基于传感器的矿石预富集技术发展新趋势

吴西顺，张 炜，赵相宽，高 曦，黄文斌

(1.中国地质调查局国际矿业研究中心，北京 100037；2.中国地质调查局地学文献中心，中国地质图书馆，北京 100083)

矿石预富集，又称预分选、矿石拣选或预选抛废等，是指在矿石进入细碎和磨矿等矿物加工流程前，根据矿石与废石在某种特性上的差异提前进行分选的技术，对于降低成本、提高品位和环境保护具有积极意义[1-5]。该技术已有近百年的历史，近十年来，随着矿业企业开始重新审视这项技术的价值和作用，旨在对矿石品位下降、提高盈利能力和减碳压力做出回应。笔者通过网络和实地调研了挪威陶朗、德国Steinert、俄罗斯Rados、挪威Comex和芬兰IMA Engineering等二十几家国际公司以及好朋友、美腾科技、霍里思特和隆基等十几家国内技术企业和矿山企业，发现矿石预富集技术尤其是基于传感器的拣选技术发展十分迅速，其研发应用重新引起矿业行业的兴趣和关注[6]。

1 矿石预富集技术应用现状

近年来，随着色选、X射线荧光(XRF)、X射线透射(XRT)、激光诱导、微波等传感检测技术的发展，基于先进传感器的矿石拣选技术引起包括英美资源集团、必和必拓和纽克雷斯特矿业等在内的全球知名矿业企业的高度关注[1,4,7-8]。其中，英美资源集团将块矿拣选技术列为该公司未来高质量、可持续发展的四项核心技术之一，预计到2022年将为其生产运营增加30亿～40亿美元的收益。目前，该公司已经在南非Mogalakwena铂矿、智利Los Bronces铜矿和巴西Barro Alto镍矿应用了块矿拣选技术，在Mogalakwena铂矿的应用减少了5%～20%的废石量，并降低了能源和水资源的用量。纽克雷斯特矿业正在其Telfer选矿厂中研究采用颗粒拣选系统，而在其Cadia选矿厂研究采用块矿拣选系统。

目前，矿石拣选中得到最多关注的是XRT等块矿拣选技术，市场上大多数XRT分选机根据物料的特定原子密度识别和分离物料，无论矿石大小、湿度或表面污染程度如何，都可以实现高水平的拣选纯度。但需要注意的是，每种检测传感器都有其局限性，因而在实际中多组合使用[9]，有时称为“传感器融合”。例如，Novo Resources公司位于澳大利亚的Karratha金矿结合XRT和电磁感应传感器对金矿石进行拣选，其中，XRT可识别含有高原子质量的矿物颗粒(比如金)，而电磁感应可识别因存在金属颗粒而带电荷的矿石；Vista Gold公司位于澳大利亚的Mt Todd金矿结合XRT和激光传感器的矿石拣选测试表明，可以对粗颗粒(+16 mm)的高压辊磨产物中的矿石和废石进行有效分离，其中，激光传感器用于检测经XRT拣选后矿石中的石英(表1和图1)。

图1 矿石拣选技术及其光谱检测范围Fig.1 Ore sorting technology and its spectrum range(资料来源：文献[9])

表1 基于传感器的矿石拣选检测技术及应用Table 1 Ore sorting detection technology and applications of sensor-based

矿石拣选的关键是矿石本身的非均质性，但即使矿体的非均质和差异性适合采用矿石拣选技术，也不意味着现实中可以采用该技术，因为需要综合评估采用矿石拣选技术的收益。拣选技术的收益评价主要分为三种情景：①将品位较低的废石(包括早前的抛废料)以适当的回收率转化为具有经济价值的矿石；②通过拣选提高矿石品位，并降低后续的加工成本和运输成本；③通过矿石拣选增加企业现金流。对于第一种场景，回收的价值需要涵盖处理成本和边际成本，因此，矿石拣选带来显著的收益必须是矿物加工能力超过矿石供应量的项目，或可通过简易低成本工艺将废石转化为有价值矿石。对于第二种场景，通常只在矿物加工和矿石运输成本较高且回收率也较高(如95%以上)的情况下适用，例如几乎不含浸染状矿物的块状矿石的废石分离。对于第三种场景，旨在通过优先生产更高品位的矿石来提升对投资者的吸引力，并增加企业现金流和净现值。这要求采矿、拣选和矿石储存的成本较低，从而在实际实施时不会对企业资本和运营成本造成重大影响。在这三种场景下，拣选的应用效益应分别采用不同的经济评价方法。

尽管矿石拣选技术对矿业行业带来改善，但以更大的规模进行有效矿石拣选仍需要继续发展。最重要的是考虑因素仍是各环节矿石的非均质性，并在爆破、卡车运输和皮带运输过程中利用这种非均质性进行规模更经济且更有效的矿石拣选。其中，分析仪器的检测用时会限制输送机上块矿或粗颗粒拣选系统的选别性及批量拣选规模；另一个限制因素是批量分流系统，尽管有多种机制可实现分流，但大多数机制的分流速度较缓慢，而快速分流的闸门系统将面临磨损率较高的问题。

2 基于解决方案的矿石预富集技术

笔者研究发现，当前矿石预富集虽然仍在快速发展，但本领域已经基本形成了由原理、方法、技术、设备、矿山应用和效果评价构成的成熟产业链条。而最近兴起的基于解决方案的矿石富集综合技术产品又在一定程度上延续了欧洲先进选矿企业的优势和市场份额，而基于解决方案的预富集技术对于中国企业来讲恰好是发展的薄弱环节。

2.1 旨在利用矿体非均质的原位拣选方案

矿石拣选作为一种矿石预选技术，其对矿产资源开发的重要作用是利用大多数矿床自然形成的非均质性(即特性差异)分离矿石与废石，因此应在矿山开采流程中尽早应用(如矿坑内或选矿厂的给料输送机)，以免因矿石的重新处理、转移、破碎或混合而使矿石品位的差异性降低，从而抑制了矿石与废石的有效分离。例如，IMA Engineering公司为了尽量接近采掘工作面，利用安装在露天矿坑和地下矿井固定位置处的IMA XRF铲斗扫描仪检测轮式装载机和铲运机内的矿石品位，主要是因为采掘工作面处的矿石非均性最强。这使得矿山运营管理人员能够通过对铲斗内物料平均品位的了解确定设备所处位置的矿石品位，以便通过对矿石与废石边界的及时识别优化矿山运营。

2.2 兼顾颗粒和块矿的综合拣选方案

颗粒拣选和块矿拣选各具优势，前者对矿石以单层形式进行传感器识别，准确性更高；后者无需细碎和筛分，处理量更大，拣选设备可灵活安装在矿石输送设备上(如铲斗、卡车、传送带等)，生产更为便捷且成本支出更低。为了更好地发挥这两种拣选方法的优势，相关技术装备供应商已在尝试建立颗粒拣选与块矿拣选相结合的矿石拣选方案。例如，加拿大不列颠哥伦比亚大学NBK采矿工程研究所的研究人员为了评估加拿大New Afton斑岩型铜金矿崩落法开采的增值潜力[10]，开展了基于传感器的矿石拣选研究工作，综合考虑了颗粒拣选和块矿拣选方法，提出了颗粒与块矿综合拣选系统的矿石处理流程：利用PGNAA块矿拣选设备将矿石分选为高品位矿石、中间品位矿石和废石，其中，高品位矿石直接运至选矿厂，低品位矿石(废石)运至排土场，中间品位矿石经破碎和筛分后通过XRF颗粒拣选设备进行再次分选。

2.3 基于传感器融合的矿石拣选方案

德国Steinert公司通过XRT与其他检测传感器的融合精确识别单个化学元素。例如，光学和激光传感器非常适合检测不同颜色的矿石，如氧化铜或石英的晶体结构。该公司的一种多传感器拣选系统(KSS)结合了XRT和激光传感器技术[11]，XRT传感器旨在识别和检测物料的原子密度及测量与岩石矿物组成直接相关的每个颗粒的X射线衰减，激光传感器旨在检测颗粒的形状和亮度，Braveheart Resources公司位于加拿大的Alpine金矿项目中的原矿和合成样品的分选测试结果表明，原矿的金品位从14.7 g/t提高至20.3 g/t，金回收率为92.8%，抛废率为32.7%；合成材料的金品位从25.4 g/t提高至43.2 g/t，金回收率为81.3%，抛废率为52.1%。

2.4 多流程优化的矿石回收整体方案

业界对整个行业的矿石损失和废石稀释进行了全面研究，评估认为矿山运营如维持现状，则可能会损失10%～30%的矿石价值。造成上述损失的根本原因包括：①分析与取样的平均化，由于分析技术和相关成本限制了样品尺寸/长度，基于钻获岩芯和钻屑的常规取样和分析会削弱对矿石/废石非均质性的认识；②分析与取样的不准确，与人为错误和缺陷以及采样和分析技术有关，会导致矿石与废石分离上的误差；③爆破造成的矿石移动，使矿石与废石发生混合；④采矿过程中超挖造成的过多废石混入；⑤矿石中的有害矿物/元素会使矿石不得不作为废石进行处理。

鉴于此，IMA Engineering公司与Mine On-Line Service公司(MOLS)针对上述研究结论建立了矿石拣选工具包，包括基于钻获岩芯的矿石拣选模拟(OSSCORE)、针对爆破孔和反循环钻孔的钻屑分析、爆破运动监测以及利用块矿拣选系统(BOSS)的实验室研究。其中，利用OSSCORE对Sotkamo Silver公司位于芬兰中部的一个银矿项目进行了XRF矿石拣选模拟，通过采用矿石分选机来扩大项目的矿石储量，更新矿山运营计划，进而使该项目的总计划采矿量从50万t/a增加至180万t/a，使其最大潜在矿物加工能力提高至60万t/a。此外，IMA Engineering公司的冲击钻取样分析仪(PDSA)可在爆破孔和反循环钻孔钻进过程中同时对钻屑进行连续的取样和分析，从而建立爆破台阶的元素分布图，并准确地显示矿石与废石边界位置。MOLS公司的Blast Movement Monitors通过安装于爆破工作面，可在爆破过程中随岩石移动而移动，从而提供有关爆破后矿石与废石分布的有价值信息。IMA Engineering公司的BOSS系统可在实验室条件下分析客户的岩石和钻屑样品，对该样品的拣选有效性进行评估。尽管如此，现场测试仍是最关键的，因为实际场地的矿石表面更脏、更湿，且体积更大，可以掌握矿石与废石是否可拣选更真实的信息。

3 典型预富集技术研发案例分析

纵观国际技术市场，美国、日本等国家在矿石分选领域并不占优势，欧洲和澳大利亚的技术研发和矿业应用较为活跃而处于领先地位，这主要是因为技术发展历史上的路径依赖问题和该部分市场位于整个矿业产业链的中上游，投入产出比和价值增加值较低。但就目前的发展形势来看，矿石预富集环节对于整个矿业的发展转型、节能降耗和绿色可持续发展越来越具有关键价值和战略意义。中国企业虽然起步较晚但发展较快，如赣州好朋友科技有限公司和天津美腾科技股份有限公司，还有一些企业甚至开始“走出去”开拓海外市场，如北京霍里思特科技有限公司等，这主要归因于中国鼓励和重视技术创新的政策以及企业长期多方努力和国际合作。国外该领域的技术研发企业主要有挪威Tomra集团、德国Steinert公司、俄罗斯Rados、芬兰IMA Engineering、挪威Comex、美国Thermo Fisher、加拿大MineSense、澳大利亚NextOre和澳大利亚优化资源开采合作研究中心(CRC ORE)等。下面以一些典型案例予以阐述和说明。

3.1 挪威Tomra集团多元传感器拣选技术及应用

TOMRA拣选系统(以前称Commodas Ultrasort)采用多元先进识别技术(色选、近红外、XRT、电磁、激光)和传感器融合技术，将物料处理、产品识别和加压空气喷射整合到一个强大且成熟的系统中。其高科技传感器技术配备了鹰眼视觉系统，因而能够检测和提供更多信息，不但处理规模和速度远高于重介质等传统分选技术，而且分选精度达到了即使是最小的颗粒也能被检测到的程度。TOMRA拣选系统的传感器技术可以对材料、颜色、密度、形状、尺寸、几何结构和物体位置等数据进行高速处理，产品有PRO和COM等系列。

PRO(工业加工)系列拣选设备专为典型的矿物处理环境而设计，有三种型号，即Primary、Secondary和Tertiary，配备色选、近红外和激光三种传感器技术。其中，Primary型分选机用于处理初级破碎机加工后的50～250 mm物料，采用色选、近红外检测技术；Secondary型分选机用于处理二级破碎机加工后的物料，粒径为20～120 mm，采用了激光、色选和近红外，适用于工业矿物、宝石、有色金属；Tertiary型分选机用于处理三级破碎机加工后的物料，粒径为2～32 mm，采用色选技术，适用于工业矿物、宝石。

COM系列适用于皮带进料系统具有不均匀进料或临界含水量的情况，使用4种不同的传感器技术，即XRT、色选、近红外和电磁。XRT型分选机用于任何粒径、湿度或表面污染程度下获得较高品位的拣选物料，适用于工业矿物、宝石、有色金属、黑色金属等；XRT 2.0型分选机是XRT型分选机的升级版，具有更高的皮带运行速度和处理量；COLOR-NIR型分选机主要适用于工业矿物、宝石、黑色金属、有色金属；COM EM型分选机用于采用高灵敏电磁传感器利用SUPPIXX®技术提高分辨率，可以高速处理生产高纯度精矿，适用于黑色金属等。

3.2 澳大利亚CRC-ORE综合采选方案

2020年底，澳大利亚优化资源开采合作研究中心(CRC-ORE)与全球工程咨询企业赫氏集团(Hatch)签署了一项协议，委托后者通过多学科管理、工程和开发咨询实现Grade Engineering系统的商业推广[12]。Grade Engineering系统是一种综合性粗颗粒预选抛废方法，可根据矿石具体性质匹配分离技术，从而更有效地处理低品位矿石和废石来提取有价矿物，并显著延长矿山服务年限及减少其环境足迹。 该系统的粗颗料抛废范围(10～100 mm)适用于从矿山到磨机出料的粒度分布，采用的五类分离方法包括粒度优先分级、微差爆破、基于传感器的块矿拣选、基于传感器的进料流分选、粗颗粒重力分选，具体如下所述。

1) 粒度优先分级。某些矿石相对易于破碎，使得矿物集中在特定的粒级。优先分级取决于岩体特性、结构、矿石共生和矿物学在一定范围内的相互作用。通常来说，响应程度与原矿品位之间没有相关性，主要控制因素是矿石结构而非绝对丰度。物理分离是爆破或初碎后应用筛分技术实现的功能。

2) 微差爆破。使用专门的爆破设计在台阶或矿场规模上对物料进行小批量调节，该设计可使具有更高品位的矿石以更细的粒级富集。

3) 基于传感器的块矿拣选。应用各种电子传感器提供物料采掘和输运“界面”(包括铲斗、卡车和输送机)中的矿石品位信息并进行分拣。有多种技术手段能够对粗粒岩石从矿石表面到矿石内部进行检测，也具备从元素组成到矿物学组成的分辨率。

4) 基于传感器的进料流分选。基于传感器的块矿拣选涵盖全部的粒度分布，而基于进料流的分选是对调整后的粒度分布。这是因为某些传感器技术只适用于有限的粒度分布，通过改进矿石内部结构并使用空气喷射或机械作动实现单颗粒分选。

5) 粗颗粒重力分选。利用针对粗粒岩石(粒径大于10 mm)的重介质分选和跳汰机，根据密度差别实现颗粒分离。与前三种方法相比，粗颗粒重力分选由于需要进料调节所以通常要进行二次破碎和筛分以提供严格控制的粒度分布。因此，该技术的应用主要是与其他手段结合起来对进料流进行提质增效。

4 典型应用案例效果评价

典型案例研究认为，预富集技术的应用效果及量化评价主要体现在品位提高、废石去除、回收率、用水和耗能以及生产效率等方面。

挪威Tomra集团的XRT分选机在国际市场上份额较大，应用性能也较稳定。Vimy Resources公司的澳大利亚Angulari铀金矿运用COM XRT Tertiary对41.5 kg岩芯样品进行的分选测试。结果表明，铀精矿品位从1.2% U3O8增加到2.0% U3O8，金精矿品位从0.7 g/t增加到1.1 g/t。Vendetta Mining公司澳大利亚Pegmont铅锌项目的139.2 kg样品分选测试表明，铅锌品位分别从18%和21%提高到88%和72%，回收率分别从83.2%和76.4%提升到90.2%和92.2%；而对世界上最大的地下锡矿秘鲁San Rafael矿运行结果表明，锡品位从0.6%提高至2.8%，回收率达到90%[13-15]。在废石抛除率方面，Rafaella Resources公司西班牙钨锡项目的测试表明废石去除率超过50%，Maritime公司加拿大Hammerdown金矿剔除的废石占给矿的34%，而Osisko公司加拿大Cariboo金矿在初次破碎就可以去除50%的废石，用水量和能耗减少50%[16-18]；Vast Resources公司罗马尼亚Baita Plai多金属矿，废石去除率也在40%左右[19]，节能增效减排效果十分显著。

澳大利亚优化资源开采合作研究中心(CRC ORE)也与英美资源集团在智利El Soldado铜矿、南非Mogalakwena铂族金属矿和巴西Barro Alto红土镍矿合作测试前者的块矿拣选解决方案，格局上形成了技术开发-商业推广-矿山应用的产业模式。其中，澳大利亚优化资源开采合作研究中心承担的铂族金属矿块矿拣选项目分三个阶段实施。第一阶段包括分析矿体的非均质性、分析铂族金属与贱金属的相关性、选择传感器技术(本案例中选择XRF和PGNAA)、设计/布局块矿拣选设施及选择设备、分析矿体自然赋存、选择矿石类型与取样策略、计划和管理项目。解决方案采用卡特彼勒的992型轮式装载机将物料运送到拣选系统中。其中，分流闸门前的PGNAA分析仪检测速度极快，仅为30 s；但在第二阶段的传感器校准和技术验证阶段，块矿拣选系统无法即插即用，PGNAA传感器校准率仅为20%～30%。然而在第三阶段提高生产规模时，通过与XRF协同运作从500 t/h增加到1 000 t/h。

5 结论与展望

综上所述，本文系统阐述了先进的矿石传感测试技术，重点考察了陶朗、Steinert、Rados、IMA Engineering等国外技术研发公司和国内好朋友、美腾科技、霍里斯特和隆基等国内相关企业，分析了先进传感器拣选技术发展趋势和矿山应用特点，着重阐述了行业发展前沿而中国企业又较为薄弱的综合拣选解决方案。通过分析研究可知，借助人工智能(AI)、先进传感器技术、大数据学习和远程通信的技术进步，基于先进传感器的矿石预富集技术特别是块状矿石拣选领域必将迎来快发展和大应用。与跨国公司相比，中资企业虽在许多领域取得了可喜成绩，但在关键技术、关键部件和难选矿种的自主创新、技术研发以及国际市场的开拓方面，无论是技术研发还是矿山应用都需做好长期持续努力和打硬仗的准备。

致谢衷心感谢中国地质图书馆田黔宁研究员以及广州海洋地质调查局的姚翔博士等人在本论文撰写过程中所给予的宝贵指导意见和热情帮助。