中国粉体网讯 随着我国对矿产品需求的日益增长，矿产资源开发规模越来越大，高品位易选矿石储量逐渐减少，低品位难选矿石的入选比例明显上升，造成了选矿成本升高，企业经济效益下降。
1、光电拣选作业在矿业领域应用
光电拣选作业可在矿石细碎或磨矿之前抛弃部分废石，提高入选矿石品位，符合“能抛早抛、节能耗”的理念。尤其是近年来，光电传感、智能识别、机器视觉、大数据处理等技术的广泛应用为光电拣选技术的发展提供了支撑。
电磁波谱
光电拣选设备主要用到的检测技术
光电拣选设备的工作过程
2、色选技术在光电拣选作业中越来越重要
（1）色选选矿原理
光电拣选是利用矿物之间光学特性的差异，依靠探测装置鉴别出矿石中的目的矿物，并通过执行机构将有用矿物与脉石矿物选别分离的选矿方法。目前，色选、X射线分选（XRT）等光电选分选技术发展较为成熟，广泛地应用于多种有色金属矿及非金属矿的预选。
色选主要是通过使用不同波长的光照射矿石，根据矿物之间反射率的差异实现对有用矿物与脉石矿物的选别。研究表明，只要两种矿物的反射率差异大于5%-10%，就能通过色选分离。
色选机工作原理图
根据检测光谱范围的不同，可分为漫反射单光拣选和漫反射双光拣选。其中，漫反射单光拣选是以某一光区的反射率差异为依据进行分选的技术手段，适用于颜色单一的矿石选别；而漫反射双光拣选则是采用两段光谱对矿物进行检测分选，多用于颜色、反射特性较为复杂的矿石。
（2）色选在非金属矿领域应用价值
矿石色选机可以色选范围涵盖石英石、硅石、重晶石、钾长石、白云石、萤石、方解石、石膏石、碳酸钙、水晶、大理岩、花岗岩、盐矿、玉石、磷矿、滑石、硅灰石、鹅卵石、高岭土等近百种非金属矿石。
石英砂
孔建军等以陕西某脉石英为原料，采用X射线荧光光谱仪（XRF）、电子光学显微镜、电子显微探针及能谱仪对硅石的元素组成、矿物学特征和杂质赋存状态等进行研究。根据原料分析结果，采用“色选-棒磨-分级-磁选-浮选-酸浸”的工艺对原料进行提纯，得到精矿SiO2含量（质量分数，下同）为99.995%，Fe2O3含量降至0.8×10-6，Al2O3含量降至25.2×10-6，达到4N5级高纯石英砂要求。
方解石
原矿中深色杂质较多，首先通过色选进行预先抛废，色选效果明显，大部分深色杂质能被选出，色选精矿品位较原矿有明显提高。
王鸽以广西某地方解石为试验研究对象，经过色选、筛分、擦洗、磨粉等选矿和加工探索性试验，取得理想的提纯效果。最终5～10mm试样得到CaO含量为55.28%，Fe2O3含量为0.0048%，白度为88.95，回收率为79.43%的精矿产品；10～20mm试样得到CaO含量为55.47%，Fe2O3含量为0.0030%，白度为91.92，回收率为80.79%的精矿产品，为优质的方解石产品，应用前景广泛。
色选提纯方解石试验结果
萤石
浙江省遂昌县湖山萤石矿引入了履带式色选机对-50+10mm粒级块状矿石进行了分选，所得色选精矿CaF2品位约为80%，达到了萤石块矿四级品标准，可直接对外销售，所得色选尾矿CaF2品位约为50%，与-10mm粒级矿石合并后通过浮选工艺回收，显著提高了企业的经济效益。
高岭土
王帅等针对苏州某高岭土，采用色选机从5000t尾矿中回收了1000t高岭土，实现了废物资源再利用。
磷矿
哈萨克斯坦卡拉套磷矿石的颜色和磷的含量之间具有稳定的关系，即深色磷块岩中富含磷，灰色及浅色磷块岩中含磷相对较少。根据这一特性，采用不同的色选机对+50mm粒级及-50+15mm粒级矿石分别进行选别，获得了P2O5品位高于30%的精矿指标，完全满足进一步加工的工艺要求。
3、色选技术在矿业领域的技术发展前景
（1）国外智能分选装备中矿石色选机是研发重点
目前，国内外研制的色选设备大部分配备有高分辨率传感器，可以深度识别微小而精细的杂质，保证了分选效率，有着较为广泛的应用前景。
国外智能矿石分选装备技术热点聚类图
观察国外智能分选装备领域专利排名前10的IPC技术可知，国外所申请的专利主要分布在B部（作业；运输），其中分布最多的技术领域是B07C5/342（根据光学性质，如颜色固体从固体中分离、分选），共322件，占专利申请总量的20.96%，说明海外各创新主体更侧重于色选机方面的研究。
其次是B07C5/34（根据其他特殊性质（光学性质，如颜色；电或电磁性质；放射性质）来分选，将固体从固体中分离），共172件，该IPC号主要用于指色选机、磁选机以及放射性分选机这三种机器，该分类号可以体现海外主流的研发方向。
智能矿石分选装备专利IPC含义
国外智能矿石分选装备专利技术构成图
（2）国内智能矿石分选装备专利技术申请集中在东部沿海地区
目前国内智能矿石分选装备的专利技术主要集中区域是安徽、江西、天津、北京和浙江等省份，申请量和授权量均超过了100件，占全国总量的66.35%。其中，安徽省的专利申请量最高，达到了847件。其中，安徽省的专利申请主要集中在合肥市，其专利申请量为774件，占安徽省总量的91.38%。
（3）智能矿石分选技术装备生命周期分析
典型的技术生命周期一般可以分为四个阶段，即萌芽期、快速成长期、成熟期和衰退期。根据Logistic模型对智能矿石分选装备专利申请数量的预测显示，该技术预计将在2024年至2030年期间到达成熟期，这意味着在此阶段，此领域的技术发展程度较高，各创新主体将持续增强对核心专利技术的投入和开发。
国内智能矿石分选装备技术生命周期图（一）
国内智能矿石分选装备技术生命周期图（二）
其次，通过上图中的预测曲线还可以看出，在2030年以后，智能矿石分选装备技术仍维持在技术成熟期，专利申请数量将呈现出缓慢上升的趋势。且未来较长一段时间，智能矿石分选装备仍然是此领域主流发展技术，各创新主体对于此领域的专利申请热情依旧保持稳定。
参考文献：
王泽雷，光电拣选设备研究与应用进展，昆明理工大学
王泽雷，预富集技术研究进展，昆明理工大学
王鸽，广西某地方解石提纯试验研究，咸阳非金属矿研究设计院有限公司
孔建军，陕西某脉石英制备高纯石英研究，苏州中材非金属矿工业设计研究院有限公司
冯广宇，专利视角下智能矿石分选装备产业态势及技术热点研究，景德镇陶瓷大学
(中国粉体网编辑整理/昧光)
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