Rougher flotation of copper flotation tailings from southern Peru: Fe upgrading, metallurgical balance and batch flotation kinetics

技术摘要：秘鲁南部铜选尾矿的粗硫浮选研究

问题陈述
矿山尾矿由于其巨大的体积、潜在的污染物释放风险以及化学异质性，构成了显著的环境与技术挑战。具体而言，含硫化物的尾矿存在通过氧化作用产生酸性物质和金属迁移的风险。虽然捕获二次资源回收和环境脱硫的研究正针对浮选展开，但其性能具有高度的场址特异性，且取决于矿物解离度、表面化学性质和粒径。现有文献中的一个关键局限在于，在缺乏硫含量分析或产品特定矿物学数据支持的情况下，倾向于将总铁（Fe）回收率解释为选择性黄铁矿回收率。本研究旨在建立一个严谨、可重复的铁富集基准，同时明确指出在缺乏硫数据时使用总铁作为硫化物回收指标的局限性。

实验方法
本研究利用了采集自秘鲁南部单级精选电路最后一槽的铜选尾矿。实验流程包括：

• 原料表征： 对原料进行成分分析（湿化学分析）、矿物学分析（采用 Rietveld 精修的 X 射线衍射法和 SEM-EDS）以及物理性质分析（比重和粒度分布）。
• 浮选试验： 在 2 L Denver 型机械浮选机中进行实验室规模的粗硫浮选，进料量为 500 g 干粉，固体含量为 30 wt.%，转速为 1200 rpm。工艺在自然 pH 值（6.5–6.8）下运行，使用异丙基黄原酸钠 (Z-11) 作为捕收剂，甲基异丁基卡宾醇 (MIBC) 作为消泡剂。
• 重复性与动力学： 进行了三次独立的重复粗硫浮选试验以建立冶金平衡。此外，进行了三次独立的间歇动力学试验，收集了 9 分钟内连续 9 个 1 分钟的精矿，以评估随时间变化的品位-回收率权衡关系。
• 建模： 将累积铁回收率数据拟合至三种两参数动力学模型：经典一阶模型、双曲模型和 Klimpel 模型。通过评价系数 ($R^2$)、均方根误差 (RMSE) 和校正赤池信息准则 (AICc) 来评估模型性能。

主要结果

• 原料特征： 尾矿含铁量为 24.79 wt.%，含硫量为 20.50 wt.%，比重为 3.56，$D_{50}$ 约为 101 µm。矿物学分析显示，铁分布在多种组分中，包括硫化物（黄铁矿、辰砂、磁黄铁矿）、氧化物（$Fe_2O_3$ 型）、硅酸盐以及碳酸盐/硫酸盐（包括菱铁矿）。因此，总铁不能完全归因于黄铁矿。
• 粗硫浮选性能： 重复的粗硫浮选试验产生了稳定的富铁精矿，铁品位为 50.77 ± 0.68 wt.%。实现该品位的质量拉出率为 33.80 ± 0.62%，铁回收率为 58.33 ± 1.76%，富集比为 1.73 ± 0.02。结果证明了可重复的块体铁富集过程。
• 动力学响应： 在 9 分钟内，累积铁回收率从 8.83% 增加到 41.76 ± 0.82%，而累积铁品位从 50.34% 下降到 38.39 ± 0.14 wt.%。这表明最早期的泡沫产物含铁量最高，而后期组分含有较慢浮起的物质及脉石。
• 动力学建模： 所有三种模型（一阶、双曲和 Klimpel）均能紧密描述回收曲线（$R^2$ > 0.999）。双曲模型显示出最低的平均 RMSE 和 AICc，尽管差异较小且依赖于重复实验。一阶模型得到的极限回收率 ($R_\infty$) 为 54.11 ± 1.19%，表观速率常数 ($k$) 为 0.1648 ± 0.0019 min⁻¹。然而，研究指出，拟合渐近线受模型结构影响较大，鉴于测试时间较短，不应将其视为实验达到的实际回收率。

意义与主张
本文建立了使用标准粗硫浮选条件对铜尾矿中含铁相进行块体富集的可靠基准。作者明确指出，回收的产品是“富铁粗精矿”而非“黄铁矿精矿”，因为本研究缺乏硫含量分析和产品特定矿物学数据，无法证实是否实现了选择性硫化物回收或环境脱硫。

本工作的意义在于其在解释冶金平衡方面的严谨性。通过区分总铁回收与特定黄铁矿回收，本研究对尾矿再处理潜力提供了谨慎且具有科学依据的评估。研究表明，虽然铁富集是可行且可重复的，但关于环境脱硫或特定硫化物矿物的二次资源回收的主张，仍需要涉及硫质量平衡和详细的浮选产物矿物学特征研究。动力学数据进一步说明，模型选择会影响极限回收率的估算，强调了在间歇浮选研究中仔细解读外推参数的重要性。