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铅锌尾矿对环境污染的初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于铅锌尾矿长期露天放置会对环境产生危害。通过原子吸收分光光度法、原子荧光分光光度法对不同酸静态浸泡后铅锌尾矿的浸出液测定得出,盐酸对金属离子浸出影响最大。细颗粒的尾矿更易浸出,浸出时间越长,浸出的金属含量反而降低。测定了尾矿堆附近的土壤,通过与背景值和标准对照,说明尾矿堆附近土壤已经被污染。 相似文献
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为了使矿产资源得到综合利用和实现效益的最大化,福建省阳山铁矿拟采用选矿厂生产铁精矿后剩余的尾矿,通过重选-浮选联合工艺回收锌资源,从而得到品位为52.15%的锌精粉;减少尾矿排放量,减轻环境污染。本文旨在分析锌资源回收的可行性,并为企业尾矿资源化提出指导性意见。 相似文献
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针对磁选过程的特点及工艺要求,基于智能技术提出了磁选过程综合自动化系统,讨论了由智能优化、过程控制两层结构组成的综合自动化系统的结构、功能和控制策略。采用智能优化设定模型、反馈补偿器及回路控制系统实现了精矿品位、尾矿品位的优化控制。所提出的系统成功应用于某选矿厂磁选生产过程,提高了精矿品位,降低了尾矿品位。取得了明显的应用效果。 相似文献
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文章介绍了锡林热电厂露天储煤场的煤尘污染情况,并就解决露天堆煤场的煤尘对周边大气环境污染问题进行了说明,提出了＂挡风抑尘墙＂应用技术。 相似文献
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生产日报中,高官营铁矿的尾矿TFe品位低于工艺流程考察时的检测值,这样进一步导致理论选矿比低于实际选矿比,为了找出品位差异的原因,选矿厂组织专人对磨选流程的磁选选别尾矿浆进行了考察,并对山东科技大学专业人员工艺流程考察时的具体操作等进行了分析,最后找出了品位差异的主要原因:取样位置差异、取样频率差异和计算方法差异。原因找到后,对实际生产中尾矿品位的检测给出了合理化建议。 相似文献
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通过对复杂难选的大厂锡石多金属硫化矿尾矿的矿石性质的分析,提出了采用先进的选矿工艺流程和先进技术,特别是合理地利用好分级技术,能实现在流程的前段大量丢尾,并为微细粒锡石的重选回收创造良好的分选条件,是成功回收大厂矿区低品位复杂难选锡石多金属硫化矿尾矿的关键。 相似文献
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桂西岩溶堆积型铝土矿原矿含泥率高,矿泥粒度细、泥难沉,文章分析了矿泥难沉降的主要原因,介绍了国产高效浓密机在铝土矿尾矿浓缩处理的前期应用现状,并就国产高效浓密机在处理铝土矿尾矿方面存在的缺陷以及目前技术创新情况进行了分析。 相似文献
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从尾矿中回收微细粒锡石的研究与实践 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对处理锡石多金属硫化矿尾矿的某选厂所丢弃的尾矿性质特点进行分析研究,采用重选法对其中难选的微细粒锡石进行再回收,获得了锡精矿品位4.17%、对原矿回收率3.33%的较好指标,进一步提高了矿产资源的利用率。 相似文献
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本文研究了2004年中国锌循环的状况和存在的主要问题。锌生产阶段、加工制造阶段的原料自给率分别为88.6%、93.6%,使用再生锌的比例分别为1.6%、12.8%,矿石指数为1.275t/t,再生锌指数为0.126 t/t。存在的主要问题是原料对外依存度、再生锌指数很低,同时矿石指数较高。讨论了中国锌工业的产业政策现状及存在问题,其中,存在的主要问题是尚未建立完整的锌工业可持续发展政策体系,再生增值税政策不合理,经济适用的技术创新及推广支持力度不够,锌矿资源的开发和合理使用政策相对滞后等。最后,提出了改善中国锌循环的若干政策建议,主要包括,建立完整的推进锌循环的政策体系,实施锌工业原料结构的战略调整,加快重点技术研发及推广,制定科学合理的经济政策,严格执行法律规章,促进产业重组。 相似文献
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根据某铜锌矿矿石性质特性进行小型试验,初步探索处理该矿石的选矿工艺:采用为浮重原则流程,浮选回收铜、锌,获得最终铜精矿、锌精矿,浮选尾矿进行硫砷分离,获得硫精矿和最终砷精矿。铜锌浮选分离为流程的关键作业,试验进行了3种浮选方案比较,捕收剂以Z-200效果较好,工艺以优先有氰浮选结果较优。 相似文献
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随着7#坝尾矿资源回采的进行,砂坪选厂处理矿源发生了较大的变化,其主要特点是：在-0.1mm级别多数已单体解离,矿物表面存在不同程度的氧化,有用金属嵌布粒度细微、含泥高、有残留药剂,＋1.0mm级别的锡、铅、锌、硫铁紧密共生,选矿难度较大。通过开展联合技术攻关,充分利用尾矿资源,完善内部工艺流程技术改造,实现降低药剂消耗、提高硫化矿分选指标,取得了锡、铅、锑、锌金属回收率分别为：38%、35%、32%和55%左右的选矿技术指标。 相似文献
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在选矿生产过程中,需要及时获取矿浆浓度和干矿重量,以便指导生产。传统测量方法在实时性、准确度及适用范围方面存在不足。针对这些不足,研究了一套基于PLC的测量系统,实现在线对矿浆浓度和干矿重量测量。通过对测量系统和PLC系统的软件和硬件的优化设计,获得了一套稳定可靠、准确方便的系统。目前,该系统已经成功应用于生产,在半年的统计周期内,矿浆浓度平均误差为0.92%,干矿重量平均误差为0.57%,在实际使用中取得了很好的效果。 相似文献