工程科学学报 Chinese Journal of Engineering 粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 李东李正要印万忠孙春宝寇珏姚金韩会丽 Effect of particle size on flotation separation of hematite and quartz LI Dong,LI Zheng-yao,YIN Wan-zhong.SUN Chun-bao,KOU Jue,YAO Jin,HAN Hui-li 引用本文： 李东，李正要，印万忠，孙春宝，寇珏，姚金，韩会丽.粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响.工程科学学报，2020， 42(5:586-594.doi:10.13374.issn2095-9389.2019.06.06.006 LI Dong,LI Zheng-yao,YIN Wan-zhong.SUN Chun-bao,KOU Jue,YAO Jin,HAN Hui-li.Effect of particle size on flotation separation of hematite and quartz[J].Chinese Journal of Engineering,2020,42(5):586-594.doi:10.13374/j.issn2095- 9389.2019.06.06.006 在线阅读View online:https::/doi.org10.13374.issn2095-9389.2019.06.06.006 您可能感兴趣的其他文章 Articles you may be interested in 赤铁矿的自载体作用及对浮选的影响 The self-carrier effect of hematite in the flotation 工程科学学报.2019,41(11)：1397htps:/doi.org/10.13374.issn2095-9389.2018.11.05.004 变性淀粉在赤铁矿阳离子反浮选脱硅中的抑制性能 Depressing capability of modified starches in the reverse flotation of quartz from hematite with cationic collectors 工程科学学报.2017,3912：1815htps:1doi.org10.13374.issn2095-9389.2017.12.006 外控电位法浮选分离黄铜矿和辉钼矿 Flotation separation of chalcopyrite and molybdenite by externally controlled potential method 工程科学学报.2019,41(7)：857 https::/1doi.org10.13374j.issn2095-9389.2019.07.003 组合抑制剂CCSL浮选分离PhS、ZnS与单斜Fe1-tS的研究 Floatation separation of galena,sphalerite,and pyrrhotite by combined depressant CCSL 工程科学学报.2017,398：1152 https::doi.org10.13374.issn2095-9389.2017.08.003 一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的磨矿粒度集成建模方法 Grinding process particle size modeling method using robust RVFLN-based ensemble learning 工程科学学报.2019.41(1)：67 https://doi.org/10.13374 j.issn2095-9389.2019.01.007 铁酸钙与赤铁矿非等温还原动力学 Non-isothermal reduction kinetics of calcium ferrite and hematite 工程科学学报.2018,40(11：1317htps:/1doi.org10.13374.issn2095-9389.2018.11.005
粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 李东 李正要 印万忠 孙春宝 寇珏 姚金 韩会丽 Effect of particle size on flotation separation of hematite and quartz LI Dong, LI Zheng-yao, YIN Wan-zhong, SUN Chun-bao, KOU Jue, YAO Jin, HAN Hui-li 引用本文: 李东, 李正要, 印万忠, 孙春宝, 寇珏, 姚金, 韩会丽. 粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响[J]. 工程科学学报, 2020, 42(5): 586-594. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2019.06.06.006 LI Dong, LI Zheng-yao, YIN Wan-zhong, SUN Chun-bao, KOU Jue, YAO Jin, HAN Hui-li. Effect of particle size on flotation separation of hematite and quartz[J]. Chinese Journal of Engineering, 2020, 42(5): 586-594. doi: 10.13374/j.issn2095- 9389.2019.06.06.006 在线阅读 View online: https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.06.06.006 您可能感兴趣的其他文章 Articles you may be interested in 赤铁矿的自载体作用及对浮选的影响 The self-carrier effect of hematite in the flotation 工程科学学报. 2019, 41(11): 1397 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2018.11.05.004 变性淀粉在赤铁矿阳离子反浮选脱硅中的抑制性能 Depressing capability of modified starches in the reverse flotation of quartz from hematite with cationic collectors 工程科学学报. 2017, 39(12): 1815 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2017.12.006 外控电位法浮选分离黄铜矿和辉钼矿 Flotation separation of chalcopyrite and molybdenite by externally controlled potential method 工程科学学报. 2019, 41(7): 857 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.07.003 组合抑制剂CCSL浮选分离PbS、ZnS与单斜Fe1-x S的研究 Floatation separation of galena, sphalerite, and pyrrhotite by combined depressant CCSL 工程科学学报. 2017, 39(8): 1152 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2017.08.003 一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的磨矿粒度集成建模方法 Grinding process particle size modeling method using robust RVFLN-based ensemble learning 工程科学学报. 2019, 41(1): 67 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.01.007 铁酸钙与赤铁矿非等温还原动力学 Non-isothermal reduction kinetics of calcium ferrite and hematite 工程科学学报. 2018, 40(11): 1317 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2018.11.005
工程科学学报.第42卷.第5期：586-594.2020年5月 Chinese Journal of Engineering,Vol.42,No.5:586-594,May 2020 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.06.06.006;http://cje.ustb.edu.cn 粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 李 东”，李正要)四，印万忠2，孙春宝》，寇珏)，姚金，韩会丽2) 1)北京科技大学土木与资源工程学院，北京1000832)东北大学资源与土木工程学院，沈阳110819 ☒通信作者，E-mail:zyli0213@ustb.edu.cn 摘要通过浮选试验、DLVO理论计算、聚焦光束反射测量(FBRM)等研究了油酸钠浮选体系下粒度大小对赤铁矿和石英 浮选分离的影响.人工混合矿浮选试验表明，窄粒级粗粒或中等粒级的赤铁矿-石英混合矿(CH&CQ和MH&CQ)的浮选效 果较好，其中CH&CQ和MH&CQ的分选效率分别为85.49%和84.26%，明显高于全粒级混合矿(RH&RQ)的分选效率 74.94%:但窄粒级的细粒赤铁矿-石英混合矿(FH&FQ)的浮选效果则较差，其分选效率只有5498%.浮选动力学试验表明，赤 铁矿的浮选速率和回收率不仅与赤铁矿的粒度有关，还受石英粒度的影响，细粒脉石矿物石英会降低赤铁矿的浮选速率和回 收率.DLVO理论计算表明，当矿浆pH值为9.0时，石英与赤铁矿颗粒间的相互作用力为斥力，此时细粒石英很难“罩盖”在赤 铁矿表面并通过这种“直接作用”的方式抑制赤铁矿浮选，这也与聚焦光束反射测量(FBRM)的测定结果基本一致；颗粒-气 泡碰撞分析表明，在浮选过程中细粒石英可能通过“边界层效应”"的方式跟随气泡升浮（夹带作用），影响赤铁矿颗粒与气泡间 的碰撞及黏附，从而降低了赤铁矿的浮选速率和回收率. 关键词赤铁矿；石英：浮选分离：粒度：DLVO理论 分类号TD923 Effect of particle size on flotation separation of hematite and quartz LI Dong.LI Zheng-yao.YIN Wan-zhong?.SUN Chun-bao,KOU Jue,YAO Jin),HAN Hui-l) 1)School of Civil and Resource Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)School of Resources and Civil Engineering,Northeastern University,Shenyang 110819,China Corresponding author,E-mail:zyli0213@ustb.edu.cn ABSTRACT Generally,the flotation performance of mineral particles in a wide size range is usually poor,which can be attributed to the high reagent consumptions and low floatability differences between valuable and gangue minerals.Classification flotation is an effective method for improving the flotation efficiency of particles in a wide size range and is commonly used for coal slime.However, for refractory iron ores,the literature on the relative technology and basic theory of classification flotation,which are necessary and beneficial for the effective utilization of refractory iron ore resources,is scarce.In this study,flotation tests,DLVO theory calculations, and focused beam reflectance measurement(FBRM)particle size analysis were used to analyze the effect of particle size distribution on the flotation separation of hematite and quartz in the sodium oleate system.The flotation results of artificial mixtures show that the flotation performance of coarse or medium hematite-quartz mixture(such as CH&CQ and MH&CQ)with a narrow size range is better than that of the wide size range mixtures.The separation efficiency of CH&CQ and MH&CQ is 85.49%and 84.26%,respectively, which is higher than that of the wide size range mixtures(74.94%).However,the separation efficiency of fine hematite-quartz mixture with a narrow size range (FH&FQ)decreases to 54.98%.The flotation kinetic tests demonstrate that the flotation rate and recovery of hematite are not only related to the particle size of hematite but also influenced by the particle size of quartz.The fine quartz particles 收稿日期：2019-06-06 基金项目：国家自然科学基金资助项目(51904020)：中国博士后科学基金资助项目(2019M660466):中央高校基本科研业务费资助项目 (FRF-TP-18-082A1)
粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 李 东1)，李正要1) 苣，印万忠2)，孙春宝1)，寇 珏1)，姚 金2)，韩会丽2) 1) 北京科技大学土木与资源工程学院, 北京 100083 2) 东北大学资源与土木工程学院, 沈阳 110819 苣通信作者，E-mail: zyli0213@ustb.edu.cn 摘 要 通过浮选试验、DLVO 理论计算、聚焦光束反射测量（FBRM）等研究了油酸钠浮选体系下粒度大小对赤铁矿和石英 浮选分离的影响. 人工混合矿浮选试验表明，窄粒级粗粒或中等粒级的赤铁矿−石英混合矿（CH&CQ 和 MH&CQ）的浮选效 果较好，其中 CH&CQ 和 MH&CQ 的分选效率分别为 85.49% 和 84.26%，明显高于全粒级混合矿（RH&RQ）的分选效率 74.94%；但窄粒级的细粒赤铁矿−石英混合矿（FH&FQ）的浮选效果则较差，其分选效率只有 54.98%. 浮选动力学试验表明，赤 铁矿的浮选速率和回收率不仅与赤铁矿的粒度有关，还受石英粒度的影响，细粒脉石矿物石英会降低赤铁矿的浮选速率和回 收率. DLVO 理论计算表明，当矿浆 pH 值为 9.0 时，石英与赤铁矿颗粒间的相互作用力为斥力，此时细粒石英很难“罩盖”在赤 铁矿表面并通过这种“直接作用”的方式抑制赤铁矿浮选，这也与聚焦光束反射测量（FBRM）的测定结果基本一致；颗粒−气 泡碰撞分析表明，在浮选过程中细粒石英可能通过“边界层效应”的方式跟随气泡升浮（夹带作用），影响赤铁矿颗粒与气泡间 的碰撞及黏附，从而降低了赤铁矿的浮选速率和回收率. 关键词 赤铁矿；石英；浮选分离；粒度；DLVO 理论 分类号 TD923 Effect of particle size on flotation separation of hematite and quartz LI Dong1) ，LI Zheng-yao1) 苣 ，YIN Wan-zhong2) ，SUN Chun-bao1) ，KOU Jue1) ，YAO Jin2) ，HAN Hui-li2) 1) School of Civil and Resource Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China 2) School of Resources and Civil Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China 苣 Corresponding author, E-mail: zyli0213@ustb.edu.cn ABSTRACT Generally, the flotation performance of mineral particles in a wide size range is usually poor, which can be attributed to the high reagent consumptions and low floatability differences between valuable and gangue minerals. Classification flotation is an effective method for improving the flotation efficiency of particles in a wide size range and is commonly used for coal slime. However, for refractory iron ores, the literature on the relative technology and basic theory of classification flotation, which are necessary and beneficial for the effective utilization of refractory iron ore resources, is scarce. In this study, flotation tests, DLVO theory calculations, and focused beam reflectance measurement (FBRM) particle size analysis were used to analyze the effect of particle size distribution on the flotation separation of hematite and quartz in the sodium oleate system. The flotation results of artificial mixtures show that the flotation performance of coarse or medium hematite–quartz mixture (such as CH&CQ and MH&CQ) with a narrow size range is better than that of the wide size range mixtures. The separation efficiency of CH&CQ and MH&CQ is 85.49% and 84.26%, respectively, which is higher than that of the wide size range mixtures (74.94%). However, the separation efficiency of fine hematite–quartz mixture with a narrow size range (FH&FQ) decreases to 54.98%. The flotation kinetic tests demonstrate that the flotation rate and recovery of hematite are not only related to the particle size of hematite but also influenced by the particle size of quartz. The fine quartz particles 收稿日期: 2019−06−06 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（51904020）；中国博士后科学基金资助项目（2019M660466）；中央高校基本科研业务费资助项目 （FRF-TP-18-082A1） 工程科学学报，第 42 卷，第 5 期：586−594，2020 年 5 月 Chinese Journal of Engineering, Vol. 42, No. 5: 586−594, May 2020 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.06.06.006; http://cje.ustb.edu.cn
李东等：粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 587 could reduce the hematite flotation rate and recovery.The DLVO theory calculations demonstrate that the interaction energies between hematite and quartz are repulsive,indicating that fine quartz particles scarcely cover the hematite surface to depress floatability,which is consistent with the FBRM results.The bubble-particle collision analysis indicates that the collision between hematite and bubbles might be influenced by the "boundary layer"effects of fine quartz particles,resulting in the decreased bubble-particle efficiency of collision and attachment,which may explain the decrease in hematite flotation rate and recovery. KEY WORDS hematite;quartz;flotation separation:particle size;DLVO theory 我国的铁矿资源具有“贫”、“细”、“杂”的 研究对象，系统地对比了宽粒级和窄粒级人工混 特点，其中相当比例的铁矿石矿物组成复杂、嵌 合矿的浮选分离效果，从浮选动力学、颗粒间相互 布粒度不均匀，导致其碎磨处理后的浮选物料 作用、颗粒-气泡碰撞分析等方面探索了石英粒度 一般粒级较宽-)一般来说细粒矿物的表面活性 对赤铁矿浮选的影响机理，旨在研究赤铁矿-石英 更高且在矿浆中的弥散度更好，因此当入浮物料 浮选分离过程中的粒度效应，为分级浮选工艺应 的粒级过宽时，药剂会优先吸附于细粒矿物的表 用于铁矿石分选提供一定的理论依据 面，从而很难有效地作用于粗粒矿物同时对 1 试验材料与方法 于矿物组成复杂的矿石来说，粒级过宽还可能导 致“难浮矿物”的宜浮粒级与“易浮矿物”的难浮粒 1.1试验材料 级（粒度过粗或过细）具有相似的可浮性，此外宽 试验所用矿样（赤铁矿和石英）取自辽宁鞍山地 粒级的物料还更容易发生细粒脉石矿物在粗粒目 区，经过破碎一手选除杂一磨矿一摇床等处理后得 的矿物表面的“黏附罩盖”等现象，增大矿物间浮 到纯度较高的赤铁矿和石英，然后通过标准筛湿筛 选分离的难度6]总的来说，浮选入料的粒级过 的方法制得-106、-106+74、-74+38和-38m四个 宽会从多方面对浮选的分选指标及效率产生不利 粒级.为方便表述，RH(全粒级)、CH(粗粒级)、 影响 MH(中等粒级)、FH(细粒级)分别表示粒级为 分级浮选是指对磨矿后的产品进行分级，按 -106、-106+74、-74+38、-38m的赤铁矿；同理， 矿石粒度分成粗、细等几部分分别进行浮选，其中 粒级为-106、-106+74、-74+38、-38m的石英分 不同粒级矿物可以根据各自的浮选特性得到优 别用RQ(全粒级)、CQ(粗粒级)、MQ(中等粒 化，该工艺能够在一定程度上减弱浮选过程中物 级)、FQ(细粒级)表示.X射线衍射和化学多元素 料粒级过宽所带来的不利影响？].目前分级浮选 分析结果分别如图1和表1所示，可以看出赤铁矿 工艺在煤泥分选中的应用较为常见，但大多数研 和石英的纯度分别在95%和99%以上，满足试验 究主要是关于分级设备选择、分级粒度确定等工 的要求.不同粒级矿样的粒度分布特性由激光粒 艺流程参数方面的内容，而在基础理论方面则相 度仪(Mastersizer3000)测得，其中Dso表示粒径小 对欠缺3切鉴于此，本文主要针对复杂难选铁矿 于D50的颗粒数占总颗粒数的50%时所对应的颗 石碎磨物料粒级过宽的问题，以赤铁矿和石英为 粒粒径，结果如图2所示 5000 140000 (a) (b) 120000 4000 △Quartz ☆Hematite 100000 23000 80000 2000 60000 40000 000 20000 0 0 0 1020 30 4050 60 708090 0102030405060708090 2) 28M) 图1赤铁矿和石英的X射线衍射图.(a)赤铁矿：(b)石英 Fig.I X-ray diffraction spectra of hematite and quartz:(a)hematite;(b)quartz
could reduce the hematite flotation rate and recovery. The DLVO theory calculations demonstrate that the interaction energies between hematite and quartz are repulsive, indicating that fine quartz particles scarcely cover the hematite surface to depress floatability, which is consistent with the FBRM results. The bubble–particle collision analysis indicates that the collision between hematite and bubbles might be influenced by the “boundary layer” effects of fine quartz particles, resulting in the decreased bubble–particle efficiency of collision and attachment, which may explain the decrease in hematite flotation rate and recovery. KEY WORDS hematite；quartz；flotation separation；particle size；DLVO theory 我国的铁矿资源具有“贫”、“细”、“杂”的 特点，其中相当比例的铁矿石矿物组成复杂、嵌 布粒度不均匀，导致其碎磨处理后的浮选物料 一般粒级较宽[1−2] . 一般来说细粒矿物的表面活性 更高且在矿浆中的弥散度更好，因此当入浮物料 的粒级过宽时，药剂会优先吸附于细粒矿物的表 面，从而很难有效地作用于粗粒矿物[3−5] . 同时对 于矿物组成复杂的矿石来说，粒级过宽还可能导 致“难浮矿物”的宜浮粒级与“易浮矿物”的难浮粒 级（粒度过粗或过细）具有相似的可浮性，此外宽 粒级的物料还更容易发生细粒脉石矿物在粗粒目 的矿物表面的“黏附罩盖”等现象，增大矿物间浮 选分离的难度[6−8] . 总的来说，浮选入料的粒级过 宽会从多方面对浮选的分选指标及效率产生不利 影响. 分级浮选是指对磨矿后的产品进行分级，按 矿石粒度分成粗、细等几部分分别进行浮选，其中 不同粒级矿物可以根据各自的浮选特性得到优 化，该工艺能够在一定程度上减弱浮选过程中物 料粒级过宽所带来的不利影响[9−12] . 目前分级浮选 工艺在煤泥分选中的应用较为常见，但大多数研 究主要是关于分级设备选择、分级粒度确定等工 艺流程参数方面的内容，而在基础理论方面则相 对欠缺[13−14] . 鉴于此，本文主要针对复杂难选铁矿 石碎磨物料粒级过宽的问题，以赤铁矿和石英为 研究对象，系统地对比了宽粒级和窄粒级人工混 合矿的浮选分离效果，从浮选动力学、颗粒间相互 作用、颗粒−气泡碰撞分析等方面探索了石英粒度 对赤铁矿浮选的影响机理，旨在研究赤铁矿−石英 浮选分离过程中的粒度效应，为分级浮选工艺应 用于铁矿石分选提供一定的理论依据. 1 试验材料与方法 1.1 试验材料 试验所用矿样（赤铁矿和石英）取自辽宁鞍山地 区，经过破碎—手选除杂—磨矿—摇床等处理后得 到纯度较高的赤铁矿和石英，然后通过标准筛湿筛 的方法制得−106、−106+74、−74+38 和−38 μm 四个 粒级. 为方便表述，RH（全粒级）、CH （粗粒级）、 MH（中等粒级 ）、 FH（细粒级 ）分别表示粒级为 −106、−106+74、−74+38、−38 μm 的赤铁矿；同理， 粒级为−106、−106+74、−74+38、−38 μm 的石英分 别用 RQ（全粒级）、 CQ （粗粒级）、MQ（中等粒 级）、FQ （细粒级）表示. X 射线衍射和化学多元素 分析结果分别如图 1 和表 1 所示，可以看出赤铁矿 和石英的纯度分别在 95% 和 99% 以上，满足试验 的要求. 不同粒级矿样的粒度分布特性由激光粒 度仪（Mastersizer 3000）测得，其中 D50 表示粒径小 于 D50 的颗粒数占总颗粒数的 50% 时所对应的颗 粒粒径，结果如图 2 所示. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0 1000 2000 3000 4000 5000 ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ Intensity (cts) 2θ/(°) ☆ Hematite (a) 2θ/(°) 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 (b) △ △ △ △ △ △△ △ △ △ △ Intensity (cts) △ Quartz 图 1 赤铁矿和石英的 X 射线衍射图. （a） 赤铁矿；（b） 石英 Fig.1 X-ray diffraction spectra of hematite and quartz: (a) hematite; (b) quartz 李 东等： 粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 · 587 ·
588 工程科学学报，第42卷，第5期 表1单矿物化学多元素分析结果（质量分数） Table 1 Chemical element analysis results of single minerals Minerals TFe FeO SiO2 Al203 Mgo CaO Hematite 68.17 0.43 1.65 0.28 0.04 0.08 0.02 0.05 Quartz 0.02 一 99.22 0.04 0.05 一 一 100F 100 (a) (b) 80 FH(D=9.36μm) 80 FQ(D=9.25μm) MH(D=58.9μm) MQ(Ds0=60.4m) CH(Dso=78.1 um) CQ(D3o=87.1 um) 60 RH(Dso=56.5 jm) 60 RQ(Dso=55.8μm) 40 0 20 20 0 01 10 100 0.1 10 100 Particle size/um Particle size/μm 图2矿物粒度的累积分布曲线.(a)赤铁矿：(b)石英 Fig.2 Cumulative particle distributions of minerals:(a)hematite;(b)quartz 1.2试验方法 图3所示 1.2.1浮选试验 1.2.2分选效率 赤铁矿-石英人工混合矿的浮选分离试验在Denver 分选效率是反映选矿工艺过程的综合性指标， 浮选机上进行，每次称取100g混合矿样（赤铁矿 当无分选作用时，其数值为0：当分选效果最理想时， 与石英的质量比为3：2)置于1.5L的浮选槽内并 其数值为100%，本文中采用的分选效率公式如下： 加入适量去离子水，浮选机转速设为1000rmin, E= 搅拌2min后按照试验要求依次加入pH调整剂、 % (1) 捕收剂，每次加药后均调浆3min,最后在浮选机 其中，ε为回收率，y为精矿产率，α为原矿品位， 中充人空气（充气量为5Lmin)后浮选刮泡5min. 月为目的矿物中有用组分的品位问 所得的泡沫产品和槽内产品分别烘干、称重、化 1.2.3动电位测试 验、计算品位与回收率，浮选原理及药剂制度如 首先将待测矿物磨细至5m左右，每次称取 ☐Concentrate o Valuable minerals Ore samples O Gangue minerals pH regulator Collector ☐Tailings Concentrate Tailings 图3赤铁矿-石英混合矿浮选分离原理和药剂制度示意图 Fig.3 Schematic of the flotation separation principle and reagent regime for hematite-quartz mixtures
1.2 试验方法 1.2.1 浮选试验 赤铁矿−石英人工混合矿的浮选分离试验在Denver 浮选机上进行，每次称取 100 g 混合矿样（赤铁矿 与石英的质量比为 3∶2）置于 1.5 L 的浮选槽内并 加入适量去离子水，浮选机转速设为 1000 r·min−1 ， 搅拌 2 min 后按照试验要求依次加入 pH 调整剂、 捕收剂，每次加药后均调浆 3 min，最后在浮选机 中充入空气（充气量为 5 L·min−1）后浮选刮泡 5 min. 所得的泡沫产品和槽内产品分别烘干、称重、化 验、计算品位与回收率，浮选原理及药剂制度如 图 3 所示. 1.2.2 分选效率 分选效率是反映选矿工艺过程的综合性指标， 当无分选作用时，其数值为 0；当分选效果最理想时， 其数值为 100%，本文中采用的分选效率公式如下： E = ε−γ 1−α/βx % （1） 其中， ε 为回收率， γ 为精矿产率，α 为原矿品位， βx 为目的矿物中有用组分的品位[15] . 1.2.3 动电位测试 首先将待测矿物磨细至 5 μm 左右，每次称取 表 1 单矿物化学多元素分析结果（质量分数） Table 1 Chemical element analysis results of single minerals % Minerals TFe FeO SiO2 Al2O3 MgO CaO P S Hematite 68.17 0.43 1.65 0.28 0.04 0.08 0.02 0.05 Quartz 0.02 — 99.22 0.04 — 0.05 — — 0.1 1 10 100 0 20 40 60 80 100 Cumulative particle distribution/ % Particle size/μm FH(D50=9.36 μm) MH(D50=58.9 μm) CH(D50=78.1 μm) RH(D50=56.5 μm) (a) FQ(D50=9.25 μm) MQ(D50=60.4 μm) CQ(D50=87.1 μm) RQ(D50=55.8 μm) Cumulative particle distribution/ % 0.1 1 10 100 0 20 40 60 80 100 Particle size/μm (b) 图 2 矿物粒度的累积分布曲线. （a） 赤铁矿；（b） 石英 Fig.2 Cumulative particle distributions of minerals: (a) hematite; (b) quartz Tailings Valuable minerals Gangue minerals Concentrate Concentrate Tailings Ore samples pH regulator Collector 图 3 赤铁矿−石英混合矿浮选分离原理和药剂制度示意图 Fig.3 Schematic of the flotation separation principle and reagent regime for hematite–quartz mixtures · 588 · 工程科学学报，第 42 卷，第 5 期
李东等：粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 589· 100mg置于烧杯中并加入100mL去离子水，按照 矿浆中颗粒（絮团）的粒径分布等进行测定 试验要求调节矿浆pH值并加入适量药剂，经过磁 2结果与讨论 力搅拌器搅拌一定时间后，吸取适量的矿浆悬浮 液通过Zeta电位分析仪(Nano ZS-90)进行矿物（赤 2.1粒度对赤铁矿-石英混合矿浮选分离的影响 铁矿和石英)的动电位测量 首先探索了粒度的大小和分布对赤铁矿-石 1.2.4聚焦光束反射测量(FBRM)分析 英人工混合矿浮选分离的影响，不同粒度组成的 聚焦光束反射测量技术(Focused beam reflectance 赤铁矿-石英混合矿的精矿铁品位、铁回收率及 measurement,,FBRM)能在高浓度且不透明的溶液 分选效率如图5所示，其中分选效率是依据式(1) 体系中对颗粒粒径及颗粒数目进行实时在线地测 计算得到的.从图5中可以看出，全粒级人工混合 量6-7FBRM的测量系统如图4所示，本试验采 矿RH&RQ的分选效率为74.94%，当脉石矿物为 用的FBRM设备型号为Mettler Toledo G400,试验 粗粒石英(CQ)时，CH&CQ和MH&CQ的分选效 过程中首先将2g矿样置于烧杯中并加入200mL 率分别为85.49%和84.26%.均高于RH&RQ的分 去离子水，然后按照试验要求通过FBRM探头对 选效率(74.94%).而FH&C0的分选效率(71.06%) Mechanical agitator Laptop FBRM probe 88 回国▣■▣■@▣ Mineral particles suspension FBRM base Unit Clamp holder Clamp holder 图4聚焦光束反射测量系统示意图 Fig.4 Schematic of the focused beam reflectance measurement(FBRM)system 110 Concentrate recovery 100 Concentrate grade Separation efficiency % 70 40 RH&RO CH&CQ MH&CQ FH&CQ CH&FQ MH&FQ FH&FQ Particle size distribution of hematite-quartz mixture 图5粒度对赤铁矿-石英混合矿浮选分离的影响(pH,9.0:油酸钠.每吨400g) Fig.5 Influence of particle size on the separation of hematite and quartz (pH,9.0,sodium oleate,400 g per ton)
100 mg 置于烧杯中并加入 100 mL 去离子水，按照 试验要求调节矿浆 pH 值并加入适量药剂，经过磁 力搅拌器搅拌一定时间后，吸取适量的矿浆悬浮 液通过 Zeta 电位分析仪（Nano ZS-90）进行矿物（赤 铁矿和石英）的动电位测量. 1.2.4 聚焦光束反射测量（FBRM）分析 聚焦光束反射测量技术（Focused beam reflectance measurement，FBRM）能在高浓度且不透明的溶液 体系中对颗粒粒径及颗粒数目进行实时在线地测 量[16−17] . FBRM 的测量系统如图 4 所示，本试验采 用的 FBRM 设备型号为 Mettler Toledo G400，试验 过程中首先将 2 g 矿样置于烧杯中并加入 200 mL 去离子水，然后按照试验要求通过 FBRM 探头对 矿浆中颗粒（絮团）的粒径分布等进行测定. 2 结果与讨论 2.1 粒度对赤铁矿−石英混合矿浮选分离的影响 首先探索了粒度的大小和分布对赤铁矿−石 英人工混合矿浮选分离的影响，不同粒度组成的 赤铁矿−石英混合矿的精矿铁品位、铁回收率及 分选效率如图 5 所示，其中分选效率是依据式（1） 计算得到的. 从图 5 中可以看出，全粒级人工混合 矿 RH&RQ 的分选效率为 74.94%，当脉石矿物为 粗粒石英（CQ）时，CH&CQ 和 MH&CQ 的分选效 率分别为 85.49% 和 84.26%，均高于 RH&RQ 的分 选效率（74.94%），而 FH&CQ 的分选效率（71.06%） FBRM base Unit Laptop Clamp holder Clamp holder FBRM probe Mechanical agitator Mineral particles suspension 图 4 聚焦光束反射测量系统示意图 Fig.4 Schematic of the focused beam reflectance measurement (FBRM) system RH&RQ CH&CQ MH&CQ FH&CQ CH&FQ MH&FQ FH&FQ 40 50 60 70 80 90 100 110 Various corresponding percentage/% Concentrate recovery Concentrate grade Separation efficiency Particle size distribution of hematite-quartz mixture 图 5 粒度对赤铁矿−石英混合矿浮选分离的影响（pH，9.0；油酸钠，每吨 400 g） Fig.5 Influence of particle size on the separation of hematite and quartz (pH, 9.0; sodium oleate, 400 g per ton) 李 东等： 粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 · 589 ·
590 工程科学学报，第42卷，第5期 则略低于74.94%：当脉石矿物为细粒石英(FQ) 100 时，CH&FQ和MH&FQ的分选效率分别为72.66% 和71.00%，略低于RH&RQ的分选效率(74.94%)， ■RH&RO 但FH&FQ的分选效率仅为54.98%.明显低于 o MH&CO 60 △MH&FQ 74.94%. 因此，对赤铁矿-石英混合矿来说，窄粒级粗 40 RH&RQ:A=0.896 min-;E =87% MH&CQ:k=0.998min:&=90% 粒或中等粒级的赤铁矿-石英混合矿的浮选效果 MH&FQ:K=0.819 min;c,=87% 20 较好，其中CH&CQ和MH&CQ的分选效率明显 高于全粒级混合矿RH&RQ的分选效率；但窄粒级 2 细粒的赤铁矿-石英混合矿FH&FQ的浮选效果较 3 4 Flotation time/min 差，其分选效率显著降低.所以对物料进行分级处 图7石英粒度对中等粒级赤铁矿(MH)浮选的影响(pH,9.0:油酸 理，有利于强化粗粒部分的浮选分离，但细粒部分 钠，每吨400g) 的浮选效果则较差.从图5中还可以看出浮选精 Fig.7 Influence of quartz particle size on the flotation of hematite(MH) 矿中赤铁矿的回收率不仅与赤铁矿的粒度有关， (pH,9.0;sodium oleate,400g per ton) 也受脉石矿物石英的影响，细粒石英在一定程度 100 上会降低赤铁矿的浮选回收率，如H&CQ中赤铁 ■RH&RQ oFH&CQ - 矿的浮选回收率为79.14%，但FH&FQ中赤铁矿的 △FH&FQ 浮选回收率则为70.15% 中 60 2.2赤铁矿浮选动力学研究 在上述研究的基础上，为进一步探索脉石矿 40 RH&RQ:=0.896min:c,=87% 物石英对目的矿物赤铁矿浮选的影响，对比了不 FH&CQ:K=1.002 min E=78 同粒度赤铁矿与不同粒度石英的浮选分离效果， FH&FQ:=0.600 min-;c72% 精矿中铁回收率与浮选时间的关系如图6~8所 示，同时根据一级浮选动力学方程（式(2）)对试验 2 5 Flotation time/min 数据进行了拟合，拟合方程的相关性系数R均在 图8石英粒度对细粒级赤铁矿(FH)浮选的影响(pH,9.0:油酸钠.每 0.99以上 吨400g) ,=eom（1-e-u) (2) Fig.8 Influence of quartz particle size on the flotation of hematite (FH) 式中：G,为浮选t时间后的累积回收率，%；为最 (pH,9.0;sodium oleate,400 g per ton) 大回收率，%：t为浮选时间，min;k为浮选速率常 从图6中可以看出，赤铁矿-石英混合矿CH&CQ 数，min 与RH&RQ相比，浮选速率常数k由0.896min提 100 高至1.115min,最大回收率e由87%提高至92%； 而CH&FQ与RH&RQ相比，浮选速率常数k由 电 0.896min提高至0.975min,最大回收率e基本 ■RH&RQ oCH&CO 不变.上述结果表明窄粒级粗粒赤铁矿(CH)的浮 60 △CH&FQ 选效果优于宽粒级的赤铁矿(RH),但石英的粒度 40 也会影响赤铁矿的浮选，细粒级石英(FQ)会降低 RH&RQ:=0.896 min;c=87% CH&CQ:K=1.115 min-;c92 粗粒赤铁矿(CH)的浮选速率和回收率，如CH&FQ 20 CH&FQ:K-0.975 min-;c.=86% 与CH&CQ相比，浮选速率常数k和最大回收率e分 别由1.115min和92%降低至0.975min和86%. 2 3 4 5 从图7中可以看出，赤铁矿-石英混合矿MH&CQ Flotation time/min 与RH&RQ相比，浮选速率常数k由0.896min增 图6石英粒度对粗粒级赤铁矿(CH)浮选的影响(pH,9.0:油酸钠.每 吨400g) 加至0.988min,最大回收率e由87%增加到 Fig.6 Influence of quartz particle size on the flotation of hematite(CH) 90%,这表明窄粒级的中等粒级赤铁矿(MH)的浮 (pH,9.0;sodium oleate,400 g per ton) 选效果优于宽粒级的赤铁矿(RH);但MH&FQ与
则略低于 74.94%；当脉石矿物为细粒石英（ FQ） 时，CH&FQ 和 MH&FQ 的分选效率分别为 72.66% 和 71.00%，略低于 RH&RQ 的分选效率（74.94%） ， 但 FH&FQ 的 分 选 效 率 仅 为 54.98%， 明 显 低 于 74.94%. 因此，对赤铁矿−石英混合矿来说，窄粒级粗 粒或中等粒级的赤铁矿−石英混合矿的浮选效果 较好，其中 CH&CQ 和 MH&CQ 的分选效率明显 高于全粒级混合矿 RH&RQ 的分选效率；但窄粒级 细粒的赤铁矿−石英混合矿 FH&FQ 的浮选效果较 差，其分选效率显著降低. 所以对物料进行分级处 理，有利于强化粗粒部分的浮选分离，但细粒部分 的浮选效果则较差. 从图 5 中还可以看出浮选精 矿中赤铁矿的回收率不仅与赤铁矿的粒度有关， 也受脉石矿物石英的影响，细粒石英在一定程度 上会降低赤铁矿的浮选回收率，如 FH&CQ 中赤铁 矿的浮选回收率为 79.14%，但 FH&FQ 中赤铁矿的 浮选回收率则为 70.15%. 2.2 赤铁矿浮选动力学研究 在上述研究的基础上，为进一步探索脉石矿 物石英对目的矿物赤铁矿浮选的影响，对比了不 同粒度赤铁矿与不同粒度石英的浮选分离效果， 精矿中铁回收率与浮选时间的关系如图 6～8 所 示，同时根据一级浮选动力学方程（式（2））对试验 数据进行了拟合，拟合方程的相关性系数 R 2 均在 0.99 以上. εt = ε∞ ( 1−e −kt) （2） 式中：εt 为浮选 t 时间后的累积回收率，%；ε∞为最 大回收率，%；t 为浮选时间，min；k 为浮选速率常 数，min−1 . 从图 6 中可以看出，赤铁矿−石英混合矿 CH&CQ 与 RH&RQ 相比，浮选速率常数 k 由 0.896 min−1 提 高至 1.115 min−1，最大回收率 ε∞由 87% 提高至 92%； 而 CH&FQ 与 RH&RQ 相比 ，浮选速率常 数 k 由 0.896 min−1 提高至 0.975 min−1，最大回收率 ε∞基本 不变. 上述结果表明窄粒级粗粒赤铁矿（CH）的浮 选效果优于宽粒级的赤铁矿（RH），但石英的粒度 也会影响赤铁矿的浮选，细粒级石英（FQ）会降低 粗粒赤铁矿（CH）的浮选速率和回收率，如 CH&FQ 与 CH&CQ 相比，浮选速率常数 k 和最大回收率 ε∞分 别由 1.115 min−1 和 92% 降低至 0.975 min−1 和 86%. 从图7 中可以看出，赤铁矿−石英混合矿MH&CQ 与 RH&RQ 相比，浮选速率常数 k 由 0.896 min−1 增 加 至 0.988 min−1， 最 大 回 收 率 ε∞由 87% 增 加 到 90%，这表明窄粒级的中等粒级赤铁矿（MH）的浮 选效果优于宽粒级的赤铁矿（RH）；但 MH&FQ 与 0 1 2 3 4 5 0 20 40 60 80 100 Recovery/ % Flotation time/min RH&RQ CH&CQ CH&FQ RH&RQ: k=0.896 min−1; ε∞≈87% CH&CQ: k=1.115 min−1; ε∞≈92% CH&FQ: k=0.975 min−1; ε∞≈86% 图 6 石英粒度对粗粒级赤铁矿（CH）浮选的影响（pH，9.0；油酸钠，每 吨 400 g） Fig.6 Influence of quartz particle size on the flotation of hematite (CH) (pH, 9.0; sodium oleate, 400 g per ton) 0 0 1 2 3 4 5 20 40 60 80 100 Recovery/ % Flotation time/min RH&RQ MH&CQ MH&FQ RH&RQ: k=0.896 min−1; ε∞≈87% MH&CQ: k=0.998 min−1; ε∞≈90% MH&FQ: k=0.819 min−1; ε∞≈87% 图 7 石英粒度对中等粒级赤铁矿（MH）浮选的影响（pH，9.0；油酸 钠，每吨 400 g） Fig.7 Influence of quartz particle size on the flotation of hematite (MH) (pH, 9.0; sodium oleate, 400 g per ton) 0 1 2 3 4 5 0 20 40 60 80 100 Recovery/ % Flotation time/min RH&RQ FH&CQ FH&FQ RH&RQ: k=0.896 min−1; ε∞≈87% FH&CQ: k=1.002 min−1; ε∞≈78% FH&FQ: k=0.600 min−1; ε∞≈72% 图 8 石英粒度对细粒级赤铁矿（FH）浮选的影响（pH，9.0；油酸钠，每 吨 400 g） Fig.8 Influence of quartz particle size on the flotation of hematite (FH) (pH, 9.0; sodium oleate, 400 g per ton) · 590 · 工程科学学报，第 42 卷，第 5 期
李东等：粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 591· MH&CQ相比，浮选速率常数k和最大回收率e则 加强烈，这也与上述浮选动力学的试验结果基本 分别由0.998min和90%降低至0.819min和87%， 一致. 表明细粒石英(FQ)的存在同样不利于中等粒级赤 23。赤铁矿与石英颗粒间的相互作用 铁矿(MH)的浮选 浮选动力学试验表明赤铁矿的浮选与石英粒 从图8中可以看出，与粗粒级赤铁矿(CH)和 度有关，当细粒石英存在时，赤铁矿（尤其是细粒 中等粒级赤铁矿(MH)相比，石英的粒度对细粒级 赤铁矿)的浮选速率和回收率均会降低.石英作为 赤铁矿(FH)浮选的影响更加明显，如FH&FQ与 脉石矿物具有较强的亲水性，因此如果石英颗粒 FH&CQ相比，浮选速率常数k和最大回收率e分 与赤铁矿发生“异相凝聚”或在赤铁矿表面“黏附 别由1.002min和78%降低为0.600min和72%. 罩盖”，则会抑制赤铁矿的浮选.基于上述分析，为 为了能够更加直观地描述粒度对赤铁矿和石英浮 探索细粒石英(FQ)抑制细粒赤铁矿(FH)浮选的 选分离过程的影响，根据Fuerstenau提质公式（式 作用机理，本节主要通过DLVO理论计算和聚焦 (3)绘制了赤铁矿-石英混合矿的提质曲线，结果 光束反射测量技术(FBRM)研究了矿浆中赤铁刊矿 如图9所示 与石英颗粒间的相互作用， SHI=Yi P BH-BH DLVO理论作为描述溶液中带电胶粒稳定性 ；EQ,r=Y (3) BH-BHs 的经典理论，多数情况下能够准确预测溶液中矿 物颗粒的分散/团聚行为18根据DLVO理论，颗 100 粒间总的相互作用能'D由以下两部分组成：I)长 程范德华力，Vw;2)静电力，E Seperation tendency VTD Vw+VE (4) 60 上述各部分的作用能(w、'E)分别按照下式 RH&RO ◆-CH&CO 计算： 40 …4MH&CO 一FH&CQ 1)长程范德华力，w ◆…CH&FO 20 -MH&FQ A132r1r2 …FH&FO Vw=- (5) 6H(r1+r2) 20 4060 80 100 其中， Quartz recovery,o 图9不同粒度组成的赤铁矿-石英混合矿的提质分离曲线(pH,9.0: A132=(VAI-VA3)(VA2-VA3) (6) 油酸钠，每吨400g) 式中，A1和42分别表示矿物1和矿物2的Hamaker Fig Upgrading curves of hematite-quartz mixtures with different 常数，A3表示介质3的Hamaker常数，H为两个球 particle sizes (pH,9.0;sodium oleate,400 g per ton) 形颗粒间的距离，”和？2分别为两球形颗粒的半 式中：和o,分别为浮选时间为1时精矿中赤 径，均假设为5μm,A132表示矿物1和矿物2在介 铁矿和石英的回收率，%；为浮选时间为1时的精 质3中的Hamaker常数.在本文中，赤铁矿、石英、 矿产率，%；B、rP分别为赤铁矿单矿物中的 水在真空中的Hamaker常数分别取值为23.20×10-20、 铁品位、原矿中的铁品位、浮选时间为1时精矿中 5.0×10-20、4.0×10-20J. 的铁品位，% 2)静电力，E 从图9中可以看出，不同粒度组成的赤铁矿- E=o（(+6a) 2901Ψ02 p+g 石英混合矿通过浮选均可得到不同程度的富集， 1+r2 %1+62 当目的矿物为粗粒赤铁矿(CH和MH)或脉石矿物 其中， 为粗粒石英(CQ)时的分选效果较好：当目的矿物 1 +e- 为细粒赤铁矿(FH)且脉石矿物为细粒石英(FQ) p In 1-e-9=lh(1-e-2） (8) 时分选效果较差.其中FH&FQ与FH&CQ相比， 式中，o和n:分别为真空的介电常数(8.854× 精矿中赤铁矿的回收率降低地最为明显，这说 102Fm)和水的相对介电常数(n,=81).po1和po2 明细粒的脉石矿物石英会降低目的矿物赤铁矿 分别表示赤铁矿和石英的Zeta电位，结果如图l0 的回收率，并且这种抑制作用对于细粒赤铁矿更 所示，赤铁矿和石英颗粒的Zeta电位与矿浆pH值
MH&CQ 相比，浮选速率常数 k 和最大回收率 ε∞则 分别由0.998 min−1 和90% 降低至0.819 min−1 和87%， 表明细粒石英（FQ）的存在同样不利于中等粒级赤 铁矿（MH）的浮选. 从图 8 中可以看出，与粗粒级赤铁矿（CH）和 中等粒级赤铁矿（MH）相比，石英的粒度对细粒级 赤铁矿（FH）浮选的影响更加明显，如 FH&FQ 与 FH&CQ 相比，浮选速率常数 k 和最大回收率 ε∞分 别由 1.002 min−1 和 78% 降低为 0.600 min−1 和 72%. 为了能够更加直观地描述粒度对赤铁矿和石英浮 选分离过程的影响，根据 Fuerstenau 提质公式（式 （3））绘制了赤铁矿−石英混合矿的提质曲线，结果 如图 9 所示. εH,t = γt · βH,t βH,f ; εQ,t = γt · βH −βH,t βH −βH,f （3） 式中： εH,t 和 εQ,t 分别为浮选时间为 t 时精矿中赤 铁矿和石英的回收率，%；γt 为浮选时间为 t 时的精 矿产率，%；βH、βH,f、βH,t 分别为赤铁矿单矿物中的 铁品位、原矿中的铁品位、浮选时间为 t 时精矿中 的铁品位，%. 从图 9 中可以看出，不同粒度组成的赤铁矿− 石英混合矿通过浮选均可得到不同程度的富集， 当目的矿物为粗粒赤铁矿（CH 和 MH）或脉石矿物 为粗粒石英（CQ）时的分选效果较好；当目的矿物 为细粒赤铁矿（FH）且脉石矿物为细粒石英（FQ） 时分选效果较差. 其中 FH&FQ 与 FH&CQ 相比， 精矿中赤铁矿的回收率降低地最为明显，这说 明细粒的脉石矿物石英会降低目的矿物赤铁矿 的回收率，并且这种抑制作用对于细粒赤铁矿更 加强烈，这也与上述浮选动力学的试验结果基本 一致. 2.3 赤铁矿与石英颗粒间的相互作用 浮选动力学试验表明赤铁矿的浮选与石英粒 度有关，当细粒石英存在时，赤铁矿（尤其是细粒 赤铁矿）的浮选速率和回收率均会降低. 石英作为 脉石矿物具有较强的亲水性，因此如果石英颗粒 与赤铁矿发生“异相凝聚”或在赤铁矿表面“黏附 罩盖”，则会抑制赤铁矿的浮选. 基于上述分析，为 探索细粒石英（FQ）抑制细粒赤铁矿（FH）浮选的 作用机理，本节主要通过 DLVO 理论计算和聚焦 光束反射测量技术（FBRM）研究了矿浆中赤铁矿 与石英颗粒间的相互作用. DLVO 理论作为描述溶液中带电胶粒稳定性 的经典理论，多数情况下能够准确预测溶液中矿 物颗粒的分散/团聚行为[18] . 根据 DLVO 理论，颗 粒间总的相互作用能 VTD 由以下两部分组成：1）长 程范德华力，VW；2）静电力，VE. VTD = VW +VE （4） 上述各部分的作用能（VW、VE）分别按照下式 计算： 1）长程范德华力，VW VW = − A132r1r2 6H (r1 +r2) （5） 其中， A132= ( √ A1 − √ A3 ) ( √ A2 − √ A3 ) （6） 式中，A1 和 A2 分别表示矿物 1 和矿物 2 的 Hamaker 常数，A3 表示介质 3 的 Hamaker 常数，H 为两个球 形颗粒间的距离，r1 和 r2 分别为两球形颗粒的半 径，均假设为 5 μm，A132 表示矿物 1 和矿物 2 在介 质 3 中的 Hamaker 常数. 在本文中，赤铁矿、石英、 水在真空中的 Hamaker 常数分别取值为 23.20×10−20、 5.0×10−20、4.0×10−20 J. 2）静电力，VE VE = πη0ηrr1r2 r1 +r2 ( φ 2 01 +φ 2 02) 2φ01φ02 φ 2 01 +φ 2 02 p+q （7） 其中， p = ln( 1+e −κH 1−e −κH ) ,q = ln( 1−e −2κH ) （8） 式 中 ， η0 和 ηr 分 别 为 真 空 的 介 电 常 数 （ 8.854× 10−12 F·m−1）和水的相对介电常数（ηr=81）. φ01 和 φ02 分别表示赤铁矿和石英的 Zeta 电位，结果如图 10 所示，赤铁矿和石英颗粒的 Zeta 电位与矿浆 pH 值 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 Quartz recovery, εQ, t /% Hematite recovery, εH, t /% RH&RQ CH&CQ MH&CQ FH&CQ CH&FQ MH&FQ FH&FQ Seperation tendency 图 9 不同粒度组成的赤铁矿−石英混合矿的提质分离曲线（pH，9.0； 油酸钠，每吨 400 g） Fig.9 Upgrading curves of hematite –quartz mixtures with different particle sizes (pH, 9.0; sodium oleate, 400 g per ton) 李 东等： 粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 · 591 ·
592 工程科学学报，第42卷，第5期 40 径(Median chord length)、微细颗粒的含量、中等 20 颗粒的含量等基本保持不变，表明此时矿浆中未 发生颗粒间的团聚；在油酸钠加入后，矿浆中颗粒 Au/ 0 的平均粒度逐渐增大，同时微细粒含量逐渐降低 -20 且中等颗粒和粗颗粒含量逐渐上升，这表明在油 酸钠的作用下矿浆中生成了新的絮团，根据已知 -40 o-Quart也 -o-Hematite 的文献资料叨，推测该絮团主要是赤铁矿颗粒在 -60 -Quartz+Sodium oleate -Hematite+Sodium oleate 油酸钠的疏水作用下诱导生成的，与脉石矿物石 英基本无关.综上所述，DLVO理论计算及FBRM -8 0 4 68 101214 pH 分析结果表明细粒石英很难“罩盖”在赤铁矿表面 并通过这种“直接作用”的方式抑制赤铁矿浮选 图10矿物的Zeta电位与pH的关系曲线（油酸钠.30mgL) Fig.10 Relationship between zeta potentials and pH values (sodium 25 -No-weighted (50 um) 90 密切相关，油酸钠在一定程度上会降低赤铁矿的 20 表面电位，但对石英的表面电位几乎没有影响 60 K是Debye常数，本次计算中取值为0.104nmu 15 Median chord length 根据式(4)~(8)计算了溶液中赤铁矿与石英 40 颗粒间的相互作用力，结果如图11所示.从图中 20 可以看出，当矿浆pH值为9.0时，赤铁矿与石英颗 粒间的相互作用力为明显的斥力：当加入油酸钠 后，带负电的油酸根离子则会吸附在赤铁矿表面， 0100200300400500600700 Time/s 使其电负性增强（如图10所示），导致赤铁矿与石 图12赤铁矿-石英混合矿的粒度分布特性随时间变化的关系曲线 英颗粒间的斥力进一步增大.因此，根据DLVO理 (pH,9.0:搅拌速度，500rmin:油酸钠(30mgL-1)在180s处加入到 论的计算结果可知，在浮选过程中细粒的石英颗 矿浆中) 粒很难“罩盖”在赤铁矿表面. Fig.12 Particle/aggregate size distribution of hematite-quartz mixtures 0.25 as a function of stirring time(pH,9.0.stirring speed,500minsodium &-'mpH9.0) oleate (30 mg-L)was added at 180 s) 0.20 0.15 Vm(pH9.0,Soium oleat 30 mg-L-) 根据经典的浮选理论，浮选过程中矿粒在 0.10 气泡表面的附着过程可分为碰撞、黏附、脱附 0.05 0 三个阶段，因此气泡对矿粒的捕获概率P可以表 -0.05 示为： -0.10 P=PcPa(1-Pa) (9) -0.15 其中，P。为可矿粒与气泡的碰撞概率，P。为矿粒与气 -0.20 泡的黏附概率，P。为矿粒与气泡的脱附概率.虽然 -0.25 5 10 15 20 目前关于颗粒与气泡碰撞、黏附、脱附等的理论 H/nm 公式都只是单一地考虑目的矿物的性质（如粒度 图11赤铁矿与石英颗粒间的相互作用力D 大小、表面物理化学性质等)，但实际浮选过程中 Fig.11 Interaction energies Vip between hematite and quartz particles 亲水性的脉石矿物也可能对目的矿物在气泡表面 赤铁矿-石英混合矿的FBRM分析结果如 的附着行为产生影响 图12所示.其中，矿浆中微细颗粒(50um)的含量采 粒的脉石矿物可以通过夹带作用进入到精矿中， 用平方平均(Square-.weighted)的方式表示.从图中 这也是微细粒矿物的分选效率和精矿质量偏低的 可以看出，在油酸钠加入前矿浆中颗粒的平均粒 重要原因之一.根据经典的边界层理论(Boundary
密切相关，油酸钠在一定程度上会降低赤铁矿的 表面电位，但对石英的表面电位几乎没有影响. κ 是 Debye 常数，本次计算中取值为 0.104 nm−1[18] . 根据式（4）～（8）计算了溶液中赤铁矿与石英 颗粒间的相互作用力，结果如图 11 所示. 从图中 可以看出，当矿浆 pH 值为 9.0 时，赤铁矿与石英颗 粒间的相互作用力为明显的斥力；当加入油酸钠 后，带负电的油酸根离子则会吸附在赤铁矿表面， 使其电负性增强（如图 10 所示），导致赤铁矿与石 英颗粒间的斥力进一步增大. 因此，根据 DLVO 理 论的计算结果可知，在浮选过程中细粒的石英颗 粒很难“罩盖”在赤铁矿表面. 赤铁矿 −石英混合矿 的 FBRM 分析结果如 图 12 所示. 其中，矿浆中微细颗粒（50 μm）的含量采 用平方平均（Square-weighted）的方式表示. 从图中 可以看出，在油酸钠加入前矿浆中颗粒的平均粒 径（Median chord length）、微细颗粒的含量、中等 颗粒的含量等基本保持不变，表明此时矿浆中未 发生颗粒间的团聚；在油酸钠加入后，矿浆中颗粒 的平均粒度逐渐增大，同时微细粒含量逐渐降低 且中等颗粒和粗颗粒含量逐渐上升，这表明在油 酸钠的作用下矿浆中生成了新的絮团，根据已知 的文献资料[19] ，推测该絮团主要是赤铁矿颗粒在 油酸钠的疏水作用下诱导生成的，与脉石矿物石 英基本无关. 综上所述，DLVO 理论计算及 FBRM 分析结果表明细粒石英很难“罩盖”在赤铁矿表面 并通过这种“直接作用”的方式抑制赤铁矿浮选. 根据经典的浮选理论 ，浮选过程中矿粒在 气泡表面的附着过程可分为碰撞、黏附、脱附 三个阶段，因此气泡对矿粒的捕获概率 P 可以表 示为： P = PcPa (1− Pd) （9） 其中，Pc 为矿粒与气泡的碰撞概率，Pa 为矿粒与气 泡的黏附概率，Pd 为矿粒与气泡的脱附概率. 虽然 目前关于颗粒与气泡碰撞、黏附、脱附等的理论 公式都只是单一地考虑目的矿物的性质（如粒度 大小、表面物理化学性质等），但实际浮选过程中 亲水性的脉石矿物也可能对目的矿物在气泡表面 的附着行为产生影响. 泡沫夹带是浮选过程中不可避免的一种现 象，对于微细粒矿物的浮选来说则更加明显，微细 粒的脉石矿物可以通过夹带作用进入到精矿中， 这也是微细粒矿物的分选效率和精矿质量偏低的 重要原因之一. 根据经典的边界层理论（Boundary 0 2 4 6 8 10 12 14 −80 −60 −40 −20 0 20 40 Zeta potential/mV pH Quartz Hematite Quartz+Sodium oleate Hematite+Sodium oleate 图 10 矿物的 Zeta 电位与 pH 的关系曲线（油酸钠，30 mg·L−1） Fig.10 Relationship between zeta potentials and pH values (sodium oleate, 30 mg·L−1) 5 10 15 20 −0.25 −0.20 −0.15 −0.10 −0.05 0 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 H/nm VTD/(10 −15 J) VTD(pH 9.0, Soium oleat 30 mg·L−1 ) VTD(pH 9.0) 图 11 赤铁矿与石英颗粒间的相互作用力 VTD Fig.11 Interaction energies VTD between hematite and quartz particles 0 100 200 300 400 500 600 700 5 10 15 20 25 Chord length/μm Time/s Median chord length 0 20 40 60 80 100 No-weighted (50 μm) Culumative frequency/ % 图 12 赤铁矿−石英混合矿的粒度分布特性随时间变化的关系曲线 （pH, 9.0；搅拌速度，500 r·min−1；油酸钠（30 mg·L−1）在 180 s 处加入到 矿浆中） Fig.12 Particle/aggregate size distribution of hematite–quartz mixtures as a function of stirring time (pH, 9.0; stirring speed, 500 r·min−1; sodium oleate （30 mg·L−1） was added at 180 s) · 592 · 工程科学学报，第 42 卷，第 5 期
李东等：粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 593· layer theory),气泡升浮过程中由于流体力学的作 grained complicated refractory iron ores.Metal Mine,2010, 用气泡边界会形成一层液膜，被液膜包裹的部分 39(5):55 矿物颗粒会随气泡一起进入泡沫层而成为精矿， (陈雯.贫细杂难选铁矿石选矿技术进展.金属矿山，2010， 这种边界层效应也是微细粒矿物产生夹带作用最 39(5):55) 主要的方式之一20-训因此当赤铁矿-石英混合矿 [3] Peng Y L,Liang L,Tan J K,et al.Effect of flotation reagent adsorption by different ultra-fine coal particles on coal flotation. 中石英的粒度较细时，在浮选过程中石英的夹带 Int J Miner Process,2015,142:17 作用会明显增强，大量的石英颗粒会夹带在升浮 [4] Ni C,Xie G Y,Jin M G,et al.The difference in flotation kinetics 气泡的边界液膜中，因此石英颗粒的这种“边界 of various size fractions of bituminous coal between rougher and 层效应”会引起目的矿物赤铁矿与气泡碰撞的流 cleaner flotation processes.Powder Technol,2016,292:210 体动力学条件的改变，在一定程度上降低赤铁矿 [5]Li W B,Zhou L B,Han Y X,et al.Effect of carboxymethyl starch 与气泡的有效碰撞及黏附的概率，这可能也是细 on fine-grained hematite recovery by high-intensity magnetic 粒石英会降低赤铁矿浮选速率及回收率的主要 separation:experimental investigation and theoretical analysis. 原因 Powder Technol,2019,343:270 [6] Ni C,Bu X N,Xia W C,et al.Observing slime-coating of fine 3结论 minerals on the lump coal surface using particle vision and (1)人工混合矿浮选试验表明，窄粒级粗粒 measurement.Powder Technol,2018,339:434 或中等粒级的赤铁矿-石英混合矿的浮选效果较 [7]Miettinen T,Ralston J,Fomasiero D.The limits of fine particle 好，其中CH&CQ和MH&CQ的分选效率分别为 flotation.Miner Eng,2010,23(5):420 [8] Li D,Yin WZ,Yao J,et al.Classification flotation of Donganshan 85.49%和84.26%，明显高于全粒级混合矿RH&RQ siderite-containing hematite ore.Metal Mine,2016,45(12):51 的分选效率74.94%：但窄粒级细粒的赤铁矿-石英 (李东，印万忠，姚金，等.东鞍山含菱铁矿赤铁矿石分级浮选试 混合矿FH&FQ的浮选效果较差，其分选效率只有 验研究.金属矿山，2016,45(12)：51) 54.98% [9]Thella J S,Mukherjee A K,Srikakulapu N G.Processing of high (2)浮选动力学试验表明，赤铁矿的浮选速率 alumina iron ore slimes using classification and flotation.Powder 和回收率不仅与赤铁矿的粒度有关，还受石英粒 Technol,2012,217:418 度的影响，细粒石英会降低赤铁矿的浮选速率和 [10]Xie G Y.Wu L.Ou Z S,et al.Research on fine coal classified 回收率，其中FH&FQ与FH&CQ相比，浮选速率 flotation flowsheet.J China Uniy Min Technol,2005,34(6):756 常数k和最大回收率c分别由1.002min和78% (谢广元，吴玲，欧泽深，等.煤泥分级浮选工艺的研究.中国矿 降低为0.600min1和72% 业大学学报，2005,34(6)：756) (3)DLVO理论计算表明当矿浆pH值为9.0 [11]Xing Y W,Gui X H,Liu J T,et al.Experimental study of 时，石英与赤铁矿颗粒间的相互作用力为斥力，细 classified flotation based on energy input and distribution./China 粒石英很难“罩盖”在赤铁矿表面并通过这种“直 Univ Min Technol,2015,44(5):923 接作用”的方式抑制赤铁矿浮选，这也与聚焦光束 (邢耀文，桂夏辉，刘炯天，等.基于能量适配的分级浮选试验研 究.中国矿业大学学报，2015,44(5)：923) 反射测量(FBRM)的测定结果基本一致.颗粒-气 [12]Xie G Y,Wu L,Ou Z S,et al.Research on fine coal classified 泡碰撞分析表明在浮选过程中细粒石英可能通过 flotation process and key technology.Procedia Earth Planet Sci, “边界层效应”的方式跟随气泡升浮（夹带作用）， 2009.1(1:701 影响赤铁矿颗粒与气泡的有效碰撞及黏附，从而 [13]Yao M Q.Research on Classification Flotation of Low-Grade 降低了赤铁矿的浮选速率和回收率 Phosphorite in Jinning [Dissertation].Kunming:Kunming University of Science and Technology,2018 参考文献 (姚孟齐.晋宁低品位磷矿分级浮选试验研究学位论文】.昆明： [1]Han Y X,Gao P,Li Y J,et al.Development strategies of available 昆明理工大学，2018) use of inferior quality and optimal use of high quality for domestic [14]Zhou W,Yu C F,Wang T,et al.Research on sizing process of fine iron ore resources.Metal Mine,2016,45(12):2 coal sized flotation.Coal Preparation Technol,2013(6):34 (韩跃新，高鹏，李艳军，等.我国铁矿资源“劣质能用、优质优 (周伟，庾朝富，王涛，等.煤泥分级浮选中分级工艺的研究.选 用”发展战略研究.金属矿山，2016,45(12)：2) 煤技术，2013(6)：34) [2]Chen W.Technological process in processing low-grade fine- [15]Xing Y W,Xu X H,Gui X H,et al.Effect of kaolinite and
layer theory），气泡升浮过程中由于流体力学的作 用气泡边界会形成一层液膜，被液膜包裹的部分 矿物颗粒会随气泡一起进入泡沫层而成为精矿， 这种边界层效应也是微细粒矿物产生夹带作用最 主要的方式之一[20−21] . 因此当赤铁矿−石英混合矿 中石英的粒度较细时，在浮选过程中石英的夹带 作用会明显增强，大量的石英颗粒会夹带在升浮 气泡的边界液膜中，因此石英颗粒的这种“边界 层效应”会引起目的矿物赤铁矿与气泡碰撞的流 体动力学条件的改变，在一定程度上降低赤铁矿 与气泡的有效碰撞及黏附的概率，这可能也是细 粒石英会降低赤铁矿浮选速率及回收率的主要 原因. 3 结论 （ 1）人工混合矿浮选试验表明，窄粒级粗粒 或中等粒级的赤铁矿−石英混合矿的浮选效果较 好，其中 CH&CQ 和 MH&CQ 的分选效率分别为 85.49% 和 84.26%，明显高于全粒级混合矿 RH&RQ 的分选效率 74.94%；但窄粒级细粒的赤铁矿−石英 混合矿 FH&FQ 的浮选效果较差，其分选效率只有 54.98%. （2）浮选动力学试验表明，赤铁矿的浮选速率 和回收率不仅与赤铁矿的粒度有关，还受石英粒 度的影响，细粒石英会降低赤铁矿的浮选速率和 回收率，其中 FH&FQ 与 FH&CQ 相比，浮选速率 常数 k 和最大回收率 ε∞分别由 1.002 min−1 和 78% 降低为 0.600 min−1 和 72%. （ 3）DLVO 理论计算表明当矿浆 pH 值为 9.0 时，石英与赤铁矿颗粒间的相互作用力为斥力，细 粒石英很难“罩盖”在赤铁矿表面并通过这种“直 接作用”的方式抑制赤铁矿浮选，这也与聚焦光束 反射测量（FBRM）的测定结果基本一致. 颗粒−气 泡碰撞分析表明在浮选过程中细粒石英可能通过 “边界层效应”的方式跟随气泡升浮（夹带作用）， 影响赤铁矿颗粒与气泡的有效碰撞及黏附，从而 降低了赤铁矿的浮选速率和回收率. 参 考 文 献 Han Y X, Gao P, Li Y J, et al. Development strategies of available use of inferior quality and optimal use of high quality for domestic iron ore resources. Metal Mine, 2016, 45（12）: 2 （韩跃新, 高鹏, 李艳军, 等. 我国铁矿资源“劣质能用、优质优 用”发展战略研究. 金属矿山, 2016, 45（12）：2） [1] [2] Chen W. Technological process in processing low-grade finegrained complicated refractory iron ores. Metal Mine, 2010, 39（5）: 55 （陈雯. 贫细杂难选铁矿石选矿技术进展. 金属矿山, 2010, 39（5）：55） Peng Y L, Liang L, Tan J K, et al. Effect of flotation reagent adsorption by different ultra-fine coal particles on coal flotation. Int J Miner Process, 2015, 142: 17 [3] Ni C, Xie G Y, Jin M G, et al. The difference in flotation kinetics of various size fractions of bituminous coal between rougher and cleaner flotation processes. Powder Technol, 2016, 292: 210 [4] Li W B, Zhou L B, Han Y X, et al. Effect of carboxymethyl starch on fine-grained hematite recovery by high-intensity magnetic separation: experimental investigation and theoretical analysis. Powder Technol, 2019, 343: 270 [5] Ni C, Bu X N, Xia W C, et al. Observing slime-coating of fine minerals on the lump coal surface using particle vision and measurement. Powder Technol, 2018, 339: 434 [6] Miettinen T, Ralston J, Fornasiero D. The limits of fine particle flotation. Miner Eng, 2010, 23（5）: 420 [7] Li D, Yin W Z, Yao J, et al. Classification flotation of Donganshan siderite-containing hematite ore. Metal Mine, 2016, 45（12）: 51 （李东, 印万忠, 姚金, 等. 东鞍山含菱铁矿赤铁矿石分级浮选试 验研究. 金属矿山, 2016, 45（12）：51） [8] Thella J S, Mukherjee A K, Srikakulapu N G. Processing of high alumina iron ore slimes using classification and flotation. Powder Technol, 2012, 217: 418 [9] Xie G Y, Wu L, Ou Z S, et al. Research on fine coal classified flotation flowsheet. J China Univ Min Technol, 2005, 34（6）: 756 （谢广元, 吴玲, 欧泽深, 等. 煤泥分级浮选工艺的研究. 中国矿 业大学学报, 2005, 34（6）：756） [10] Xing Y W, Gui X H, Liu J T, et al. Experimental study of classified flotation based on energy input and distribution. J China Univ Min Technol, 2015, 44（5）: 923 （邢耀文, 桂夏辉, 刘炯天, 等. 基于能量适配的分级浮选试验研 究. 中国矿业大学学报, 2015, 44（5）：923） [11] Xie G Y, Wu L, Ou Z S, et al. Research on fine coal classified flotation process and key technology. Procedia Earth Planet Sci, 2009, 1（1）: 701 [12] Yao M Q. Research on Classification Flotation of Low-Grade Phosphorite in Jinning [Dissertation]. Kunming: Kunming University of Science and Technology, 2018 （姚孟齐. 晋宁低品位磷矿分级浮选试验研究[学位论文]. 昆明: 昆明理工大学, 2018） [13] Zhou W, Yu C F, Wang T, et al. Research on sizing process of fine coal sized flotation. Coal Preparation Technol, 2013（6）: 34 （周伟, 庾朝富, 王涛, 等. 煤泥分级浮选中分级工艺的研究. 选 煤技术, 2013（6）：34） [14] [15] Xing Y W, Xu X H, Gui X H, et al. Effect of kaolinite and 李 东等： 粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响 · 593 ·
594 工程科学学报，第42卷，第5期 montmorillonite on fine coal flotation.Fuel,2017,195:284 (邱冠周，胡岳华，王淀佐.颗粒间的相互作用和细粒浮选.长沙： [16]Li D,Yin WZ,Liu Q,et al.Interactions between fine and coarse 中南工业大学出版社，1993) hematite particles in aqueous suspension and their implications for [19]Yin W Z,Yang X S,Zhou D P,et al.Shear hydrophobic flotation.Miner Eng,2017,114:74 flocculation and flotation of ultrafine Anshan hematite using [17]Yu Y X,Cheng G.Ma LQ,et al.Effect of agitation on the sodium oleate.Trans Nonferrous Met Soc China,2011,21(3):652 interaction of coal and kaolinite in flotation.Powder Technol, [20]Neethling S J,Cilliers J J.The entrainment of gangue into a 2017,313:122 flotation froth.Int/Miner Process,2002,64(2-3):123 [18]Qiu G Z.Hu Y H,Wang D Z.Interaction of Particles and [21]Wang L,Peng Y,Runge K,et al.A review of entrainment: Flotation Techniques of Fine Particles.Changsha:Central South Mechanisms,contributing factors and modelling in flotation. University of Technology Press,1993 Miner Eng,2015,70:77
montmorillonite on fine coal flotation. Fuel, 2017, 195: 284 Li D, Yin W Z, Liu Q, et al. Interactions between fine and coarse hematite particles in aqueous suspension and their implications for flotation. Miner Eng, 2017, 114: 74 [16] Yu Y X, Cheng G, Ma L Q, et al. Effect of agitation on the interaction of coal and kaolinite in flotation. Powder Technol, 2017, 313: 122 [17] Qiu G Z, Hu Y H, Wang D Z. Interaction of Particles and Flotation Techniques of Fine Particles. Changsha: Central South University of Technology Press, 1993 [18] （邱冠周, 胡岳华, 王淀佐. 颗粒间的相互作用和细粒浮选. 长沙: 中南工业大学出版社, 1993） Yin W Z, Yang X S, Zhou D P, et al. Shear hydrophobic flocculation and flotation of ultrafine Anshan hematite using sodium oleate. Trans Nonferrous Met Soc China, 2011, 21（3）: 652 [19] Neethling S J, Cilliers J J. The entrainment of gangue into a flotation froth. Int J Miner Process, 2002, 64（2-3）: 123 [20] Wang L, Peng Y, Runge K, et al. A review of entrainment: Mechanisms, contributing factors and modelling in flotation. Miner Eng, 2015, 70: 77 [21] · 594 · 工程科学学报，第 42 卷，第 5 期
