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​在科技与工业深度融合的当下，人工智能（AI）技术正为选矿厂的智能化升级注入强劲动力。从安全管理到设备巡检，AI 系统凭借其精准的识别能力与高效的数据分析优势，在多个关键场景中实现了从传统人工操作向智能自动化的跨越

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自动化设备的应用在当今选厂中越来越广泛，在选厂中通过对选矿过程的破碎、磨矿、选别、脱水等各个环节的协同控制和优化，实现选矿厂全流程自动化。自动化设备不仅可以应用于新建选厂，还可以用于老旧选厂的改造

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砂岩型低品位氧化铅锌矿主要矿石类型包括氧化铅矿和氧化锌矿​，常见的矿物组成包括铅锌矿石、方铅矿和闪锌矿等。此外，矿石中含有较多的杂质矿物，如硅、钙、镁等元素

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​多金属矿，是指含有铜、锌、铅、金、银等金属的矿石，在工业生产和经济建设中发挥着重要作用。然而，在多金属矿的开采和选矿过程中，存在矿石成分复杂、性质多变、选矿回收率低等问题。因此，需要采用先进的选矿技术来提高选矿回收率和矿山的开采效率。

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高岭土色泽受铁物质影响显著，其含铁矿物以赤铁矿、菱铁矿、锐铁矿、黄铁矿等多种形态存在。多数呈胶状褐铁矿形式，部分为针状或不规则形态的针铁矿与赤铁矿。游离态褐铁矿中的 Fe⁺常呈薄膜状，而 Fe₂O₃则呈玫瑰色。因含铁矿物在煅烧时变色，故需提前采取除铁措施以保障高岭土白度。

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​钼矿的浮选工艺是将矿石中的钼矿物与脉石矿物分离出来的关键技术。由于钼矿的矿物组成复杂，浮选工艺受到多种因素的影响，如矿石性质、浮选药剂、矿浆浓度、浮选时间和pH值等。在实际生产中，浮选工艺的优化直接影响到回收率和经济效益。

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白钨矿浮选工艺可分为粗选和精选。粗选是为了尽可能的提高白钨矿的回收率。常见的粗选方法是常温浮选，又细分为石灰法和碳酸钠法。加温浮选法又称彼德洛夫法，其关键原理是在水玻璃和高温条件的共同作用下利用不同矿物对捕收剂的解析速度差异实现分离回收。

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银锰矿的伴生银矿物主要以自然银、金银矿、银金矿等形式存在，呈细小颗粒，以类质同象方式赋存于锰矿晶格中，既难以通过机械选别的方式得到高品位的银精矿，也难以通过单一氰化法获得较好的银浸出指标，被公认为是难处理的含银矿石之一。

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隐晶质石墨是一种晶粒微小、表面呈土状的天然石墨资源，其品位一般为60%~85%。随着晶质石墨资源的逐渐枯竭，隐晶质石墨因其储量丰富且可作为制备石墨烯的重要原料。

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黑钨矿主要以石英脉型矿石形式存在，其矿物组成相对简单，且嵌布粒度较粗，这使得其在选矿过程中相较于白钨矿更容易实现分选。由于黑钨矿的密度大于共生脉石矿物，因此重选法成为黑钨矿预先富集的主要方法。

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白钨矿的回收难度主要体现在两个方面：一是白钨矿与其共生的含钙脉石矿物的可浮性相近，导致分离困难；二是钨矿比较脆，在磨矿过程中容易产生泥化现象，造成钨矿的大量损失。

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我国回收白钨矿的浮选法主要为加温法（彼德罗夫法）和常温法，大部分白钨矿选厂都采用加温法。白钨矿的主要浮选剂为阴离子捕收剂，包括脂肪酸类、羟肟酸以及螯合类、磺酸类、膦酸类捕收剂。

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在着手矿山开采之前，首要任务是对采矿的技术和流程有深入理解。随着高质量矿产资源的逐渐枯竭，采矿成本上升，作业环境恶化，这些因素共同推高了矿山开采的难度。深入了解并运用多样化的采矿技术，不仅关乎企业的经济效益，更对保障资源稳定供应、推动行业进步意义重大。

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​不同成因类型的长石矿床所含杂质存在显著差异，其中铁、钛元素及伴生矿物构成主要污染源。常见有害矿物包括石英、粘土类矿物、云母族矿物、金属氧化物（金红石、褐铁矿等）以及多种硅酸盐矿物（角闪石、石榴石等）。

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磷矿石重要的非金属矿产资源，现已被我国列为24种战略性矿产之一。磷矿石处于磷化工产业链上游,是产业链的起点,具有不可再生及不可替代的特点,产业链中游包括磷酸、黄磷等,下游主要是磷酸盐、磷肥等,最终应用于农业、食品、医药、军工、新能源、电子等领域。

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磷矿通常与石英、方解石、长石、云母等硅矿物和碳酸盐脉石矿物共伴生，嵌布粒度细，浮选是磷矿资源综合回收的主要方法，工业上常用的浮选工艺有直接正浮选、单一反浮选和两步浮选。