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引言：硅灰石礦的價值與行業痛點

硅灰石（CaSiO?）作為一種鏈狀結構的偏硅酸鹽礦物，因其高長徑比、低熱膨脹系數及優異的絕緣性能，被廣泛應用于陶瓷、涂料、冶金保護渣等領域。中國作為全球最大硅灰石生產國，江西省貢獻了全國60%以上的產量，尤其以新余、上饒等地的礦石品質著稱。然而，江西硅灰石礦普遍存在復雜的伴生問題：淡藍色次生礦（含微量鐵、錳元素）、黑色雜石（磁鐵礦、赤鐵礦）以及硅石（石英）、方解石共生體，導致礦石提純難度陡增。傳統選礦工藝難以兼顧效率與精度，而人工智能分選技術的引入，為這一難題提供了突破性解決方案。

一、江西硅灰石礦的伴生特征與分選難點

1.1 礦石成分的復雜性

江西硅灰石礦體多呈層狀或脈狀分布，主要雜質包括：

硅石（石英）：與硅灰石同屬硅酸鹽礦物，密度相近（2.65 g/cm³），但硬度差異顯著（石英莫氏硬度7，硅灰石4.5-5）；

方解石（CaCO3）：鈣含量高，易與硅灰石形成共生結塊，傳統浮選法需強酸調節pH值；

淡藍色次生礦：通常為含鐵硅酸鹽（如綠簾石），鐵含量0.5%-2%，影響成品白度（需＞90%）；

黑色雜石：以磁鐵礦（Fe3O4）為主，磁性顯著但粒度不均。

1.2 傳統分選工藝的局限性

色選機依賴色差：僅能剔除黑色雜石及深藍色礦物，對淺色硅石、方解石無效；

浮選污染大：需使用油酸、水玻璃等藥劑，廢水處理成本占選礦總成本30%以上；

磁選效率低：弱磁性礦物（如赤鐵礦）分選率不足50%。

二、名德AI人工智能分選機的技術架構與創新點

針對傳統工藝的瓶頸，名德智能分選機通過多維度特征識別+AI算法優化，實現了高精度分選：

多光譜成像技術：結合可見傳感，同步分析礦石的顏色、紋理、質感、光澤、形狀等特征；

深度學習模型訓練：基于海量礦石樣本庫（包括硅灰石、硅石、方解石及不同色度次礦），構建動態識別模型，適應礦石多樣性；

分選參數智能調節：根據礦石批次差異，自動優化分選閾值，確保淡藍色次礦（如低鐵硅酸鹽）剔除率＞95%，硅石/方解石分選精度達98%以上。

技術優勢對比表

三、江西新余某礦山應用案例分析

項目背景：新余某硅灰石礦，原礦品位CaO45%、SiO248%，含淡藍色次礦（約8%）、黑色雜石（3%）及硅石-方解石共生體（12%），目標提純至CaO＞48%、SiO?＜46%。

傳統工藝瓶頸：

浮選法需大量化學藥劑，成本高且環保壓力大；

色選機僅能去除黑色雜質，淡藍次礦殘留導致成品白度不足。

AI分選方案實施：

預處理階段：礦石破碎至10-50mm，通過干式篩分去除粉塵；

AI分選核心環節：

分選機設定“高純度模式”，同步識別硅石、方解石及淡藍次礦、黑色雜石；

采用高壓氣噴裝置，以0.1秒響應速度精準剔除雜質；

后段優化：分選后礦石經磁選除鐵，最終進入磨粉系統。

經濟效益：

分選效率提升40%，電耗降低25%；

硅灰石精礦品位提升至CaO 49.2%、SiO? 44.5%，雜質總量＜2%；

年處理10萬噸礦石，新增利潤超1200萬元。

四、技術推廣與行業變革

對其他礦種的適用性：

石英砂提純：分選長石、云母等脈石礦物；

碳酸鈣深加工：剔除白云石、硅灰石雜質；

戰略性礦產：鋰輝石與長石的高效分離。

五、行業啟示與未來展望

江西硅灰石礦的實踐表明，AI分選技術可顯著突破傳統選礦瓶頸，不僅在處理顏色相近、成分復雜的伴生礦時優勢突出。更能在降本增效與綠色生產中，助力礦山企業突破“雙碳”目標下的轉型瓶頸。同時，AI分選與尾礦綜合利用的結合，可更好得推動資源“零廢棄”。