范文一:提高银浸出率的方法
1 银氰化浸出率低的原因分析 1.1 金银赋存状态区别的影响 自然界中,金通常以元素形式存在,而银除少量呈自然银、金银矿形态存在外,主要 呈硫化物状态产出。银的主要矿物有辉银矿、黝铜银矿、硫砷银矿、硫锑银矿、角银矿、含银方铅矿、含银软锰矿及针碲金银矿等。银矿物常与铜、铅、锌等硫矿物共生。 可直接用氰化法提银的银矿物有自然银、银金矿、金银矿、角银矿、辉银矿等。银以硫砷银矿、针碲金银矿存在时,浮选精矿需经焙烧后氰化提银。银以其它状态存在,则不宜用氰化法。 鉴于金、银本身性质及金、银矿物的工艺特性、形态特征、粒度分布等存在差异,氰 化时,金和银浸出的最佳工艺参数也就有所不同。一般而言,银比金所要求的条件强烈。 在氰化过程,PH 值、[CN-]/[O2]、氰化物用量、磨矿细度、矿浆浓度等工艺条件通常是根据金的浸出率设定的,大多不能满足提取银的要求矿浆浓度等工艺条件通常是根据金的浸出率设定的,大多不能满足提取银的要求矿浆浓度等工艺条件通常是根据金的浸出率设定的,大多不能满足提取银的要求。因此,银的浸出率低,有的只有20%左右。 1.2 硫化银矿物难浸 除金银矿、自然银外,其它银矿物,特别是硫化银矿物难以生成银氰络和物。 硫化银的氰化浸出反应为: Ag2S+4NaCN==2NaAg(CN )2+Na2S 为提高银的浸出率,必须提高矿浆中氰化物浓度和氧浓度,使硫化钠氧化,其反应为: 2Na2S+2O2+H2O==Na2S2O3+2NaOH Na2S2O3+2O2+2NaOH==2Na2SO4+H2O 总反应式为: Ag2S+4NaCN+2O2==2NaAg(CN )+Na2SO4 含硫化银矿物除要求较高的氰化物外,还要求较长的浸出时间。 前苏联某金银矿床矿石的金银氰化浸出试验表明在氰化物质量分数为0.1%--0.4%时,经12h 浸出后,金几乎完全溶解,而经过48h ,银浸出率只接近80%,主要是硫化银矿物较难溶解之故。因此,常规氰化浸出时,浸出时间、氰化物浓度不能满足从硫化银矿物中提取银的要求。 1.2 硫化物的作用 在金矿石氰化浸出时,有些硫化矿物也发生反应,产生硫离子,银氰络和物可与硫离子发生反应。即使存在少量的硫化物,氰化过程中也会产生Ag2S 二次沉淀,导致银的浸出率下降。 2 提高银氰化浸出率的途径 要提高银的浸出率,必须针对银的赋存状态,采取相应的措施。 2.1 阶段浸出 阶段浸出是通过降低矿浆中的Ag (CN )2-,达到提高银浸出率的目的。张建军等对吉林某金矿的浮选金精矿进行了阶段浸出与延长浸出时间的一段浸出对比实验。浸出48h 后,金浸出率尾92.10%,银为36.72%。延长一段浸出时间至72h ,金浸出率为92.10%,银为39.65%。显然,采用延长浸出时间的一段浸出,虽然银浸出率有所增加,但增加幅度较小,且延长浸出时间,意味着设备投资及生产成本增加。而采用两段浸出(每段24h ),中间加一段洗矿,金浸出率为93.41%,银为81.24%。阶段浸出可大大改善银的回收,金也有所增加。 冯国臣对Ag (CN )2-和Au (CN )2-在活性炭上的吸附行为和特征的研究表明,无Ag (CN )2-时,金在活性炭上的吸附容量q=40.71C0.717,有Ag(CN)2-时,q=4.4368C0.4701(C 为吸附平衡液相金品位)。受Au (CN )2-的影响,Ag (CN )2-在活性炭上的吸附行为变化很大,可变吸附为解吸。由此而提出金、银必须分段吸附才能获得满意的效果。 AM-2B 交换树脂吸附金属氰络阴离子的顺序为;Au(CN)2- >Zn(CN)42- >Ni(CN)42-> Ag(CN)2->Cu(CN)43- >Fe(CN)64-.树脂饱和时,亲和力弱的金属氰络阴离子可被亲和力较强金属氰络阴离子所取代。因此,用两段氰化-吸附工艺,可选择性回收氰化矿浆中的金、银。 在碳浆
法和树脂浆法工艺中,先吸附金后吸附银的两段浸出-吸附工艺,有利于提高富银金矿石中银的回收率。 鉴于阶段浸出存在药剂用量增加的缺点,在一段浸出和阶段浸出的浸出率相差不大的情况下,为节省药剂量,简化工艺,宜采用一段浸出。 2.2 预处理 2.2.1 氧化预处理 在氰化前,将矿物进行氧化预处理的作用:一是使包裹金银矿物的硫化矿氧化,使氰化液能与金银接触;二是除去砷、锑、有机炭等妨碍氰化浸出的杂质或改变它们的理化性质;三是使难浸的碲化金银矿物变为易浸。氧化预处理后,金银的浸出率可提高。氧化预处理的方法有焙烧氧化法、热压氧化法等。 韩潮等对某含碳砷银矿石进行了选冶工艺的研究,结果表明;浮选精矿(Au8.70g/t,Ag4096g/t)直接氰化,银的浸出率只有21%~29%,焙烧后氰化,银浸出率达到79%。 2.2.2 氯化焙烧预处理 硫化银矿物能溶于氰化物,但速度很慢,如将银精矿加食盐焙烧,硫化银就转化为氰化 银,易溶于氰化物。 江西某大型铜矿床顶部氧化带中铁帽型银(金)氧化矿石,原矿含银239.25g/t,全泥氰化法银浸出率60.74%,金81.26%。用氯化焙烧---氰化浸出,银浸出率为85.51%,金89.02%。 2.3 助浸剂助浸 2.3.1 硝酸铅助浸 硝酸铅助浸,一方面可抑制硫化物的溶解,降低矿浆中可溶性金属的含量;另一方面,与矿浆中的可溶性硫离子生成硫化铅沉淀。G . 施纳德等对含铜0.4%(黄铜矿)的金矿石进行氰化时,加硝酸铅,金回收率由小于90%上升到98%,硝酸铅浓度的提高阻止了黄铜矿的溶解。 王成文对吉林某银金矿(含Ag350g/t,Au1.2g/t)进行了矿物学与选冶工艺研究。该矿石为含砷、锑高的氧化矿石,银的嵌布粒度较细,采用硝酸铅预浸4h 后,再全泥氰化48h ,银金的浸出率分别达到83.5%和77.5%。实验结果表明,用硝酸铅预浸可大幅度提高银的浸出率。 2.3.2 氧化剂助浸 美国矿山局提出了一些银矿物浸出得数据,见表
一 数据表明随着过氧化物添加量的增加,浸出率也随之提高。充氧浸出24h 与充空气浸出48h 相当,这表明使用氧气或过氧化物助浸可提高银的浸出率。 表一 不同条件下银的氰化浸出率 % 氧化剂时间/H辉银矿硫锑铜银矿脆银矿硫锑银矿 只 充 空 气2468.537.748.529.4 4883.052.750.543.9 7287.368.972.548.2 NaO22270g/t 2471.036.761.829.4 4540g/t2485.544.765.735.1 9080g/t2493.052.272.043.9 O22483.043.065.739.2 2 Rodon 等人对巴布亚新几内亚的一种金银矿石进行的氰化浸出实验也得出同样结论。加入0.75—1.5kg/t过氧化钙后,银的浸出率提高了5%—30%,并可使氰化物用量降低30%。在有些实验中金的浸出率也稍有提高。 氧化剂助浸,还能使溶液中的S2-氧化,避免浸出液中的银氰络离子与之生成硫化银沉淀。北美某厂对浮选精矿(Au3kg/t,Ag8kg/t)进行氰化浸出,进出5—9d ,金银的浸出率分别达到98%和90%。采用过氧化氢助浸后,只需原来1/4的时间,就可达到同样的金浸出率银的浸出率也提高到98%。 刘滨婵等人对含金多金属石英脉矿石(主要金属矿物黄铁矿、黄铜矿、方铅矿、闪锌矿、赤铁矿、金银矿等)进行氰化浸出实验,H2O2、CaO2、CaClO3、BaO2、KmnO4等氧化剂进行助浸,研究表明BaO2作氧化剂效果最好,Au 、Ag 的溶解随其添加量的增加而直线上升,而氰化物的消耗不变。 2.3.3 其他助浸剂助浸 袁延英等处理含碲银矿的氧化型石英脉金矿石时,用NaOH 和Na2S 预浸再氰化,金的浸出率与常规一段氰出相当,为96.58%,金的浸出率则丛85.94%提高到91.47%。 2.4 浸渣浮选 我国从20世纪70年代,开始回收浸渣中金银的研究,取得了一些成果,但实际应
用 不多。魏明安等对西南某氰化厂浮选精矿的浸出渣(含Au 2.70g/t,Ag 77.10g/t,Cu 2.28%,S 31.24%)用优先浮选流程进行处理,Au 81.53%,Ag 92.37%,Cu 98.57%,S 97.97%。 由于银浸出后生成的银氰络和物易与硫化物中的硫发生反应生成Ag2S 沉淀,那麽可对氰化提金后的浸渣进行再浮选,可回收残留于浸渣中的银。新疆哈密金矿矿石类型为多硫化物石英脉型含金矿石,原矿金银品位分别为9.48g/t和52.50g/t,矿石中银主要呈硫化物形式存在,占总银的81.62%,金、银浸出率分别为94.73%和15.52%,残余的银进行浸渣再浮选后,可使银的总回收率达90%以上。 2.5 增加氰化物用量 增加矿浆中氰化物的浓度,采取高氰化物浓度浸出的办法,可回收溶解速度较慢的银。 该方法已在浙江遂昌金矿实验成功。该矿氰化处理浮选精矿,金品位最高达190g/t,银品位为12 692g/t。经过一年多的生产实践,采用高浓度氰化物(控制在0.25%-0.33%),确保浸出充分,获得金回收率达97%以上,银回收率93%以上。 2.6 采用选冶联合工艺,综合回收有价金属 某岩金矿石,矿石中Au 6.44g/T,Ag 52g/t,Cu 0.2%,S 3.69%。原采用混汞—浮选流程,只回收金,金的回收率为83%。郑其等进行优化产品结构的研究后,采用混合浮选—铜硫分离—氰化流程,金银浸出率分别为96.14%和61.08%,金、银、铜、硫的总回收率分别为93..72%、78.65%、68.21%和80.35%,每年可获利4 172.05万元。 祁雨沟金矿浮选混合金精矿金品位低,银、硫、铜、铅、铁等含量较高。用直接氰化法提金,浸出率低,银、铜、铅、硫不能直接回收。采用沸腾焙烧—盐浸—氰化的新工艺,可使金的浸出率达95.23%,同时回收银89.77%,铜97.20%,铅94.20%。 采用选冶联合工艺,可使矿山资源得到综合利用。 3 结语 通过对矿石进行工艺矿物学研究,据此选择合理的工艺方案,如氧化预处理,添加硝酸铅抑制硫化物的溶解,加入过氧化物等氧化剂及其他助浸剂,浸渣浮选,增加氰化物用量,阶段浸出等可提高银的浸出率。 鉴于金银价格的悬殊,目前大多数金矿仍然只考虑金的浸出率。研究金银在氰化浸出中反映机理的差异,采取适当措施,在不降低金的浸出率的前提下,提高银的浸出率具有现实意义。
范文二:堆浸浸出速率的灰色预测
矿 冶 第 12 卷 第 4 期 Vol. 12 , No. 4 2003 年 12 月 MININ G & METALLURGY December 2003
() 文章编号 : 1005 - 7854 200304 - 0004 - 03
堆浸浸出速率的灰色预测
谭 臻 ,李广悦
()南华大学 , 湖南衡阳 421001
摘 要 : 针对堆浸浸出过程的复杂性和不确定性 ,采用灰色系统理论对堆浸浸出速率的灰色预测进行 了研
( ) 究 。根据堆浸的浸出动力学特点 ,结合实例 ,建立了堆浸浸出速率的等维灰数递补 GM 1 ,1模型。
预测结果表明 :采用该模型进行预测 ,预测方法合理 ,预测精度可靠 ,其最大相对误差仅为 215 %。
关键词 : 堆浸 ; 浸出速率 ; 灰色系统理论 ; 预测
中图分类号 : TD868 ; TD853137 ; TF111131 文献标识码 : A
A GRE Y2S YSTEM2THEOR Y2BASED APPROACH FOR PREDICTIN G
THE L EACHIN G RA TE OF HEAP L EACHIN G
yue TA N Zhen , L I Guang2
( )N anhua U niversity , Hengyang , Hunan 421001 , China
ABSTRACT : Because heap leaching is a complicated process and has a lot of uncertain factors ,using a grey2sys2 tem2theory2based approach for predicting the leaching rate of heap leaching is studied1According to leaching dy2
() namic characteristics of heap leaching and by use of a practical example ,a model of GM 1 ,1of equal dimension grey data is established for predicting the leaching rate of heap leaching1 The prediction results show that the ap2 proach is reasonable and reliable ,and in good agreement with field measurements with the greatest relative error
of only 215 %1
KEY WO RDS : Heap leaching ; Leaching rate ; Grey system theory ; Prediction
浸的浸出过程是一个复杂的非线性动力学过程 ,该 1 引 言
过程中包含大量的非确定性因素 ,目前还难以从浸
堆浸技术是集选 、冶于一体的提取矿石中有用 〔1,2〕出的机理出发建立准确的理论模型。灰色理 组分的一种新技术 。由于该技术生产工艺简单 、生 论认为 ,时间序列包含着极为丰富的信息 ,它蕴藏着 产成本低 、资源利用率高 ,目前已被广泛应用于铀 、 〔3〕参与系统动态过程的全部其它变量的痕迹。采 金 、铜等矿山 。堆浸矿山的生产能力不但取决于采 用灰色理论 ,可根据已取得的浸出率时间序列数据 () 矿能力 ,而且取决于堆浸 堆场的浸出速率 。堆浸 建立描述其变化规模的数学模型 ,并以此实现对浸 () 堆场的浸出速率是生产部门合理安排生产计划 , 出动力学未来行为的预测 。 搞好矿山综合平衡 ,加强生产技术管理 ,以及设计和
科研部门做好设备选型和设计的重要依据 。实现堆 2 灰色预测
浸浸出速率的准确预测 ,掌握浸出率随时间的变化 灰色预测是灰色系统理论的重要内容 ,通常包 规律 ,对生产 、设计和研究有重要的指导意义 。但堆 括模型识别 、参数估算和预测三个环节 。模型识别
是指确定模型类型 ,参数估算是指由系统过去行为 收稿日期 : 2003 - 07 - 30 构成的数据序列反演确定模型参数的过程 ,模型参 作者简介 : 谭 臻 ,建筑工程与资源环境学院工程师。 数确定后 ,即可利用灰色模型对系统的未来行为进
谭 臻等 : 堆浸浸出速率的灰色预测 ?5 ?
行预测 。其关键是灰色预测模型的建立 ,灰色系统 误差均值 。 理论是利用数据生成方法 ,将非典型分布 、非平稳过 ( 若 c < 0135="" 、p="" 195="" ,="" 则模型精度为一级="" 该="">
程 、含有噪音的数据 ,整理成规律较强的生成数列 , 精度是针对建模所用的原始数据而言 , 表 1 的精度
从中发现它们之间的内在规律 ,建立灰数微分方程 , ) 同此。 即灰色建模是对生成数列建模 ,而不是采用原始数 3 堆浸浸出速率的灰色预测 列直接建模 。
311 预测模型的选取 211 GM( 1 ,1) 模型的建立
堆浸的浸出初期 ,金属主要是从矿石碎块表面 任何一个本征性灰色系统 ,其行为受到许多因
和靠近表面的部分浸出 , 浸出速率快 , 浸出率增幅 素影响 ,但如果把所有相关因子都列入模型中 ,就会
大 ;浸出中后期 ,金属主要从溶浸液难与之接触的矿 得不出实用模型 ,也就达不到预测目的 ,所以灰色预
石碎块内部浸出 ,浸出速率慢 ,浸出率增幅小 。同 () 测一般采用 GM 1 ,1模型 ,即一个变量的一阶微分
时 ,布液制度也随着浸出情况随时调整 。也就是说 , 方程 。
一方面 ,随着时间推移 ,未来一些人为控制或外部干 设有一组等时间间隔的原始数据序列 : 扰因素将不断进入系统 ,影响浸出速率 ; 另一方面 , (0) (0) (0) (0) ( ) () () ( ) x k= { x 1, x 2, x n} 老数据越来越不适应新情况 ,其信息意义随着时间 将原始数据序列一次累加生成数据列 : 推移而逐渐降低 。因此 ,仅根据生产初期取得的一 (1) (1) (1) (1) ( ) () () ( ) x k= { x 1, x 2, x n} , 其中 : 些数据建立的单个模型对浸出周期内各个时段的浸 k (1) (0) ( ) ( ) ()x k= ?x i, k = 1 , 2 , 3 , , n 1 出率进行全程预测 ,这样的预测方法是不合理的 ,预 i = 1 (1) 测精度也将难以满足要求 。为此 ,预测模型宜选用 ( ) 对 x k可建立微分模型方程 :
(1) (1) () 等维灰数递补 GM 1 ,1模型 。该模型是先用已取 ()d x / d t + ax = u 2
() 得的生产数据序列建立 GM 1 ,1模型并预测一个 利用最小二乘法求解参数 a 、u , a 、u 为参数向量
值 ,然后把这个预测值补充到已知序列中 ,同时去掉 a 的元素 。
a T - 1 T ( ) ()= B BB Y3 最老的一个数据 ,以维持数据的个数 。接着再建立 a = n u () GM 1 ,1模型 ,预测下一个数值 ,并补充到数据列 , 式中 :
同时去掉最老的一个数据 。这样依次类推 ,逐个预 ()()()T0 0 0 (2) (3) ( ) (), x , x n] 4 Y= [ x n 测 ,依次递补 ,直到浸出过程结束 。 1 () () 11( () () )- x 2+ x 1 1 312 预测实例 2 某铀矿石室内模拟实验的浸出周期为 51d ,浸 1 (1) (1) 〔4〕( () () )- x 3+ x 2 1 出率随时间变化的统计数据如下 : ()5 2 B = 时间/ d 3 6 9 12 15 18 1 浸出率/ % 19108 39192 52102 61111 67127 71187 (1) (1) ( ( ) ( ) )- x n+ x n - 1 1 时间/ d 21 24 27 30 33 36 2 180 77154 78196 80103 81103 81185 75浸出率/ % () 1 累加数据 x 的预测模型为 : (1) (0) - ak 时间/ d 39 42 45 48 51 ( ) ( () ) ?x k + 1= x 1- u/ ae + u/ a 1 1 1 1 1 浸出率 / % 82 69 83 36 83 87 84 48 85 04 ()6 ( )k = 0 , 1 , 2 , , n - 1 () 0经数据还原 , 得原始数据 x 的预测模型 : 如前所述 ,浸出前期和浸出中后期浸出速率相
() () () 011 差较大 ,利用前期数据进行长期预测 ,就必须对原始 ( ) ( ) ( ) ?x k= ?x k- ?x k - 1()7 数据进行弱化处理 ,消除其对预测精度的干扰 。弱 ( )k = 2 , 3 , , n 〔5〕化算子用 : 212 模型检验 1 22( ) ) ( ) ( ( )kd =x k+ x k + 1+ + x n 模型精度检验的后验差方法 : c = S / S ()8 ()0 [ 2 1 x n - k + 1 2 2式中 : c 为后验差比值 ; S 为建模原始数据方差 ; S 1 2 ()k = 1 , 2 , , n 10 为预测数据方差 。 灰色预测模型 , 要求建模的数据不少于 4 个 , 本 2 (6 个月的数据 随着生产数据的增加 , 可扩 ( ) ()建模取前 P = P[ | e k- ?e| < 016745="" s="" ]="" 195="" 9="" 1="">
) ( ) ( ) 大建模数据维数 , 提高预测精度, 首先按式 10将 式中 : P 为小误差频率 ; e k为预测误差 ; ?e 为预测
矿 冶?6 ?
(0) ( ) , 得到原始数据预测结果 。 预测数据通过累减还原 原始数据弱化得到弱化算子 x kd , 然后按前述 (0) 预测结果见表 1 , 预测最大相对误差为 215 % , 说明 ( ) 的建模方法 , 将 x kd 做一次累加运算 , 依次建 (1) 所建立的模型具有较高的精度 。 ( ) ( ) 立 x kd 的等维灰数递补 GM 1 , 1模型 , 再将
表 1 预测结果表
Table 1 Prediction results 预测模型 模型精度 时间/ d 实际值/ % 预测值/ % 相对误差/ % (1) 010654k 一级 187 72140 - 017 ( c = 01091 , P = 1 71) 18 x k + 1d = 8241639e- 7761759 (1) 010446k 180 76102 - 013 ( c = 01074 , P = 1 75) 21 x k + 1d = 13931107e- 13341562 一级 (1) 010311k 154 78168 - 115 ( c = 01071 , P = 1 77) 24 x k + 1d = 21921569e- 21261805 一级 (1) 010222k 196 80164 - 211 ( c = 01079 , P = 1 78) 27 x k + 1d = 33011858e- 32301762 一级 (1) 010156k 105 82104 - 215 ( c = 01071 , P = 1 80) 30 x k + 1d = 49021768e- 48271766 一级 (1) 010111k 103 83105 - 215 ( c = 01073 , P = 1 81) 33 x k + 1d = 71221846e- 70441890 一级 (1) 010079k 185 83178 - 214 ( c = 01074 , P = 1 81) 36 x k + 1d = 102621880e- 101821794 一级 (1) 010056k 169 84130 - 119 ( c = 01072 , P = 1 82) 39 x k + 1d = 146531423e- 145711785 一级 (1) 010040k 83136 84167 - 116 ( ) c = 01073 , P = 1 42 x k + 1d = 208061106e- 207231344 一级 (1) 010028k 83187 84193 - 113 ( ) c = 01074 , P = 1 45 x k + 1d = 295391791e- 294651223 一级 (1) 010020k 148 85112 - 017 ( c = 01076 , P = 1 84) 48 x k + 1d = 421251332e- 420411186 一级 (1) 010014k 104 85125 - 012 ( c = 01075 , P = 1 85) 51 x k + 1d = 593151584e- 592311025 一级
4 结 论 : 参考文献
() 1堆浸浸出过程含有大量的非确定性因素 ,可 〔1〕谭 凯旋 , 王清良 , 伍衡山 1 溶浸采矿热力学和动力学
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社 ,19971 途径 。
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特征合理选择预测模型和原始数据处理方法 。 (〔5〕刘思峰 ,郭天榜 ,党耀国 1 灰色系统理论及其应用 第二
) 版[ M ]1 北京 :科学出版社 ,19991
() 上接第 29 页
浸出过程中 ,充气搅拌时大量的泡沫外溢 ,氰化尾渣 减小了浮选精矿产率 ,从而提高了浮选精矿再磨细 金含量升高 ,致使氰化尾渣浮选的铅精矿铅品位降 度 ,使裸露金比例增加 ,进而提高金浸出率 ,为氰化 低到 15 %,25 % ,铅的回收率仅为 50 %左右 ,因无 尾渣铅锌浮选提供了稳定和较好的物料 。另外 ,脉 法生产和销售而停产 ,给企业带来了极大损失 ,因此 石含量的降低减轻了对氰化尾渣铅锌浮选的不利影 必须对金浮选旧工艺流程进行改造 。 响 ,为提高铅锌精矿品位创造了有利条件 。
() 2研制的金浮选新工艺能适应变化的矿石特 参考文献 : 性 ,使金的生产指标有大幅度提高 ,金精矿金品位由
〔1〕贺 政 1 银洞坡金矿金及难处理氰化尾渣超细粒铅锌矿 39143g/ t 提高到 53119g/ t , 提高了 13176 个百分 物综合回收工业试验报告[ R ]1 北京矿冶研究总院 ,桐柏 点 ; 金的浮选 - 氰化浸出总回收率由 80192 %提高 银洞坡金矿有限公司 12002 - 10 - 301 到 90154 % ,提高了 9162 个百分点 ; 并且控制了氰 〔2〕贺 政 ,赵明林 ,王洪杰 1 氰化尾渣中铅锌浮选影响因素 化浸出充气搅拌过程中起泡外溢 ,减少了金的损失 。 () 及解决方案浅析[J ]1 矿冶 ,2003 ,12 3:25 - 281 () 3通过提高原矿磨矿细度和降低捕收剂用量 〔3〕王淀佐 1 浮选溶液化学 [ M ] 1 长沙 : 湖南科学技术出版 等技术措施 ,提高了金精矿品位 、降低了脉石含量 、 社 ,19881
范文三:影响原地浸出反应速率的因素
影响原地浸出反应速率的因素
阙为民姚益轩王西文
()核工业铀矿开采研究所, 湖南 421001
结合原地浸出工艺的特点, 总结提出了影响原地浸出反应速率的主要因素, 并就溶浸剂浓度、
氧化剂、孔隙度、渗透系数、渗透速度, 矿石的结构、构造及矿物的嵌布特征, 竞争矿物等对原地浸
出反应的影响进行了分析与讨论。
关键词 影响因素 反应速率 原地浸出
影响浸出反应速率的因素很多, 在以往讨论常规浸出过程时, 人们一般认为影响浸出反应 速率的主要因素是: 颗粒大小、反应温度、搅拌速度、试剂浓度等。 因此, 常规浸出时, 一般需在 浸出前将矿石破碎并磨细, 使矿石达到一定的粒度; 同时浸出过程还采用加热升温和搅拌等措 施来提高浸出反应速率。 就原地浸出操作而言, 由于矿石的浸出反应是在含矿含水层中进行 的, 此时含矿含水层这一进行地下浸出反应的场所, 我们可以把它看作是一个巨大的“天然反 应器”。 显然采用破磨减小矿石粒度、加热升温和搅拌等措施来提高浸出反应速度对原地浸出 反应过程已失去意义。浸出时要改变浸出区含水层的温度是相当困难的, 一般来说原地浸出反 应的温度也就是含矿含水层地下水的温度, 通常对某一矿床而言, 含矿含水层地下水的温度变 化是很小的, 因此, 可以把原地浸出时矿石的地下浸出过程看作是一个恒温过程。
根据产生的原因, 可将影响浸出反应速率的因素分为两类: 一是内因, 也就是矿石本身的 特征, 如矿石的粒度、结构及矿物的嵌布特征; 另一类是外因, 也就是浸出操作条件, 如温度、试 剂种类、浓度和氧化剂的使用等。根据这一原则, 结合原地浸出操作的特点, 我们可以找出影响 地下浸出反应速度的因素。原地浸出时参与地下浸出反应的矿石是具天然埋藏条件的矿石, 因 此矿床本身的特征如渗透性、孔隙度、矿石结构和矿物的嵌布特征等是影响浸出反应速率的内 因; 原地浸出工艺操作条件如溶浸剂的浓度、氧化剂的使用、抽注液量等是影响浸出反应速度 的外因。 下面就影响原地浸出反应速率的主要因素分别进行讨论。
溶浸剂浓度 1
根据质量作用定律, 体系的反应速率与各反应物浓度的乘积成正比, 因此, 溶浸剂浓度的 增加显然有利于浸出反应速率的提高。例如在反应 中可写出反应速率方 + = = + aA bB eE f F
程式:
dcA b’ a ’- = k c A cB d t
式中a ’和 b’为反应级数; k 为反应速率常数; cA 和 cB 分别为A 和B 的浓
度。 对原地浸出作业言, 溶浸剂的化学性质和浓度是决定地下浸出反应速率的基本因素。溶浸 156
剂浓度增加, 浸出液中有用成分的浓度将会提高, 溶浸剂消耗总量和浸出时间将会减少, 图 1
1 表示铀矿石在溶浸剂 () 。 H 2 SO 4 不同质量浓度时, 浸出液中铀质量浓度随时间的变化情况
() 图 1 浸出液 ΘU 随时间变化曲线
1 ——() = 5 ?; 2 ——() = 10 ?; 3 ——() = 20 ?ΘH 2SO 4 gL ΘH 2SO 4gL ΘH 2SO 4gL
从图 1 可以看出, 硫酸质量浓度增加, 浸出液中铀质量浓度提高, 浸出周期缩短。因此在地 浸采铀过程中, 通过提高溶浸剂浓度来加快浸出反应的进程是可能的。 虽然溶浸剂浓度的提
高可加速浸出反应的进行, 但并不是溶浸剂浓度越高越好, 因为溶浸
剂浓度高会造成溶浸剂的不必要消耗, 这样不但使溶剂的消耗量增加, 造成生产成本增高, 经济效益降低; 而且由于溶浸剂与围岩等大量反应, 使得进入浸出液中的杂质过多, 有时甚至产 生化学堵塞, 降低矿层渗透性, 阻碍浸出反应的进行。 因此在原地浸出操作时溶浸剂的浓度应 适当, 不宜过高, 一般可以通过试验确定溶浸剂的最佳浓度, 溶浸剂选择和最佳浓度的确定是
原地浸出操作的关键之一。
2 氧化剂
氧化剂是影响浸出过程化学反应速度极其重要的因素。从化学热力学讨论可知, 矿石中有 用组分的浸出除了需有一定的 条件外, 还必须有适当的氧化还原电位。原地浸出操作就是 pH
要改变含矿含水层的地球化学环境 ( 主要是 、) , 使矿石中的有用组分浸出, 这是成矿作用 pHE
的逆过程。条件的改变是通过注入溶浸剂来完成的, 氧化还原电位的改变则需要加入适当 pH
(的氧化剂来实现。例如, 原地浸出采铀时, 由于矿石中有相当一部分铀以四价的形式存在 如晶
) 质铀矿和沥青铀矿等, 要使矿石中的四价铀浸出就必须在浸出过程中加入氧化剂, 使难溶的 四价铀转变成易溶的六价铀。 又如铜矿石的浸出, 从选冶工艺角度, 一般可将铜矿石划分为氧
()()(化矿 如蓝铜矿、孔雀石等、自然铜及次生硫化矿 如辉铜矿、铜蓝等、原生硫化矿 如黄铜矿、
)硫砷铜矿、黝铜矿等。对于氧化铜矿石而言, 浸出时仅采用稀硫酸溶液即可把矿石中的铜浸出 来, 而对于自然铜、次生硫化铜矿石, 则必须在氧化条件下, 才能使铜解离出来。 其它许多金属
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矿物的浸出也如铀矿石和铜矿石一样需在氧化条件下才能完成浸出反应, 可见, 氧化剂在矿石 的浸出过程中占有举足轻重的地位。 下面以铀矿石的氧化浸出为例说明氧化剂对浸出过程反
2 应速率的影响情况。
众所周知, 如果没有氧化剂存在, 稀硫酸或碳酸盐溶液是不能溶解和浸出的。里斯通 U O 2
过研究发现, 在铀的浸出过程中, 二价铁起着中间煤介的作用, 氧化剂首先将二价铁氧化为三 价铁, 而后, 三价铁再氧化低价铀氧化物, 这样, 二价铁在氧化剂和铀之间起电子传递作用而加 速氧化。
3+ 2+ 3+ 2+ 由能斯特方程式可知, 溶液中 ) ) 的值与电位 ) 密切相关, 因而 (((??a F ea F eE F eF e
会影响的溶解, 当三价铁量不变时, 铀浸出率随二价铁量的增加而下降。三价铁与二价铁U O 2 的比值对2 溶解速率的影响如表 1 所示。 U O
3+ 2+ % [ Fe][ Fe]值对铀浸出率的影响 ?表 1
3+ 2+ [ F e] [ F e] ?40 31 22 13 ????
矿样 1 96. 6 96. 5 93. 8 93. 8 矿样 2 88. 5 79. 3 75. 6 75. 0 矿样 3 76. 5 70. 2 69. 9 67. 6
3+ 2+ () 浸出条件: 温度 28 ?, 时间 18 h , ΘH2 SO 4= 4 g?L ; 在第 1 至 4 栏中[ F e] 分别为 4、3、2、1 g?L , F e] 分别为 0, 1、2、 3 ?gL
3+ 2+ 由表 1 可以看出, 降低[ F e]?[ F e]的值, 矿石中铀的浸出率随之下降。造成这种影响的
3+ 2+ 2+原因, 一方面是降低了 (?) , 从而减少了溶解的推动力; 另一方面是随着 E F eF eU O 2 F e
2+ 质量浓度的增加, 对 固相表面的吸附竞争作用加剧, 减少了 溶解的活化点数 F eU O 2 U O 2 目, 从而减少了其反应的有效面积。
3+ 是铀矿石浸出有效的氧化剂, F e
3+ 质量浓度对晶质铀矿浸出速率的影F e 3+响如图 2 所示。 由图 2 可知, 增加 F e
的质量浓度, 对晶质铀矿的溶解有利, 因
3+此在酸法原地浸出采铀时, 溶液中 F e
应保证有一定的质量浓度。
在氧化剂存在的条件下, 矿石中难
溶的四价铀可转变成易溶的六价铀, 因
此氧化剂的存在有利于浸出反应的进
行。但是氧化剂的用量不是越多越好, 应
适当, 如果太多, 对 的浸出并无益 U O 2
处, 反而使氧化剂的消耗增高, 造成不必
3+ 要的浪费。 因此在原地浸出采铀试验过() ΘF e对晶质铀矿溶解速率的影响 图 2 程中如何选择合理的氧化剂以及确定其
最佳浓度是一个很重要的问题。如表 2 反映的是伊宁铀矿 512 矿床选用作为浸出氧化剂 H 2O 2 时, 质量浓度对铀浸出的影响情况。H 2O 2
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() ΘH2O 2 对铀浸出的影响 表 2
液固体积质量比 ?- 1 () ( )ΘH2 O 2?g?L 浸出时间?d - 1浸出率?% (?)L k g
0. 0 28 6. 86 62. 5 0. 1 28 6. 58 87. 3 0. 2 24 5. 85 92. 4
0. 3 21 5. 15 95. 8
0. 4 21 5. 05 96. 0
0. 5 21 5. 08 95. 7 3 孔隙度 ( ) 在多相反应系统中, 反应速率取决于溶液与矿物表面 边界层或扩散控制的孔隙的接触
()程度, 或取决于化学反应速率 由反应的有效面积决定。 在这两种情况下, 如果矿石为多孔结 构, 则浸出反应速率会加快。 原地浸出过程是液固多相反应过程, 孔隙是溶浸液和浸出液在矿 层中运动的通道。 矿石的有效孔隙度决定了溶浸液和浸出液能否在压力梯度作用下在矿层内 运移, 进而决定该矿床采用原地浸出方法是否现实可行。因此, 原地浸出采矿时, 研究矿石的孔
() 隙度 特别是有效孔隙度有着十分重要的意义。
孔隙度是孔隙的体积与体系的总体积之比值, 用 表示。矿石等多孔介质中的孔隙有的可 e
能是彼此不连通的, 由于它不能作为浸出时溶浸液或浸出液在矿层中运动的通道, 我们把这部 分孔隙称为无效孔隙。 有的孔隙是彼此连通的, 并且其连通部分通常是曲折的, 而不是直线型 的, 这一部分孔隙在浸出时提供了溶浸液和浸出液在矿层中运动的通道, 我们把它称为有效孔
() 隙。 有效孔隙度就是体系中互相连通的孔隙 有效孔隙体积与体系的总体积之比值。
原地浸出时矿石与溶浸剂的作用与矿石的孔隙度密切相关, 溶浸剂通过矿石中的孔隙或 裂隙扩散至矿石颗粒内部, 使矿石中的有用矿物与溶浸剂反应, 从而实现目标元素的浸出, 然 后浸出液通过孔隙通道离开反应区向前运移。 孔隙扩散示意如图 3 所示。
通过多孔物质如矿石) 的扩散速率, 可用菲克定 (A
律来描述:
= nA D A C ? cA
式中 为扩散速率; 为的有效扩散系数; 为 nA D A C A ? cA
主体溶液与孔隙之间的浓度梯度。
物质在多孔介质中扩散的有效扩散系数可用博桑
特公式描述:
1 f 1 1 ( ) = + D A C e D A K D AB
式中的分子扩散D A K 为努森扩散系数, D AB 为 A
系数; f 为A 的弯曲度, e 为A 的有效孔隙度。
从上式可以看出, 矿石的有效孔隙度大时, 有效扩图 3 孔隙扩散示意图
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散系数D A C 也大, 因此较大的孔隙度, 有利于溶浸剂在多孔介质中的扩散传质。
矿石的有效孔隙度决定着原地浸出时溶浸剂与矿石接触程度和浸出液能否顺利离开浸出 反应区。 孔隙通道的开启程度、大小和形状, 以及流通道路的曲直复杂程度决定着矿石的渗透
性能。一般来说, 矿石的孔隙度大, 所提供的通道多, 渗透性能好, 矿石的渗透系数也就大, 有利 于浸出反应的进行。较大孔隙度, 可以提供更多的反应表面积, 溶浸剂与矿石的接触程度加大, 从而加快浸出反应速率; 同时, 由于孔隙度大提供给溶液流通的通道多, 矿石的渗透性能好, 有 利于溶液在矿层内的渗流和扩散迁移, 这样既可以保证新鲜的溶浸剂不断地渗透进来, 又可以 使浸出液得以顺利地离开浸出反应区, 进而提高浸出反应速率。
从以上分析可知, 原地浸出时要求矿石必须有一定的孔隙度, 以保证浸出时溶液运移的通 道。 矿石的有效孔隙度是确定该矿床能否采用原地浸出法开采的决定性因素。 矿石的有效孔 隙度越大, 提供的有效表面积越大, 越有利于浸出反应的进行。
4 渗透系数
渗透系数是一个表示多孔介质输送流体能力的标量, 数值上等于单位水力坡度时的比流 量, 常用单位为 ?或?。 渗透系数的大小与流体和多孔介质的性质有关, 如流体的密度 cm s m d
( ) , 粘滞系数 () 和固体颗粒的粒(或孔径径 ) 分布、颗粒 (或孔隙) 的大小、形状、比表面、弯曲 ΘΛ率及孔隙度等。渗透系数是水文地质的基本物理参数, 在此仅讨论渗透系数对浸出反应速率的 影响情况。
原地浸出开采就是要通过溶液在矿层内的渗流, 来实现矿石中有用元素的浸出和迁移。显 然, 表示矿石能否让溶液流动通过能力大小的特征物理参数——渗透系数, 对矿石的原地浸出 过程将产生显著的影响。矿石的渗透系数的大小, 反映了浸出时溶浸液在矿层中的供给能力和 接触程度, 同时也反映了含有浸出反应产物的浸出液能否顺利离开反应区的能力大小, 从而决 定着原地浸出反应速率。 矿石渗透系数大, 可以保证溶浸液源源不断的供给, 浸出液顺利地离 开反应区, 从而加快浸出反应速率, 缩短浸出周期。矿石的渗透系数小, 使溶浸液的供给和浸出 液的迁移受到限制, 不利于浸出反应的进行, 当渗透系数小到一定程度时, 最终决定原地浸出 方法已不可能。 因此, 矿石的渗透系数是矿床是否适于原地浸出开采的决定性因素, 矿石的渗 透系数影响着浸出操作时溶液的运动速度、浸出周期, 是影响原地浸出反应速率的重要因素。 5 渗透速度
原地浸出时溶液在矿层中的运动一般可认为是层流。根据达西定律, 此时溶液的渗透速度
与水力梯度的一次方成正比, 用公式表示为:
= V K J
式中 为渗透速度; 为矿石的渗透系数; 为水力梯度。 V K J 原地浸出时浸出区驱使溶液运
动的水力梯度与浸出操作条件密切相关, 注液钻孔的注入
量的注液压力, 抽液钻孔的抽液量和水位降深, 以及钻孔的排列方式和间距等都将影响浸出区 水力梯度的大小。 因此, 渗透速率是一个既反映矿石本质特征, 同时又反映浸出操作条件的特 征参数。渗透速度的大小反映了溶液在矿层中运动的速度和矿石被冲刷的程度大小, 故必将对 原地浸出反应速率产生影响。
原地浸出时, 溶液在矿层中的渗透速度加快, 使溶浸剂更迅速地接近矿石表面, 反应产物160
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得以迅速到达溶液主体, 并且迅速离开浸出反应区; 同时, 增加溶液渗透速度的另一重要作用
是使扩散层减薄。 扩散层厚度与渗透速度成反比, 大体可用下式表示:
K ?= n V 式中 K 为常数; V 为渗透速度; n 为指数, 一般为 0. 1, 1。
综上所述, 在原地浸出反应过程中, 提高溶液的渗透速度, 有利于加速地下浸出反应的进 程。 因此在浸出操作的全过程, 应合理地控制溶液在矿层中的渗透速度, 以获取较为满意的浸 出结果。
6 矿石的结构、构造及矿物的嵌布特征
矿石的构造系指矿物集合体的形状、大小和空间上的分布特征, 即矿物集合体的形态。 矿 石的结构系指矿物颗粒的形状、大小和相互关系。 从原地浸出工艺的角度研究矿石的结构构 造, 是研究目的矿物及主要脉石矿物的原生粒度对浸出过程的影响。 矿石的显微结构, 在选矿
3 工艺矿物学中称为矿物的嵌布特征。矿石和结构、构造及矿物的嵌布特征影响是原地浸出
速
度的根本因素之一。 矿石裂隙的发育程度, 矿物粒径的大小, 矿物在矿石中的嵌布状态是吸附 态, 还是包裹体, 是以化合物存在, 还是以单质金属存在等, 这些因素既影响化学反应速率, 也 影响扩散传质速率。
浸出过程是一个固、液之间的多相反应过程, 反应速率随接触表面的增大而上升, 显然, 矿 石的原生粒度对地下浸出反应速率产生影响。 一般来说, 矿物的原生粒度越小, 浸出反应速度 快; 但是矿物的原生粒度过细, 其渗透性差, 也会阻碍溶浸剂与矿石的接触, 使化学反应速率降 低。 因此, 对于原地浸出来说, 矿石的原生粒度的研究是很有意义的。 在此以伊宁铀矿 512 矿 床铀矿石原生粒度的分析说明原生粒度在浸出过程中的作用。表 3 为铀矿石的原生粒度分布。
表 3 铀矿石的原生粒度分布
粒级?粒度分布?% 铀质量分数?% 铀矿物的粒度分布?% mm 10. 0, 5. 0 7. 64 0. 041 7 2. 36 5. 0, 2. 0 21. 98 0. 086 9 1. 22 2. 0, 1. 0 17. 2 0. 069 9 9. 30 1. 0, 0. 5 10. 08 0. 086 0 6. 48 0. 5, 0. 25 18. 23 0. 108 4 14. 63 0. 25, 0. 1 5. 90 0. 153 3 6. 72 重粒级 0. 1, 0. 05 0. 01 0. 038 9 0. 00 2. 44 0. 183 0 3. 35 < 0.="" 05="" 粉砂2粘土="" 0.="" 30="" 0.="" 199="" 7="" 0.="" 38="" 15.="" 70="" 0.="" 473="" 2="" 55.="" 56="" 合计="" 100.="" 00="" 100.="" 00="">
从表 3 可以看出, 铀矿物的原生粒度分布主要集中在粉砂2粘土质粒级中, 占 55. 56% 。这
说明从原生粒度来看铀的分布是有利于浸出的, 但是否真正易于浸出还要看矿石的渗透性能
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及矿物的嵌布特征。 通过矿物分析表明, 铀矿物在砂粒的松散粘土2粉砂质胶结物中呈分散浸
染状和小的堆集状, 有时充填在砂粒的微裂隙和孔隙中, 分布比较均匀, 这说明伊宁铀矿 512矿床矿石的结构、构造和矿物的嵌布特征均有利于地下浸出反应的进行。同时从表 3 还可以看
出, 矿石粒度分布主要是以中粗粒级砂岩为主, 矿石具有较好的分选性, 有利于地下浸出时溶
液的渗透迁移, 为溶浸剂与铀矿物的反应提供了有利的条件。因此伊宁铀矿 512 矿床适合于地
浸法开采。
一般来说, 原地浸出时要求矿石具有较好的分选性, 以保证有良好的渗透性能; 要求矿石 胶结松散, 同时矿物最好以浸染状构造均匀地分布于成矿岩石中, 如果矿石胶结致密, 矿物甚 至以包裹体形式存在于矿石中, 这对原地浸出操作是非常不利的。 因此矿石的结构、构造及矿 物的嵌布特征是影响原地浸出的根本因素。
竞争物质的影响 7
矿石中常常含有妨碍目标金属元素浸出反应的伴生矿物或元素, 原地浸出过程中, 它们会 与目标金属矿物一起竞争消耗溶浸剂和氧化剂, 使溶浸剂浓度降低, 因而降低了目标金属元素 的浸出反应速度和浸出率, 如氰化浸金中, 伴生的铜和锌等。碱法地浸采铀时, 如果矿石中含有 较高的黄铁矿, 就会竞争消耗氧化剂, 黄铁矿氧化产生硫酸, 所产生的硫酸又正好会中和溶浸 剂, 这又势必增加溶浸剂的消耗, 从而使浸出反应速率降低。 因此对于矿石中黄铁矿质量分数
() 较高 超过 4% 的矿床, 一般不适合于采用碱法浸出, 而应考虑采用酸法浸出工艺。
矿石中还有的伴生矿物在浸出过程中可能生成某些物质, 沉积或吸附于目标金属矿物的 表面, 妨碍浸出反应的进行, 从而降低浸出速率。 如用稀硫酸溶液浸出铀、铜矿石时, 如果矿石
中含有较高的萤石或方解石、白云石等矿物, 这些矿物不仅消耗溶浸剂, 使反应速率降低, 而且
2+ 2+4 生成难溶的 C aSO 4 沉淀, 沉积在矿石的孔隙中或 由于浸出过程中溶解下来的 C a会与 SO
目标金属矿物的表面, 造成矿层的化学堵塞, 使渗透性降低, 从而妨碍浸出反应的进行。同时方 解石等碳酸盐类矿物与酸反应时还会产生, 这样有可能引起矿层产生气体堵塞。因此酸CO 2
法 地浸对矿石中碳酸盐质量分数有一定的要求, 一般来说, 当矿石中碳酸盐质量分数大于 2%
(以 计) 时, 已不太适合于酸法浸出, 而应考虑采用碱法浸出。 从以上分析可以看出, 矿石 CO 2
中伴生组分对原地浸出反应速率和浸出工艺都将产生影响, 因此在原地浸出工艺过程中对矿
物的化学成分和矿物成分进行分析研究是非常必要的。
综上所述, 溶浸剂浓度、氧化剂、孔隙度、渗透系数、渗透速度、矿石的结构、构造及矿物的 嵌布特征、竞争矿物等都会影响原地浸出反应速率。因此, 在原地浸出过程中, 应对影响浸出反 应速率的各因素进行分析与讨论, 以便合理地控制浸出反应速率, 保证整个浸出区的均匀开 采。
参考文献
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()收稿日期 1998 年 10 月 28 日 162
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- FACTO RS INFL UENC ING THE REACT IO N RA TES O F INS ITU L EACH ING
Q u e W e im in Y ao Y ix u an W an g X iw en
(, , 421001) R e sea rch In st itu te o f U ran ium M In ingCN N C H unan
(. 28, 1998)R ece ived O c t
A BSTRACT
Com b in ed w ith fu n dam en ta l ch a rac te r ist ic s o f in 2situ leach in g m in in g, th is p ap e r p re2
, , , sen t s p r im a ry fac to r s in f lu en c in g th e rea t io n ra te ssu ch a s lix ivan t co n cen t ra t io n o x id ize r
, , , , , . . po ro sityp e rm eab ilityseep age vo lo c ityst ru c tu re o f o rem in e ra ls o f com p e t it io n e tcT h e
2.fac to r s w h ich in f lu en ce th e reac t io n ra te s o f in situ leach in g h ave b een d iscu ssed
Keyword s F ac to r s o f in f lu en ce R eac t io n ra te s In 2situ leach in g
用 2 种市售的萃淋树脂分离硅酸盐岩石样品中的钍和铀
T e t su ya Yo ko yam a 等人在《A n a l. C h em. 》1999 年第 71 卷第 1 期上发表了用 2 种市售的 萃淋树脂分离硅酸盐岩石样品中钍和铀的文章。文章对 2 种萃淋树脂?和 的 U T EV A T EV A 结构、性质, 铀、钍和其它基体元素分离的条件和步骤进行了较详细地研究, 并与常规用于铀、 钍分离的离子交换树脂×8 进行了比较。?树脂是将二戊基戊磷酸酯吸附在惰性 1A G U T EV A
聚合物基体 (27) 上制备的萃淋树脂; 树脂是将季胺基液体离子交换剂 A m b e r lite XA D T EV A
(?336) 吸附在惰性聚合物基体 (271) 上制备的萃淋树脂。A liqu a tA m b e rch rom C G
将处理好的样品溶液转移到分离柱上后, 首先用 4 将铀、钍以外 ??U T EV A m o lL HN O 3 的几乎所有其它元素淋洗掉; 然后用 5 淋洗钍; 最后用 0. 1 淋洗铀。??m o lL H C l m o lL N HO 3 在用 5 ?淋洗钍时, 有相当数量的锆与钍一起被淋洗。为此, 将该淋洗液经适当处理 m o lL H C l
后, 用第二个分离柱 (即 分离柱) 进行分离。用 2 ?可以将> 99. 9% 的锆分 T EV A m o lL N HO 3
离, 最后用 0. 1 ?淋洗钍。通过 2 次分离, 使铀和钍得到了充分的纯化, 铀和钍的回 m o lL N HO 3
收率大于 90% , 可直接用电离质谱 () 进行同位素测定。T MI S
与以前常规的离子交换分离方法相比, 本方法在基体元素干扰、淋洗拖尾、测定空白等方 面均有明显改善。 这种方法不仅可以分析火成岩样品, 还可以分析土壤、海洋沉积物、碳酸盐、 磷酸盐、海水、地下水和地面水等样品。
() 张恩慈 供稿
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范文四:堆浸浸出速率的灰色预测
堆浸浸出速率的灰色预测
谭 臻 ,李广悦
()南华大学 , 湖南衡阳 421001
针对堆浸浸出过程的复杂性和不确定性 ,采用灰色系统理论对堆浸浸出速率的灰色预测进行摘 要 :
( ) 了研究 。根据堆浸的浸出动力学特点 ,结合实例 ,建立了堆浸浸出速率的等维灰数递补 GM 1 ,1模型 。
预测结果表明 :采用该模型进行预测 ,预测方法合理 ,预测精度可靠 ,其最大相对误差仅为 215 % 。
关键词 : 堆浸 ; 浸出速率 ; 灰色系统理论 ; 预测
TD868 ; TD853137 ; TF111131A中图分类号 : 文献标识码 :
A GR E Y2S YS T EM2T H EO R Y2BA S ED A P PROAC H FO R PR ED IC T IN G
T H E L EAC H IN G RA T E O F H EA P L EAC H IN G
T A N Zhen , L I Gu a n g2y ue
( )N a n h u a U ni ve rsi t y , Hen gy a n g , H u n a n 421001 , Chi n a
ABSTRACT : Because heap leaching is a co mplicated p rocess and has a lot of uncertain f acto rs ,using a grey2sys2 tem2t heo ry2based app roach fo r p redicting t he leaching rate of heap leaching is st udied1Acco rding to leaching dy2
() namic characteristics of heap leaching and by use of a p ractical example ,a mo del of GM 1 ,1of equal dimensio n grey data is established fo r p redicting t he leaching rate of heap leaching1 The p redictio n result s show t hat t he ap2 p roach is reaso nable and reliable ,and in goo d agreement wit h field measurement s wit h t he greatest relative erro r of o nly 215 %1
KEY WO RDS : Heap leaching ; L eaching rate ; Grey system t heo ry ; Predictio n
浸的浸出过程是一个复杂的非线性动力学过程 ,该 1 引 言
过程中包含大量的非确定性因素 ,目前还难以从浸
堆浸技术是集选 、冶于一体的提取矿石中有用 〔1,2〕出的机 理 出 发 建 立 准 确 的 理 论 模 型。灰 色 理 组分的一种新技术 。由于该技术生产工艺简单 、生 论认为 ,时间序列包含着极为丰富的信息 ,它蕴藏着 产成本低 、资源利用率高 ,目前已被广泛应用于铀 、 〔3〕参与系统动 态 过 程 的 全 部 其 它 变 量 的 痕 迹。采 金 、铜等矿山 。堆浸矿山的生产能力不但取决于采 用灰色理论 ,可根据已取得的浸出率时间序列数据
( ) 矿能力 ,而且取决于堆浸 堆场的浸出速率 。堆浸 建立描述其变化规模的数学模型 ,并以此实现对浸 () 堆场的浸出速率是生产部门合理安排生产计划 , 出动力学未来行为的预测 。
搞好矿山综合平衡 ,加强生产技术管理 ,以及设计和
2 科研部门做好设备选型和设计的重要依据 。实现堆 灰色预测
浸浸出速率的准确预测 ,掌握浸出率随时间的变化 灰色预测是灰色系统理论的重要内容 ,通常包 规律 ,对生产 、设计和研究有重要的指导意义 。但堆 括模型识别 、参数估算和预测三个环节 。模型识别
是指确定模型类型 ,参数估算是指由系统过去行为 收稿日期 : 2003 - 07 - 30 构成的数据序列反演确定模型参数的过程 ,模型参 作者简介 : 谭 臻 ,建筑工程与资源环境学院工程师 。
数确定后 ,即可利用灰色模型对系统的未来行为进
谭 臻等 : 堆浸浸出速率的灰色预测 ?5 ? 行预测 。其关键是灰色预测模型的建立 ,灰色系统 误差均值 。
( 理论是利用数据生成方法 ,将非典型分布 、非平稳过 若 c < 0135="" 、p="" 195="" ,="" 则模型精度为="" 一="" 级="" 该="">
精度是针对建模所用的原始数据而言 , 表 1 的精度 程 、含有噪音的数据 ,整理成规律较强的生成数列 , ) 从中发现它们之间的内在规律 ,建立灰数微分方程 , 同此。
即灰色建模是对生成数列建模 ,而不是采用原始数
3 堆浸浸出速率的灰色预测 列直接建模 。
311 预测模型的选取 211 GM( 1 , 1) 模型的建立
堆浸的浸出初期 ,金属主要是从矿石碎块表面 任何一个本征性灰色系统 ,其行为受到许多因
和靠近表面的部 分 浸 出 , 浸 出 速 率 快 , 浸 出 率 增 幅 素影响 ,但如果把所有相关因子都列入模型中 ,就会
大 ;浸出中后期 ,金属主要从溶浸液难与之接触的矿 得不出实用模型 ,也就达不到预测目的 ,所以灰色预
石碎块内部浸出 , 浸出速率慢 , 浸出率增幅小 。同 () 测一般采用 GM 1 ,1模型 ,即一个变量的一阶微分
时 ,布液制度也随着浸出情况随时调整 。也就是说 , 方程 。
一方面 ,随着时间推移 ,未来一些人为控制或外部干 设有一组等时间间隔的原始数据序列 :
( 0) ( 0) ( 0) ( 0) 扰因素将不断进入系统 ,影响浸出速率 ; 另一方面 , ( ) ( ) ( ) ( ) x k = { x 1, x 2, ?x n}
老数据越来越不适应新情况 ,其信息意义随着时间 将原始数据序列一次累加生成数据列 :
( 1) ( 1) ( 1) ( 1) 推移而逐渐降低 。因此 ,仅根据生产初期取得的一 ( ) ( ) ( ) ( ) x k = { x 1, x 2, ?x n} , 其中 :
k 些数据建立的单个模型对浸出周期内各个时段的浸 ( 1) ( 0) ( ) ( ) )( x k= ?x i , k = 1 , 2 , 3 , ?, n1 i = 1 出率进行全程预测 ,这样的预测方法是不合理的 ,预 ( 1) ( ) 对 x k 可建立微分模型方程 : 测精度也将难以满足要求 。为此 ,预测模型宜选用 ( 1) ( 1) ( )d x / d t + a x = u 2 ( ) 等维灰数递补 GM 1 ,1模型 。该模型是先用已取 利用最小 二 乘 法 求 解 参 数 a 、u , a 、u 为 参 数 向 量 ( ) 得的生产数据序列建立 GM 1 ,1模型并预测一个 a 的元素 。 值 ,然后把这个预测值补充到已知序列中 ,同时去掉
a 最老的一个数据 ,以维持数据的个数 。接着再建立 T - 1 T ( ) )( a = = B B B Y 3 nu () GM 1 ,1模型 ,预测下一个数值 ,并补充到数据列 , 式中 : 同时去掉最老的一个数据 。这样依次类推 ,逐个预 ( )( )( )T 0 0 0 ( ) ( ) ( ) ()Y= [ x 2, x 3, ?x n ]4 n 测 ,依次递补 ,直到浸出过程结束 。
1 ( ) ( ) 11312 预测实例 ( ( ) ( ) ) - x 2+ x 11 2 某铀矿石室内模拟实验的浸出周期为 51d , 浸 1 ( ) ( ) 11〔4〕( ( ) ( ) ) - x 3+ x 21 出率随时间变化的统计数据如下 : 2 ( )5 B =
? ? 时间/ d 3 6 9 12 15 18
浸出率/ % 19108 192 102 111 127 187 3952616771 1 ( 1) ( 1) ( ( ) ( ) )1 - x n+ x n - 1 / d 21 24 27 30 33 36 时间 2 75180 77154 78196 80103 81103 81185 浸出率/ % ( ) 1累加数据 x 的预测模型为 : 39 42 45 48 51 时间/ d ( 1) ( 0) - ak ( ) ( ( ) ) x? k + 1= x 1- u/ ae + u/ a / % 82 69 83 36 83 87 84 48 85 04 浸出率 1 1 1 1 1 ( )6 ( )k = 0 , 1 , 2 , ?, n - 1
( ) 0如前所述 ,浸出前期和浸出中后期浸出速率相 经数据还原 , 得原始数据 x 的预测模型 :
( ) ( ) ( ) 011( ) ( ) ( ) 差较大 ,利用前期数据进行长期预测 ,就必须对原始 x k= x k- x k - 1???( )7 ( )数据进行弱化处理 ,消除其对预测精度的干扰 。弱 k = 2 , 3 , ?, n
〔5〕化算子用 : 212 模型检验
2 21 ()0 ( )模型精度检验的后验差方法 : c = S / S 8 x ( ) ) ( ) ( ( )2 1 kd = [ x k+ x k + 1+ ?+ x n n - k + 1 2 2式中 : c 为后验差比值 ; S 为建模原始数据方差 ; S 1 2 k = 1 , 2 , ?, n ( )10 为预测数据方差 。 灰色预测模型 , 要求建模的数据不少于 4 个 , 本 2 ( ( )( 建模取前 6 个月的数据 随着生产数据的增加 , 可扩 ) S ] ?0195 9 P = P[ | e k - e?| < 016745="" 1="">
) ( ) ( ) 大建模数据维数 , 提高预测精度, 首先按式 10将 式中 : P 为小误差频率 ; e k 为预测误差 ; e? 为预测
矿 冶 ?6 ?
( 0) ( ) 原始数据弱化得到弱化算子 x k d , 然后按前述 预测数据通过累 减 还 原 , 得 到 原 始 数 据 预 测 结 果 。
( 0) ( ) 的建模方法 , 将 x k d 做一次累加运算 , 依次建 预测结果见表 1 , 预测最大相对误差为 215 % , 说明 ( ) 1( ) ( ) 立 x k d 的等维灰数递补 GM 1 , 1模型 , 再将 所建立的模型具有较高的精度 。 表 1 预测结果表
Table 1 Predictio n result s
时间/ d 实际值/ % 预测值/ % 相对误差/ % 预测模型 模型精度 (1) 010654k ( ) 187 140 17 c = 01091 , P = 1 18 7172- 0x k + 1d = 8241639e- 7761759 一级 (1) 010446k 75180 76102 - 013 ( c = 01074 , P = 1 一级 ) 21 x k + 1d = 13931107e- 13341562 (1) 010311k ( ) 77154 78168 - 115 x k + 1d = 21921569e- 21261805 c = 01071 , P = 1 一级 24 (1) 010222k ( ) 78196 80164 - 211 x k + 1d = 33011858e- 32301762 c = 01079 , P = 1 一级 27 (1) 010156k ( ) x k + 1d = 49021768e- 48271766 80105 82104 - 215 c = 01071 , P = 1 一级 30 (1) 010111k ( ) x k + 1d = 71221846e- 70441890 81103 83105 - 215 c = 01073 , P = 1 一级 33 () 1010079k ( ) x k + 1d = 102621880e- 101821794 81185 83178 - 214 36 c = 01074 , P = 1 一级 (1) 010056k ( ) x k + 1d = 146531423e- 145711785 82169 84130 - 119 c = 01072 , P = 1 一级 39 (1) 010040k ( ) x k + 1d = 208061106e- 207231344 83136 84167 - 116 c = 01073 , P = 1 一级 42 () 1010028k ( ) x k + 1d = 295391791e- 294651223 83187 84193 - 113 45 c = 01074 , P = 1 一级 (1) 010020k ( ) x k + 1d = 421251332e- 420411186 84148 85112 - 017 c = 01076 , P = 1 一级 48 (1) 010014k ( ) x k + 1d = 593151584e- 592311025 85104 85125 - 012 c = 01075 , P = 1 一级 51
参考文献 : 4 结 论
〔1〕谭 凯 旋 , 王 清 良 , 伍 衡 山 1 溶 浸 采 矿 热 力 学 和 动 力 学 () 1堆浸浸出过程含有大量的非确定性因素 ,可
M 1 长沙 :中南大学出版社 ,20031 以当作一个灰色系统 ,用灰色系统的理论和方法进
〔2〕李尚远 ,陈明阳 ,李春奎 1 铀金? M 1 北京 : 原子能出版 行研究 ,该方法为堆浸浸出速率的预测提供了新的
社 ,19971 途径 。 〔3〕邓聚龙 1 灰色预测与决策 M 1 武汉 :华中理工大学出版 () () 2采用等维灰数递补 GM 1 ,1模型对堆浸浸 社 ,19861 出速率进行预测 ,预测方法合理 ,预测精度高 。 〔4〕王清良 1 大布矿床矿石室内浸出实验研究报告 R 1 衡 () 3采用灰色预测时 ,应根据堆浸的浸出动力学 阳 :核工业第六研究所 ,20021
特征合理选择预测模型和原始数据处理方法 。 ( 〔5〕刘思峰 ,郭天榜 ,党耀国 1 灰色系统理论及其应用 第二
) 版M 1 北京 :科学出版社 ,19991 ()上接第 29 页
浸出过程中 ,充气搅拌时大量的泡沫外溢 ,氰化尾渣 ,从而提高了浮选精矿再磨细 减小了浮选精矿产率
金含量升高 ,致使氰化尾渣浮选的铅精矿铅品位降 度 ,使裸露金比例增加 ,进而提高金浸出率 ,为氰化 低到 15 %,25 % ,铅的回收率仅为 50 %左右 ,因无 尾渣铅锌浮选提供了稳定和较好的物料 。另外 ,脉 法生产和销售而停产 ,给企业带来了极大损失 ,因此 石含量的降低减轻了对氰化尾渣铅锌浮选的不利影 必须对金浮选旧工艺流程进行改造 。 响 ,为提高铅锌精矿品位创造了有利条件 。
() 2研制的金浮选新工艺能适应变化的矿石特 参考文献 : 性 ,使金的生产指标有大幅度提高 ,金精矿金品位由
〔1〕贺 政 1 银洞坡金矿金及难处理氰化尾渣超细粒铅锌矿 39143g/ t 提 高 到 53119g/ t , 提 高 了 13176 个 百 分
物综合回收工业试验报告 R 1 北京矿冶研究总院 ,桐柏 点 ; 金的浮选 - 氰化浸出总回收率由 80192 %提高
银洞坡金矿有限公司 12002 - 10 - 301 到 90154 % ,提高了 9162 个百分点 ; 并且控制了氰
〔2〕贺 政 ,赵明林 ,王洪杰 1 氰化尾渣中铅锌浮选影响因素 化浸出充气搅拌过程中起泡外溢 ,减少了金的损失 。 () 及解决方案浅析 J 1 矿冶 ,2003 ,12 3:25 - 281 () 3通过提高原矿磨矿细度和降低捕收剂用量 〔3〕王淀佐 1 浮选溶液化学 M 1 长沙 : 湖南科学技术出版 等技术措施 ,提高了金精矿品位 、降低了脉石含量 、 社 ,19881
范文五:提高堆浸浸出率的方法和途径的探讨
提高堆浸浸出率的方法和途径的探讨 第2O卷第3期铀矿冶
2001年8月URANIUMMININGANDMETALLURGY Vo【.20No.3
Aug.2001
提高堆浸浸出率的方法和途径的探讨
钟永明
(榜仁业铀矿开采研究所,湖南衡阳421001)
摘要:从筑堆,布液,集液,强化程出等堆浸工艺技术环节探讨了提高堆浸(原地爆破浸出和地表
堆浸)浸出率的方法和途径=
关键词:堆侵:布液集液;浸出率
中图分类号:TF11lJ31文献标识码:A文章编号:10008063(2001)略一叭704 引言
堆浸工艺技术是目前我国采冶方法的主要研究与发展方向之一堆浸又分为地下堆浸(主
要是原地爆破浸出)和地表堆浸,已普遍应用于铀,金等金属的开采.取得了良好的经济效益和
社会效益.使许多矿山走出了困境.衡量堆浸效果与可行性的关键技术指标是待浸金属的浸出
率,它取决于矿体的开采技术条件,矿石的可浸性以及堆浸工艺技术.堆浸工艺技术的完善与
进步不仅可提高浸出率和堆浸矿山的经济效益,而且对矿体的开采技术条件,矿石有关性能的
要求随之降低,从而促进堆浸工艺技术的推广应用.堆浸工艺技术包括筑堆,布液,集液,强化
浸出等方面,本文主要从这几个方面简要探讨提高堆浸浸出率的方法和途径.
1建造浸出条件良好的待浸矿堆
根据矿体的开采技术条件,矿石性能等具体情况选择适宜的爆破落矿筑堆方案以及爆破
工艺参数(原地爆破浸出),或采用合理的筑堆方式和堆矿参数(地表堆浸),建造浸出条件良好
的待浸矿堆
1.1矿堆的粒级组成
单就矿石粒度而言,矿石越细则浸出周期越短,提出率越高.但由于受矿石破碎成本等经
济因素的制约以及过细的矿石粒度可能造成矿堆泥化,板结等不利于布液浸出的情况,因此对
于不同性质的矿石有其合理酌粒级组成.如陕西某铀矿,矿石可浸性良好,特点是含泥量较高,
矿石经硫酸浸泡后易破碎解体.因此其堆矿粒度不宜过细,否则易造成矿堆泥化板结,影响浸
的均匀渗滤以及降低矿堆的渗透性,反而不利于提高浸出率;江西某铀矿,矿出剂
石可浸性一
般,特点是致密坚硬,裂隙不发育,浸出剂难以渗入矿石内部.经取渣样观察分析,粒度大于
150mm的矿石浸出率较低,因而,对于该类型的矿石,则应尽量破碎得细一些. 因此,堆浸矿石必须进行粒度优化.从岩石破碎处理,回采工艺过程,矿石性能和生产成本
收稿日期;2000—04—20
157
等方面的统一研究观点出发,通过生产性试验,模拟研究试验和建立数学模型以及优化模型等
方法,找出矿石粒度与破碎成本,浸出率的关系,以确定合理的矿石块度组合及其控制参数,创
造最佳经济效益和社会效益
1.2筑堆方法
1.2.1原地爆破浸出
对于规模较大的矿体,一般采用深孔分段爆破留矿法和深孔阶段爆破留矿法筑堆;对于规
模较小,厚度较薄的矿体,可采用浅孔爆破留矿法筑堆
深孔爆破落矿筑堆尽可能采用小补偿空间微差挤压爆破方案,以提高矿石的破碎程度.其
优点是生产强度大.效率高,作业安全.矿堆呈自然堆积而有利于浸出剂的均匀渗滤;缺点是落
矿筑堆一次完成,如爆破效果不好.无补救机会.浅孔留矿筑堆方法的优点是容易控制矿石粒
度.有二次破碎机会;缺点是效率低,作业安全性差.当矿石含泥量较大时.易造成矿堆泥化板
结.恶化矿堆浸出条件.因此,必须按照预定的矿石粒度要求,根据矿体开采技术条件,选择合
理的爆破方案和工艺参数,精心设计,施工,确保良好的爆破效果,这是堆浸取得成功的关键.
必须注意,根据矿堆中溶液运动的基本规律,原地爆破浸出最适于开采倾角大于70.的矿
体,对于小于70.的矿体.需要崩落部分围岩或者采取相应的布液方法.以消除浸出死角,使矿
堆浸出均匀.
1.2.2地表堆浸
为了保证矿堆均匀良好的渗滤性,提高浸出率.地表堆幔的筑堆原则是:1)尽量避免或减
轻矿堆被筑堆机械或人员的反复行走而造成的压实和泥化板结;2)避免矿石的离析;3)矿石
呈自然堆积状].
视堆浸场地的具体条件,可采用装载机,皮带运输机或专用筑堆机械(如核工业铀矿开采
研究所研制的弧形筑堆机)筑堆.推土机的筑堆效果较差,如江西某铀矿使用推土机筑堆,造成
矿堆压实,泥化板结以及矿石的离析,严重影响了矿堆的渗滤性,难以达到预期的浸出率.
1.3矿堆高度
高矿堆的浸出规律是从堆表往下幔出率逐渐降低,有明显的浸出梯度,矿堆下部浸出效果
较差.如陕西某铀矿原地爆破浸出矿堆的浸出情况为一分段渣中"(u)一0.009,浸出率
92.9{二分段渣中(u)一0.014,浸出率89.0;三分段渣中?(u)一0.024.浸出率 81.1
因此,为提高浸出率.矿堆不宜过高.必须根据矿石性质,堆浸场地条件,矿体的开采技术
确定合理的矿堆高度. 条件等具体因素.
2选择合适的布液方法,浸出剂浓度和布液强度
根据矿堆条件,矿石性质等具体情况,选择合适的布液方法,浸出剂浓度和布液强度,以保
证堆浸的高效率.
2.1布液方法的选择
选择布液方法的基本原则,一是布液均匀,二是消除浸出死角.有时必须同时采用几种布
液方法对矿堆进行综合布液.
喷淋式,滴灌式,微灌喷淋式和堰塘灌溉式布液方法适用于地表堆浸以及有自由空间的地
下堆浸.应根据当地气候,矿石块度,含泥量等具体条件来选择.堰塘灌溉式布液方法由于无法
-
158
控制布液强度,且易造成矿堆表面局部冲刷泥化,引起不均匀渗透t因此建议一般不采用.
矿堆表面无作业空间或形态变化较大,倾角较小时.可采用钻孔布液方法或以其对矿堆进
行补充布液.核工业铀矿开采研究所为此专门研制了在松散矿堆中带布液套管钻进的钻具.在
陕西某铀矿取得了良好的应用效果.解决了该矿的布液问题
对于倾角较小,采用浅孔留矿法筑堆的矿体,可采用分段预埋布液管网式对矿堆进行布
液,以消除上盘浸出死角
2+2浸出剂浓度的选择
在浸出初期采用较高的浸出剂浓度.而后逐渐降低,一般通过分析浸出液pH值来确定浸
出剂浓度.
浸出剂的浓度不宜过高,否则易造成矿堆结垢及浸出液中杂质过多,不利于提高浸出率以
及浸出液的后序工序处理.一般在生产前先进行室内柱攮试验或台架试验.以确定布液浸出
参数
2.3布液强度的选择
布液强度主要受矿堆的渗透性制约.布液强度过小易造成矿堆结垢,延长浸出周期;布液
强度过大,则易造成沟流,恶化矿堆浸出条件,浸出液金属浓度也将降低.因此,必须根据矿堆
条件,矿石性质选择合适的布液强度.据有关资料.美国金矿堆浸的布液强度一般为6.9,
l5.0L/(h?m),铀矿堆提布液强度为l,25L/(h?In.). 3制定适宜,周密的集液方案
矿堆的底部结构应便于浸出液收集并及时排出,以充分收集浸出液,减少渗漏损失.
爆破筑堆的设计应考虑将矿堆底部爆破成漏斗形,以利收集和排出浸出液,浸出液可利用
井巷或打专门钻孔导出如陕西和江西某铀矿即采取这种方法,效果良好 确定浸出液是否流失以及流失程度,可根据矿体的水文地质条件以及气候条件计算溶液
平衡,并在有关水流中设立监测点.
4强化浸出'
矿堆浸出一定时间后.浸出液金属浓度逐渐降低,需要通过延长浸出时间来回收矿堆中剩
余的金属,但仅靠延长浸出时间不一定能达到预期的浸出率,从经济角度考虑也不可行,因此
有时必须采用各种加速物质交换过程和改善提出条件的强化浸出的方法和手段来缩短浸出周
期和提高浸出率.
前苏联以强化过程消耗的能量形式为分类基础,将强化浸出方法分为物理法,化学法,细
菌法,机械法和爆破法等5种.国内堆浸矿山已将化学法,细菌法和机械法应用于生产,取得
了一定效果.
化学法和细菌法是通过加氧化剂,细菌等手段提高矿堆的氧化性,加快缦出过程.机械法
是通过对矿堆的再次松动而改善浸出条件,其作用主要是矿石移动时的再破碎以及消除因板
结造成的局部未充分浸出以及淘流现象,从而改善了矿堆渗滤性.地下矿堆可通过从井巷工程
放出部分矿石使矿堆再次松动,地表矿堆则可采用机械设备进行翻堆.如江西某铀矿,用挖掘
机对矿堆进行翻堆后,浸出液铀质量浓度从100mg/L左右提高到700mg/L,最高可达
lg/L,500mg/I以上的铀质量浓度维持了近两个月,浸出周期缩短了约一个季度,浸出率提
l59
高了l0,20.
5结论与建议
1)必须从筑堆,布液,集液,强化浸出等堆浸工艺流程综合考虑,根据矿体的开采技术条
件,矿石性质等具体情况选择合理的工艺技术参数和采取相应的技术措施,以提高矿堆浸出
率.
2)加强实验室的研究试验和基础理论工作,为合理选择堆浸工艺参数提供可靠的依据,
指导工业生产.
3)重点研究倾斜矿体布液技术以及水文地质条件较复杂的矿体的集液防漏技术.促进原
地爆破浸出采矿工艺的推广应用.
参考文献:
El-李尚远.铀,金,铜矿石堆浸原理与实践[M]北京:原子能出版}土,]997.122—123. [2]全爱国.原地破碎浸出采铀采场浸后矿渣取样的研究口:.堆寝与地侵(原地破碎浸出专辑),1994,(2):
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[3:莫辛耶茨BH,洛巴诺夫丑兀,捷杰耶夫MH,等.地浸矿山的建设与开采EM]出版项不详,135-146.
EXPLoRAT10NoNMEANSANDWAYSAB0UT INCREASINGHEAPLEACHINGRATE
ZHONGYongruing
(ResearchInstituteofUraniumMining,CNNC,Hengyang421001,China)
Abstract:Themeansandwaysaboutincreasingheapleaching(slopeleachingandsuHace leaching)rateintheheapleachingprocesssuchasheapconstruction.1ixiviantsprinkling. pregnantsolutioncollectingandstrengthenedleachingetc.areexploredinthispaper. Keywords:heapleaching;lixivianlsprinkling;pregnantsolutioncollecting;leachingrate 16O