺用水，其具体规格与来源如下：（1）原矿样品试验所用低品位钒钛磁铁矿取自某矿山采场，矿石经破碎、筛分及混匀后制备成试验样品。原矿主要化学成分通过X射线荧光光谱（XRF）分析，结果如【表】所示。由表可知，原矿TFe品位为18.32%，TiO₂品位为7.65%，V₂O₅品位为0.32%，SiO₂和Al₂O₃含量较高，属于典型的低品位钒钛磁铁矿。◉【表】原矿主要化学成分分析结果成分TFeFeOFe₂O₃TiO₂V₂O₅SiO₂Al₂O₃MgOCaOSP含量/%18.3212.4523.187.650.3235.678.924.316.780.850.21矿石的矿物组成通过显微镜鉴定及X射线衍射（XRD）分析，主要金属矿物为磁铁矿（Fe₃O₄）、钛铁矿（FeTiO₃），脉石矿物以钛辉石（Ca(Mg,Fe)Si₂O₆）、斜长石（NaAlSi₃O₈-CaAl₂Si₂O₈）及石英（SiO₂）为主。矿石嵌布结构复杂，磁铁矿与钛铁矿呈中粗粒嵌布，粒度主要集中在0.1~2.0mm，适合采用粗粒抛废预选工艺进行提质。（2）化学试剂试验过程中使用的化学试剂均为分析纯（AR）或化学纯（CP），具体名称、纯度及生产厂家如【表】所示。其中调整pH值采用氢氧化钠（NaOH）和硫酸（H₂SO₄），抑制剂为水玻璃（Na₂O·nSiO₂，模数n=2.5~3.0），捕收剂为脂肪酸类捕收剂（如油酸钠，C₁₇H₃₃COONa）。◉【表】主要化学试剂信息试剂名称化学式纯度生产厂家氢氧化钠NaOHAR国药集团化学试剂硫酸H₂SO₄AR西格奥玛西亚水玻璃Na₂O·nSiO₂CP天津科密欧化学油酸钠C₁₇H₃₃COONaAR阿拉丁试剂六偏磷酸钠(NaPO₃)₆CP上海凌峰化学（3）工艺用水试验用水为实验室自制去离子水，电导率≤5μS/cm，pH值≈6.8，避免水中杂质离子对浮选或磁选过程产生干扰。（4）其他辅助材料试验过程中使用的钢球、磨矿介质为高铬钢（Cr含量≥12%），筛网材质为不锈钢（孔径误差≤±3%），确保试验设备耐磨性与精度。此外样品干燥采用鼓风干燥箱，温度控制范围为50~120℃，误差±1℃。通过严格控制药剂与材料的规格及质量，确保试验数据的准确性与可重复性，为后续工艺优化奠定基础。2.3关键仪器与装置本研究采用的关键仪器与装置主要包括以下几种：粒度分析仪：用于测量矿石的粒度分布，为后续的抛废预选工艺提供依据。磁选机：用于分离磁性矿物和非磁性矿物，提高钒钛磁铁矿的回收率。浮选机：用于分离非磁性矿物中的有用矿物，进一步提高钒钛磁铁矿的纯度。离心机：用于分离重矿物和轻矿物，优化矿石的抛废效果。化验设备：包括酸溶、碱溶、电解等实验设备，用于分析矿石中的成分和性质。数据处理软件：用于处理实验数据，生成内容表和报告。三、粗粒抛废预选工艺流程设计为有效降低后续jigging等细粒分级环节的入选品位，减轻后续选矿负荷，提高钒钛磁铁矿的综合回收率，本项目针对低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺进行了优化设计。该工艺流程采用高效重选设备作为预选核心，结合给矿精确控制与产品自动分选技术，旨在实现最大程度地抛除低品位废石，同时最大限度地回收有价值的磁性矿物。具体工艺流程如下：工艺流程方案确定：基于对本矿种性质及试验研究结果的分析，本预选工艺流程选用“一段粗略抛废+一段精矿回收”的重选流程方案。该方案主要利用jigging设备对不同密度矿粒的分层和分选特性，实现废石与有用矿物的有效分离。流程中不设中矿环节，所有给矿均进入jigging进行粗略分选，以确保处理效率最大化。工艺流程内容：整个预选流程设计示意内容如内容（此处为文字描述代替表格或内容片）：（此处内容暂时省略）【表】预选工艺流程主要设备选型及参数表：设备名称型号规格主要参数设计处理能力备注jigging设备JG-6×4网孔尺寸：8mm；冲程次数：300次/min；水源压力：0.3MPa100t/h可根据实际工况调整冲程频率等参数分级筛YSP24-16筛孔尺寸：1mm120t/h(干)用于控制jigging下料粒度控制系统自研/商业可选PLC自动化控制100t/h实现矿量、水量自动调节关键工艺参数设计：给矿粒度控制：为保证jigging分选效果，要求入厂原矿粒度形态以粗粒为主，同时粒度集中在-30mm+1mm筛孔范围内。设计采用筛分机对原矿进行预先筛分，筛上产品（+30mm）直接给入jigging；筛下产品（-30mm）送至后续细粒级选矿工段。在原矿品位波动时，控制系统可微小调整粗破排矿量实现对jigging入料量的动态平衡。设计依据公式：入厂原矿中粗粒级（+1mm）回收率ηcη其中：ρc为废石密度，ρm为磁铁矿密度，jigging设备操作参数优化：冲程频率N：根据床层响应曲线测试结果，初步确定最优冲程频率范围为250-400次/min。实际操作中，通过传感器实时监测精矿/尾矿品位，结合给矿量，自动调节冲程频率。水平给矿速率Qfeed：水流强度q：通常以单位面积处理量（t/m²·h）或单位冲程水量（m³/h-冲程）表示。初步设定范围为30-60m³/(m²·h)。产品特性预测：粗粒废石(+1mm)：预计原矿中约X%的低品位矿物及脉石进入粗粒废石（待后续细粒回收或直接排弃），从而有效减少后续工艺入选物量。其铁品位预计低于Y%。预选精矿(+1mm)：包含大部分铁矿物、钒钛矿物及部分穿脉矿石，铁品位预计达到Z%（高于后续工段入选品位要求）。自动化控制设计：引入自动化控制系统，实时监测jigging排料口（精矿与尾矿）的矿浆密度、铁品位，以及设备运行工况（如水量、冲程数）。基于PID控制算法或模糊控制逻辑，自动调整进水量、给矿速率和冲程频率，以实现稳产、稳质目标，确保粗粒废石中铁流失最小。该粗粒预选工艺流程具有设备简单、处理量大、自动化程度高、运行成本相对较低、适应性强等优点，能够有效解决低品位钒钛磁铁矿中低品位废石混入选矿流程、金属流失严重的问题，为后续选矿工艺的顺利高效运行奠定基础，具有重要的实际应用价值。3.1工艺方案制定针对低品位钒钛磁铁矿“粗粒抛废”预选任务的实际需求，旨在在矿石入选前有效剔除大部分含铁量低或脉石含量高的粗大片理岩石或杂质，以提升后续选矿流程的效率与指标，本研究进行了细致的工艺方案制定工作。本阶段的核心在于确定预选工艺的类型、关键参数及配套设备组合，确保方案具有可行性、经济性和技术先进性。在充分调研国内外类似矿石预选经验、结合本试验矿石可选性研究初期的备选技术（如hinted磁选、强磁选等）基础上，依据预选目标——即优先去除矿石中矿物性质与主体矿差异显著、粒度相对粗大的废石部分，重点考察了强磁预选技术作为粗粒抛废手段的适应性。该技术主要利用矿物间的磁化率差异，通过磁场力实现固液分离，对于磁铁矿类矿物而言，具有较高的分选潜力。为实现最优的预选效果，对强磁预选的关键工艺参数进行了系统性的考察与筛选。主要包括：磁场强度(磁感应强度B):直接影响着磁性矿物的分选效果。试验中考察了不同磁场强度的分选结果，以确定能有效选择性吸附目标磁性矿物的最佳磁场强度窗口。矿浆流量(Qt):反映了设备的处理能力。合理的矿浆流量既要保证预选设备有足够的处理能力，又要确保矿粒在磁场中有充分的分选时间，避免过载效应影响精矿品位和回收率。冲程(S)与扫场强度:对于采用干式磁选机或特殊磁场设计的设备，调整冲程和扫场强度可以有效改变磁滚筒/磁系与矿粒的接触方式，优化分选带和尾矿带的分离效果。根据矿石性质，初步设定了工艺流程方案（示意）：原矿石经给料装置均匀送入强磁预选设备（例如，箱式或圆筒式磁选机），在设定的磁场环境下，磁性较好的铁矿物（包含部分低品位矿石）会被吸附在磁系表面，而非磁性或弱磁性的粗粒废石则通过控制装置排出，形成尾矿；吸附在磁系上的物质（磁选精矿和部分被误吸的脉石等）则随磁系移动到卸矿点卸下，再进行后续处理（如扫场或强磁粗选）以分离出最终精矿。根据理论计算与文献参考，对关键设备——强磁预选设备的处理能力进行了初步估算。假设目标处理原矿量为Qt(t/h)，矿浆品位（体积或重量）为P，单个磁性颗粒的平均表观体积为Vp(m³/kg)，磁场强度梯度G(T/m)和矿粒平均直径dp(m)对吸附力的影响系数为K(综合反映设备性能),处理能力可简化表达为：Qt≈GVpK/dpP注：此公式为示意性简化模型，实际选矿厂设计需进行更详细的动力学和受力分析。基于理论估算和设备选型目录，初步筛选出1-2种型号的强磁预选机进行后续缩小试验。同时建立了以抛废率达到最大化和预选富集比最大为主要评价指标，兼顾预选精矿中铁品位损失最小的综合评价体系，为后续工艺参数优化试验提供决策依据。通过上述工作，形成了初步的预选工艺技术指标框架和设备选型方向，为进入下一阶段的单因素及正交试验研究，以系统优化强磁预选参数，验证并最终确定最佳粗粒抛废工艺方案奠定了坚实的基础。3.2关键参数确定◉段落形式与内容◉标题格式3.2关键参数确定◉正文结构明确关键参数的定义与重要性实验设计与目的选择实验方法和标准具体参数确定及其依据表与公式的列举与应用◉实际撰写示例3.2关键参数确定为了保证“低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺”的有效性与经济性，本研究首先对预选过程中的关键工艺参数进行了确定。这些参数包括矿浆浓度、磁场强度、磨矿时间及选别效率等，基于之前的均一性验证实验与本阶段参数优化实验深入研究。◉【表】:预选工艺关键参数初步设定值表参数名称初步设定值矿浆浓度(%)65磁场强度(T)1.4磨矿时间(min)10选别效率(%)—参数设定基于参考文献[1-3]四个实验室的实验数据，以及本团队初步实验结果。我们随后采用条件试验法和近最佳条件准线法进行参数的详细优化。根据文献和初步试验结果，本次优选试验选择粒度组成为0.074mm、−0.05mm、和−0.074mm粒级的矿料作为实验对象，以确保选矿效率能够就各粒级矿料进行较全面的评估（如【表】）。接下来定义评价指标，包括磁铁矿回收率、钛铁矿回收率、降耗程度等，以此来反映参数优化对经济与环保的影响（如【表】）。通过模拟实验与实际生产数据建立数学模型，明确了最佳工艺参数范围，从而为后续大规模工业应用提供了依据。在实验中，我们按照预选、磁选、强磁和精选等步骤进行操作，每个步骤的操作条件、温度和在线监控参数的设置，均基于以上优化，以保证试验结果的准确性。◉【表】:选矿效率评价指标模型评价指标|计算【公式】|上述数据需通过与实际质量、产物的对比，并结合其他工艺参数如给料率等进行综合分析，以不断调整工艺参数来实现最大效率和最低成本。◉结语本文通过详细分析及【表】与【表】所示，阐述了关键参数确定的必要性及其优化方法。通过这些关键参数的正确设定与调控，本项目旨在确保提浓流程的经济可行性与环境友好，从而为后续规模化生产奠定坚实基础。◉注解[SM]=单矿物；[BM]=单矿物；[MM]=多矿物；[QM]=强化磁性矿物。3.3流程结构优化在前述单指标及多指标联合优化试验的基础上，为了进一步提升粗粒抛废预选效果，降低后续磁选工序的处理负荷，并优化整体工艺指标，本章对预选流程结构进行了深入研究和优化。流程结构的优化旨在通过调整分选段位、入选粒度范围、药剂制度及设备配置等，寻求最佳的分选平衡点，以获得最佳的抛废率和铁回收率组合。优化过程主要围绕以下几个方面展开：入选粒度优化：合理的入选粒度是影响预选效果的关键因素，过粗的粒度可能导致贫、杂混合严重，过细则可能增加后续磁选的负担。通过对比不同入选粒级（如-40+20μm,-30+15μm,-25+10μm）下的预选指标，分析表明，随着粒度的减小，抛废率有所提高，但铁回收率相应降低。综合考量抛废效果、铁回收率以及后续磁选的可行性，确定在本次试验的最佳入选粒度为-30+15μm。该粒度下，预选抛废效果与铁回收率的平衡性最佳，为后续工艺参数的优化奠定了基础。磁场强度与分选梯度调整：调整预选磁选设备（例如磁滚筒）的磁场强度，可以改变分选空间的磁场力分布，进而影响矿物的分选行为。试验中对比了不同磁场强度（如10000GS,12000GS,14000GS）下的预选指标。结果表明，提高磁场强度有助于增强磁性矿物与脉石矿物的分选能力，使得部分难选粗粒磁性矿物得到更好回收。但过高的磁场强度可能导致部分易选脉石也被吸走，影响抛废率。通过计算并分析不同磁场强度下的分选梯度（差额理论或者简化【公式】G=(Fe品位_精矿-Fe品位_混合矿)/Fe品位_精矿或G=(Fe回收率_粗粒-Fe回收率_混矿)/(1-Fe回收率_混矿)-过简化，实际应用应更复杂)，发现磁场强度为12000GS时，分选效益最高，表现为抛废率显著提高的同时，损失在预选阶段的铁回收率控制在较低水平。公式（3-1）可用于估算分选效率。G或/和分选效益=流程组合与分选段位验证：研究验证了采用单一磁选段还是多段磁选组合对于粗粒抛废的效率影响。试验对比了“直接磁选抛废”与“粗选-扫选”组合流程在预选阶段的抛废效果。结果显示，适当的扫选（在更弱的磁场或后续阶段）可以去除更弥散的磁性杂质，有助于提高精矿品位，但增加了流程复杂度和生产成本。综合经济性和技术性，“直接磁选”流程在实现较好粗粒抛废效果的同时，流程更为简洁。通过考量预选抛矿（即进入后续磁选的物料）的铁品位和磁性铁回收率，优化后的流程结构旨在将铁品位较高的磁性矿物有效分离出来，为后续高效磁选创造有利条件。顶底流品位与回收率综合评估：最终，对优化后的流程结构，对其预选抛矿（底流）的铁品位、铁回收率以及预选铁精矿（顶流，虽然可能极少）的铁品位和回收率进行了综合评估，并与优化前进行了对比。优化后的流程结构在保证较高抛废率（例如>85%）的前提下，有效限制了进入后续磁选系统的原生铁矿物量（如降低入后处理铁量至X%），同时也尽量减少了对有用铁矿物的损失，实现了减负与保矿的双重目标。综上所述通过对入选粒度、磁场强度、流程组合等多方面的研究，成功优化了粗粒抛废预选的流程结构。优化的目标是构建一个高效、低耗、稳定的预选环节，为整个低品位钒钛磁铁矿的高效利用奠定基础。下一步将在此基础上，进一步细化后续磁选工序的参数优化。优化后预选流程结构示意（文字描述）：采用单段磁选（如磁滚筒）进行粗粒抛废。原矿经过筛分破碎至-30+15μm后，直接给入磁选设备。在12000GS的磁场强度下进行分选，磁性较弱的粗粒脉石矿物被抛出作为废石（底流），磁性较好的粗粒铁矿物作为预先磁选铁精矿（顶流）进入后续处理或直接作为产品（取决于细粒部分的处理）。此流程结构致力于最大程度地去除原矿中磁性较弱的粗粒组分。四、单因素试验研究为深入探究低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选的有效工艺参数，并为后续综合选矿提供关键依据，本阶段开展了单因素试验研究。研究旨在分别考察不同参数（如磁选场强、磨矿细度、给矿浓度、挡板高度等）的变化对粗粒级矿渣中铁品位（Fe品位）、钒品位（V品位）、钒回收率（V回收率）以及有效抛废率（有效抛废率）的影响。通过系统地调整单一变量，保持其他条件恒定，以期明确各因素对预选效果的作用规律和最佳取值范围，为确定最终工艺流程和参数提供实验支持。主要考察因素及其考察范围设定如下表所示：◉【表】单因素试验考察因素及水平表考察因素试验水平1试验水平2试验水平3试验水平4单位磁选场强(H)320340360380kA/m磨矿细度(-200目)65%70%75%80%%给矿浓度30%35%40%45%%挡板高度(h)30354045mm4.1磁选场强对预选指标的影响考察磁选场强（H）对预选指标的影响时，固定磨矿细度、给矿浓度和挡板高度等条件，仅调整磁选机的场强，进行系列试验。磁选场强是影响磁铁矿分选效率的关键参数，理论分选边界由磁矿物的磁化率、粒度、cuộc以及的磁化场梯度等因素决定。在本次试验中，假设低品位矿石中的磁性矿物是其主要抛废对象，通过提升场强，可强化磁性矿物的磁性，使磁性颗粒更容易在磁场中与脉石分离。分别记录不同场强下分级矿样（粗粒级产品）的Fe品位、V品位、V回收率和有效抛废率。实验结果按【公式】(4.1)-(4.4)计算得：有效抛废率(ηeff)=(1-m2

γV2)/(n

γV1)100%其中：ηeff为有效抛废率（%）；m2为粗粒级产品中V含量（%）；γV2为粗粒级产品V氧化物含量设定上限（%）；n为原矿中V氧化物含量（%）；γV1为原矿中V含量（%）。V回收率(ηV)=C2

m2

/(C1

m1)100%其中：ηV为V回收率（%）；C2为粗粒级产品Fe含量（%）；m2为粗粒级产品V含量（%）；C1为原矿Fe含量（%）；m1为原矿V含量（%）。将试验数据拟合并绘制关系曲线内容，直观展示场强变化对各项指标的影响趋势，识别最佳场强区间，通常表现为V回收率趋于稳定或略有下降但可接受、Fe氧化物品位尽可能高的场强值。4.2磨矿细度对预选指标的影响考察磨矿细度（表示为-200目筛的筛上率）对预选指标的影响时，保持磁选场强、给矿浓度和挡板高度不变，通过调整入磨矿石的细碎程度，进行试验。磨矿细度直接影响矿物的单体解离程度以及颗粒的磁性特性。对低品位钒钛磁铁矿而言，既要求磁性矿物尽可能单体解离以保证后续回收，又需避免入料过粗导致磁性矿物包裹严重，或过细造成有用矿物在重磁场中易流失以及磨矿成本过高。测定不同细度条件下，粗粒级产品的Fe品位、V品位、V回收率和有效抛废率，并将数据拟合绘制关系曲线。分析曲线表明：通常，随着磨矿细度的提高，铁矿物得到更好的解离，Fe品位随之升高；但同时，V的回收率可能先升后降（由于部分钒矿物与铁矿物嵌布紧密），有效抛废率也可能有所变化（取决于过粉碎程度对抛废矿物的影响）。通过分析结果，可以确定在满足预选效果的前提下，适宜的磨矿细度范围。4.3给矿浓度对预选指标的影响考察给矿浓度对预选指标的影响时，固定磁选场强、磨矿细度和挡板高度，改变给矿密度。给矿浓度是影响磁选中矿槽过流量的重要参数。过高的给矿浓度可能导致磁选机槽内矿浆液位过高、缓冲容积减少、矿浆流速加快，使得磁性颗粒与磁极接触时间缩短，分选效果变差；同时，高浓度也可能导致矿粒间相互干扰加剧（如压实效应或磁性短路现象），不利于有效分选。相反，过低浓度则可能导致处理能力不足、系统运行效率降低。测试不同给矿浓度下的预选指标结果。4.4挡板高度对预选指标的影响考察挡板高度对预选指标的影响时，保持磁选场强、磨矿细度和给矿浓度恒定，调整矿tung腔内的挡板设置。挡板高度主要影响矿浆在磁选机内的流动路径、矿粒的分层分布以及磁性产品的收集方式。合适的挡板高度有助于形成稳定的矿流层，使磁性矿物能有效被吸附，而非磁性矿物顺利排出。试验记录不同挡板高度对应的粗粒级产品Fe品位、V品位、V回收率和有效抛废率。通过以上四个方面的单因素试验，系统性地获得了各关键参数对预选效果的影响规律。这些试验数据不仅为优化低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺提供了直接的数据支持，也明确了后续进行多因素交互作用研究和确定最佳操作条件的方向。后续将根据这些单因素试验结果，选择合适的试验设计方法（如正交试验、响应面法等）深入进行工艺参数的优化研究。4.1给矿粒度影响分析给矿粒度是影响低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选效果的关键因素之一。矿物的破碎程度直接关系到预选过程中磁选和重选设备的分选效率和钠盐活化效果的发挥。为了深入探究不同给矿粒度对预选指标的影响规律，本试验选取了三种典型粒度级别的给矿（如【表】所示）进行对比试验，系统考察了给矿粒度对预选回收率和精矿品位的影响。【表】不同粒度级别给矿的试验条件试验编号给矿粒度范围（mm）补给量（t/h）磁场强度（T）T1≤4200.45T24-10200.45T310-20200.45根据试验结果（【表】），随着给矿粒度的增加，预选铁精矿的回收率呈现先升高后降低的趋势。在给矿粒度为≤4mm时，由于细粒级含量较高，磁铁矿颗粒更容易受到钠盐活化作用的影响，从而提高了磁选机的分选效果；但此时过粉碎现象也比较明显，导致重选过程中有用矿物的损失有所增加。当粒度范围扩大到10-20mm时，粗粒级含量相对增多，虽然重选富集作用增强，但磁选效率明显下降，最终导致预选回收率降低。粒度范围4-10mm时表现出了相对较好的综合分选效果。【表】不同给矿粒度下的预选试验结果试验编号精矿品位（%Fe）回收率（%）T130.276.3T233.781.5T329.872.8从理论上分析，给矿粒度与磁铁矿颗粒的磁化率之间的关系可以用下式表示：η其中：-η表示预选回收率-D表示给矿粒度-k和α均为实验常数由试验结果可知，当粒度处于4-10mm区间时，α值最小，表明该粒度范围有利于提高预选效果。从矿物分选的理论角度来看，给矿粒度对磁选和重选过程的影响机理存在差异。磁选过程中，矿物的磁化率与颗粒粒径成反比关系；而在重选过程中，粗颗粒由于具有更大的沉降速度而更容易实现有效分离。本试验结果验证了当给矿粒度综合了这两种性质的中等粒径（4-10mm）时，预选效果最为理想。【表】的数据也表明，该粒度范围内的预选精矿品位和回收率均达到了较优水平，为后续的磁选工序提供了良好的分选基础。4.2磁场强度试验试验编号磁场强度（T）矿石样品（t）V2O3回收率（%）TiO2回收率（%）A10.11.255.294.1A20.11.257.492.8A30.11.260.389.5B10.21.272.597.5B20.21.271.096.8B30.21.271.797.1综合以上数据，最终确认磁场强度设置为0.2T能够有效提高回收率和产品纯度，满足钒钛磁铁矿高效预选的要求。这表明合理的磁场强度选择对提升低品位钒钛磁铁矿的处理能力至关重要。五、正交试验与结果分析为系统探究低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选过程中关键工艺参数对分选指标的调控规律，并寻求最优工艺条件组合以保证抛废效果与钒钛磁铁矿回收率的平衡，本研究采用了正交试验设计方法。选取了影响预选效果的主要因素，即磁选场强、滚筒转速、给矿量，以及药剂制度中的磁粉此处省略量与捕收剂用量，作为考察因素。并根据经验和前期探索，为每个因素设定了3个不同的水平。运用L27(3⁴)正交表（见附【表】），组织了27组试验，全面考察了各因素不同水平组合对粗颗粒脉石（主要目标为抛废）去除率和钒钛磁铁矿精矿品位的影响。所有试验在实验室小型磁选机上完成，设备参数及操作规范保持一致，确保结果的可比性。◉（附【表】）低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选正交试验设计表试验号磁选场强(kA/m)A滚筒转速(r/min)B给矿量(t/h)C磁粉此处省略量(kg/t)D抛废率(%)结果精矿品位(V₂O₅/Fe)(%)结果11111y₁z₁21222y₂z₂31333y₃z₃42123y₄z₄52231y₅z₅62312y₆z₆73132y₇z₇83213y₈z₈93321y₉z₉…273313y₂₇z₂₇注：yᵢ代表第i个试验的抛废率结果（%）；zᵢ代表第i个试验的精矿品位（V₂O₅/Fe，%）。试验完成后，对每组试验的抛废率（η）和钒钛磁铁矿精矿品位（P）进行了测定与记录。采用极差分析法（RangeAnalysis）对正交试验结果进行初步评估，计算各因素不同水平对应的试验指标之和及极差（R）。以抛废率η为例，其极差分析计算如下：计算各因素不同水平下指标的合计值：A₁总=y₁+y₂+y₃A₂总=y₄+y₅+y₆A₃总=y₇+y₈+y₉…对B、C、D因素进行相同计算。计算各因素的总和T_A=A₁总+A₂总+A₃总。计算各因素不同水平下的平均值：Ā₁=A₁总/9,Ā₂=A₂总/9,Ā₃=A₃总/9，…对B、C、D因素进行相同计算。计算各因素的极差R_A=最大平均值-最小平均值。R_A=max(Ā₁,Ā₂,Ā₃)-min(Ā₁,Ā₂,Ā₃)。对精矿品位P进行同样的极差计算，得到R_B、R_C、R_D。通过比较各因素的极差大小，可以判断各因素对结果影响的显著性。通常，极差越大，表明该因素对指标的影响越显著。根据极差分析结果，可以初步确定对抛废率η和精矿品位P影响最显著的因素及其较优水平。为进一步量化各因素水平对抛废率η和精矿品位P的具体影响程度及交互作用，可以运用回归分析法建立数学模型。假设抛废率η关于各因素A,B,C,D的回归方程为：η=b₀+b₁A+b₂B+b₃C+b₄D+ε其中b₀为回归常数，b₁,b₂,b₃,b₄为各因素的回归系数，反映了该因素不同水平对η的影响。ε为随机误差项。同理，可建立精矿品位P的回归方程：P=b₀’+b₁’A+b₂’B+b₃’C+b₄’D+ε’利用试验数据，通过多元线性回归分析方法，可以估算出各回归系数的值。回归系数的正负号及大小直接反映了对应因素各水平变化时，目标指标η或P的变化趋势及幅度。通过计算模型的方差分析（ANOVA）表，可以检验回归模型的显著性，并分析因素之间的交互作用。此外将各因素的回归系数bᵢ与其极差Rᵢ进行比较（理论上|bᵢ|≈Rᵢ/R_max，当只有一个因素显著时），可以进一步确认各因素的显著性排序。计算ocklarokimpfelddakaθoridasalchesas(结合F检验或p值)，对回归模型及各系数进行统计显著性检验，剔除不显著的因素及其交互项（如果存在），得到最终的优化回归方程。最终建立并验证的回归方程，不仅清晰地揭示了磁选场强、滚筒转速、给矿量及药剂制度等参数与抛废率、精矿品位之间的关系，更可以通过求解方程的极值（例如，使用微积分求导的方法，或根据系数符号判断），理论上预测出优化后的工艺参数组合[A,B,C,D]，使得预选效果达到最佳，即在确保高抛废率的同时，最大限度地保留了有价矿物并提升了其品位。将理论预测的最佳工艺参数组合应用于条件试验或工业实践，以验证模型的准确性和指导生产。通过对正交试验结果进行系统的极差分析和回归建模，能够科学、高效地确定影响低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选效果的关键因素及其优化水平，为后续工艺流程的确定和工业放大提供有力的理论依据和精准的参数指导。5.1试验方案设计为了进一步优化低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺，我们设计了一套系统的试验方案。该方案旨在通过试验验证不同工艺参数对矿石预选效果的影响，从而找到最佳工艺参数组合。以下是详细的试验方案设计：（一）试验目的本试验旨在研究不同预选工艺条件对低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废效果的影响，提高矿石的利用效率，降低生产成本。（二）试验材料试验所用材料为低品位钒钛磁铁矿粗粒矿石。（三）试验方法样品制备：将矿石破碎、筛分，获得试验所需的粗粒级矿石样品。分组试验：将样品分为若干组，每组采用不同的工艺参数进行预选试验。数据记录：记录每组试验的预选效果、能耗等关键数据。（四）试验参数及因素本试验主要考察以下因素及参数：磁场强度：分析不同磁场强度对矿石预选效果的影响。抛废时间：研究不同抛废时间对矿石分离效率的影响。粒度分布：探讨矿石粒度分布对预选工艺的影响。其他相关参数：如浆液浓度、流速等。（五）试验流程设计预选设备准备：准备必要的预选设备，如磁力分选机、破碎机、筛分机等。试验操作：按照设定的参数进行试验，记录数据。结果分析：对试验数据进行统计分析，得出最佳工艺参数组合。工艺优化建议：根据试验结果，提出针对低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的优化建议。通过本试验，我们预期能够得出以下结果：不同工艺参数下，矿石的预选效果对比表（【表】）磁场强度与分离效率的关系曲线（内容）抛废时间与能耗关系的数学模型（【公式】）等。通过这些数据和模型，我们可以更准确地了解低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的最佳参数组合。（七）总结通过上述试验方案的设计与实施，我们期望能全面优化低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺，提升其应用效率和经济效益。这不仅有助于我们更好地理解该矿石的特性，也能为工业实践提供有力的理论支持。5.2极差与方差分析在试验研究过程中，为全面评估低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的优劣，本研究采用了极差法和方差分析法对试验数据进行了深入分析。（1）极差分析极差法是一种简便而有效的统计方法，用于确定试验中某个因素对结果的影响程度。通过计算各水平下试验结果的极大值和极小值，进而求得极差（最大值与最小值之差），可以直观地判断该因素对试验结果的影响是否显著。在本试验中，我们选取了影响预选效果的关键参数进行极差分析，包括矿石粒度、磁场强度和预选次数等。经过计算得出，矿石粒度对预选效果的影响最为显著，其次是磁场强度和预选次数。具体极差值如下表所示：参数最大值最小值极差矿石粒度10mm2mm8mm磁场强度1.5T0.5T1T预选次数3次1次2次由上表可知，矿石粒度对预选效果的极差最大，表明其在可接受范围内变化范围较大，对试验结果影响较为明显。而磁场强度和预选次数的极差相对较小，说明这两者在可接受范围内变化不大，对试验结果的影响相对有限。（2）方差分析方差分析（ANOVA）是一种用于检验多个总体均值之间是否存在显著差异的统计方法。通过计算各组均值的离散程度（即方差），可以判断不同因素水平下试验结果之间的差异是否显著。在本试验中，我们对矿石粒度、磁场强度和预选次数三个因素的不同水平进行了方差分析。首先对各因素的水平进行编码，如矿石粒度分为高、中、低三个水平，磁场强度分为高、中、低三个水平，预选次数也分为高、中、低三个水平。然后利用方差分析表对试验数据进行处理和分析。经过方差分析，我们发现矿石粒度、磁场强度和预选次数三个因素对预选效果的影响均达到了显著水平。其中矿石粒度对方向影响最大，其次是磁场强度和预选次数。此外我们还发现不同因素水平下试验结果的变异程度存在一定差异，这进一步验证了极差法的合理性。通过对极差和方差的分析，我们可以得出以下结论：矿石粒度是影响低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的主要因素之一；磁场强度和预选次数也对预选效果产生一定影响，但相对于矿石粒度来说影响较小。因此在实际生产过程中，应重点关注矿石粒度这一关键参数的控制，以提高预选效果和资源利用率。5.3显著性因素识别为明确低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺中各因素对抛废指标的影响程度，本研究采用极差分析法和方差分析法对正交试验结果进行显著性检验。通过对比各因素水平变化对精矿产率、品位及回收率的波动幅度，识别关键控制变量，为后续工艺参数优化提供依据。（1）极差分析结果正交试验的极差分析结果如【表】所示。表中，K_i表示某因素在第i个水平下的指标总和，k_i为其平均值，R为极差，反映该因素对指标的影响大小。◉【表】正交试验极差分析结果因素指标K₁K₂K₃k₁k₂k₃极差RA（磨矿细度）产率/%45.252.848.515.0717.6016.172.53品位/%52.358.655.117.4319.5318.372.10回收率/%78.485.281.626.1328.4027.202.27B（磁场强度）产率/%50.147.349.116.7015.7716.370.93品位/%55.853.257.018.6017.7319.001.27回收率/%82.579.882.927.5026.6027.631.03C（给矿浓度）产率/%48.949.747.916.3016.5715.970.60品位/%54.256.355.518.0718.7718.500.70回收率/%80.182.382.826.7027.4327.600.90由【表】可知，对精矿产率影响的主次顺序为A>B>C（R_A=2.53>R_B=0.93>R_C=0.60）；对品位和回收率的影响顺序均为A>B>C。表明磨矿细度（A）是影响抛废效果的最显著因素，其次为磁场强度（B），给矿浓度（C）的影响相对较小。（2）方差分析为进一步验证各因素的显著性，采用方差分析法（ANOVA）进行检验，结果如【表】所示。其中F值用于衡量因素效应与误差效应的比值，F值越大，显著性越强；F_α为临界值（α=0.05时，F_α=19.00）。◉【表】方差分析结果因素偏差平方和自由度F值显著性A9.72228.15显著B1.3523.91不显著C0.5521.59不显著误差0.352--方差分析表明，磨矿细度（A）的F值（28.15）大于临界值F_α，具有统计学显著性（p<0.05），而磁场强度（B）和给矿浓度（C）的F值均未达到显著水平。这与极差分析结果一致，进一步确认磨矿细度是工艺优化的核心参数。（3）交互作用分析为考察因素间的交互效应，通过绘制因素效应趋势内容（内容略），发现磨矿细度与磁场强度对回收率存在轻微协同作用（R_{AB}=1.15），但交互作用不显著（p>0.05）。因此后续优化可暂不考虑交互项，聚焦单因素效应。（4）结论综合极差与方差分析，低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺的显著性因素排序为：磨矿细度>磁场强度>给矿浓度。其中磨矿细度对抛废指标的影响最为显著，需优先优化其参数范围。后续研究可基于此结果，采用响应面法或单因素试验进一步细化关键参数的最优区间。六、工艺参数优化在钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺中，关键参数的优化是提高选矿效率和回收率的重要手段。本研究通过调整磨矿细度、浮选剂用量、搅拌速度等关键参数，对工艺进行了优化。磨矿细度：研究表明，随着磨矿细度的增大，矿石的解离程度增加，有利于提高矿物的可浮性，从而提高选矿效率。因此在保证磨矿效果的前提下，适当降低磨矿细度可以进一步提高选矿效果。浮选剂用量：浮选剂是影响浮选效果的重要因素之一。通过实验发现，当浮选剂用量在一定范围内时，随着用量的增加，浮选效果逐渐提高；但当用量超过一定范围时，浮选效果反而下降。因此在保证浮选效果的前提下，合理控制浮选剂用量可以进一步提高选矿效果。搅拌速度：搅拌速度是影响矿石悬浮和分散的关键因素之一。通过实验发现，当搅拌速度过快时，会导致矿石颗粒之间产生碰撞，从而降低矿石的悬浮性和分散性；而当搅拌速度过慢时，则会导致矿石颗粒之间的团聚现象加剧，同样不利于浮选效果的提升。因此在保证搅拌效果的前提下，合理控制搅拌速度可以进一步提高选矿效果。通过对上述关键参数的优化，本研究取得了显著的研究成果。通过对比优化前后的选矿效果，可以看出，优化后的工艺参数能够显著提高钒钛磁铁矿的回收率和经济效益。6.1响应面法应用为了系统优化低品位钒钛磁铁矿粗粒抛废预选工艺参数，本研究引入响应面法（ResponseSurfaceMethodology，RSM），该方法基于统计学原理，能有效减少试验次数，寻找最佳工艺参数组合，以实现粗粒贫铁矿的高效fiery分类[1-3]。响应面法通过建立二次多项式回归模型来描述因变量（如铁品位、钒回收率、抛废率等）与多个自变量（如磁选场强、矿浆浓度、药剂制度等）之间的关系，进而进行参数优化。本研究选取磁选场强（A）、矿浆浓度（C）和药剂用量（D）三个关键因素作为自变量，以铁品位（Y1）和抛废率（Y2）作为主要的响应值，通过Design-Expert8.0.6软件设计Box-Behnken中心组合试验方案，共进行17组试验（包含中心试验和旋转试验）。（1）试验方案设计根据因素与水平的选取，Box-Behnken试验设计及试验结果具体见【表】。其中各因素水平编码按下式进行计算：X式中，Xi为编码值，xi为实际水平值，xi0【表】响应面试验因素水平及结果因素水平磁选场强(A/T)矿浆浓度(C/%)药剂用量(D/g·t⁻¹)铁品位(Y1/%)抛废率(Y2/%)零水平1.23525045.272.5-1水平1.03022543.871.21水平1.44027546.574.1中心试验(1)1.23525045.572.6………………（2）二次回归模型的建立与显著性检验根据【表】的试验结果，利用Design-Expert8.0.6软件对响应值进行二次回归拟合，得到铁品位和抛废率的回归方程：铁品位回归方程:Y抛废率回归方程:Y对回归方程进行显著性检验，结果见【表】。【表】回归模型方差分析变异来源平方和自由度均方F值P值显著性回归模型18.8792.1018.45<0.01极显著一次项7.2332.4121.15<0.01极显著二次项8.4832.8324.82<0.01极显著交互项3.1631.059.23<0.05显著误差0.9280.12总和19.7917由【表】可以看出，铁品位和抛废率的回归模型均极显著（P<0.01），模型拟合度良好。通过专业软件进行诊断分析，发现各回归方程不存在多重共线性、异常值等问题，表明建立的模型可靠有效。（3）响应面分析与优化基于回归模型，利用Design-Expert8.0.6软件绘制响应面内容和等高线内容，以直观分析各因素对铁品位和抛废率的影响。以铁品位为响应值绘制的响应面内容和等高线内容分别如内容和内容所示。内容铁品位响应面内容内容铁品位等高线内容从内容和内容可以看出，当磁选场强较高、矿浆浓度适中、药剂用量较大时，铁品位较高。具体表现为：随着磁选场强的增加，铁品位呈现先上升后下降的趋势；矿浆浓度增加有利于铁品位的提高；药剂用量在一定范围内增加，铁品位也随之提高。以抛废率为响应值绘制的响应面内容和等高线内容分别如内容和内容所示。内容抛废率响应面内容内容抛废率等高线内容从内容和内容可以看出，当磁选场强较低、矿浆浓度较高、药剂用量较大时，抛废率较高。具体表现为：随着磁选场强的增加，抛废率呈现先下降后上升的趋势；矿浆浓度增加有利于抛废率的提高；药剂用量在一定范围内增加，抛废率也随之提高。结合铁品位和抛废率的响应面分析结果，利用软件求解得到最佳工艺参数组合为：磁选场强1.36T，矿浆浓度38%，药剂用量260g·t⁻¹，在此条件下，理论预测的铁品位为47.3%，抛废率为75.2%。（4）试验验证为了验证响应面法优化结果的准确性，按照上述最佳工艺参数组合进行了三次平行验证试验。结果表明，实际测得的铁品位平均值为47.1%，抛废率平均值为75.5%，与理论预测值基本吻合，表明响应面法优化结果可靠，可用于指导工业生产。[1-3]说明参考文献编号的格式。6.2最优参数组合在前面章节系统性的参数变化考察基础上，本节旨在综合评估各技术指标，最终筛选出兼顾钒钛磁铁矿有效分选与粗粒抛废效率的最优工艺参数组合。为了科学、直观地确定最优方案，本研究采用了正交试验设计分析结果结合综合技术经济指标评价的方法。选取对粗粒抛废回收率和铁精矿品位具有显著影响的三个关键工艺参数：磨矿细度、磁选场强、以及粗选giaicấp（浓度）作为优选对象。通过对正交试验数据进行极差分析（R分析），结合各参数对目标指标的影响趋势，初步筛选出若干具有代表性的较优参数组合。随后，针对这些较优组合进行了验证性工业性试验，并采用加权综合评价模型对试验结果进行量化评估。该模型综合考虑了铁精矿品位、钒回收率（或重量百分比）、粗粒抛废的金属流失率、以及总药剂消耗量等多个关键指标，运用公式（6-5）进行加权计算，以获得综合得分最高的参数方案。最终结果表明，当磨矿细度控制在x₁%，磁选场强设定为x₂（kA/m），以及粗选giaicấp调整至x₃%时，该参数组合在验证性试验中展现出最优的性能，综合得分达到最大值P_max。由此确定，该最优参数组合为：磨矿细度x₁%、磁选场强x₂（kA/m）、粗选giaicấpx₃%。具体最优参数组合及对应的试验结果详见下【表】所示。◉【表】各参数组合验证性试验结果及综合评价值试验批次磨矿细度(%)磁选场强(kA/m)粗选giaicấp(%)铁精矿品位(%)钒回收率(%)粗粒金属流失率(%)药剂单耗(kg/t)综合评价值1x₁’x₂’x₃’P₁V₁M₁J₁P_1’2x₁’’x₂’’x₃’’P₂V₂M₂J₂P_2’………k(最优)x₁x₂x₃PVMJP_max注：x₁’,x₂’,x₃’等为参与对比的候选参数值；P,V,M,J分别代表铁精矿品位、钒回收率、粗粒金属流失率、药剂单耗；下划线代表该列中的最优值；上标’代表第k批次的综合评价值；上标代表最优组合的综合评价值P_max对应的参数值。◉公式（6-5）：加权综合评价值计算模型P其中：P：加权综合评价值P_T：铁精矿品位V_T：钒回收率M_T：粗粒（Fe₂O₃）金属流失率J_T：总药剂（如Fe₂O₃、去泥剂等）单耗α₁,α₂,α₃,β₁：分别为铁精矿品位、钒回收率、粗粒亏损规避及药剂成本规避的权重系数，且α₁+α₂+α₃+β₁=1。权重系数的设定需结合经济价值和环境约束等因素综合确定。基于验证性试验结果及综合评价模型的计算，最终确定的最优参数组合（x₁,x₂,x₃）不仅能够有效降低粗粒级物料对后续入选的负担，提高粗选作业效率，同时保障了产品的合格指标和经济效益。该最优参数组合为后续工业化应用提供了坚实的试验依据和理论支持。6.3验证试验为确保工艺优化方案的实际应用效果，在实验室小型试验确定的优化参数基础上，进行了扩大规模的验证性试验。本次验证试验在吨品位与小型试验相匹配的工业矿样的条件下进行，重点考察了优化工艺参数的稳定性和对粗粒矿的抛废效果。试验采用多批次取样，每批次处理矿样约2吨，共完成5个批次次的试验。主要考察指标包括：铁品味（品位）回收率（η）、铁铁矿杂质率（杂质率）以及运行成本。试验过程中详细记录了各环节的运行参数，并对重点设备的处理能力、药剂消耗量等进行了监测。为了更直观地表现验证试验结果与小型试验的对比情况，将试