一种影响矿石中金氰化浸出的工艺矿物学因素的评价方法

技术领域

本发明属于选冶产品矿物检测技术领域，具体是一种影响矿石中金氰化浸出的工艺矿物学因素的评价方法。

背景技术

氰化法是一种重要的提金方法，目前世界上一半金用这种方法生产。金在氰化物中的溶解速度决定着氰化效果。影响矿石中金溶解速度的工艺矿物学因素较多，最主要的有金矿石的矿物组成、矿石结构、金的粒度、矿石中金与载体矿物之间的关系等。目前，影响金氰化浸出的工艺矿物学评价主要借助光学显微镜鉴定和人工统计测量，仅适用于粒径大的矿物，对于微量（g/t级）、微粒（微米-亚微米级）的金矿物的工艺矿物学评价尚没有一种能够快速指导一线生产的可行方法。

因此，亟待开发一种影响矿石中金浸出的工艺矿物学因素的评价方法，尤其是适用于影响微量、微粒金矿石中金浸出的工艺矿物学因素的评价方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种影响矿石中金氰化浸出的工艺矿物学因素的评价方法，主要用于针对微量、微粒级金矿物的工艺矿物学评价提供一种可行方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种影响矿石中金氰化浸出的工艺矿物学因素的评价方法，包括以下步骤：

1) 样品制备：用环氧树脂或巴西棕榈蜡在铸模模具中将待测矿石样品固化，并依次进行粗磨、细磨、精磨和抛光处理，制备成砂光片；

2) 镀导电膜：将步骤1)制备好的砂光片进行镀导电膜处理；

3) 将步骤2)制备好的样品放入工艺矿物学自动定量分析系统的扫描电镜中，抽真空，在BSE成像模式下调节扫描电镜参数获得样品清晰的BSE图像(BSEI)，选用环氧树脂或巴西棕榈蜡和金标样调整BSEI的对比度和亮度，对BSEI灰度值进行标准化；

4) 采用全颗粒测量模式，在100～200倍的放大倍率下自动测量全部矿石颗粒，得到含有全部矿物BSEI和EDS信息的测量文件；

5) 采用选择颗粒测量模式，在800～1000倍的放大倍率下，指定目标颗粒测量灰度范围并指定目标元素，自动测量指定灰度范围内的目标矿物，同时存储含指定元素的谱图信息，得到仅含有目标矿物BSEI和EDS信息的测量文件；

6)数据分析：

a.根据步骤4)和步骤5)得到的测量文件，得到包括矿石的主要矿物组成、金粒的大小及形状、矿石结构、金与载体矿物之间的关系在内的数据；

b.按照以下步骤分析影响矿石中金氰化浸出的工艺矿物学因素：

(a) 采用基于EDS谱图形状的匹配方法，将步骤4)得到的测量文件中的EDS信息与矿物标准库进行匹配以完成矿物自动识别，得到矿石中主要矿物的种类及相应的工艺矿物学参数；

(b)根据步骤(a)得到的主要矿物种类及工艺矿物学参数分析矿石中主要矿物与氰化物溶液的作用：

(c) 采用基于指定元素线系位置的匹配方法，将步骤5)得到的测量文件中的EDS信息与矿物标准库进行匹配，自动识别出矿石中的含金颗粒，利用工艺矿物学自动定量分析软件驱动扫描电镜到含金颗粒所在位置，利用SEM-EDS分析其微观形貌和微区成分，获得金矿物的粒度和种类，并统计包裹金、粒间金、裂隙金、连生金以及单体金的含量，分析金的粒度、类别、金与载体矿物之间的嵌布关系对矿石中金浸出的影响。

可以将样品充分碾压分散后进行固化制样；也可以将样品完全浸入无水乙醇中，超声震荡后过滤、风干，待无水乙醇挥发完毕后再将样品碾压分散然后进行固化制样；当所述矿石样品含包括碳沥青或者石墨类有机碳在内的“劫金碳”时，采用巴西棕榈蜡固化矿石样品；当所述矿石样品不含“劫金碳”时，采用环氧树脂固化矿石样品。

优选地，步骤2)中所述镀导电膜处理是指采用镀碳导电膜处理。

优选地，步骤3)中所述工艺矿物学自动定量分析系统采用BPMA V2.0。

优选地，步骤4)和步骤5)中，分别设置多个测量，按预先设置的测量参数开始自动测量，当一个样品测量完成后，自动跳转至后续样品继续测量，所有测量完成后自动关闭加速电压，自动停止测量。

优选地，步骤6)之(a)中所述基于EDS谱图形状的匹配方法采用BPMA V2.0的基于峰形的匹配方法；步骤6)之(c)中所述基于指定元素线系位置的匹配方法采用BPMA V2.0的基于元素的匹配方法，指定目标元素为Au。

优选地，步骤6)之(a)和步骤6)之(c)中所述的矿物标准库，预先根据样品类型建立，矿物标准库中应包括矿物名称、化学成分、EDS谱图、比重、矿物分子式等信息，以便于矿物快速匹配识别。

优选地，步骤6)之(a)中所述基于EDS谱图形状的匹配方法采用BPMA V2.0的基于峰形的匹配方法。

优选地，步骤6)之(c)中所述基于指定元素线系位置的匹配方法采用BPMA V2.0的基于元素的匹配方法。

所述矿石中主要矿物包括：包括石英、硅酸盐矿物；铁、铜、砷、锑、锌、铅、汞、硒以及碲在内的金属的化合物；包括碳沥青和石墨类有机碳在内的“劫金碳”；黏土矿物。相对于现有技术，本发明具有如下优点：

本发明充分利用工艺矿物学自动定量分析系统（BPMA V2.0）自动、快速、定量、详细和高分辨率的突出优势，快速准确测定微量、微粒金矿石中金的赋存状态和矿石工艺矿物学参数特征，并分析影响矿石中金氰化浸出的工艺矿物学因素，对微量、微粒金矿的选矿流程设计与优化提供可靠、有效的依据。

具体实施方式

下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。

一种影响矿石中金氰化浸出的工艺矿物学因素的评价方法，具体实施办法如下：

以金精矿氰化浸出-浮选尾矿的评价为例。

步骤一、样品制备：取浮选金精矿经氰化浸出后得到的氰渣再通过浮选工艺回收铅锌后的尾矿样品1.0g～2.0g（磨矿细度为－0.074mm占90%以上，Au品位为3.2g/t），加无水乙醇使样品完全浸入无水乙醇中，超声震荡5～10分钟后过滤、风干，待无水乙醇挥发完毕后用样品勺将样品碾压分散，再取0.5g左右样品用WSR618(E51)型环氧树脂在直径30mm的铸模模具中将样品固化，并依次进行粗磨、细磨、精磨和抛光处理，制备成砂光片，累积制备9～10片砂光片。

步骤二、镀导电膜：将步骤一制备好的砂光片采用KYKY SBC-2-I 型多功能试样表面处理机进行镀碳导电膜处理。

步骤三、将步骤二制备好的样品砂光片放入BPMA V2.0型工艺矿物学自动定量分析系统的扫描电镜中，抽真空至样品仓真空度小于2×10

步骤五、采用BPMA V2.0的全颗粒测量模式，在200X放大倍率下测量全部矿石颗粒，得到含有全部矿物BSEI和EDS信息的测量文件；

步骤六、采用BPMA V2.0的选择颗粒测量模式，在1000X放大倍率下，指定目标颗粒测量灰度范围180～255，并指定目标元素Au、Ag，仅扫描测量灰度值高于180的目标矿物，同时仅存储含Au、Ag元素的能谱信息。设置多个测量，按预先设置的测量参数开始自动测量，当一个样品测量完成后，自动跳转至后续样品继续测量，实现无人值守连续工作，当所有砂光片测量完成后自动关闭加速电压，自动停止测量，得到仅含有目标矿物BSEI和EDS信息的测量文件；

步骤六、数据分析：

A、根据步骤四、步骤五得到的测量文件与预先建立好矿物标准库匹配识别结果，得到包括矿石的主要矿物组成、金粒的大小及形状、矿石结构、金与载体矿物之间的关系等数据；

B、按照以下步骤分析影响矿石中金氰化浸出的工艺矿物学因素：

(a) 采用BPMA V2.0的基于峰形的匹配方法，将上述步骤四得到的测量文件中的EDS信息与矿物标准库进行匹配以完成矿物自动识别，得到矿石中主要矿物的种类及相应的工艺矿物学参数；

(b) 根据步骤(a)得到的主要矿物种类及工艺矿物学参数分析矿石中主要矿物与氰化物溶液的作用：

所述矿石中主要矿物包括：石英、硅酸盐矿物；铁、铜、砷、锑、锌、铅、汞、硒、碲等在内的金属的化合物；碳沥青、石墨类有机碳在内的“劫金碳”；黏土矿物等。矿石中主要矿物对金的氰化浸出的影响参考表1。

表1 主要伴生矿物对金的氰化浸出的影响

(c) 采用BPMA V2.0的基于元素的匹配方法，指定目标元素为Au，将上述步骤5)得到的测量文件中的EDS信息与矿物标准库进行匹配，自动识别出样品中的含金颗粒，利用BPMA V2.0软件驱动扫描电镜到含金颗粒所在位置，通过SEM-EDS分析其微观形貌和微区成分，获得金矿物的粒度、种类，并按包裹金、粒间金、裂隙金、连生金、单体金的划分方案统计不同嵌布类型金矿物的含量，分析金的粒度、类别、金与载体矿物之间的嵌布关系对金浸出的影响。

所述工艺矿物学自动定量分析系统采用工艺矿物学自动分析仪（BGRIMM ProcessMineralogy Analyzer，以下简称BPMA），规格型号采用BPMA V2.0。

所述全颗粒测量模式采用BPMA V2.0的全颗粒测量。