采用經(jīng)典非零離子交換力學數(shù)學模型對礦物離子交換利用率及拆分工作效率進行了插值排序，科學研究礦物公差對有色金屬拆分操作過程中鉛、銀和鋅的離子交換犯罪行為的負面影響。建立了 BP 人工智能數(shù)學模型，預估平均值給礦公差對礦物利用率及拆分工作效率的負面影響。結果顯示，較低粒級(-74~+20 μm)下鉛和銀的離子交換利用率最低，而致密粒級鋅夾雜輕微，3 種礦物的離子交換速度均隨礦物公差的增大而增大；-105~+20 μm 粒級下礦物的拆分工作效率最低，過粗或枝節(jié)均不利于礦物的離子交換拆分。BP-ANN 預估結果顯示，該礦物的最差平均值給料公差為 26~94 μm；銀具備良好的鉛穩(wěn)定度，透過添加鋅抑制劑 ZCY，配合使用對銀

  礦物有良好特異性的捕收劑 DA-1，能實現(xiàn)銀在有色金屬拆分中的取向回收。有色金屬多金屬氫化礦床中常伴生有銀礦物，由于銀在鉛礦砂中的外幣遠高于鋅、硫礦砂，因此，如何介導銀礦物富集至鉛礦砂中是目前熔煉領域科學研究的重要課題[1]。但是，銀的成礦狀態(tài)多種多樣，除以晶格取代方式成礦在主礦物中外，還有部分銀以單一制銀礦物及富銀礦物方式存在，這類礦物的回收絲菌磨礦透射率、藥片制度及礦漿 pH 等因素的負面影響，使銀礦物的回收形勢嚴峻[2]。

  礦物公差是負面影響有色金屬多金屬氫化礦中銀取向回收的關鍵性參數(shù)。一方面，給料公差決定了礦物的可孢子粉及離子交換速度：細磨能確保銀礦物的高效率離解，有利于單一制銀礦物與其他礦物間的離子交換拆分，但是，過度細磨又會使礦物與液體間的碰撞概率減少，無法形成三相凝固周邊，使致密粒銀的離子交換速度及利用率均較高[3]；而扁枝銀礦物離解度相對較高，引致銀與氧化鋯和若麗魚礦物間無法有效離解，此外，扁枝礦物質量大，易從液體表面脫落，進一步引致扁枝銀礦物的離子交換利用率低[4]，因此，科學研究完全相同粒級下各礦物的離子交換犯罪行為，探索銀礦物離子交換回收適合的給料公差，是確保銀高效率回收的前提基礎。另一方面，在完全相同粒級下，螢石、氧化鋯、單一制銀礦物及若麗魚礦物各有其獨特的離子交換犯罪行為，如何確保單一制銀礦物與螢石具備完全相同或相近的離子交換犯罪行為和適合的進料粒級，提高銀礦物與氧化鋯及若麗魚礦物間離子交換犯罪行為差異，介導完全相同粒級下的銀礦物進入外幣更高的鉛礦砂中，是實現(xiàn)銀在有色金屬離子交換拆分操作過程中取向回收的關鍵性。

  離子交換力學是科學研究礦物公差對礦物離子交換犯罪行為負面影響的手段，透過建立數(shù)學數(shù)學模型，進而排序贏得礦物方法論最大利用率，同時贏得完全相同粒級下各礦物的離子交換速度。但是，氫化礦離子交換力學是線性的，且操作過程十分復雜，無法透過現(xiàn)代力學反映出窄粒級對礦物離子交換犯罪行為的負面影響。人工智能(ANN)是一種具備自主學習、自組織和對輸入的數(shù)據(jù)高糾錯能力的方法，適于線性對象的分析、預估和函數(shù)插值，基于人工智能數(shù)學模型能準確的預估試驗觀察到的定性和定量態(tài)勢，從而贏得窄粒級對礦物離子交換犯罪行為及拆分工作效率的負面影響，突破現(xiàn)代熔煉勻漿粒級尺寸的限制，出題CT7525BBP粒級下銀在有色金屬離子交換拆分操作過程中的分配走向問題。

結論

  1) 鉛和銀的最大方法論利用率(ε∞)值隨公差的增加呈先升高后減少態(tài)勢，較低粒級-74~ +20 μm 的離子交換利用率最低，扁枝級(-150~+105 μm)和顆粒狀級(-20 μm)的利用率均較高。鋅的離子交換利用率隨著公差的增大逐漸增加，致密粒級鋅夾雜輕微；鉛、銀和鋅離子交換速度常數(shù)均隨公差的增大而增大，單一制銀礦物的離子交換速度最低，而氧化鋯的離子交換速度最低，延長離子交換時間，可能會有更多的鋅礦物被夾雜至礦砂產(chǎn)品中。

  2) 不管是鉛-鋅拆分，還是銀-鋅拆分，較低粒級(-105~ +20 μm)的拆分工作效率最低，而扁枝級(-150~+105 μm)及致密粒級(-20 μm)的拆分工作效率較高。

  3) 銀的最差回收粒級覆蓋范圍基本與鉛重合，銀具備良好的鉛穩(wěn)定度。使用高效率特異性離子交換藥片，并控制一定的公差覆蓋范圍，可使銀礦物取向至鉛礦砂中。

  4) BP-ANN 數(shù)學模型能良好地預估礦物的離子交換利用率及拆分工作效率，對于本科學研究所用礦物，其最差回收公差為 26~94 μm，此時鉛-鋅和銀-鋅的拆分工作效率均較高。

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