鉄鉱石浮選におけるインライン密度測定

鉄鉱石浮選分離を最適化するプロセスパラメータ

コレクターと泡立て器の投与量の最適化

鉄鉱石の浮選プロセスにおいて、鉱物と脈石を効果的に分離するには、捕集剤と泡沫剤の最適な投与が不可欠です。脂肪酸やヒドロキサム酸塩などの捕集剤は鉄鉱物に選択的に結合し、MIBCなどの泡沫剤は泡を安定化させ、気泡サイズを制御します。鉱物回収率を最大化し、試薬の無駄を削減するには、どちらの試薬も正確な選択と正確な投与が求められます。

応答曲面法（RSM）を適用した最近の研究では、鉄鉱石スライムの特定の浮選条件下において、コレクターの投与量が約80 ml/kg、起泡剤の投与量が約50 ml/kgであることが特定されました。これらの投与量を鉱石の種類とプロセス目標に合わせて調整することで、最高の浮選分離効率と精鉱品質の向上が実現しました。特に、従来とは異なる試薬混合物、特にコレクターと起泡剤としてMIBCをブレンドしたものは、単一試薬アプローチよりも優れた性能を発揮し、選択性と回収率が向上しました。起泡剤濃度の微調整は、粗粒子浮選において特に重要です。適切な気泡構造の形成により粗粉砕が可能になり、エネルギーを節約できるため、わずかな調整で分離効率だけでなくエネルギー需要にも影響を与える可能性があります。

試薬の正確な投与量調整は不可欠です。コレクター／発泡剤の添加量が不十分だと、回収率と精鉱品位が低下します。過剰に添加するとコストが増加し、不純物が混入する可能性があります。最新の自動投与システムは、Lonnmeterなどの鉄鉱石スラリー密度計からのリアルタイムフィードバックと統合されています。これらのシステムは、スラリー密度の変化に基づいて投与量を継続的に調整することで、安定したプロセス状態を確保し、試薬の無駄を最小限に抑えます。最近の産業界のケーススタディでは、センサーフィードバックを試薬計量システムに統合することで、浮選セルの鉱物処理性能と生産コスト管理の両方が向上することが実証されています。

スラリー密度変動防止

浮選回路全体にわたってスラリー密度を一定に保つことは、浮選分離精度の向上と鉄精鉱品位の安定化に不可欠です。密度の変動は、気泡の挙動の不規則化、試薬分布の不均一化、フィルターの目詰まりやパイプラインの摩耗といった運転上の問題を引き起こす可能性があります。スラリー密度計によるリアルタイムの密度測定値に基づく自動制御システムは、オペレーターが浮選回路への水と固形物の添加量を迅速に調整するのに役立ちます。これにより、供給量の変動や運転上の不具合による変動を軽減できます。

プロセス戦略には、水添加量の継続的なキャリブレーションと、密度計の出力に基づくアンダーフローポンプまたはフィードポンプの調整が含まれます。供給水が薄くなる（密度が低下する）と、自動バルブが水の投入量を減らし、固形物の供給量を増やします。密度が上昇する（濃くなりすぎる）と、効果的な浮選を行うための最適な範囲を維持するために水を追加します。これらのアプローチは、浮選セルの安定した運転を保証するだけでなく、濃縮物の濃縮効率を高め、ろ過エネルギー消費を削減し、ろ過膜の目詰まりを防止します。

高度なメーター、例えばロンメータースラリー密度分析装置は、鉄精鉱の濃縮密度をリアルタイムで測定します。これにより、製品品質の一貫性と浮選後の効率的な水分除去が実現します。包括的なプロセス管理のために、尾鉱密度モニターは、処分ストリームが保管要件を満たしていることを確認し、未回収の鉄鉱石を検出してプロセス最適化をサポートします。

重要な浮選パラメータとその制御

安定した浮選分離効率を得るには、いくつかの重要なプロセス変数を制御する必要があります。インペラ回転速度、エアレーション率、滞留時間は主要な因子です。これらの最適化は、気泡生成、混合、そして鉱物が浮選セル内で過ごす時間に直接影響します。継続的なプロセスフィードバックなしにこれらの変数を調整すると、最適な結果が得られない可能性があります。インペラ回転速度が高すぎると粒子の巻き込みが発生し、エアレーション率が低いと鉱物の回収が不完全になる可能性があります。

これらのパラメータのキャリブレーションには、プロセスの変化を鉄鉱石スラリー密度計および精鉱監視機器の測定値と関連付けることが含まれます。オペレーターは、実験データに基づいて構築された浮遊性コンポーネントモデルを使用し、それをプラントの制御システムに統合することで、予測的な調整を可能にします。例えば、センサーによって検出された入力密度の変化は、理想的な運転ウィンドウを維持するために、インペラの回転速度または空気流量を即座に調整します。

正確な入出力密度モニタリングは、未回収の鉄鉱石損失を防ぎます。尾鉱密度センサーが逸脱を検知した場合、オペレーターは滞留時間を延長するか、試薬添加量を調整することで介入できます。このフィードバックループによりパラメータの安定性が向上し、歩留まりの向上と精鉱品位の安定化が保証されます。その結果、浮選分離精度の向上、未回収鉱物損失の防止、そしてプロセスパラメータの安定性制御が実現します。

プロセス成果の向上：効果的な分離からコスト効率まで

効果的な鉱物と鉱石の分離

鉄鉱石の浮選における選択性を高めるには、適切な試薬の適用が不可欠です。アルキルエーテルアミンなどの選択性捕集剤は鉄鉱物に優先的に吸着し、疎水性に変化させて浮選を促進します。一方、デンプンやヘキサメタリン酸ナトリウム（SHMP）などの抑制剤は鉱石鉱物を親水性に変化させ、浮選を抑制します。三成分系捕集剤・泡沫剤システムは、特定の試薬の組み合わせによって分離効率を高め、特に複雑な鉱石の場合、精鉱中のシリカとアルミナの含有量を低減できることを実証しています。例えば、SHMPはスペキュラライトの浮選に影響を与えることなく緑泥石を強力に抑制するため、ケイ酸塩鉱石をより効果的に除去できます。

プロセス最適化により、コレクターの活性と抑制剤の強度のバランスが保たれます。過剰な抑制は鉄回収率を低下させ、不十分な選択性は精鉱の汚染につながります。リアルタイム鉄鉱石スラリー密度計（Lonnmeterを含む）などの統合測定ツールは、スラリー密度と試薬投与量を正確に制御し、鉄の損失を最小限に抑え、精鉱品位を安定させます。オペレーターは、連続的な密度データに基づいてエアレーション、試薬投与量、セルレベルを調整することで、一貫した分離結果を確保します。機械学習モデルは、動的な条件下での精鉱品質をさらに予測し、向上させます。

濃縮液の濃縮とろ過の最適化

鉄鉱石浮選における脱水および貯蔵の要求を満たすには、濃縮とろ過の効率が不可欠です。濃縮は重力または凝集によって固形物濃度を高め、ろ過は残留水を除去して乾燥したろ過ケーキを生成します。Lonnmeterなどの機器による継続的なモニタリング鉄濃縮物濃縮密度計アンダーフローがその後の脱水と安全な保管のために定められた密度基準を満たしていることを確認します。

濃縮液の濃縮を最適化するには、アンダーフローの密度を高め、オーバーフローの透明度を高めるために、適切な凝集剤の投与量が必要です。このステップは、ろ過性能に直接影響します。メンブレンフィルタープレスは、最適な濃縮を行うことで、水分含有量6%未満のフィルターケーキを確実に実現し、高品位の鉄精鉱の生産をサポートします。ケーキの付着と凝集を制御することで、ろ過エネルギー消費量は削減されます。理論モデルは、特定の圧力とケーキ処理条件下での剥離性能を予測します。フィルターの目詰まりを防ぐには、リアルタイム測定と正確な投与によって達成されるスラリー特性、特に一貫した密度と粘度の制御が不可欠です。

尾鉱管理と未回収鉱石検出

鉄鉱石浮選における尾鉱管理の効率化は、安全性、資源回収、そして有効利用の観点から、尾鉱密度の正確なモニタリングにかかっています。鉄鉱石尾鉱密度測定は、連続自動センサー（Lonnmeterが統合したものなど）は、尾鉱が安全な貯蔵のための密度要件を満たしていることを保証し、水の再生利用を可能にします。密度が予測できない尾鉱は、ダムの決壊や土地利用の非効率化のリスクをもたらします。

尾鉱を包括的に活用するには、回収されていない鉄を検出するシステムが必要です。センサーベースの回路は尾鉱流中の鉄を識別し、浮選回路の構成を改良し、失われた鉱石を回収し、プロセス全体の回収率を向上させることができます。尾鉱から回収された鉄は再処理によって再統合することができ、資源効率を向上させます。

エネルギーと試薬の節約による生産コスト管理

鉄鉱石浮選における生産コスト管理は、試薬とエネルギーの節約に重点を置いています。リアルタイムのスラリー密度モニタリングにより、試薬の正確な投与量調整が可能になります。画像ベースのフロス分析と適応制御技術により、コレクターと泡沫器への投与量を最小限に抑え、試薬の無駄を削減し、鉱物の分離効率を最大限に高めます。例えば、残留アミンコレクターを含むプロセス水を再利用することで、精鉱品位や回収率を低下させることなく、新規試薬の消費量を最大46%削減できます。

試薬投与を最適化することで、エネルギー消費量を削減できます。安定したスラリー密度とプロセスパラメータ制御、そしてセンサーフィードバックと機械学習モデルを活用することで、浮上エネルギー消費量を削減できます。濃縮・ろ過においては、適切な供給密度を維持することでサイクルタイムとフィルタープレスのエネルギー消費量を削減できます。さらに、安定したスラリー特性と密度を維持することで、パイプラインの摩耗や詰まりを防ぎ、メンテナンスコストを削減し、運用の信頼性を高めます。