「刘先生的地质专栏」矿山选矿回收率指标的制定（之一）
- 2022-07-23 16:39:28
- 来源：地一眼
- 作者：刘先生的地质
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矿山选矿回收率指标的制定
——矿山生产计划的编制之一
地质老刘/刘先生的地质
【按】前一阶段的文章为投资为主，下一阶段计划写一组矿山生产计划的编制，也可用于矿业公司总部的生产规划与宏观管理，内容包括回收率、处理矿量、品位、损失率、贫化率、人员编制等指标的制定。
一、前言
矿山回收率是一个重要的指标，在生产计划编制中，如何合理制定回收率指标是一个科学问题，不应该照抄选矿试验报告，也不应该直接取上一年度的平均值。本文基于生产数据，探讨原矿品位与回收率的关系，以制定选矿回收率。
当然，回收率还与选矿流程工艺设备、药剂的选择、矿石性质、有用组分的嵌布、粒度、有害元素的含量（如浮选中的砷）等有关，均可按此计算。
二、地质资源与生产概况
某铅锌矿，铅锌资源量的金属量大于100万吨，以铅为主，铅平均品位为3.15%，锌平均品位为1.23%。硫化矿主要为方铅矿与闪锌矿，近地表矿石氧化，氧化矿的深度为30-50m，氧化带呈渐变过渡分布。
矿山建设规模为180万吨/年，浮选工艺，硫化矿设计回收率铅86%，锌88%。
该铅锌矿2016年8月建成，下半年以调试为主，2017年已生产完整的一个年度。初期有氧化矿，氧化矿回收率极低，不作为回收目标，矿山具备化验分析氧化率的能力。由于生产的第一年度，生产指标波动大，氧化率的大小不均匀，供矿品位也不均匀，选厂时有跑冒滴漏现象，回收率未达到设计指标。
第2年度预测为矿产品高价运行，计划提高入选品位（高于计划的平均值），如何合理制定第二年度的回收率指标，是一个关键的问题。本文利用上一年度的生产数据，基于回归法计算合理的回收率指标，指导第2年度的生产计划的编制。
三、第一年度生产数据统计分析
以铅为例，本文只分析铅的生产数据。
1、全年生产数据统计
全年有生产记录有357天（有些生产日为检修1-2个班），日均处理矿量5061吨，平均铅品位3.04%，平均回收率83.285%，平均氧化率为4.14%。
原矿处理量与回收率的相关系数为0.069（也就是基本不相关），原矿品位与回收率的相关系数的0.37。
从表中的最大值、最小值、均方差、变异系数看，全年的生产指标不稳定。
2、矿石的氧化率
前已所述，矿石氧化率对回收率影响较大。矿山具备矿石氧化率的分析能力。统计矿山2017年度的生产过程的氧化率（下图）。
从2017年8月初，氧化率趋于稳定，全年平均氧化率为4.14%，8-12月氧化率为2.73%。因此，选取8月1日之后的生产指标作为计算依据。
3、全年回收率
通过创建理论回收率拆线图，可以看出回收率波动较大，并有降低的趋势。期间集中生产高氧化矿石，浮选中泥化严重，整个浮选系统瘫痪，造成回收率极低。
4、全年的品位与回收率关系
在全年的生产数据统计中，入选品位与回收率呈正相相关，相关系数为0.370。入选品位越低，回收率也越低，反之亦然。
利用EXCEL软件建立全年的品位与回收率创建散点图，建立线性方程：
y = 6.4641x + 63.626。
从上图可以看出，奇异点较多，生产不稳定。
四、数据筛选与处理
1、数据的选择
鉴于1-7月份入选矿石的氧化率波动大，对计算结果也影响较大，仅选择8-12月份的生产数据作为计算依据。
2、特异值处理
（1）由于跑冒滴漏，品位突然波动、处理特殊矿石等因素形成回收率特异值。对回收率特异值进行处理，不参与计算。
（2）处理方法
特异值的确定：特异值上下限=Y±N* Sd
其中 “Y=(6.4641*品位+63.626)”,为线性回归方程。
系数N——取1.28；根据正态分布，1.28倍涵盖了90%的有效数据。
Sd——均方差，统计8-12月的回收率的均方差
当“特异值下限＜回收率＜特异值上下限”时，数据采用；否则剔除，不参与计算。此时利用EXCEL的IF函数进行判别与筛选，下图（截取部分）。
（3）处理方法
在8-12月中，特异值处理后，有效数据145个，铅入选品位3.173%，平均回收84.805%，相关系数由0.37增大至0.42，但变异系数减小了，见下表。
3、品位与回收率回归计算
（1）回归计算
以不同的方法进行回归计算（线性、指数、对数、乘幂），并显示公式。
（2）回归计算
根据拟合的回归公式，计算不同入选品位的回收率，下表。
其中级差表示原矿品位每提高0.2%，对应回收率的变化。
在上年度的生产中，原矿入选品位3.173%，平均回收率为84.17%。
鉴于随着品位提高，回收率增长幅度降低，选择对数回归计算法作为最终成果。
（3）氧化率对回收率的修正
在选矿试验报告中，深部也存在少量的铅锌氧化矿物，约占2.5%。8-12月氧化率为2.73%，基本接近，氧化率对回收率的影响不再修正。
（4）选矿工艺优化与技改对回收率的修正
第一年度为试生产年，第二年生产管理逐渐成熟，药剂制度也逐渐成熟，部分设备与工艺流程需要优化与技改，选矿回收率也逐步提高，所以第2年度的增幅的按1%估算。
4、第2年度回收率的确定
计算不同入选品位下的回收率。在编制第2年度的生产作业计划时，计划入选品位为3.5%，预测全年的平均回收率为86.27%，下表。
五、意义
1、如果有足够的数据支撑，共伴生元素、有害元素、氧化率、台班效率、矿浆浓度、磨矿细度、浸出时间、药剂及用量、或其它指标均等可按上述方法计算影响回收率的数学模型。最后通过相关分析、聚类分析、主成份分析、因子分析等手段，建立多指标的数学函数模型（注：可通过SPSS软件实现）。
2、建立多指标的数学函数模型后，一方面可以筛选出影响回收率的主要因素，另一方面可以明确指标管理的主要努力方向。
3、指标制定过程中减少了拍脑门决策的方法，对于精细化管理有重要的意义，特别是大型矿山。
免责申明：本文用在交流，信不信由你，结果如何与本文没有半毛钱的关系。
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