螢石礦作為重要的戰略礦產資源，廣泛應用于冶金、化工、光學等領域。隨著全球對螢石需求的增長及資源品質的分化，傳統分選工藝面臨效率低、成本高、適應性差等瓶頸，已難以滿足現代礦業對效率、環保與價值的綜合訴求。而近些年隨著人工智能技術的發展，尤其在礦石分選領域技術的不斷革新，通過采用多光譜識別、深度學習算法與高速執行系統的結合，為螢石礦的精細化分選提供了創新解決方案，尤其在高鈣螢石礦降鈣處理、低品位礦提品及高品位礦優化領域展現出顯著優勢。
高鈣螢石礦的破局：多光譜識別技術下的精準分離
內蒙古作為我國螢石礦主產區，螢石礦一直存在“高鈣之痛”，本質是碳酸鈣與氟化鈣晶體共生帶來的選冶矛盾。傳統浮選工藝需通過酸浸調節pH值抑制碳酸鈣上浮，但存在藥劑消耗大、氟化鈣回收率波動（通常僅65%-75%）及尾礦處理成本高等缺陷。
但名德光電AI分選機另辟蹊徑——其搭載的AI人工智能識別3.0系統，通過多光譜掃描技術，結合螢石礦破碎后存在一定解離度的情況，抓取到高鈣與低鈣螢石礦的細微特征差異，通過深度學習算法對螢石顆粒實施動態分選。實驗數據顯示，經名德設備預處理后，部分高鈣螢石礦含量可將碳酸鈣含量從原礦的15%-25%降至8%以下，使浮選段氟化鈣回收率提升至85%以上，精礦品位穩定在92% CaF?以上.
高鈣螢石礦區：構建"AI粗選-浮選聯合工藝"，分選機前置處理10-50mm粒級礦石，降低浮選段碳酸鈣干擾；
低品位礦經濟性提升：預分選拋廢與資源化利用
當螢石原礦品位介于20%-30%的經濟臨界線，直接浮選的經濟性常為本重利薄，多數礦山頭痛不已，而通過構建礦石價值模型，實現"拋廢-富集"雙目標優化，卻讓這些“邊緣資源”重獲新生。設備基于表面紋理特征建立廢石識別模型，對硅質巖、粘土礦物等脈石進行高速剔除，其智能梯度分選模式——通過深度學習動態調整分選閾值，使入浮礦石品位提升至35%-50%，浮選藥劑消耗降低40%，浮選尾渣降低30-45%，同時對于預拋廢的尾礦的物料轉入建材加工鏈，形成"選礦-建材"協同生產模式。
低品位礦區：采用"梯級分選"模式，第一級剔除＜8% CaF?的廢石，第二級對10%-30% CaF?礦石進行再富集，形成可浮選（＞25%）、建材用（8%-15%）、回填（＜8%）三級資源化體系。
高品位礦價值更大化：價值的極致釋放
外蒙古南戈壁省的螢石礦床，蘊藏著大量晶瑩剔透的立方體螢石晶體，螢石礦雖品位高（CaF?＞65%）、結晶完整，但受限于當地落后的重介質分選工藝，運輸至中國的原礦中常混雜20%-30%非晶態螢石。名德分選機創新采用多光譜成像技術，精準識別螢石礦中不同結晶體、不同價值螢石礦的特征差異，設備根據深度學習模型與動態閾值算法，系統可在0.5s內完成礦石特征分析并進行分選。相對于較傳統工藝提升300%，能耗降低75%。每萬噸礦石運輸成本節約45萬美元，同時因紫螢石溢價的高效分選，單條產線年增收可達千萬級增長。分選后的精礦CaF?純度穩定在95%以上，大幅降低下游冶煉成本。
高品位礦區：部署光電智能分選，在采礦現場完成高品位的預富集，使跨境運輸量減少40%，規避低效礦石的無效運輸；
技術經濟性分析
對比傳統工藝，AI分選可使螢石項目投資回收期縮短2-3年：
能耗：單位處理電耗0.8-1.2 kWh/t，較浮選降低70%
人工成本：自動化率＞95%，減少選礦廠30%用工量
環境效益：尾礦庫容量需求降低50%，重金屬污染風險下降
人工智能分選技術正在重塑螢石礦的加工方式。從高鈣礦的精準解離到低品位礦的經濟開發，再到高品級螢石的增值利用，該技術通過礦石價值鏈的全程優化，推動行業向綠色化、智能化轉型，從資源消耗到價值創造，打造成螢石礦的“精準分選-低碳生產-價值躍遷”的產業。
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